Obwohl die Datenbezeichnung für die Datenkennzeichnung mehrere Vorteile gibt, gibt es Zeiten, in denen eine interne Datenkennzeichnung sinnvoller ist als Outsourcing. Sie können wählen Inhouse-Datenanmerkungen Wann:
Expertendatenannotatoren
Beginnen wir mit dem Offensichtlichen. Datenanmerkatoren sind geschulte Fachleute, die über das richtige Area -Experte verfügen, das für die Arbeit erforderlich ist. Während Datenanmerkungen eine der Aufgaben für Ihren internen Talentpool sein könnten, ist dies der einzige spezialisierte Job für Datenanmerkatoren. Dies macht einen großen Unterschied, da Annotatoren wissen würden, welche Annotationsmethode für bestimmte Datentypen am besten geeignet ist, die besten Möglichkeiten zur Annotierung von Massendaten, für die Reinigung unstrukturierter Daten, die Erstellung neuer Quellen für verschiedene Datensatztypen und vieles mehr.
Bei so vielen sensiblen Faktoren würden Datenanmerkatoren oder Ihre Datenanbieter sicherstellen, dass die endgültigen Daten, die Sie erhalten, einwandfrei sind und direkt in Ihr KI -Modell für Schulungszwecke eingespeist werden können.
Skalierbarkeit
Wenn Sie ein KI -Modell entwickeln, befinden Sie sich immer in einem Zustand der Unsicherheit. Sie wissen nie, wann Sie möglicherweise mehr Datenmengen benötigen oder wann Sie die Vorbereitung der Schulungsdaten für eine Weile innehalten müssen. Die Skalierbarkeit ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Entwicklungsprozess reibungslos erfolgt und diese Nahtlosigkeit nicht nur mit Ihren internen Fachleuten erreicht werden kann.
Es sind nur die professionellen Datenannotatoren, die mit dynamischen Anforderungen Schritt halten und die erforderlichen Datensätze konsequent bereitstellen können. Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie sich auch daran erinnern, dass die Bereitstellung von Datensätzen nicht der Schlüssel ist, sondern die Bereitstellung von Datensätzen mit maschinellen Feeds.
Beseitigen Sie die interne Verzerrung
Eine Organisation ist in eine Tunnelsicht gefangen, wenn Sie darüber nachdenken. Gebunden durch Protokolle, Prozesse, Workflows, Methoden, Ideologien, Arbeitskultur und mehr, jeder einzelne Mitarbeiter oder ein Teammitglied könnte mehr oder weniger eine überschneidende Überzeugung haben. Und wenn solche einstimmigen Kräfte an der Annotierung von Daten arbeiten, besteht definitiv eine Likelihood, dass sich eine Vorurteile einscharfen.
Und keine Voreingenommenheit hat einem KI -Entwickler jemals gute Nachrichten gebracht. Die Einführung von Voreingenommenheit bedeutet, dass Ihre maschinellen Lernmodelle zu bestimmten Überzeugungen geneigt sind und keine objektiv analysierten Ergebnisse liefern, wie es soll. Die Voreingenommenheit könnte Ihnen einen schlechten Ruf für Ihr Unternehmen erobern. Aus diesem Grund brauchen Sie ein Paar frische Augen, um eine konstante Ausschau nach empfindlichen Themen wie diese zu haben und weiterhin Tendenz von Systemen zu identifizieren und zu beseitigen.
Da die Schulungsdatensätze eine der frühesten Quellen sind, in die sich eine Tendenz eindringen könnte, ist es splendid, Datenanmerkatoren daran zu sein, die Verzerrungen zu mildern und objektive und unterschiedliche Daten zu liefern.
Überlegene Datensätze
Wie Sie wissen, hat AI nicht die Fähigkeit zu beurteilen Trainingsdatensätze Und sagen Sie uns, dass sie von schlechter Qualität sind. Sie lernen nur aus dem, was sie gefüttert werden. Deshalb machen sie, wenn Sie Daten mit schlechter Qualität füttern, irrelevante oder schlechte Ergebnisse.
Wenn Sie über interne Quellen zum Generieren von Datensätzen verfügen, ist es wahrscheinlich sehr wahrscheinlich, dass Sie möglicherweise irrelevante, falsche oder unvollständige Datensätze kompilieren. Ihre internen Daten -Touchpoints entwickeln Aspekte, und die Vorbereitung der Trainingsdaten auf solche Entitäten kann Ihr KI -Modell nur schwach machen.
Wenn es um kommentierte Daten geht, werden Ihre Teammitglieder möglicherweise nicht genau annotiert, was sie sollen. Falsche Farbcodes, erweiterte Begrenzungsboxen und mehr könnten dazu führen, dass Maschinen neue Dinge annehmen und lernen, die völlig unbeabsichtigt waren.
Hier zeichnen sich Datenanmerkatoren aus. Sie sind großartig darin, diese herausfordernde und zeitaufwändige Aufgabe zu erledigen. Sie können falsche Anmerkungen erkennen und wissen, wie KMU an der Annotierung wichtiger Daten einbezogen werden kann. Aus diesem Grund erhalten Sie immer die besten Datensätze von Datenanbietern.