Vásárlói útmutató
Adatok megjegyzése
és az adatcímkézés

Gyorsítsa fel AI / ML fejlesztését

Tehát egy új AI / ML kezdeményezést szeretne elindítani, és rájön, hogy a jó adatok megtalálása a működésének egyik legnagyobb kihívása lesz. Az AI / ML modell kimenete csak olyan jó, mint az adatok, amelyeket a képzéséhez használ - ezért az adatgyűjtéshez, az annotációkhoz és a címkézéshez alkalmazott szakértelem kritikus fontosságú.

A képzési adatok előállításának, megszerzésének vagy licencelésének eldöntésére minden vezetőnek válaszolnia kell, és ezt a vásárlói útmutatót úgy tervezték, hogy segítse az üzleti vezetőket abban, hogy eligazodjanak a folyamat során.

Ebben a vásárlói útmutatóban megtudhatja:

• Hogyan lehet meghatározni, hogy a mesterséges intelligencia-adattípusokat milyen módon kell kiszervezni
• Bevált módszerek a magas színvonalú mesterséges intelligencia képzési adatok gyorsítására és méretezésére
• Kritikus döntési pontok a „build vs. buy” szcenárióban
• Az adat annotációs és címkézési projektek három kulcsfontosságú szakasza
• Az eladó bevonásának és a minőség-ellenőrzési mechanizmusok szintje