ב2020, 1.7 מגה-בייט של נתונים נוצר בכל שנייה על ידי אנשים. ובאותה שנה, הפקנו קרוב ל-2.5 קווינטיליון בתים של נתונים בכל יום בשנת 2020. מדעני נתונים צופים שעד 2025, אנשים יפיקו קרוב ל- 463 אקס בייטים של נתונים מדי יום. עם זאת, לא כל הנתונים יכולים לשמש עסקים כדי להפיק תובנות שימושיות או לפתח כלי למידת מכונה.
עם זאת, כאשר חברות שוקלות לפתח מודלים של AI, יבוא זמן שבו הן יצטרכו לקבל החלטה קשה - כזו שעלולה להשפיע על התוצאה של מודל ה-ML - בתוך הבית או תיוג נתונים במיקור חוץ. ההחלטה שלך עשויה להשפיע על תהליך הפיתוח, התקציב, הביצועים והצלחת הפרויקט. אז בואו נשווה את שניהם ונזהה את היתרונות והחסרונות של שניהם.
תיוג נתונים פנימי לעומת תיוג נתונים במיקור חוץ
| תיוג נתונים בתוך הבית | תיוג נתונים במיקור חוץ |
| גמישות | |
| אם הפרויקט פשוט ואין לו דרישות ספציפיות, אזי תיוג נתונים פנימי הצוות יכול לשרת את המטרה. | אם הפרויקט שאתה מבצע הוא די ספציפי ומורכב ויש לו צרכי תיוג ספציפיים, מומלץ לבצע מיקור חוץ לצרכי תיוג הנתונים שלך. |
| מחיר כרטיס | |
| תיוג וביאור נתונים פנימיים יכולים להיות די יקרים לבניית התשתית ולהכשרת עובדים. | תיוג נתונים במיקור חוץ מגיע עם החופש לבחור תוכנית תמחור סביר לצרכים שלך מבלי להתפשר על איכות ודיוק. |
| ניהול שוטף | |
| ניהול א ביאור נתונים או צוות תיוג יכול להיות אתגר, במיוחד מכיוון שהוא דורש השקעה בזמן, כסף ומשאבים. | מיקור חוץ של תיוג נתונים והערות יכול לעזור לך להתמקד בפיתוח מודל ה-ML. בנוסף, הזמינות של כותבים מנוסים יכולה גם לעזור בפתרון בעיות. |
| הדרכה | |
| תיוג נתונים מדויק דורש הכשרה עצומה של הצוות בשימוש בכלי הערות. אז אתה צריך להשקיע הרבה זמן וכסף על צוותי אימון פנימיים. | מיקור חוץ אינו כרוך בעלויות הדרכה, מכיוון שספקי שירותי תיוג הנתונים שוכרים צוות מיומן ומנוסה שיכול להתאים את עצמם לכלים, לדרישות הפרויקט ולשיטות. |
| אבטחה | |
| תיוג נתונים פנימי מגביר את אבטחת הנתונים, מכיוון שפרטי הפרויקט אינם משותפים עם צדדים שלישיים. | הערת נתונים במיקור חוץ העבודה אינה מאובטחת כמו בבית. בחירה בספקי שירות מוסמכים עם פרוטוקולי אבטחה מחמירים היא הפתרון. |
| זְמַן | |
| תיוג נתונים פנימי גוזל הרבה יותר זמן מאשר עבודה במיקור חוץ, מכיוון שהזמן שלוקח להכשיר את הצוות על השיטות, הכלים והתהליך הוא רב. | עדיף לבצע מיקור חוץ של תיוג נתונים לספקי שירותים לזמן פריסה קצר יותר מכיוון שיש להם מתקן מבוסס היטב לתיוג נתונים מדויק. |
מתי יש משמעות רבה יותר להערת נתונים בתוך הבית?
אמנם יש כמה יתרונות למיקור חוץ של תיוג נתונים, אבל יש מקרים שבהם תיוג נתונים פנימי הגיוני יותר מאשר מיקור חוץ. אתה יכול לבחור הערת נתונים פנימיים מתי:
- הצוותים הפנימיים לא יכולים להתמודד עם נפחי הנתונים הגדולים
- מוצר בלעדי מוכר רק לעובדי החברה
- לפרויקט דרישות ספציפיות זמינות למקורות פנימיים
- לוקח זמן להכשיר נותני שירותים חיצוניים
4 סיבות שאתה צריך להוציא למיקור חוץ את פרויקטי הערת הנתונים שלך
מפרשי נתונים מומחים
נתחיל עם המובן מאליו. כותבי נתונים הם אנשי מקצוע מיומנים שיש להם את המומחיות הנכונה בתחום הנדרש כדי לבצע את העבודה. אמנם הערת נתונים יכולה להיות אחת המשימות של 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.
בקרת מערכות ותקשורת
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.
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.
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.
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.
[קרא גם: מדריך למתחילים להערת נתונים: טיפים ושיטות עבודה מומלצות]
