4 أسباب لماذا تحتاج إلى الاستعانة بمصادر خارجية لمشروع التعليقات التوضيحية للبيانات

تطوير نموذج ذكاء اصطناعي مكلف ، أليس كذلك؟ بالنسبة للعديد من الشركات ، فإن مجرد فكرة تطوير نموذج بسيط للذكاء الاصطناعي قد تدفعهم إلى افتراض أنهم سيحتاجون إلى ملايين الدولارات لتطويره. في كثير من الأحيان ، يتبين أنها صحيحة أيضًا. ومع ذلك ، فإن كل تكلفة تتكبدها يجب أن تمنحك عوائد كبيرة. هذه هي الطريقة الوحيدة التي تعرف بها أنك استثمرت في شيء ما بحكمة.

ولكن هناك عدد قليل من مديري النفقات أو أصحاب الأعمال يتكبدونها بسبب إهمالهم أو سوء تقديرهم أو اتخاذهم للقرارات السيئة. أحد هذه الأخطاء الكبيرة التي يرتكبها المديرون هو تحديد ما إذا كانوا يفضلون موارد البيانات الداخلية وأعضاء الفريق للتعليق على مجموعات البيانات الخاصة بهم أو الاستعانة بمصادر خارجية للعملية بأكملها.

في حين أن هذه الفكرة تنبع من نية التوفير في النفقات التي ينطوي عليها الاستعانة بمصادر خارجية لمشاريع التعليقات التوضيحية للبيانات ، فإنها غالبًا ما تتجاهل العديد من العوامل ونقاط الاتصال التي تجعلهم في النهاية ينفقون المزيد على المدى الطويل. يوجد الكثير من أصحاب المصلحة تحت مفهوم خاطئ مفاده أن تفضيل وحدات شرح البيانات الداخلية سيساعدهم في توفير النفقات وإكمال مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي بميزانية مناسبة. ومع ذلك ، هذا هو المكان الذي تبدأ فيه النفقات في الازدياد.

تجبر مثل هذه القرارات المديرين على تكبد خسائر لأسباب عديدة بما في ذلك عدم وجود مجموعات بيانات كافية أو نقاط اتصال لتوليد البيانات ، وغياب البيانات ذات الصلة ، ووفرة البيانات غير المنظمة وغير النظيفة ، والنفقات العامة لتدريب أعضاء الفريق على شرح البيانات ، أو استئجار أو شراء برامج التعليقات التوضيحية ، و اكثر.

على المدى الطويل ، ينتهي بهم الأمر إلى إنفاق ضعف أو أكثر مما سينفقونه على الاستعانة بمصادر خارجية للمشروع بأكمله. لذلك ، إذا كنت لا تزال في مأزق سواء كان عليك البحث عن موردي التعليقات التوضيحية للبيانات أو تجميع فريق داخلي ، فإليك بعض الأفكار التي تفتح العين.

4 أسباب تدفعك إلى الاستعانة بمصادر خارجية لمشاريع التعليقات التوضيحية للبيانات الخاصة بك

1. شروحات البيانات الخبراء

   لنبدأ بما هو واضح. شروحات البيانات هم محترفون مدربون يتمتعون بالخبرة المناسبة في المجال المطلوبة للقيام بالمهمة. على الرغم من أن التعليقات التوضيحية للبيانات قد تكون إحدى مهام مجموعة المواهب الداخلية لديك ، إلا أن هذه هي الوظيفة المتخصصة الوحيدة لمعلقين البيانات. يُحدث هذا فرقًا كبيرًا حيث سيعرف المعلقون طريقة التعليق التوضيحي الأفضل لأنواع بيانات محددة ، وأفضل الطرق للتعليق على البيانات المجمعة ، وتنظيف البيانات غير المهيكلة ، وإعداد مصادر جديدة لأنواع مجموعات البيانات المتنوعة ، والمزيد.

   مع وجود العديد من العوامل الحساسة المتضمنة ، سيضمن المعلقون على البيانات أو موردو البيانات أن البيانات النهائية التي تتلقاها لا تشوبها شائبة وأنه يمكن إدخالها مباشرة في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك لأغراض التدريب.

2. التدرجية

   عندما تقوم بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي ، فأنت دائمًا في حالة من عدم اليقين. لا تعرف أبدًا متى قد تحتاج إلى المزيد من أحجام البيانات أو عندما تحتاج إلى إيقاف إعداد بيانات التدريب مؤقتًا لفترة من الوقت. تعد قابلية التوسع أمرًا أساسيًا لضمان حدوث عملية تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بسلاسة ولا يمكن تحقيق هذه السلاسة مع المتخصصين داخل الشركة فقط.

   المعلقون التوضيحيون على البيانات المحترفون هم فقط من يمكنهم مواكبة المتطلبات الديناميكية وتقديم الكميات المطلوبة من مجموعات البيانات باستمرار. في هذه المرحلة ، يجب أن تتذكر أيضًا أن تقديم مجموعات البيانات ليس هو المفتاح ولكن تقديم مجموعات البيانات القابلة للتغذية بالماكينة هو الحل.