Любое применение AI и ML будет настолько хорошим, насколько будет качество ваших данных. Даже самые качественные алгоритмы компьютерного зрения остаются бесполезными, если обучаться на данных низкого качества. В Machinetutors мы видели, как многие компании терпят неудачу в процессе создания данных, которые можно использовать. Хотя у компаний есть избыток данных, они не могут точно их маркировать. Это, в свою очередь, подрывает их проекты, основанные на искусственном интеллекте. Аутсорсинг аннотаций данных профессиональным аннотаторам может обеспечить точные, высококачественные наборы данных, необходимые для успеха ваших проектов аннотирования. Поэтому компаниям следует тщательно рассмотреть четыре аспекта аннотаций данных, прежде чем обращаться к внутренним ресурсам для удовлетворения своих потребностей в аннотациях данных.
1.Качество
Качество обучающих данных имеет решающее значение для производительности модели машинного обучения. Преимущество аутсорсинга вашего проекта аннотирования данных заключается в том, что профессиональные аннотаторы, подобные тем, которые предоставляются Machinetutors, обеспечат высочайший уровень качества данных, необходимый для быстрого продвижения вашего проекта. Таким образом, вы можете сосредоточиться на своем проекте, пока мы позаботимся о ваших данных.
2. Масштаб
Многие компании сразу же обращаются к своим внутренним ресурсам для аннотирования данных. Это может быть идеальным решением для небольших проектов, не требующих аннотирования огромных объемов данных. Однако при столкновении с большими объемами данных это может оказаться не такой уж хорошей стратегией. Отвлекать ваших внутренних сотрудников от их повседневных задач, чтобы складывать к их ногам десятки тысяч изображений, дорого и неэффективно. Вашим штатным сотрудникам потребуется больше времени для аннотирования больших наборов данных, поскольку им не хватает сотрудников, необходимых для аннотирования больших наборов данных. Это, в свою очередь, замедлит текущие внутренние проекты. Аутсорсинг экономит время и энергию. В Machinetutors наша команда аннотаторов обучена аннотировать огромные объемы данных и может быстро реагировать на меняющиеся запросы.
3. Скорость
Использование вашей внутренней команды вместо аутсорсинга аннотирования данных может привести к задержке завершения вашего проекта, потому что сами аннотаторы должны пройти обучение, чтобы точно аннотировать изображения. Создание и обучение вашей команды требует времени, а ожидание высококачественных аннотированных данных от вашей команды занимает еще больше времени. Кроме того, данные низкого качества необходимо аннотировать более одного раза. Таким образом, внутреннему персоналу потребуется больше времени для предоставления точных, высококачественных аннотированных данных с той же скоростью, что и у профессионального аннотатора. Разумно поручить аннотирование данных профессиональной команде, которая хорошо оснащена для работы с большими объемами данных и позволяет им быстрее предоставлять высококачественные наборы данных без ущерба для точности.
4. Безопасность
Многие компании не решаются отдать свои проекты аннотаций на аутсорсинг из соображений безопасности. Аннотационные компании хорошо понимают, что безопасность данных имеет важное значение, и имеют соглашения о конфиденциальности данных. В Machinetutors мы особенно чувствительны к проблемам конфиденциальности наших клиентов.
Почему Machinetutors для служб аннотации данных?
В Machinetutors мы знаем о проблемах внутреннего аннотирования изображений. Наши высококвалифицированные аннотаторы предоставили высококачественные данные для проектов наших клиентов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Свяжитесь с Machinetutors, чтобы узнать больше.
