Organizacje z zależnościami specyficznymi dla danych muszą stosować stopniowe podejście do przetwarzania danych. Na przykład firma planująca opracowanie inteligentnego modelu uczenia maszynowego będzie potrzebować dostępu do zasilania swoich algorytmów danymi ze znacznikami, etykietami lub danymi rynkowymi. Ślepota prawie nie pomaga! W tej dyskusji dotkniemy samego aspektu adnotacji danych i tego, jak powinny postępować firmy, które chcą oznaczyć dane.
Oto trzy kluczowe wnioski:
- Adnotacja danych — proces etykietowania lub znakowania danych — ułatwia algorytmom AI i ML przetwarzanie dźwięku, tekstu, obrazów, a nawet wideo. Większość ludzi nie zauważa, że adnotacje wymagają ustalania priorytetów, ponieważ maszyny mogą pracować tylko na danych z etykietami.
- Firmy mogą zajmować się adnotacjami danych we własnym zakresie lub nawet rozważyć outsourcing. To ostatnie często skutkuje lepszą jakością etykietowania, zminimalizowaniem błędów wewnętrznych, możliwością pracy zbiorczej ze zbiorami danych oraz elastycznością przydzielania wewnętrznych zespołów do bardziej pilnych i czasochłonnych zadań.
- Wewnętrzna adnotacja danych ma swoje miejsce. Ma to sens, gdy firma musi pracować z mniejszą liczbą zestawów danych lub ma ograniczony budżet. Ponadto, jeśli chodzi o poufność, wskazane jest, aby przejść całkowicie do wewnątrz lub zlecić firmom zewnętrznym podpisanie umów o zachowaniu poufności.
Kliknij tutaj, aby przeczytać ten artykuł:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
