Organisasi yang mempunyai kebergantungan khusus data perlu mengikut pendekatan serampang serampang untuk pemprosesan data. Sebagai contoh, syarikat yang merancang untuk membangunkan model pembelajaran mesin pintar akan memerlukan akses untuk menyuap algoritmanya dengan data yang ditag, dilabel atau pasaran. Menjadi buta hampir tidak membantu! Dalam perbincangan ini, kami akan menyentuh aspek anotasi data dan cara syarikat yang ingin mendapatkan data yang dilabelkan harus diteruskan.
Berikut ialah tiga perkara penting:
- Anotasi data— proses pelabelan atau penandaan data— memudahkan algoritma AI dan ML memproses audio, teks, imej dan juga video. Kebanyakan orang terlepas bahawa anotasi memerlukan keutamaan, kerana mesin hanya boleh berfungsi pada data berlabel.
- Syarikat boleh mengendalikan anotasi data secara dalaman atau mempertimbangkan penyumberan luar. Yang terakhir ini selalunya menghasilkan kualiti pelabelan yang lebih baik, berat sebelah dalaman yang diminimumkan, keupayaan untuk bekerja dengan set data secara pukal dan fleksibiliti untuk mendedikasikan pasukan dalaman kepada pekerjaan yang lebih mendesak dan memakan masa.
- Anotasi data dalaman mempunyai tempatnya. Ia masuk akal apabila syarikat perlu bekerja dengan set data yang lebih sedikit atau mengikut belanjawan. Selain itu, jika kerahsiaan menjadi kebimbangan, adalah dinasihatkan untuk pergi sepenuhnya secara dalaman atau membuat firma penyumberan luar menandatangani perjanjian kerahsiaan.
Klik di sini untuk membaca artikel ini:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
