AI मॉडल विकसित करना महंगा है, है ना? बहुत सी कंपनियों के लिए, एक साधारण एआई मॉडल विकसित करने का विचार ही उन्हें यह सोचने पर मजबूर कर सकता है कि इसे विकसित करने के लिए उन्हें लाखों डॉलर की आवश्यकता होगी। कई बार ये सच भी साबित होते हैं. हालाँकि, आपके द्वारा की जाने वाली प्रत्येक लागत से आपको महत्वपूर्ण रिटर्न मिलना चाहिए। यही एकमात्र तरीका है जिससे आप जान सकते हैं कि आपने किसी चीज़ में समझदारी से निवेश किया है।
लेकिन ऐसे कुछ खर्चे हैं जो प्रबंधकों या व्यवसाय मालिकों को अपनी लापरवाही, गलत अनुमान या खराब निर्णय लेने के कारण करना पड़ता है। प्रबंधकों द्वारा की जाने वाली ऐसी ही एक बड़ी गलती यह तय करना है कि आंतरिक डेटा संसाधनों और टीम के सदस्यों को अपने डेटासेट को एनोटेट करने के लिए प्राथमिकता दी जाए या पूरी प्रक्रिया को आउटसोर्स किया जाए।
हालांकि यह विचार आउटसोर्सिंग डेटा एनोटेशन परियोजनाओं में शामिल खर्चों को बचाने के इरादे से उपजा है, वे अक्सर कई कारकों और स्पर्श बिंदुओं को नजरअंदाज कर देते हैं जो अंततः उन्हें लंबे समय में अधिक खर्च करने के लिए मजबूर करते हैं। बहुत से हितधारक इस ग़लतफ़हमी में हैं कि आंतरिक डेटा एनोटेशन मॉड्यूल को प्राथमिकता देने से उन्हें खर्च बचाने और अच्छे बजट पर एआई विकास परियोजनाओं को पूरा करने में मदद मिलेगी। हालाँकि, यहीं से खर्च बढ़ने लगते हैं।
इस तरह के निर्णय प्रबंधकों को कई कारणों से नुकसान उठाने के लिए मजबूर करते हैं जिनमें पर्याप्त डेटासेट या डेटा जेनरेशन टच पॉइंट की कमी, प्रासंगिक डेटा की अनुपस्थिति, असंरचित और अशुद्ध डेटा की प्रचुरता, टीम के सदस्यों को डेटा एनोटेट करने के लिए प्रशिक्षित करने, एनोटेशन सॉफ़्टवेयर किराए पर लेना या खरीदना शामिल है। , और अधिक।
लंबे समय में, वे पूरी परियोजना को आउटसोर्स करने पर जितना खर्च करेंगे, उससे दोगुना या उससे अधिक खर्च करेंगे। इसलिए, यदि आप अभी भी इस दुविधा में हैं कि क्या आपको डेटा एनोटेशन विक्रेताओं के पास जाना चाहिए या एक इन-हाउस टीम को इकट्ठा करना चाहिए, तो यहां कुछ आंखें खोलने वाली जानकारियां दी गई हैं।
4 कारण जिनकी वजह से आपको अपने डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट को आउटसोर्स करने की आवश्यकता है
विशेषज्ञ डेटा व्याख्याकार
आइए स्पष्ट से शुरू करें। डेटा व्याख्याकार वे प्रशिक्षित पेशेवर हैं जिनके पास कार्य करने के लिए आवश्यक सही डोमेन विशेषज्ञता है। जबकि डेटा एनोटेशन आपके आंतरिक प्रतिभा पूल के लिए कार्यों में से एक हो सकता है, यह डेटा एनोटेटर्स के लिए एकमात्र विशेष कार्य है। इससे बहुत बड़ा फर्क पड़ता है क्योंकि एनोटेटर्स को पता चल जाएगा कि विशिष्ट डेटा प्रकारों के लिए कौन सी एनोटेशन विधि सबसे अच्छा काम करती है, बल्क डेटा को एनोटेट करने के सर्वोत्तम तरीके, असंरचित डेटा को साफ करना, विविध डेटासेट प्रकारों के लिए नए स्रोत तैयार करना और बहुत कुछ।इतने सारे संवेदनशील कारकों के शामिल होने के साथ, डेटा एनोटेटर या आपके डेटा विक्रेता यह सुनिश्चित करेंगे कि आपको प्राप्त अंतिम डेटा त्रुटिहीन है और इसे प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए सीधे आपके एआई मॉडल में फीड किया जा सकता है।
अनुमापकता
जब आप एआई मॉडल विकसित कर रहे होते हैं, तो आप हमेशा अनिश्चितता की स्थिति में रहते हैं। आप कभी नहीं जानते कि कब आपको अधिक मात्रा में डेटा की आवश्यकता हो सकती है या कब आपको कुछ समय के लिए प्रशिक्षण डेटा तैयारी को रोकने की आवश्यकता हो सकती है। स्केलेबिलिटी यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण है कि आपकी एआई विकास प्रक्रिया सुचारू रूप से चलती है और यह निर्बाधता केवल आपके इन-हाउस पेशेवरों के साथ हासिल नहीं की जा सकती है।
यह केवल पेशेवर डेटा एनोटेटर ही हैं जो गतिशील मांगों को पूरा कर सकते हैं और लगातार आवश्यक मात्रा में डेटासेट वितरित कर सकते हैं। इस बिंदु पर, आपको यह भी याद रखना चाहिए कि डेटासेट वितरित करना महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि मशीन-फीडेबल डेटासेट वितरित करना है।
आइए स्पष्ट से शुरू करें। आंतरिक पक्षपात को दूर करें
यदि आप इसके बारे में सोचते हैं तो एक संगठन एक सुरंग दृष्टि में फंस जाता है। प्रोटोकॉल, प्रक्रियाओं, वर्कफ़्लोज़, कार्यप्रणाली, विचारधाराओं, कार्य संस्कृति और बहुत कुछ से बंधे हुए, प्रत्येक कर्मचारी या टीम के सदस्य में कमोबेश एक ओवरलैपिंग विश्वास हो सकता है। और जब ऐसी सर्वसम्मत ताकतें डेटा को एनोटेट करने पर काम करती हैं, तो निश्चित रूप से पूर्वाग्रह पैदा होने की संभावना होती है।
और कोई भी पूर्वाग्रह कहीं भी किसी भी एआई डेवलपर के लिए अच्छी खबर नहीं लेकर आया है। पूर्वाग्रह की शुरूआत का मतलब है कि आपके मशीन लर्निंग मॉडल विशिष्ट मान्यताओं की ओर झुके हुए हैं और वस्तुनिष्ठ रूप से विश्लेषण किए गए परिणाम नहीं दे रहे हैं जैसा कि माना जाता है। पूर्वाग्रह से आपको अपने व्यवसाय के लिए बदनामी मिल सकती है। इसीलिए आपको इस तरह के संवेदनशील विषयों पर लगातार नजर रखने और सिस्टम से पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें खत्म करने के लिए नई आंखों की एक जोड़ी की आवश्यकता है।
चूंकि प्रशिक्षण डेटासेट पूर्वाग्रह पैदा करने वाले शुरुआती स्रोतों में से एक है, इसलिए डेटा एनोटेटर्स को पूर्वाग्रह को कम करने और उद्देश्यपूर्ण और विविध डेटा प्रदान करने पर काम करने देना आदर्श है।
बेहतर गुणवत्ता वाले डेटासेट
जैसा कि आप जानते हैं, AI में आकलन करने की क्षमता नहीं है प्रशिक्षण डेटासेट और हमें बताएं कि वे खराब गुणवत्ता वाले हैं। उन्हें जो भी खिलाया जाता है वे वही सीखते हैं। इसीलिए जब आप खराब गुणवत्ता वाला डेटा फीड करते हैं, तो वे अप्रासंगिक या खराब परिणाम देते हैं।
जब आपके पास डेटासेट उत्पन्न करने के लिए आंतरिक स्रोत होते हैं, तो संभावना बहुत अधिक होती है कि आप ऐसे डेटासेट संकलित कर रहे हों जो अप्रासंगिक, गलत या अधूरे हों। आपके आंतरिक डेटा टचप्वाइंट विकासशील पहलू हैं और ऐसी संस्थाओं पर प्रशिक्षण डेटा तैयारी का आधार केवल आपके एआई मॉडल को कमजोर बना सकता है।साथ ही, जब एनोटेट किए गए डेटा की बात आती है, तो हो सकता है कि आपकी टीम के सदस्य ठीक-ठीक वह एनोटेट न कर रहे हों जो उन्हें करना चाहिए। गलत रंग कोड, विस्तारित बाउंडिंग बॉक्स और बहुत कुछ मशीनों को ऐसी नई चीजें ग्रहण करने और सीखने के लिए प्रेरित कर सकता है जो पूरी तरह से अनजाने में थीं।
यहीं पर डेटा एनोटेटर उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे इस चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाले कार्य को करने में माहिर हैं। वे गलत एनोटेशन को पहचान सकते हैं और जान सकते हैं कि महत्वपूर्ण डेटा को एनोटेट करने में एसएमई को कैसे शामिल किया जाए। यही कारण है कि आपको डेटा विक्रेताओं से हमेशा सर्वोत्तम गुणवत्ता वाले डेटासेट मिलते हैं।
जब आपके पास डेटासेट उत्पन्न करने के लिए आंतरिक स्रोत होते हैं, तो संभावना बहुत अधिक होती है कि आप ऐसे डेटासेट संकलित कर रहे हों जो अप्रासंगिक, गलत या अधूरे हों। आपके आंतरिक डेटा टचप्वाइंट विकासशील पहलू हैं और ऐसी संस्थाओं पर प्रशिक्षण डेटा तैयारी का आधार केवल आपके एआई मॉडल को कमजोर बना सकता है।लपेटकर
इन कारकों के अलावा, जब आप डेटा एनोटेशन को विक्रेताओं और विशेषज्ञों को आउटसोर्स करते हैं तो आपको जो बड़ा फायदा होगा वह समय है। एआई विकास जटिल है और आपके पास काम करने के लिए विविध कार्य और आवश्यकताएं होंगी। डेटा एनोटेशन आपकी टीम के सदस्यों के लिए एक और अतिरिक्त जिम्मेदारी है। जब आप आउटसोर्स करते हैं, तो आप उन्हें उन कार्यों पर अधिक समय बिताने दे सकते हैं जो वास्तव में आपके व्यवसाय और प्रोजेक्ट के लिए महत्वपूर्ण हैं।
संक्षेप में, अपने डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट को आउटसोर्स करने से आपको अपनी आंतरिक उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिल सकती है, बाजार में तेजी से समय मिल सकता है, आपको अपने परिणामों का परीक्षण करने और एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए अधिक समय मिल सकता है, और भी बहुत कुछ। यदि आप अधिक समय बचाना चाहते हैं, तो बस अपनी सभी डेटा एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए हमसे संपर्क करें।
हमारी टीम में एसएमई, अनुभवी प्रोजेक्ट मैनेजर, डेटा वैज्ञानिक और बहुत कुछ शामिल हैं जो आपके एआई प्रोजेक्ट के लिए बेहतरीन गुणवत्ता वाले डेटासेट देने पर काम करते हैं। अभी हमसे बात करो.
