Panduan Pembeli untuk Anotasi Data dan Pelabelan Data

Anotasi data

Mempercepat Pembangunan AI / ML Anda

Oleh itu, anda ingin memulakan inisiatif AI / ML baru dan menyedari bahawa mencari data yang baik akan menjadi salah satu aspek operasi anda yang lebih mencabar. Keluaran model AI / ML anda hanya sebaik data yang anda gunakan untuk melatihnya - jadi kepakaran yang anda gunakan untuk penggabungan data, anotasi, dan pelabelan sangat penting.

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.

SALINAN PERCUMA

Muat turun Panduan Pembeli

"*"menunjukkan medan yang diperlukan

Negara*
Dengan mendaftar, saya bersetuju dengan Shaip Polisi Privasi and Syarat Perkhidmatan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B daripada Shaip.
Bidang ini adalah untuk tujuan pengesahan dan sepatutnya dibiarkan tidak berubah.