Desenvolver um modelo de IA é caro, certo? Para muitas empresas, a mera ideia de desenvolver um modelo simples de IA poderia levá-las a supor que precisariam de milhões de dólares para desenvolvê-lo. Muitas vezes, eles acabam por ser verdade também. No entanto, todos os custos que você incorrer devem fornecer retornos significativos. Essa é a única maneira de você saber que investiu em algo com sabedoria.
Mas existem alguns gerentes de despesas ou proprietários de empresas em que incorrem devido à sua negligência, erros de cálculo ou má tomada de decisão. Um desses grandes erros que os gerentes cometem é decidir se preferem recursos de dados internos e membros da equipe para anotar seus conjuntos de dados ou terceirizar todo o processo.
Embora essa ideia decorra da intenção de economizar nas despesas envolvidas na terceirização de projetos de anotação de dados, eles geralmente ignoram vários fatores e pontos de contato que, em última análise, os fazem gastar mais a longo prazo. Muitas partes interessadas têm a ideia errada de que a preferência por módulos de anotação de dados internos os ajudará a economizar em despesas e concluir projetos de desenvolvimento de IA com um orçamento decente. No entanto, é aí que as despesas começam a surgir.
Tais decisões obrigam os gerentes a incorrer em perdas devido a vários motivos, incluindo falta de conjuntos de dados adequados ou pontos de contato de geração de dados, ausência de dados relevantes, abundância de dados não estruturados e não limpos, despesas gerais para treinar membros da equipe para anotar dados, alugar ou comprar software de anotação , e mais.
No longo prazo, acabam gastando o dobro ou mais do que gastariam na terceirização de todo o projeto. Portanto, se você ainda está em um dilema se deve procurar fornecedores de anotações de dados ou montar uma equipe interna, aqui estão alguns insights esclarecedores.
4 razões pelas quais você precisa terceirizar seus projetos de anotação de dados
Anotadores de dados especializados
Vamos começar com o óbvio. Anotadores de dados são profissionais treinados que têm o conhecimento de domínio certo necessário para fazer o trabalho. Embora a anotação de dados possa ser uma das tarefas do seu pool de talentos interno, esse é o único trabalho especializado para anotadores de dados. Isso faz uma grande diferença, pois os anotadores saberiam qual método de anotação funciona melhor para tipos de dados específicos, melhores maneiras de anotar dados em massa, limpar dados não estruturados, preparar novas fontes para diversos tipos de conjuntos de dados e muito mais.Com tantos fatores sensíveis envolvidos, os anotadores de dados ou seus fornecedores de dados garantiriam que os dados finais recebidos fossem impecáveis e que pudessem ser alimentados diretamente em seu modelo de IA para fins de treinamento.
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Quando você está desenvolvendo um modelo de IA, está sempre em um estado de incerteza. Você nunca sabe quando pode precisar de mais volumes de dados ou quando precisa pausar a preparação dos dados de treinamento por um tempo. A escalabilidade é fundamental para garantir que seu processo de desenvolvimento de IA ocorra sem problemas e essa perfeição não pode ser alcançada apenas com seus profissionais internos.
São apenas os anotadores de dados profissionais que podem acompanhar as demandas dinâmicas e fornecer consistentemente os volumes necessários de conjuntos de dados. Neste ponto, você também deve se lembrar que entregar conjuntos de dados não é a chave, mas entregar conjuntos de dados que podem ser alimentados por máquina é.
Vamos começar com o óbvio. Elimine o preconceito interno
Uma organização é apanhada em uma visão de túnel se você pensar sobre isso. Vinculado a protocolos, processos, fluxos de trabalho, metodologias, ideologias, cultura de trabalho e muito mais, cada funcionário ou membro da equipe pode ter mais ou menos uma crença sobreposta. E quando essas forças unânimes trabalham na anotação de dados, há definitivamente uma chance de viés se infiltrar.
E nenhum viés trouxe boas notícias para qualquer desenvolvedor de IA em qualquer lugar. A introdução do viés significa que seus modelos de aprendizado de máquina estão inclinados a crenças específicas e não entregam resultados analisados objetivamente como deveriam. O viés pode trazer uma má reputação para o seu negócio. É por isso que você precisa de um par de olhos novos para estar sempre atento a assuntos sensíveis como esses e continuar identificando e eliminando preconceitos dos sistemas.
Como os conjuntos de dados de treinamento são uma das primeiras fontes em que o viés pode se infiltrar, é ideal permitir que os anotadores de dados trabalhem para mitigar o viés e fornecer dados objetivos e diversos.
Conjuntos de dados de qualidade superior
Como você sabe, a IA não tem a capacidade de avaliar conjuntos de dados de treinamento e diga-nos que são de má qualidade. Eles apenas aprendem com o que eles são alimentados. É por isso que quando você alimenta dados de baixa qualidade, eles produzem resultados irrelevantes ou ruins.
Quando você tem fontes internas para gerar conjuntos de dados, é muito provável que você esteja compilando conjuntos de dados irrelevantes, incorretos ou incompletos. Seus pontos de contato de dados internos são aspectos em evolução e basear a preparação de dados de treinamento nessas entidades só pode enfraquecer seu modelo de IA.Além disso, quando se trata de dados anotados, os membros de sua equipe podem não estar anotando precisamente o que deveriam. Códigos de cores errados, caixas delimitadoras estendidas e muito mais podem levar as máquinas a assumir e aprender coisas novas que eram completamente não intencionais.
É aí que os anotadores de dados se destacam. Eles são ótimos em fazer essa tarefa desafiadora e demorada. Eles podem identificar anotações incorretas e saber como envolver as PMEs na anotação de dados cruciais. É por isso que você sempre obtém os conjuntos de dados de melhor qualidade de fornecedores de dados.
Quando você tem fontes internas para gerar conjuntos de dados, é muito provável que você esteja compilando conjuntos de dados irrelevantes, incorretos ou incompletos. Seus pontos de contato de dados internos são aspectos em evolução e basear a preparação de dados de treinamento nessas entidades só pode enfraquecer seu modelo de IA.Resumindo
Além desses fatores, a maior vantagem que você terá ao terceirizar a anotação de dados para fornecedores e especialistas é o tempo. O desenvolvimento de IA é complexo e você terá diversas tarefas e requisitos para trabalhar. A anotação de dados é outra responsabilidade adicional para os membros de sua equipe. Ao terceirizar, você pode deixá-los gastar mais tempo em tarefas que realmente importam para o seu negócio e projeto.
Em suma, terceirizar seu projeto de anotação de dados pode ajudá-lo a aumentar sua produtividade interna, ter um tempo de lançamento mais rápido, oferecer mais tempo para testar seus resultados e otimizar algoritmos e muito mais. Se você deseja economizar mais tempo, basta entrar em contato conosco para todas as suas necessidades de anotação de dados.
Nossa equipe de ensemble envolve PMEs, gerentes de projeto veteranos, cientistas de dados e muito mais que trabalham para fornecer conjuntos de dados da melhor qualidade para seu projeto de IA. Fale conosco agora.
