具有特定數據依賴性的組織需要遵循分步實施的數據處理方法。 例如，一家計劃開發智能機器學習模型的公司需要訪問權限，以便為其算法提供標記、標記或市場數據。 失明幾乎沒有幫助！ 在本次討論中，我們將涉及數據註釋的具體方面，以及希望獲得標記數據的公司應如何進行。
以下是三個要點：
- 數據註釋——標記或標記數據的過程——使 AI 和 ML 算法更容易處理音頻、文本、圖像甚至視頻。 大多數人都忽略了註釋需要確定優先級，因為機器只能處理標記數據。
- 公司可以在內部處理數據註釋，甚至可以考慮外包。 後者通常會帶來更好的標籤質量、最小化內部偏差、批量處理數據集的能力，以及讓內部團隊專注於更緊迫和時間密集型工作的靈活性。
- 內部數據註釋有其用武之地。 當公司需要使用較少的數據集或預算有限時，這很有意義。 此外，如果保密是一個問題，建議完全在內部進行或讓外包公司簽署保密協議。
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