Panduan Pembeli untuk Anotasi Data dan Pelabelan Data

Mempercepat Pembangunan AI / ML Anda

Memutuskan cara menjana, memperoleh atau melesenkan data latihan anda ialah soalan yang perlu dijawab oleh setiap eksekutif, dan panduan pembeli ini direka untuk membantu pemimpin perniagaan menavigasi proses mereka. Panduan merangkumi aspek penting termasuk:

• Cara menentukan jenis data AI yang berfungsi untuk melakukan penyumberan luar
• Amalan terbaik untuk mempercepat dan meningkatkan data latihan AI berkualiti tinggi
• Keputusan penting dalam senario "bina berbanding beli"
• Tiga peringkat utama projek anotasi dan pelabelan data
• Tahap penglibatan vendor dan mekanisme kawalan kualiti

Projek AI/ML yang berjaya memerlukan pendekatan menyeluruh terhadap pengurusan kualiti data. Organisasi mesti mempertimbangkan pelbagai faktor dengan teliti dalam strategi anotasi data mereka:

1. Proses Jaminan Kualiti
2. Garis Panduan Anotasi
3. Pemilihan Alatan
4. Peruntukan sumber
5. Perancangan Kebolehskalaan

Kejayaan inisiatif AI anda sangat bergantung pada membuat keputusan termaklum tentang unsur-unsur ini sambil mempertimbangkan faktor khusus projek seperti kerumitan data, keperluan keselamatan, keperluan kepakaran domain dan matlamat kebolehskalaan jangka panjang. Panduan ini membantu anda menavigasi keputusan penting ini untuk mewujudkan strategi anotasi data yang mampan dan berkesan.