Kopergids vir
Data-aantekening
en gegewens etikettering

Versnel u AI / ML-ontwikkeling

U wil dus 'n nuwe AI / ML-inisiatief begin en besef dat die vind van goeie data een van die meer uitdagende aspekte van u operasie sal wees. Die uitvoer van u AI / ML-model is net so goed soos die data wat u gebruik om dit op te lei - dus is die kundigheid wat u toepas op data-samevoeging, aantekeninge en etikettering van kritieke belang.

Die besluit oor hoe om u opleidingsdata te genereer, te bekom of te lisensieer, is 'n vraag wat elke bestuurder moet beantwoord, en hierdie koperhandleiding is ontwerp om sakeleiers te help om deur die proses te beweeg.

In hierdie kopersgids leer u:

• Hoe om vas te stel watter tipes AI-data werk om uit te kontrakteer
• Beste praktyke om AI-opleidingsdata van hoë gehalte te versnel en te skaal
• Kritieke beslissingspunte in 'n "build vs. buy" -scenario
• Die drie belangrikste stadiums van data-aantekeninge en etikettering van projekte
• Die vlak van handelaarsbetrokkenheid en kwaliteitsbeheermeganismes