Dalam 2020, 1.7 MB data dicipta setiap saat oleh manusia. Dan pada tahun yang sama, kami menghasilkan hampir 2.5 quintillion bait data setiap hari pada 2020. Para saintis data meramalkan bahawa menjelang 2025, orang akan menjana hampir 463 exabytes data setiap hari. Walau bagaimanapun, tidak semua data boleh digunakan oleh perniagaan untuk mendapatkan cerapan berguna atau membangunkan alatan pembelajaran mesin.
Namun, apabila syarikat mempertimbangkan untuk membangunkan model AI, akan tiba masanya mereka perlu mengambil keputusan yang sukar – keputusan yang boleh memberi kesan kepada hasil model ML – dalaman atau pelabelan data sumber luar. Keputusan anda boleh menjejaskan proses pembangunan, belanjawan, prestasi dan kejayaan projek. Jadi mari kita bandingkan kedua-duanya dan kenali kelebihan dan kekurangan kedua-duanya.
Pelabelan Data Dalaman Vs Pelabelan Data Penyumberan Luar
| Pelabelan Data Dalaman | Pelabelan Data Sumber Luar |
| Fleksibiliti | |
| Jika projek itu mudah dan tidak mempunyai keperluan khusus, maka satu pelabelan data dalaman pasukan dapat memenuhi tujuannya. | Jika projek yang anda jalankan agak khusus dan kompleks serta mempunyai keperluan pelabelan khusus, adalah disyorkan untuk menyumber luar keperluan pelabelan data anda. |
| Harga | |
| Pelabelan dan anotasi data dalaman boleh menjadi agak mahal untuk membina infrastruktur dan melatih pekerja. | Pelabelan data penyumberan luar datang dengan kebebasan untuk memilih pelan harga yang berpatutan untuk keperluan anda tanpa menjejaskan kualiti dan ketepatan. |
| pengurusan | |
| Menguruskan a anotasi data atau pasukan pelabelan boleh menjadi satu cabaran, terutamanya kerana ia memerlukan pelaburan dalam masa, wang dan sumber. | Pelabelan dan anotasi data penyumberan luar boleh membantu anda menumpukan pada membangunkan model ML. Selain itu, ketersediaan anotasi berpengalaman juga boleh membantu dalam menyelesaikan masalah. |
| Latihan | |
| Pelabelan data yang tepat memerlukan latihan kakitangan yang hebat tentang menggunakan alat anotasi. Jadi anda perlu menghabiskan banyak masa dan wang untuk pasukan latihan dalaman. | Penyumberan luar tidak melibatkan kos latihan, kerana penyedia perkhidmatan pelabelan data mengupah kakitangan terlatih dan berpengalaman yang boleh menyesuaikan diri dengan alatan, keperluan projek dan kaedah. |
| Keselamatan | |
| Pelabelan data dalaman meningkatkan keselamatan data, kerana butiran projek tidak dikongsi dengan pihak ketiga. | Anotasi data penyumberan luar kerja tidak selamat seperti di dalam rumah. Memilih pembekal perkhidmatan yang diperakui dengan protokol keselamatan yang ketat adalah penyelesaiannya. |
| Masa | |
| Pelabelan data dalaman adalah lebih memakan masa daripada kerja penyumberan luar, kerana masa yang diambil untuk melatih pasukan mengenai kaedah, alatan dan proses adalah tinggi. | Adalah lebih baik untuk menyumber luar pelabelan data kepada penyedia perkhidmatan untuk masa penggunaan yang lebih singkat kerana mereka mempunyai kemudahan yang mantap untuk pelabelan data yang tepat. |
Bilakah Anotasi Data Dalaman Lebih Bermakna?
Walaupun terdapat beberapa faedah kepada penyumberan luar pelabelan data, ada kalanya pelabelan data dalaman lebih masuk akal daripada penyumberan luar. Awak boleh pilih anotasi data dalaman bila:
- Pasukan dalaman tidak dapat mengendalikan volum data yang besar
- Produk eksklusif hanya diketahui oleh pekerja syarikat
- Projek ini mempunyai keperluan khusus yang tersedia untuk sumber dalaman
- Memakan masa untuk melatih penyedia perkhidmatan luar
4 Sebab Anda Perlu Menyumber Luar Projek Anotasi Data Anda
Anotasi Data Pakar
Mari kita mulakan dengan yang jelas. Anotasi data ialah profesional terlatih yang mempunyai kepakaran domain yang betul yang diperlukan untuk melakukan tugas tersebut. 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 pencatat 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.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Petua dan Amalan Terbaik]
