开发人工智能模型很昂贵，对吧？ 对于很多公司来说，仅仅开发一个简单的人工智能模型的想法就可能促使他们假设他们需要数百万美元来开发它。 很多时候，事实证明它们也是正确的。 但是，您承担的每一笔费用都应该给您带来可观的回报。 这是您知道自己明智地投资的唯一方式。
但是有一些费用经理或企业主由于疏忽、误判或决策不当而招致了一些费用。 管理者犯的一个主要错误是决定是更喜欢内部数据资源和团队成员来注释他们的数据集还是外包整个过程。
虽然这个想法源于节省外包数据注释项目所涉及的费用的意图，但他们往往忽视了几个因素和接触点，这些因素和接触点最终会使他们从长远来看花费更多。 许多利益相关者都误以为更喜欢内部数据注释模块将帮助他们节省开支并以合理的预算完成人工智能开发项目。 然而，这就是费用开始出现的地方。
由于以下几个原因，这些决策迫使管理人员蒙受损失，包括缺乏足够的数据集或数据生成接触点、缺乏相关数据、大量非结构化和未清理的数据、培训团队成员对数据进行注释的管理费用、租用或购买注释软件， 和更多。
从长远来看，他们最终的支出是整个项目外包支出的两倍或更多。 因此，如果您仍然处于进退两难是否应该选择数据注释供应商或组建内部团队的困境中，这里有一些令人大开眼界的见解。
需要外包数据注释项目的 4 个原因
专家数据注释者
让我们从显而易见的地方开始。 数据注释者 是训练有素的专业人员，他们拥有完成工作所需的正确领域专业知识。 虽然数据注释可能是您内部人才库的任务之一，但这是数据注释员唯一的专业工作。 这会产生巨大的差异，因为注释者会知道哪种注释方法最适合特定数据类型、注释批量数据的最佳方法、清理非结构化数据、为不同的数据集类型准备新源等等。由于涉及如此多的敏感因素，数据注释者或您的数据供应商将确保您收到的最终数据无可挑剔，并且可以直接将其输入您的 AI 模型以进行训练。
可扩展性
在开发 AI 模型时，您总是处于不确定状态。 您永远不知道何时可能需要更多数据量或何时需要暂停训练数据准备一段时间。 可扩展性是确保您的 AI 开发过程顺利进行的关键，而这种无缝性无法仅通过您的内部专业人员来实现。
只有专业的数据注释者才能跟上动态需求并始终如一地交付所需的数据集量。 在这一点上，您还应该记住，交付数据集不是关键，但交付机器可反馈的数据集才是关键。
让我们从显而易见的地方开始。 消除内部偏差
如果你仔细想想，一个组织就会陷入狭隘的视野。 受协议、流程、工作流程、方法论、意识形态、工作文化等的约束，每个员工或团队成员或多或少都有重叠的信念。 当这种一致的力量对数据进行注释时，肯定有可能会产生偏见。
没有偏见给任何地方的任何人工智能开发人员带来好消息。 偏见的引入意味着您的机器学习模型倾向于特定的信念，而不是像预期的那样提供客观的分析结果。 偏见可能会给您的企业带来坏名声。 这就是为什么您需要一双新的眼睛来持续关注此类敏感主题，并不断识别和消除系统中的偏见。
由于训练数据集是偏见可能蔓延的最早来源之一，因此让数据注释者致力于减轻偏见并提供客观多样的数据是理想的选择。
优质数据集
如您所知，AI 没有评估能力 训练数据集 并告诉我们它们的质量很差。 他们只是从他们吃的东西中学习。 这就是为什么当您提供质量较差的数据时，它们会产生不相关或糟糕的结果。
当您拥有生成数据集的内部资源时，很有可能您正在编译不相关、不正确或不完整的数据集。 您的内部数据接触点正在不断发展，以此类实体为基础准备训练数据只会使您的 AI 模型变弱。此外，当涉及带注释的数据时，您的团队成员可能没有准确地注释他们应该做的事情。 错误的颜色代码、扩展的边界框等等可能会导致机器假设和学习完全无意的新事物。
这就是数据注释者擅长的地方。 他们非常擅长完成这项具有挑战性且耗时的任务。 他们可以发现不正确的注释，并知道如何让 SME 参与注释关键数据。 这就是为什么您总是从数据供应商那里获得最优质数据集的原因。
当您拥有生成数据集的内部资源时，很有可能您正在编译不相关、不正确或不完整的数据集。 您的内部数据接触点正在不断发展，以此类实体为基础准备训练数据只会使您的 AI 模型变弱。总结
除了这些因素之外，将数据注释外包给供应商和专家时，您将拥有的主要优势是时间。 AI 开发很复杂，您将有不同的任务和要求需要处理。 数据注释是团队成员的另一个额外责任。 当您外包时，您可以让他们将更多时间花在对您的业务和项目真正重要的任务上。
简而言之，外包您的数据注释项目可以帮助您提高内部生产力，加快上市时间，为您提供更多时间来测试结果和优化算法等等。 如果您希望节省更多时间，只需联系我们即可满足您的所有数据注释需求。
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