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.
Nu de horde om bruikbare gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen in de loop der jaren is afgenomen, banen bedrijven de weg om next-gen AI-oplossingen te ontwikkelen. Omdat op AI gebaseerde tools bedrijven helpen de optimale beslissingen voor groei te nemen, hebben ze nauwkeurig gelabelde en geannoteerde gegevens nodig. Gegevensetikettering en annotatie vormen een onderdeel van de voorverwerking van gegevens, waarbij de objecten van belang worden getagd of gelabeld met relevante informatie, wat helpt bij het trainen van het ML-algoritme.
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 Gegevenslabeling
| Interne gegevensetikettering | Uitbestede gegevenslabels |
| 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. |
| Management | |
| Beheren van een gegevens annotatie of etiketteringsteam kan een uitdaging zijn, vooral omdat het investeringen in tijd, geld en middelen vereist. | Door gegevenslabels en annotaties uit te besteden, kunt u zich concentreren op het ontwikkelen van het ML-model. Bovendien kan de beschikbaarheid van ervaren annotators ook helpen bij het oplossen van problemen. |
| Trainingen | |
| 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. |
| Security | |
| 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
De voordelen van het uitbesteden van gegevensannotatie aan Shaip
Je hebt een uitstekend intern team voor gegevensverzameling en annotaties dat over de juiste vaardigheden en ervaring beschikt om grote hoeveelheden gegevens te verwerken. Bovendien voorziet u in de loop van de tijd geen extra datamogelijkheden voor uw project en kan uw infrastructuur het opschonen en labelen van gegevens nauwkeurig aan.
Als u aan deze criteria kunt voldoen, zou u ongetwijfeld uw interne team overwegen om uw behoeften op het gebied van gegevenslabels en annotaties op zich te nemen. Als u echter niet over de capaciteiten in huis beschikt, kunt u overwegen deskundige hulp in te roepen van marktleiders zoals Shaip.
Enkele voordelen van het werken met Shaip zijn:
Vrijheid om zich te concentreren op kernontwikkelingswerk
Een van de uitdagende maar cruciale onderdelen van het trainen van ML-modellen is het eerst voorbereiden van de datasets. Wanneer datawetenschappers betrokken zijn bij het opschonen en labelen van de gegevens, kanaliseert dit hun quality time in het uitvoeren van overbodige taken. Als gevolg hiervan zou de ontwikkelingscyclus met glitches te maken krijgen, omdat de overlappende processen vertraging zouden kunnen oplopen.
Wanneer het proces wordt uitbesteed, stroomlijnt het het hele systeem en zorgt het ervoor dat het ontwikkelproces gelijktijdig plaatsvindt. Bovendien kan uw interne team zich concentreren op hun kerncompetenties, namelijk het bouwen van sterke op AI gebaseerde oplossingen.
Kwaliteitsborging
Wanneer er een team van toegewijde, getrainde en ervaren experts op het gebied van datalabeling exclusief aan uw project werkt, kunt u er zeker van zijn dat u kwalitatief hoogstaand werk op tijd geleverd krijgt. Shaip levert verbeterde datalabeling voor ML- en AI-projecten door gebruik te maken van de ervaring van het werken aan diverse datasets en voort te bouwen op hun datalabelingmogelijkheden.
Mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verwerken
Gegevensetikettering is een arbeidsintensieve klus en als zodanig vereist een typisch AI-project duizenden datasets die nauwkeurig moeten worden gelabeld en geannoteerd. De hoeveelheid gegevens hangt echter grotendeels af van het type project, en deze toename van de vraag kan de mijlpalen van uw interne teams verhogen. Bovendien, wanneer de hoeveelheid gegevens toeneemt, moet u mogelijk ook leden van andere teams zoeken voor ondersteuning, wat van invloed kan zijn op de kwaliteit van het werk.
Met Shaip kunt u genieten van constante ondersteuning van toegewijde teams die de expertise en ervaring hebben om wijzigingen in gegevensvolumes aan te pakken. Bovendien hebben ze de middelen en vaardigheden om moeiteloos mee te schalen met uw project.
Samenwerken met Shaip is de beste beslissing voor het succes van uw project. We hebben experts op het gebied van datalabeling en annotatie opgeleid die jarenlange ervaring hebben met het omgaan met diverse datasets die specifieke behoeften op het gebied van datalabeling vereisen. Met Shaip kunt u snel, nauwkeurig en binnen uw budget hoogwaardige annotaties ontvangen.
[Lees ook: Een beginnershandleiding voor gegevensannotatie: tips en best practices]
