Ръководство за купувача за Анотиране на данни и етикетиране на данни

Ускорете своето AI/ML развитие

Решаването как да се генерират, придобият или лицензират вашите данни за обучение е въпрос, на който всеки ръководител трябва да отговори и това ръководство за купувача е предназначено да помогне на бизнес лидерите да се ориентират в процеса. Ръководството обхваща основни аспекти, включително:

• Как да определите кои типове AI данни работят за възлагане
• Най-добри практики за ускоряване и мащабиране на висококачествени данни за AI обучение
• Критични точки за вземане на решения в сценарий „изграждане срещу покупка“.
• Трите ключови етапа на проектите за анотиране и етикетиране на данни
• Ниво на участие на доставчика и механизми за контрол на качеството

Успешните AI/ML проекти изискват цялостен подход към управлението на качеството на данните. Организациите трябва внимателно да обмислят множество фактори в своята стратегия за анотиране на данни:

1. Процеси за осигуряване на качеството
2. Насоки за анотация
3. Избор на инструменти
4. Разпределение на ресурсите
5. Планиране на мащабируемостта

Успехът на вашата AI инициатива силно зависи от вземането на информирани решения относно тези елементи, като същевременно се вземат предвид специфични за проекта фактори, като сложност на данните, изисквания за сигурност, нужди от експертиза в областта и дългосрочни цели за мащабируемост. Това ръководство ви помага да се ориентирате в тези решаващи решения, за да създадете устойчива и ефективна стратегия за анотиране на данни.