Em 2020, foi fundada a 1.7 MB de dados foi criado a cada segundo por pessoas. E, no mesmo ano, produzimos cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados todos os dias em 2020. Os cientistas de dados preveem que, até 2025, as pessoas gerarão cerca de 463 exabytes de dados diariamente. No entanto, nem todos os dados podem ser usados pelas empresas para obter insights úteis ou desenvolver ferramentas de aprendizado de máquina.
À medida que o obstáculo de coletar dados úteis de várias fontes diminuiu ao longo dos anos, as empresas estão abrindo caminho para desenvolver soluções de IA de última geração. Como as ferramentas baseadas em IA ajudam as empresas a tomar as decisões ideais para o crescimento, elas precisam de dados rotulados e anotados com precisão. Rotulagem de dados e anotação fazem parte do pré-processamento de dados, no qual os objetos de interesse são marcados ou rotulados com informações relevantes, o que ajuda a treinar o algoritmo de ML.
No entanto, quando as empresas estão pensando em desenvolver modelos de IA, chegará um momento em que elas terão que tomar uma decisão difícil – uma que pode afetar o resultado do modelo de ML – internamente ou rotulagem de dados terceirizada. Sua decisão pode afetar o processo de desenvolvimento, orçamento, desempenho e sucesso do projeto. Então, vamos comparar os dois e reconhecer as vantagens e desvantagens de ambos.
Rotulagem de dados interna versus terceirização de rotulagem de dados
| Rotulagem de dados interna | Rotulagem de dados terceirizada |
| Flexibilidade | |
| Se o projeto é simples e não tem requisitos específicos, então um rotulagem de dados interna equipe pode servir ao propósito. | Se o projeto que você está realizando for bastante específico e complexo e tiver necessidades específicas de rotulagem, é recomendável terceirizar suas necessidades de rotulagem de dados. |
| Preços | |
| A rotulagem e anotação de dados interna pode ser bastante cara para construir a infraestrutura e treinar funcionários. | A rotulagem de dados de terceirização vem com a liberdade de escolher um plano de preços razoável para suas necessidades sem comprometer a qualidade e a precisão. |
| e Autônoma | |
| Gerenciando um anotação de dados ou equipe de rotulagem pode ser um desafio, especialmente porque requer investimento em tempo, dinheiro e recursos. | Terceirizar a rotulagem e anotação de dados pode ajudar você a se concentrar no desenvolvimento do modelo de ML. Além disso, a disponibilidade de anotadores experientes também pode ajudar na solução de problemas. |
| Formação | |
| A rotulagem de dados precisa requer imenso treinamento da equipe no uso de ferramentas de anotação. Portanto, você precisa gastar muito tempo e dinheiro em equipes de treinamento internas. | A terceirização não envolve custos de treinamento, pois os provedores de serviços de rotulagem de dados contratam pessoal treinado e experiente que pode se adaptar às ferramentas, requisitos do projeto e métodos. |
| Total | |
| A rotulagem de dados interna aumenta a segurança dos dados, pois os detalhes do projeto não são compartilhados com terceiros. | Anotação de dados terceirizada o trabalho não é tão seguro quanto em casa. Escolher provedores de serviços certificados com protocolos de segurança rigorosos é a solução. |
| Tempo | |
| A rotulagem de dados interna é muito mais demorada do que o trabalho terceirizado, pois o tempo necessário para treinar a equipe nos métodos, ferramentas e processos é alto. | É melhor terceirizar a rotulagem de dados para provedores de serviços para um tempo de implantação mais curto, pois eles têm um recurso bem estabelecido para rotulagem de dados precisa. |
Quando a anotação de dados interna faz mais sentido?
Embora haja vários benefícios na terceirização de rotulagem de dados, há momentos em que a rotulagem de dados interna faz mais sentido do que a terceirização. Você pode escolher anotação de dados interna quando:
- As equipes internas não conseguem lidar com os grandes volumes de dados
- Um produto exclusivo é conhecido apenas pelos funcionários da empresa
- O projeto tem requisitos específicos disponíveis para fontes internas
- Demora para treinar provedores de serviços externos
4 razões pelas quais você precisa terceirizar seus projetos de anotação de dados
Anotadores de dados especializados
Vamos começar com o óbvio. Os anotadores de dados são profissionais treinados que têm a expertise de domínio certa necessária para fazer o trabalho. Embora a anotação de dados possa ser uma das tarefas para seu pool de talentos interno, este 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.
Global
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.
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.
[Leia também: Um guia para iniciantes sobre anotação de dados: dicas e práticas recomendadas]
