Phát triển một mô hình AI rất tốn kém, phải không? Đối với nhiều công ty, ý tưởng đơn thuần về việc phát triển một mô hình AI đơn giản có thể khiến họ cho rằng họ sẽ cần hàng triệu đô la để phát triển nó. Thông thường, chúng cũng đúng. Tuy nhiên, mọi chi phí bạn phải trả sẽ mang lại cho bạn lợi nhuận đáng kể. Đó là cách duy nhất để bạn biết mình đã đầu tư vào một thứ gì đó một cách khôn ngoan.
Nhưng có một số chi phí mà người quản lý hoặc chủ doanh nghiệp phải gánh chịu do sự cẩu thả, tính toán sai lầm hoặc ra quyết định kém của họ. Một trong những sai lầm lớn mà các nhà quản lý mắc phải là quyết định xem nên ưu tiên các nguồn dữ liệu nội bộ và các thành viên trong nhóm chú thích bộ dữ liệu của họ hay thuê ngoài toàn bộ quy trình.
Mặc dù ý tưởng này xuất phát từ ý định tiết kiệm chi phí liên quan đến các dự án chú thích dữ liệu thuê ngoài, nhưng họ thường bỏ qua một số yếu tố và điểm chạm cuối cùng khiến họ chi tiêu nhiều hơn về lâu dài. Rất nhiều bên liên quan đang có quan niệm sai lầm rằng thích các mô-đun chú thích dữ liệu nội bộ sẽ giúp họ tiết kiệm chi phí và hoàn thành các dự án phát triển AI với một ngân sách hợp lý. Tuy nhiên, đó là lúc mà chi phí bắt đầu tăng lên.
Những quyết định như vậy buộc các nhà quản lý phải chịu tổn thất do một số lý do bao gồm thiếu bộ dữ liệu đầy đủ hoặc các điểm tiếp xúc tạo dữ liệu, không có dữ liệu liên quan, quá nhiều dữ liệu không có cấu trúc và không được làm sạch, chi phí chung để đào tạo các thành viên trong nhóm chú thích dữ liệu, thuê hoặc mua phần mềm chú thích , và hơn thế nữa.
Về lâu dài, họ sẽ chi gấp đôi hoặc nhiều hơn những gì họ sẽ chi cho việc thuê ngoài toàn bộ dự án. Vì vậy, nếu bạn vẫn đang trong tình trạng tiến thoái lưỡng nan không biết nên tìm đến các nhà cung cấp chú thích dữ liệu hay tập hợp một nhóm nội bộ, thì đây là một số thông tin chi tiết giúp bạn mở rộng tầm mắt.
4 lý do bạn cần thuê ngoài các dự án chú thích dữ liệu của mình
Trình chú giải dữ liệu chuyên gia
Hãy bắt đầu với điều hiển nhiên. Trình chú thích dữ liệu là các chuyên gia được đào tạo có chuyên môn về miền phù hợp cần thiết để thực hiện công việc. Mặc dù chú thích dữ liệu có thể là một trong những nhiệm vụ đối với nhóm nhân tài nội bộ của bạn, nhưng đây là công việc chuyên biệt duy nhất dành cho người chú thích dữ liệu. Điều này tạo ra sự khác biệt lớn vì người chú thích sẽ biết phương pháp chú thích nào hoạt động tốt nhất cho các loại dữ liệu cụ thể, cách tốt nhất để chú thích dữ liệu hàng loạt, làm sạch dữ liệu phi cấu trúc, chuẩn bị nguồn mới cho các loại tập dữ liệu đa dạng, v.v.Với rất nhiều yếu tố nhạy cảm liên quan, người chú thích dữ liệu hoặc nhà cung cấp dữ liệu của bạn sẽ đảm bảo rằng dữ liệu cuối cùng bạn nhận được là hoàn hảo và nó có thể được đưa trực tiếp vào mô hình AI của bạn cho mục đích đào tạo.
khả năng mở rộng
Khi bạn đang phát triển một mô hình AI, bạn luôn ở trong tình trạng không chắc chắn. Bạn không bao giờ biết khi nào bạn có thể cần thêm khối lượng dữ liệu hoặc khi nào bạn cần tạm dừng việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo trong một thời gian. Khả năng mở rộng là chìa khóa để đảm bảo quá trình phát triển AI của bạn diễn ra suôn sẻ và không thể đạt được sự liền mạch này chỉ với các chuyên gia nội bộ của bạn.
Chỉ có những người chú giải dữ liệu chuyên nghiệp mới có thể theo kịp các nhu cầu năng động và cung cấp một cách nhất quán khối lượng bộ dữ liệu cần thiết. Tại thời điểm này, bạn cũng nên nhớ rằng việc cung cấp các tập dữ liệu không phải là chìa khóa mà việc cung cấp các tập dữ liệu có thể cấp cho máy mới là điều quan trọng.
Hãy bắt đầu với điều hiển nhiên. Loại bỏ thiên vị nội bộ
Một tổ chức bị cuốn vào tầm nhìn đường hầm nếu bạn nghĩ về nó. Bị ràng buộc bởi các giao thức, quy trình, quy trình làm việc, phương pháp luận, hệ tư tưởng, văn hóa làm việc và hơn thế nữa, mọi nhân viên hoặc một thành viên trong nhóm đều có thể có ít nhiều niềm tin trùng lặp. Và khi các lực lượng nhất trí như vậy làm việc trên dữ liệu chú thích, chắc chắn có khả năng thiên vị sẽ xuất hiện.
Và không có sự thiên vị nào đã từng mang lại tin tốt cho bất kỳ nhà phát triển AI ở bất kỳ đâu. Sự ra đời của sự thiên vị có nghĩa là các mô hình học máy của bạn nghiêng về những niềm tin cụ thể và không mang lại kết quả được phân tích khách quan như nó phải làm. Sự thiên vị có thể khiến bạn mang tiếng xấu cho doanh nghiệp của mình. Đó là lý do tại sao bạn cần một đôi mắt tinh tường để quan sát liên tục các đối tượng nhạy cảm như thế này và tiếp tục xác định và loại bỏ sự thiên vị khỏi hệ thống.
Vì tập dữ liệu huấn luyện là một trong những nguồn sớm nhất có thể xuất hiện thành kiến, nên lý tưởng nhất là để các trình chú giải dữ liệu làm việc để giảm thiểu sự thiên vị và cung cấp dữ liệu khách quan và đa dạng.
Bộ dữ liệu chất lượng cao
Như bạn đã biết, AI không có khả năng đánh giá tập dữ liệu đào tạo và cho chúng tôi biết chúng có chất lượng kém. Chúng chỉ học từ bất cứ thứ gì chúng được cho ăn. Đó là lý do tại sao khi bạn cung cấp dữ liệu chất lượng kém, chúng sẽ tạo ra các kết quả không liên quan hoặc xấu.
Khi bạn có các nguồn nội bộ để tạo tập dữ liệu, rất có thể bạn đang biên dịch tập dữ liệu không liên quan, không chính xác hoặc không đầy đủ. Các điểm tiếp xúc dữ liệu nội bộ của bạn đang phát triển các khía cạnh và việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo dựa trên các thực thể như vậy chỉ có thể khiến mô hình AI của bạn yếu đi.Ngoài ra, khi nói đến dữ liệu được chú thích, các thành viên trong nhóm của bạn có thể không chú thích chính xác những gì họ phải làm. Mã màu sai, hộp giới hạn mở rộng, v.v. có thể dẫn đến việc máy móc giả định và học những điều mới hoàn toàn không có chủ ý.
Đó là nơi mà các trình chú giải dữ liệu vượt trội. Họ rất giỏi khi thực hiện nhiệm vụ đầy thử thách và tốn thời gian này. Họ có thể phát hiện các chú thích không chính xác và biết cách thu hút các doanh nghiệp vừa và nhỏ tham gia vào việc chú thích dữ liệu quan trọng. Đây là lý do tại sao bạn luôn nhận được bộ dữ liệu chất lượng tốt nhất từ các nhà cung cấp dữ liệu.
Khi bạn có các nguồn nội bộ để tạo tập dữ liệu, rất có thể bạn đang biên dịch tập dữ liệu không liên quan, không chính xác hoặc không đầy đủ. Các điểm tiếp xúc dữ liệu nội bộ của bạn đang phát triển các khía cạnh và việc chuẩn bị dữ liệu đào tạo dựa trên các thực thể như vậy chỉ có thể khiến mô hình AI của bạn yếu đi.Tổng kết
Ngoài những yếu tố này, lợi thế chính bạn sẽ có khi thuê ngoài chú thích dữ liệu cho các nhà cung cấp và chuyên gia là thời gian. Sự phát triển của AI rất phức tạp và bạn sẽ có nhiều nhiệm vụ và yêu cầu khác nhau để thực hiện. Chú thích dữ liệu là một trách nhiệm bổ sung khác cho các thành viên trong nhóm của bạn. Khi bạn thuê ngoài, bạn có thể để họ dành nhiều thời gian hơn cho những công việc thực sự quan trọng đối với doanh nghiệp và dự án của bạn.
Tóm lại, việc thuê ngoài dự án chú thích dữ liệu của bạn có thể giúp bạn tăng năng suất nội bộ, có thời gian tiếp thị nhanh hơn, cung cấp cho bạn nhiều thời gian hơn để kiểm tra kết quả và tối ưu hóa thuật toán, v.v. Nếu bạn muốn tiết kiệm thời gian hơn, chỉ cần liên hệ với chúng tôi để đáp ứng tất cả các nhu cầu về chú thích dữ liệu của bạn.
Nhóm tổng hợp của chúng tôi bao gồm các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các nhà quản lý dự án kỳ cựu, các nhà khoa học dữ liệu và nhiều hơn nữa, những người làm việc để cung cấp các bộ dữ liệu chất lượng tốt nhất cho dự án AI của bạn. Nói chuyện với chúng tôi ngay bây giờ.
