훈련 데이터를 준비하는 것은 기계 학습 개발 프로세스에서 흥미롭거나 어려운 단계일 수 있습니다. 사내 팀 구성원을 통해 교육 데이터를 직접 컴파일하는 경우에는 어렵고 전체 프로세스를 아웃소싱하는 경우에는 정말 흥미진진합니다.
아시다시피 훈련 데이터 준비는 계층화되고 지루하며 시간이 많이 걸립니다. 올바른 소스와 방법을 선택하는 것부터 데이터를 추출하는 것, 데이터를 정리하고 정확하게 레이블을 지정하는 것까지 작업은 끝이 없습니다. 사내 인재 풀에서 이를 수행할 때 많은 간접비와 숨겨진 비용을 지출할 뿐만 아니라 그들의 생산적인 시간도 많이 차지하게 됩니다.
그렇기 때문에 데이터 라벨링 아웃소싱은 기계 학습 개발자와 설계자가 고품질 데이터에 적시에 액세스할 수 있도록 보장하므로 이 분야에서 이상적인 대안으로 간주됩니다. 그러나 올바른 데이터 라벨링 공급업체를 어떻게 선택합니까? 최고의 데이터 라벨링 회사로 가득 찬 시장에서 어떤 회사와 협력해야 하는지 어떻게 알 수 있습니까?
이 가이드는 올바른 데이터 라벨링 공급업체를 찾는 데 도움이 될 것입니다.
올바른 데이터 라벨링 공급업체를 선택하는 방법
목표 식별 및 정의
올바른 공급업체를 선택하는 것은 생각만큼 복잡하지 않습니다. 프로세스를 원활하게 만드는 것은 대부분 귀하의 손에 달려 있습니다. 그렇기 때문에 첫 번째 단계는 AI 프로젝트의 목표를 식별하는 것입니다. 많은 사업주들이 자신에게 필요한 것이 무엇인지 막연한 생각만 하고 결국 공급업체로부터 일반적인 기대치를 설정하게 됩니다.
이는 관련된 양 당사자 사이에 혼란을 초래하여 공급업체가 제공해야 하는 데이터 세트 유형에 대한 정보나 통찰력을 거의 얻지 못하게 됩니다. 아이러니하게도 이렇게 하면 전체 프로세스도 느려집니다. 따라서 첫 번째 단계는 팀과 함께 앉아서 AI 목표를 식별하는 것입니다. SoP를 기록하고 일정, 데이터 양, 선호하는 가격 전략 등을 포함한 모든 요구 사항을 명확하게 언급하십시오.
팀의 확장자로서의 공급업체
데이터 레이블링 공급업체와 협력하기로 결정하면 즉시 사내 팀의 확장자가 됩니다. 즉, 그들과의 의사 소통이 엄격하고 간소화됩니다.
그렇기 때문에 비즈니스 요구 사항과 표준에 쉽게 맞는 데이터 레이블링 공급업체를 찾아야 합니다. 그들은 모델 개발 및 테스트 방법론, 시간대, 루틴, 운영 프로토콜 등에 대해 편안하고 익숙해야 하며 프로세스 기간 동안 팀 구성원으로 협력해야 합니다.
맞춤형 배송 모듈
정의된 훈련 데이터 요구 사항은 없습니다. 유동적이고 역동적입니다. 때로는 단기간에 방대한 양의 데이터가 필요할 수도 있고, 다른 경우에는 지속적인 기간 동안 최소한의 데이터가 필요할 수도 있습니다. 데이터 레이블링 공급업체는 이러한 요청을 모두 수용하고 정시에 데이터를 제공할 수 있어야 합니다. 또한 필요할 때마다 볼륨 측면에서 확장 및 축소할 수 있어야 합니다.
데이터 보안 및 프로토콜
이는 데이터 라벨링 공급업체를 선택하는 데 중요합니다. 공급업체는 데이터 보안, 기밀성 및 규정 준수 프로토콜을 귀하와 동일한 방식으로 취급해야 합니다. GDPR, HIPAA 등과 같은 모든 데이터 규제 요구 사항을 충족해야 합니다. 의료 데이터를 다루는 경우 다음 사항에 대해 문의하십시오. 데이터 비식별화 프로세스뿐만 아니라. 또한 데이터 보안 및 민감도를 적절히 준수하여 밀폐된 작업 환경을 구현해야 합니다.
재판을 받으러 가다
선정된 데이터 공급업체의 운영 및 협업 방식에 대한 아이디어를 완전히 얻으려면 짧은 평가판을 사용해 보십시오. 유료 샘플 프로젝트에 등록하고 요구 사항을 공유하십시오. 그들의 업무 윤리, 응답 시간, 적시성, 최종 데이터 세트의 품질, 운영 방법론, 유연성 및 기타 요소를 평가하여 그들과 협력하는 것이 AI 개발 프로세스에 유익한지 확인하십시오.
이는 기술적인 전문성을 평가하기 위한 것이 아니라 업무 태도와 협업 방식을 분석하기 위한 것입니다. 결국 이러한 속성과 특성은 도메인 지식과 전문 지식보다 더 중요합니다. 위험 신호를 확인하고 부적격 후보를 제거하십시오. 이것은 의사 결정 과정을 단순화할 것입니다.
가격 전략
이제 이 점은 유효한 AI 훈련 데이터 예산이 준비되었다는 가정 하에 논의됩니다. 그렇지 않은 경우 유용한 통찰력을 위해 AI 예산 책정에 대한 이 기사를 확인하는 것이 좋습니다.
예산을 파악했다면 투명한 가격 책정 모델을 가진 데이터 라벨링 공급업체를 찾으십시오. 이를 통해 요구 사항을 확장할 때 AI 교육 데이터에 대한 지출을 쉽게 계산할 수 있습니다. 그들과 협업하기 전에 시간, 작업 또는 프로젝트별로 비용을 청구하는지 질문하십시오. 또한 계약 요구 사항 및 협업 조건에 대한 통찰력을 얻어 현재 진행 중인 작업을 명확하게 이해할 수 있습니다. 게다가, 아주 짧은 시간에 데이터 세트가 필요하거나 기타 그러한 조항이 필요한 경우 추가 요금이 있는지 알아두는 것도 좋습니다.
최대 포장
올바른 데이터 라벨링 공급업체를 보유하면 AI 프로젝트에 놀라운 성과를 거둘 수 있습니다. 생산성 최적화에서 출시 시간 최소화에 이르기까지 올바른 데이터 라벨링 공급업체가 있으면 실제로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
이제 다음 데이터 공급업체를 선택하는 방법에 대해 더 잘 알게 되셨습니다. 여전히 프로세스를 단순화하고 많은 노력 없이 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링 공급업체를 얻으려면 우리와 함께 터치?
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