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.
Man mano che l'ostacolo alla raccolta di dati utili da diverse fonti è diminuito nel corso degli anni, le aziende stanno aprendo la strada allo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale di nuova generazione. Poiché gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale aiutano le aziende a prendere le decisioni ottimali per la crescita, hanno bisogno di dati accuratamente etichettati e annotati. Etichettatura dei dati e l'annotazione fanno parte della preelaborazione dei dati, in cui gli oggetti di interesse sono contrassegnati o etichettati con informazioni pertinenti, il che aiuta ad addestrare l'algoritmo ML.
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 rispetto all'etichettatura dei dati in outsourcing
| Etichettatura dei dati interna | Etichettatura dei dati in outsourcing |
| 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'etichettatura e l'annotazione dei dati in outsourcing possono aiutarti a concentrarti sullo sviluppo del modello ML. Inoltre, la disponibilità di annotatori esperti può anche aiutare nella risoluzione dei problemi. |
| Training | |
| 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
I vantaggi dell'esternalizzazione dell'annotazione dei dati funzionano su Shaip
Hai un eccellente team interno di raccolta e annotazione dei dati che ha le competenze e l'esperienza giuste per gestire grandi quantità di dati. Inoltre, non prevedi ulteriori capacità di dati per il tuo progetto e la tua infrastruttura può gestire la pulizia e l'etichettatura dei dati in modo accurato.
Se sei in grado di soddisfare questi criteri, prenderesti senza dubbio in considerazione il tuo team interno per occuparsi delle tue esigenze di etichettatura e annotazione dei dati. Tuttavia, se non disponi delle capacità interne, dovresti prendere in considerazione l'idea di ottenere l'aiuto di esperti da leader del settore come Shaip.
Alcuni dei vantaggi di lavorare con Shaip sono:
Libertà di concentrarsi sul lavoro di sviluppo fondamentale
Una delle parti impegnative ma critiche dell'addestramento dei modelli ML è la prima preparazione dei set di dati. Quando i data scientist sono coinvolti nella pulizia e nell'etichettatura dei dati, incanala il loro tempo di qualità nell'esecuzione di attività ridondanti. Di conseguenza, il ciclo di sviluppo comincerebbe ad affrontare problemi tecnici poiché i processi sovrapposti potrebbero essere ritardati.
Quando il processo viene esternalizzato, snellisce l'intero sistema e garantisce che il processo di sviluppo avvenga contemporaneamente. Inoltre, con Shaip che si occupa delle tue esigenze di etichettatura dei dati, il tuo team interno può concentrarsi sulle proprie competenze principali nella creazione di solide soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.
Garanzia di qualità
Quando c'è un team di esperti di etichettatura dei dati dedicati, formati ed esperti che lavorano esclusivamente sul tuo progetto, puoi essere certo di ottenere un lavoro di alta qualità consegnato in tempo. Shaip offre un'etichettatura dei dati avanzata per i progetti ML e AI sfruttando l'esperienza di lavoro su diversi set di dati e costruendo sulle loro capacità di etichettatura dei dati.
Capacità di gestire grandi quantità di dati
Etichettatura dei dati è un lavoro ad alta intensità di lavoro e, in quanto tale, un tipico progetto di intelligenza artificiale richiede che migliaia di set di dati siano etichettati e annotati accuratamente. Tuttavia, il volume dei dati dipende in gran parte dal tipo di progetto e questo aumento della domanda può aumentare le tappe fondamentali dei tuoi team interni. Inoltre, quando il volume di dati aumenta, potrebbe anche essere richiesto di reperire membri da altri team per il supporto, il che potrebbe influire sulla qualità del lavoro.
Con Shaip, puoi usufruire del supporto costante di team dedicati che hanno la competenza e l'esperienza per gestire le modifiche ai volumi di dati. Inoltre, hanno le risorse e le competenze per adattarsi al tuo progetto senza sforzo.
La collaborazione con Shaip è la decisione migliore per il successo del tuo progetto. Abbiamo formato esperti di etichettatura e annotazione dei dati che hanno anni di esperienza nella gestione di diversi set di dati che richiedono specifiche esigenze di etichettatura dei dati. Con Shaip, puoi ricevere annotazioni di alta qualità in modo rapido, accurato e rispettando il tuo budget.
[Leggi anche: Una guida per principianti all'annotazione dei dati: suggerimenti e best practice]
