Organisaties met gegevensspecifieke afhankelijkheden moeten een stapsgewijze benadering van gegevensverwerking volgen. Een bedrijf dat bijvoorbeeld van plan is een intelligent machine-learningmodel te ontwikkelen, heeft toegang nodig om zijn algoritmen te voeden met getagde, gelabelde of marktgegevens. Blind worden helpt nauwelijks! In deze discussie zullen we ingaan op het aspect van gegevensannotatie en hoe bedrijven die de gegevens willen laten labelen, te werk moeten gaan.
Dit zijn de drie belangrijkste afhaalrestaurants:
- Gegevensannotatie, een proces van het labelen of taggen van gegevens, maakt het voor AI- en ML-algoritmen gemakkelijker om audio, tekst, afbeeldingen en zelfs video te verwerken. De meeste mensen missen dat annotatie prioriteiten moet stellen, omdat machines alleen kunnen werken met gelabelde gegevens.
- Bedrijven kunnen de annotatie van gegevens intern afhandelen of zelfs outsourcing overwegen. Dit laatste resulteert vaak in een betere labelkwaliteit, minimale interne bias, de mogelijkheid om met datasets in bulk te werken en de flexibiliteit om de interne teams te wijden aan de meer urgente en tijdrovende taken.
- Interne gegevensannotatie heeft zijn plaats. Het is logisch wanneer het bedrijf met minder datasets moet werken of een beperkt budget heeft. Als vertrouwelijkheid een punt van zorg is, is het ook raadzaam om volledig intern te gaan of de uitbestede bedrijven vertrouwelijkheidsovereenkomsten te laten ondertekenen.
Klik hier om dit artikel te lezen:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
