2020 olarak, 1.7 MB veri insanlar tarafından her saniye yaratılmıştır. Ve aynı yıl, 2.5'de her gün 2020 kentilyon veri bayta yakın ürettik. Veri bilimcileri, 2025 yılına kadar insanların yaklaşık olarak veri üreteceğini tahmin ediyor. 463 eksabayt günlük veri. Ancak, tüm veriler işletmeler tarafından faydalı bilgiler elde etmek veya makine öğrenimi araçları geliştirmek için kullanılamaz.
Birkaç kaynaktan yararlı veri toplamanın zorluğu yıllar içinde azaldıkça, işletmeler yeni nesil yapay zeka çözümlerini geliştirmenin yolunu açıyor. Yapay zeka tabanlı araçlar, işletmelerin büyüme için en uygun kararları almasına yardımcı olduğundan, doğru şekilde etiketlenmiş ve açıklamalı verilere ihtiyaçları vardır. Veri etiketleme ve açıklama, ilgili nesnelerin ilgili bilgilerle etiketlendiği veya etiketlendiği veri ön işlemenin bir parçasını oluşturur ve bu, ML algoritmasını eğitmeye yardımcı olur.
Yine de şirketler yapay zeka modelleri geliştirmeyi düşünürken, kurum içinde veya makine öğrenimi modelinin sonucunu etkileyebilecek zor bir karar almaları gereken bir zaman gelecek. dış kaynaklı veri etiketleme. Kararınız projenin geliştirme sürecini, bütçesini, performansını ve başarısını etkileyebilir. Öyleyse ikisini karşılaştıralım ve her ikisinin de avantajlarını ve dezavantajlarını tanıyalım.
Kurum İçi Veri etiketlemesi ve Dış Kaynak Kullanımı Veri etiketlemesi
| Şirket İçi Veri etiketleme | Dış Kaynaklı Veri etiketleme |
| Esneklik | |
| Proje basitse ve özel gereksinimleri yoksa, o zaman bir şirket içi veri etiketleme takım amaca hizmet edebilir. | Yürüttüğünüz proje oldukça spesifik ve karmaşıksa ve spesifik etiketleme ihtiyaçları varsa, veri etiketleme ihtiyaçlarınızı dışarıdan temin etmeniz önerilir. |
| Fiyatlar | |
| Şirket içi veri etiketleme ve açıklama, altyapıyı oluşturmak ve çalışanları eğitmek için oldukça pahalı olabilir. | Dış kaynak veri etiketleme, kalite ve doğruluktan ödün vermeden ihtiyaçlarınız için makul bir fiyatlandırma planı seçme özgürlüğü ile birlikte gelir. |
| Yönetim | |
| A'yı yönetmek veri açıklaması veya etiketleme ekibi, özellikle zaman, para ve kaynaklara yatırım gerektirdiğinden zor olabilir. | Dış kaynak kullanımı veri etiketleme ve açıklama, makine öğrenimi modelini geliştirmeye odaklanmanıza yardımcı olabilir. Ek olarak, deneyimli ek açıklamaların bulunması da sorunların giderilmesine yardımcı olabilir. |
| Eğitim | |
| Doğru veri etiketleme, ek açıklama araçlarını kullanma konusunda personele kapsamlı eğitim verilmesini gerektirir. Bu yüzden kurum içi eğitim ekiplerine çok fazla zaman ve para harcamanız gerekiyor. | Veri etiketleme hizmet sağlayıcıları, araçlara, proje gereksinimlerine ve yöntemlere uyum sağlayabilecek eğitimli ve deneyimli personel istihdam ettiğinden, dış kaynak kullanımı eğitim maliyetlerini içermez. |
| Güvenlik | |
| Şirket içi veri etiketleme, proje detayları üçüncü şahıslarla paylaşılmadığından veri güvenliğini artırır. | Dış kaynaklı veri açıklaması iş, kurum içi kadar güvenli değildir. Çözüm, sıkı güvenlik protokollerine sahip sertifikalı hizmet sağlayıcıları seçmektir. |
| Zaman | |
| Ekibin yöntemler, araçlar ve süreç konusunda eğitilmesi için harcanan zaman yüksek olduğundan, kurum içi veri etiketleme, dış kaynaklı çalışmaya göre çok daha fazla zaman alır. | Doğru veri etiketleme için iyi kurulmuş bir tesise sahip olduklarından, daha kısa dağıtım süresi için veri etiketlemeyi hizmet sağlayıcılara dış kaynak sağlamak daha iyidir. |
Kurum İçi Veri Açıklaması Ne Zaman Daha Mantıklı?
Veri etiketleme dış kaynak kullanımının çeşitli faydaları olsa da, kurum içi veri etiketlemenin dış kaynak kullanımından daha anlamlı olduğu zamanlar vardır. Seçebilirsiniz şirket içi veri açıklaması ne zaman:
- Şirket içi ekipler büyük veri hacimlerini idare edemez
- Özel bir ürün yalnızca şirket çalışanları tarafından bilinir
- Projenin, iç kaynaklar için mevcut olan özel gereksinimleri vardır.
- Dış hizmet sağlayıcıları eğitmek için zaman alıcı
Veri Açıklama Çalışmasını Dış Kaynak Sağlamanın Avantajları Shaip'e
Büyük miktarda veriyi işlemek için doğru becerilere ve deneyime sahip mükemmel bir kurum içi veri toplama ve açıklama ekibine sahipsiniz. Ayrıca, projeniz için ileride ek veri yetenekleri öngörmüyor ve altyapınız, temizleme ve etiketleme verilerini doğru bir şekilde işleyebilir.
Bu kriterleri karşılayabilirseniz, şüphesiz, veri etiketleme ve açıklama ihtiyaçlarınızı şirket içi ekibinizin üstlenmesini düşünürsünüz. Ancak, şirket içi yetenekleriniz yoksa Shaip gibi sektör liderlerinden uzman yardımı almayı düşünmelisiniz.
Bazı avantajları Shaip ile çalışmanın özellikleri şunlardır:
Temel gelişimsel çalışmaya odaklanma özgürlüğü
Makine öğrenimi modellerinin eğitiminin zorlu ancak kritik kısımlarından biri, ilk olarak veri setlerinin hazırlanmasıdır. Veri bilimcileri, verilerin temizlenmesi ve etiketlenmesine dahil olduklarında, kaliteli zamanlarını gereksiz görevleri üstlenmeye yönlendirir. Sonuç olarak, örtüşen süreçler ertelenebileceğinden geliştirme döngüsü aksaklıklarla karşılaşmaya başlayacaktır.
Süreç dış kaynaklı olduğunda, tüm sistemi düzene sokar ve geliştirme sürecinin aynı anda gerçekleşmesini sağlar. Ek olarak, Shaip veri etiketleme ihtiyaçlarınızı üstlendiğinde, şirket içi ekibiniz güçlü yapay zeka tabanlı çözümler oluşturmaya yönelik temel yetkinliklerine odaklanabilir.
kalite güvencesi
Yalnızca projeniz üzerinde çalışan özel, eğitimli ve deneyimli veri etiketleme uzmanlarından oluşan bir ekip olduğunda, yüksek kaliteli işleri zamanında teslim alacağınızdan emin olabilirsiniz. Shaip, çeşitli veri kümeleri üzerinde çalışma deneyiminden yararlanarak ve veri etiketleme yeteneklerini geliştirerek makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri için gelişmiş veri etiketleme sunar.
Büyük veri miktarlarını işleme yeteneği
Veri etiketleme emek yoğun bir iştir ve bu nedenle, tipik bir yapay zeka projesi, etiketlenmesi ve doğru bir şekilde açıklanması için binlerce veri seti gerektirecektir. Bununla birlikte, veri hacmi büyük ölçüde projenin türüne bağlıdır ve talepteki bu artış, kurum içi ekiplerinizin kilometre taşlarını artırabilir. Ayrıca, veri yığını arttığında, iş kalitesini etkileyebilecek destek için diğer ekiplerden üyeler almanız da gerekebilir.
Shaip ile, veri hacimlerindeki değişiklikleri ele alacak uzmanlığa ve deneyime sahip özel ekiplerden sürekli desteğin keyfini çıkarabilirsiniz. Ayrıca, projenizle birlikte zahmetsizce ölçeklenebilecek kaynaklara ve becerilere sahiptirler.
Shaip ile ortak olmak, projenizin başarısı için en iyi karardır. Belirli veri etiketleme ihtiyaçları gerektiren çeşitli veri kümelerini işleme konusunda uzun yıllara dayanan deneyime sahip eğitimli veri etiketleme ve açıklama uzmanlarına sahibiz. Shaip ile hızlı, doğru ve bütçeniz dahilinde yüksek kaliteli ek açıklamalar alabilirsiniz.
[Ayrıca Okuyun: Veri Ek Açıklamalarına Yeni Başlayanlar İçin Kılavuz: İpuçları ve En İyi Uygulamalar]
