ארגונים עם תלות ספציפית לנתונים צריכים לפעול לפי גישה מדרגת לעיבוד נתונים. לדוגמה, חברה שמתכננת לפתח מודל למידה מכונה אינטליגנטי תזדקק לגישה כדי להזין את האלגוריתמים שלה עם נתוני תיוג, תווית או שוק. להתעוור בקושי עוזר! בדיון זה, ניגע בעצם ההיבט של הערת נתונים וכיצד חברות המעוניינות לקבל את הנתונים צריכות להתנהל.
להלן שלושת הסעיפים העיקריים:
- הערת נתונים - תהליך של תיוג או תיוג נתונים - מקל על אלגוריתמי AI ו-ML לעבד אודיו, טקסט, תמונות ואפילו וידאו. רוב האנשים מתגעגעים להערה הזו דורשת תעדוף, מכיוון שמכונות יכולות לעבוד רק על נתונים מסומנים.
- חברות יכולות לטפל בהערות נתונים בתוך הבית או אפילו לשקול מיקור חוץ. זה האחרון מביא לרוב לאיכות תיוג טובה יותר, להטיה פנימית ממוזערת, ליכולת לעבוד עם מערכי נתונים בכמות גדולה וגמישות להקדיש את הצוותים הפנימיים לעבודות הדוחקות יותר ועתירות הזמן.
- להערת נתונים פנימית יש את מקומו. זה הגיוני כאשר החברה צריכה לעבוד עם פחות מערכי נתונים או נמצאת בתקציב. כמו כן, אם הסודיות מעוררת חשש, מומלץ להיכנס לחלוטין פנימה או לגרום לחברות במיקור חוץ לחתום על הסכמי סודיות.
לחץ כאן לקריאת מאמר זה:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
