2020年には、 1.7MBのデータ 人々によって毎秒作成されました。 そして同じ年に、2.5年には毎日2020兆データバイト近くを生成しました。データサイエンティストは、2025年までに人々が 463エクサバイト 毎日のデータの。 ただし、企業が有用な洞察を引き出したり、機械学習ツールを開発したりするためにすべてのデータを使用できるわけではありません。
いくつかのソースから有用なデータを収集するというハードルが何年にもわたって緩和されたため、企業は次世代AIソリューションを開発する道を開いています。 AIベースのツールは、企業が成長のための最適な意思決定を行うのに役立つため、正確にラベル付けされ、注釈が付けられたデータが必要です。 データのラベル付け 注釈はデータ前処理の一部を形成します。この場合、対象のオブジェクトに関連情報がタグ付けまたはラベル付けされ、MLアルゴリズムのトレーニングに役立ちます。
しかし、企業がAIモデルの開発を検討している場合、社内または社内またはMLモデルの結果に影響を与える可能性のある難しい決定を下さなければならない時期が来るでしょう。 アウトソーシングされたデータのラベリング。 あなたの決定は、プロジェクトの開発プロセス、予算、パフォーマンス、および成功に影響を与える可能性があります。 それでは、両方を比較して、両方の長所と短所を認識しましょう。
社内データラベリングとアウトソーシングデータラベリング
| 社内データのラベリング | アウトソーシングされたデータのラベリング |
| 柔軟性 | |
| プロジェクトが単純で、特定の要件がない場合は、 社内データラベリング チームは目的を果たすことができます。 | 実施しているプロジェクトが非常に具体的で複雑で、特定のラベル付けのニーズがある場合は、データのラベル付けのニーズを外部委託することをお勧めします。 |
| 価格 | |
| 社内のデータのラベル付けと注釈付けは、インフラストラクチャの構築と従業員のトレーニングに非常に費用がかかる可能性があります。 | データラベリングのアウトソーシングには、品質と精度を損なうことなく、ニーズに合ったリーズナブルな価格プランを自由に選択できます。 |
| マネージメント | |
| 管理 データ注釈 または、ラベリングチームは、特に時間、お金、およびリソースへの投資を必要とするため、課題となる可能性があります。 | データのラベル付けと注釈のアウトソーシングは、MLモデルの開発に集中するのに役立ちます。 さらに、経験豊富なアノテーターが利用できることも、問題のトラブルシューティングに役立ちます。 |
| トレーニング | |
| 正確なデータのラベル付けには、注釈ツールの使用に関するスタッフの膨大なトレーニングが必要です。 そのため、社内のトレーニングチームに多大な時間とお金を費やす必要があります。 | データラベリングサービスプロバイダーは、ツール、プロジェクト要件、および方法に適応できる訓練を受けた経験豊富なスタッフを採用しているため、アウトソーシングにはトレーニングコストは含まれません。 |
| セキュリティ | |
| プロジェクトの詳細がサードパーティと共有されないため、社内のデータラベル付けによりデータのセキュリティが向上します。 | アウトソーシングされたデータの注釈 仕事は社内ほど安全ではありません。 厳格なセキュリティプロトコルを備えた認定サービスプロバイダーを選択することが解決策です。 |
| 時間 | |
| 社内のデータラベリングは、方法、ツール、およびプロセスについてチームをトレーニングするのにかかる時間が長いため、外部委託の作業よりもはるかに時間がかかります。 | 正確なデータラベリングのための十分に確立された機能を備えているため、展開時間を短縮するためにデータラベリングをサービスプロバイダーにアウトソーシングすることをお勧めします。 |
社内データ注釈がより理にかなっているのはいつですか？
データラベリングのアウトソーシングにはいくつかの利点がありますが、社内のデータラベリングの方がアウトソーシングよりも理にかなっている場合があります。 選んでいいですよ 社内データ注釈 いつ：
- 社内チームは大量のデータを処理できません
- 専用商品は会社員だけが知っている
- プロジェクトには、内部ソースが利用できる特定の要件があります
- 外部サービスプロバイダーのトレーニングに時間がかかる
データ注釈作業をアウトソーシングしてShaipすることの利点
大量のデータを処理するための適切なスキルと経験を備えた、優れた社内データ収集および注釈チームがあります。 さらに、プロジェクトの追加のデータ機能が将来的に予測されることはなく、インフラストラクチャはデータのクリーニングとラベル付けを正確に処理できます。
これらの基準を満たすことができる場合は、間違いなく、社内チームがデータのラベル付けと注釈のニーズに対応することを検討してください。 ただし、社内の機能がない場合は、Shaipなどの業界リーダーから専門家の支援を受けることを検討する必要があります。
いくつかの 利点 Shaipでの作業は次のとおりです。
コア開発作業に集中する自由
MLモデルのトレーニングで難しいが重要な部分のXNUMXつは、最初にデータセットを準備することです。 データサイエンティストがデータのクリーニングとラベル付けに関与する場合、それは彼らの質の高い時間を冗長なタスクの実行に振り向けます。 その結果、重複するプロセスが遅れる可能性があるため、開発サイクルはグリッチに直面し始めます。
プロセスをアウトソーシングすると、システム全体が合理化され、開発プロセスが同時に行われるようになります。 さらに、Shaipがデータラベリングのニーズに対応することで、社内チームは強力なAIベースのソリューションを構築するコアコンピテンシーに集中できます。
品質の保証
専任の訓練を受けた経験豊富なデータラベリングの専門家のチームがプロジェクトに専念している場合、高品質の作業を時間どおりに提供することができます。 Shaipは、さまざまなデータセットでの作業経験を活用し、それらのデータラベル付け機能を構築することにより、MLおよびAIプロジェクトの強化されたデータラベル付けを提供します。
大量のデータを処理する機能
データのラベル付け は労働集約的な仕事であるため、一般的なAIプロジェクトでは、何千ものデータセットにラベルを付けて正確に注釈を付ける必要があります。 ただし、データの量はプロジェクトの種類に大きく依存するため、この需要の増加により、社内チームのマイルストーンが増える可能性があります。 さらに、データの量が増えると、サポートのために他のチームからメンバーを調達する必要が生じる場合があります。これは、作業の品質に影響を与える可能性があります。
Shaipを使用すると、データ量の変更を処理する専門知識と経験を持つ専任チームからの継続的なサポートを享受できます。 さらに、プロジェクトに合わせて簡単に拡張できるリソースとスキルがあります。
Shaipとの提携は、プロジェクトを成功させるための最良の決定です。 私たちは、特定のデータラベリングのニーズを必要とする多様なデータセットを処理した長年の経験を持つデータラベリングと注釈の専門家を訓練しました。 Shaipを使用すると、高品質の注釈を迅速かつ正確に、予算内で受け取ることができます。
[また読む： データ注釈の初心者向けガイド: ヒントとベスト プラクティス]
