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
Manteision Allanoli Gwaith Anodi Data i Shaip
Mae gennych chi dîm casglu data ac anodi mewnol rhagorol sydd â'r sgiliau a'r profiad cywir i drin symiau mawr o ddata. Yn ogystal, nid ydych yn rhagweld galluoedd data ychwanegol ar gyfer eich prosiect yn y dyfodol agos, a gall eich seilwaith drin data glanhau a labelu yn gywir.
Os gallwch gyflawni'r meini prawf hyn, yn ddiamau, byddech yn ystyried eich tîm mewnol i ymgymryd â'ch anghenion labelu data ac anodi. Fodd bynnag, os nad oes gennych y galluoedd mewnol, dylech ystyried cael cymorth arbenigol gan arweinwyr diwydiant fel Shaip.
Mae rhai o'r manteision o weithio gyda Shaip yw:
Rhyddid i ganolbwyntio ar waith datblygu craidd
Un o'r rhannau heriol ond hollbwysig o hyfforddi modelau ML yw paratoi'r setiau data yn gyntaf. Pan fydd gwyddonwyr data yn ymwneud â glanhau a labelu'r data, mae'n sianelu eu hamser ansawdd i ymgymryd â thasgau diangen. O ganlyniad, byddai'r cylch datblygu yn dechrau wynebu gwendidau oherwydd gallai'r prosesau gorgyffwrdd gael eu gohirio.
Pan fydd y broses yn cael ei rhoi ar gontract allanol, mae'n symleiddio'r system gyfan ac yn sicrhau bod y broses ddatblygu yn digwydd ar yr un pryd. Yn ogystal, gyda Shaip yn ymgymryd â'ch anghenion labelu data, gall eich tîm mewnol ganolbwyntio ar eu cymwyseddau craidd o adeiladu datrysiadau cryf sy'n seiliedig ar AI.
Sicrwydd ansawdd
Pan fydd tîm o arbenigwyr labelu data ymroddedig, hyfforddedig a phrofiadol yn gweithio ar eich prosiect yn unig, gallwch fod yn sicr y bydd gwaith o ansawdd uchel yn cael ei gyflawni ar amser. Mae Shaip yn cyflwyno labelu data gwell ar gyfer prosiectau ML ac AI trwy fanteisio ar y profiad o weithio ar setiau data amrywiol ac adeiladu ar eu galluoedd labelu data.
Y gallu i drin symiau mawr o ddata
Labelu data yn swydd llafurddwys, ac fel y cyfryw, bydd prosiect AI nodweddiadol yn ei gwneud yn ofynnol i filoedd o setiau data gael eu labelu a'u hanodi'n gywir. Fodd bynnag, mae maint y data yn dibynnu i raddau helaeth ar y math o brosiect, a gall y cynnydd hwn yn y galw gynyddu cerrig milltir eich timau mewnol. Ar ben hynny, pan fydd swmp y data yn cynyddu, efallai y bydd gofyn i chi hefyd ddod o hyd i aelodau o dimau eraill am gymorth, a allai effeithio ar ansawdd gwaith.
Gyda Shaip, gallwch fwynhau cefnogaeth gyson gan dimau ymroddedig sydd â'r arbenigedd a'r profiad i drin newidiadau i gyfeintiau data. Yn ogystal, mae ganddyn nhw'r adnoddau a'r sgil i raddfa ynghyd â'ch prosiect yn ddiymdrech.
Mewn partneriaeth â Shaip yw'r penderfyniad gorau ar gyfer llwyddiant eich prosiect. Rydym wedi hyfforddi arbenigwyr labelu ac anodi data sydd â blynyddoedd o brofiad yn trin setiau data amrywiol sy'n gofyn am anghenion labelu data penodol. Gyda Shaip, gallwch dderbyn anodiadau o ansawdd uchel yn gyflym, yn gywir, ac o fewn eich cyllideb.
[Darllenwch hefyd: Canllaw i Ddechreuwyr i Anodi Data: Awgrymiadau ac Arferion Gorau]
