इन-हाउस या आउटसोर्स डेटा एनोटेशन - कौन बेहतर एआई परिणाम देता है?

इन-हाउस डेटा एनोटेशन कब अधिक मायने रखता है?

जबकि डेटा लेबलिंग आउटसोर्सिंग के कई लाभ हैं, ऐसे समय होते हैं जब इन-हाउस डेटा लेबलिंग आउटसोर्सिंग की तुलना में अधिक मायने रखती है। आप चुन सकते हैं इन-हाउस डेटा एनोटेशन कब:

• इन-हाउस टीमें बड़े डेटा वॉल्यूम को हैंडल नहीं कर सकती हैं
• एक विशिष्ट उत्पाद केवल कंपनी के कर्मचारियों के लिए जाना जाता है
• परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताएं आंतरिक स्रोतों के लिए उपलब्ध हैं
• बाहरी सेवा प्रदाताओं को प्रशिक्षित करने में समय लगता है 

डेटा एनोटेशन आउटसोर्सिंग के लाभ शैप के लिए काम करते हैं

आपके पास एक उत्कृष्ट इन-हाउस डेटा संग्रह और एनोटेशन टीम है, जिसके पास बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने का सही कौशल और अनुभव है। इसके अलावा, आप अपनी परियोजना के लिए अतिरिक्त डेटा क्षमताओं को लाइन के नीचे नहीं देखते हैं, और आपकी अवसंरचना डेटा की सफाई और लेबलिंग को सटीक रूप से संभाल सकती है।

यदि आप इन मानदंडों को पूरा कर सकते हैं, तो निस्संदेह आप अपनी डेटा लेबलिंग और एनोटेशन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपनी इन-हाउस टीम पर विचार करेंगे। हालाँकि, यदि आपके पास इन-हाउस क्षमताएँ नहीं हैं, तो आपको Shaip जैसे उद्योग के नेताओं से विशेषज्ञ सहायता प्राप्त करने पर विचार करना चाहिए।

के कुछ फायदे Shaip के साथ काम करने वाले हैं:

मुख्य विकास कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता

प्रशिक्षण एमएल मॉडल के चुनौतीपूर्ण अभी तक महत्वपूर्ण भागों में से एक पहले डेटा सेट तैयार कर रहा है। जब डेटा वैज्ञानिक डेटा की सफाई और लेबलिंग में शामिल होते हैं, तो यह उनके गुणवत्तापूर्ण समय को अनावश्यक कार्यों में लगाता है। नतीजतन, विकास चक्र को गड़बड़ियों का सामना करना पड़ेगा क्योंकि अतिव्यापी प्रक्रियाओं में देरी हो सकती है।

जब प्रक्रिया को आउटसोर्स किया जाता है, तो यह पूरे सिस्टम को सुव्यवस्थित करता है और यह सुनिश्चित करता है कि विकास प्रक्रिया एक साथ हो। इसके अलावा, आपकी डेटा लेबलिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए Shaip के साथ, आपकी इन-हाउस टीम मजबूत AI-आधारित समाधान बनाने की उनकी मुख्य दक्षताओं पर ध्यान केंद्रित कर सकती है। 

गुणवत्ता का आश्वासन

जब आपके प्रोजेक्ट पर समर्पित, प्रशिक्षित और अनुभवी डेटा लेबलिंग विशेषज्ञों की एक टीम विशेष रूप से काम कर रही हो, तो आपको समय पर उच्च-गुणवत्ता वाला काम मिलने का आश्वासन दिया जा सकता है। विविध डेटा सेटों पर काम करने के अनुभव का लाभ उठाकर और उनकी डेटा लेबलिंग क्षमताओं के निर्माण के द्वारा शैप एमएल और एआई परियोजनाओं के लिए उन्नत डेटा लेबलिंग प्रदान करता है। 

बड़ी डेटा मात्रा को संभालने की क्षमता

डेटा लेबलिंग एक श्रम-गहन काम है, और इस तरह, एक विशिष्ट एआई परियोजना के लिए हजारों डेटा सेटों को लेबल करने और सटीक रूप से एनोटेट करने की आवश्यकता होगी। हालाँकि, डेटा की मात्रा काफी हद तक परियोजना के प्रकार पर निर्भर करती है, और मांग में यह वृद्धि आपकी इन-हाउस टीमों के मील के पत्थर बढ़ा सकती है। इसके अलावा, जब डेटा बल्क बढ़ता है, तो आपको समर्थन के लिए अन्य टीमों के सदस्यों को भी सोर्स करना पड़ सकता है, जो काम की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है।

Shaip के साथ, आप समर्पित टीमों से निरंतर समर्थन का आनंद ले सकते हैं जिनके पास डेटा वॉल्यूम में परिवर्तन को संभालने के लिए विशेषज्ञता और अनुभव है। इसके अलावा, उनके पास आपके प्रोजेक्ट के साथ-साथ सहजता से स्केल करने के लिए संसाधन और कौशल हैं।

आपकी परियोजना की सफलता के लिए शेप के साथ साझेदारी करना सबसे अच्छा निर्णय है। हमारे पास प्रशिक्षित डेटा लेबलिंग और एनोटेशन विशेषज्ञ हैं जिनके पास विशिष्ट डेटा लेबलिंग आवश्यकताओं की आवश्यकता वाले विविध डेटा सेटों को संभालने का वर्षों का अनुभव है। Shaip के साथ, आप उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेशन तेज़ी से, सटीकता से और अपने बजट के भीतर प्राप्त कर सकते हैं।

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