Dalam 2020, 1.7 MB data diciptakan setiap detik oleh manusia. Dan pada tahun yang sama, kami menghasilkan hampir 2.5 triliun byte data setiap hari pada tahun 2020. Ilmuwan data memperkirakan bahwa pada tahun 2025, orang akan menghasilkan hampir 463 exabyte dari data harian. Namun, tidak semua data dapat digunakan oleh bisnis untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat atau mengembangkan alat pembelajaran mesin.
Namun, ketika perusahaan mempertimbangkan untuk mengembangkan model AI, akan tiba saatnya mereka harus mengambil keputusan sulit – keputusan yang dapat memengaruhi hasil model ML – internal atau pelabelan data yang dialihdayakan. Keputusan Anda dapat memengaruhi proses pengembangan, anggaran, kinerja, dan keberhasilan proyek. Jadi mari kita bandingkan keduanya dan kenali kelebihan dan kekurangan keduanya.
Pelabelan Data Internal Vs Pelabelan Data Outsourcing
| Pelabelan Data Internal | Pelabelan Data yang Dialihdayakan |
| keluwesan | |
| Jika proyeknya sederhana dan tidak memiliki persyaratan khusus, maka pelabelan data internal tim dapat mencapai tujuan. | Jika proyek yang Anda lakukan cukup spesifik dan kompleks serta memiliki kebutuhan pelabelan khusus, disarankan untuk mengalihdayakan kebutuhan pelabelan data Anda. |
| Harga | |
| Pelabelan dan anotasi data internal bisa sangat mahal untuk membangun infrastruktur dan melatih karyawan. | Pelabelan data outsourcing hadir dengan kebebasan untuk memilih paket harga yang wajar untuk kebutuhan Anda tanpa mengurangi kualitas dan akurasi. |
| Pengelolaan | |
| Mengelola a anotasi data atau tim pelabelan dapat menjadi tantangan, terutama karena memerlukan investasi waktu, uang, dan sumber daya. | Mengalihdayakan pelabelan dan anotasi data dapat membantu Anda fokus pada pengembangan model ML. Selain itu, ketersediaan anotator berpengalaman juga dapat membantu dalam memecahkan masalah. |
| Pelatihan | |
| Pelabelan data yang akurat membutuhkan pelatihan staf yang sangat banyak dalam menggunakan alat anotasi. Jadi, Anda harus menghabiskan banyak waktu dan uang untuk tim pelatihan internal. | Pengalihdayaan tidak melibatkan biaya pelatihan, karena penyedia layanan pelabelan data mempekerjakan staf terlatih dan berpengalaman yang dapat beradaptasi dengan alat, persyaratan proyek, dan metode. |
| Security | |
| Pelabelan data internal meningkatkan keamanan data, karena detail proyek tidak dibagikan kepada pihak ketiga. | Anotasi data yang dialihdayakan pekerjaan tidak seaman in-house. Memilih penyedia layanan bersertifikat dengan protokol keamanan yang ketat adalah solusinya. |
| Waktu | |
| Pelabelan data internal jauh lebih memakan waktu daripada pekerjaan outsourcing, karena waktu yang dibutuhkan untuk melatih tim tentang metode, alat, dan prosesnya tinggi. | Lebih baik untuk melakukan outsourcing pelabelan data ke penyedia layanan untuk waktu penerapan yang lebih singkat karena mereka memiliki fasilitas yang mapan untuk pelabelan data yang akurat. |
Kapan Anotasi Data Internal Lebih Masuk Akal?
Meskipun ada beberapa manfaat dari outsourcing pelabelan data, ada kalanya pelabelan data internal lebih masuk akal daripada outsourcing. Kamu bisa memilih anotasi data internal kapan:
- Tim internal tidak dapat menangani volume data yang besar
- Produk eksklusif hanya diketahui oleh karyawan perusahaan
- Proyek ini memiliki persyaratan khusus yang tersedia untuk sumber internal
- Memakan waktu untuk melatih penyedia layanan eksternal
4 Alasan Anda Perlu Mengalihdayakan Proyek Anotasi Data Anda
Annotator Data Pakar
Mari kita mulai dengan yang sudah jelas. Anotator data adalah profesional terlatih yang memiliki keahlian domain yang tepat yang dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan tersebut. Meskipun anotasi data dapat menjadi salah satu tugas untuk kumpulan bakat internal Anda, ini adalah satu-satunya pekerjaan khusus untuk anotator data. Ini membuat perbedaan besar karena anotator akan mengetahui metode anotasi apa yang paling cocok untuk tipe data tertentu, cara terbaik untuk membuat anotasi data massal, membersihkan data yang tidak terstruktur, menyiapkan sumber baru untuk berbagai 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.
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.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Kiat dan Praktik Terbaik]
