ביאור נתונים

4 סיבות למה אתה צריך להוציא למיקור חוץ את פרויקט הערת הנתונים שלך

פיתוח מודל AI הוא יקר, נכון? עבור הרבה חברות, עצם הרעיון של פיתוח מודל AI פשוט יכול לדחוף אותן להניח שהן יצטרכו מיליוני דולרים כדי לפתח אותו. לעתים קרובות, הם מתגלים כנכונים גם כן. עם זאת, כל עלות שאתה לוקח אמורה לתת לך החזר משמעותי. רק כך אתה יודע שהשקעת במשהו בחוכמה.

אבל יש כמה הוצאות שמנהלים או בעלי עסקים נוטלים עקב רשלנותם, חישובים מוטעים או קבלת החלטות לקויה. שגיאה גדולה כזו שמנהלים עושים היא להחליט אם להעדיף משאבי נתונים פנימיים וחברי צוות שיביאו הערות למערך הנתונים שלהם או למיקור חוץ של התהליך כולו.

בעוד שהרעיון הזה נובע מהכוונה לחסוך בהוצאות הכרוכות במיקור חוץ של פרויקטים של הערות נתונים, לעתים קרובות הם מתעלמים מכמה גורמים ונקודות מגע שבסופו של דבר גורמות להם להוציא יותר בטווח הארוך. הרבה בעלי עניין נמצאים בתפיסה המוטעית שהעדפת מודולי הערות נתונים פנימיים תעזור להם לחסוך בהוצאות ולהשלים פרויקטי פיתוח בינה מלאכותית בתקציב הגון. עם זאת, זה המקום שבו ההוצאות מתחילות לצוץ.

החלטות כאלה מאלצות את המנהלים לספוג הפסדים מכמה סיבות כולל היעדר מערכי נתונים נאותים או נקודות מגע ליצירת נתונים, היעדר נתונים רלוונטיים, שפע של נתונים לא מובנים ולא מנוקים, הוצאות תקורה להכשרת חברי צוות להערות נתונים, השכרה או רכישת תוכנת הערות. , ועוד.

בטווח הארוך, בסופו של דבר הם מוציאים פי שניים או יותר ממה שהם היו מוציאים על מיקור חוץ של הפרויקט כולו. אז אם אתה מישהו שעדיין נמצא בדילמה אם כדאי לך ללכת על ספקי הערות נתונים או להרכיב צוות פנימי, הנה כמה תובנות מאירות עיניים.

4 סיבות שאתה צריך להוציא למיקור חוץ את פרויקטי הערת הנתונים שלך

  1. מפרשי נתונים מומחים

    מפרשי נתונים מומחים נתחיל עם המובן מאליו. מפרשי נתונים הם אנשי מקצוע מיומנים שיש להם את המומחיות הנכונה בתחום הנדרש לבצע את העבודה. אמנם הערת נתונים יכולה להיות אחת המשימות עבור מאגר הכישרונות הפנימי שלך, אך זוהי העבודה המיוחדת היחידה למגיבי נתונים. זה עושה הבדל עצום מכיוון שמעריכים יידעו איזו שיטת הערות עובדת הכי טוב עבור סוגי נתונים ספציפיים, הדרכים הטובות ביותר להוספת הערות לנתונים בכמות גדולה, לנקות נתונים לא מובנים, להכין מקורות חדשים לסוגי נתונים מגוונים ועוד.

    עם כל כך הרבה גורמים רגישים מעורבים, כותבי נתונים או ספקי הנתונים שלך יבטיחו שהנתונים הסופיים שתקבלו הם ללא דופי ושניתן להזין אותם ישירות למודל ה-AI שלך למטרות הדרכה.

  2. מדרגיות

    כשאתה מפתח מודל AI, אתה תמיד במצב של אי ודאות. אתה אף פעם לא יודע מתי אתה עשוי להזדקק לכמויות נוספות של נתונים או מתי אתה צריך להשהות את הכנת נתוני האימון לזמן מה. מדרגיות היא המפתח כדי להבטיח שתהליך פיתוח הבינה המלאכותית שלך מתרחש בצורה חלקה ואי אפשר להשיג את החלקות הזו רק עם אנשי המקצוע הפנימיים שלך.

    רק מחברי הנתונים המקצועיים יכולים לעמוד בקצב הדרישות הדינמיות ולספק באופן עקבי נפחים נדרשים של מערכי נתונים. בשלב זה, עליך לזכור גם שהעברת מערכי נתונים היא לא המפתח, אבל מסירת מערכי נתונים הניתנים להזנה באמצעות מכונה כן.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

  1. לחסל הטיה פנימית

    ארגון נקלע לראיית מנהרה אם חושבים על זה. כבולים לפרוטוקולים, תהליכים, זרימות עבודה, מתודולוגיות, אידיאולוגיות, תרבות עבודה ועוד, לכל עובד או חבר צוות יכול להיות פחות או יותר אמונה חופפת. וכאשר כוחות פה אחד עובדים על הערת נתונים, בהחלט יש סיכוי להטיה לזחול פנימה.

    ואף הטיה מעולם לא הביאה חדשות טובות לאף מפתח בינה מלאכותית בשום מקום. הצגת הטיה פירושה שמודלים של למידת מכונה שלך נוטים לאמונות ספציפיות ולא מספקים תוצאות מנותחות בצורה אובייקטיבית כמו שהם אמורים לעשות. הטיה עלולה להביא לך מוניטין רע לעסק שלך. לכן אתה צריך זוג עיניים רעננות כדי לשמור על מעקב תמידי אחר נושאים רגישים כמו אלה ולהמשיך לזהות ולבטל הטיות ממערכות.

    מכיוון שמערכי נתונים של אימון הם אחד המקורות המוקדמים ביותר שהטיה יכולה להזדחל אליהם, זה אידיאלי לתת למגיבי נתונים לעבוד על הפחתת הטיות ומסירת נתונים אובייקטיביים ומגוונים.

  2. מערכי נתונים באיכות מעולה

    כמו שאתה יודע, AI אין את היכולת להעריך מערכי נתונים להדרכה ותגיד לנו שהם באיכות ירודה. הם פשוט לומדים מכל מה שמאכילים אותם. זו הסיבה שכאשר אתה מזין נתונים באיכות ירודה, הם מוציאים תוצאות לא רלוונטיות או רעות.

    מערכי נתונים באיכות מעולה כאשר יש לך מקורות פנימיים ליצירת מערכי נתונים, סביר מאוד להניח שאתה מרכיב מערכי נתונים שאינם רלוונטיים, שגויים או לא שלמים. נקודות המגע הפנימיות של הנתונים שלך מתפתחות היבטים וביסוס הכנת נתוני אימון על ישויות כאלה יכול רק להפוך את מודל הבינה המלאכותית שלך לחלש.

    כמו כן, כשזה מגיע לנתונים מוערים, ייתכן שחברי הצוות שלך לא כותבים במדויק את מה שהם אמורים לעשות. קודי צבע שגויים, תיבות תוחמות מורחבות ועוד עלולים להוביל למכונות להניח וללמוד דברים חדשים שהיו לגמרי לא מכוונים.

    זה המקום שבו מציינים כותבי נתונים. הם מעולים בביצוע המשימה המאתגרת והגוזלת זמן זו. הם יכולים לזהות הערות שגויות ויודעים איך לגרום לחברות קטנות ובינוניות להיות מעורבות בביאור נתונים חיוניים. זו הסיבה שאתה תמיד מקבל את מערכי הנתונים האיכותיים ביותר מספקי נתונים.

עטיפת Up

מלבד גורמים אלה, היתרון הגדול שיהיה לך כאשר אתה מיקור חוץ את הערות הנתונים לספקים ולמומחים הוא הזמן. פיתוח בינה מלאכותית הוא מורכב ויהיו לך משימות ודרישות מגוונות לעבוד עליהן. הערת נתונים היא אחריות נוספת עבור חברי הצוות שלך. כשאתה עושה מיקור חוץ, אתה יכול לתת להם להשקיע יותר זמן במשימות שבאמת חשובות לעסק ולפרויקט שלך.

בקיצור, מיקור חוץ של פרויקט הערת הנתונים שלך יכול לעזור לך להגדיל את הפרודוקטיביות הפנימית שלך, לקבל זמן מהיר יותר לשוק, להציע לך יותר זמן לבחון את התוצאות שלך ולבצע אופטימיזציה של אלגוריתמים ועוד. אם אתה מעוניין לחסוך יותר זמן, פשוט פנה אלינו לכל צרכי הערות הנתונים שלך.

צוות האנסמבל שלנו כולל חברות קטנות ובינוניות, מנהלי פרויקטים ותיקים, מדעני נתונים ועוד שעובדים על אספקת מערכי הנתונים האיכותיים ביותר עבור פרויקט הבינה המלאכותית שלך. דבר איתנו עכשיו.

שתף חברתי