Az adatspecifikus függőséggel rendelkező szervezeteknek az adatfeldolgozás során lépésenkénti megközelítést kell követniük. Például egy intelligens gépi tanulási modell kifejlesztését tervező vállalatnak hozzáférésre van szüksége ahhoz, hogy címkézett, címkézett vagy piaci adatokkal táplálja algoritmusait. A megvakultság aligha segít! Ebben a megbeszélésben az adatfeliratozás sajátos aspektusát fogjuk érinteni, és azt, hogy hogyan járjanak el azok a cégek, amelyek az adatokat címkézni kívánják.
Íme a három kulcsfontosságú elem:
- Az adatannotáció – az adatok címkézésének vagy címkézésének folyamata – megkönnyíti az AI és ML algoritmusok számára a hang, szöveg, képek és akár videó feldolgozását. A legtöbb embernek hiányzik az annotáció fontossági sorrendbe állítása, mivel a gépek csak címkézett adatokon tudnak dolgozni.
- A vállalatok házon belül is kezelhetik az adatfeljegyzéseket, vagy akár megfontolhatják a kiszervezést. Ez utóbbi gyakran jobb címkézési minőséget, minimális belső torzítást, tömeges adatkészletekkel való munkavégzés lehetőségét, valamint a házon belüli csapatok sürgősebb és időigényesebb munkák elvégzésének rugalmasságát eredményezi.
- A házon belüli adatannotációnak megvan a maga helye. Akkor van értelme, ha a vállalatnak kevesebb adatkészlettel kell dolgoznia, vagy ha költségvetése van. Továbbá, ha a titoktartás aggodalomra ad okot, ajánlatos teljesen házon belüli munkát végezni, vagy a kiszervezett cégekkel titoktartási megállapodást kötni.
Kattintson ide a cikk elolvasásához:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
