Organizațiile cu dependențe specifice datelor trebuie să urmeze o abordare treptată a procesării datelor. De exemplu, o companie care intenționează să dezvolte un model inteligent de învățare automată va avea nevoie de acces pentru a-și alimenta algoritmii cu date etichetate, etichetate sau de piață. Orbirea nu ajută cu greu! În această discuție, vom aborda însuși aspectul adnotării datelor și cum ar trebui să procedeze companiile care doresc să obțină etichetarea datelor.
Iată cele trei concluzii cheie:
- Adnotarea datelor – un proces de etichetare sau etichetare a datelor – facilitează procesarea audio, text, imagini și chiar video pentru algoritmii AI și ML. Majoritatea oamenilor ratează că adnotarea necesită prioritizare, deoarece mașinile pot funcționa numai pe date etichetate.
- Companiile se pot ocupa de adnotarea datelor interne sau chiar pot lua în considerare externalizarea. Acesta din urmă are adesea ca rezultat o calitate mai bună a etichetării, o prejudecată internă minimă, capacitatea de a lucra cu seturi de date în bloc și flexibilitatea de a dedica echipele interne pentru sarcinile mai presante și mai mari.
- Adnotarea internă a datelor își are locul. Are sens atunci când compania trebuie să lucreze cu mai puține seturi de date sau are un buget limitat. De asemenea, dacă confidențialitatea este o preocupare, este recomandabil să mergeți complet în interior sau să puneți firmele externalizate să semneze acorduri de confidențialitate.
Faceți clic aici pentru a citi acest articol:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
