I 2020, blev 1.7 MB data blev skabt hvert sekund af mennesker. Og samme år producerede vi tæt på 2.5 kvintillion databytes hver dag i 2020. Dataforskere forudser, at i 2025 vil folk generere tæt på 463 exabyte af data dagligt. Det er dog ikke alle data, der kan bruges af virksomheder til at få nyttig indsigt eller udvikle maskinlæringsværktøjer.
Alligevel, når virksomheder overvejer at udvikle AI-modeller, vil der komme et tidspunkt, hvor de er nødt til at tage en hård beslutning – en der kan påvirke resultatet af ML-modellen – internt eller outsourcet datamærkning. Din beslutning kan påvirke udviklingsprocessen, budgettet, ydeevnen og projektets succes. Så lad os sammenligne begge og genkende fordele og ulemper ved begge.
In-house datamærkning vs outsourcing datamærkning
| In-house datamærkning | Outsourcet datamærkning |
| Fleksibilitet | |
| Hvis projektet er enkelt og ikke har specifikke krav, så en intern datamærkning team kan tjene formålet. | Hvis det projekt, du er i gang med, er ret specifikt og komplekst og har specifikke mærkningsbehov, anbefales det at outsource dine datamærkningsbehov. |
| Priser | |
| Intern datamærkning og annotering kan være ret dyrt at bygge infrastrukturen og uddanne medarbejdere. | Outsourcing af datamærkning kommer med friheden til at vælge en rimelig prisplan til dine behov uden at gå på kompromis med kvalitet og nøjagtighed. |
| Management | |
| Styring af en dataarnnotering eller mærkningsteam kan være en udfordring, især da det kræver investering i tid, penge og ressourcer. | Outsourcing af datamærkning og annotering kan hjælpe dig med at fokusere på at udvikle ML-modellen. Derudover kan tilgængeligheden af erfarne annotatorer også hjælpe med fejlfinding. |
| Kurser | |
| Nøjagtig datamærkning kræver enorm træning af personalet i at bruge annotationsværktøjer. Så du skal bruge en masse tid og penge på interne træningshold. | Outsourcing involverer ikke uddannelsesomkostninger, da datamærkningstjenesteudbyderne ansætter uddannet og erfarent personale, der kan tilpasse sig værktøjerne, projektkravene og metoderne. |
| Sikkerhed | |
| Intern datamærkning øger datasikkerheden, da projektdetaljerne ikke deles med tredjeparter. | Outsourcet dataanmærkning arbejdet er ikke så sikkert som internt. At vælge certificerede tjenesteudbydere med strenge sikkerhedsprotokoller er løsningen. |
| Tid | |
| Intern datamærkning er meget mere tidskrævende end outsourcet arbejde, da det tager lang tid at træne teamet i metoderne, værktøjerne og processen. | Det er bedre at outsource datamærkning til tjenesteudbydere for en kortere implementeringstid, da de har en veletableret facilitet til nøjagtig datamærkning. |
Hvornår giver in-house dataannotering mere mening?
Selvom der er flere fordele ved outsourcing af datamærkning, er der tidspunkter, hvor intern datamærkning giver mere mening end outsourcing. Du kan vælge in-house data annotering hvornår:
- De interne teams kan ikke håndtere de store datamængder
- Et eksklusivt produkt er kun kendt af virksomhedens ansatte
- Projektet har specifikke krav til rådighed for interne kilder
- Tidskrævende at uddanne eksterne serviceudbydere
4 grunde til at du skal outsource dine dataanmærkningsprojekter
Ekspertdataannotatorer
Lad os starte med det åbenlyse. Dataannotatorer er uddannede fagfolk, som 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.
[Læs også: En begyndervejledning til dataanmærkning: Tips og bedste praksis]
