Annotazione dei dati

4 motivi per cui è necessario esternalizzare il progetto di annotazione dei dati

Lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale è costoso, giusto? Per molte aziende, la semplice idea di sviluppare un semplice modello di intelligenza artificiale potrebbe spingerle a presumere che avrebbero bisogno di milioni di dollari per svilupparlo. Spesso si rivelano anche vere. Tuttavia, ogni costo che devi sostenere dovrebbe darti un ritorno significativo. Questo è l'unico modo per sapere di aver investito saggiamente in qualcosa.

Ma ci sono alcune spese che i gestori o gli imprenditori devono sostenere a causa della loro negligenza, errori di calcolo o scarso processo decisionale. Uno di questi errori gravi che i gestori commettono è decidere se preferire le risorse di dati interne e i membri del team per annotare i loro set di dati o esternalizzare l'intero processo.

Sebbene questa idea derivi dall'intenzione di risparmiare sulle spese coinvolte nell'outsourcing dei progetti di annotazione dei dati, spesso trascurano diversi fattori e punti di contatto che alla fine li fanno spendere di più a lungo termine. Molte parti interessate hanno l'idea sbagliata che preferire i moduli di annotazione dei dati interni li aiuterà a risparmiare sulle spese e completare i progetti di sviluppo dell'IA con un budget decente. Tuttavia, è qui che le spese iniziano a salire.

Tali decisioni costringono i manager a subire perdite a causa di diversi motivi, tra cui la mancanza di set di dati adeguati o punti di contatto per la generazione di dati, assenza di dati rilevanti, abbondanza di dati non strutturati e non puliti, spese generali per addestrare i membri del team ad annotare i dati, noleggiare o acquistare software di annotazione , e altro ancora.

A lungo termine, finiscono per spendere il doppio o più di quanto spenderebbero per esternalizzare l'intero progetto. Quindi, se sei ancora una persona in un dilemma se dovresti rivolgerti a fornitori di annotazioni dei dati o assemblare un team interno, ecco alcune informazioni che aprono gli occhi.

4 motivi per cui hai bisogno di esternalizzare i tuoi progetti di annotazione dei dati

  1. Annotatori di dati esperti

    Annotatori di dati esperti Cominciamo con l'ovvio. Annotatori di dati sono professionisti qualificati che hanno la giusta esperienza nel settore richiesta per svolgere il lavoro. Sebbene l'annotazione dei dati possa essere una delle attività del pool di talenti interno, questo è l'unico lavoro specializzato per gli annotatori di dati. Questo fa un'enorme differenza in quanto gli annotatori saprebbero quale metodo di annotazione funziona meglio per tipi di dati specifici, i modi migliori per annotare i dati in blocco, pulire i dati non strutturati, preparare nuove origini per diversi tipi di set di dati e altro ancora.

    Con così tanti fattori sensibili coinvolti, gli annotatori di dati o i tuoi fornitori di dati assicurerebbero che i dati finali che ricevi siano impeccabili e che possano essere inseriti direttamente nel tuo modello di intelligenza artificiale per scopi di formazione.

  2. Scalabilità

    Quando sviluppi un modello di intelligenza artificiale, sei sempre in uno stato di incertezza. Non sai mai quando potresti aver bisogno di più volumi di dati o quando devi sospendere per un po' la preparazione dei dati di allenamento. La scalabilità è fondamentale per garantire che il processo di sviluppo dell'IA avvenga senza intoppi e questa continuità non può essere raggiunta solo con i tuoi professionisti interni.

    Solo gli annotatori di dati professionisti possono tenere il passo con le richieste dinamiche e fornire costantemente i volumi richiesti di set di dati. A questo punto, dovresti anche ricordare che la fornitura di set di dati non è la chiave, ma lo è la fornitura di set di dati alimentabili automaticamente.

Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.

  1. Elimina il pregiudizio interno

    Un'organizzazione è coinvolta in una visione a tunnel se ci pensi. Vincolato da protocolli, processi, flussi di lavoro, metodologie, ideologie, cultura del lavoro e altro, ogni singolo dipendente o membro del team potrebbe avere più o meno convinzioni sovrapposte. E quando tali forze unanimi lavorano sull'annotazione dei dati, c'è sicuramente la possibilità che si insinui un pregiudizio.

    E nessun pregiudizio ha mai portato buone notizie a nessuno sviluppatore di intelligenza artificiale ovunque. L'introduzione del pregiudizio significa che i tuoi modelli di apprendimento automatico sono inclini a convinzioni specifiche e non forniscono risultati oggettivamente analizzati come dovrebbe. Il pregiudizio potrebbe procurarti una cattiva reputazione per la tua attività. Ecco perché hai bisogno di un paio di occhi nuovi per avere un'attenzione costante per soggetti sensibili come questi e continuare a identificare ed eliminare i pregiudizi dai sistemi.

    Poiché i set di dati di addestramento sono una delle prime fonti in cui potrebbero insinuarsi pregiudizi, è l'ideale per consentire agli annotatori di dati di lavorare per mitigare i pregiudizi e fornire dati oggettivi e diversificati.

  2. Set di dati di qualità superiore

    Come sai, l'IA non ha la capacità di valutare set di dati di formazione e dicci che sono di scarsa qualità. Imparano semplicemente da qualunque cosa vengano nutriti. Ecco perché quando si alimentano dati di scarsa qualità, si ottengono risultati irrilevanti o pessimi.

    Set di dati di qualità superiore Quando disponi di origini interne per generare set di dati, è molto probabile che tu stia compilando set di dati irrilevanti, errati o incompleti. I tuoi punti di contatto dati interni stanno evolvendo aspetti e basare la preparazione dei dati di addestramento su tali entità potrebbe solo rendere debole il tuo modello di intelligenza artificiale.

    Inoltre, quando si tratta di dati annotati, i membri del tuo team potrebbero non annotare esattamente ciò che dovrebbero. Codici colore errati, riquadri di delimitazione estesi e altro potrebbero portare le macchine ad assumere e apprendere nuove cose che erano completamente involontarie.

    È qui che gli annotatori di dati eccellono. Sono bravissimi a svolgere questo compito impegnativo e dispendioso in termini di tempo. Possono individuare annotazioni errate e sapere come coinvolgere le PMI nell'annotare dati cruciali. Questo è il motivo per cui ottieni sempre set di dati della migliore qualità dai fornitori di dati.

Avvolgere Up

Oltre a questi fattori, il principale vantaggio che avrai quando esternalizzi l'annotazione dei dati a fornitori ed esperti è il tempo. Lo sviluppo dell'IA è complesso e avrai diversi compiti e requisiti su cui lavorare. L'annotazione dei dati è un'altra responsabilità aggiuntiva per i membri del tuo team. Quando esternalizzi, puoi consentire loro di dedicare più tempo alle attività che contano davvero per la tua attività e il tuo progetto.

In breve, l'esternalizzazione del tuo progetto di annotazione dei dati potrebbe aiutarti ad aumentare la tua produttività interna, avere un time to market più rapido, offrirti più tempo per testare i tuoi risultati e ottimizzare gli algoritmi e altro ancora. Se stai cercando di risparmiare più tempo, contattaci semplicemente per tutte le tue esigenze di annotazione dei dati.

Il nostro team di ensemble coinvolge PMI, project manager veterani, data scientist e altro ancora che lavorano per fornire set di dati della migliore qualità per il tuo progetto di intelligenza artificiale. Parla con noi ora.

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