Organizace se závislostmi specifickými pro data musí ke zpracování dat postupovat postupně. Například společnost, která plánuje vyvinout inteligentní model strojového učení, bude potřebovat přístup, aby mohla své algoritmy napájet daty s tagy, štítky nebo tržními daty. Oslepnutí sotva pomůže! V této diskusi se dotkneme samotného aspektu anotace dat a toho, jak by měly společnosti, které chtějí data označit, postupovat.
Zde jsou tři klíčové poznatky:
- Anotace dat – proces označování nebo označování dat – usnadňuje algoritmům AI a ML zpracování zvuku, textu, obrázků a dokonce i videa. Většině lidí uniká, že anotace vyžaduje stanovení priorit, protože stroje mohou pracovat pouze s označenými daty.
- Společnosti si mohou anotaci dat zpracovat interně nebo dokonce uvažovat o outsourcingu. To má často za následek lepší kvalitu označování, minimalizaci vnitřních zkreslení, možnost pracovat s datovými sadami ve velkém a flexibilitu věnovat interní týmy naléhavějším a časově náročnějším úkolům.
- Vnitropodniková anotace dat má své místo. Má smysl, když společnost potřebuje pracovat s menším počtem datových sad nebo má omezený rozpočet. Pokud jde o důvěrnost, je také vhodné, abyste postupovali zcela interně nebo aby externí firmy podepsaly dohody o důvěrnosti.
Kliknutím sem si přečtete tento článek:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
