데이터 주석

사내 또는 아웃소싱 데이터 주석 – 어느 쪽이 더 나은 AI 결과를 제공합니까?

2020에서, 1.7MB의 데이터 사람들에 의해 매초 만들어졌습니다. 그리고 같은 해에 우리는 2.5년에 매일 거의 2020조에 달하는 데이터 바이트를 생성했습니다. 데이터 과학자들은 2025년까지 사람들이 거의 463 엑사 바이트 매일의 데이터. 그러나 기업에서 유용한 통찰력을 얻거나 기계 학습 도구를 개발하는 데 모든 데이터를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

데이터 주석 여러 소스에서 유용한 데이터를 수집하는 장애물이 수년에 걸쳐 완화됨에 따라 기업은 차세대 AI 솔루션을 개발하기 위한 길을 닦고 있습니다. AI 기반 도구는 기업이 성장을 위한 최적의 결정을 내리는 데 도움이 되므로 정확하게 레이블이 지정되고 주석이 달린 데이터가 필요합니다. 데이터 라벨링 주석은 데이터 전처리의 일부를 형성합니다. 여기서 관심 객체는 ML 알고리즘을 훈련하는 데 도움이 되는 관련 정보로 태그를 지정하거나 레이블을 지정합니다.

그러나 기업이 AI 모델 개발을 고려하고 있을 때 사내 또는 ML 모델의 결과에 영향을 미칠 수 있는 어려운 결정을 내려야 하는 때가 올 것입니다. 아웃소싱 데이터 라벨링. 귀하의 결정은 프로젝트의 개발 프로세스, 예산, 성과 및 성공에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 둘 다 비교하고 둘 다의 장점과 단점을 알아보도록 합시다.

사내 데이터 라벨링 대 아웃소싱 데이터 라벨링

사내 데이터 라벨링아웃소싱 데이터 라벨링
  유연성
프로젝트가 간단하고 특정 요구 사항이 없는 경우 사내 데이터 라벨링 팀은 목적을 달성할 수 있습니다.수행 중인 프로젝트가 매우 구체적이고 복잡하며 특정 레이블 지정 요구 사항이 있는 경우 데이터 레이블 지정 요구 사항을 아웃소싱하는 것이 좋습니다.
가격
사내 데이터 레이블 지정 및 주석은 인프라를 구축하고 직원을 교육하는 데 상당한 비용이 소요될 수 있습니다.데이터 라벨링을 아웃소싱하면 품질과 정확성을 손상시키지 않으면서 필요에 맞는 합리적인 가격 계획을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
관리 데이터 주석 또는 라벨링 팀은 특히 시간, 돈 및 리소스에 대한 투자가 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다.

데이터 레이블 지정 및 주석을 아웃소싱하면 ML 모델 개발에 집중할 수 있습니다.

또한 숙련된 어노테이터가 있으면 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다.

교육 (Training)
정확한 데이터 레이블을 지정하려면 주석 도구 사용에 대한 직원 교육이 많이 필요합니다. 따라서 사내 교육 팀에 많은 시간과 돈을 투자해야 합니다.아웃소싱에는 교육 비용이 필요하지 않습니다. 데이터 라벨링 서비스 제공업체는 도구, 프로젝트 요구 사항 및 방법에 적응할 수 있는 숙련되고 경험 많은 직원을 고용하기 때문입니다.
경비
사내 데이터 레이블링은 프로젝트 세부 정보가 제XNUMX자와 공유되지 않기 때문에 데이터 보안을 강화합니다.아웃소싱 데이터 주석 작업은 사내만큼 안전하지 않습니다. 엄격한 보안 프로토콜을 갖춘 인증된 서비스 제공업체를 선택하는 것이 솔루션입니다.
시간
사내 데이터 레이블링은 방법, 도구 및 프로세스에 대해 팀을 교육하는 데 걸리는 시간이 길기 때문에 아웃소싱 작업보다 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다.정확한 데이터 라벨링을 위한 시설이 잘 구축되어 있으므로 배포 시간을 단축하는 서비스 제공업체에 데이터 라벨링을 아웃소싱하는 것이 좋습니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

사내 데이터 주석이 더 적합한 경우는 언제입니까?

데이터 레이블 지정 아웃소싱에는 여러 가지 이점이 있지만 내부 데이터 레이블 지정이 아웃소싱보다 더 합리적인 경우가 있습니다. 당신은 선택할 수 있습니다 사내 데이터 주석 언제:

  • 사내 팀이 대용량 데이터를 처리할 수 없음
  • 회사 직원만 아는 독점 제품
  • 프로젝트에는 내부 소스에서 사용할 수 있는 특정 요구 사항이 있습니다.
  • 외부 서비스 공급자를 교육하는 데 시간이 많이 소요됨 

아웃소싱 데이터 주석 작업의 장점 Shaip

많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 적절한 기술과 경험을 갖춘 우수한 사내 데이터 수집 및 주석 팀이 있습니다. 또한 프로젝트에 대한 추가 데이터 기능은 예상하지 못하며 인프라는 데이터 정리 및 레이블 지정을 정확하게 처리할 수 있습니다.

이러한 기준을 충족할 수 있다면 의심할 여지 없이 사내 팀에서 데이터 레이블 지정 및 주석 요구 사항을 수행하는 것을 고려할 것입니다. 그러나 사내 역량이 없다면 Shaip과 같은 업계 리더로부터 전문가의 도움을 받는 것을 고려해야 합니다.

의 일부 장점 Shaip과의 협력은 다음과 같습니다.

핵심 개발 작업에 집중할 수 있는 자유

ML 모델 훈련의 도전적이지만 중요한 부분 중 하나는 먼저 데이터 세트를 준비하는 것입니다. 데이터 과학자가 데이터를 정리하고 레이블을 지정하는 데 참여할 때 양질의 시간을 중복 작업을 수행하는 데 집중합니다. 결과적으로 겹치는 프로세스가 지연될 수 있으므로 개발 주기에 결함이 발생하기 시작합니다.

프로세스를 아웃소싱하면 전체 시스템을 간소화하고 개발 프로세스가 동시에 발생하도록 합니다. 또한 Shaip이 데이터 레이블 지정 요구 사항을 수행하면 사내 팀이 강력한 AI 기반 솔루션을 구축하는 핵심 역량에 집중할 수 있습니다. 

품질 보증

귀하의 프로젝트에만 전념하고 훈련을 받고 경험이 풍부한 데이터 라벨링 전문가 팀이 있으면 고품질 작업을 적시에 제공받을 수 있습니다. Shaip은 다양한 데이터 세트에 대한 작업 경험을 활용하고 데이터 레이블 지정 기능을 구축하여 ML 및 AI 프로젝트를 위한 향상된 데이터 레이블 지정을 제공합니다. 

대용량 데이터 처리 능력

데이터 라벨링 노동 집약적 인 작업이므로 일반적인 AI 프로젝트에서는 수천 개의 데이터 세트에 레이블을 지정하고 주석을 추가해야 합니다. 그러나 데이터의 양은 주로 프로젝트 유형에 따라 다르며 이러한 수요 증가는 사내 팀의 이정표를 증가시킬 수 있습니다. 또한 데이터 양이 증가하면 지원을 위해 다른 팀의 구성원을 소싱해야 할 수도 있으며, 이는 작업 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.

Shaip을 사용하면 데이터 볼륨의 변경 사항을 처리할 수 있는 전문 지식과 경험을 갖춘 전담 팀의 지속적인 지원을 받을 수 있습니다. 또한 프로젝트에 따라 손쉽게 확장할 수 있는 리소스와 기술이 있습니다.

Shaip과의 파트너십은 프로젝트 성공을 위한 최선의 결정입니다. 우리는 특정 데이터 라벨링 요구 사항을 필요로 하는 다양한 데이터 세트를 처리한 수년간의 경험을 가진 데이터 라벨링 및 주석 전문가를 교육했습니다. Shaip을 사용하면 예산 내에서 신속하고 정확하게 고품질 주석을 받을 수 있습니다.

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