2020年， 1.7 MB 数据 每一秒都是由人们创造的。 同年，我们在 2.5 年每天产生接近 2020 万亿字节的数据。数据科学家预测，到 2025 年，人们将产生接近 463 EB 每天的数据。 然而，并不是所有的数据都可以被企业用来得出有用的见解或开发机器学习工具。
多年来，随着从多个来源收集有用数据的障碍有所缓解，企业正在为开发下一代人工智能解决方案铺平道路。 由于基于 AI 的工具可帮助企业做出最佳增长决策，因此他们需要准确标记和注释的数据。 数据标签 和注释是数据预处理的一部分，其中感兴趣的对象被标记或标记相关信息，这有助于训练 ML 算法。
然而，当公司正在考虑开发 AI 模型时，他们必须做出艰难的决定——这可能会影响 ML 模型的结果——内部或 外包数据标注. 您的决定可能会影响项目的开发过程、预算、绩效和成功。 因此，让我们比较两者并认识到两者的优缺点。
内部数据标记与外包数据标记
| 内部数据标签 | 外包数据标注 |
| 高度灵活 | |
| 如果项目很简单并且没有特定要求，那么 内部数据标记 团队可以达到目的。 | 如果您正在进行的项目非常具体和复杂，并且有特定的标签需求，建议将您的数据标签需求外包。 |
| 定价 | |
| 构建基础设施和培训员工的内部数据标记和注释可能非常昂贵。 | 外包数据标签可以根据您的需求自由选择合理的定价计划，而不会影响质量和准确性。 |
| 管理 | |
| 管理一个 数据注释 或标签团队可能是一个挑战，特别是因为它需要时间、金钱和资源的投资。 | 外包数据标记和注释可以帮助您专注于开发 ML 模型。 此外，经验丰富的注释者的可用性也可以帮助解决问题。 |
| 产品培训 | |
| 准确的数据标记需要对使用注释工具的员工进行大量培训。 因此，您必须在内部培训团队上花费大量时间和金钱。 | 外包不涉及培训成本，因为数据标签服务提供商会雇用训练有素且经验丰富的员工，他们可以适应工具、项目要求和方法。 |
| 严格安保 | |
| 内部数据标签提高了数据安全性，因为项目细节不与第三方共享。 | 外包数据标注 工作不如内部安全。 选择具有严格安全协议的认证服务提供商是解决方案。 |
| Time | |
| 内部数据标记比外包工作更耗时，因为在方法、工具和流程方面培训团队所需的时间很长。 | 最好将数据标记外包给服务提供商以缩短部署时间，因为他们拥有完善的数据标记设施。 |
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
外包数据注释工作的优势
您拥有一支优秀的内部数据收集和注释团队，他们拥有处理大量数据的适当技能和经验。 此外，您不会预见到您的项目未来会有额外的数据功能，并且您的基础设施可以准确地处理数据清理和标记。
如果您能够满足这些标准，那么您无疑会考虑您的内部团队来承担您的数据标记和注释需求。 但是，如果您没有内部能力，您应该考虑从 Shaip 等行业领导者那里获得专家帮助。
一些 优点 与 Shaip 合作的有：
自由专注于核心发展工作
训练 ML 模型具有挑战性但关键的部分之一是首先准备数据集。 当数据科学家参与清理和标记数据时，它会将他们的质量时间用于执行冗余任务。 因此，由于重叠过程可能会延迟，开发周期将开始面临故障。
当流程外包时，它简化了整个系统并确保开发过程同时进行。 此外，随着 Shaip 承担您的数据标记需求，您的内部团队可以专注于构建强大的基于 AI 的解决方案的核心竞争力。
质量保证
当有一支专门从事您项目的专业、训练有素且经验丰富的数据标记专家团队时，您可以确保按时交付高质量的工作。 Shaip 通过利用处理不同数据集的经验并构建其数据标记功能，为 ML 和 AI 项目提供增强的数据标记。
处理大数据量的能力
数据标签 是一项劳动密集型工作，因此，一个典型的 AI 项目将需要准确标记和注释数千个数据集。 但是，数据量在很大程度上取决于项目的类型，而这种需求的增加会增加您内部团队的里程碑。 此外，当数据量增加时，您可能还需要从其他团队中寻找成员以获得支持，这可能会影响工作质量。
借助 Shaip，您可以享受专业团队的持续支持，这些团队拥有处理数据量变化的专业知识和经验。 此外，他们拥有资源和技能，可以轻松地与您的项目一起扩展。
与 Shaip 合作是您项目成功的最佳决定。 我们拥有训练有素的数据标记和注释专家，他们拥有多年处理需要特定数据标记需求的各种数据集的经验。 使用 Shaip，您可以在预算范围内快速、准确地接收高质量的注释。
[另请阅读： 数据注释初学者指南：技巧和最佳实践]
