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.
Memandangkan halangan untuk mengumpul data berguna daripada beberapa sumber semakin berkurangan selama ini, perniagaan sedang membuka jalan untuk membangunkan penyelesaian AI generasi seterusnya. Memandangkan alat berasaskan AI membantu perniagaan membuat keputusan yang optimum untuk pertumbuhan, mereka memerlukan data yang dilabel dan beranotasi dengan tepat. Pelabelan data dan anotasi membentuk sebahagian daripada prapemprosesan data, di mana objek yang menarik ditandakan atau dilabelkan dengan maklumat yang berkaitan, yang membantu melatih algoritma ML.
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
Kelebihan Penyumberan Luar Anotasi Data Berfungsi untuk Shaip
Anda mempunyai pasukan pengumpulan dan anotasi data dalaman yang sangat baik yang mempunyai kemahiran dan pengalaman yang betul untuk mengendalikan kuantiti data yang banyak. Di samping itu, anda tidak menjangkakan keupayaan data tambahan untuk projek anda, dan infrastruktur anda boleh mengendalikan pembersihan dan pelabelan data dengan tepat.
Jika anda boleh memenuhi kriteria ini, anda pasti akan mempertimbangkan pasukan dalaman anda untuk melaksanakan keperluan pelabelan dan anotasi data anda. Walau bagaimanapun, jika anda tidak mempunyai keupayaan dalaman, anda harus mempertimbangkan untuk mendapatkan bantuan pakar daripada pemimpin industri seperti Shaip.
Sebahagian daripada kelebihan bekerja dengan Shaip adalah:
Kebebasan untuk memberi tumpuan kepada kerja pembangunan teras
Salah satu bahagian yang mencabar dan kritikal dalam melatih model ML ialah menyediakan set data terlebih dahulu. Apabila saintis data terlibat dalam pembersihan dan pelabelan data, ia menyalurkan masa berkualiti mereka untuk melaksanakan tugas yang berlebihan. Akibatnya, kitaran pembangunan akan mula menghadapi gangguan kerana proses bertindih boleh ditangguhkan.
Apabila proses itu disumber luar, ia menyelaraskan keseluruhan sistem dan memastikan proses pembangunan berlaku serentak. Selain itu, dengan Shaip melaksanakan keperluan pelabelan data anda, pasukan dalaman anda boleh menumpukan pada kecekapan teras mereka untuk membina penyelesaian berasaskan AI yang kukuh.
Jaminan kualiti
Apabila terdapat pasukan pakar pelabelan data yang berdedikasi, terlatih dan berpengalaman yang bekerja secara eksklusif pada projek anda, anda boleh yakin akan mendapatkan kerja berkualiti tinggi dihantar tepat pada masanya. Shaip menyampaikan pelabelan data yang dipertingkatkan untuk projek ML dan AI dengan memanfaatkan pengalaman bekerja pada set data yang pelbagai dan membina keupayaan pelabelan data mereka.
Keupayaan untuk mengendalikan kuantiti data yang besar
Pelabelan data ialah kerja intensif buruh, dan oleh itu, projek AI biasa memerlukan beribu-ribu set data untuk dilabel dan diberi anotasi dengan tepat. Walau bagaimanapun, volum data bergantung pada jenis projek, dan peningkatan permintaan ini boleh meningkatkan pencapaian pasukan dalaman anda. Selain itu, apabila pukal data meningkat, anda mungkin juga dikehendaki mendapatkan ahli daripada pasukan lain untuk mendapatkan sokongan, yang boleh memberi kesan kepada kualiti kerja.
Dengan Shaip, anda boleh menikmati sokongan berterusan daripada pasukan berdedikasi yang mempunyai kepakaran dan pengalaman untuk mengendalikan perubahan pada volum data. Di samping itu, mereka mempunyai sumber dan kemahiran untuk skala bersama-sama dengan projek anda dengan mudah.
Bekerjasama dengan Shaip ialah keputusan terbaik untuk kejayaan projek anda. Kami telah melatih pakar pelabelan dan anotasi data yang mempunyai pengalaman bertahun-tahun mengendalikan set data yang pelbagai yang memerlukan keperluan pelabelan data khusus. Dengan Shaip, anda boleh menerima anotasi berkualiti tinggi dengan pantas, tepat dan dalam lingkungan belanjawan anda.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Petua dan Amalan Terbaik]
