En 2020, 1.7 MB de datos fue creado cada segundo por personas. Y en el mismo año, producimos cerca de 2.5 quintillones de bytes de datos todos los días en 2020. Los científicos de datos predicen que para 2025, las personas generarán cerca de 463 exabytes de datos diariamente. Sin embargo, las empresas no pueden utilizar todos los datos para obtener información útil o desarrollar herramientas de aprendizaje automático.
A medida que el obstáculo de recopilar datos útiles de varias fuentes se alivió a lo largo de los años, las empresas están allanando el camino para desarrollar soluciones de inteligencia artificial de última generación. Dado que las herramientas basadas en IA ayudan a las empresas a tomar decisiones óptimas para el crecimiento, necesitan datos etiquetados y anotados con precisión. Etiquetado de datos y la anotación forman parte del preprocesamiento de datos, en el que los objetos de interés se etiquetan o etiquetan con información relevante, lo que ayuda a entrenar el algoritmo ML.
Sin embargo, cuando las empresas contemplan el desarrollo de modelos de IA, llegará un momento en el que tendrán que tomar una decisión difícil, una que podría afectar el resultado del modelo de ML, interna o internamente. etiquetado de datos subcontratado. Su decisión podría afectar el proceso de desarrollo, el presupuesto, el rendimiento y el éxito del proyecto. Así que comparemos ambos y reconozcamos las ventajas y desventajas de ambos.
Etiquetado de datos interno Vs Etiquetado de datos de outsourcing
| Etiquetado de datos interno | Etiquetado de datos subcontratados |
| Flexibilidad | |
| Si el proyecto es simple y no tiene requisitos específicos, entonces un etiquetado de datos interno equipo puede cumplir el propósito. | Si el proyecto que está realizando es bastante específico y complejo y tiene necesidades de etiquetado específicas, se recomienda subcontratar sus necesidades de etiquetado de datos. |
| Precios | |
| El etiquetado y la anotación de datos internos pueden ser bastante costosos para construir la infraestructura y capacitar a los empleados. | La subcontratación del etiquetado de datos viene con la libertad de elegir un plan de precios razonable para sus necesidades sin comprometer la calidad y la precisión. |
| Administración | |
| Administrar un anotación de datos o el equipo de etiquetado puede ser un desafío, especialmente porque requiere inversión en tiempo, dinero y recursos. | La externalización del etiquetado y la anotación de datos puede ayudarlo a concentrarse en desarrollar el modelo ML. Además, la disponibilidad de anotadores experimentados también puede ayudar a solucionar problemas. |
| Formacion | |
| El etiquetado de datos preciso requiere una gran capacitación del personal sobre el uso de herramientas de anotación. Por lo tanto, debe gastar una gran cantidad de tiempo y dinero en equipos de capacitación internos. | La subcontratación no implica costos de capacitación, ya que los proveedores de servicios de etiquetado de datos contratan personal capacitado y experimentado que puede adaptarse a las herramientas, los requisitos del proyecto y los métodos. |
| Seguridad | |
| El etiquetado de datos interno aumenta la seguridad de los datos, ya que los detalles del proyecto no se comparten con terceros. | Anotación de datos subcontratados el trabajo no es tan seguro como en casa. Elegir proveedores de servicios certificados con estrictos protocolos de seguridad es la solución. |
| Horario | |
| El etiquetado de datos interno requiere mucho más tiempo que el trabajo subcontratado, ya que el tiempo necesario para capacitar al equipo en los métodos, herramientas y procesos es alto. | Es mejor subcontratar el etiquetado de datos a los proveedores de servicios para un tiempo de implementación más corto, ya que tienen una instalación bien establecida para el etiquetado de datos preciso. |
¿Cuándo tiene más sentido la anotación interna de datos?
Si bien la subcontratación del etiquetado de datos tiene varios beneficios, hay momentos en los que el etiquetado de datos interno tiene más sentido que la subcontratación. Tu puedes elegir anotación de datos interna cuando:
- Los equipos internos no pueden manejar los grandes volúmenes de datos
- Un producto exclusivo es conocido solo por los empleados de la empresa.
- El proyecto tiene requisitos específicos disponibles para fuentes internas.
- Lleva mucho tiempo capacitar a los proveedores de servicios externos
Las ventajas de externalizar el trabajo de anotación de datos a Shaip
Tiene un excelente equipo interno de recopilación y anotación de datos que tiene las habilidades y la experiencia adecuadas para manejar grandes cantidades de datos. Además, no prevé capacidades de datos adicionales para su proyecto en el futuro, y su infraestructura puede manejar los datos de limpieza y etiquetado con precisión.
Si puede cumplir con estos criterios, sin duda consideraría a su equipo interno para llevar a cabo sus necesidades de anotación y etiquetado de datos. Sin embargo, si no tiene las capacidades internas, debe considerar obtener ayuda experta de líderes de la industria como Shaip.
Algunos de los ventajas de trabajar con Shaip son:
Libertad para concentrarse en el trabajo central de desarrollo
Una de las partes desafiantes pero críticas del entrenamiento de modelos ML es preparar primero los conjuntos de datos. Cuando los científicos de datos están involucrados en la limpieza y el etiquetado de los datos, canalizan su tiempo de calidad para realizar tareas redundantes. Como resultado, el ciclo de desarrollo comenzaría a enfrentar fallas ya que los procesos superpuestos podrían retrasarse.
Cuando se subcontrata el proceso, se agiliza todo el sistema y se asegura que el proceso de desarrollo ocurra simultáneamente. Además, con Shaip asumiendo sus necesidades de etiquetado de datos, su equipo interno puede concentrarse en sus competencias principales para crear soluciones sólidas basadas en IA.
Garantía de calidad
Cuando hay un equipo de expertos en etiquetado de datos dedicados, capacitados y experimentados que trabajan exclusivamente en su proyecto, puede estar seguro de que obtendrá un trabajo de alta calidad a tiempo. Shaip ofrece un etiquetado de datos mejorado para proyectos de ML e IA al aprovechar la experiencia de trabajar en diversos conjuntos de datos y aprovechar sus capacidades de etiquetado de datos.
Capacidad para manejar grandes cantidades de datos
Etiquetado de datos es un trabajo que requiere mucha mano de obra y, como tal, un proyecto típico de IA requerirá que miles de conjuntos de datos se etiqueten y anoten con precisión. Sin embargo, el volumen de datos depende en gran medida del tipo de proyecto, y este aumento de la demanda puede aumentar los hitos de tus equipos internos. Además, cuando aumenta el volumen de datos, es posible que también deba buscar miembros de otros equipos para obtener asistencia, lo que podría afectar la calidad del trabajo.
Con Shaip, puede disfrutar del soporte constante de equipos dedicados que tienen los conocimientos y la experiencia para manejar cambios en los volúmenes de datos. Además, tienen los recursos y la habilidad para escalar junto con su proyecto sin esfuerzo.
Asociarse con Shaip es la mejor decisión para el éxito de su proyecto. Hemos capacitado a expertos en anotación y etiquetado de datos que tienen años de experiencia en el manejo de diversos conjuntos de datos que requieren necesidades específicas de etiquetado de datos. Con Shaip, puede recibir anotaciones de alta calidad de forma rápida, precisa y dentro de su presupuesto.
[También lea: Una guía para principiantes sobre la anotación de datos: consejos y prácticas recomendadas]
