In 2020, 1.7 MB Daten wurde jede Sekunde von Menschen geschaffen. Und im selben Jahr haben wir im Jahr 2.5 jeden Tag fast 2020 Quintillionen Datenbytes produziert. Datenwissenschaftler sagen voraus, dass die Menschen bis 2025 fast 463 Exabyte von Daten täglich. Allerdings können nicht alle Daten von Unternehmen verwendet werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen oder Tools für maschinelles Lernen zu entwickeln.
Da die Hürde, nützliche Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, im Laufe der Jahre gesunken ist, ebnen Unternehmen den Weg für die Entwicklung von KI-Lösungen der nächsten Generation. Da KI-basierte Tools Unternehmen dabei unterstützen, optimale Wachstumsentscheidungen zu treffen, benötigen sie genau gekennzeichnete und kommentierte Daten. Datenkennzeichnung und Annotation bilden einen Teil der Datenvorverarbeitung, bei der die interessierenden Objekte mit relevanten Informationen markiert oder gekennzeichnet werden, was hilft, den ML-Algorithmus zu trainieren.
Wenn Unternehmen jedoch die Entwicklung von KI-Modellen in Betracht ziehen, wird es eine Zeit geben, in der sie eine schwierige Entscheidung treffen müssen – eine, die sich auf das Ergebnis des ML-Modells auswirken könnte – intern oder ausgelagerte Datenkennzeichnung. Ihre Entscheidung könnte sich auf den Entwicklungsprozess, das Budget, die Leistung und den Erfolg des Projekts auswirken. Vergleichen wir also beide und erkennen die Vor- und Nachteile beider.
Interne Datenkennzeichnung vs. Outsourcing-Datenkennzeichnung
| Interne Datenkennzeichnung | Ausgelagerte Datenkennzeichnung |
| Flexibilität | |
| Wenn das Projekt einfach ist und keine spezifischen Anforderungen hat, dann ein interne Datenkennzeichnung Team kann den Zweck erfüllen. | Wenn das Projekt, das Sie durchführen, sehr spezifisch und komplex ist und spezifische Kennzeichnungsanforderungen hat, wird empfohlen, Ihre Datenkennzeichnungsanforderungen auszulagern. |
| AnzeigenPreise | |
| Die interne Datenkennzeichnung und -anmerkung kann ziemlich teuer sein, um die Infrastruktur aufzubauen und die Mitarbeiter zu schulen. | Die Auslagerung der Datenkennzeichnung bietet die Freiheit, einen angemessenen Preisplan für Ihre Anforderungen zu wählen, ohne Kompromisse bei Qualität und Genauigkeit einzugehen. |
| Management | |
| Verwalten von a Datenanmerkung oder Etikettierteam kann eine Herausforderung sein, zumal es Investitionen in Zeit, Geld und Ressourcen erfordert. | Die Auslagerung der Datenkennzeichnung und -anmerkung kann Ihnen dabei helfen, sich auf die Entwicklung des ML-Modells zu konzentrieren. Darüber hinaus kann die Verfügbarkeit erfahrener Kommentatoren auch bei der Fehlerbehebung helfen. |
| Ausbildung | |
| Eine genaue Datenkennzeichnung erfordert eine enorme Schulung des Personals in der Verwendung von Anmerkungswerkzeugen. Sie müssen also viel Zeit und Geld für interne Schulungsteams aufwenden. | Das Outsourcing ist mit keinen Schulungskosten verbunden, da die Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten geschultes und erfahrenes Personal einstellen, das sich an die Tools, Projektanforderungen und Methoden anpassen kann. |
| Sicherheit | |
| Die interne Datenkennzeichnung erhöht die Datensicherheit, da die Projektdetails nicht an Dritte weitergegeben werden. | Ausgelagerte Datenannotation Arbeit ist nicht so sicher wie im eigenen Haus. Die Wahl zertifizierter Dienstanbieter mit strengen Sicherheitsprotokollen ist die Lösung. |
| Uhrzeit | |
| Die interne Datenkennzeichnung ist viel zeitaufwändiger als die ausgelagerte Arbeit, da der Zeitaufwand für die Schulung des Teams in den Methoden, Tools und Prozessen hoch ist. | Es ist besser, die Datenkennzeichnung für eine kürzere Bereitstellungszeit an Dienstanbieter auszulagern, da diese über eine gut etablierte Einrichtung für eine genaue Datenkennzeichnung verfügen. |
Wann ist eine interne Datenannotation sinnvoller?
Während das Outsourcing der Datenkennzeichnung mehrere Vorteile bietet, gibt es Zeiten, in denen die interne Datenkennzeichnung sinnvoller ist als die Auslagerung. Du kannst wählen interne Datenannotation wann:
- Die internen Teams können die großen Datenmengen nicht bewältigen
- Ein exklusives Produkt ist nur den Mitarbeitern des Unternehmens bekannt
- Das Projekt hat spezifische Anforderungen, die internen Quellen zur Verfügung stehen
- Zeitaufwendig, externe Dienstleister zu schulen
Die Vorteile der Auslagerung von Datenannotationsarbeiten an Shaip
Sie verfügen über ein hervorragendes internes Datenerfassungs- und Annotationsteam, das über die richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen verfügt, um mit großen Datenmengen umzugehen. Darüber hinaus sehen Sie später keine zusätzlichen Datenkapazitäten für Ihr Projekt vor, und Ihre Infrastruktur kann Reinigungs- und Etikettierungsdaten genau verarbeiten.
Wenn Sie diese Kriterien erfüllen können, würden Sie zweifellos Ihr internes Team in Betracht ziehen, um Ihre Datenkennzeichnungs- und Anmerkungsanforderungen zu übernehmen. Wenn Sie jedoch nicht über die internen Fähigkeiten verfügen, sollten Sie erwägen, sich von Branchenführern wie Shaip Expertenhilfe holen zu lassen.
Einige der Vorteilen der Zusammenarbeit mit Shaip sind:
Freiheit, sich auf die Kernentwicklungsarbeit zu konzentrieren
Einer der herausfordernden, aber kritischen Teile des Trainings von ML-Modellen ist zunächst die Vorbereitung der Datensätze. Wenn Data Scientists an der Bereinigung und Kennzeichnung der Daten beteiligt sind, wird ihre wertvolle Zeit in redundante Aufgaben kanalisiert. Infolgedessen würde der Entwicklungszyklus mit Störungen konfrontiert, da sich überschneidende Prozesse verzögern könnten.
Wenn der Prozess ausgelagert wird, wird das gesamte System rationalisiert und sichergestellt, dass der Entwicklungsprozess gleichzeitig erfolgt. Da Shaip Ihre Datenkennzeichnungsanforderungen übernimmt, kann sich Ihr internes Team außerdem auf seine Kernkompetenzen konzentrieren, nämlich die Entwicklung starker KI-basierter Lösungen.
Qualitätssicherung
Wenn ein Team aus engagierten, geschulten und erfahrenen Datenkennzeichnungsexperten ausschließlich an Ihrem Projekt arbeitet, können Sie sicher sein, dass qualitativ hochwertige Arbeit pünktlich geliefert wird. Shaip bietet eine verbesserte Datenkennzeichnung für ML- und KI-Projekte, indem es die Erfahrung aus der Arbeit an verschiedenen Datensätzen nutzt und auf seinen Fähigkeiten zur Datenkennzeichnung aufbaut.
Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten
Datenkennzeichnung ist eine arbeitsintensive Aufgabe, und daher erfordert ein typisches KI-Projekt Tausende von Datensätzen, die genau beschriftet und kommentiert werden müssen. Das Datenvolumen hängt jedoch stark von der Art des Projekts ab, und dieser Anstieg der Nachfrage kann die Meilensteine Ihrer internen Teams erhöhen. Wenn die Datenmenge zunimmt, müssen Sie möglicherweise auch Mitglieder aus anderen Teams zur Unterstützung anwerben, was sich auf die Arbeitsqualität auswirken kann.
Mit Shaip genießen Sie ständige Unterstützung durch engagierte Teams, die über das Fachwissen und die Erfahrung verfügen, um Änderungen an Datenmengen zu bewältigen. Darüber hinaus verfügen sie über die Ressourcen und Fähigkeiten, um mühelos mit Ihrem Projekt zu skalieren.
Eine Partnerschaft mit Shaip ist die beste Entscheidung für den Erfolg Ihres Projekts. Wir verfügen über geschulte Datenkennzeichnungs- und Anmerkungsexperten, die über jahrelange Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Datensätzen verfügen, die spezifische Datenkennzeichnungsanforderungen erfordern. Mit Shaip können Sie qualitativ hochwertige Anmerkungen schnell, genau und innerhalb Ihres Budgets erhalten.
[Lesen Sie auch: Ein Leitfaden für Anfänger zur Datenannotation: Tipps und Best Practices]
