Membangunkan model AI adalah mahal, bukan? Bagi kebanyakan syarikat, idea semata-mata untuk membangunkan model AI yang mudah boleh mendorong mereka untuk menganggap mereka memerlukan berjuta-juta dolar untuk membangunkannya. Sering kali, mereka ternyata benar juga. Walau bagaimanapun, setiap kos yang anda keluarkan sepatutnya memberi anda pulangan yang ketara. Itulah satu-satunya cara anda tahu anda telah melabur dalam sesuatu dengan bijak.
Tetapi terdapat beberapa perbelanjaan yang ditanggung oleh pengurus atau pemilik perniagaan kerana kecuaian, kesilapan pengiraan atau membuat keputusan yang lemah. Satu kesilapan besar yang dilakukan oleh pengurus ialah memutuskan sama ada memilih sumber data dalaman dan ahli pasukan untuk menganotasi set data mereka atau menyumber luar keseluruhan proses.
Walaupun idea ini berpunca daripada niat untuk menjimatkan perbelanjaan yang terlibat dalam projek anotasi data penyumberan luar, mereka sering mengabaikan beberapa faktor dan titik sentuhan yang akhirnya membuatkan mereka berbelanja lebih dalam jangka masa panjang. Ramai pihak berkepentingan berada di bawah tanggapan salah bahawa memilih modul anotasi data dalaman akan membantu mereka menjimatkan perbelanjaan dan menyelesaikan projek pembangunan AI dengan bajet yang berpatutan. Walau bagaimanapun, di situlah perbelanjaan mula meningkat.
Keputusan sedemikian memaksa pengurus menanggung kerugian disebabkan beberapa sebab termasuk kekurangan set data yang mencukupi atau titik sentuh penjanaan data, ketiadaan data yang berkaitan, banyak data tidak berstruktur dan tidak dibersihkan, perbelanjaan overhed untuk melatih ahli pasukan untuk menganotasi data, menyewa atau membeli perisian anotasi , dan banyak lagi.
Dalam jangka panjang, mereka akhirnya membelanjakan dua kali atau lebih daripada apa yang mereka akan belanjakan untuk penyumberan luar keseluruhan projek. Jadi, jika anda masih dalam dilema sama ada anda perlu mencari vendor anotasi data atau mengumpulkan pasukan dalaman, berikut ialah beberapa cerapan yang membuka mata.
4 Sebab Anda Perlu Menyumber Luar Projek Anotasi Data Anda
Anotasi Data Pakar
Mari kita mulakan dengan yang jelas. Penjelas data adalah profesional terlatih yang mempunyai kepakaran domain yang betul yang diperlukan untuk melakukan kerja. Walaupun anotasi data boleh menjadi salah satu tugas untuk kumpulan bakat dalaman anda, ini adalah satu-satunya tugas khusus untuk anotasi data. Ini membuat perbezaan yang besar kerana penganotasi akan mengetahui kaedah anotasi yang paling sesuai untuk jenis data tertentu, cara terbaik untuk menganotasi data pukal, membersihkan data tidak berstruktur, menyediakan sumber baharu untuk jenis set data yang pelbagai dan banyak lagi.Dengan begitu banyak faktor sensitif yang terlibat, pencatat data atau vendor data anda akan memastikan bahawa data akhir yang anda terima adalah sempurna dan ia boleh dimasukkan terus ke dalam model AI anda untuk tujuan latihan.
scalability
Apabila anda membangunkan model AI, anda sentiasa berada dalam keadaan tidak menentu. Anda tidak pernah tahu bila anda mungkin memerlukan lebih banyak data atau bila anda perlu menjeda penyediaan data latihan untuk seketika. Kebolehskalaan adalah kunci dalam memastikan proses pembangunan AI anda berlaku dengan lancar dan kelancaran ini tidak boleh dicapai hanya dengan profesional dalaman anda.
Hanya pencatat data profesional yang boleh bersaing dengan permintaan dinamik dan secara konsisten menyampaikan volum set data yang diperlukan. Pada ketika ini, anda juga harus ingat bahawa penghantaran set data bukanlah kunci tetapi penghantaran set data boleh suapan mesin adalah.
Menghilangkan Bias Dalaman
Sebuah organisasi terperangkap dalam visi terowong jika anda memikirkannya. Terikat oleh protokol, proses, aliran kerja, metodologi, ideologi, budaya kerja dan banyak lagi, setiap pekerja atau ahli pasukan mungkin mempunyai lebih kurang kepercayaan yang bertindih. Dan apabila kuasa sebulat suara itu bekerja pada data anotasi, pasti ada peluang bias merayap masuk.
Dan tiada berat sebelah pernah membawa berita baik kepada mana-mana pembangun AI di mana-mana sahaja. Pengenalan berat sebelah bermakna model pembelajaran mesin anda cenderung kepada kepercayaan tertentu dan tidak memberikan hasil yang dianalisis secara objektif seperti yang sepatutnya. Bias boleh membawa anda reputasi buruk untuk perniagaan anda. Itulah sebabnya anda memerlukan sepasang mata yang segar untuk sentiasa memerhati subjek sensitif seperti ini dan terus mengenal pasti dan menghapuskan berat sebelah daripada sistem.
Memandangkan set data latihan ialah salah satu sumber terawal yang bias boleh menjalar, adalah sesuai untuk membenarkan penganotasi data bekerja untuk mengurangkan berat sebelah dan menyampaikan data yang objektif dan pelbagai.
Set data berkualiti tinggi
Seperti yang anda tahu, AI tidak mempunyai keupayaan untuk menilai set data latihan dan beritahu kami ia tidak berkualiti. Mereka hanya belajar dari apa sahaja yang mereka makan. Itulah sebabnya apabila anda menyalurkan data berkualiti rendah, mereka menghasilkan hasil yang tidak relevan atau buruk.
Apabila anda mempunyai sumber dalaman untuk menjana set data, kemungkinan besar anda mungkin menyusun set data yang tidak berkaitan, tidak betul atau tidak lengkap. Titik sentuh data dalaman anda adalah aspek yang berkembang dan mendasarkan penyediaan data latihan pada entiti tersebut hanya boleh menjadikan model AI anda lemah.Selain itu, apabila ia berkaitan dengan data beranotasi, ahli pasukan anda mungkin tidak menjelaskan perkara yang sepatutnya mereka lakukan dengan tepat. Kod warna yang salah, kotak sempadan yang dilanjutkan dan banyak lagi boleh menyebabkan mesin menganggap dan mempelajari perkara baharu yang sama sekali tidak disengajakan.
Di situlah pencatat data cemerlang. Mereka hebat dalam melakukan tugasan yang mencabar dan memakan masa ini. Mereka boleh melihat anotasi yang salah dan mengetahui cara melibatkan PKS dalam menganotasi data penting. Inilah sebabnya mengapa anda sentiasa mendapat set data kualiti terbaik daripada vendor data.
Membungkus Up
Selain daripada faktor ini, kelebihan utama yang anda akan perolehi apabila anda menyumber luar anotasi data kepada vendor dan pakar ialah masa. Pembangunan AI adalah kompleks dan anda akan mempunyai pelbagai tugas dan keperluan untuk diusahakan. Anotasi data ialah satu lagi tanggungjawab tambahan untuk ahli pasukan anda. Apabila anda melakukan penyumberan luar, anda boleh membenarkan mereka meluangkan lebih banyak masa untuk tugasan yang sebenarnya penting untuk perniagaan dan projek anda.
Pendek kata, penyumberan luar projek anotasi data anda boleh membantu anda meningkatkan produktiviti dalaman anda, mempunyai masa yang lebih pantas untuk memasarkan, menawarkan anda lebih banyak masa untuk menguji keputusan anda dan mengoptimumkan algoritma, dan banyak lagi. Jika anda ingin menjimatkan lebih banyak masa, hanya hubungi kami untuk semua keperluan anotasi data anda.
Pasukan ensemble kami melibatkan PKS, pengurus projek veteran, saintis data dan ramai lagi yang berusaha untuk menyampaikan set data kualiti terbaik untuk projek AI anda. Bercakap dengan kami sekarang.
