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.
Jak se překážka shromažďování užitečných dat z několika zdrojů v průběhu let zmírnila, podniky dláždí cestu k vývoji řešení AI nové generace. Protože nástroje založené na umělé inteligenci pomáhají podnikům činit optimální rozhodnutí pro růst, potřebují přesně označená a anotovaná data. Označování dat a anotace tvoří součást předzpracování dat, ve kterém jsou objekty zájmu označeny nebo označeny relevantními informacemi, což pomáhá trénovat algoritmus ML.
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. |
| Výcvik | |
| 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. |
| Zabezpečení | |
| 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
Výhody outsourcingu práce anotace dat pro Shaip
Máte vynikající interní tým pro sběr dat a anotaci, který má ty správné dovednosti a zkušenosti ke zpracování velkého množství dat. Navíc nepředpokládáte další datové možnosti pro váš projekt a vaše infrastruktura dokáže přesně zvládnout čištění a označování dat.
Pokud můžete splnit tato kritéria, nepochybně byste zvážili svůj interní tým, aby zajistil vaše potřeby v oblasti označování dat a anotací. Pokud však nemáte vlastní schopnosti, měli byste zvážit získání odborné pomoci od lídrů v oboru, jako je Shaip.
Některé výhody spolupráce se Shaipem jsou:
Svoboda soustředit se na hlavní vývojovou práci
Jednou z náročných, ale kritických částí tréninkových modelů ML je první příprava datových sad. Když se datoví vědci podílejí na čištění a označování dat, soustředí se jejich kvalitativní čas na provádění nadbytečných úkolů. V důsledku toho by vývojový cyklus začal čelit závadám, protože by se překrývající se procesy mohly zpozdit.
Když je proces outsourcován, zefektivňuje celý systém a zajišťuje, že proces vývoje probíhá současně. Kromě toho, když společnost Shaip převezme vaše potřeby v oblasti označování dat, váš interní tým se může zaměřit na své klíčové schopnosti vytvářet silná řešení založená na umělé inteligenci.
Jistota kvality
Pokud na vašem projektu pracuje výhradně tým specializovaných, vyškolených a zkušených odborníků na označování dat, můžete si být jisti, že dostanete vysoce kvalitní práci včas. Shaip poskytuje vylepšené označování dat pro projekty ML a AI tím, že využívá zkušenosti s prací na různých souborech dat a staví na jejich možnostech označování dat.
Schopnost zpracovávat velké množství dat
Označování dat je práce náročná na práci a jako takový bude typický projekt AI vyžadovat přesné označení a anotaci tisíců datových sad. Objem dat však do značné míry závisí na typu projektu a tento nárůst poptávky může zvýšit milníky vašich interních týmů. Kromě toho, když se objem dat zvýší, můžete být také požádáni, abyste získali podporu pro členy z jiných týmů, což by mohlo ovlivnit kvalitu práce.
Se Shaipem si můžete užívat neustálou podporu od specializovaných týmů, které mají odborné znalosti a zkušenosti ke zpracování změn v objemech dat. Kromě toho mají zdroje a dovednosti, aby mohli bez námahy škálovat spolu s vaším projektem.
Partnerství se společností Shaip je nejlepším rozhodnutím pro úspěch vašeho projektu. Vyškolili jsme odborníky na označování dat a anotaci, kteří mají dlouholeté zkušenosti se zpracováním různých souborů dat vyžadujících specifické potřeby označování dat. S Shaipem můžete přijímat vysoce kvalitní anotace rychle, přesně a v rámci svého rozpočtu.
[Přečtěte si také: Průvodce pro začátečníky anotací dat: Tipy a osvědčené postupy]
