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.
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.
Şirket İçi Veri Etiketleme ve Dış Kaynaklı Veri Etiketleme
| Dahili 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. |
| Fiyatlandırma | |
| 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. | Veri etiketleme ve açıklamayı dış kaynaklı hale getirmek, ML modelini geliştirmeye odaklanmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, deneyimli açıklamacıların mevcudiyeti de sorunların giderilmesinde 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 Projelerinizi Dış Kaynaklardan Almak İçin İhtiyacınız Olan 4 Neden
Uzman Veri açıklayıcıları
Açık olanla başlayalım. Veri açıklayıcıları, işi yapmak için gereken doğru alan uzmanlığına sahip eğitimli profesyonellerdir. Veri açıklayıcılığı, dahili yetenek havuzunuzun görevlerinden biri olabilirken, bu, veri açıklayıcıları için tek uzmanlaşmış iştir. Bu, açıklayıcıların belirli veri türleri için hangi açıklama yönteminin en iyi işe yaradığını, toplu verileri açıklamanın en iyi yollarını, yapılandırılmamış verileri temizlemeyi, çeşitli veri kümesi türleri için yeni kaynaklar hazırlamayı ve daha fazlasını bilmesi nedeniyle büyük bir fark yaratır.
Bu kadar çok hassas faktör söz konusu olduğunda, veri açıklayıcıları veya veri satıcılarınız, aldığınız nihai verilerin kusursuz olmasını ve eğitim amacıyla doğrudan AI modelinize beslenmesini sağlar.
ölçeklenebilirlik
Bir yapay zeka modeli geliştirirken her zaman bir belirsizlik durumundasınızdır. Ne zaman daha fazla veri hacmine ihtiyaç duyacağınızı veya egzersiz verisi hazırlığını bir süreliğine ne zaman duraklatmanız gerektiğini asla bilemezsiniz. Ölçeklenebilirlik, AI geliştirme sürecinizin sorunsuz bir şekilde gerçekleşmesini sağlamanın anahtarıdır ve bu sorunsuzluk yalnızca kurum içi profesyonellerinizle elde edilemez.
Dinamik taleplere ayak uydurabilen ve gerekli hacimlerde veri kümesini tutarlı bir şekilde sunabilenler yalnızca profesyonel veri yorumlayıcılarıdır. Bu noktada, veri kümelerinin teslim edilmesinin anahtar olmadığını, ancak makine tarafından beslenebilir veri kümelerinin teslim edilmesinin önemli olduğunu da unutmamalısınız.
Dahili Önyargıyı Ortadan Kaldırın
Eğer düşünürseniz, bir organizasyon bir tünel vizyonuna kapılır. Protokoller, süreçler, iş akışları, metodolojiler, ideolojiler, iş kültürü ve daha fazlasıyla bağlı olan her bir çalışan veya ekip üyesi aşağı yukarı örtüşen bir inanca sahip olabilir. Ve bu tür oybirliğiyle alınan güçler, verilere açıklama eklemek için çalıştığında, kesinlikle bir ön yargının ortaya çıkma olasılığı vardır.
Ve hiçbir önyargı, herhangi bir yerde herhangi bir AI geliştiricisine iyi haberler getirmedi. Önyargılılığın ortaya çıkması, makine öğrenimi modellerinizin belirli inançlara meyilli olduğu ve olması gerektiği gibi nesnel olarak analiz edilmiş sonuçlar vermediği anlamına gelir. Önyargı, işiniz için size kötü bir itibar getirebilir. Bu nedenle, bunun gibi hassas konuları sürekli olarak izlemek ve sistemlerden önyargıları belirlemeye ve ortadan kaldırmaya devam etmek için bir çift taze göze ihtiyacınız var.
Eğitim veri kümeleri, önyargının sızabileceği en eski kaynaklardan biri olduğundan, veri açıklayıcılarının önyargıyı azaltma ve nesnel ve çeşitli veriler sunma konusunda çalışmasına izin vermek idealdir.
Üstün kaliteli veri kümeleri
Bildiğiniz gibi yapay zekanın değerlendirme yeteneği yok eğitim veri kümeleri ve bize bunların kalitesiz olduğunu söyleyin. Sadece beslendikleri şeyden öğrenirler. Bu nedenle kalitesiz verileri beslediğinizde alakasız veya kötü sonuçlar ortaya çıkar.
Veri kümeleri oluşturmak için dahili kaynaklarınız olduğunda, alakasız, yanlış veya eksik veri kümelerini derleme olasılığınız çok yüksektir. Dahili veri temas noktalarınız gelişen yönler ve eğitim verisi hazırlığını bu tür varlıklara dayandırmak yalnızca AI modelinizi zayıflatabilir.
Ayrıca, açıklamalı veriler söz konusu olduğunda, ekip üyeleriniz tam olarak ne yapmaları gerektiğini açıklamayabilir. Yanlış renk kodları, genişletilmiş sınırlayıcı kutular ve daha fazlası, makinelerin tamamen kasıtsız yeni şeyler varsaymasına ve öğrenmesine neden olabilir.
Bu, veri açıklayıcılarının mükemmel olduğu yerdir. Bu zorlu ve zaman alıcı görevi yapmakta harikalar. Yanlış ek açıklamaları tespit edebilir ve KOBİ'leri önemli verilere açıklama eklemeye nasıl dahil edeceklerini bilirler. Bu nedenle, veri satıcılarından her zaman en kaliteli veri kümelerini alırsınız.
[Ayrıca Okuyun: Veri Ek Açıklamalarına Yeni Başlayanlar İçin Kılavuz: İpuçları ve En İyi Uygulamalar]
