Développer un modèle d'IA coûte cher, non ? Pour de nombreuses entreprises, la simple idée de développer un modèle d'IA simple pourrait les pousser à supposer qu'elles auraient besoin de millions de dollars pour le développer. Souvent, ils se révèlent également vrais. Cependant, chaque coût que vous engagez devrait vous rapporter des bénéfices importants. C'est la seule façon de savoir que vous avez investi judicieusement dans quelque chose.
Mais il y a quelques dépenses que les gestionnaires ou les propriétaires d'entreprise encourent en raison de leur négligence, de mauvais calculs ou d'une mauvaise prise de décision. L'une de ces erreurs majeures commises par les gestionnaires est de décider s'il faut préférer les ressources de données internes et les membres de l'équipe pour annoter leurs ensembles de données ou externaliser l'ensemble du processus.
Bien que cette idée découle de l'intention d'économiser sur les dépenses liées à l'externalisation des projets d'annotation de données, ils négligent souvent plusieurs facteurs et points de contact qui les font finalement dépenser plus à long terme. De nombreuses parties prenantes pensent à tort que préférer les modules d'annotation de données internes les aidera à économiser sur les dépenses et à mener à bien des projets de développement d'IA avec un budget décent. Cependant, c'est là que les dépenses commencent à surgir.
De telles décisions obligent les gestionnaires à subir des pertes pour plusieurs raisons, notamment le manque d'ensembles de données adéquats ou de points de contact pour la génération de données, l'absence de données pertinentes, une abondance de données non structurées et non nettoyées, les frais généraux pour former les membres de l'équipe à annoter les données, louer ou acheter un logiciel d'annotation , et plus.
À long terme, ils finissent par dépenser deux fois ou plus que ce qu'ils dépenseraient pour l'externalisation de l'ensemble du projet. Donc, si vous êtes toujours dans un dilemme si vous devez faire appel à des fournisseurs d'annotations de données ou constituer une équipe interne, voici quelques informations révélatrices.
4 raisons pour lesquelles vous devez externaliser vos projets d'annotation de données
Annotateurs de données experts
Commençons par l'évidence. Annotateurs de données sont des professionnels formés qui possèdent l'expertise appropriée dans le domaine requis pour faire le travail. Bien que l'annotation de données puisse être l'une des tâches de votre vivier de talents internes, il s'agit du seul travail spécialisé pour les annotateurs de données. Cela fait une énorme différence, car les annotateurs sauront quelle méthode d'annotation fonctionne le mieux pour des types de données spécifiques, les meilleures façons d'annoter des données en masse, de nettoyer des données non structurées, de préparer de nouvelles sources pour divers types de jeux de données, et plus encore.Avec autant de facteurs sensibles impliqués, les annotateurs de données ou vos fournisseurs de données s'assureraient que les données finales que vous recevez sont impeccables et qu'elles peuvent être directement introduites dans votre modèle d'IA à des fins de formation.
Évolutivité
Lorsque vous développez un modèle d'IA, vous êtes toujours dans un état d'incertitude. Vous ne savez jamais quand vous pourriez avoir besoin de plus de volumes de données ou quand vous devez suspendre la préparation des données d'entraînement pendant un certain temps. L'évolutivité est essentielle pour garantir le bon déroulement de votre processus de développement de l'IA et cette transparence ne peut pas être atteinte uniquement avec vos professionnels internes.
Seuls les annotateurs de données professionnels peuvent répondre aux demandes dynamiques et fournir de manière cohérente les volumes d'ensembles de données requis. À ce stade, vous devez également vous rappeler que la livraison d'ensembles de données n'est pas la clé, mais la livraison d'ensembles de données alimentables par machine l'est.
Commençons par l'évidence. Éliminer les biais internes
Une organisation est prise dans une vision en tunnel si vous y réfléchissez. Lié par des protocoles, des processus, des flux de travail, des méthodologies, des idéologies, une culture de travail, etc., chaque employé ou membre de l'équipe peut avoir plus ou moins une croyance qui se chevauche. Et lorsque de telles forces unanimes travaillent sur l'annotation des données, il y a certainement un risque de biais.
Et aucun parti pris n'a jamais apporté de bonnes nouvelles à un développeur d'IA où que ce soit. L'introduction de biais signifie que vos modèles d'apprentissage automatique sont enclins à des croyances spécifiques et ne fournissent pas des résultats analysés objectivement comme il est censé le faire. Les biais pourraient vous faire perdre la réputation de votre entreprise. C'est pourquoi vous avez besoin d'une paire d'yeux neufs pour surveiller en permanence les sujets sensibles comme ceux-ci et continuer à identifier et à éliminer les biais des systèmes.
Étant donné que les ensembles de données d'entraînement sont l'une des premières sources de biais dans lesquelles les biais peuvent s'introduire, il est idéal de laisser les annotateurs de données travailler sur l'atténuation des biais et la fourniture de données objectives et diversifiées.
Ensembles de données de qualité supérieure
Comme vous le savez, l'IA n'a pas la capacité d'évaluer ensembles de données d'entraînement et dites-nous qu'ils sont de mauvaise qualité. Ils apprennent simplement de tout ce qu'ils sont nourris. C'est pourquoi lorsque vous fournissez des données de mauvaise qualité, elles produisent des résultats non pertinents ou mauvais.
Lorsque vous disposez de sources internes pour générer des ensembles de données, il est fort probable que vous compiliez des ensembles de données non pertinents, incorrects ou incomplets. Vos points de contact de données internes sont des aspects évolutifs et baser la préparation des données de formation sur de telles entités ne pourrait que rendre votre modèle d'IA faible.De plus, en ce qui concerne les données annotées, les membres de votre équipe peuvent ne pas annoter précisément ce qu'ils sont censés faire. Des codes de couleur erronés, des cadres de délimitation étendus, etc. pourraient amener les machines à supposer et à apprendre de nouvelles choses qui n'étaient absolument pas intentionnelles.
C'est là que les annotateurs de données excellent. Ils sont doués pour accomplir cette tâche difficile et chronophage. Ils peuvent repérer les annotations incorrectes et savoir comment impliquer les PME dans l'annotation de données cruciales. C'est pourquoi vous obtenez toujours les meilleurs ensembles de données de la part des fournisseurs de données.
Lorsque vous disposez de sources internes pour générer des ensembles de données, il est fort probable que vous compiliez des ensembles de données non pertinents, incorrects ou incomplets. Vos points de contact de données internes sont des aspects évolutifs et baser la préparation des données de formation sur de telles entités ne pourrait que rendre votre modèle d'IA faible.Récapitulation
En dehors de ces facteurs, le principal avantage que vous aurez lorsque vous sous-traitez l'annotation de données à des fournisseurs et à des experts est le temps. Le développement de l'IA est complexe et vous aurez diverses tâches et exigences sur lesquelles travailler. L'annotation des données est une autre responsabilité supplémentaire pour les membres de votre équipe. Lorsque vous externalisez, vous pouvez les laisser passer plus de temps sur des tâches qui comptent réellement pour votre entreprise et votre projet.
En bref, l'externalisation de votre projet d'annotation de données pourrait vous aider à augmenter votre productivité interne, à avoir un délai de mise sur le marché plus rapide, à vous offrir plus de temps pour tester vos résultats et optimiser vos algorithmes, etc. Si vous cherchez à gagner plus de temps, contactez-nous simplement pour tous vos besoins d'annotation de données.
Notre équipe d'ensemble comprend des PME, des chefs de projet chevronnés, des scientifiques des données et plus encore qui travaillent à fournir les ensembles de données de la meilleure qualité pour votre projet d'IA. Parlez-nous maintenant.
