Ghidul Cumpărătorului pentru Adnotarea datelor și etichetarea datelor
Accelerează-ți dezvoltarea AI/ML
A decide cum să generezi, să achiziționezi sau să licențiezi datele tale de formare este o întrebare la care fiecare director va trebui să răspundă, iar acest ghid al cumpărătorului a fost conceput pentru a ajuta liderii de afaceri să-și navigheze în procesul. Ghidul acoperă aspecte esențiale, inclusiv:
- Cum să determinați ce tipuri de date AI funcționează pentru a externaliza
- Cele mai bune practici pentru accelerarea și scalarea datelor de instruire AI de înaltă calitate
- Puncte critice de decizie într-un scenariu „construire vs cumpărare”.
- Cele trei etape cheie ale proiectelor de adnotare și etichetare a datelor
- Nivelul de implicare a furnizorilor și mecanismele de control al calității
Proiectele de succes AI/ML necesită o abordare cuprinzătoare a managementului calității datelor. Organizațiile trebuie să ia în considerare cu atenție mai mulți factori în strategia lor de adnotare a datelor:
- Procese de asigurare a calității
- Ghid de adnotare
- Selectarea sculelor
- Alocare resurselor
- Planificarea scalabilitatii
Succesul inițiativei tale AI depinde în mare măsură de luarea unor decizii informate cu privire la aceste elemente, luând în considerare factori specifici proiectului, cum ar fi complexitatea datelor, cerințele de securitate, nevoile de expertiză în domeniu și obiectivele de scalabilitate pe termen lung. Acest ghid vă ajută să navigați în aceste decizii cruciale pentru a stabili o strategie durabilă și eficientă de adnotare a datelor.
COPIE GRATUITĂ
Descărcați Ghidul Cumpărătorilor
"*" indica campurile obligatorii