En 2020, 1.7 Mo de données a été créé chaque seconde par des gens. Et la même année, nous avons produit près de 2.5 quintillions d'octets de données chaque jour en 2020. Les data scientists prédisent que d'ici 2025, les gens généreront près de 463 exaoctet de données quotidiennement. Cependant, toutes les données ne peuvent pas être utilisées par les entreprises pour tirer des informations utiles ou développer des outils d'apprentissage automatique.
Alors que l'obstacle de la collecte de données utiles à partir de plusieurs sources s'est atténué au fil des ans, les entreprises ouvrent la voie au développement de solutions d'IA de nouvelle génération. Étant donné que les outils basés sur l'IA aident les entreprises à prendre les décisions optimales pour la croissance, elles ont besoin de données étiquetées et annotées avec précision. Étiquetage des données et l'annotation fait partie du prétraitement des données, dans lequel les objets d'intérêt sont étiquetés ou étiquetés avec des informations pertinentes, ce qui aide à former l'algorithme ML.
Pourtant, lorsque les entreprises envisagent de développer des modèles d'IA, il arrivera un moment où elles devront prendre une décision difficile - qui pourrait avoir un impact sur le résultat du modèle ML - en interne ou étiquetage externalisé des données. Votre décision pourrait affecter le processus de développement, le budget, les performances et le succès du projet. Alors comparons les deux et reconnaissons les avantages et les inconvénients des deux.
Étiquetage des données en interne Vs Étiquetage des données en sous-traitance
| Étiquetage des données en interne | Labellisation externalisée des données |
| Flexibilité | |
| Si le projet est simple et n'a pas d'exigences spécifiques, alors un étiquetage des données en interne l'équipe peut servir l'objectif. | Si le projet que vous entreprenez est assez spécifique et complexe et a des besoins d'étiquetage spécifiques, il est recommandé d'externaliser vos besoins d'étiquetage de données. |
| Prix | |
| L'étiquetage et l'annotation des données en interne peuvent être assez coûteux pour construire l'infrastructure et former les employés. | L'externalisation de l'étiquetage des données s'accompagne de la liberté de choisir un plan tarifaire raisonnable pour vos besoins sans compromettre la qualité et la précision. |
| Gestion | |
| Gérer un annotation de données ou l'équipe d'étiquetage peut être un défi, d'autant plus qu'elle nécessite un investissement en temps, en argent et en ressources. | L'externalisation de l'étiquetage et de l'annotation des données peut vous aider à vous concentrer sur le développement du modèle ML. De plus, la disponibilité d'annotateurs expérimentés peut également aider à résoudre les problèmes. |
| Formation | |
| L'étiquetage précis des données nécessite une immense formation du personnel sur l'utilisation des outils d'annotation. Vous devez donc consacrer beaucoup de temps et d'argent aux équipes de formation internes. | L'externalisation n'implique pas de coûts de formation, car les fournisseurs de services d'étiquetage des données embauchent du personnel formé et expérimenté qui peut s'adapter aux outils, aux exigences du projet et aux méthodes. |
| Sécurité | |
| L'étiquetage des données en interne augmente la sécurité des données, car les détails du projet ne sont pas partagés avec des tiers. | Annotation externalisée des données le travail n'est pas aussi sûr qu'en interne. Choisir des fournisseurs de services certifiés avec des protocoles de sécurité rigoureux est la solution. |
| Temps | |
| L'étiquetage des données en interne prend beaucoup plus de temps que le travail externalisé, car le temps nécessaire pour former l'équipe sur les méthodes, les outils et le processus est élevé. | Il est préférable de sous-traiter l'étiquetage des données à des fournisseurs de services pour un temps de déploiement plus court car ils disposent d'une installation bien établie pour un étiquetage précis des données. |
Quand l'annotation de données en interne a-t-elle plus de sens ?
Bien que l'externalisation de l'étiquetage des données présente plusieurs avantages, il arrive parfois que l'étiquetage des données en interne ait plus de sens que l'externalisation. Tu peux choisir annotation de données en interne quand:
- Les équipes internes ne peuvent pas gérer les gros volumes de données
- Un produit exclusif n'est connu que des employés de l'entreprise
- Le projet a des exigences spécifiques disponibles pour les sources internes
- Temps de formation des prestataires externes chronophage
Les avantages de l'externalisation du travail d'annotation de données à Shaip
Vous disposez d'une excellente équipe interne de collecte et d'annotation de données qui possède les compétences et l'expérience nécessaires pour traiter de grandes quantités de données. De plus, vous ne prévoyez pas de capacités de données supplémentaires pour votre projet à l'avenir, et votre infrastructure peut gérer avec précision les données de nettoyage et d'étiquetage.
Si vous pouvez remplir ces critères, vous considérerez sans aucun doute votre équipe interne pour répondre à vos besoins d'étiquetage et d'annotation de données. Cependant, si vous ne disposez pas des capacités internes, vous devriez envisager de faire appel à des experts de la part de leaders de l'industrie tels que Shaip.
Une partie de la avantages de travailler avec Shaip sont :
Liberté de se concentrer sur le travail de développement de base
L'une des parties difficiles mais essentielles de la formation des modèles ML consiste d'abord à préparer les ensembles de données. Lorsque les scientifiques des données sont impliqués dans le nettoyage et l'étiquetage des données, cela canalise leur temps de qualité pour entreprendre des tâches redondantes. En conséquence, le cycle de développement commencerait à faire face à des problèmes car les processus qui se chevauchent pourraient être retardés.
Lorsque le processus est externalisé, il rationalise l'ensemble du système et garantit que le processus de développement se déroule simultanément. De plus, avec Shaip qui répond à vos besoins d'étiquetage de données, votre équipe interne peut se concentrer sur ses compétences de base pour créer des solutions solides basées sur l'IA.
Garantie de qualité
Lorsqu'une équipe d'experts en étiquetage de données dédiés, formés et expérimentés travaille exclusivement sur votre projet, vous pouvez être assuré d'obtenir un travail de haute qualité livré à temps. Shaip fournit un étiquetage de données amélioré pour les projets ML et AI en tirant parti de l'expérience de travail sur divers ensembles de données et en s'appuyant sur leurs capacités d'étiquetage de données.
Capacité à traiter de grandes quantités de données
Étiquetage des données est un travail à forte intensité de main-d'œuvre, et en tant que tel, un projet d'IA typique nécessitera que des milliers d'ensembles de données soient étiquetés et annotés avec précision. Cependant, le volume de données dépend en grande partie du type de projet, et cette augmentation de la demande peut augmenter les jalons de vos équipes en interne. De plus, lorsque le volume de données augmente, vous devrez peut-être également rechercher des membres d'autres équipes pour le support, ce qui pourrait avoir un impact sur la qualité du travail.
Avec Shaip, vous pouvez bénéficier d'un soutien constant d'équipes dédiées qui ont l'expertise et l'expérience nécessaires pour gérer les changements de volumes de données. De plus, ils disposent des ressources et des compétences nécessaires pour évoluer sans effort avec votre projet.
Un partenariat avec Shaip est la meilleure décision pour la réussite de votre projet. Nous avons formé des experts en étiquetage et annotation de données qui ont des années d'expérience dans la gestion de divers ensembles de données nécessitant des besoins spécifiques en matière d'étiquetage de données. Avec Shaip, vous pouvez recevoir des annotations de haute qualité rapidement, avec précision et dans les limites de votre budget.
[A également lu: Guide du débutant sur l'annotation de données : conseils et meilleures pratiques]
