Organisationer med dataspecifikke afhængigheder skal følge en trinvis tilgang til databehandling. For eksempel vil en virksomhed, der planlægger at udvikle en intelligent maskinlæringsmodel, have brug for adgang til at fodre sine algoritmer med mærkede, mærkede eller markedsdata. At blive blind hjælper næppe! I denne diskussion vil vi berøre selve aspektet af dataannotering, og hvordan virksomheder, der ønsker at få dataene mærket, skal fortsætte.
Her er de tre vigtigste takeaways:
- Dataannotering – en proces til at mærke eller tagge data – gør det nemmere for AI- og ML-algoritmer at behandle lyd, tekst, billeder og endda video. De fleste savner, at annotering kræver prioritering, da maskiner kun kan arbejde på mærkede data.
- Virksomheder kan håndtere dataanmærkninger internt eller endda overveje outsourcing. Sidstnævnte resulterer ofte i bedre mærkningskvalitet, minimeret intern bias, evnen til at arbejde med datasæt i bulk og fleksibiliteten til at dedikere de interne teams til de mere presserende og tidskrævende job.
- In-house data annotering har sin plads. Det giver mening, når virksomheden skal arbejde med færre datasæt eller er på et budget. Hvis fortrolighed er et problem, er det også tilrådeligt at gå helt internt eller få de outsourcede firmaer til at underskrive fortrolighedsaftaler.
Klik her for at læse denne artikel:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
