Οι οργανισμοί με ειδικές εξαρτήσεις δεδομένων πρέπει να ακολουθούν μια σταδιακή προσέγγιση στην επεξεργασία δεδομένων. Για παράδειγμα, μια εταιρεία που σχεδιάζει να αναπτύξει ένα έξυπνο μοντέλο μηχανικής μάθησης θα χρειαστεί πρόσβαση για να τροφοδοτήσει τους αλγόριθμους της με δεδομένα με ετικέτα, ετικέτα ή δεδομένα αγοράς. Η τύφλωση δύσκολα βοηθάει! Σε αυτήν τη συζήτηση, θα θίξουμε την ίδια την πτυχή του σχολιασμού των δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο θα πρέπει να προχωρήσουν οι εταιρείες που θέλουν να λάβουν την επισήμανση των δεδομένων.
Εδώ είναι τα τρία βασικά συμπεράσματα:
- Ο σχολιασμός δεδομένων—μια διαδικασία επισήμανσης ή προσθήκης ετικετών σε δεδομένα— διευκολύνει τους αλγόριθμους AI και ML να επεξεργάζονται ήχο, κείμενο, εικόνες, ακόμη και βίντεο. Οι περισσότεροι άνθρωποι χάνουν ότι ο σχολιασμός απαιτεί ιεράρχηση, καθώς τα μηχανήματα μπορούν να λειτουργήσουν μόνο σε δεδομένα με ετικέτα.
- Οι εταιρείες μπορούν να χειριστούν εσωτερικά τον σχολιασμό δεδομένων ή ακόμη και να εξετάσουν το ενδεχόμενο εξωτερικής ανάθεσης. Το τελευταίο οδηγεί συχνά σε καλύτερη ποιότητα επισήμανσης, ελαχιστοποιημένη εσωτερική μεροληψία, ικανότητα μαζικής εργασίας με σύνολα δεδομένων και ευελιξία αφιέρωσης των εσωτερικών ομάδων σε πιο πιεστικές και χρονοβόρες εργασίες.
- Ο εσωτερικός σχολιασμός δεδομένων έχει τη θέση του. Είναι λογικό όταν η εταιρεία χρειάζεται να εργαστεί με λιγότερα σύνολα δεδομένων ή είναι σε προϋπολογισμό. Επίσης, εάν ανησυχείτε για την εμπιστευτικότητα, καλό είναι να εγκατασταθείτε εντελώς εσωτερικά ή να αναγκάσετε τις εταιρείες που ανατίθενται σε εξωτερικούς συνεργάτες να υπογράψουν συμφωνίες εμπιστευτικότητας.
Κάντε κλικ εδώ για να διαβάσετε αυτό το άρθρο:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
