في 2020، 1.7 ميجابايت من البيانات تم إنشاؤه كل ثانية من قبل الناس. وفي العام نفسه ، أنتجنا ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا في عام 2020. ويتوقع علماء البيانات أنه بحلول عام 2025 ، سينتج الأشخاص ما يقرب من 463 إكسابايت من البيانات يوميا. ومع ذلك ، لا يمكن للشركات استخدام جميع البيانات لاستخلاص رؤى مفيدة أو تطوير أدوات التعلم الآلي.
مع تخفيف عقبة جمع البيانات المفيدة من عدة مصادر على مر السنين ، تمهد الشركات الطريق لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. نظرًا لأن الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على اتخاذ القرارات المثلى للنمو ، فإنها تحتاج إلى بيانات مصنفة ومشروحة بدقة. وسم البيانات وتشكل التعليقات التوضيحية جزءًا من المعالجة المسبقة للبيانات ، حيث يتم تمييز العناصر محل الاهتمام أو تمييزها بالمعلومات ذات الصلة ، مما يساعد على تدريب خوارزمية ML.
ومع ذلك ، عندما تفكر الشركات في تطوير نماذج للذكاء الاصطناعي ، سيأتي وقت يتعين عليهم فيه اتخاذ قرار صعب - قرار قد يؤثر على نتيجة نموذج ML - داخل الشركة أو استعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات. قد يؤثر قرارك على عملية التطوير والميزانية والأداء ونجاح المشروع. لذلك دعونا نقارن الاثنين ونتعرف على مزايا وعيوب كليهما.
تصنيف البيانات الداخلية مقابل وضع العلامات على بيانات الاستعانة بمصادر خارجية
| وسم البيانات الداخلية | الاستعانة بمصادر خارجية البيانات وضع العلامات |
| مرونة | |
| إذا كان المشروع بسيطًا وليس له متطلبات محددة ، فعندئذٍ وسم البيانات الداخلية فريق يمكن أن يخدم الغرض. | إذا كان المشروع الذي تقوم به محددًا ومعقدًا تمامًا وله احتياجات خاصة بالوسم ، فمن المستحسن الاستعانة بمصادر خارجية لاحتياجات تسمية البيانات الخاصة بك. |
| التسعير | |
| قد يكون وضع العلامات والتعليقات التوضيحية على البيانات الداخلية مكلفًا للغاية لبناء البنية التحتية وتدريب الموظفين. | تأتي تسمية بيانات الاستعانة بمصادر خارجية مع حرية اختيار خطة تسعير معقولة لاحتياجاتك دون المساس بالجودة والدقة. |
| الإدارة | |
| إدارة شرح البيانات أو يمكن أن يمثل فريق التصنيف تحديًا ، خاصةً لأنه يتطلب الاستثمار في الوقت والمال والموارد. | يمكن أن تساعدك الاستعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات والتعليقات التوضيحية على التركيز على تطوير نموذج ML. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد توفر المعلقين ذوي الخبرة أيضًا في استكشاف المشكلات وإصلاحها. |
| قادة الإيمان | |
| تتطلب تسمية البيانات الدقيقة تدريبًا هائلًا للموظفين على استخدام أدوات التعليقات التوضيحية. لذلك عليك أن تنفق قدرًا كبيرًا من الوقت والمال على فرق التدريب الداخلية. | لا تنطوي الاستعانة بمصادر خارجية على تكاليف التدريب ، حيث يقوم مقدمو خدمة وضع العلامات على البيانات بتعيين موظفين مدربين وذوي خبرة يمكنهم التكيف مع الأدوات ومتطلبات المشروع والأساليب. |
| حماية | |
| يعمل تصنيف البيانات الداخلية على زيادة أمان البيانات ، حيث لا تتم مشاركة تفاصيل المشروع مع جهات خارجية. | شرح البيانات الاستعانة بمصادر خارجية العمل ليس آمنًا كما هو الحال في المنزل. الحل هو اختيار موفري الخدمة المعتمدين مع بروتوكولات الأمان الصارمة. |
| الوقت: | |
| يعد وضع العلامات على البيانات داخل الشركة مستهلكًا للوقت أكثر بكثير من العمل الذي يتم الاستعانة بمصادر خارجية ، حيث أن الوقت المستغرق لتدريب الفريق على الأساليب والأدوات والعملية مرتفع. | من الأفضل الاستعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات لمقدمي الخدمات لفترة نشر أقصر نظرًا لأن لديهم مرفقًا راسخًا لتمييز البيانات بدقة. |
متى يكون التعليق التوضيحي للبيانات الداخلية أكثر منطقية؟
في حين أن هناك العديد من الفوائد للاستعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات ، إلا أن هناك أوقاتًا يكون فيها تصنيف البيانات الداخلية أكثر منطقية من الاستعانة بمصادر خارجية. يمكنك اختيار شرح البيانات الداخلية متى:
- لا تستطيع الفرق الداخلية التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة
- المنتج الحصري معروف فقط لموظفي الشركة
- المشروع له متطلبات محددة متاحة للمصادر الداخلية
- تستغرق وقتًا طويلاً في تدريب مقدمي الخدمات الخارجيين
مزايا الاستعانة بمصادر خارجية للتعليق على البيانات تعمل على Shaip
لديك فريق ممتاز داخلي لجمع البيانات والتعليقات التوضيحية يتمتع بالمهارات والخبرة المناسبة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، لا تتوقع إمكانات بيانات إضافية لمشروعك باستمرار ، ويمكن للبنية الأساسية الخاصة بك التعامل مع بيانات التنظيف ووضع العلامات بدقة.
إذا كان بإمكانك استيفاء هذه المعايير ، فلا شك أنك ستفكر في فريقك الداخلي للقيام باحتياجات تسمية البيانات والتعليقات التوضيحية. ومع ذلك ، إذا لم تكن لديك القدرات الداخلية ، فيجب أن تفكر في الحصول على مساعدة خبراء من قادة الصناعة مثل Shaip.
بعض مزايا من العمل مع Shaip هم:
حرية التركيز على العمل التنموي الأساسي
أحد الأجزاء الصعبة والحاسمة في تدريب نماذج تعلم الآلة هو أولاً إعداد مجموعات البيانات. عندما يشارك علماء البيانات في تنظيف البيانات وتصنيفها ، فإنه يوجه وقتهم الجيد إلى القيام بمهام زائدة عن الحاجة. نتيجة لذلك ، ستبدأ دورة التطوير في مواجهة مواطن الخلل حيث يمكن أن تتأخر العمليات المتداخلة.
عندما يتم الاستعانة بمصادر خارجية للعملية ، فإنها تبسط النظام بأكمله وتضمن حدوث عملية التطوير في وقت واحد. بالإضافة إلى ذلك ، مع تولي Shaip لاحتياجات وسم البيانات الخاصة بك ، يمكن لفريقك الداخلي التركيز على كفاءاتهم الأساسية لبناء حلول قوية قائمة على الذكاء الاصطناعي.
ضمان الجودة
عندما يكون هناك فريق من خبراء تصنيف البيانات المتفانين والمدربين وذوي الخبرة يعملون حصريًا في مشروعك ، يمكنك أن تطمئن إلى الحصول على عمل عالي الجودة في الوقت المحدد. يقدم Shaip تصنيفًا محسّنًا للبيانات لمشاريع ML و AI من خلال الاستفادة من تجربة العمل على مجموعات بيانات متنوعة والبناء على قدرات وسم البيانات الخاصة بهم.
القدرة على التعامل مع كميات البيانات الكبيرة
وسم البيانات هي وظيفة كثيفة العمالة ، وعلى هذا النحو ، سيتطلب مشروع الذكاء الاصطناعي النموذجي الآلاف من مجموعات البيانات ليتم تصنيفها وتعليقها بدقة. ومع ذلك ، فإن حجم البيانات يعتمد إلى حد كبير على نوع المشروع ، وهذه الزيادة في الطلب يمكن أن تزيد من معالم فرقك الداخلية. علاوة على ذلك ، عند زيادة حجم البيانات ، قد يُطلب منك أيضًا الحصول على أعضاء من فرق أخرى للحصول على الدعم ، مما قد يؤثر على جودة العمل.
مع Shaip ، يمكنك الاستمتاع بالدعم المستمر من الفرق المخصصة التي لديها الخبرة والتجربة للتعامل مع التغييرات في أحجام البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، لديهم الموارد والمهارات اللازمة لتوسيع نطاق مشروعك دون عناء.
الشراكة مع Shaip هي أفضل قرار لنجاح مشروعك. لقد قمنا بتدريب خبراء وضع العلامات والتعليقات التوضيحية على البيانات ممن لديهم سنوات من الخبرة في التعامل مع مجموعات البيانات المتنوعة التي تتطلب احتياجات وسم البيانات المحددة. باستخدام Shaip ، يمكنك تلقي تعليقات توضيحية عالية الجودة بسرعة ودقة وفي حدود ميزانيتك.
[اقرأ أيضًا: دليل المبتدئين إلى شرح البيانات: النصائح وأفضل الممارسات]
