Anotación de datos

4 razones por las que necesita subcontratar su proyecto de anotación de datos

Desarrollar un modelo de IA es caro, ¿verdad? Para muchas empresas, la mera idea de desarrollar un modelo de IA simple podría llevarlas a asumir que necesitarían millones de dólares para desarrollarlo. A menudo, también resultan ser ciertas. Sin embargo, todos los costos en los que incurra deberían brindarle ganancias significativas. Esa es la única manera de saber que ha invertido sabiamente en algo.

Pero hay algunos gastos en los que los gerentes o dueños de negocios incurren debido a su negligencia, errores de cálculo o mala toma de decisiones. Uno de los principales errores que cometen los gerentes es decidir si prefieren los recursos de datos internos y los miembros del equipo para anotar sus conjuntos de datos o subcontratar todo el proceso.

Si bien esta idea surge de la intención de ahorrar en los gastos relacionados con la subcontratación de proyectos de anotación de datos, a menudo pasan por alto varios factores y puntos de contacto que, en última instancia, los hacen gastar más a largo plazo. Muchas partes interesadas tienen la idea errónea de que preferir módulos de anotación de datos internos les ayudará a ahorrar en gastos y completar proyectos de desarrollo de IA con un presupuesto decente. Sin embargo, ahí es donde comienzan a surgir los gastos.

Tales decisiones obligan a los gerentes a incurrir en pérdidas debido a varias razones, incluida la falta de conjuntos de datos adecuados o puntos de contacto para la generación de datos, la ausencia de datos relevantes, una gran cantidad de datos no estructurados y sin limpiar, gastos generales para capacitar a los miembros del equipo para anotar datos, alquilar o comprar software de anotaciones. , y más.

A largo plazo, terminan gastando el doble o más de lo que gastarían en subcontratar todo el proyecto. Por lo tanto, si todavía tiene un dilema sobre si debe buscar proveedores de anotaciones de datos o formar un equipo interno, aquí hay algunas ideas reveladoras.

4 razones por las que necesita subcontratar sus proyectos de anotación de datos

  1. Anotadores de datos expertos

    Anotadores de datos expertos Empecemos por lo obvio. Anotadores de datos son profesionales capacitados que tienen la experiencia de dominio adecuada necesaria para realizar el trabajo. Si bien la anotación de datos podría ser una de las tareas de su grupo de talentos interno, este es el único trabajo especializado para los anotadores de datos. Esto marca una gran diferencia, ya que los anotadores sabrían qué método de anotación funciona mejor para tipos de datos específicos, las mejores formas de anotar datos masivos, limpiar datos no estructurados, preparar nuevas fuentes para diversos tipos de conjuntos de datos y más.

    Con tantos factores sensibles involucrados, los anotadores de datos o sus proveedores de datos se asegurarán de que los datos finales que reciba sean impecables y de que puedan introducirse directamente en su modelo de IA con fines de entrenamiento.

  2. Escalabilidad

    Cuando está desarrollando un modelo de IA, siempre está en un estado de incertidumbre. Nunca se sabe cuándo es posible que necesite más volúmenes de datos o cuándo debe pausar la preparación de datos de entrenamiento por un tiempo. La escalabilidad es clave para garantizar que su proceso de desarrollo de IA se desarrolle sin problemas y esta fluidez no se puede lograr solo con sus profesionales internos.

    Solo los anotadores de datos profesionales pueden mantenerse al día con las demandas dinámicas y entregar consistentemente los volúmenes requeridos de conjuntos de datos. En este punto, también debe recordar que la entrega de conjuntos de datos no es la clave, pero la entrega de conjuntos de datos alimentados por máquinas sí lo es.

Analicemos hoy sus requisitos de datos de entrenamiento de IA.

  1. Eliminar el sesgo interno

    Una organización está atrapada en una visión de túnel si se piensa en ello. Atado por protocolos, procesos, flujos de trabajo, metodologías, ideologías, cultura laboral y más, cada empleado o miembro del equipo podría tener más o menos una creencia superpuesta. Y cuando tales fuerzas unánimes trabajan en la anotación de datos, definitivamente existe la posibilidad de que se produzca un sesgo.

    Y ningún sesgo ha traído buenas noticias a ningún desarrollador de IA en ningún lugar. La introducción del sesgo significa que sus modelos de aprendizaje automático se inclinan hacia creencias específicas y no entregan resultados analizados objetivamente como se supone que deben hacerlo. El sesgo podría traerle una mala reputación para su negocio. Es por eso que necesita un par de ojos frescos para estar constantemente atento a temas sensibles como estos y seguir identificando y eliminando sesgos de los sistemas.

    Dado que los conjuntos de datos de entrenamiento son una de las primeras fuentes en las que podría infiltrarse el sesgo, es ideal dejar que los anotadores de datos trabajen para mitigar el sesgo y entregar datos objetivos y diversos.

  2. Conjuntos de datos de calidad superior

    Como sabes, la IA no tiene la capacidad de evaluar conjuntos de datos de entrenamiento y dinos que son de mala calidad. Simplemente aprenden de lo que les dan de comer. Es por eso que cuando alimenta datos de baja calidad, estos producen resultados irrelevantes o malos.

    Conjuntos de datos de calidad superior Cuando tiene fuentes internas para generar conjuntos de datos, es muy probable que esté compilando conjuntos de datos que son irrelevantes, incorrectos o incompletos. Sus puntos de contacto de datos internos son aspectos en evolución y basar la preparación de datos de entrenamiento en tales entidades solo podría debilitar su modelo de IA.

    Además, cuando se trata de datos anotados, es posible que los miembros de su equipo no anoten con precisión lo que se supone que deben hacer. Los códigos de color incorrectos, los cuadros delimitadores extendidos y más podrían llevar a que las máquinas asuman y aprendan cosas nuevas que fueron completamente involuntarias.

    Ahí es donde sobresalen los anotadores de datos. Son excelentes para realizar esta tarea desafiante y que requiere mucho tiempo. Pueden detectar anotaciones incorrectas y saber cómo hacer que las pymes participen en la anotación de datos cruciales. Es por eso que siempre obtiene los conjuntos de datos de la mejor calidad de los proveedores de datos.

Resumen

Aparte de estos factores, la principal ventaja que tendrá cuando subcontrate la anotación de datos a proveedores y expertos es el tiempo. El desarrollo de la IA es complejo y tendrá diversas tareas y requisitos en los que trabajar. La anotación de datos es otra responsabilidad adicional para los miembros de su equipo. Cuando subcontrata, puede permitirles dedicar más tiempo a tareas que realmente importan para su negocio y proyecto.

En resumen, la subcontratación de su proyecto de anotación de datos podría ayudarlo a aumentar su productividad interna, tener un tiempo de comercialización más rápido, ofrecerle más tiempo para probar sus resultados y optimizar algoritmos, y más. Si está buscando ahorrar más tiempo, simplemente comuníquese con nosotros para todas sus necesidades de anotación de datos.

Nuestro equipo de conjunto incluye pymes, gerentes de proyectos veteranos, científicos de datos y más que trabajan en la entrega de conjuntos de datos de la mejor calidad para su proyecto de IA. Habla con nosotros ahora.

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