Organisationer med dataspecifika beroenden måste följa en stegvis strategi för databehandling. Till exempel kommer ett företag som planerar att utveckla en intelligent maskininlärningsmodell att behöva tillgång för att mata sina algoritmer med taggade, märkta eller marknadsdata. Att bli blind hjälper knappast! I den här diskussionen kommer vi att beröra själva aspekten av datakommentarer och hur företag som vill få informationen märkta bör gå tillväga.
Här är de tre viktiga takeaways:
- Dataanteckning – en process för att märka eller tagga data – gör det lättare för AI- och ML-algoritmer att bearbeta ljud, text, bilder och till och med video. De flesta missar att anteckningar kräver prioritering, eftersom maskiner bara kan arbeta på märkta data.
- Företag kan hantera datakommentarer internt eller till och med överväga outsourcing. Det senare resulterar ofta i bättre märkningskvalitet, minimerad intern bias, förmågan att arbeta med datauppsättningar i bulk och flexibiliteten att dedikera de interna teamen till de mer pressande och tidskrävande jobben.
- Intern dataanteckning har sin plats. Det är vettigt när företaget behöver arbeta med färre datamängder eller har en budget. Om konfidentialitet är ett problem, är det också lämpligt att gå helt internt eller få de utlagda företagen att underteckna sekretessavtal.
Klicka här för att läsa den här artikeln:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
