Trong 2020, 1.7 MB dữ liệu được tạo ra từng giây bởi con người. Và trong cùng năm đó, chúng tôi đã tạo ra gần 2.5 nghìn tỷ byte dữ liệu mỗi ngày vào năm 2020. Các nhà khoa học dữ liệu dự đoán rằng vào năm 2025, mọi người sẽ tạo ra gần 463 exabyte dữ liệu hàng ngày. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đều có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp để rút ra những hiểu biết hữu ích hoặc phát triển các công cụ học máy.
Tuy nhiên, khi các công ty đang dự tính phát triển các mô hình AI, sẽ đến lúc họ phải đưa ra quyết định khó khăn - một quyết định có thể ảnh hưởng đến kết quả của mô hình ML - nội bộ hoặc ghi nhãn dữ liệu thuê ngoài. Quyết định của bạn có thể ảnh hưởng đến quá trình phát triển, ngân sách, hiệu suất và sự thành công của dự án. Vì vậy, chúng ta hãy so sánh cả hai và nhận ra những lợi thế và bất lợi của cả hai.
Gắn nhãn dữ liệu nội bộ so với gắn nhãn dữ liệu thuê ngoài
| Ghi nhãn dữ liệu nội bộ | Ghi nhãn dữ liệu thuê ngoài |
| Linh hoạt | |
| Nếu dự án đơn giản và không có các yêu cầu cụ thể, thì ghi nhãn dữ liệu nội bộ nhóm có thể phục vụ mục đích. | Nếu dự án bạn đang thực hiện khá cụ thể, phức tạp và có nhu cầu dán nhãn cụ thể, bạn nên thuê ngoài các nhu cầu ghi nhãn dữ liệu của mình. |
| Bảng giá | |
| Việc ghi nhãn và chú thích dữ liệu nội bộ có thể khá tốn kém để xây dựng cơ sở hạ tầng và đào tạo nhân viên. | Việc ghi nhãn dữ liệu gia công đi kèm với sự tự do trong việc lựa chọn một gói định giá hợp lý cho nhu cầu của bạn mà không ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác. |
| Quản lý | |
| Quản lý một chú thích dữ liệu hoặc nhóm ghi nhãn có thể là một thách thức, đặc biệt vì nó đòi hỏi đầu tư về thời gian, tiền bạc và nguồn lực. | Việc thuê ngoài việc ghi nhãn và chú thích dữ liệu có thể giúp bạn tập trung vào việc phát triển mô hình ML. Ngoài ra, sự sẵn có của những người chú thích có kinh nghiệm cũng có thể giúp khắc phục sự cố. |
| Hội thảo | |
| Việc gắn nhãn dữ liệu chính xác đòi hỏi nhân viên được đào tạo nhiều về cách sử dụng các công cụ chú thích. Vì vậy, bạn phải dành rất nhiều thời gian và tiền bạc cho các đội đào tạo nội bộ. | Gia công phần mềm không liên quan đến chi phí đào tạo, vì các nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu thuê nhân viên được đào tạo và có kinh nghiệm, những người có thể thích ứng với các công cụ, yêu cầu dự án và phương pháp. |
| Bảo mật | |
| Việc ghi nhãn dữ liệu nội bộ giúp tăng tính bảo mật cho dữ liệu, vì các chi tiết của dự án không được chia sẻ với bên thứ ba. | Chú thích dữ liệu thuê ngoài nơi làm việc không an toàn như trong nhà. Lựa chọn các nhà cung cấp dịch vụ được chứng nhận với các giao thức bảo mật nghiêm ngặt là giải pháp. |
| Thời gian | |
| Việc gắn nhãn dữ liệu nội bộ tốn nhiều thời gian hơn so với công việc thuê ngoài, vì thời gian đào tạo nhóm về phương pháp, công cụ và quy trình là rất cao. | Tốt hơn là thuê ngoài việc ghi nhãn dữ liệu cho các nhà cung cấp dịch vụ để có thời gian triển khai ngắn hơn vì họ có cơ sở vật chất tốt để ghi nhãn dữ liệu chính xác. |
Khi nào thì chú thích dữ liệu nội bộ có ý nghĩa hơn?
Mặc dù có một số lợi ích đối với việc thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu, nhưng đôi khi việc gắn nhãn dữ liệu nội bộ có ý nghĩa hơn so với việc thuê ngoài. Bạn có thể chọn chú thích dữ liệu nội bộ khi nào:
- Các nhóm nội bộ không thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn
- Một sản phẩm độc quyền chỉ được biết đến với nhân viên của công ty
- Dự án có các yêu cầu cụ thể có sẵn cho các nguồn nội bộ
- Tốn thời gian để đào tạo các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài
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. Người chú thích dữ liệu là những chuyên gia được đào tạo có chuyên môn phù hợp cần thiết để thực hiện công việc. Mặc dù chú thích dữ liệu có thể là một trong những nhiệm vụ dành cho nhóm nhân tài nội bộ của bạn, nhưng đây là công việc chuyên môn duy nhất dành cho người chú thích dữ liệu. Điều này tạo nên sự khác biệt lớn vì người chú thích sẽ biết phương pháp chú thích nào hiệu quả nhất cho các loại dữ liệu cụ thể, cách tốt nhất để chú thích dữ liệu số lượng lớn, làm sạch dữ liệu phi cấu trúc, chuẩn bị nguồn mới cho nhiều loại tập dữ liệu khác nhau, 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.
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.
[Cũng đọc: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về chú thích dữ liệu: Mẹo và phương pháp hay nhất]
