इन-हाउस वा आउटसोर्स डाटा एनोटेशन - कुनले राम्रो AI परिणाम दिन्छ?

इन-हाउस डाटा एनोटेसनले कहिले बढी अर्थ राख्छ?

डेटा लेबलिङ आउटसोर्सिङका धेरै फाइदाहरू हुँदाहुँदै पनि, त्यहाँ समयहरू हुन्छन् जब इन-हाउस डाटा लेबलिङले आउटसोर्सिङभन्दा बढी अर्थ राख्छ। तपाईं छनोट गर्न सक्नुहुन्छ इन-हाउस डाटा एनोटेशन कहिले:

• इन-हाउस टोलीहरूले ठूलो डेटा भोल्युमहरू ह्यान्डल गर्न सक्दैनन्
• एक विशेष उत्पादन कम्पनी कर्मचारीहरु लाई मात्र थाहा छ
• परियोजनामा ​​आन्तरिक स्रोतहरूको लागि उपलब्ध विशेष आवश्यकताहरू छन्
• बाह्य सेवा प्रदायकहरूलाई तालिम दिन समय-खपत 

4 कारणहरू तपाईंले आफ्नो डाटा एनोटेशन परियोजनाहरू आउटसोर्स गर्न आवश्यक छ

1. विशेषज्ञ डाटा एनोटेटरहरू

   स्पष्ट कुराबाट सुरु गरौं। डेटा एनोटेटरहरू प्रशिक्षित पेशेवरहरू हुन् जससँग काम गर्न आवश्यक पर्ने सही डोमेन विशेषज्ञता हुन्छ। डेटा एनोटेसन तपाईंको आन्तरिक प्रतिभा पूलको लागि कार्यहरू मध्ये एक हुन सक्छ, डेटा एनोटेटरहरूको लागि यो एक मात्र विशेष काम हो। यसले ठूलो फरक पार्छ किनकि एनोटेटर्सलाई थाहा हुन्छ कि कुन एनोटेसन विधिले विशिष्ट डेटा प्रकारहरूको लागि उत्तम काम गर्छ, बल्क डेटा एनोटेट गर्ने उत्तम तरिकाहरू, असंरचित डेटा सफा गर्ने, विविध डेटासेट प्रकारहरूको लागि नयाँ स्रोतहरू तयार गर्ने, र थप कुराहरू।

   धेरै संवेदनशील कारकहरू समावेश भएकोमा, डाटा एनोटेटरहरू वा तपाईंको डाटा विक्रेताहरूले तपाईंले प्राप्त गर्नुभएको अन्तिम डाटा त्रुटिरहित छ र प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि सीधै तपाईंको AI मोडेलमा फिड गर्न सकिन्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ।

2. Scalability

   जब तपाईं एआई मोडेल विकास गर्दै हुनुहुन्छ, तपाईं सधैं अनिश्चितताको अवस्थामा हुनुहुन्छ। तपाईलाई कहिले थाहा हुँदैन कहिले तपाईलाई डेटाको धेरै मात्रा चाहिन्छ वा तपाईले केहि समयको लागि प्रशिक्षण डेटा तयारी पज गर्न आवश्यक पर्दछ। स्केलेबिलिटी तपाईको एआई विकास प्रक्रिया सहज रूपमा हुन्छ र यो सिमलेसनेस तपाईको इन-हाउस प्रोफेसरहरूसँग मात्र प्राप्त गर्न सकिँदैन।

   यो केवल व्यावसायिक डेटा एनोटेटरहरू हुन् जसले गतिशील मागहरू पूरा गर्न र डेटासेटहरूको आवश्यक मात्राहरू निरन्तर रूपमा डेलिभर गर्न सक्छन्। यस बिन्दुमा, तपाईंले यो पनि याद गर्नुपर्दछ कि डाटासेटहरू डेलिभर गर्नु कुञ्जी होइन तर मेसिन-फिड योग्य डाटासेटहरू डेलिभर गर्नु हो।

3. आन्तरिक पूर्वाग्रह हटाउनुहोस्

   यदि तपाइँ यसको बारेमा सोच्नुहुन्छ भने एक संगठन सुरुङ दर्शनमा समातिएको छ। प्रोटोकलहरू, प्रक्रियाहरू, कार्यप्रवाहहरू, विधिहरू, विचारधाराहरू, कार्य संस्कृति, र थपहरूद्वारा बाँधिएका, प्रत्येक एकल कर्मचारी वा टोली सदस्यले कम वा कम ओभरल्यापिङ विश्वास हुन सक्छ। र जब त्यस्ता सर्वसम्मत शक्तिहरूले डाटा एनोटेटिंगमा काम गर्दछ, त्यहाँ पक्कै पनि पूर्वाग्रहको सम्भावना हुन्छ।

   र कुनै पूर्वाग्रहले कुनै पनि AI विकासकर्तालाई कहिँ पनि राम्रो समाचार ल्याएको छैन। पूर्वाग्रहको परिचय भनेको तपाईंको मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विशिष्ट विश्वासहरूतर्फ झुकाव र वस्तुगत रूपमा विश्लेषण गरिएका नतिजाहरू प्रदान गर्दैन भन्ने हो। पूर्वाग्रहले तपाईंलाई आफ्नो व्यवसायको लागि खराब प्रतिष्ठा ल्याउन सक्छ। यसैले तपाईलाई यी जस्ता संवेदनशील विषयहरूको लागि निरन्तर खोजी गर्न र प्रणालीहरूबाट पूर्वाग्रहहरू पहिचान गर्न र उन्मूलन गर्नको लागि ताजा आँखाको एक जोडी चाहिन्छ।

   प्रशिक्षण डेटासेटहरू पूर्वाग्रहहरू भित्र पस्न सक्ने प्रारम्भिक स्रोतहरू मध्ये एक भएको हुनाले, डेटा एनोटेटरहरूलाई पूर्वाग्रह कम गर्न र उद्देश्य र विविध डेटा प्रदान गर्ने काम गर्न दिनु उपयुक्त हुन्छ।

4. उच्च गुणस्तर डेटासेटहरू

   तपाईलाई थाहा छ, एआईसँग मूल्याङ्कन गर्ने क्षमता छैन प्रशिक्षण डेटासेटहरू र हामीलाई भन्नुहोस् कि तिनीहरू खराब गुणस्तरका छन्। उनीहरूले जे खुवाउँछन् त्यसबाट मात्रै सिक्छन्। यही कारणले गर्दा जब तपाइँ खराब गुणस्तर डेटा फिड गर्नुहुन्छ, तिनीहरूले अप्रासंगिक वा खराब परिणामहरू बाहिर निकाल्छन्।

   जब तपाईंसँग डेटासेटहरू उत्पन्न गर्न आन्तरिक स्रोतहरू हुन्छन्, सम्भावनाहरू अत्यधिक हुन्छन् कि तपाईंले अप्रासंगिक, गलत, वा अपूर्ण डेटासेटहरू संकलन गरिरहनुभएको हुन सक्छ। तपाइँको आन्तरिक डेटा टचपोइन्टहरू विकसित पक्षहरू छन् र त्यस्ता संस्थाहरूमा आधारित प्रशिक्षण डेटा तयारीले तपाइँको AI मोडेललाई कमजोर बनाउन सक्छ।

   साथै, जब यो एनोटेटेड डेटाको कुरा आउँछ, तपाईंको टोलीका सदस्यहरूले उनीहरूले के गर्नुपर्छ भनेर ठ्याक्कै एनोटेट नगर्न सक्छन्। गलत रङ कोडहरू, विस्तारित बाउन्डिङ बाकसहरू, र थप कुराहरूले मेसिनहरूलाई पूर्णतया अनजानमा नयाँ कुराहरू ग्रहण गर्न र सिक्न सक्छ।

   त्यो हो जहाँ डाटा एनोटेटरहरू उत्कृष्ट हुन्छन्। तिनीहरू यो चुनौतीपूर्ण र समय-उपभोग कार्य गर्नमा उत्कृष्ट छन्। तिनीहरूले गलत एनोटेसनहरू भेट्टाउन सक्छन् र महत्त्वपूर्ण डेटा एनोटेटिङमा कसरी एसएमईहरू समावेश गर्ने भनेर जान्न सक्छन्। यसैले तपाईले सधैं डाटा विक्रेताहरूबाट उत्कृष्ट गुणस्तर डेटासेटहरू प्राप्त गर्नुहुन्छ।

[यो पनि पढ्नुहोस्: डाटा एनोटेसनको लागि एक शुरुआती गाइड: सुझाव र उत्तम अभ्यासहरू]