7 шагов к выбору идеального поставщика аннотаций данных для машинного обучения

7 steps to choose the perfect data annotation provider for machine learning.

Профессиональные услуги аннотации данных искусственного интеллекта играют ключевую роль в построении надежных, многократно используемых и точных моделей машинного обучения (МО) быстрее. Они специализируются на предоставлении услуг высококачественной разметки и маркировки данных для создания желаемых моделей МО с чрезвычайно надежными результатами по доступной цене. Экспертные компании по аннотации данных также предлагают широкий спектр дополнительных преимуществ, таких как гибкость, масштабируемость, разнообразие навыков, доступ к глобальному рынку и многое другое.

Источник изображения: Pexels.com

Выбор лучших компаний по аннотации данных для услуг МО является сложной задачей из-за множества факторов, таких как выбор правильного поставщика, оценка навыков, обзор предыдущей работы, наличие правильных ресурсов, опыт и возможности и многие другие. Если вы не выберете правильную компанию по аннотации данных, риск неудачи вашего проекта по МО будет чрезвычайно высоким.

• Создание сложных SQL-запросов с помощью генеративного искусственного интеллекта
• Понимание обобщенных аддитивных моделей (GAM) Подробное руководство
• На самом деле большие языковые модели хорошо генерируют сложные структурированные данные? Эта научная статья по искусственному интеллекту представляет Struc-Bench оценка возможностей LLM и введение решения с учетом структуры для настройки модели

Чтобы преодолеть эти трудности, я расскажу вам о 7 основных шагах для выбора идеальной компании по аутсорсингу маркировки данных. Это не только гарантирует точность ваших обучающих данных, но и общий успех ваших инициатив в области машинного обучения.

7 основных шагов для выбора услуг аннотации данных компьютерного зрения

Источник изображения: Pexels.com

Шаг 1: Понимание ваших конкретных потребностей

Первый и самый важный шаг в выборе компании для разметки изображений для приложений компьютерного зрения – это оценка ваших подробных требований. Весь процесс найма полностью основан на этом шаге. Если ваши требования неопределенны и неясны, вам будет очень сложно найти подходящую компанию для вашего проекта. Поддомены этого шага могут включать оценку целей, сроков, входных/выходных данных, качества, доступных ресурсов, требуемых навыков и других, чтобы составить надежный набор конкретных требований для вашего проекта.

Шаг 2: Изучение опыта провайдера

На этом шаге вам необходимо изучить ресурсы, квалификации, возможности и опыт компании в работе с проектами, подобными вашим. Вы можете сделать это, запросив детали предыдущих клиентов, проектов и методологий, применяемых для выполнения задач. Вы можете непосредственно связаться с предыдущими клиентами провайдера, которого вы рассматриваете для найма специалистов-аннотаторов данных. Вы также можете запросить портфолио прошлых проектов.

Шаг 3: Оценка качества и точности данных

Качество данных является самым фундаментальным компонентом специализированной услуги аннотации данных, поскольку оно измеряет точность, надежность и производительность модели машинного обучения. Для оценки качества данных широко используются метрики межаннотаторной согласованности (IAA). Постарайтесь использовать наиболее популярные техники измерения IAA, такие как Коэффициент Каппа Коэна, F1-оценка и другие. Вы также можете проверить предыдущие коммуникации с клиентами относительно качества для оценки его.

Шаг 4: Рассмотрите масштабируемость и время выполнения (TAT)

В современном быстро меняющемся мире искусственного интеллекта важно учитывать не только текущие, но и долгосрочные потребности ваших проектов. Найти компанию для лучших услуг разметки, которая сможет выполнить текущие требования по разметке данных, не является хорошей идеей. Ваш выбор должен включать будущее расширение вашей команды, навыков или других ресурсов управления проектами и время для масштабирования команды. Получите детали о полной готовности компании к поиску, найму и привлечению новой команды или аннотаторов данных и сколько времени занимает масштабирование команды для любых предстоящих требований проекта в будущем. Запрос баз данных HR и других ресурсов, способствующих процессу найма компаний по разметке данных, также может быть полезен для оценки масштабируемости и времени выполнения.

Шаг 5: Изучите используемые технологии и инструменты

Аннотирование данных может быть выполнено как автоматически, так и вручную. Весь этот процесс использует множество техник и соответствующих инструментов. Полигоны, 3D/2D ограничивающие рамки, полилинии и многие другие используются с соответствующими инструментами. Вам нужно запросить все учетные данные компании, которую вы собираетесь нанять. Другие основные инструменты и техники, которые следует оценить для выбора хорошей компании, могут включать управление рабочей силой, управление данными, а также инструменты сотрудничества и коммуникации. Ведущие инструменты, используемые на рынке, включают Appen, Cogito, LabelBox и другие. Вы также можете оценить способность компании создавать настраиваемые инструменты через API.

Шаг 6: Проверьте цены и условия контракта

Средняя ставка для найма аналитика данных варьируется от 20 до 50 долларов в час на Upwork. Вы должны искать лучшие цены, не забывая о качестве и точности данных. Для поиска надежных и экономичных услуг по аннотированию данных профессионально необходимо провести всестороннее обсуждение и согласование. Вы должны разработать детальные условия и положения контракта, а также соглашение об уровне обслуживания (SLA), чтобы ваш опыт работы с новой компанией не превратился в кошмар.

Шаг 7: Оцените коммуникацию и поддержку поставщика

Последнее, но не менее важное! Хорошая техническая поддержка и своевременное общение с профессиональным подходом – это другие очень важные качества идеальной компании, предлагающей услуги аннотирования данных в проектах компьютерного зрения. Вы должны ознакомиться с онлайн-отзывами и рейтингами предыдущих клиентов, оставленными о поддержке и коммуникационной деятельности компании, которую вы собираетесь нанять. Должна быть надежная система для общения, сотрудничества и разрешения запросов, чтобы вы получали поддержку в тот момент, когда вам это наиболее необходимо.

Итоговый вывод

Почти все компании по аннотированию данных утверждают, что они являются одними из лучших поставщиков услуг, что делает выбор идеальной компании очень сложным. Семь простых шагов делают этот сложный процесс гораздо проще и управляемым.