2020년에 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.
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 라벨링 | 아웃소싱 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 라벨링 및 주석을 아웃소싱하면 ML 모델 개발에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 숙련된 주석 작성자의 가용성은 문제 해결에도 도움이 될 수 있습니다. |
| 트레이닝 | |
| 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. |
| 보안 | |
| 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. |
| Time | |
| 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. |
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
데이터 주석 프로젝트를 아웃소싱해야 하는 4가지 이유
전문가 데이터 주석가
당연한 것부터 시작해 보겠습니다. 데이터 주석자는 해당 작업을 수행하는 데 필요한 적절한 도메인 전문 지식을 갖춘 훈련된 전문가입니다. 데이터 주석은 내부 인재 풀의 작업 중 하나가 될 수 있지만, 이는 데이터 주석자에게는 유일한 전문화된 작업입니다. 주석자는 특정 데이터 유형에 가장 적합한 주석 방법, 대량 데이터에 주석을 달고, 비정형 데이터를 정리하고, 다양한 데이터 세트 유형에 대한 새로운 소스를 준비하는 방법 등을 알 수 있으므로 이는 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.
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.
[또한 읽기: 데이터 주석 초보자 가이드: 팁 및 모범 사례]
