Руководство покупателя для Аннотации данных и маркировка данных

Ускорьте разработку AI / ML

Итак, вы хотите начать новую инициативу AI / ML и понимаете, что поиск надежных данных будет одним из наиболее сложных аспектов вашей работы. Результат вашей модели AI / ML настолько хорош, насколько хороши данные, которые вы используете для ее обучения, поэтому опыт, который вы применяете для агрегирования, аннотации и маркировки данных, имеет решающее значение.

Решение о том, как генерировать, приобретать или лицензировать ваши данные для обучения, — это вопрос, на который должен ответить каждый руководитель, и это руководство покупателя было разработано, чтобы помочь руководителям бизнеса пройти этот процесс. Руководство охватывает основные аспекты, включая:

• Как определить, какие типы данных ИИ можно передать на аутсорсинг
• Лучшие практики для ускорения и масштабирования высококачественных данных обучения ИИ
• Критические моменты принятия решения в сценарии «построение против покупки»
• Три ключевых этапа проектов аннотации и маркировки данных
• Уровень участия поставщиков и механизмы контроля качества

Успешные проекты AI/ML требуют комплексного подхода к управлению качеством данных. Организации должны тщательно учитывать множество факторов в своей стратегии аннотации данных:

1. Процессы обеспечения качества
2. Рекомендации по аннотациям
3. Выбор инструмента
4. Распределение ресурсов
5. Планирование масштабируемости

Успех вашей инициативы ИИ во многом зависит от принятия обоснованных решений относительно этих элементов с учетом специфических для проекта факторов, таких как сложность данных, требования безопасности, потребности в экспертных знаниях в области и долгосрочные цели масштабируемости. Это руководство поможет вам ориентироваться в этих важных решениях для создания устойчивой и эффективной стратегии аннотации данных.