データ注釈

データ注釈プロジェクトを外部委託する必要がある4つの理由

AIモデルの開発には費用がかかりますよね? 多くの企業にとって、単純なAIモデルを開発するという単なるアイデアは、それを開発するために数百万ドルが必要であると彼らに思い込ませる可能性があります。 多くの場合、それらも真実であることが判明します。 ただし、発生するすべてのコストは、かなりの利益をもたらすはずです。 それはあなたが賢明に何かに投資したことをあなたが知る唯一の方法です。

しかし、過失、誤算、または不十分な意思決定のために、管理者または事業主が負担する経費管理者がいくつかいます。 管理者が犯すそのような大きな間違いのXNUMXつは、内部データリソースとチームメンバーがデータセットに注釈を付けるか、プロセス全体を外部委託するかを決定することです。

このアイデアは、データ注釈プロジェクトのアウトソーシングに伴う費用を節約するという意図に基づいていますが、多くの場合、長期的にはより多くの費用を費やすいくつかの要因やタッチポイントを見落としています。 多くの利害関係者は、内部データ注釈モジュールを好むことで、費用を節約し、適切な予算でAI開発プロジェクトを完了することができると誤解しています。 ただし、そこから費用が発生し始めます。

このような決定により、適切なデータセットまたはデータ生成のタッチポイントの欠如、関連データの欠如、非構造化および未クリーンのデータの豊富さ、データに注釈を付けるためのチームメンバーのトレーニング、注釈ソフトウェアのレンタルまたは購入などのオーバーヘッド費用が原因で、マネージャーは損失を被ることになります。 、 もっと。

長期的には、プロジェクト全体のアウトソーシングに費やす金額のXNUMX倍以上を費やすことになります。 したがって、データ注釈ベンダーに行くべきか、社内チームを編成するべきか、まだジレンマに陥っている人のために、ここにいくつかの目を見張るような洞察があります。

データ注釈プロジェクトを外部委託する必要がある4つの理由

  1. エキスパートデータアノテーター

    エキスパートデータアノテーター 明白なことから始めましょう。 データアノテーター 仕事をするために必要な適切なドメインの専門知識を持っている訓練された専門家です。 データ注釈は社内の人材プールのタスクのXNUMXつである可能性がありますが、これはデータ注釈者に特化した唯一の仕事です。 アノテーターは、特定のデータタイプに最適なアノテーション方法、バルクデータにアノテーションを付ける最良の方法、非構造化データをクリーンアップする方法、さまざまなデータセットタイプの新しいソースを準備する方法などを知っているため、これは大きな違いになります。

    非常に多くの機密要素が関係しているため、データアノテーターまたはデータベンダーは、受け取る最終データが非の打ちどころがなく、トレーニング目的でAIモデルに直接入力できることを保証します。

  2. スケーラビリティ

    AIモデルを開発しているときは、常に不確実な状態にあります。 より多くのデータが必要になる時期や、トレーニングデータの準備をしばらく一時停止する必要がある時期はわかりません。 スケーラビリティは、AI開発プロセスがスムーズに行われるようにするための鍵であり、このシームレス性は、社内の専門家だけでは達成できません。

    動的な要求に対応し、必要な量のデータセットを一貫して提供できるのは、プロのデータアノテーターだけです。 この時点で、データセットの配信は重要ではありませんが、マシンフィード可能なデータセットの配信が重要であることも覚えておく必要があります。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

  1. 内部バイアスを排除する

    あなたがそれについて考えるならば、組織はトンネルビジョンに巻き込まれます。 プロトコル、プロセス、ワークフロー、方法論、イデオロギー、労働文化などに縛られて、すべての従業員またはチームメンバーは多かれ少なかれ重複する信念を持つ可能性があります。 そして、そのような全会一致の力がデータに注釈を付けることに取り組むとき、バイアスが忍び寄る可能性は間違いなくあります。

    そして、バイアスがどこのAI開発者にも良いニュースをもたらしたことはありません。 バイアスの導入は、機械学習モデルが特定の信念に傾いており、想定されているように客観的に分析された結果を提供しないことを意味します。 バイアスはあなたのビジネスに対して悪い評判をもたらす可能性があります。 そのため、このような敏感な被写体を常に監視し、システムからの偏見を特定して排除し続けるには、新鮮な目が必要です。

    トレーニングデータセットは、バイアスが忍び寄る可能性のある最も初期のソースのXNUMXつであるため、データアノテーターがバイアスを軽減し、客観的で多様なデータを提供できるようにすることが理想的です。

  2. 優れた品質のデータセット

    ご存知のように、AIには評価する機能がありません トレーニングデータセット 品質が悪いと言ってください。 彼らは彼らが与えられたものから学ぶだけです。 そのため、質の悪いデータをフィードすると、無関係または悪い結果が発生します。

    優れた品質のデータセット データセットを生成するための内部ソースがある場合、無関係、不正確、または不完全なデータセットをコンパイルしている可能性が高くなります。 内部データのタッチポイントは進化している側面であり、そのようなエンティティに基づいてトレーニングデータの準備を行うと、AIモデルが弱くなるだけです。

    また、注釈付きデータに関しては、チームメンバーが想定どおりに正確に注釈を付けていない可能性があります。 間違ったカラーコード、拡張されたバウンディングボックスなどは、マシンが完全に意図的ではない新しいことを想定して学習することにつながる可能性があります。

    それがデータアノテーターが得意とするところです。 彼らは、このやりがいのある時間のかかる作業を行うのが得意です。 彼らは誤った注釈を見つけ、SMEを重要なデータの注釈に関与させる方法を知ることができます。 これが、データベンダーから常に最高品質のデータセットを入手する理由です。

アップラッピング

これらの要因とは別に、データ注釈をベンダーや専門家にアウトソーシングするときに得られる主な利点は時間です。 AIの開発は複雑であり、さまざまなタスクと要件に取り組む必要があります。 データ注釈は、チームメンバーのもうXNUMXつの追加の責任です。 あなたがアウトソーシングするとき、あなたは彼らにあなたのビジネスとプロジェクトにとって実際に重要なタスクにより多くの時間を費やさせることができます。

つまり、データ注釈プロジェクトをアウトソーシングすることで、社内の生産性を向上させ、市場投入までの時間を短縮し、結果をテストしてアルゴリズムを最適化するための時間を増やすことができます。 より多くの時間を節約したい場合は、すべてのデータ注釈のニーズについて私たちに連絡してください。

私たちのアンサンブルチームには、AIプロジェクトに最高品質のデータセットを提供することに取り組んでいる、SME、ベテランプロジェクトマネージャー、データサイエンティストなどが含まれます。 今すぐご相談ください。

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