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.
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 subcontratado
| Etiquetado de datos interno | Etiquetado de datos subcontratado |
| 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. |
| Gestionamiento | |
| Administrar un anotación de datos o el equipo de etiquetado puede ser un desafío, especialmente porque requiere inversión en tiempo, dinero y recursos. | Subcontratar el etiquetado y la anotación de datos puede ayudarle a centrarse en el desarrollo del modelo de aprendizaje automático. Además, contar con anotadores experimentados también puede facilitar la resolución de problemas. |
| Inscripción en beneficios | |
| 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. |
| Hora | |
| 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
4 razones por las que necesita subcontratar sus proyectos de anotación de datos
Anotadores de datos expertos
Empecemos por lo obvio. Los anotadores de datos son profesionales capacitados con la experiencia necesaria en el área para realizar su trabajo. Si bien la anotación de datos podría ser una de las tareas de su equipo interno de talento, 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 maneras de anotar datos masivos, limpiar datos no estructurados, preparar nuevas fuentes para diversos tipos de conjuntos de datos, etc.
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.
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.
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.
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.
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.
[También lea: Una guía para principiantes sobre la anotación de datos: consejos y prácticas recomendadas]
