Các tổ chức có sự phụ thuộc vào dữ liệu cụ thể cần tuân theo cách tiếp cận theo hướng từng bước để xử lý dữ liệu. Chẳng hạn, một công ty có kế hoạch phát triển một mô hình học máy thông minh sẽ cần quyền truy cập để cung cấp cho thuật toán của mình dữ liệu thị trường được gắn thẻ, dán nhãn hoặc dữ liệu thị trường. Bị mù hầu như không giúp được gì! Trong cuộc thảo luận này, chúng ta sẽ đề cập đến chính khía cạnh của chú thích dữ liệu và cách các công ty muốn tiến hành dán nhãn dữ liệu.
Dưới đây là ba điểm chính:
- Chú thích dữ liệu— một quy trình gắn nhãn hoặc gắn thẻ dữ liệu— giúp các thuật toán AI và ML dễ dàng xử lý âm thanh, văn bản, hình ảnh và thậm chí cả video. Hầu hết mọi người bỏ lỡ rằng chú thích yêu cầu ưu tiên, vì máy chỉ có thể hoạt động trên dữ liệu được dán nhãn.
- Các công ty có thể xử lý chú thích dữ liệu trong nhà hoặc thậm chí xem xét thuê bên ngoài. Loại thứ hai thường dẫn đến chất lượng ghi nhãn tốt hơn, giảm thiểu sai lệch nội bộ, khả năng làm việc với hàng loạt bộ dữ liệu và sự linh hoạt để dành cho các nhóm nội bộ thực hiện các công việc cấp bách và tốn nhiều thời gian hơn.
- Chú thích dữ liệu nội bộ có vị trí của nó. Điều này hợp lý khi công ty cần làm việc với ít bộ dữ liệu hơn hoặc có ngân sách hạn chế. Ngoài ra, nếu vấn đề bảo mật là vấn đề đáng lo ngại, bạn nên tự làm hoàn toàn hoặc yêu cầu các công ty thuê ngoài ký các thỏa thuận bảo mật.
Nhấn vào đây để đọc bài viết này:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
