🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: จะเลือก SaaS หรือ On-Premise ดี? การทำ Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, เสียง หรือวิดีโอ เพื่อให้โมเดล AI เข้าใจและเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำ เช่น การตรวจจับวัตถุ, การวิเคราะห์ความรู้สึก, หรือการรู้จำเสียงพูด แต่การเลือกว่าจะใช้แพลตฟอร์มแบบ SaaS หรือ On-Premise ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค — มันเกี่ยวกับความเร็ว, งบประมาณ, ความปลอดภัย และขอบเขตของโครงการ 🧩 SaaS: เร็ว ง่าย แต่ต้องแลกกับความยืดหยุ่น - เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็ว, ไม่มีทีม IT, หรือทำโปรเจกต์ระยะสั้น - ไม่ต้องติดตั้งระบบเอง ผู้ให้บริการดูแลทั้งหมด - รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่ แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น: - ข้อมูลต้องผ่านคลาวด์ของผู้ให้บริการ อาจไม่เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหว - ปรับแต่งระบบได้จำกัด - ค่าใช้จ่ายสะสมจากการจ่ายรายเดือน - ขึ้นอยู่กับ uptime และการสนับสนุนของผู้ให้บริการ 🛠️ On-Premise: ควบคุมเต็มที่ แต่ต้องลงทุน - เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ด้านสุขภาพ, การเงิน, หรือรัฐบาล - ปรับแต่งระบบได้ตามต้องการ - ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือนระยะยาว - ควบคุมความพร้อมใช้งานได้เอง แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น: - ต้องใช้ทีมเทคนิคในการติดตั้งและดูแล - ใช้เวลานานในการเริ่มต้น - ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสูง - ต้องดูแลเรื่องความปลอดภัยและการอัปเดตเอง ✅ Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบเพื่อให้ AI เรียนรู้ ➡️ ใช้ในงาน computer vision, NLP, speech recognition และ robotics ✅ SaaS คือแพลตฟอร์มที่เข้าถึงผ่านคลาวด์ โดยผู้ให้บริการดูแลระบบ ➡️ เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็วและไม่มีทีม IT ✅ SaaS มีข้อดี เช่น setup เร็ว, อัปเดตอัตโนมัติ, ขยายระบบง่าย ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่ ✅ SaaS มีข้อจำกัด เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล, ปรับแต่งได้น้อย ➡️ ค่าใช้จ่ายสะสมและพึ่งพาผู้ให้บริการ ✅ On-Premise คือระบบที่ติดตั้งในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง ➡️ เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหวและต้องการปรับแต่งระบบ ✅ On-Premise มีข้อดี เช่น ควบคุมข้อมูล, ปรับแต่งได้เต็มที่, ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือน ➡️ ไม่ขึ้นอยู่กับ uptime ของผู้ให้บริการ ✅ On-Premise มีข้อจำกัด เช่น setup ยาก, ต้องดูแลระบบเอง ➡️ ใช้เวลานานและต้องลงทุนสูง https://hackread.com/on-premise-vs-saas-data-annotation-platforms-compared/