Die Entwicklung eines KI-Modells ist teuer, oder? Für viele Unternehmen könnte die bloße Idee, ein einfaches KI-Modell zu entwickeln, dazu führen, dass sie davon ausgehen, dass sie Millionen von Dollar benötigen, um es zu entwickeln. Oft stellen sie sich auch als wahr heraus. Allerdings sollten alle Kosten, die Ihnen entstehen, Ihnen eine erhebliche Rendite bringen. Nur so wissen Sie, dass Sie mit Bedacht investiert haben.
Aber es gibt ein paar Spesenmanager oder Geschäftsinhaber, die aufgrund ihrer Fahrlässigkeit, Fehleinschätzungen oder schlechten Entscheidungsfindung entstehen. Ein großer Fehler, den Manager machen, ist die Entscheidung, ob sie interne Datenressourcen und Teammitglieder bevorzugen, um ihre Datensätze zu kommentieren, oder den gesamten Prozess auslagern.
Obwohl diese Idee aus der Absicht stammt, Kosten für das Outsourcing von Datenannotationsprojekten zu sparen, übersehen sie oft mehrere Faktoren und Berührungspunkte, die sie letztendlich dazu bringen, längerfristig mehr auszugeben. Viele Stakeholder haben die falsche Vorstellung, dass die Bevorzugung interner Datenannotationsmodule ihnen hilft, Kosten zu sparen und KI-Entwicklungsprojekte mit einem anständigen Budget abzuschließen. Allerdings beginnen hier die Ausgaben aufzutauchen.
Solche Entscheidungen zwingen Manager aus mehreren Gründen zu Verlusten, darunter das Fehlen geeigneter Datensätze oder Berührungspunkte zur Datengenerierung, das Fehlen relevanter Daten, eine Fülle von unstrukturierten und ungereinigten Daten, Gemeinkosten, um Teammitglieder zu schulen, Daten zu kommentieren, Annotation-Software zu mieten oder zu kaufen , und mehr.
Auf lange Sicht geben sie das Doppelte oder mehr aus, als sie für das Outsourcing des gesamten Projekts ausgeben würden. Wenn Sie sich also immer noch im Dilemma befinden, ob Sie sich für Datenannotationsanbieter entscheiden oder ein internes Team zusammenstellen sollten, finden Sie hier einige aufschlussreiche Einblicke.
4 Gründe, warum Sie Ihre Datenannotationsprojekte auslagern müssen
Expert Data Annotatoren
Beginnen wir mit dem Offensichtlichen. Datenannotatoren sind ausgebildete Fachleute, die über die erforderlichen Fachkenntnisse verfügen, um die Arbeit zu erledigen. Während die Datenannotation eine der Aufgaben für Ihren internen Talentpool sein könnte, ist dies die einzige spezialisierte Aufgabe für Datenannotatoren. Dies macht einen großen Unterschied, da Annotatoren wissen, welche Annotationsmethode für bestimmte Datentypen am besten funktioniert, wie Sie Massendaten am besten mit Anmerkungen versehen, unstrukturierte Daten bereinigen, neue Quellen für verschiedene Datensatztypen vorbereiten und vieles mehr.Bei so vielen sensiblen Faktoren würden Datenannotatoren oder Ihre Datenlieferanten sicherstellen, dass die endgültigen Daten, die Sie erhalten, einwandfrei sind und zu Trainingszwecken direkt in Ihr KI-Modell eingespeist werden können.
Skalierbarkeit
Wenn Sie ein KI-Modell entwickeln, befinden Sie sich immer in einem Zustand der Unsicherheit. Sie wissen nie, wann Sie möglicherweise mehr Datenmengen benötigen oder die Vorbereitung der Trainingsdaten für eine Weile pausieren müssen. Skalierbarkeit ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Entwicklungsprozess reibungslos abläuft, und diese Durchgängigkeit kann nicht nur mit Ihren internen Fachleuten erreicht werden.
Nur die professionellen Datenannotatoren können mit den dynamischen Anforderungen Schritt halten und die erforderlichen Datenmengen konsistent liefern. An dieser Stelle sollten Sie auch bedenken, dass die Bereitstellung von Datensätzen nicht der Schlüssel ist, sondern die Bereitstellung von maschinenlesbaren Datensätzen.
Beginnen wir mit dem Offensichtlichen. Eliminieren Sie interne Verzerrungen
Eine Organisation ist in einem Tunnelblick gefangen, wenn man darüber nachdenkt. Gebunden an Protokolle, Prozesse, Arbeitsabläufe, Methoden, Ideologien, Arbeitskultur und mehr, könnte jeder einzelne Mitarbeiter oder ein Teammitglied mehr oder weniger eine sich überschneidende Überzeugung haben. Und wenn solche einstimmigen Kräfte an der Annotation von Daten arbeiten, besteht definitiv die Möglichkeit, dass sich Voreingenommenheit einschleicht.
Und keine Voreingenommenheit hat jemals einem KI-Entwickler gute Nachrichten gebracht. Die Einführung von Bias bedeutet, dass Ihre Machine-Learning-Modelle zu bestimmten Überzeugungen neigen und nicht wie erwartet objektiv analysierte Ergebnisse liefern. Voreingenommenheit könnte Ihnen einen schlechten Ruf für Ihr Unternehmen verschaffen. Deshalb brauchen Sie ein paar frische Augen, um ständig nach sensiblen Themen wie diesen Ausschau zu halten und Vorurteile in Systemen zu erkennen und zu beseitigen.
Da Trainings-Datasets eine der frühesten Quellen für Verzerrungen sind, ist es ideal, Datenannotatoren daran arbeiten zu lassen, Verzerrungen zu mindern und objektive und vielfältige Daten bereitzustellen.
Datensätze von höchster Qualität
Wie Sie wissen, kann KI nicht beurteilen Trainingsdatensätze und sagen Sie uns, dass sie von schlechter Qualität sind. Sie lernen einfach aus dem, was sie füttern. Aus diesem Grund werden bei der Eingabe von Daten mit schlechter Qualität irrelevante oder schlechte Ergebnisse ausgegeben.
Wenn Sie interne Quellen zum Generieren von Datasets haben, besteht die Möglichkeit, dass Sie irrelevante, falsche oder unvollständige Datasets kompilieren. Ihre internen Daten-Touchpoints entwickeln sich weiter und die Vorbereitung der Trainingsdaten auf solche Entitäten könnte Ihr KI-Modell nur schwach machen.Auch wenn es um kommentierte Daten geht, können Ihre Teammitglieder möglicherweise nicht genau kommentieren, was sie tun sollen. Falsche Farbcodes, erweiterte Begrenzungsrahmen und mehr können dazu führen, dass Maschinen völlig unbeabsichtigt neue Dinge annehmen und lernen.
Das ist der Punkt, an dem sich Datenannotatoren auszeichnen. Sie können diese anspruchsvolle und zeitaufwändige Aufgabe hervorragend erledigen. Sie können falsche Annotationen erkennen und wissen, wie man KMU an der Annotation wichtiger Daten beteiligt. Aus diesem Grund erhalten Sie von Datenanbietern immer die qualitativ besten Datensätze.
Wenn Sie interne Quellen zum Generieren von Datasets haben, besteht die Möglichkeit, dass Sie irrelevante, falsche oder unvollständige Datasets kompilieren. Ihre internen Daten-Touchpoints entwickeln sich weiter und die Vorbereitung der Trainingsdaten auf solche Entitäten könnte Ihr KI-Modell nur schwach machen.Fazit
Abgesehen von diesen Faktoren ist der größte Vorteil, den Sie haben, wenn Sie die Datenannotation an Anbieter und Experten auslagern, Zeit. KI-Entwicklung ist komplex und Sie haben vielfältige Aufgaben und Anforderungen zu bearbeiten. Die Datenanmerkung ist eine weitere zusätzliche Verantwortung für Ihre Teammitglieder. Wenn Sie auslagern, können Sie ihnen mehr Zeit für Aufgaben geben, die für Ihr Unternehmen und Ihr Projekt wirklich wichtig sind.
Kurz gesagt, die Auslagerung Ihres Datenannotationsprojekts könnte Ihnen helfen, Ihre interne Produktivität zu steigern, eine schnellere Markteinführung zu erreichen, Ihnen mehr Zeit zum Testen Ihrer Ergebnisse und zur Optimierung von Algorithmen zu geben und vieles mehr. Wenn Sie mehr Zeit sparen möchten, wenden Sie sich einfach an uns, wenn Sie alle Ihre Datenanmerkungen benötigen.
Unser Ensemble-Team umfasst KMU, erfahrene Projektmanager, Datenwissenschaftler und mehr, die daran arbeiten, qualitativ hochwertige Datensätze für Ihr KI-Projekt bereitzustellen. Sprechen Sie jetzt mit uns.
