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。
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
| 社内データラベリング | アウトソーシングされたデータラベリング |
| 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付けをアウトソーシングすると、ML モデルの開発に集中できるようになります。さらに、経験豊富な注釈者が利用できると、問題のトラブルシューティングにも役立ちます。 |
| 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。 |
| Time | |
| 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
データ注釈プロジェクトを外部委託する必要がある4つの理由
エキスパートデータアノテーター
まずは明白なことから始めましょう。データ アノテーターは、その仕事に必要な適切なドメインの専門知識を持つ、訓練を受けた専門家です。データ アノテーションは社内の人材プールのタスクの 1 つである可能性がありますが、これはデータ アノテーターの唯一の専門的な仕事です。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、大量のデータにアノテーションを付ける最適な方法、非構造化データのクリーンアップ、さまざまなデータセット タイプ用の新しいソースの準備などを知っているため、これは大きな違いをもたらします。
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。
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。
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。
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。
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。
[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]
