原文：
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共享职责一直是每个成功组织中最关键的组成部分，无论其性质或规模如何。在共享业务职责时，外包是一个可行的选择。
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鉴于此，将公司运营中的非核心方面委托给外包伙伴，可能会实现目标而不危及你的资金、资源或时间。
我们特别指的是你当前或即将进行的人工智能（AI）和机器学习（ML）项目，以及这些 AI 和 ML 系统在过程中将要消耗的训练数据。
坦白说，让你最宝贵和最昂贵的资源，例如数据科学家和 AI 模型规划师，去处理数据聚合和标注任务，而不是让他们专注于关键的 AI 和 ML 方面，这种做法是相当不明智的。
处理人工智能（AI）和机器学习（ML）集成的数据量过于庞大，无法在内部处理。最佳选择是寻找外包数据标注专家，他们可以利用其专业知识在规定的时间框架内开发高质量的训练数据。
数据注释和标注服务可以外包给专业公司，这些公司能提供高质量的服务。
下面我们来看看一些有用的技巧，以选择合适的外包合作伙伴来处理你下一个 AI 模型的标注工作。
自动化的概念在 AI 训练数据公司中创造了一个竞争激烈的领域，每个公司都声称自己是标注专家，而事实往往与声明相反。与一个新进入行业的公司合作，几乎都会导致 AI 训练数据的不足。
质量来自于具有多年行业经验的专业训练数据专家。这里的终极建议是找到行业中的领头羊，选择那些承诺为你的 AI 和 ML 项目提供最相关和高质量训练数据的公司。
手动的数据标记和注释方式由于其精确性和准确性，需要有良好的劳动力支持。事实上，注释过程消耗了大量的时间、精力和资源，以完成识别、汇总、过滤和标记与你的 AI 和 ML 项目相关的数据，这是一项艰巨的工作。
在整个过程中，质量始终是最重要的，找到一个具有良好行业经验和充足劳动力的外包注释和标记合作伙伴是最佳选择。
适应性——另一个成功商业活动的重要方面，在商业合作中较少见而更多被讨论。根据你不断变化的 AI 和 ML 系统及设计来满足训练数据需求对任何 AI 训练数据公司来说都是艰巨的任务。
你的 AI 训练数据需求可能会在类别、特征和数量上不断变化。能够满足你不断变化的 AI 训练数据需求的人实际上是合适的人选。
寻找外包的 AI 训练数据公司时，应该选择一个能随时调整以适应你不断变化的数据需求的公司。
目前的可行方法是找到能够在不失创新方向的情况下调整以适应你的需求的劳动力，并且不妥协数据交付质量。当你支付费用时，你有权在与数据训练公司合作期间保持你的选择。
我们难道不应该感到欣喜若狂吗？我们生活在一个技术驱动的时代。生活中的每一个小事或大事都依赖于尖端技术——你的 AI 和机器学习项目也是如此。你正在使用的自动化系统实际上将在你获得丰富训练数据时发挥作用。技术在这一过程中扮演了重要角色。
在竞争激烈的领域保持对自动化的热情需要来自 AI 训练数据专家的优质数据交付。
数据丰富工具在提供显著提升数据注释能力的质量资源时表现优异。技术有可能通过增加工作流程输出来促进性能。
与一个利用尖端技术的数据训练公司合作，可以加快数据整合进你的 AI 和机器学习项目的速度。
性能输出是评估一个培训数据提供商能力的关键指标之一。在寻找合格的数据公司时，一致性、沟通和完成的项目是三个重要的标准。
那些在向之前的客户提供优质数据交付方面保持一致，并因通过稳定沟通渠道建立有价值的参与而赢得声誉的公司，可能是作为培训数据合作伙伴的最佳选择。
可靠的培训数据提供商能够在需要时提供支持，并迅速回应您的查询。与一个值得信赖的培训数据提供商合作，可以使您的 AI 实施过程更加顺利，同时结合技术和短期标注期限——而且还能控制预算。
沟通是您业务增长的关键。保持数据标注团队与您的人工智能培训人员之间的沟通，可以确保 AI 数据集成计划和机器学习过程保持同步并按计划进行。
选择一个承诺提供不间断沟通渠道的培训数据提供商，将决定您 AI 和机器学习项目的未来方向。
在赶进度时，需要不断沟通和快速响应。确保您合作的数据标注公司通过不间断的沟通渠道为您提供全天候支持。
那些已经优化了其沟通渠道的数据标注公司，是与之合作以及时完成 AI 和 ML 项目的理想选择。
所以，这就是在寻找外包数据标注合作伙伴时需要考虑的五个关键要素。希望阅读本指南能让您对找到合适的数据标注和注释专家有足够的思考。谨慎选择合作伙伴，因为与数据标注公司合作将决定您的 AI 实施计划的成功以及机器学习项目的未来。
Pramod Kumar 是一位热衷于人工智能和机器学习技术的读者和作家。Pramod 自豪于与 Cogito Tech LLC、Anolytics.ai 和一些其他顶级标注及数据标注公司作为自由撰稿人的合作。