Nel 2020, 1.7 MB di dati è stato creato ogni secondo dalle persone. E nello stesso anno, nel 2.5 abbiamo prodotto quasi 2020 quintilioni di byte di dati ogni giorno. I data scientist prevedono che entro il 2025 le persone genereranno quasi 463 exabyte di dati giornalmente. Tuttavia, non tutti i dati possono essere utilizzati dalle aziende per trarre informazioni utili o sviluppare strumenti di machine learning.
Tuttavia, quando le aziende stanno valutando lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, arriverà il momento in cui dovranno prendere una decisione difficile, che potrebbe influire sul risultato del modello ML, internamente o etichettatura dei dati in outsourcing. La tua decisione potrebbe influenzare il processo di sviluppo, il budget, le prestazioni e il successo del progetto. Quindi confrontiamo entrambi e riconosciamo i vantaggi e gli svantaggi di entrambi.
Etichettatura dei dati interna vs etichettatura dei dati in outsourcing
| Etichettatura dei dati interna | Etichettatura dei dati esternalizzati |
| Flessibilità | |
| Se il progetto è semplice e non ha requisiti specifici, allora un etichettatura interna dei dati la squadra può servire allo scopo. | Se il progetto che stai intraprendendo è piuttosto specifico e complesso e ha esigenze di etichettatura specifiche, si consiglia di esternalizzare le tue esigenze di etichettatura dei dati. |
| Prezzi | |
| L'etichettatura e l'annotazione interna dei dati possono essere piuttosto costose per costruire l'infrastruttura e formare i dipendenti. | L'etichettatura dei dati in outsourcing offre la libertà di scegliere un piano tariffario ragionevole per le proprie esigenze senza compromettere la qualità e l'accuratezza. |
| Management | |
| Gestione a annotazione dei dati o il team di etichettatura può essere una sfida, soprattutto perché richiede investimenti in tempo, denaro e risorse. | L'outsourcing dell'etichettatura e dell'annotazione dei dati può aiutarti a concentrarti sullo sviluppo del modello ML. Inoltre, la disponibilità di annotatori esperti può anche aiutare nella risoluzione dei problemi. |
| Formazione | |
| Un'etichettatura accurata dei dati richiede un'immensa formazione del personale sull'utilizzo degli strumenti di annotazione. Quindi devi spendere molto tempo e denaro per i team di formazione interni. | L'outsourcing non comporta costi di formazione, poiché i fornitori di servizi di etichettatura dei dati assumono personale formato ed esperto in grado di adattarsi agli strumenti, ai requisiti del progetto e ai metodi. |
| Sicurezza | |
| L'etichettatura interna dei dati aumenta la sicurezza dei dati, poiché i dettagli del progetto non sono condivisi con terze parti. | Annotazione dei dati in outsourcing il lavoro non è sicuro come in casa. La soluzione è scegliere fornitori di servizi certificati con protocolli di sicurezza rigorosi. |
| Ora | |
| L'etichettatura interna dei dati richiede molto più tempo rispetto al lavoro in outsourcing, poiché il tempo necessario per formare il team sui metodi, gli strumenti e il processo è elevato. | È meglio affidare l'etichettatura dei dati ai fornitori di servizi per un tempo di implementazione più breve poiché dispongono di una struttura consolidata per l'etichettatura dei dati accurata. |
Quando ha più senso l'annotazione interna dei dati?
Sebbene ci siano diversi vantaggi nell'esternalizzare l'etichettatura dei dati, ci sono momenti in cui l'etichettatura interna dei dati ha più senso dell'esternalizzazione. Puoi scegliere annotazione interna dei dati quando:
- I team interni non sono in grado di gestire grandi volumi di dati
- Un prodotto esclusivo è noto solo ai dipendenti dell'azienda
- Il progetto ha requisiti specifici a disposizione di fonti interne
- La formazione di fornitori di servizi esterni richiede molto tempo
4 motivi per cui hai bisogno di esternalizzare i tuoi progetti di annotazione dei dati
Annotatori di dati esperti
Cominciamo dall'ovvio. Gli annotatori di dati sono professionisti qualificati che hanno la giusta competenza di dominio richiesta per svolgere il lavoro. Mentre l'annotazione dei dati potrebbe essere uno dei compiti per il tuo pool di talenti interno, questo è l'unico lavoro specializzato per gli annotatori di dati. Ciò fa un'enorme differenza poiché gli annotatori saprebbero quale metodo di annotazione funziona meglio per tipi di dati specifici, i modi migliori per annotare dati in blocco, pulire dati non strutturati, preparare nuove fonti 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.
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.
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.
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.
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.
[Leggi anche: Una guida per principianti all'annotazione dei dati: suggerimenti e best practice]
