ใน 2020, ข้อมูล 1.7 MB ถูกสร้างขึ้นทุกวินาทีโดยผู้คน และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 quintillion data bytes ทุกวันในปี 2020 นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคาดการณ์ว่าภายในปี 2025 ผู้คนจะสร้างใกล้เคียงกับ 463 เอ็กซาไบต์ ของข้อมูลรายวัน อย่างไรก็ตาม ธุรกิจไม่สามารถใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์หรือพัฒนาเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง
เนื่องจากอุปสรรคในการรวบรวมข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากแหล่งต่างๆ ลดลงในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ธุรกิจต่างๆ กำลังปูทางไปสู่การพัฒนาโซลูชัน AI ยุคหน้า เนื่องจากเครื่องมือที่ใช้ AI ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมสำหรับการเติบโต พวกเขาจึงต้องการข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้อง การติดฉลากข้อมูล และหมายเหตุประกอบเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งอ็อบเจ็กต์ที่สนใจจะถูกแท็กหรือติดป้ายกำกับด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยในการฝึกอัลกอริทึม ML
แต่เมื่อบริษัทต่างๆ พิจารณาพัฒนาโมเดล AI ก็ถึงเวลาที่พวกเขาต้องตัดสินใจอย่างหนัก ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของโมเดล ML ได้ภายในองค์กรหรือ การติดฉลากข้อมูลภายนอก. การตัดสินใจของคุณอาจส่งผลต่อกระบวนการพัฒนา งบประมาณ ประสิทธิภาพ และความสำเร็จของโครงการ ลองเปรียบเทียบทั้งสองและตระหนักถึงข้อดีและข้อเสียของทั้งสอง
การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรเทียบกับการจ้างภายนอกให้ติดฉลากข้อมูล
| การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กร | การติดฉลากข้อมูลภายนอก |
| ความยืดหยุ่น | |
| หากโครงการนั้นเรียบง่ายและไม่มีข้อกำหนดเฉพาะ ก็ให้ การติดฉลากข้อมูลภายใน ทีมงานสามารถให้บริการตามวัตถุประสงค์ | หากโครงการที่คุณกำลังดำเนินการค่อนข้างเฉพาะเจาะจงและซับซ้อน และมีความต้องการด้านการติดฉลากเฉพาะ ขอแนะนำให้จ้างภายนอกความต้องการในการติดฉลากข้อมูลของคุณ |
| อัตราค่าบริการ | |
| การติดฉลากข้อมูลภายในและหมายเหตุประกอบอาจมีราคาแพงมากในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและฝึกอบรมพนักงาน | การเอาท์ซอร์สการติดฉลากข้อมูลมาพร้อมกับอิสระในการเลือกแผนการกำหนดราคาที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณโดยไม่กระทบต่อคุณภาพและความถูกต้อง |
| การจัดการ | |
| การจัดการ หมายเหตุข้อมูล หรือทีมฉลากอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากต้องใช้เวลา เงิน และทรัพยากร | การจ้างผู้ให้บริการภายนอกในการติดฉลากและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลสามารถช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโมเดล ML ได้ นอกจากนี้ การมีผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบยังช่วยแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้อีกด้วย |
| องค์กร | |
| การติดฉลากข้อมูลที่แม่นยำต้องมีการฝึกอบรมพนักงานอย่างมากมายเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ ดังนั้นคุณจึงต้องใช้เวลาและเงินเป็นจำนวนมากกับทีมฝึกอบรมภายในองค์กร | การเอาท์ซอร์สไม่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม เนื่องจากผู้ให้บริการการติดฉลากข้อมูลจ้างพนักงานที่ได้รับการฝึกอบรมและมีประสบการณ์ ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับเครื่องมือ ข้อกำหนดของโครงการ และวิธีการ |
| ความปลอดภัย | |
| การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากรายละเอียดโครงการจะไม่ถูกแชร์กับบุคคลที่สาม | คำอธิบายประกอบข้อมูลภายนอก งานไม่ปลอดภัยเท่าในบ้าน การเลือกผู้ให้บริการที่ผ่านการรับรองซึ่งมีโปรโตคอลความปลอดภัยที่เข้มงวดคือวิธีแก้ปัญหา |
| เวลา | |
| การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรใช้เวลานานกว่างานภายนอกมาก เนื่องจากต้องใช้เวลาในการฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวิธีการ เครื่องมือ และกระบวนการจึงค่อนข้างสูง | เป็นการดีกว่าที่จะเอาต์ซอร์ซข้อมูลการติดฉลากข้อมูลไปยังผู้ให้บริการโดยใช้เวลาปรับใช้ที่สั้นลง เพราะพวกเขามีสิ่งอำนวยความสะดวกที่มั่นคงสำหรับการติดฉลากข้อมูลที่แม่นยำ |
คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในจะสมเหตุสมผลมากขึ้นเมื่อใด
แม้ว่าการเอาท์ซอร์สการติดฉลากข้อมูลจะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็มีบางครั้งที่การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรมีความสมเหตุสมผลมากกว่าการเอาท์ซอร์ส คุณสามารถเลือก คำอธิบายประกอบข้อมูลภายใน เมื่อ:
- ทีมงานภายในไม่สามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้
- เฉพาะพนักงานบริษัทเท่านั้นที่ทราบผลิตภัณฑ์พิเศษ
- โครงการมีข้อกำหนดเฉพาะสำหรับแหล่งข้อมูลภายใน
- ใช้เวลานานในการฝึกอบรมผู้ให้บริการภายนอก
4 เหตุผลที่คุณต้องการ Outsource โครงการคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ
ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลผู้เชี่ยวชาญ
มาเริ่มกันที่สิ่งที่ชัดเจนก่อน ผู้ให้คำอธิบายข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมซึ่งมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่จำเป็นในการทำงาน แม้ว่าการใส่คำอธิบายข้อมูลอาจเป็นหนึ่งในงานของกลุ่มบุคลากรภายในองค์กรของคุณ แต่สำหรับนักใส่คำอธิบายข้อมูลแล้ว นี่เป็นงานเฉพาะทางเพียงงานเดียวเท่านั้น สิ่งนี้สร้างความแตกต่างอย่างมาก เนื่องจากนักใส่คำอธิบายจะรู้ว่าวิธีการใส่คำอธิบายแบบใดดีที่สุดสำหรับประเภทข้อมูลเฉพาะ วิธีที่ดีที่สุดในการใส่คำอธิบายข้อมูลจำนวนมาก การล้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การเตรียมแหล่งข้อมูลใหม่สำหรับประเภทชุดข้อมูลที่หลากหลาย และอื่นๆ อีกมากมาย
ด้วยปัจจัยที่ละเอียดอ่อนมากมายที่เกี่ยวข้อง ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือผู้จำหน่ายข้อมูลของคุณจะช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลสุดท้ายที่คุณได้รับนั้นไร้ที่ติ และสามารถป้อนเข้าโดยตรงในโมเดล AI ของคุณเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม
scalability
เมื่อคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI คุณจะอยู่ในสภาวะที่ไม่แน่นอนอยู่เสมอ คุณไม่มีทางรู้ได้เลยว่าเมื่อใดที่คุณอาจต้องการข้อมูลปริมาณมากขึ้น หรือเมื่อใดที่คุณต้องหยุดการเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมชั่วขณะหนึ่ง ความสามารถในการปรับขนาดเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้มั่นใจว่ากระบวนการพัฒนา AI ของคุณดำเนินไปอย่างราบรื่นและความราบรื่นนี้ไม่สามารถทำได้ด้วยผู้เชี่ยวชาญในองค์กรของคุณ
มีเพียงผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลระดับมืออาชีพเท่านั้นที่สามารถตอบสนองความต้องการแบบไดนามิกและส่งมอบชุดข้อมูลปริมาณที่ต้องการอย่างสม่ำเสมอ ณ จุดนี้ คุณควรจำไว้ด้วยว่าการส่งชุดข้อมูลไม่ใช่กุญแจสำคัญ แต่เป็นการนำส่งชุดข้อมูลเครื่องป้อนได้
ขจัดอคติภายใน
องค์กรจะติดอยู่ในวิสัยทัศน์แบบอุโมงค์ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับมัน ถูกผูกมัดด้วยโปรโตคอล กระบวนการ เวิร์กโฟลว์ วิธีการ อุดมการณ์ วัฒนธรรมการทำงาน และอื่นๆ พนักงานทุกคนหรือสมาชิกในทีมทุกคนอาจมีความเชื่อที่ทับซ้อนกันไม่มากก็น้อย และเมื่อกองกำลังที่เป็นเอกฉันท์ดังกล่าวทำงานกับการใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูล ก็มีโอกาสที่อคติจะคืบคลานเข้ามาอย่างแน่นอน
และไม่มีอคติใด ๆ ที่นำข่าวดีมาสู่นักพัฒนา AI ทุกที่ การแนะนำอคติหมายความว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณมีแนวโน้มไปสู่ความเชื่อที่เฉพาะเจาะจงและไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่วิเคราะห์อย่างเป็นกลางอย่างที่ควรจะเป็น อคติอาจทำให้คุณได้รับชื่อเสียงที่ไม่ดีสำหรับธุรกิจของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่คุณต้องมีดวงตาที่สดใสเพื่อคอยมองหาวัตถุที่ละเอียดอ่อนเช่นนี้อยู่เสมอ และคอยระบุและขจัดอคติออกจากระบบ
เนื่องจากชุดข้อมูลการฝึกอบรมเป็นหนึ่งในแหล่งที่มีอคติแรกสุดที่อาจเล็ดลอดเข้ามา จึงเหมาะที่จะให้ผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทำงานเพื่อลดความลำเอียงและส่งมอบข้อมูลตามวัตถุประสงค์และหลากหลาย
ชุดข้อมูลคุณภาพที่เหนือกว่า
อย่างที่คุณรู้ AI ไม่มีความสามารถในการประเมิน ชุดข้อมูลการฝึกอบรม และบอกเราว่าพวกเขามีคุณภาพต่ำ พวกเขาเพียงแค่เรียนรู้จากสิ่งที่พวกเขาได้รับอาหาร นั่นเป็นสาเหตุว่าทำไมเมื่อคุณป้อนข้อมูลคุณภาพต่ำ ข้อมูลเหล่านั้นก็จะแสดงผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ดีออกไป
เมื่อคุณมีแหล่งข้อมูลภายในเพื่อสร้างชุดข้อมูล มีโอกาสสูงที่คุณอาจกำลังรวบรวมชุดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์ จุดสัมผัสข้อมูลภายในของคุณกำลังเปลี่ยนแปลงไปในด้านต่างๆ และการเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมบนเอนทิตีดังกล่าวจะทำให้โมเดล AI ของคุณอ่อนแอเท่านั้น
นอกจากนี้ เมื่อพูดถึงข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบ สมาชิกในทีมของคุณอาจไม่ได้ใส่คำอธิบายประกอบอย่างเจาะจงถึงสิ่งที่พวกเขาควรจะทำ รหัสสีที่ไม่ถูกต้อง กล่องขอบเขตที่ขยายออกไป และอื่นๆ อาจทำให้เครื่องคิดและเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ที่ไม่ได้ตั้งใจโดยสิ้นเชิง
นั่นคือสิ่งที่นักทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นเลิศ พวกเขาเก่งในการทำงานที่ท้าทายและใช้เวลามาก พวกเขาสามารถมองเห็นคำอธิบายประกอบที่ไม่ถูกต้องและรู้วิธีทำให้ SMEs มีส่วนร่วมในการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลสำคัญ นี่คือเหตุผลที่คุณได้รับชุดข้อมูลคุณภาพดีที่สุดจากผู้จำหน่ายข้อมูลเสมอ
[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด]
