Daten Annotatioun

In-House oder Outsourced Dateannotatioun - Wat gëtt Besser AI Resultater?

An 2020, 1.7 MB vun Daten gouf all Sekonn vu Leit erstallt. An am selwechte Joer hu mir all Dag bal 2.5 Quintilliounen Datebytes produzéiert am Joer 2020. Datewëssenschaftler viraussoen datt bis 2025 d'Leit no bei 463 Exabyte vun daten deeglech. Wéi och ëmmer, net all Daten kënne vu Geschäfter benotzt ginn fir nëtzlech Abléck ze zéien oder Maschinnléierinstrumenter z'entwéckelen.

Daten Annotatioun Wéi d'Hürd fir nëtzlech Daten aus verschiddene Quellen ze sammelen iwwer d'Jore erliichtert, baue Geschäfter de Wee fir d'nächst Generatioun AI Léisungen z'entwéckelen. Zënter AI-baséiert Tools hëllefe Geschäfter déi optimal Entscheedunge fir Wuesstum ze treffen, brauche se präzis markéiert an annotéiert Daten. Daten Label an Annotatioun bilden en Deel vun der Datevirveraarbechtung, an där d'Objete vun Interessi markéiert oder mat relevant Informatioun markéiert sinn, wat hëlleft den ML Algorithmus ze trainéieren.

Wéi och ëmmer, wann d'Firmen iwwerdenken AI Modeller z'entwéckelen, wäert et eng Zäit kommen wou se eng haart Entscheedung musse huelen - eng déi d'Resultat vum ML Modell kéint beaflossen - intern oder outsourced Dateetikettéierung. Är Entscheedung kéint den Entwécklungsprozess, Budget, Leeschtung an Erfolleg vum Projet beaflossen. Also loosst eis béid vergläichen an d'Virdeeler an Nodeeler vun deenen zwee erkennen.

In-House Data Label Vs Outsourcing Date Label

In-House Data LabelOutsourced Dateetikettéierung
  Flexibilitéit
Wann de Projet einfach ass an keng spezifesch Ufuerderungen huet, dann ass en intern Daten Label Equipe kann den Zweck déngen.Wann de Projet deen Dir maacht zimmlech spezifesch a komplex ass an spezifesch Etikettéierungsbedierfnesser huet, ass et recommandéiert Är Dateetikettbedierfnesser auszesoen.
Tarifikatioun
In-House Etikettéierung an Annotatioun kënnen zimlech deier sinn fir d'Infrastruktur ze bauen an d'Mataarbechter ze trainéieren.Outsourcing Daten Etikettéierung kënnt mat der Fräiheet e vernünfteg Präisplang fir Är Bedierfnesser ze wielen ouni Qualitéit a Genauegkeet ze kompromittéieren.
Gestioun
Gestioun vun a daten Annotatioun oder Label Equipe kann eng Erausfuerderung ginn, virun allem well et Investitioun an Zäit verlaangt, Suen, a Ressourcen.

Outsourcing Datenetikettéierung an Annotatioun kann Iech hëllefen Iech op d'Entwécklung vum ML Modell ze fokusséieren.

Zousätzlech kann d'Disponibilitéit vun erfuerene Annotatoren och hëllefen bei der Problembehandlung.

Training
Genau Dateetikett erfuerdert eng immens Ausbildung vum Personal fir Annotatiounsinstrumenter ze benotzen. Also musst Dir vill Zäit a Suen op intern Trainingsteams verbréngen.Outsourcing beinhalt keng Trainingskäschte, well d'Dateetikettéierungsservice Ubidder ausgebilt an erfuerene Personal astellen, déi sech un d'Tools, d'Projetfuerderunge a Methoden upassen kënnen.
Sécherheet
In-House-Date-Etikettéierung erhéicht d'Datesécherheet, well d'Detailer vum Projet net mat Drëtte gedeelt ginn.Outsourced Daten Annotatioun Aarbecht ass net esou sécher wéi am Haus. Wiel vun zertifizéierte Serviceprovider mat strenge Sécherheetsprotokoller ass d'Léisung.
Zäit
In-house Dateetikettéierung ass vill méi Zäitopwendeg wéi outsourced Aarbecht, well d'Zäit geholl fir d'Team op Methoden, Tools a Prozess ze trainéieren ass héich.Et ass besser d'Dateetikettéierung un d'Serviceprovider auszesoen fir eng méi kuerz Détachementzäit well se eng gutt etabléiert Ariichtung fir korrekt Dateetikett hunn.

Wéini mécht In-House Dateannotatioun méi Sënn?

Och wann et e puer Virdeeler fir Dateetiketten Outsourcing sinn, ginn et Zäiten wou intern Dateetikett méi Sënn mécht wéi Outsourcing. Dir kënnt wielen intern Daten Annotatioun wéini:

  • Déi intern Teams kënnen déi grouss Datevolumen net handhaben
  • En exklusivt Produkt ass nëmme fir d'Firma Mataarbechter bekannt
  • De Projet huet spezifesch Ufuerderunge verfügbar fir intern Quellen
  • Zäitopwänneg fir extern Déngschtleeschter ze trainéieren 

D'Virdeeler vum Outsourcing Data Annotation Work to Shaip

Dir hutt eng exzellent intern Datensammlung an Annotatiounsteam déi déi richteg Fäegkeeten an Erfarung hunn fir grouss Quantitéiten un Daten ze handhaben. Zousätzlech gesäit Dir keng zousätzlech Datefäegkeeten fir Äre Projet no vir, an Är Infrastruktur kann d'Botzen an d'Etikettéierungsdaten präzis handhaben.

Wann Dir dës Critèren erfëllen kënnt, géift Dir ouni Zweifel Äert intern Team betruechten fir Är Dateetikettéierung an Annotatiounsbedürfnisser ze maachen. Wéi och ëmmer, wann Dir déi intern Fäegkeeten net hutt, sollt Dir betruechten Expert Hëllef vun Industrieleit wéi Shaip ze kréien.

E puer vun der Virdeeler vun der Aarbecht mat Shaip sinn:

Fräiheet sech op Kär Entwécklungsaarbecht ze fokusséieren

Ee vun den usprochsvollen awer kriteschen Deeler vum Training ML Modeller ass fir d'éischt d'Datesets virzebereeden. Wann Datewëssenschaftler an d'Botzen an d'Etikettéiere vun den Donnéeën involvéiert sinn, kanaliséiert se hir Qualitéitszäit fir iwwerflësseg Aufgaben ze maachen. Als Resultat, géif den Entwécklungszyklus ufänken mat Glitches wéi déi iwwerlappend Prozesser kéinte verspéit ginn.

Wann de Prozess outsourced ass, streamlines et de ganze System a garantéiert datt den Entwécklungsprozess gläichzäiteg geschitt. Zousätzlech, mam Shaip, deen Är Dateetikettéierungsbedürfnisser mécht, kann Äert intern Team sech op hir Kärkompetenzen konzentréieren fir staark AI-baséiert Léisungen ze bauen. 

Qualitéitssécherung

Wann et en Team vun engagéierten, trainéierten an erfuerene Dateetikettexperten ass, déi exklusiv un Ärem Projet schaffen, kënnt Dir sécher sinn datt Dir qualitativ héichwäerteg Aarbecht op Zäit geliwwert kritt. Shaip liwwert verstäerkte Dateetikettéierung fir ML- an AI-Projeten andeems se d'Erfahrung vun der Aarbecht un verschiddenen Datesets ausnotzen an op hir Dateetikettéierungsfäegkeeten bauen. 

D'Kapazitéit fir grouss Datequantitéiten ze handhaben

Daten Label ass eng Aarbechtsintensiv Aarbecht, an als solch wäert en typeschen AI Projet Dausende vun Datesets erfuerderen fir präzis ze markéieren an annotéiert ze ginn. Wéi och ëmmer, de Volume vun den Donnéeën hänkt haaptsächlech vun der Aart vum Projet of, an dës Erhéijung vun der Nofro kann d'Meilesteen vun Ären internen Teams erhéijen. Ausserdeem, wann d'Datevolumen eropgeet, kënnt Dir och erfuerderlech sinn Memberen vun aneren Teams fir Ënnerstëtzung ze kréien, wat d'Aarbechtsqualitéit beaflosse kann.

Mat Shaip kënnt Dir konstant Ënnerstëtzung vun engagéierten Teams genéissen, déi d'Expertise an d'Erfahrung hunn fir Ännerungen an den Datevolumen ze handhaben. Zousätzlech hu si d'Ressourcen a Fäegkeet fir mat Ärem Projet ouni Effort ze skalaéieren.

Partner mat Shaip ass déi bescht Entscheedung fir den Erfolleg vun Ärem Projet. Mir hunn Dateetikettéierungs- an Annotatiounsexperten trainéiert, déi Joeren Erfarung hunn mat verschiddenen Datesets ze behandelen, déi spezifesch Dateetiketteringsbedürfnisser erfuerderen. Mat Shaip kënnt Dir qualitativ héichwäerteg Annotatiounen séier, präzis a bannent Ärem Budget kréien.

[Lies och: En Ufänger Guide fir Dateannotatioun: Tipps a Best Practices]

Sozial Share