具有数据特定依赖性的组织需要遵循分步实施的数据处理方法。 例如，一家计划开发智能机器学习模型的公司需要访问权限，以便为其算法提供标记、标记或市场数据。 失明几乎没有帮助！ 在本次讨论中，我们将触及数据注释的具体方面，以及希望获得标记数据的公司应如何进行。
以下是三个要点：
- 数据注释——标记或标记数据的过程——使 AI 和 ML 算法更容易处理音频、文本、图像甚至视频。 大多数人都忽略了注释需要确定优先级，因为机器只能处理标记数据。
- 公司可以在内部处理数据注释，甚至可以考虑外包。 后者通常会带来更好的标签质量、最小化内部偏差、批量处理数据集的能力，以及让内部团队专注于更紧迫和时间密集型工作的灵活性。
- 内部数据注释有其用武之地。 当公司需要使用较少的数据集或预算有限时，这很有意义。 此外，如果保密是一个问题，建议完全在内部进行或让外包公司签署保密协议。
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