Det er dyrt at udvikle en AI-model, ikke? For mange virksomheder kunne den blotte idé om at udvikle en simpel AI-model få dem til at antage, at de ville have brug for millioner af dollars for at udvikle den. Ofte viser de sig også at være sande. Men alle omkostninger, du pådrager dig, bør give dig et betydeligt afkast. Det er den eneste måde, du ved, at du har investeret klogt i noget.
Men der er nogle få udgifter, ledere eller virksomhedsejere pådrager sig på grund af deres uagtsomhed, fejlberegninger eller dårlige beslutningstagning. En sådan stor fejl, ledere begår, er at beslutte, om de vil foretrække interne dataressourcer og teammedlemmer til at kommentere deres datasæt eller outsource hele processen.
Selvom denne idé stammer fra intentionen om at spare på udgifterne i forbindelse med outsourcing af dataannoteringsprojekter, overser de ofte flere faktorer og berøringspunkter, der i sidste ende får dem til at bruge mere i det lange løb. Mange interessenter er under den misforståelse, at det at foretrække interne dataanmærkningsmoduler vil hjælpe dem med at spare på udgifter og gennemføre AI-udviklingsprojekter på et anstændigt budget. Men det er her, udgifterne begynder at dukke op.
Sådanne beslutninger tvinger ledere til at lide tab på grund af flere årsager, herunder mangel på tilstrækkelige datasæt eller datagenereringskontaktpunkter, fravær af relevante data, en overflod af ustrukturerede og urensede data, overheadudgifter til at træne teammedlemmer til at kommentere data, leje eller købe annotationssoftware , og mere.
I det lange løb ender de med at bruge to gange eller mere, end hvad de ville bruge på at outsource hele projektet. Så hvis du stadig er i et dilemma, om du skal gå efter leverandører af dataanmærkninger eller samle et internt team, er her nogle øjenåbnende indsigter.
4 grunde til at du skal outsource dine dataanmærkningsprojekter
Ekspertdataannotatorer
Lad os starte med det åbenlyse. Data annotatorer er uddannede fagfolk, der har den rigtige domæneekspertise, der kræves til at udføre jobbet. Selvom dataannotering kunne være en af opgaverne for din interne talentpulje, er dette det eneste specialiserede job for dataannotatorer. Dette gør en enorm forskel, da annotatorer ville vide, hvilken annoteringsmetode der fungerer bedst for specifikke datatyper, de bedste måder at annotere massedata på, rense ustrukturerede data, forberede nye kilder til forskellige datasættyper og mere.Med så mange følsomme faktorer involveret, vil dataannotatorer eller dine dataleverandører sikre, at de endelige data, du modtager, er upåklagelige, og at de kan føres direkte ind i din AI-model til træningsformål.
Skalerbarhed
Når du udvikler en AI-model, er du altid i en tilstand af usikkerhed. Du ved aldrig, hvornår du måske har brug for flere datamængder, eller hvornår du har brug for at pause forberedelse af træningsdata i et stykke tid. Skalerbarhed er nøglen til at sikre, at din AI-udviklingsproces foregår gnidningsløst, og denne problemfrihed kan ikke kun opnås med dine interne fagfolk.
Det er kun de professionelle dataannotatorer, der kan følge med dynamiske krav og konsekvent levere de nødvendige mængder af datasæt. På dette tidspunkt skal du også huske, at levering af datasæt ikke er nøglen, men at levere datasæt, der kan fremføres maskinelt.
Fjern intern bias
En organisation er fanget i et tunnelsyn, hvis man tænker over det. Bundet af protokoller, processer, arbejdsgange, metoder, ideologier, arbejdskultur og mere kan hver enkelt medarbejder eller et teammedlem have mere eller mindre en overlappende tro. Og når sådanne enstemmige kræfter arbejder på at kommentere data, er der helt sikkert en chance for, at bias kommer snigende.
Og ingen bias har nogensinde bragt gode nyheder til nogen AI-udvikler nogen steder. Indførelsen af bias betyder, at dine maskinlæringsmodeller er tilbøjelige til specifikke overbevisninger og ikke leverer objektivt analyserede resultater, som det er meningen. Bias kan give dig et dårligt ry for din virksomhed. Det er derfor, du har brug for et par friske øjne for at have et konstant udkig efter følsomme emner som disse og blive ved med at identificere og eliminere bias fra systemer.
Da træningsdatasæt er en af de tidligste kilder, bias kunne snige sig ind i, er det ideelt at lade dataannotatorer arbejde på at afbøde skævhed og levere objektive og forskelligartede data.
Datasæt af høj kvalitet
Som du ved, har AI ikke evnen til at vurdere træningsdatasæt og fortæl os, at de er af dårlig kvalitet. De lærer bare af, hvad end de bliver fodret med. Det er derfor, når du fodrer data af dårlig kvalitet, giver de irrelevante eller dårlige resultater.
Når du har interne kilder til at generere datasæt, er der stor sandsynlighed for, at du kompilerer datasæt, der er irrelevante, forkerte eller ufuldstændige. Dine interne datakontaktpunkter er under udvikling, og at basere forberedelse af træningsdata på sådanne enheder kan kun gøre din AI-model svag.Når det kommer til annoterede data, kan dine teammedlemmer muligvis ikke præcist kommentere, hvad de skal. Forkerte farvekoder, udvidede afgrænsningsfelter og mere kunne føre til, at maskiner antog og lærte nye ting, der var helt utilsigtede.
Det er her dataannotatorer udmærker sig. De er gode til at udføre denne udfordrende og tidskrævende opgave. De kan opdage forkerte annoteringer og ved, hvordan de får SMV'er involveret i at kommentere vigtige data. Det er derfor, du altid får de bedste kvalitetsdatasæt fra dataleverandører.
Indpakning op
Bortset fra disse faktorer, er den største fordel, du vil have, når du outsourcer dataanmærkninger til leverandører og eksperter, tid. AI-udvikling er kompleks, og du vil have forskellige opgaver og krav at arbejde med. Dataannotering er endnu et ekstra ansvar for dine teammedlemmer. Når du outsourcer, kan du lade dem bruge mere tid på opgaver, der rent faktisk betyder noget for din virksomhed og dit projekt.
Kort sagt, outsourcing af dit dataanmærkningsprojekt kan hjælpe dig med at øge din interne produktivitet, have en hurtigere time to market, give dig mere tid til at teste dine resultater og optimere algoritmer og meget mere. Hvis du ønsker at spare mere tid, skal du blot kontakte os for at få alle dine behov for dataanmærkninger.
Vores ensembleteam involverer SMV'er, veteranprojektledere, dataforskere og flere, der arbejder på at levere de bedste kvalitetsdatasæt til dit AI-projekt. Tal med os nu.
