В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и машинного обучения качественные размеченные данные становятся одним из ключевых факторов успеха любого проекта. Компании и исследовательские команды сталкиваются с проблемой не только привлечения большого объема данных, но и обеспечения их точной и надежной разметки. Однако, доступ к таким данным часто ограничен высоким ценником и сложностью организации процесса аннотирования. В этой статье будет рассмотрено, где и как команды, занимающиеся разработкой AI, могут получить доступные и вместе с тем качественные размеченные данные, какие инструменты и подходы используются, а также какие альтернативы существуют для тех, кто ограничен в ресурсах и бюджетах. Основным источником размеченных данных для команд по разработке AI традиционно являются специализированные сервисы по аннотированию, такие как Scale AI.
Эти платформы предлагают профессиональное выполнение разметки, зачастую при помощи обученных специалистов и даже с использованием автоматизации. Но их услуги могут стоить дорого, особенно для стартапов и небольших исследовательских лабораторий. Важно понимать, что высокая цена таких сервисов отражает сложность и ресурсоемкость процесса создания разметки, обеспечивающей высокое качество и пригодность данных для обучения моделей. Многие команды стремятся к поиску более доступных альтернатив и возможностей самостоятельно организовать процесс аннотирования. Один из подходов — создание внутренней команды, которая специализируется на маркировке данных.
Такой путь позволяет контролировать качество и гибко настраивать процесс, снижая затраты по сравнению с заказом на стороне. Однако формирование и управление такой командой требует времени, внимания к обучению сотрудников и организации рабочего процесса. При этом добиться стабильного уровня качества бывает сложно без специализированных методик и стандартов. Еще один интересный путь — использование краудсорсинговых платформ. Сервисы, подобные Amazon Mechanical Turk и Appen, позволяют привлечь большое количество исполнителей из разных регионов для выполнения задач по разметке данных.
Преимущество заключается в доступности и масштабируемости, а также сравнительно низкой стоимости труда в глобальном масштабе. Но при работе с краудсорсингом нужно уделять много внимания контролю качества и проверке результатов, так как задачи обычно распределяются среди большого числа анонимных исполнителей с разным уровнем компетенции. Иногда компании и исследователи прибегают к использованию готовых публичных датасетов с доступной разметкой. Такие наборы данных часто публикуются научным сообществом и доступны бесплатно или на условиях лицензирования. Плюс таких данных в экономии времени и ресурсов, но одновременно с этим может возникнуть проблема недостаточной специфичности для конкретных задач или отраслей.
Поэтому качество и релевантность публичных датасетов необходимо тщательно оценивать перед применением. Для небольших команд и стартапов выгодным направлением может стать использование гибридных подходов. Например, комбинирование частичного использования внешних сервисов с собственными усилиями по проверке и дообработке данных. Это снижает общие затраты и позволяет сфокусироваться на критичных для качества аспектах разметки. Развитие технологий также открывает новые возможности.
Все более популярными становятся инструменты и платформы, использующие машинное обучение для автоматической или полуавтоматической аннотирования данных. Такие системы способны значительно снизить объем рутинной работы и ускорить процесс, оставляя человеку только финальную проверку. Некоторые стартапы и проекты уже предлагают подобные решения с вариативной стоимостью, что может быть интересно небольшим командам. Система обучения на размеченных данных требует от команды постоянного цикла итераций и улучшений. Это значит, что разметка данных — не одноразовое действие, а процесс, требующий обновления и контроля.
Поэтому важно налаживать удобные коммуникации между специалистами по аннотированию, разработчиками и аналитиками, чтобы своевременно выявлять проблемы и улучшать качество разметки. При выборе того или иного источника размеченных данных необходимо учитывать множество факторов: бюджет, сроки, специфические требования к качеству, уровень контроля над процессом и технические возможности команды. Оптимальное решение для одной команды может оказаться неподходящим для другой, поэтому правильный выбор всегда зависит от конкретных условий. В итоге, на современном рынке существует множество путей получения доступных и качественных размеченных данных. Это могут быть дорогие, но надежные профессиональные сервисы, более доступные краудсорсинговые платформы, самостоятельное создание команды или автоматизированные инструменты с функциями машинного обучения.
