V 2020, 1.7 MB dat byla vytvořena každou sekundou lidmi. A ve stejném roce jsme v roce 2.5 produkovali téměř 2020 kvintiliónů datových bytů každý den. Datoví vědci předpovídají, že do roku 2025 budou lidé generovat téměř 463 exabytů dat denně. Ne všechna data však mohou podniky využít k získání užitečných poznatků nebo k vývoji nástrojů strojového učení.
Přesto, když společnosti uvažují o vývoji modelů umělé inteligence, přijde čas, kdy budou muset učinit těžké rozhodnutí – takové, které by mohlo ovlivnit výsledek modelu ML – interně nebo outsourcované označování dat. Vaše rozhodnutí může ovlivnit proces vývoje, rozpočet, výkon a úspěch projektu. Pojďme si tedy oba porovnat a rozpoznat výhody a nevýhody obou.
Vnitropodnikové označování dat vs outsourcing označování dat
| Vnitropodnikové označování dat | Outsourcované označování dat |
| Flexibilita | |
| Pokud je projekt jednoduchý a nemá specifické požadavky, pak an vnitropodnikové označování dat tým může sloužit účelu. | Pokud je projekt, který provádíte, dosti specifický a složitý a má specifické potřeby v oblasti označování, doporučuje se, abyste své potřeby v oblasti označování dat zadali externě. |
| CENY | |
| Vnitropodnikové označování dat a anotace může být poměrně nákladné na vybudování infrastruktury a školení zaměstnanců. | Outsourcing označování dat přináší svobodu zvolit si přiměřený cenový plán pro vaše potřeby, aniž by došlo ke snížení kvality a přesnosti. |
| management | |
| Správa a anotace dat nebo štítkovací tým může být problém, zejména proto, že vyžaduje investici času, peněz a zdrojů. | Outsourcing označování dat a anotací vám může pomoci zaměřit se na vývoj modelu ML. Kromě toho může při odstraňování problémů pomoci také dostupnost zkušených anotátorů. |
| Trénink | |
| Přesné označování dat vyžaduje rozsáhlé školení personálu v používání anotačních nástrojů. Takže musíte vynaložit spoustu času a peněz na interní tréninkové týmy. | Outsourcing nezahrnuje náklady na školení, protože poskytovatelé služeb označování dat najímají vyškolené a zkušené zaměstnance, kteří se mohou přizpůsobit nástrojům, požadavkům projektu a metodám. |
| Bezpečnost | |
| Vlastní označování dat zvyšuje bezpečnost dat, protože detaily projektu nejsou sdíleny s třetími stranami. | Outsourcovaná anotace dat práce není tak bezpečná jako v podniku. Řešením je výběr certifikovaných poskytovatelů služeb s přísnými bezpečnostními protokoly. |
| Čas | |
| Vlastní označování dat je mnohem časově náročnější než externí práce, protože zaškolení týmu o metodách, nástrojích a procesech trvá dlouho. | Je lepší zadat označování dat poskytovatelům služeb pro kratší dobu nasazení, protože mají dobře zavedené zařízení pro přesné označování dat. |
Kdy dává interní anotace dat větší smysl?
I když existuje několik výhod outsourcingu označování dat, jsou chvíle, kdy má interní označování dat větší smysl než outsourcing. Můžeš si vybrat vnitropodniková anotace dat kdy:
- Vnitropodnikové týmy nezvládají velké objemy dat
- Exkluzivní produkt znají pouze zaměstnanci společnosti
- Projekt má specifické požadavky k dispozici interním zdrojům
- Časově náročné školení externích poskytovatelů služeb
4 důvody, proč musíte outsourcovat své projekty anotací dat
Expertní anotátoři dat
Začněme tím, co je zřejmé. Anotátoři dat jsou vyškolení profesionálové, kteří mají pro tuto práci potřebnou odbornost. Zatímco anotace dat může být jedním z úkolů vašeho interního fondu talentů, je to jediná specializovaná práce pro anotátory dat. To je obrovský rozdíl, protože anotátoři budou vědět, jaká metoda anotace funguje nejlépe pro konkrétní typy dat, nejlepší způsoby, jak anotovat hromadná data, vyčistit nestrukturovaná data, připravit nové zdroje pro různé typy datových sad a další.
S tolika citlivými faktory by anotátoři dat nebo vaši dodavatelé dat zajistili, že konečná data, která obdržíte, budou bezvadná a že je lze přímo vložit do vašeho modelu umělé inteligence pro účely školení.
Škálovatelnost
Když vyvíjíte model umělé inteligence, jste vždy ve stavu nejistoty. Nikdy nevíte, kdy budete potřebovat další objemy dat nebo kdy budete muset přípravu tréninkových dat na chvíli pozastavit. Škálovatelnost je klíčem k zajištění hladkého průběhu vývoje AI a této bezproblémovosti nelze dosáhnout pouze s vašimi interními profesionály.
Jsou to pouze profesionální anotátoři dat, kteří mohou držet krok s dynamickými požadavky a konzistentně dodávat požadované objemy datových sad. V tomto bodě byste si také měli pamatovat, že doručování datových sad není klíčem, ale doručování strojově zaváděných datových sad ano.
Odstraňte vnitřní zaujatost
Pokud se nad tím zamyslíte, organizace je uvězněna v tunelové vizi. Vázaný protokoly, procesy, pracovními postupy, metodikami, ideologiemi, pracovní kulturou a dalšími věcmi může mít každý jednotlivý zaměstnanec nebo člen týmu více či méně překrývající se přesvědčení. A když takové jednomyslné síly pracují na anotování dat, je zde určitě šance, že se do nich vloudí zkreslení.
A žádná zaujatost nikdy nepřinesla dobré zprávy žádnému vývojáři AI kdekoli. Zavedení zkreslení znamená, že vaše modely strojového učení jsou nakloněny konkrétním přesvědčením a nepřinášejí objektivně analyzované výsledky, jak by měly. Zaujatost by vám mohla přinést špatnou pověst vašeho podnikání. To je důvod, proč potřebujete pár čerstvých očí, abyste neustále hledali citlivé předměty, jako jsou tyto, a neustále identifikovali a eliminovali zkreslení systémů.
Vzhledem k tomu, že trénovací datové sady jsou jedním z prvních zdrojů, do kterých se může vplížit zkreslení, je ideální nechat anotátory dat pracovat na zmírnění zkreslení a poskytování objektivních a různorodých dat.
Datové sady špičkové kvality
Jak víte, AI nemá schopnost hodnotit tréninkové datové sady a řekněte nám, že jsou nekvalitní. Prostě se učí z čehokoli, co je krmí. To je důvod, proč když krmíte nekvalitními daty, chrlí irelevantní nebo špatné výsledky.
Pokud máte interní zdroje pro generování datových sad, je vysoce pravděpodobné, že kompilujete datové sady, které jsou irelevantní, nesprávné nebo neúplné. Vaše interní datové kontaktní body jsou vyvíjející se aspekty a založit přípravu trénovacích dat na takových entitách by mohlo váš model umělé inteligence jen oslabit.
Také pokud jde o anotovaná data, členové vašeho týmu nemusí přesně anotovat to, co mají. Nesprávné barevné kódy, rozšířené ohraničující rámečky a další by mohly vést k tomu, že stroje předpokládaly a učily se nové věci, které byly zcela neúmyslné.
V tom vynikají anotátoři dat. Skvěle zvládají tento náročný a časově náročný úkol. Dokážou odhalit nesprávné anotace a vědí, jak zapojit malé a střední podniky do anotování klíčových dat. To je důvod, proč vždy získáte nejkvalitnější datové sady od dodavatelů dat.
[Přečtěte si také: Průvodce pro začátečníky anotací dat: Tipy a osvědčené postupy]
