AI 모델을 개발하는 것은 비용이 많이 듭니까? 많은 회사에서 단순한 AI 모델을 개발한다는 단순한 아이디어로 인해 이를 개발하는 데 수백만 달러가 필요할 것이라고 가정할 수 있습니다. 종종 그것들도 사실로 판명됩니다. 그러나 발생하는 모든 비용은 상당한 수익을 제공해야 합니다. 그것이 당신이 무언가에 현명하게 투자했다는 것을 알 수 있는 유일한 방법입니다.
그러나 과실, 계산 착오 또는 잘못된 의사 결정으로 인해 발생하는 비용 관리자나 사업주가 몇 가지 있습니다. 관리자가 저지르는 이러한 주요 실수 중 하나는 내부 데이터 리소스와 팀 구성원이 데이터 세트에 주석을 달거나 전체 프로세스를 아웃소싱하는 것을 선호할지 여부를 결정하는 것입니다.
이 아이디어는 데이터 주석 프로젝트 아웃소싱과 관련된 비용을 절감하려는 의도에서 비롯된 것이지만, 결국 장기적으로 더 많은 비용을 지출하게 만드는 여러 요소와 접점을 간과하는 경우가 많습니다. 많은 이해 관계자는 내부 데이터 주석 모듈을 선호하면 비용을 절감하고 적절한 예산으로 AI 개발 프로젝트를 완료하는 데 도움이 될 것이라고 오해하고 있습니다. 그러나 비용이 발생하기 시작합니다.
이러한 결정으로 인해 관리자는 적절한 데이터 세트 또는 데이터 생성 접점의 부족, 관련 데이터의 부재, 비정형 및 비정형 데이터의 풍부, 데이터에 주석을 달도록 팀 구성원을 교육하기 위한 간접비, 주석 소프트웨어 임대 또는 구매 등 여러 가지 이유로 손실을 입어야 합니다. , 그리고 더.
장기적으로 그들은 전체 프로젝트를 아웃소싱하는 데 지출하는 것보다 두 배 이상을 지출하게 됩니다. 따라서 데이터 주석 공급업체를 선택해야 하는지 아니면 사내 팀을 구성해야 하는지에 대해 여전히 딜레마에 빠진 사람이라면 여기 몇 가지 놀라운 통찰력이 있습니다.
데이터 주석 프로젝트를 아웃소싱해야 하는 4가지 이유
전문가 데이터 주석가
명백한 것부터 시작합시다. 데이터 주석자 작업을 수행하는 데 필요한 올바른 도메인 전문 지식을 갖춘 훈련된 전문가입니다. 데이터 주석은 내부 인재 풀의 작업 중 하나일 수 있지만 데이터 주석가를 위한 유일한 전문 작업입니다. 이는 주석가가 특정 데이터 유형에 가장 적합한 주석 방법, 대량 데이터에 주석을 추가하는 가장 좋은 방법, 구조화되지 않은 데이터 정리, 다양한 데이터 세트 유형에 대한 새 소스 준비 등을 알고 있기 때문에 큰 차이를 만듭니다.민감한 요소가 너무 많기 때문에 데이터 주석가 또는 데이터 공급업체는 수신한 최종 데이터가 흠잡을 데 없고 교육 목적으로 AI 모델에 직접 입력될 수 있는지 확인합니다.
확장성
AI 모델을 개발할 때 항상 불확실한 상태에 있습니다. 더 많은 양의 데이터가 필요할 때나 훈련 데이터 준비를 잠시 일시 중지해야 할 때를 알 수 없습니다. 확장성은 AI 개발 프로세스가 원활하게 진행되도록 하는 데 중요하며 이러한 원활함은 사내 전문가만으로는 달성할 수 없습니다.
동적 요구 사항을 충족하고 필요한 양의 데이터 세트를 지속적으로 제공할 수 있는 것은 전문 데이터 주석가뿐입니다. 이 시점에서 데이터 세트를 제공하는 것이 핵심이 아니라 기계 공급 가능한 데이터 세트를 제공하는 것이 중요하다는 점도 기억해야 합니다.
명백한 것부터 시작합시다. 내부 편견 제거
생각해보면 조직은 터널 비전에 사로잡혀 있습니다. 프로토콜, 프로세스, 워크플로, 방법론, 이데올로기, 업무 문화 등의 제약을 받는 모든 직원이나 팀 구성원은 다소 중복되는 믿음을 가질 수 있습니다. 그리고 이러한 만장일치로 데이터에 주석을 추가할 때 편견이 들어올 가능성이 분명히 있습니다.
그리고 어떤 편견도 AI 개발자에게 좋은 소식을 전한 적이 없습니다. 편향의 도입은 기계 학습 모델이 특정 신념에 치우쳐 있으며 예상대로 객관적으로 분석된 결과를 제공하지 않는다는 것을 의미합니다. 편견은 비즈니스에 대한 나쁜 평판을 가져올 수 있습니다. 그렇기 때문에 이와 같은 민감한 주제를 지속적으로 관찰하고 시스템에서 편견을 식별하고 제거하기 위해 새로운 눈이 필요합니다.
훈련 데이터 세트는 편향이 생길 수 있는 가장 초기 소스 중 하나이므로 데이터 주석가가 편향을 완화하고 객관적이고 다양한 데이터를 제공하도록 하는 것이 이상적입니다.
우수한 품질의 데이터세트
아시다시피 AI는 평가할 수 없습니다. 훈련 데이터 세트 품질이 좋지 않다고 알려주세요. 그들은 단지 그들이 먹인 모든 것에서 배웁니다. 그렇기 때문에 품질이 좋지 않은 데이터를 제공하면 관련성이 없거나 좋지 않은 결과가 나옵니다.
데이터세트를 생성하기 위한 내부 소스가 있는 경우 관련성이 없거나 부정확하거나 불완전한 데이터세트를 컴파일할 가능성이 매우 높습니다. 내부 데이터 접점은 진화하는 측면이 있으며 이러한 엔터티에 기반한 교육 데이터 준비는 AI 모델을 약하게 만들 수 있습니다.또한 주석이 달린 데이터의 경우 팀 구성원이 해야 할 일에 정확하게 주석을 달지 않을 수 있습니다. 잘못된 색상 코드, 확장된 경계 상자 등으로 인해 기계는 완전히 의도하지 않은 새로운 것을 가정하고 학습할 수 있습니다.
이것이 바로 데이터 주석가가 뛰어난 점입니다. 그들은 이 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업을 수행하는 데 능숙합니다. 그들은 잘못된 주석을 찾아내고 SME가 중요한 데이터에 주석을 달도록 하는 방법을 알고 있습니다. 이것이 데이터 공급업체로부터 항상 최고 품질의 데이터 세트를 얻는 이유입니다.
데이터세트를 생성하기 위한 내부 소스가 있는 경우 관련성이 없거나 부정확하거나 불완전한 데이터세트를 컴파일할 가능성이 매우 높습니다. 내부 데이터 접점은 진화하는 측면이 있으며 이러한 엔터티에 기반한 교육 데이터 준비는 AI 모델을 약하게 만들 수 있습니다.최대 포장
이러한 요소 외에도 데이터 주석을 공급업체 및 전문가에게 아웃소싱할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 시간입니다. AI 개발은 복잡하며 다양한 작업과 요구 사항을 수행해야 합니다. 데이터 주석은 팀 구성원에 대한 또 다른 추가 책임입니다. 아웃소싱하면 비즈니스 및 프로젝트에 실제로 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
요컨대, 데이터 주석 프로젝트를 아웃소싱하면 내부 생산성을 높이고 출시 시간을 단축하며 결과를 테스트하고 알고리즘을 최적화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 더 많은 시간을 절약하려면 데이터 주석에 필요한 모든 사항에 대해 당사에 문의하십시오.
우리의 앙상블 팀에는 AI 프로젝트를 위한 최고 품질의 데이터 세트를 제공하기 위해 노력하는 중소기업, 베테랑 프로젝트 관리자, 데이터 과학자 등이 포함됩니다. 지금 상담하세요.
