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 

4 कारण जिनकी वजह से आपको अपने डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट को आउटसोर्स करने की आवश्यकता है

1. विशेषज्ञ डेटा व्याख्याकार

   आइए स्पष्ट बात से शुरू करें। डेटा एनोटेटर प्रशिक्षित पेशेवर होते हैं जिनके पास काम करने के लिए आवश्यक सही डोमेन विशेषज्ञता होती है। जबकि डेटा एनोटेशन आपके आंतरिक प्रतिभा पूल के लिए कार्यों में से एक हो सकता है, यह डेटा एनोटेटर के लिए एकमात्र विशेष कार्य है। यह एक बड़ा अंतर बनाता है क्योंकि एनोटेटर को पता होगा कि विशिष्ट डेटा प्रकारों के लिए कौन सी एनोटेशन विधि सबसे अच्छी तरह से 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।

2. 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।

3. 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।

4. 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।

[ये भी पढ़ें: डेटा एनोटेशन के लिए शुरुआती गाइड: युक्तियाँ और सर्वोत्तम अभ्यास]