Organisasies met dataspesifieke afhanklikhede moet 'n stapsgewyse benadering tot dataverwerking volg. Byvoorbeeld, 'n maatskappy wat beplan om 'n intelligente masjienleermodel te ontwikkel, sal toegang nodig hê om sy algoritmes te voed met gemerkte, geëtiketteerde of markdata. Om blind te word help skaars! In hierdie bespreking sal ons die einste aspek van data-annotasie aanraak en hoe maatskappye wat die data geëtiketteer wil kry, moet voortgaan.
Hier is die drie belangrikste wegneemetes:
- Data-annotasie - 'n proses van etikettering of etikettering van data - maak dit makliker vir AI- en ML-algoritmes om oudio, teks, beelde en selfs video te verwerk. Die meeste mense mis daardie aantekening wat prioritisering vereis, aangesien masjiene net op gemerkte data kan werk.
- Maatskappye kan data-aantekeninge in die huis hanteer of selfs uitkontraktering oorweeg. Laasgenoemde lei dikwels tot beter etiketteringkwaliteit, minimale interne vooroordeel, die vermoë om met datastelle in grootmaat te werk, en die buigsaamheid om die interne spanne aan die meer dringende en tydintensiewe take toe te wy.
- In-huis data-aantekening het sy plek. Dit maak sin wanneer die maatskappy met minder datastelle moet werk of op 'n begroting is. Ook, as vertroulikheid 'n bekommernis is, is dit raadsaam om heeltemal in die huis te gaan of die uitgekontrakteerde firmas vertroulikheidsooreenkomste te laat onderteken.
Klik hier om hierdie artikel te lees:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
