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.
Da forhindringen med at indsamle nyttige data fra flere kilder er lettet gennem årene, baner virksomheder vejen for at udvikle næste generations AI-løsninger. Da AI-baserede værktøjer hjælper virksomheder med at træffe de optimale beslutninger for vækst, har de brug for nøjagtigt mærkede og kommenterede data. Datamærkning og annotering er en del af dataforbehandling, hvor objekterne af interesse er tagget eller mærket med relevant information, hvilket hjælper med at træne ML-algoritmen.
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 af problemer. |
| 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
Fordelene ved at outsource dataannoteringsarbejde til Shaip
Du har et fremragende internt dataindsamlings- og annoteringsteam, som har de rette kompetencer og erfaring til at håndtere store mængder data. Derudover forudser du ikke yderligere datamuligheder for dit projekt, og din infrastruktur kan håndtere rengørings- og mærkningsdata nøjagtigt.
Hvis du kan opfylde disse kriterier, ville du utvivlsomt overveje dit interne team til at varetage dine datamærknings- og anmærkningsbehov. Men hvis du ikke har de interne muligheder, bør du overveje at få eksperthjælp fra brancheledere som Shaip.
Nogle af de fordele af arbejdet med Shaip er:
Frihed til at fokusere på kerneudviklingsarbejde
En af de udfordrende, men kritiske dele af træning af ML-modeller, er først at forberede datasættene. Når datavidenskabsfolk er involveret i at rense og mærke dataene, kanaliserer det deres kvalitetstid til at udføre overflødige opgaver. Som et resultat vil udviklingscyklussen begynde at stå over for fejl, da de overlappende processer kan blive forsinket.
Når processen outsources, effektiviserer det hele systemet og sikrer, at udviklingsprocessen foregår samtidigt. Derudover kan dit interne team fokusere på deres kernekompetencer med at bygge stærke AI-baserede løsninger, da Shaip varetager dine behov for datamærkning.
Kvalitetssikring
Når der er et team af dedikerede, uddannede og erfarne datamærkningseksperter, der udelukkende arbejder på dit projekt, kan du være sikker på at få arbejdet af høj kvalitet leveret til tiden. Shaip leverer forbedret datamærkning til ML- og AI-projekter ved at udnytte oplevelsen af at arbejde med forskellige datasæt og bygge videre på deres datamærkningskapacitet.
Evne til at håndtere store datamængder
Datamærkning er et arbejdskrævende job, og som sådan vil et typisk AI-projekt kræve, at tusindvis af datasæt skal mærkes og annoteres nøjagtigt. Men mængden af data afhænger i høj grad af typen af projekt, og denne stigning i efterspørgslen kan øge milepælene for dine interne teams. Ydermere, når datamængden stiger, kan du også blive bedt om at hente medlemmer fra andre teams til support, hvilket kan påvirke arbejdskvaliteten.
Med Shaip kan du nyde konstant support fra dedikerede teams, som har ekspertisen og erfaringen til at håndtere ændringer i datamængder. Derudover har de ressourcer og færdigheder til at skalere sammen med dit projekt uden besvær.
Partnerskab med Shaip er den bedste beslutning for dit projekts succes. Vi har uddannede datamærknings- og annoteringseksperter, som har mange års erfaring med at håndtere forskellige datasæt, der kræver specifikke datamærkningsbehov. Med Shaip kan du modtage annoteringer af høj kvalitet hurtigt, præcist og inden for dit budget.
[Læs også: En begyndervejledning til dataanmærkning: Tips og bedste praksis]
