Köparhandbok för Dataanteckning och datamärkning

Påskynda din AI / ML-utveckling

Så du vill starta ett nytt AI / ML-initiativ och inser att hitta bra data kommer att vara en av de mer utmanande aspekterna av din verksamhet. Resultatet av din AI / ML-modell är bara lika bra som den data du använder för att träna den - så den expertis du använder för dataggregation, anteckningar och märkning är av avgörande betydelse.

Att bestämma hur man genererar, skaffar eller licensierar din utbildningsdata är en fråga som varje chef måste svara på, och den här köparguiden har utformats för att hjälpa företagsledare att navigera sig igenom processen. Guiden täcker viktiga aspekter inklusive:

Hur man bestämmer vilka typer av AI-data som fungerar för att lägga ut
Bästa metoder för att påskynda och skala högkvalitativ AI-träningsdata
Kritiska beslutspunkter i ett ”bygga kontra köp” -scenario
De tre viktigaste stegen i dataanmärkningar och märkningsprojekt
Nivå av leverantörsengagemang och kvalitetskontrollmekanismer

Framgångsrika AI/ML-projekt kräver ett omfattande tillvägagångssätt för datakvalitetshantering. Organisationer måste noga överväga flera faktorer i sin dataanteckningsstrategi:

Kvalitetssäkringsprocesser
Riktlinjer för anteckningar
Val av verktyg
Resursfördelning
Skalbarhetsplanering

Framgången för ditt AI-initiativ beror till stor del på att fatta välgrundade beslut om dessa element samtidigt som man överväger projektspecifika faktorer som datakomplexitet, säkerhetskrav, behov av domänexpertis och långsiktiga skalbarhetsmål. Den här guiden hjälper dig att navigera i dessa avgörande beslut för att skapa en hållbar och effektiv dataanteckningsstrategi.

GRATIS KOPIERING

Ladda ner köpguiden

"*" Indikerar obligatoriska fält

Förnamn*

Efternamn*

E-post*

Telefon*

Företag*

Land*

Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Integritetspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

E-post

Detta fält är för validering och bör lämnas oförändrad.