As organizações com dependências específicas de dados precisam seguir uma abordagem em etapas para o processamento de dados. Por exemplo, uma empresa que planeja desenvolver um modelo inteligente de aprendizado de máquina precisará de acesso para alimentar seus algoritmos com dados marcados, rotulados ou de mercado. Ficar cego dificilmente ajuda! Nesta discussão, abordaremos o próprio aspecto da anotação de dados e como as empresas que desejam obter os dados rotulados devem proceder.
Aqui estão os três principais tópicos:
- A anotação de dados - um processo de rotular ou marcar dados - torna mais fácil para os algoritmos de IA e ML processar áudio, texto, imagens e até mesmo vídeo. A maioria das pessoas não percebe que a anotação requer priorização, pois as máquinas só podem trabalhar com dados rotulados.
- As empresas podem lidar com a anotação de dados internamente ou até mesmo considerar a terceirização. O último geralmente resulta em melhor qualidade de rotulagem, viés interno minimizado, capacidade de trabalhar com conjuntos de dados em massa e flexibilidade para dedicar as equipes internas aos trabalhos mais urgentes e demorados.
- A anotação interna de dados tem seu lugar. Faz sentido quando a empresa precisa trabalhar com menos conjuntos de dados ou está dentro do orçamento. Além disso, se a confidencialidade for uma preocupação, é aconselhável trabalhar totalmente internamente ou fazer com que as empresas terceirizadas assinem acordos de confidencialidade.
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