Yn 2020, 1.7 MB o ddata ei greu bob eiliad gan bobl. Ac yn yr un flwyddyn, cynhyrchwyd bron i 2.5 quintillion beit data bob dydd yn 2020. Mae gwyddonwyr data yn rhagweld erbyn 2025 y bydd pobl yn cynhyrchu yn agos at 463 o exabytes o ddata yn ddyddiol. Fodd bynnag, ni all busnesau ddefnyddio'r holl ddata i gael mewnwelediadau defnyddiol neu ddatblygu offer dysgu peirianyddol.
Wrth i'r rhwystr o gasglu data defnyddiol o sawl ffynhonnell leddfu dros y blynyddoedd, mae busnesau'n paratoi'r ffordd i ddatblygu datrysiadau AI o'r genhedlaeth nesaf. Gan fod offer sy'n seiliedig ar AI yn helpu busnesau i wneud y penderfyniadau gorau posibl ar gyfer twf, mae angen data wedi'i labelu a'i anodi'n gywir arnynt. Labelu data ac mae anodi yn rhan o ragbrosesu data, lle mae gwrthrychau o ddiddordeb yn cael eu tagio neu eu labelu â gwybodaeth berthnasol, sy'n helpu i hyfforddi'r algorithm ML.
Ac eto, pan fydd cwmnïau'n ystyried datblygu modelau AI, fe ddaw amser pan fydd yn rhaid iddynt wneud penderfyniad caled - un a allai effeithio ar ganlyniad y model ML - yn fewnol neu labelu data ar gontract allanol. Gallai eich penderfyniad effeithio ar y broses ddatblygu, cyllideb, perfformiad, a llwyddiant y prosiect. Felly gadewch i ni gymharu'r ddau a chydnabod manteision ac anfanteision y ddau.
Labelu Data Mewnol Yn erbyn Labelu Data Allanoli
| Labelu Data Mewnol | Labelu Data ar Gontractau Allanol |
| Hyblygrwydd | |
| Os yw'r prosiect yn syml ac nad oes ganddo ofynion penodol, yna a labelu data mewnol gall y tîm wasanaethu'r pwrpas. | Os yw'r prosiect yr ydych yn ymgymryd ag ef yn eithaf penodol a chymhleth a bod ganddo anghenion labelu penodol, argymhellir gosod eich anghenion labelu data ar gontract allanol. |
| Prisiau | |
| Gall labelu ac anodi data mewnol fod yn eithaf drud i adeiladu'r seilwaith a hyfforddi gweithwyr. | Mae rhoi labeli data ar gontract allanol yn dod â'r rhyddid i ddewis cynllun prisio rhesymol ar gyfer eich anghenion heb gyfaddawdu ar ansawdd a chywirdeb. |
| rheoli | |
| Rheoli a anodi data neu dîm labelu yn gallu bod yn her, yn enwedig gan ei fod yn gofyn am fuddsoddiad mewn amser, arian ac adnoddau. | Gall gosod labeli ac anodi data ar gontract allanol eich helpu i ganolbwyntio ar ddatblygu'r model ML. Yn ogystal, gall argaeledd anodyddion profiadol hefyd helpu i ddatrys problemau. |
| Hyfforddiant | |
| Mae labelu data cywir yn gofyn am hyfforddiant aruthrol i staff ar ddefnyddio offer anodi. Felly mae'n rhaid i chi dreulio llawer iawn o amser ac arian ar dimau hyfforddi mewnol. | Nid yw gosod gwaith ar gontract allanol yn golygu costau hyfforddi, gan fod y darparwyr gwasanaeth labelu data yn llogi staff hyfforddedig a phrofiadol sy'n gallu addasu i'r offer, gofynion y prosiect, a'r dulliau. |
| diogelwch | |
| Mae labelu data mewnol yn cynyddu diogelwch data, gan nad yw manylion y prosiect yn cael eu rhannu â thrydydd partïon. | Anodiad data wedi'i gontractio'n allanol nid yw'r gwaith mor ddiogel â'r gwaith mewnol. Dewis darparwyr gwasanaeth ardystiedig gyda phrotocolau diogelwch llym yw'r ateb. |
| amser | |
| Mae labelu data mewnol yn cymryd llawer mwy o amser na gwaith a gontractir yn allanol, gan fod yr amser a gymerir i hyfforddi'r tîm ar y dulliau, yr offer a'r broses yn uchel. | Mae'n well rhoi labeli data ar gontract allanol i ddarparwyr gwasanaethau am amser defnyddio byrrach gan fod ganddynt gyfleuster sefydledig ar gyfer labelu data cywir. |
Pryd Mae Anodi Data Mewnol yn Gwneud Mwy o Synnwyr?
Er bod sawl mantais i labelu data drwy gontract allanol, mae yna adegau pan fydd labelu data mewnol yn gwneud mwy o synnwyr na rhoi gwaith ar gontract allanol. Gallwch ddewis anodi data mewnol pryd:
- Ni all y timau mewnol drin y symiau mawr o ddata
- Mae cynnyrch unigryw yn hysbys i weithwyr cwmni yn unig
- Mae gan y prosiect ofynion penodol sydd ar gael i ffynonellau mewnol
- Yn cymryd llawer o amser i hyfforddi darparwyr gwasanaethau allanol
4 Rheswm sydd eu hangen arnoch i Allanoli'ch Prosiectau Anodi Data
Anodwyr Data Arbenigol
Gadewch i ni ddechrau gyda'r amlwg. Mae anodwyr data yn weithwyr proffesiynol hyfforddedig sydd â'r arbenigedd parth cywir sy'n ofynnol i wneud y swydd. Er y gallai anodi data fod yn un o'r tasgau ar gyfer eich cronfa dalent fewnol, dyma'r unig swydd arbenigol ar gyfer anodyddion data. Mae hyn yn gwneud gwahaniaeth enfawr gan y byddai anodyddion yn gwybod pa ddull anodi sy'n gweithio orau ar gyfer mathau penodol o ddata, y ffyrdd gorau o anodi data swmp, glanhau data anstrwythuredig, paratoi ffynonellau newydd ar gyfer mathau amrywiol o setiau data, a mwy.
Gyda chymaint o ffactorau sensitif dan sylw, byddai anodwyr data neu eich gwerthwyr data yn sicrhau bod y data terfynol a gewch yn amhosib ac y gellir ei fwydo'n uniongyrchol i'ch model AI at ddibenion hyfforddi.
Scalability
Pan rydych chi'n datblygu model AI, rydych chi bob amser mewn cyflwr o ansicrwydd. Dydych chi byth yn gwybod pryd y gallai fod angen mwy o gyfrolau o ddata arnoch chi neu pryd mae angen i chi oedi wrth baratoi data hyfforddi am ychydig. Mae graddadwyedd yn allweddol i sicrhau bod eich proses ddatblygu AI yn digwydd yn esmwyth ac ni ellir cyflawni'r di-dor hwn gyda'ch gweithwyr proffesiynol mewnol yn unig.
Dim ond yr anodwyr data proffesiynol sy'n gallu cadw i fyny â gofynion deinamig a chyflenwi cyfeintiau angenrheidiol o setiau data yn gyson. Ar y pwynt hwn, dylech gofio hefyd nad cyflwyno setiau data yw'r allwedd ond cyflwyno setiau data y gellir eu bwydo â pheiriant.
Dileu Rhagfarn Fewnol
Mae sefydliad yn cael ei ddal mewn gweledigaeth twnnel os ydych chi'n meddwl amdano. Wedi'i rwymo gan brotocolau, prosesau, llifoedd gwaith, methodolegau, ideolegau, diwylliant gwaith, a mwy, gallai pob gweithiwr neu aelod o dîm fod â chred sy'n gorgyffwrdd fwy neu lai. A phan mae grymoedd unfrydol o'r fath yn gweithio ar anodi data, mae siawns yn bendant y bydd rhagfarn yn ymgripio.
Ac nid oes unrhyw ragfarn erioed wedi dod â newyddion da i unrhyw ddatblygwr AI yn unrhyw le. Mae cyflwyno gogwydd yn golygu bod eich modelau dysgu peiriant yn tueddu tuag at gredoau penodol ac nid yn sicrhau canlyniadau a ddadansoddir yn wrthrychol fel y mae i fod. Gallai Bias nôl enw drwg i chi am eich busnes. Dyna pam mae angen pâr o lygaid ffres arnoch i fod yn wyliadwrus cyson am bynciau sensitif fel y rhain a pharhau i nodi a dileu rhagfarn o systemau.
Gan fod setiau data hyfforddi yn un o'r ffynonellau cynharaf y gallai gogwydd ymgripio ynddo, mae'n ddelfrydol gadael i anodwyr data weithio ar liniaru rhagfarn a darparu data gwrthrychol ac amrywiol.
Setiau data o ansawdd uwch
Fel y gwyddoch, nid oes gan AI y gallu i asesu setiau data hyfforddi a dywedwch wrthym eu bod o ansawdd gwael. Maen nhw'n dysgu o beth bynnag maen nhw'n cael ei fwydo. Dyna pam pan fyddwch chi'n bwydo data o ansawdd gwael, maen nhw'n corddi canlyniadau amherthnasol neu wael.
Pan fydd gennych ffynonellau mewnol i gynhyrchu setiau data, mae'n debygol iawn y gallech fod yn llunio setiau data sy'n amherthnasol, yn anghywir neu'n anghyflawn. Mae eich pwyntiau cyffwrdd data mewnol yn agweddau sy'n esblygu a gallai seilio ar baratoi data hyfforddi ar endidau o'r fath wneud eich model AI yn wan yn unig.
Hefyd, o ran data anodedig, efallai na fydd aelodau'ch tîm yn anodi'r hyn maen nhw i fod iddo yn union. Gallai codau lliw anghywir, blychau rhwymo estynedig, a mwy arwain at beiriannau yn tybio ac yn dysgu pethau newydd a oedd yn hollol anfwriadol.
Dyna lle mae anodwyr data yn rhagori. Maent yn wych am gyflawni'r dasg heriol hon sy'n cymryd llawer o amser. Gallant sylwi ar anodiadau anghywir a gwybod sut i gael busnesau bach a chanolig i anodi data hanfodol. Dyma pam rydych chi bob amser yn cael y setiau data o'r ansawdd gorau gan werthwyr data.
[Darllenwch hefyd: Canllaw i Ddechreuwyr i Anodi Data: Awgrymiadau ac Arferion Gorau]
