In 2020, 1.7 MB aan gegevens werd elke seconde door mensen gemaakt. En in datzelfde jaar produceerden we in 2.5 elke dag bijna 2020 triljoen databytes. Datawetenschappers voorspellen dat mensen tegen 2025 bijna 463 exabytes van gegevens dagelijks. Niet alle gegevens kunnen echter door bedrijven worden gebruikt om bruikbare inzichten te verkrijgen of machine learning-tools te ontwikkelen.
Maar als bedrijven overwegen om AI-modellen te ontwikkelen, komt er een moment dat ze een moeilijke beslissing moeten nemen - een beslissing die van invloed kan zijn op de uitkomst van het ML-model - intern of uitbestede gegevenslabeling. Uw beslissing kan van invloed zijn op het ontwikkelingsproces, het budget, de prestaties en het succes van het project. Dus laten we beide vergelijken en de voor- en nadelen van beide erkennen.
Interne gegevenslabeling versus uitbesteding van gegevenslabeling
| Interne gegevenslabeling | Uitbesteedde gegevenslabeling |
| Flexibiliteit | |
| Als het project eenvoudig is en geen specifieke vereisten heeft, dan is een interne gegevensetikettering team kan het doel dienen. | Als het project dat u onderneemt vrij specifiek en complex is en specifieke etiketteringsbehoeften heeft, wordt aanbevolen om uw gegevensetiketteringsbehoeften uit te besteden. |
| Prijzen | |
| Het intern labelen en annoteren van gegevens kan behoorlijk duur zijn om de infrastructuur te bouwen en werknemers op te leiden. | Het uitbesteden van gegevenslabels biedt de vrijheid om een redelijk tariefplan voor uw behoeften te kiezen zonder afbreuk te doen aan kwaliteit en nauwkeurigheid. |
| beheer | |
| Beheren van een gegevens annotatie of etiketteringsteam kan een uitdaging zijn, vooral omdat het investeringen in tijd, geld en middelen vereist. | Het uitbesteden van datalabeling en annotatie kan u helpen u te richten op de ontwikkeling van het ML-model. Daarnaast kan de beschikbaarheid van ervaren annotators ook helpen bij het oplossen van problemen. |
| Workshops | |
| Nauwkeurige gegevensetikettering vereist een enorme training van het personeel in het gebruik van annotatietools. Je moet dus veel tijd en geld besteden aan interne trainingsteams. | Outsourcing brengt geen opleidingskosten met zich mee, aangezien de dienstverleners op het gebied van gegevensetikettering opgeleid en ervaren personeel inhuren dat zich kan aanpassen aan de tools, projectvereisten en methoden. |
| Veiligheid | |
| Interne datalabeling verhoogt de databeveiliging, aangezien de projectdetails niet met derden worden gedeeld. | Uitbestede gegevensannotatie werk is niet zo veilig als in-house. Het kiezen van gecertificeerde serviceproviders met strikte beveiligingsprotocollen is de oplossing. |
| Tijd | |
| Het intern labelen van gegevens kost veel meer tijd dan uitbesteed werk, omdat het veel tijd kost om het team te trainen in de methoden, tools en het proces. | Het is beter om het labelen van gegevens uit te besteden aan serviceproviders voor een kortere implementatietijd, omdat ze een gevestigde faciliteit hebben voor nauwkeurige gegevenslabels. |
Wanneer is interne annotatie van gegevens zinvoller?
Hoewel er verschillende voordelen zijn aan het uitbesteden van gegevenslabels, zijn er momenten waarop interne gegevenslabels zinvoller zijn dan uitbesteden. Je kan kiezen interne gegevensannotatie wanneer:
- De interne teams kunnen de grote datavolumes niet aan
- Een exclusief product is alleen bekend bij medewerkers van het bedrijf
- Het project heeft specifieke vereisten beschikbaar voor interne bronnen
- Tijdrovend om externe dienstverleners op te leiden
4 redenen waarom u uw gegevensannotatieprojecten moet uitbesteden
Annotators van deskundige gegevens
Laten we beginnen met het voor de hand liggende. Data-annotators zijn getrainde professionals die de juiste domeinexpertise hebben die nodig is om de klus te klaren. Hoewel data-annotatie een van de taken voor uw interne talentenpool kan zijn, is dit de enige gespecialiseerde taak voor data-annotators. Dit maakt een groot verschil, omdat 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 te bereiden voor diverse gegevenssettypen 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.
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.
[Lees ook: Een beginnershandleiding voor gegevensannotatie: tips en best practices]
