Daten Annotatioun

4 Grënn Firwat Dir musst Ären Dateannotatiounsprojet outsourcen

En AI Modell z'entwéckelen ass deier, richteg? Fir vill Firmen, déi blo Iddi fir en einfachen AI Modell z'entwéckelen, kéint se drécken fir unzehuelen datt se Millioune Dollar brauche fir et z'entwéckelen. Oft ginn se och richteg eraus. Wéi och ëmmer, all Käschten déi Dir maacht sollt Iech bedeitend Rendementer ginn. Dat ass deen eenzege Wee wéi Dir wësst datt Dir an eppes verstänneg investéiert hutt.

Awer et ginn e puer Ausgaben Manager oder Geschäftsbesëtzer wéinst hirer Noléissegkeet, Mëssberechnungen oder schlechter Entscheedung. Ee sou grousse Feeler Manager maachen ass ze entscheeden ob intern Datenressourcen an Teammemberen léiwer maachen fir hir Datesätz ze annotéieren oder de ganze Prozess ze outsourcen.

Wärend dës Iddi aus der Absicht staamt op Ausgaben ze spueren déi an der Outsourcing vun Datenannotatiounsprojeten involvéiert sinn, iwwersinn se dacks verschidde Faktoren an Touchpunkten, déi se schlussendlech méi op laang Siicht verbréngen. Vill Akteuren sinn ënner dem Mëssverständnis datt d'Preferenz vun internen Dateannotatiounsmoduler hinnen hëlleft op Ausgaben ze spueren an AI Entwécklungsprojeten op engem anstännege Budget ze kompletéieren. Wéi och ëmmer, do fänken d'Ausgaben un.

Esou Entscheedungen zwéngen d'Manager fir Verloschter ze maachen aus verschiddene Grënn, dorënner Mangel un adäquat Datesätz oder Datengeneratioun Touch Points, Fehlen vun relevanten Donnéeën, en Iwwerfloss vun onstrukturéierten an ongereinegten Donnéeën, Overhead Ausgaben fir Teammemberen ze trainéieren fir Daten ze annotéieren, ze lounen oder Annotatiounssoftware ze kafen , a méi.

Op laang Siicht verbréngen se um Enn zweemol oder méi wéi dat wat se géifen ausginn fir de ganze Projet ze outsourcéieren. Also, wann Dir een nach ëmmer an engem Dilemma sidd, ob Dir fir Datenannotatiounsverkeefer sollt goen oder en internt Team zesummestellen, hei sinn e puer Aen-Ouverture Abléck.

4 Grënn Dir musst Är Dateannotatiounsprojeten outsourcen

  1. Expert Daten Annotatoren

    Expert Daten Annotatoren Loosst eis mat dem offensichtlechen ufänken. Donnéeën Annotatoren sinn ausgebilte Fachleit déi déi richteg Domain Expertise hunn déi néideg sinn fir d'Aarbecht ze maachen. Wärend Datenannotatioun eng vun den Aufgaben fir Ären internen Talentpool kéint sinn, ass dëst déi eenzeg spezialiséiert Aarbecht fir Dateannotateuren. Dëst mécht e groussen Ënnerscheed well d'Annotateure wësse wéi eng Annotatiounsmethod am Beschten funktionnéiert fir spezifesch Datentypen, déi bescht Weeër fir Bulkdaten ze annotéieren, onstrukturéiert Donnéeën ze botzen, nei Quelle fir verschidden Datesaztypen virzebereeden, a méi.

    Mat sou vill sensiblen Faktoren involvéiert, Dateannotatoren oder Är Dateverkeefer suergen dofir datt déi lescht Donnéeën déi Dir kritt impeccabel sinn an datt se direkt an Ären AI Modell fir Trainingszwecker gefüttert kënne ginn.

  2. Skalierbarkeet

    Wann Dir en AI Modell entwéckelt, sidd Dir ëmmer an engem Zoustand vun Onsécherheet. Dir wësst ni wéini Dir méi Volumen vun Donnéeën braucht oder wann Dir Trainingsdatenpräparatioun fir eng Zäit pauséiere musst. Skalierbarkeet ass Schlëssel fir ze garantéieren datt Ären AI Entwécklungsprozess glat geschitt an dës Nahtlosegkeet kann net nëmme mat Ären internen Fachleit erreecht ginn.

    Et sinn nëmmen déi professionell Dateannotateuren déi mat dynamesche Fuerderunge kënne mathalen a konsequent erfuerderlech Volumen vun Datesätz liwweren. Zu dësem Zäitpunkt sollt Dir och drun erënneren datt d'Liwwerung vun Datesätz net de Schlëssel ass, awer d'Maschinn fidderbar Datesets liwweren ass.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

  1. Eliminéiert intern Bias

    Eng Organisatioun ass an enger Tunnelvisioun gefaangen wann Dir driwwer denkt. Gebonne vu Protokoller, Prozesser, Workflows, Methodologien, Ideologien, Aarbechtskultur, a méi, all eenzel Mataarbechter oder e Teammember kéint méi oder manner en iwwerlappende Glawen hunn. A wann esou eestëmmeg Kräfte schaffen un d'Annotatioun vun Donnéeën, ass et definitiv eng Chance vu Viraussetzung eran.

    A keng Viraussetzung huet jeemools gutt Neiegkeeten fir all AI Entwéckler iwwerall bruecht. D'Aféierung vu Bias bedeit datt Är Maschinnléiermodeller zu spezifeschen Iwwerzeegungen geneigt sinn an net objektiv analyséiert Resultater liwweren wéi et soll. Bias kéint Iech e schlechte Ruff fir Äert Geschäft bréngen. Dofir braucht Dir e puer frësch Aen fir e konstante Lookout fir sensibel Themen wéi dës ze hunn a weider Bias aus Systemer z'identifizéieren an ze eliminéieren.

    Zënter Trainingsdatesätze sinn eng vun de fréiste Quellen, déi Viraussetzunge kéint erakommen, ass et ideal fir Dateannotateuren ze loossen fir Bias ze reduzéieren an objektiv an divers Donnéeën ze liwweren.

  2. Superior Qualitéit Datesätz

    Wéi Dir wësst, huet AI net d'Fäegkeet ze bewäerten Formatiounsdates a sot eis datt si vu schlechter Qualitéit sinn. Si léiere just vu wat se gefiddert ginn. Dofir, wann Dir schlecht Qualitéitsdaten fiddert, gi se irrelevant oder schlecht Resultater eraus.

    Superior Qualitéit Datesätz Wann Dir intern Quelle hutt fir Datesätz ze generéieren, sinn d'Chancen héich wahrscheinlech datt Dir Datensätz zesummestellt déi irrelevant, falsch oder onkomplett sinn. Är intern Daten Touchpoints evoluéieren Aspekter a baséieren Trainingsdatenpräparatioun op esou Entitéite kéint Ären AI Modell nëmme schwaach maachen.

    Och wann et ëm annotéiert Donnéeën kënnt, kënnen Är Teammemberen net präzis annotéieren wat se sollen. Falsch Faarfcoden, erweidert Grenzkëschten a méi kënnen dozou féieren datt Maschinnen nei Saachen unhuelen an léieren déi komplett ongewollt waren.

    Dat ass wou Daten Annotateuren exceléieren. Si si super fir dës Erausfuerderung an Zäitopwendeg Aufgab ze maachen. Si kënne falsch Annotatiounen entdecken a wësse wéi se PMEen an d'Annotatioun vun entscheedende Donnéeën involvéiere kënnen. Dofir kritt Dir ëmmer déi bescht Qualitéitsdatesätz vun Datenverkeefer.

Wrapping Up

Ofgesi vun dëse Faktoren, ass de grousse Virdeel deen Dir hutt wann Dir Datenannotatioun un Ubidder an Experten outsourcet ass Zäit. AI Entwécklung ass komplex an Dir hutt verschidden Aufgaben an Ufuerderunge fir un ze schaffen. Dateannotatioun ass eng aner zousätzlech Verantwortung fir Är Teammemberen. Wann Dir outsourcet, kënnt Dir hinnen méi Zäit op Aufgaben verbréngen, déi tatsächlech wichteg sinn fir Äert Geschäft a Projet.

Kuerz gesot, d'Outsourcing vun Ärem Dateannotatiounsprojet kéint Iech hëllefen Är intern Produktivitéit ze erhéijen, eng méi séier Zäit op de Maart ze hunn, Iech méi Zäit ze bidden fir Är Resultater ze testen an Algorithmen ze optimiséieren, a méi. Wann Dir sicht méi Zäit ze spueren, kontaktéiert eis einfach fir all Är Dateannotatiounsbedürfnisser.

Eist Ensembelteam involvéiert PMEen, Veteran Projektmanager, Datewëssenschaftler, a méi, déi un d'Liwwerung vun de feinste Qualitéitsdatesets fir Ären AI Projet schaffen. Schwätzt elo mat eis.

Sozial Share