Organisaatioiden, joilla on tietokohtaisia riippuvuuksia, on noudatettava vaiheittaista lähestymistapaa tietojenkäsittelyssä. Esimerkiksi yritys, joka suunnittelee älykkään koneoppimismallin kehittämistä, tarvitsee pääsyn syöttääkseen algoritmeihinsa merkittyjä, merkittyjä tai markkinatietoja. Sokeutuminen tuskin auttaa! Tässä keskustelussa käsittelemme datamerkintöjä ja sitä, kuinka yritysten, jotka haluavat saada tiedot, tulisi edetä.
Tässä on kolme keskeistä poimintaa:
- Tietojen merkintä – tietojen merkitsemis- tai merkitsemisprosessi – helpottaa tekoäly- ja ML-algoritmien käsittelyä äänen, tekstin, kuvien ja jopa videoiden käsittelyssä. Useimmat ihmiset kaipaavat tätä merkintää, joka edellyttää priorisointia, koska koneet voivat työskennellä vain merkittyjen tietojen kanssa.
- Yritykset voivat käsitellä tietomerkintöjä itse tai jopa harkita ulkoistamista. Jälkimmäinen johtaa usein parempaan merkintöjen laatuun, minimoituun sisäiseen harhaan, kykyyn työskennellä tietojoukkojen kanssa massana ja joustavuuteen omistaa yrityksen sisäiset tiimit kiireellisempiin ja aikaa vieviin töihin.
- Sisäisellä datamerkinnällä on paikkansa. Se on järkevää, kun yrityksen on työskenneltävä vähemmällä datajoukolla tai se on budjetissa. Lisäksi, jos luottamuksellisuus on huolenaihe, on suositeltavaa mennä kokonaan talon sisälle tai tehdä ulkoistettujen yritysten kanssa salassapitosopimus.
Napsauta tästä lukeaksesi tämän artikkelin:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
