Købers vejledning til
Datanotering
og datamærkning

Fremskynde din AI / ML-udvikling

Så du vil starte et nyt AI / ML-initiativ og er klar over, at det at finde gode data vil være et af de mere udfordrende aspekter af din operation. Resultatet af din AI / ML-model er kun så god som de data, du bruger til at træne den - så den ekspertise, du anvender til dataggregation, -notering og -mærkning, er af afgørende betydning.

At beslutte, hvordan du genererer, erhverver eller licenserer dine træningsdata, er et spørgsmål, som alle ledere skal besvare, og denne købers vejledning er designet til at hjælpe virksomhedsledere med at navigere sig igennem processen.

I denne købervejledning lærer du:

• Sådan finder du ud af, hvilke typer AI-data der skal outsource
• Bedste praksis til at fremskynde og skalere AI-kvalitetsuddannelsesdata af høj kvalitet
• Kritiske beslutningspunkter i et "build vs. buy" -scenarie
• De tre nøglefaser i dataanmærkning og mærkning af projekter
• Niveau for leverandørinddragelse og kvalitetskontrolmekanismer