Le organizzazioni con dipendenze specifiche dei dati devono seguire un approccio graduale all'elaborazione dei dati. Ad esempio, un'azienda che intende sviluppare un modello di apprendimento automatico intelligente avrà bisogno dell'accesso per alimentare i propri algoritmi con dati contrassegnati, etichettati o di mercato. Diventare ciechi difficilmente aiuta! In questa discussione, toccheremo l'aspetto stesso dell'annotazione dei dati e come dovrebbero procedere le aziende che cercano di ottenere l'etichettatura dei dati.
Ecco i tre punti chiave:
- L'annotazione dei dati, un processo di etichettatura o tagging dei dati, semplifica l'elaborazione di audio, testo, immagini e persino video da parte degli algoritmi AI e ML. Alla maggior parte delle persone manca il fatto che l'annotazione richieda la priorità, poiché le macchine possono lavorare solo su dati etichettati.
- Le aziende possono gestire internamente l'annotazione dei dati o addirittura prendere in considerazione l'outsourcing. Quest'ultimo spesso si traduce in una migliore qualità dell'etichettatura, pregiudizi interni ridotti al minimo, la capacità di lavorare con set di dati in blocco e la flessibilità di dedicare i team interni ai lavori più urgenti e dispendiosi in termini di tempo.
- L'annotazione interna dei dati ha il suo posto. Ha senso quando l'azienda ha bisogno di lavorare con meno set di dati o ha un budget limitato. Inoltre, se la riservatezza è un problema, è consigliabile rivolgersi completamente all'interno dell'azienda o far firmare accordi di riservatezza alle società esternalizzate.
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