Externalisation des bonnes sociétés d'annotation de données - Un guide complet

Les données sur lesquelles un système est formé sont cruciales pour ses performances dans les domaines de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Pour que ces systèmes fonctionnent bien, ils ont besoin d'une grande quantité de données précisément étiquetées. De l'identification de personnes sur des images à la compréhension du langage parlé. L'annotation des données est le processus de création d'étiquettes et de classifications pour les applications d'IA. Cependant, afin de simplifier leurs initiatives d'IA et de ML en raison de la quantité et de la complexité écrasantes des données impliquées, de nombreuses entreprises se tournent vers des outils spécialisés sociétés d'annotation de données.

Cet article explorera le domaine de l'annotation des données, son importance, la manière de sélectionner un fournisseur d'annotations approprié et les raisons pour lesquelles les entreprises souhaitant tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) pourraient grandement bénéficier de l'externalisation de ce travail.

Qu'est-ce que l'annotation de données ?

Une quantité importante de données de formation est nécessaire pour créer un modèle d'IA ou de ML qui se comporte comme un humain. Un modèle doit apprendre à comprendre certaines données pour pouvoir porter des jugements et agir. La classification et l'étiquetage des données pour les applications d'IA sont connus sous le nom d'annotation de données. Pour un cas d'utilisation donné, les données de formation doivent être correctement annotées et classées. Les entreprises peuvent développer et améliorer des solutions d'IA grâce à des capacités humaines supérieures. annotation de données. En conséquence, une meilleure solution d'expérience client est fournie, complète avec des chatbots, une vision par ordinateur, une reconnaissance vocale, des suggestions de produits et des résultats de moteur de recherche appropriés.

Comment sélectionner les bonnes sociétés d'annotation de données

Il existe de nombreuses sociétés d'annotation de données différentes disponibles sur le marché, toutes rivalisant pour que votre entreprise soit la meilleure. Il est crucial de sélectionner un partenaire d'externalisation capable de comprendre les exigences de votre projet IA/ML et de garantir que les résultats répondent à vos objectifs. Les entreprises peuvent identifier le fournisseur idéal, utiliser leurs données au maximum et obtenir des succès remarquables avec leurs projets d'IA et de ML en pesant soigneusement les facteurs suivants :

1. Expérience et expertise possédées : Déterminez si l’entreprise externalisée a fait ses preuves dans votre secteur et possède une connaissance du type de données que vous devez annoter. 

2. Technologie et outils utilisés : Pour garantir la précision dans la formation ensembles de données et augmenter l'efficacité des modèles, collaborer avec le fournisseur de services qui utilise les outils d'annotation de données d'IA et les technologies les plus récentes.

3. Structure des coûts : Surtout pour les entreprises disposant de ressources plus modestes. Les coûts doivent être pris en compte au même titre que d'autres aspects. En comparant les structures de prix, vous pouvez garantir que le prestataire de services offre une transparence en termes d'alignement budgétaire et vous prémunir contre d'éventuels frais cachés.

4. Sécurité: L’une des principales préoccupations des entreprises qui externalisent les initiatives des sociétés d’annotation de données est la sécurité des données. Vérifiez que le fournisseur suit les procédures et dispose de solides mesures de sécurité des données pour protéger vos informations privées.

5. Contrôle de qualité: Le succès d'un système d'apprentissage automatique est déterminé par la qualité des données d'entrée. Pour garantir que vos annotations sont exactes et cohérentes, choisissez une entreprise qui a mis en place une solide procédure de contrôle qualité.

Pourquoi devriez-vous externaliser des sociétés d’annotation de données ?

1. Gain de temps

Il faut beaucoup d'efforts pour constituer et former une équipe pour la collecte de données et l'étiquetage des images. En travaillant avec des sociétés d'annotation de données expérimentées, vous pouvez identifier en temps opportun les annotateurs qui répondent à vos demandes. De plus, vous pouvez ajuster rapidement vos effectifs selon vos besoins, car la plupart des affectations d'annotations d'images sont basées sur des projets. Cela garantit que vos ensembles de données sont de meilleure qualité et accélère l’ensemble du processus.

2. Mise à l'échelle facile

Les changements dans le volume de données, les contraintes de ressources, les excédents et les pénuries de ressources humaines, entre autres facteurs, peuvent avoir un effet sur les projets de vision par ordinateur. En externalisant l'annotation des données, vous pouvez mieux contrôler les changements et vous adapter à ces écarts.

3. Des annotateurs de données qualifiés ajouteront des connaissances à votre ensemble de données.

Les annotateurs de données sont des spécialistes possédant l’expertise thématique et la formation requises. Bien que annotation de données est le seul métier spécialisé pour les experts en données, cela peut être l'une des responsabilités de votre vivier de talents interne. Cela a un impact important puisque les annotateurs seront capables de nettoyer les données non structurées et semi-structurées, d'organiser de nouvelles sources pour une variété de types d'ensembles de données, et bien plus encore. Ils sauront également quelles techniques d'annotation sont les plus efficaces pour certains types de données.

4. Augmente l’efficacité et la vitesse

Votre projet peut prendre plus de temps si vous comptez uniquement sur l’équipe interne pour l’annotation. En effet, ces travailleurs ont non seulement des responsabilités à temps plein, mais ont également beaucoup de photographies à annoter. Il faudra également un certain temps pour que ce personnel soit prêt et formé. Si votre projet n’est pas critique, un délai d’achèvement plus lent peut convenir. Cependant, de nombreuses entreprises travaillant sur des projets d’apprentissage automatique sont sous pression pour lancer leurs produits avant leurs concurrents. Si vous confiez le travail d’annotation à un personnel hautement qualifié et engagé, cela peut faire toute la différence entre des mois et des mois.

5. Assurer une formation de premier ordre sur les données

Les performances d'un système de reconnaissance de formes dépendent de la précision et du calibre de ses données d'entraînement. La qualité des données annotées décidera en fin de compte du sort de votre projet, quel que soit son financement. L'un des principaux avantages de l'externalisation des sociétés d'annotation de données est la disponibilité d'équipes professionnelles, de professionnels qualifiés. Qui peuvent effectuer des tâches beaucoup plus rapidement et avec plus de précision que la plupart des équipes disposant de ressources internes. Nous travaillons régulièrement avec de gros volumes de données et avons rencontré de nombreuses règles pédagogiques. Ainsi que des outils d'annotation de données spécialement conçus. Cela indique qu'ils sont capables de travailler rapidement et efficacement sans sacrifier la précision nécessaire pour terminer leur travail dans les délais.

6. Débarrassez-vous des préjugés internes

Une organisation est, quand on y réfléchit, coincée dans une vision tunnel. Les points de vue d'un membre de l'équipe ou d'un employé peuvent se chevaucher en raison des procédures, des flux de travail, des philosophies, de la culture de travail et d'autres éléments. De plus, il y a de fortes chances que des biais s'infiltrent par inadvertance lorsque de telles forces de cohésion agissent sur l'annotation des données.

Pourquoi choisir Macgence ?

Macgence est un leader dans l'annotation de données grâce à sa technologie de pointe, ses années d'expertise dans le secteur et ses prix ouverts. Notre groupe veille à ce que nous appliquions des annotations précises à divers ensembles de données, ce qui améliore les résultats des projets d'IA et de ML. Macgence garantit l'exactitude et l'intégrité des données grâce à des méthodes de contrôle qualité strictes et à des mesures de sécurité solides. Des solutions expertes qui protègent les données sensibles, maximisent les performances des modèles et respectent les contraintes financières sont fournies aux clients. Sélectionnez Macgence pour des services d'annotation de données premium et utilisez leurs connaissances et leurs ressources de pointe pour propulser l'innovation dans l'IA et le ML.

Conclusion:

Une annotation précise des données est cruciale dans les domaines en constante évolution de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. La sélection des meilleures sociétés d’annotation de données devient cruciale à mesure que les entreprises s’efforcent de réaliser tout le potentiel de ces technologies. Les entreprises peuvent bénéficier d'une multitude d'avantages, comme une qualité de données accrue, une évolutivité et un gain de temps, en externalisant ce travail crucial à des professionnels comme Macgence.

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