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.
Khi rào cản thu thập dữ liệu hữu ích từ một số nguồn giảm bớt trong những năm qua, các doanh nghiệp đang mở đường để phát triển các giải pháp AI thế hệ tiếp theo. Vì các công cụ dựa trên AI giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tối ưu để tăng trưởng, nên họ cần dữ liệu được gắn nhãn và chú thích chính xác. Ghi nhãn dữ liệu và chú thích tạo thành một phần của quá trình tiền xử lý dữ liệu, trong đó các đối tượng quan tâm được gắn thẻ hoặc gắn nhãn với thông tin có liên quan, giúp đào tạo thuật toán ML.
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.
Ghi nhãn Dữ liệu Nội bộ so với Ghi nhãn Dữ liệu Gia công
| Gắn nhãn Dữ liệu Nội bộ | Ghi nhãn Dữ liệu thuê ngoài |
| Mềm dẻo | |
| 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. |
| GIÁ CẢ | |
| 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 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 các chuyên gia 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 vệ | |
| 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
Ưu điểm của việc gia công phần mềm chú thích dữ liệu làm việc với Shaip
Bạn có một nhóm thu thập và chú thích dữ liệu nội bộ xuất sắc, những người có kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp để xử lý số lượng lớn dữ liệu. Ngoài ra, bạn không thấy trước khả năng dữ liệu bổ sung cho dự án của mình và cơ sở hạ tầng của bạn có thể xử lý dữ liệu làm sạch và ghi nhãn một cách chính xác.
Nếu bạn có thể đáp ứng các tiêu chí này, chắc chắn bạn sẽ xem xét nhóm nội bộ của bạn để thực hiện các nhu cầu ghi nhãn và chú thích dữ liệu của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn không có năng lực nội bộ, bạn nên cân nhắc việc nhờ chuyên gia trợ giúp từ các nhà lãnh đạo trong ngành như Shaip.
Một số lợi thế làm việc với Shaip là:
Tự do tập trung vào công việc phát triển cốt lõi
Một trong những phần khó khăn nhưng quan trọng của việc đào tạo mô hình ML là đầu tiên chuẩn bị các bộ dữ liệu. Khi các nhà khoa học dữ liệu tham gia vào việc làm sạch và gắn nhãn dữ liệu, nó sẽ chuyển thời gian chất lượng của họ thành các nhiệm vụ dư thừa. Kết quả là, chu trình phát triển sẽ bắt đầu gặp trục trặc vì các quá trình chồng chéo có thể bị trì hoãn.
Khi quy trình được thuê ngoài, nó hợp lý hóa toàn bộ hệ thống và đảm bảo rằng quá trình phát triển diễn ra đồng thời. Ngoài ra, với việc Shaip đảm nhận nhu cầu gắn nhãn dữ liệu của bạn, nhóm nội bộ của bạn có thể tập trung vào năng lực cốt lõi của họ là xây dựng các giải pháp dựa trên AI mạnh mẽ.
Đảm bảo chất lượng
Khi có một đội ngũ chuyên gia ghi nhãn dữ liệu tận tâm, được đào tạo và có kinh nghiệm làm việc riêng cho dự án của bạn, bạn có thể yên tâm nhận được công việc chất lượng cao đúng thời hạn. Shaip cung cấp khả năng ghi nhãn dữ liệu nâng cao cho các dự án ML và AI bằng cách tận dụng kinh nghiệm làm việc trên các tập dữ liệu đa dạng và xây dựng dựa trên khả năng ghi nhãn dữ liệu của chúng.
Khả năng xử lý số lượng dữ liệu lớn
Ghi nhãn dữ liệu là một công việc đòi hỏi nhiều lao động và như vậy, một dự án AI điển hình sẽ yêu cầu hàng nghìn tập dữ liệu được gắn nhãn và chú thích chính xác. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu phụ thuộc phần lớn vào loại dự án và sự gia tăng nhu cầu này có thể làm tăng các mốc quan trọng của các nhóm nội bộ của bạn. Hơn nữa, khi khối lượng dữ liệu tăng lên, bạn cũng có thể được yêu cầu tìm nguồn thành viên từ các nhóm khác để được hỗ trợ, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng công việc.
Với Shaip, bạn có thể tận hưởng sự hỗ trợ liên tục từ các nhóm chuyên dụng có chuyên môn và kinh nghiệm để xử lý các thay đổi đối với khối lượng dữ liệu. Ngoài ra, họ có các nguồn lực và kỹ năng để mở rộng quy mô cùng với dự án của bạn một cách dễ dàng.
Hợp tác với Shaip là quyết định tốt nhất cho sự thành công của dự án của bạn. Chúng tôi đã đào tạo các chuyên gia ghi nhãn và chú thích dữ liệu, những người có nhiều năm kinh nghiệm xử lý các tập dữ liệu đa dạng đòi hỏi nhu cầu ghi nhãn dữ liệu cụ thể. Với Shaip, bạn có thể nhận được các chú thích chất lượng cao một cách nhanh chóng, chính xác và trong phạm vi ngân sách của bạn.
[Cũng đọc: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về chú thích dữ liệu: Mẹo và phương pháp hay nhất]
