Организации со специфическими зависимостями должны следовать поэтапному подходу к обработке данных. Например, компании, планирующей разработать интеллектуальную модель машинного обучения, потребуется доступ для подачи в ее алгоритмы тегированных, маркированных или рыночных данных. Ослепление вряд ли поможет! В этом обсуждении мы коснемся самого аспекта аннотирования данных и того, как должны действовать компании, стремящиеся пометить данные.
Вот три ключевых вывода:
- Аннотации данных — процесс маркировки или тегирования данных — упрощают алгоритмам искусственного интеллекта и машинного обучения обработку аудио, текста, изображений и даже видео. Большинство людей упускают из виду, что аннотация требует расстановки приоритетов, поскольку машины могут работать только с помеченными данными.
- Компании могут обрабатывать аннотации данных самостоятельно или даже рассмотреть возможность привлечения аутсорсинга. Последнее часто приводит к лучшему качеству маркировки, минимизации внутренней предвзятости, возможности работать с наборами данных в больших количествах и гибкости, позволяющей выделить внутренние команды для более неотложных и трудоемких задач.
- Внутренняя аннотация данных имеет свое место. Это имеет смысл, когда компании нужно работать с меньшим количеством наборов данных или у нее ограниченный бюджет. Кроме того, если конфиденциальность вызывает беспокойство, рекомендуется полностью перейти на собственные нужды или заставить сторонние фирмы подписать соглашения о конфиденциальности.
Щелкните здесь, чтобы прочитать эту статью:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
