Організаціям із залежностями від даних потрібно дотримуватися поетапного підходу до обробки даних. Наприклад, компанія, яка планує розробити інтелектуальну модель машинного навчання, потребуватиме доступу до своїх алгоритмів із тегами, мітками або ринковими даними. Осліпнути навряд чи допоможе! У цій дискусії ми торкнемося самого аспекту анотації даних і того, як повинні діяти компанії, які хочуть отримати ці дані.
Ось три ключові висновки:
- Анотація даних — процес позначення даних мітками або тегами — полегшує алгоритмам AI і ML обробку аудіо, тексту, зображень і навіть відео. Більшість людей упускає з уваги те, що анотація потребує встановлення пріоритетів, оскільки машини можуть працювати лише з даними з мітками.
- Компанії можуть обробляти анотації даних власними силами або навіть розглядати аутсорсинг. Останнє часто призводить до кращої якості маркування, мінімізації внутрішніх упереджень, можливості масової роботи з наборами даних і гнучкості, щоб присвятити внутрішні команди більш актуальним і трудомістким роботам.
- Внутрішня анотація даних має своє місце. Це має сенс, коли компанії потрібно працювати з меншою кількістю наборів даних або вона має обмежений бюджет. Крім того, якщо конфіденційність викликає занепокоєння, доцільно працювати повністю всередині компанії або змусити аутсорсингові фірми підписати угоди про конфіденційність.
Клацніть тут, щоб прочитати цю статтю:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
