Een AI-model ontwikkelen is duur, toch? Voor veel bedrijven zou het idee alleen al om een eenvoudig AI-model te ontwikkelen ertoe kunnen leiden dat ze ervan uitgaan dat ze miljoenen dollars nodig hebben om het te ontwikkelen. Vaak blijken ze ook waar te zijn. Elke kosten die u maakt, moet u echter een aanzienlijk rendement opleveren. Alleen zo weet je zeker dat je verstandig in iets hebt geïnvesteerd.
Maar er zijn een paar onkosten die managers of bedrijfseigenaren maken vanwege hun nalatigheid, misrekeningen of slechte besluitvorming. Een van die grote fouten die managers maken, is beslissen of ze de voorkeur geven aan interne gegevensbronnen en teamleden om hun gegevenssets te annoteren of het hele proces uit te besteden.
Hoewel dit idee voortkomt uit de intentie om te besparen op kosten die gepaard gaan met het uitbesteden van gegevensannotatieprojecten, zien ze vaak verschillende factoren en contactpunten over het hoofd waardoor ze uiteindelijk meer uitgeven op de lange termijn. Veel belanghebbenden hebben de misvatting dat de voorkeur voor interne gegevensannotatiemodules hen zal helpen kosten te besparen en AI-ontwikkelingsprojecten te voltooien met een behoorlijk budget. Dat is echter waar de kosten beginnen op te duiken.
Dergelijke beslissingen dwingen managers om verliezen te lijden vanwege verschillende redenen, waaronder het ontbreken van adequate datasets of contactpunten voor het genereren van gegevens, het ontbreken van relevante gegevens, een overvloed aan ongestructureerde en ongereinigde gegevens, overheadkosten om teamleden te trainen om gegevens te annoteren, het huren of kopen van annotatiesoftware , en meer.
Op de lange termijn geven ze uiteindelijk twee keer of meer uit dan ze zouden uitgeven aan het uitbesteden van het hele project. Dus als u nog steeds in een dilemma zit of u voor leveranciers van gegevensannotaties moet gaan of een intern team moet samenstellen, volgen hier enkele verhelderende inzichten.
4 redenen waarom u uw gegevensannotatieprojecten moet uitbesteden
Annotators van deskundige gegevens
Laten we beginnen met het voor de hand liggende. Gegevensannotators zijn getrainde professionals die over de juiste domeinexpertise beschikken die nodig is om het werk te doen. Hoewel gegevensannotatie een van de taken kan zijn voor uw interne talentenpool, is dit de enige gespecialiseerde taak voor gegevensannotators. Dit maakt een enorm verschil, aangezien annotators weten welke annotatiemethode het beste werkt voor specifieke gegevenstypen, de beste manieren om bulkgegevens te annoteren, ongestructureerde gegevens op te schonen, nieuwe bronnen voor verschillende typen gegevenssets voor te bereiden en meer.Met zoveel gevoelige factoren die erbij betrokken zijn, zouden gegevensannotators of uw gegevensleveranciers ervoor zorgen dat de uiteindelijke gegevens die u ontvangt onberispelijk zijn en dat deze rechtstreeks in uw AI-model kunnen worden ingevoerd voor trainingsdoeleinden.
Schaalbaarheid
Wanneer u een AI-model ontwikkelt, bevindt u zich altijd in een staat van onzekerheid. U weet nooit wanneer u meer datavolumes nodig heeft of wanneer u de voorbereiding van trainingsgegevens een tijdje moet onderbreken. Schaalbaarheid is essentieel om ervoor te zorgen dat uw AI-ontwikkelingsproces soepel verloopt en deze naadloosheid kan niet alleen worden bereikt met uw interne professionals.
Alleen de professionele gegevensannotators kunnen gelijke tred houden met de dynamische eisen en consistent de vereiste hoeveelheden gegevenssets leveren. Op dit punt moet u ook onthouden dat het leveren van datasets niet de sleutel is, maar het leveren van machine-feedable datasets wel.
Laten we beginnen met het voor de hand liggende. Elimineer interne vooroordelen
Als je erover nadenkt, zit een organisatie gevangen in een tunnelvisie. Gebonden door protocollen, processen, workflows, methodologieën, ideologieën, werkcultuur en meer, kan elke afzonderlijke medewerker of een teamlid min of meer een overlappende overtuiging hebben. En wanneer dergelijke unanieme krachten werken aan het annoteren van gegevens, is er zeker een kans dat er vooringenomenheid binnensluipt.
En geen enkele vooringenomenheid heeft ooit goed nieuws gebracht voor een AI-ontwikkelaar waar dan ook. De introductie van vooringenomenheid betekent dat uw machine learning-modellen neigen naar specifieke overtuigingen en niet objectief geanalyseerde resultaten opleveren zoals het hoort. Bias kan u een slechte reputatie opleveren voor uw bedrijf. Daarom heb je een paar frisse ogen nodig om constant uit te kijken naar gevoelige onderwerpen zoals deze en om vooroordelen uit systemen te blijven identificeren en elimineren.
Aangezien trainingsgegevenssets een van de vroegste bronnen zijn die vooringenomenheid kunnen binnensluipen, is het ideaal om gegevensannotators te laten werken aan het verminderen van vooringenomenheid en het leveren van objectieve en diverse gegevens.
Gegevenssets van superieure kwaliteit
Zoals je weet, heeft AI niet het vermogen om te beoordelen trainingsdatasets en vertel ons dat ze van slechte kwaliteit zijn. Ze leren gewoon van wat ze te eten krijgen. Dat is de reden waarom wanneer u gegevens van slechte kwaliteit invoert, ze irrelevante of slechte resultaten opleveren.
Wanneer je interne bronnen hebt om datasets te genereren, is de kans groot dat je datasets compileert die irrelevant, incorrect of onvolledig zijn. Uw interne gegevenscontactpunten zijn evoluerende aspecten en het baseren van de voorbereiding van trainingsgegevens op dergelijke entiteiten kan uw AI-model alleen maar zwak maken.Ook als het gaat om geannoteerde gegevens, annoteren uw teamleden mogelijk niet precies wat ze zouden moeten annoteren. Verkeerde kleurcodes, uitgebreide begrenzingsvakken en meer kunnen ertoe leiden dat machines nieuwe dingen aannemen en leren die volledig onbedoeld waren.
Dat is waar gegevensannotators in uitblinken. Ze zijn geweldig in het uitvoeren van deze uitdagende en tijdrovende taak. Ze kunnen onjuiste annotaties herkennen en weten hoe ze het MKB kunnen betrekken bij het annoteren van cruciale gegevens. Daarom krijg je altijd datasets van de beste kwaliteit van dataleveranciers.
Wanneer je interne bronnen hebt om datasets te genereren, is de kans groot dat je datasets compileert die irrelevant, incorrect of onvolledig zijn. Uw interne gegevenscontactpunten zijn evoluerende aspecten en het baseren van de voorbereiding van trainingsgegevens op dergelijke entiteiten kan uw AI-model alleen maar zwak maken.Afsluiten
Afgezien van deze factoren, is tijd het grote voordeel dat u zult hebben wanneer u de annotatie van gegevens uitbesteedt aan leveranciers en experts. AI-ontwikkeling is complex en je zult verschillende taken en vereisten hebben om aan te werken. Gegevensannotatie is een andere extra verantwoordelijkheid voor uw teamleden. Wanneer u uitbesteedt, kunt u hen meer tijd laten besteden aan taken die er echt toe doen voor uw bedrijf en project.
Kortom, het uitbesteden van uw gegevensannotatieproject kan u helpen uw interne productiviteit te verhogen, een snellere time-to-market te hebben, u meer tijd te bieden om uw resultaten te testen en algoritmen te optimaliseren, en meer. Als u meer tijd wilt besparen, kunt u gewoon contact met ons opnemen voor al uw behoeften op het gebied van gegevensaantekeningen.
Ons ensemble-team bestaat uit KMO's, ervaren projectmanagers, datawetenschappers en meer die werken aan het leveren van datasets van de beste kwaliteit voor uw AI-project. Praat nu met ons.
