資料註解

需要外包數據註釋項目的 4 個原因

開發人工智能模型很昂貴,對吧? 對於很多公司來說,僅僅開發一個簡單的人工智能模型的想法就可能促使他們假設他們需要數百萬美元來開發它。 很多時候,事實證明它們也是正確的。 但是,您承擔的每一筆費用都應該給您帶來可觀的回報。 這是您知道自己明智地投資的唯一方式。

但是有一些費用經理或企業主由於疏忽、計算錯誤或決策不當而招致了一些費用。 管理者犯的一個主要錯誤是決定是更喜歡內部數據資源和團隊成員來註釋他們的數據集還是外包整個過程。

雖然這個想法源於節省外包數據註釋項目所涉及的費用的意圖,但他們往往忽略了幾個因素和接觸點,這些因素和接觸點最終會使他們從長遠來看花費更多。 許多利益相關者都誤以為更喜歡內部數據註釋模塊將幫助他們節省開支並以合理的預算完成人工智能開發項目。 然而,這就是費用開始出現的地方。

由於以下幾個原因,這些決策迫使管理人員蒙受損失,包括缺乏足夠的數據集或數據生成接觸點、缺乏相關數據、大量非結構化和未清理的數據、培訓團隊成員對數據進行註釋的管理費用、租用或購買註釋軟件, 和更多。

從長遠來看,他們最終的支出是整個項目外包支出的兩倍或更多。 因此,如果您仍然處於進退兩難的境地,是應該選擇數據註釋供應商還是組建內部團隊,這裡有一些令人大開眼界的見解。

需要外包數據註釋項目的 4 個原因

  1. 專家數據註釋者

    專家數據註釋者 讓我們從顯而易見的開始。 數據註釋者 是訓練有素的專業人員,他們擁有完成工作所需的正確領域專業知識。 雖然數據註釋可能是您內部人才庫的任務之一,但這是數據註釋員唯一的專業工作。 這會產生巨大的差異,因為註釋者會知道哪種註釋方法最適合特定數據類型、註釋批量數據的最佳方法、清理非結構化數據、為不同的數據集類型準備新源等等。

    由於涉及如此多的敏感因素,數據註釋者或您的數據供應商將確保您收到的最終數據無可挑剔,並且可以直接將其輸入您的 AI 模型以進行訓練。

  2. 可擴展性

    在開發 AI 模型時,您總是處於不確定狀態。 您永遠不知道何時可能需要更多數據量或何時需要暫停訓練數據準備一段時間。 可擴展性是確保您的 AI 開發過程順利進行的關鍵,而這種無縫性無法僅通過您的內部專業人員來實現。

    只有專業的數據註釋者才能跟上動態需求並始終如一地交付所需的數據集量。 在這一點上,您還應該記住,交付數據集不是關鍵,但交付機器可反饋的數據集才是關鍵。

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

  1. 消除內部偏差

    如果你仔細想想,一個組織就會陷入狹隘的視野。 受協議、流程、工作流程、方法論、意識形態、工作文化等的約束,每個員工或團隊成員或多或少都有重疊的信念。 當這種一致的力量對數據進行註釋時,肯定有可能會產生偏見。

    沒有偏見給任何地方的任何人工智能開發人員帶來了好消息。 偏見的引入意味著您的機器學習模型傾向於特定的信念,而不是像預期的那樣提供客觀的分析結果。 偏見可能會給您的企業帶來不好的聲譽。 這就是為什麼您需要一雙新的眼睛來持續關注此類敏感主題,並不斷識別和消除系統中的偏見。

    由於訓練數據集是偏見可能蔓延的最早來源之一,因此讓數據註釋者致力於減輕偏見並提供客觀多樣的數據是理想的選擇。

  2. 優質數據集

    如您所知,AI 沒有評估能力 訓練數據集 並告訴我們它們的質量很差。 他們只是從他們吃的東西中學習。 這就是為什麼當您提供質量較差的數據時,它們會產生不相關或糟糕的結果。

    優質數據集 當您擁有生成數據集的內部資源時,很有可能您正在編譯不相關、不正確或不完整的數據集。 您的內部數據接觸點正在不斷發展,以此類實體為基礎準備訓練數據只會使您的 AI 模型變得脆弱。

    此外,當涉及帶註釋的數據時,您的團隊成員可能沒有準確地註釋他們應該做的事情。 錯誤的顏色代碼、擴展的邊界框等可能導致機器假設和學習完全無意的新事物。

    這就是數據註釋者擅長的地方。 他們非常擅長完成這項具有挑戰性且耗時的任務。 他們可以發現不正確的註釋,並知道如何讓 SME 參與註釋關鍵數據。 這就是為什麼您總是從數據供應商那裡獲得最優質的數據集。

結束語

除了這些因素之外,當您將數據註釋外包給供應商和專家時,您將擁有的主要優勢是時間。 AI 開發很複雜,您將有不同的任務和要求需要處理。 數據註釋是團隊成員的另一個額外責任。 當您外包時,您可以讓他們將更多時間花在對您的業務和項目真正重要的任務上。

簡而言之,外包您​​的數據註釋項目可以幫助您提高內部生產力,加快上市時間,為您提供更多時間來測試結果和優化算法等等。 如果您希望節省更多時間,只需聯繫我們即可滿足您的所有數據註釋需求。

我們的集成團隊包括中小企業、資深項目經理、數據科學家等,他們致力於為您的 AI 項目提供最優質的數據集。 現在和我們談談。

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