คำอธิบายประกอบข้อมูล

คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า

ใน 2020, ข้อมูล 1.7 MB ถูกสร้างขึ้นทุกวินาทีโดยผู้คน และในปีเดียวกันนั้น เราสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 quintillion data bytes ทุกวันในปี 2020 นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคาดการณ์ว่าภายในปี 2025 ผู้คนจะสร้างใกล้เคียงกับ 463 เอ็กซาไบต์ ของข้อมูลรายวัน อย่างไรก็ตาม ธุรกิจไม่สามารถใช้ข้อมูลทั้งหมดเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์หรือพัฒนาเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง

คำอธิบายประกอบข้อมูล 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

การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กร Vs การติดฉลากข้อมูลภายนอก

การติดฉลากข้อมูลภายในการติดฉลากข้อมูลภายนอก
  ความยืดหยุ่น
หากโครงการนั้นเรียบง่ายและไม่มีข้อกำหนดเฉพาะ ก็ให้ การติดฉลากข้อมูลภายใน ทีมงานสามารถให้บริการตามวัตถุประสงค์หากโครงการที่คุณกำลังดำเนินการค่อนข้างเฉพาะเจาะจงและซับซ้อน และมีความต้องการด้านการติดฉลากเฉพาะ ขอแนะนำให้จ้างภายนอกความต้องการในการติดฉลากข้อมูลของคุณ
ราคา
การติดฉลากข้อมูลภายในและหมายเหตุประกอบอาจมีราคาแพงมากในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและฝึกอบรมพนักงานการเอาท์ซอร์สการติดฉลากข้อมูลมาพร้อมกับอิสระในการเลือกแผนการกำหนดราคาที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณโดยไม่กระทบต่อคุณภาพและความถูกต้อง
การจัดการ
การจัดการ หมายเหตุข้อมูล หรือทีมฉลากอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากต้องใช้เวลา เงิน และทรัพยากร

การเอาท์ซอร์สการติดฉลากข้อมูลและคำอธิบายประกอบสามารถช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลอง ML

นอกจากนี้ ความพร้อมใช้งานของคำอธิบายประกอบที่มีประสบการณ์ยังสามารถช่วยในการแก้ไขปัญหาได้

การฝึกอบรม
การติดฉลากข้อมูลที่แม่นยำต้องมีการฝึกอบรมพนักงานอย่างมากมายเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ ดังนั้นคุณจึงต้องใช้เวลาและเงินเป็นจำนวนมากกับทีมฝึกอบรมภายในองค์กรการเอาท์ซอร์สไม่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม เนื่องจากผู้ให้บริการการติดฉลากข้อมูลจ้างพนักงานที่ได้รับการฝึกอบรมและมีประสบการณ์ ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับเครื่องมือ ข้อกำหนดของโครงการ และวิธีการ
Security
การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากรายละเอียดโครงการจะไม่ถูกแชร์กับบุคคลที่สามคำอธิบายประกอบข้อมูลภายนอก งานไม่ปลอดภัยเท่าในบ้าน การเลือกผู้ให้บริการที่ผ่านการรับรองซึ่งมีโปรโตคอลความปลอดภัยที่เข้มงวดคือวิธีแก้ปัญหา
เวลา
การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรใช้เวลานานกว่างานภายนอกมาก เนื่องจากต้องใช้เวลาในการฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวิธีการ เครื่องมือ และกระบวนการจึงค่อนข้างสูงเป็นการดีกว่าที่จะเอาต์ซอร์ซข้อมูลการติดฉลากข้อมูลไปยังผู้ให้บริการโดยใช้เวลาปรับใช้ที่สั้นลง เพราะพวกเขามีสิ่งอำนวยความสะดวกที่มั่นคงสำหรับการติดฉลากข้อมูลที่แม่นยำ

คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในจะสมเหตุสมผลมากขึ้นเมื่อใด

แม้ว่าการเอาท์ซอร์สการติดฉลากข้อมูลจะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็มีบางครั้งที่การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรมีความสมเหตุสมผลมากกว่าการเอาท์ซอร์ส คุณสามารถเลือก คำอธิบายประกอบข้อมูลภายใน เมื่อ:

  • ทีมงานภายในไม่สามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้
  • เฉพาะพนักงานบริษัทเท่านั้นที่ทราบผลิตภัณฑ์พิเศษ
  • โครงการมีข้อกำหนดเฉพาะสำหรับแหล่งข้อมูลภายใน
  • ใช้เวลานานในการฝึกอบรมผู้ให้บริการภายนอก 

ข้อดีของการเอาท์ซอร์สการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลให้กับ Shaip

คุณมีทีมรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบภายในองค์กรที่ยอดเยี่ยม ซึ่งมีทักษะและประสบการณ์ที่เหมาะสมในการจัดการข้อมูลปริมาณมาก นอกจากนี้ คุณไม่คาดหวังความสามารถเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับโครงการของคุณ และโครงสร้างพื้นฐานของคุณสามารถจัดการการล้างข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

หากคุณสามารถปฏิบัติตามเกณฑ์เหล่านี้ได้ ไม่ต้องสงสัยเลย ให้พิจารณาทีมงานภายในของคุณเพื่อดำเนินการติดฉลากข้อมูลและความต้องการคำอธิบายประกอบของคุณ อย่างไรก็ตาม หากคุณไม่มีความสามารถภายในองค์กร คุณควรพิจารณารับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญจากผู้นำในอุตสาหกรรม เช่น Shaip

บางส่วนของ ข้อได้เปรียบ ของการทำงานร่วมกับ Shaip คือ:

อิสระที่จะเน้นงานพัฒนาแกนกลาง

ส่วนที่ท้าทายแต่สำคัญอย่างหนึ่งของโมเดลการฝึกอบรม ML คือการเตรียมชุดข้อมูลก่อน เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีส่วนร่วมในการทำความสะอาดและติดฉลากข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะจัดช่องเวลาที่มีคุณภาพไปสู่การทำงานที่ซ้ำซากจำเจ ด้วยเหตุนี้ วัฏจักรการพัฒนาจึงเริ่มเผชิญกับข้อบกพร่องเนื่องจากกระบวนการที่ทับซ้อนกันอาจล่าช้าได้

เมื่อกระบวนการนี้ได้รับการว่าจ้างจากภายนอก จะทำให้ทั้งระบบคล่องตัว และทำให้มั่นใจได้ว่ากระบวนการพัฒนาจะเกิดขึ้นพร้อมกัน นอกจากนี้ ด้วย Shaip ที่ทำหน้าที่จัดการความต้องการในการติดฉลากข้อมูลของคุณ ทีมงานภายในของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ความสามารถหลักของพวกเขาในการสร้างโซลูชันที่ใช้ AI ที่แข็งแกร่ง 

การันตีคุณภาพ

เมื่อมีทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการติดฉลากข้อมูลที่ทุ่มเท ผ่านการฝึกอบรม และมีประสบการณ์ซึ่งทำงานเฉพาะในโครงการของคุณ คุณจะมั่นใจได้ว่าจะได้รับงานคุณภาพสูงตรงเวลา Shaip นำเสนอการติดฉลากข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับโปรเจ็กต์ ML และ AI โดยใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ในการทำงานกับชุดข้อมูลที่หลากหลายและสร้างความสามารถในการติดฉลากข้อมูล 

ความสามารถในการจัดการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่

การติดฉลากข้อมูล เป็นงานที่ต้องใช้แรงงานมาก และด้วยเหตุนี้ โครงการ AI ทั่วไปจึงต้องการชุดข้อมูลหลายพันชุดเพื่อติดป้ายกำกับและใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับประเภทของโครงการ และความต้องการที่เพิ่มขึ้นนี้สามารถเพิ่มหลักเป้าหมายของทีมในองค์กรของคุณได้ นอกจากนี้ เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น คุณอาจจำเป็นต้องจัดหาสมาชิกจากทีมอื่นเพื่อรับการสนับสนุน ซึ่งอาจส่งผลต่อคุณภาพงาน

ด้วย Shaip คุณสามารถเพลิดเพลินกับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องจากทีมเฉพาะที่มีความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ในการจัดการการเปลี่ยนแปลงปริมาณข้อมูล นอกจากนี้ พวกเขามีทรัพยากรและทักษะในการปรับขนาดไปพร้อมกับโครงการของคุณได้อย่างง่ายดาย

การเป็นพันธมิตรกับ Shaip คือการตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับความสำเร็จของโครงการของคุณ เราได้ฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้านการติดฉลากข้อมูลและคำอธิบายประกอบซึ่งมีประสบการณ์หลายปีในการจัดการชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งต้องการความต้องการในการติดฉลากข้อมูลเฉพาะ ด้วย Shaip คุณสามารถรับคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และอยู่ในงบประมาณของคุณ

[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด]

แบ่งปันสังคม