Organisasjoner med dataspesifikke avhengigheter må følge en trinnvis tilnærming til databehandling. For eksempel vil et selskap som planlegger å utvikle en intelligent maskinlæringsmodell trenge tilgang til å mate sine algoritmer med merkede, merkede eller markedsdata. Å bli blind hjelper neppe! I denne diskusjonen vil vi berøre selve aspektet ved datakommentarer og hvordan selskaper som ønsker å få dataene merket bør gå frem.
Her er de tre viktigste takeawayene:
- Dataannotering – en prosess for å merke eller merke data – gjør det enklere for AI- og ML-algoritmer å behandle lyd, tekst, bilder og til og med video. De fleste savner at merknader krever prioritering, ettersom maskiner bare kan jobbe med merket data.
- Bedrifter kan håndtere datakommentarer internt eller til og med vurdere outsourcing. Sistnevnte resulterer ofte i bedre merkekvalitet, minimert intern skjevhet, muligheten til å jobbe med datasett i bulk, og fleksibiliteten til å dedikere de interne teamene til de mer presserende og tidkrevende jobbene.
- Intern datakommentar har sin plass. Det er fornuftig når bedriften trenger å jobbe med færre datasett eller har et budsjett. Hvis konfidensialitet er et problem, er det også tilrådelig å gå helt internt eller få de utkontrakterte firmaene til å signere konfidensialitetsavtaler.
Klikk her for å lese denne artikkelen:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
