ઇન-હાઉસ કે આઉટસોર્સ્ડ ડેટા એનોટેશન - કયું AI પરિણામો વધુ સારા આપે છે?

ઇન-હાઉસ ડેટા એનોટેશન ક્યારે વધુ અર્થપૂર્ણ બને છે?

ડેટા લેબલિંગ આઉટસોર્સિંગના ઘણા ફાયદા છે, પરંતુ એવા સમયે હોય છે જ્યારે આઉટસોર્સિંગ કરતાં ઇન-હાઉસ ડેટા લેબલિંગ વધુ અર્થપૂર્ણ બને છે. તમે ઇન-હાઉસ ડેટા એનોટેશન પસંદ કરી શકો છો જ્યારે:

• ઇન-હાઉસ ટીમો મોટા ડેટા વોલ્યુમને હેન્ડલ કરી શકતી નથી
• એક વિશિષ્ટ ઉત્પાદન ફક્ત કંપનીના કર્મચારીઓ માટે જ જાણીતું છે
• આ પ્રોજેક્ટમાં આંતરિક સ્ત્રોતો માટે ચોક્કસ જરૂરિયાતો ઉપલબ્ધ છે.
• બાહ્ય સેવા પ્રદાતાઓને તાલીમ આપવામાં સમય લાગે છે 

તમારા ડેટા એનોટેશન પ્રોજેક્ટ્સને આઉટસોર્સ કરવાની જરૂર હોય તેવા 4 કારણો

1. નિષ્ણાત ડેટા ટીકાકારો

   ચાલો સ્પષ્ટ વાતથી શરૂઆત કરીએ. ડેટા એનોટેટર્સ એ તાલીમ પામેલા વ્યાવસાયિકો છે જેમની પાસે કામ કરવા માટે જરૂરી યોગ્ય ડોમેન કુશળતા હોય છે. જ્યારે ડેટા એનોટેશન તમારા આંતરિક પ્રતિભા પૂલ માટેનું એક કાર્ય હોઈ શકે છે, ત્યારે ડેટા એનોટેટર્સ માટે આ એકમાત્ર વિશિષ્ટ કાર્ય છે. આનાથી ઘણો ફરક પડે છે કારણ કે એનોટેટર્સ જાણતા હશે કે ચોક્કસ ડેટા પ્રકારો માટે કઈ એનોટેશન પદ્ધતિ શ્રેષ્ઠ કામ કરે છે, બલ્ક ડેટા એનોટેટ કરવાની શ્રેષ્ઠ રીતો, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાફ કરવા, વિવિધ ડેટાસેટ પ્રકારો માટે નવા સ્ત્રોતો તૈયાર કરવા અને ઘણું બધું.

   ઘણા સંવેદનશીલ પરિબળો સંકળાયેલા હોવાથી, ડેટા એનોટેટર્સ અથવા તમારા ડેટા વિક્રેતાઓ ખાતરી કરશે કે તમને પ્રાપ્ત થતો અંતિમ ડેટા દોષરહિત છે અને તાલીમ હેતુઓ માટે તેને સીધો તમારા AI મોડેલમાં ફીડ કરી શકાય છે.

2. માપનીયતા

   જ્યારે તમે AI મોડેલ વિકસાવી રહ્યા હોવ છો, ત્યારે તમે હંમેશા અનિશ્ચિતતાની સ્થિતિમાં હોવ છો. તમને ક્યારેય ખબર નથી હોતી કે ક્યારે તમને વધુ ડેટાની જરૂર પડી શકે છે અથવા ક્યારે તમારે તાલીમ ડેટા તૈયારીને થોડા સમય માટે થોભાવવાની જરૂર પડી શકે છે. તમારી AI વિકાસ પ્રક્રિયા સરળતાથી થાય તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે સ્કેલેબિલિટી ચાવીરૂપ છે અને આ સરળતા ફક્ત તમારા ઇન-હાઉસ વ્યાવસાયિકો સાથે પ્રાપ્ત કરી શકાતી નથી.

   ફક્ત વ્યાવસાયિક ડેટા એનોટેટર્સ જ ગતિશીલ માંગણીઓ સાથે તાલમેલ રાખી શકે છે અને સતત જરૂરી વોલ્યુમના ડેટાસેટ્સ પહોંચાડી શકે છે. આ સમયે, તમારે એ પણ યાદ રાખવું જોઈએ કે ડેટાસેટ્સ પહોંચાડવા એ ચાવી નથી પરંતુ મશીન-ફીડેબલ ડેટાસેટ્સ પહોંચાડવા એ મુખ્ય બાબત છે.

3. આંતરિક પક્ષપાત દૂર કરો

   જો તમે તેના વિશે વિચારો છો, તો એક સંસ્થા એક ટનલ વિઝનમાં ફસાયેલી હોય છે. પ્રોટોકોલ, પ્રક્રિયાઓ, કાર્યપ્રવાહ, પદ્ધતિઓ, વિચારધારાઓ, કાર્ય સંસ્કૃતિ અને વધુ દ્વારા બંધાયેલા, દરેક કર્મચારી અથવા ટીમના સભ્યમાં વધુ કે ઓછા પ્રમાણમાં ઓવરલેપિંગ માન્યતા હોઈ શકે છે. અને જ્યારે આવા સર્વસંમત દળો ડેટાની ટીકા પર કામ કરે છે, ત્યારે ચોક્કસપણે પક્ષપાત થવાની સંભાવના રહે છે.

   અને કોઈ પણ પક્ષપાત ક્યારેય કોઈપણ AI ડેવલપર માટે સારા સમાચાર લાવ્યો નથી. પક્ષપાતનો પરિચય એટલે કે તમારા મશીન લર્નિંગ મોડેલ ચોક્કસ માન્યતાઓ તરફ વલણ ધરાવે છે અને ઉદ્દેશ્યપૂર્વક વિશ્લેષણ કરાયેલા પરિણામો જેમ આપવા જોઈએ તેમ પહોંચાડતા નથી. પક્ષપાત તમારા વ્યવસાય માટે ખરાબ પ્રતિષ્ઠા લાવી શકે છે. એટલા માટે તમારે આવા સંવેદનશીલ વિષયો પર સતત નજર રાખવા અને સિસ્ટમમાંથી પક્ષપાતને ઓળખવા અને દૂર કરવા માટે તાજી આંખોની જરૂર છે.

   તાલીમ ડેટાસેટ્સ એ પૂર્વગ્રહમાં પ્રવેશ કરી શકે તેવા પ્રારંભિક સ્ત્રોતોમાંનો એક હોવાથી, ડેટા એનોટેટર્સને પૂર્વગ્રહ ઘટાડવા અને ઉદ્દેશ્ય અને વૈવિધ્યસભર ડેટા પહોંચાડવા પર કામ કરવા દેવાનું આદર્શ છે.

4. શ્રેષ્ઠ ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ

   જેમ તમે જાણો છો, AI પાસે તાલીમ ડેટાસેટ્સનું મૂલ્યાંકન કરવાની અને તે નબળી ગુણવત્તાના હોવાનું કહેવાની ક્ષમતા નથી . તેઓ ફક્ત તેમને જે પણ આપવામાં આવે છે તેમાંથી શીખે છે. તેથી જ જ્યારે તમે નબળી ગુણવત્તાવાળા ડેટા ફીડ કરો છો, ત્યારે તે અપ્રસ્તુત અથવા ખરાબ પરિણામો આપે છે.

   જ્યારે તમારી પાસે ડેટાસેટ્સ જનરેટ કરવા માટે આંતરિક સ્ત્રોતો હોય, ત્યારે એવી શક્યતા ખૂબ જ વધારે હોય છે કે તમે એવા ડેટાસેટ્સનું સંકલન કરી રહ્યા હોવ જે અપ્રસ્તુત, ખોટા અથવા અપૂર્ણ હોય. તમારા આંતરિક ડેટા ટચપોઇન્ટ્સ વિકસિત પાસાઓ છે અને આવી એન્ટિટી પર તાલીમ ડેટા તૈયારીનો આધાર ફક્ત તમારા AI મોડેલને નબળું બનાવી શકે છે.

   ઉપરાંત, જ્યારે એનોટેટેડ ડેટાની વાત આવે છે, ત્યારે તમારી ટીમના સભ્યો કદાચ તેમને જે લખવું જોઈએ તે બરાબર લખી શકતા નથી. ખોટા રંગ કોડ, વિસ્તૃત બાઉન્ડિંગ બોક્સ અને વધુ મશીનોને નવી વસ્તુઓ ધારણ કરવા અને શીખવા તરફ દોરી શકે છે જે સંપૂર્ણપણે અજાણતા હતી.

   આ જ જગ્યાએ ડેટા એનોટેટર્સ શ્રેષ્ઠ હોય છે. તેઓ આ પડકારજનક અને સમય માંગી લે તેવું કાર્ય કરવામાં ઉત્તમ છે. તેઓ ખોટી ટીકાઓ શોધી શકે છે અને મહત્વપૂર્ણ ડેટાની ટીકા કરવામાં SME ને કેવી રીતે સામેલ કરવા તે જાણે છે. આ જ કારણ છે કે તમને ડેટા વિક્રેતાઓ પાસેથી હંમેશા શ્રેષ્ઠ ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ મળે છે.

[આ પણ વાંચો: ડેટા એનોટેશન માટે શિખાઉ માણસ માટે માર્ગદર્શિકા: ટિપ્સ અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ ]