Mengembangkan model AI itu mahal, bukan? Bagi banyak perusahaan, gagasan untuk mengembangkan model AI sederhana saja dapat mendorong mereka untuk berasumsi bahwa mereka membutuhkan jutaan dolar untuk mengembangkannya. Seringkali, mereka ternyata benar juga. Namun, setiap biaya yang Anda keluarkan harus memberi Anda pengembalian yang signifikan. Itulah satu-satunya cara Anda tahu bahwa Anda telah berinvestasi dalam sesuatu dengan bijak.
Tetapi ada beberapa biaya yang dikeluarkan oleh manajer atau pemilik bisnis karena kelalaian, salah perhitungan, atau pengambilan keputusan yang buruk. Salah satu kesalahan besar yang dilakukan manajer adalah memutuskan apakah akan memilih sumber daya data internal dan anggota tim untuk membuat anotasi pada kumpulan data mereka atau mengalihdayakan seluruh proses.
Meskipun ide ini berasal dari niat untuk menghemat biaya yang terlibat dalam outsourcing proyek anotasi data, mereka sering mengabaikan beberapa faktor dan titik sentuh yang pada akhirnya membuat mereka menghabiskan lebih banyak dalam jangka panjang. Banyak pemangku kepentingan berada di bawah kesalahpahaman bahwa memilih modul anotasi data internal akan membantu mereka menghemat biaya dan menyelesaikan proyek pengembangan AI dengan anggaran yang layak. Namun, di situlah biaya mulai bermunculan.
Keputusan tersebut memaksa manajer untuk mengalami kerugian karena beberapa alasan termasuk kurangnya set data yang memadai atau titik sentuh pembuatan data, tidak adanya data yang relevan, banyak data yang tidak terstruktur dan tidak bersih, biaya overhead untuk melatih anggota tim untuk membuat anotasi data, menyewa atau membeli perangkat lunak anotasi. , dan banyak lagi.
Dalam jangka panjang, mereka akhirnya menghabiskan dua kali atau lebih dari apa yang akan mereka keluarkan untuk outsourcing seluruh proyek. Jadi, jika Anda adalah seseorang yang masih dalam dilema apakah Anda harus mencari vendor anotasi data atau membentuk tim internal, berikut adalah beberapa wawasan yang membuka mata.
4 Alasan Anda Perlu Mengalihdayakan Proyek Anotasi Data Anda
Annotator Data Pakar
Mari kita mulai dengan yang sudah jelas. Annotator data adalah profesional terlatih yang memiliki keahlian domain yang tepat yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan itu. Meskipun anotasi data dapat menjadi salah satu tugas untuk kumpulan bakat internal Anda, ini adalah satu-satunya pekerjaan khusus untuk annotator data. Hal ini membuat perbedaan besar karena annotator akan mengetahui metode anotasi yang paling cocok untuk tipe data tertentu, cara terbaik untuk membuat anotasi pada data massal, membersihkan data tidak terstruktur, menyiapkan sumber baru untuk beragam tipe kumpulan data, dan banyak lagi.Dengan begitu banyak faktor sensitif yang terlibat, annotator data atau vendor data Anda akan memastikan bahwa data akhir yang Anda terima sempurna dan dapat langsung dimasukkan ke dalam model AI Anda untuk tujuan pelatihan.
Skalabilitas
Saat Anda mengembangkan model AI, Anda selalu berada dalam ketidakpastian. Anda tidak pernah tahu kapan Anda mungkin membutuhkan lebih banyak volume data atau kapan Anda perlu menjeda persiapan data pelatihan untuk sementara waktu. Skalabilitas adalah kunci dalam memastikan proses pengembangan AI Anda berjalan dengan lancar dan kelancaran ini tidak dapat dicapai hanya dengan profesional internal Anda.
Hanya annotator data profesional yang dapat memenuhi tuntutan dinamis dan secara konsisten memberikan volume set data yang diperlukan. Pada titik ini, Anda juga harus ingat bahwa pengiriman kumpulan data bukanlah kuncinya, tetapi pengiriman kumpulan data yang dapat dimasukkan ke mesin adalah kuncinya.
Mari kita mulai dengan yang sudah jelas. Hilangkan Bias Internal
Sebuah organisasi terjebak dalam visi terowongan jika Anda memikirkannya. Terikat oleh protokol, proses, alur kerja, metodologi, ideologi, budaya kerja, dan banyak lagi, setiap karyawan atau anggota tim dapat memiliki sedikit banyak kepercayaan yang tumpang tindih. Dan ketika kekuatan bulat seperti itu bekerja pada data anotasi, pasti ada kemungkinan bias merayap masuk.
Dan tidak ada bias yang membawa kabar baik bagi pengembang AI mana pun di mana pun. Pengenalan bias berarti model pembelajaran mesin Anda cenderung ke arah keyakinan tertentu dan tidak memberikan hasil yang dianalisis secara objektif seperti yang seharusnya. Bias dapat memberi Anda reputasi buruk untuk bisnis Anda. Itulah mengapa Anda membutuhkan sepasang mata yang segar untuk terus mencari subjek sensitif seperti ini dan terus mengidentifikasi dan menghilangkan bias dari sistem.
Karena set data pelatihan adalah salah satu sumber bias paling awal yang dapat menyusup, sangat ideal untuk membiarkan annotator data bekerja dalam mengurangi bias dan memberikan data yang objektif dan beragam.
Kumpulan data kualitas unggul
Seperti yang Anda tahu, AI tidak memiliki kemampuan untuk menilai set data pelatihan dan beri tahu kami bahwa kualitasnya buruk. Mereka hanya belajar dari apa pun yang mereka makan. Itu sebabnya ketika Anda memberi makan data berkualitas buruk, mereka menghasilkan hasil yang tidak relevan atau buruk.
Saat Anda memiliki sumber internal untuk menghasilkan kumpulan data, kemungkinan besar Anda akan mengompilasi kumpulan data yang tidak relevan, salah, atau tidak lengkap. Titik kontak data internal Anda adalah aspek yang berkembang dan mendasarkan persiapan data pelatihan pada entitas tersebut hanya dapat membuat model AI Anda lemah.Selain itu, dalam hal data beranotasi, anggota tim Anda mungkin tidak memberi anotasi dengan tepat seperti yang seharusnya mereka lakukan. Kode warna yang salah, kotak pembatas yang diperpanjang, dan banyak lagi dapat menyebabkan mesin mengasumsikan dan mempelajari hal-hal baru yang sama sekali tidak disengaja.
Di situlah annotator data unggul. Mereka hebat dalam melakukan tugas yang menantang dan memakan waktu ini. Mereka dapat menemukan anotasi yang salah dan mengetahui cara melibatkan UKM dalam membuat anotasi pada data penting. Inilah sebabnya mengapa Anda selalu mendapatkan dataset kualitas terbaik dari vendor data.
Saat Anda memiliki sumber internal untuk menghasilkan kumpulan data, kemungkinan besar Anda akan mengompilasi kumpulan data yang tidak relevan, salah, atau tidak lengkap. Titik kontak data internal Anda adalah aspek yang berkembang dan mendasarkan persiapan data pelatihan pada entitas tersebut hanya dapat membuat model AI Anda lemah.Wrapping Up
Terlepas dari faktor-faktor ini, keuntungan utama yang akan Anda miliki saat Anda mengalihdayakan anotasi data ke vendor dan pakar adalah waktu. Pengembangan AI rumit dan Anda akan memiliki beragam tugas dan persyaratan untuk dikerjakan. Anotasi data adalah tanggung jawab tambahan lainnya untuk anggota tim Anda. Saat Anda melakukan outsourcing, Anda dapat membiarkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk tugas-tugas yang benar-benar penting bagi bisnis dan proyek Anda.
Singkatnya, outsourcing proyek anotasi data Anda dapat membantu Anda meningkatkan produktivitas internal, memiliki waktu lebih cepat untuk memasarkan, menawarkan lebih banyak waktu untuk menguji hasil Anda dan mengoptimalkan algoritme, dan banyak lagi. Jika Anda ingin menghemat lebih banyak waktu, hubungi kami untuk semua kebutuhan anotasi data Anda.
Tim ensemble kami melibatkan UKM, manajer proyek veteran, ilmuwan data, dan banyak lagi yang bekerja untuk memberikan kumpulan data kualitas terbaik untuk proyek AI Anda. Bicaralah dengan kami sekarang.
