Аннотации данных — это процесс просмотра необработанных образцов данных и добавления к ним значимых и информативных меток. Данные в этом контексте могут быть любыми типами данных, такими как изображения, видео, аудио и текст. Таким образом, метка данных или тег — это просто идентифицирующий элемент, объясняющий, что такое часть данных. Это первый шаг в разработке модели машинного обучения или ИИ. Маркировка данных обеспечивает контекст, чтобы модель могла извлечь из него уроки.

Поскольку для запуска моделей ИИ требуется большое количество аннотированной информации, многие компании, желающие разработать свои алгоритмы машинного обучения, будут иметь возможность сделать выбор на самом раннем этапе. То есть: создавать ли внутреннюю команду, использовать краудсорсинг или работать с установленным партнером по аутсорсингу.

Внутренняя аннотация данных

Некоторые считают, что создание собственной команды по маркировке данных может дать такие преимущества, как прямой контроль, более высокий уровень безопасности и лучшую защиту их ИС. Однако процесс создания обучающих данных, необходимых для построения моделей ИИ, часто чрезмерно дорог, сложен и требует много времени. Немногие компании могут перенаправить необходимое время и ресурсы, необходимые для найма, обучения и управления профессиональной командой специалистов по маркировке данных. Примите во внимание потребность в дополнительном офисном пространстве и потребность в разработке правильного программного обеспечения и инструментов, и расходы могут быстро возрасти. Кроме того, работа по маркировке данных часто выполняется от проекта к проекту, поэтому придется бороться с высокой текучестью кадров. Это означает новый раунд найма и обучения для каждого проекта.

Поскольку от качества аннотирования данных так много зависит, делать это частью рабочей нагрузки ваших инженеров рискованно. Маркировка больших объемов данных может монополизировать их время или, что еще хуже, не привлечь внимания, которого заслуживает эта ключевая задача. Даже выделенные внутренние ресурсы аннотирования данных могут быть не в состоянии вовремя пометить большие объемы данных, чтобы уложиться в срок проекта, или не иметь достаточной гибкости для управления запросами на добавление различных типов данных или маркировки в набор обучающих данных машинного обучения.

Аннотация данных аутсорсинга

Для подхода «лучшее из обоих миров» многие компании предпочитают работать с внешним специализированным сервисом аннотирования данных. Работа с признанным партнером с хорошей репутацией может помочь компаниям сэкономить деньги без ущерба для качества. В любой конкретной компании, занимающейся маркировкой данных, у этих специалистов работают обученные профессиональные аннотаторы, способные быстро адаптироваться к любым требованиям и знакомые с самыми современными и сложными инструментами аннотирования.

Аутсорсинг позволяет вам формировать долгосрочные отношения с вашим партнером, что может быть особенно полезно, если вы знаете, что со временем будете возвращаться с новыми пакетами данных. Если вы ожидаете сезонного всплеска и вам необходимо увеличить рабочую силу, ваш сторонний партнер может просто переназначить часть своего персонала на вашу учетную запись. Это позволяет избежать трудоемкого процесса найма и обучения только для того, чтобы увольнять людей, когда спрос падает.

Сторонний поставщик аннотаций данных также имеет преимущество в том, что он ориентирован на одного. Команду не тянут в разные стороны, пытаясь вывести продукт на рынок или спроектировать конкретную систему к сроку, установленному клиентом. Менеджеры проектов поставщика аннотаций данных обеспечивают точность, безопасность и своевременность аннотирования данных.

Преимущества аутсорсингового проекта аннотирования данных

Процесс аннотирования данных не только обрабатывается ИИ, но и приносит пользу другим заинтересованным сторонам. Что ж, здесь мы расскажем вам, почему аутсорсинговые аннотации более вероятны для компаний, занимающихся ИИ и машинным обучением.

Получите высококачественные тренировочные данные

Качество и точность наиболее важны при разработке моделей AI и ML. Его качество и точность приходят с опытом, и он также предназначен для решения задач такого типа с профессионалами. Если вы отдаете аннотацию данных на аутсорсинг бизнес-экспертам, вы можете передать свои требования профессионалам. Они делают вашу работу с высоким мастерством и лучшим качеством, а также высокой скоростью. Они объединяют команду и объединяют все аспекты, обеспечивая при этом наилучший уровень аннотаций стандартного уровня при создании высокого уровня данных.

TagX отличается высоким качеством и точностью благодаря сервисам аннотирования данных для машинного обучения и искусственного интеллекта. Для этого хорошо обученная команда проходит несколько проверок качества на отсутствие ошибок. Аутсорсинг аннотирования данных помогает достичь стандартов в каждом проекте, сохраняя при этом ценность и производительность.

Более быстрая доставка

Если вы пытаетесь собрать данные из внутренних источников, ваш проект, скорее всего, предложит доставку быстрее, чем штатный персонал, который уже завершил или включил аннотации нескольких изображений.

Аутсорсинг аннотирования данных поможет вам получать наборы данных более высокого качества в ускоренном темпе. TagX работает с сервисами быстрых аннотаций для маркировки изображений для машинного обучения и получения более качественных результатов. Он помогает принимать решения в режиме реального времени и извлекает максимум информации из данных.

Высокая масштабируемость

Для обучения машин требуется сильно размеченный набор данных, чтобы гарантировать, что модель получает большую часть диапазона, полученного из данных, и обеспечивает точные результаты. И если проект основан на интенсивном обучении, вам нужны крупномасштабные данные, чтобы понять сложность алгоритма и обучить модель для получения соответствующих результатов.

TagX работает над созданием ряда руководств по разрешению данных для ИИ и военных фирм с масштабируемым разрешением. Аутсорсинг аннотирования данных лучше всего подходит для профессионалов, которым дополнительно потребуется набор аннотированных данных. Это лучший способ удовлетворить ваши неопределенные потребности на любом языке.

Безопасность и конфиденциальность данных

Безопасность и сохранность данных имеют первостепенное значение для компаний. Некоторые компании не хотят передавать свой проект аннотирования данных на аутсорсинг только по этой единственной причине. У компаний есть свои опасения по поводу соблюдения конфиденциальности, таких как PHI или PII, и других подобных соображений.

Профессиональные аутсорсинговые компании работают в соответствии с общепринятыми принципами этики и добросовестности. Благодаря своим высоким стандартам и проверенной репутации аутсорсинговые компании, такие как TagX, также были сертифицированы государственными органами.

Службы аннотации данных TagX

Поскольку аннотация данных очень важна для общего успеха ваших проектов ИИ, вам следует тщательно выбирать поставщика услуг. TagX предлагает услуги аннотирования данных для машинного обучения. Имея разнообразный пул аккредитованных специалистов, доступ к самым передовым инструментам, передовым технологиям и проверенным методам работы, мы постоянно стремимся улучшить качество прогнозов алгоритмов ИИ наших клиентов. У нас есть эксперты в этой области, которые разбираются в данных и связанных с ними проблемах, как никто другой. Мы могли бы быть вашими идеальными партнерами, поскольку мы предлагаем такие компетенции, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность за каждый проект или сотрудничество.

Первоначально опубликовано на https://www.tagxdata.com.