内部或外包数据注释——哪一个能提供更好的人工智能结果？

内部数据注释何时更有意义？

虽然数据标签外包有几个好处，但有时内部数据标签比外包更有意义。 您可以选择 内部数据注释 什么时候：

• 内部团队无法处理大量数据
• 独家产品只有公司员工知道
• 该项目对内部资源有特定要求
• 培训外部服务提供商耗时 

需要外包数据注释项目的 4 个原因

1. 专家数据注释者

   首先，数据注释员是经过培训的专业人员，他们具备完成这项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。这有很大的不同，因为注释员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、为各种数据集类型准备新来源等等。

   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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

[另请阅读： 数据注释初学者指南：技巧和最佳实践]