Organisatiounen mat datespezifeschen Ofhängegkeeten mussen eng schrëftlech Approche fir d'Dateveraarbechtung verfollegen. Zum Beispill, eng Firma, déi en intelligenten Maschinnléieremodell plangt, brauch Zougang fir seng Algorithmen mat tagged, markéierten oder Maartdaten ze fidderen. Blind ginn hëlleft kaum! An dëser Diskussioun wäerte mir de ganz Aspekt vun der Dateannotatioun beréieren a wéi Firmen, déi d'Date markéiert kréien, solle virugoen.
Hei sinn déi dräi Schlëssel Takeaways:
- Dateannotatioun - e Prozess fir Daten ze markéieren oder ze taggen - mécht et méi einfach fir AI an ML Algorithmen fir Audio, Text, Biller a souguer Video ze veraarbecht. Déi meescht Leit verpassen dës Annotatioun Prioritéite erfuerdert, well Maschinnen nëmmen op markéierten Donnéeën funktionnéiere kënnen.
- Firme kënnen d'Datenannotatioun intern handhaben oder souguer Outsourcing betruechten. Déi lescht resultéiert dacks zu enger besserer Etikettéierungsqualitéit, miniméierter interner Viraussetzung, d'Fäegkeet fir mat Datensätz a Bulk ze schaffen, an d'Flexibilitéit fir d'intern Teams fir déi méi dréngend an Zäitintensiv Aarbechtsplazen ze widmen.
- In-Haus Daten Annotatioun huet seng Plaz. Et mécht Sënn wann d'Firma mat manner Datesets muss schaffen oder op engem Budget ass. Och wann d'Vertraulechkeet eng Suerg ass, ass et unzeroden komplett intern ze goen oder déi outsourced Firmen Vertraulechkeetsofkommes z'ënnerschreiwen.
Klickt hei fir dësen Artikel ze liesen:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
