購買指南 數據註釋和數據標籤

數據標註

加速您的 AI / ML 開發

因此,您想要啟動一項新的 AI/ML 計劃,並意識到尋找好的數據將是您運營中更具挑戰性的方面之一。 您的 AI/ML 模型的輸出與您用來訓練它的數據一樣好 - 因此您應用於數據聚合、註釋和標記的專業知識至關重要。

決定如何產生、取得或授權培訓資料是每個高階主管都需要回答的問題,本購買者指南旨在幫助企業領導者完成整個流程。該指南涵蓋了重要方面,包括:

  • 如何確定哪些類型的 AI 數據可以外包
  • 加速和擴展高質量 AI 訓練數據的最佳實踐
  • “構建與購買”場景中的關鍵決策點
  • 數據標註和標註項目的三個關鍵階段
  • 供應商參與程度和質量控制機制

成功的人工智慧/機器學習專案需要採用全面的資料品質管理方法。組織必須仔細考慮其資料註釋策略中的多個因素:

  1. 品質保證流程
  2. 註釋指南
  3. 工裝選擇
  4. 資源分配
  5. 可擴充性規劃

人工智慧計畫的成功在很大程度上取決於對這些要素做出明智的決策,同時考慮專案特定的因素,例如資料複雜性、安全要求、領域專業知識需求和長期可擴展性目標。本指南可協助您做出這些關鍵決策,以建立可持續且有效的資料註釋策略。

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