在2020， 1.7 MB 數據 每一秒都是由人們創造的。 同年，我們在 2.5 年每天產生接近 2020 萬億字節的數據。數據科學家預測，到 2025 年，人們將產生接近 463 EB 每天的數據。 然而，並不是所有的數據都可以被企業用來得出有用的見解或開發機器學習工具。
多年來，隨著從多個來源收集有用數據的障礙有所緩解，企業正在為開發下一代人工智能解決方案鋪平道路。 由於基於 AI 的工具可幫助企業做出最佳增長決策，因此他們需要準確標記和註釋的數據。 數據標籤 和註釋是數據預處理的一部分，其中感興趣的對像被標記或標記相關信息，這有助於訓練 ML 算法。
然而，當公司正在考慮開發 AI 模型時，他們必須做出艱難的決定——這可能會影響 ML 模型的結果——內部或 外包數據標註. 您的決定可能會影響項目的開發過程、預算、績效和成功。 因此，讓我們比較兩者並認識到兩者的優缺點。
內部數據標記與外包數據標記
| 內部數據標籤 | 外包數據標註 |
| 靈活安排 | |
| 如果項目很簡單並且沒有特定要求，那麼 內部數據標記 團隊可以達到目的。 | 如果您正在進行的項目非常具體和復雜，並且有特定的標籤需求，建議將您的數據標籤需求外包。 |
| 方案收費 | |
| 構建基礎設施和培訓員工的內部數據標記和註釋可能非常昂貴。 | 外包數據標籤可以根據您的需求自由選擇合理的定價計劃，而不會影響質量和準確性。 |
| 管理 | |
| 管理一個 數據註釋 或標籤團隊可能是一個挑戰，特別是因為它需要時間、金錢和資源的投資。 | 外包數據標記和註釋可以幫助您專注於開發 ML 模型。 此外，經驗豐富的註釋者的可用性也可以幫助解決問題。 |
| 技術培訓 | |
| 準確的數據標記需要對使用註釋工具的員工進行大量培訓。 因此，您必須在內部培訓團隊上花費大量時間和金錢。 | 外包不涉及培訓成本，因為數據標籤服務提供商會僱用訓練有素且經驗豐富的員工，他們可以適應工具、項目要求和方法。 |
| 安全性 | |
| 內部數據標籤提高了數據安全性，因為項目細節不與第三方共享。 | 外包數據標註 工作不如內部安全。 選擇具有嚴格安全協議的認證服務提供商是解決方案。 |
| Time | |
| 內部數據標記比外包工作更耗時，因為在方法、工具和流程方面培訓團隊所需的時間很長。 | 最好將數據標記外包給服務提供商以縮短部署時間，因為他們擁有完善的數據標記設施。 |
內部數據註釋何時更有意義？
雖然數據標籤外包有幾個好處，但有時內部數據標籤比外包更有意義。 您可以選擇 內部數據註釋 什麼時候：
- 內部團隊無法處理大量數據
- 獨家產品只有公司員工知道
- 該項目對內部資源有特定要求
- 培訓外部服務提供商耗時
外包數據註釋工作的優勢
您擁有一支優秀的內部數據收集和註釋團隊，他們擁有處理大量數據的適當技能和經驗。 此外，您不會預見到您的項目未來會有額外的數據功能，並且您的基礎設施可以準確地處理數據清理和標記。
如果您能夠滿足這些標準，那麼您無疑會考慮您的內部團隊來承擔您的數據標記和註釋需求。 但是，如果您沒有內部能力，您應該考慮從 Shaip 等行業領導者那裡獲得專家幫助。
一些 優勢 與 Shaip 合作的有：
自由專注於核心發展工作
訓練 ML 模型具有挑戰性但關鍵的部分之一是首先準備數據集。 當數據科學家參與清理和標記數據時，它會將他們的質量時間用於執行冗餘任務。 因此，由於重疊過程可能會延遲，開發週期將開始面臨故障。
當流程外包時，它簡化了整個系統並確保開發過程同時進行。 此外，隨著 Shaip 承擔您的數據標記需求，您的內部團隊可以專注於構建強大的基於 AI 的解決方案的核心競爭力。
質量保證
當有一支專門從事您項目的專業、訓練有素且經驗豐富的數據標記專家團隊時，您可以確保按時交付高質量的工作。 Shaip 通過利用處理不同數據集的經驗並構建其數據標記功能，為 ML 和 AI 項目提供增強的數據標記。
處理大數據量的能力
數據標籤 是一項勞動密集型工作，因此，一個典型的 AI 項目將需要準確標記和註釋數千個數據集。 但是，數據量在很大程度上取決於項目的類型，而這種需求的增加會增加您內部團隊的里程碑。 此外，當數據量增加時，您可能還需要從其他團隊中尋找成員以獲得支持，這可能會影響工作質量。
借助 Shaip，您可以享受專業團隊的持續支持，這些團隊擁有處理數據量變化的專業知識和經驗。 此外，他們擁有資源和技能，可以輕鬆地與您的項目一起擴展。
與 Shaip 合作是您項目成功的最佳決定。 我們擁有訓練有素的數據標記和註釋專家，他們擁有多年處理需要特定數據標記需求的各種數據集的經驗。 使用 Shaip，您可以在預算範圍內快速、準確地接收高質量的註釋。
[另請閱讀： 數據註釋初學者指南：技巧和最佳實踐]
