购买指南 数据注释和数据标签
加速您的 AI / ML 开发
因此，您想要启动一项新的 AI/ML 计划，并意识到寻找好的数据将是您运营中更具挑战性的方面之一。 您的 AI/ML 模型的输出与您用来训练它的数据一样好 - 因此您应用于数据聚合、注释和标记的专业知识至关重要。
决定如何生成、获取或许可您的训练数据是每个高管都需要回答的问题，本购买指南旨在帮助企业领导者完成这一过程。本指南涵盖了以下重要方面：
- 如何确定哪些类型的 AI 数据可以外包
- 加速和扩展高质量 AI 训练数据的最佳实践
- “构建与购买”场景中的关键决策点
- 数据标注和标注项目的三个关键阶段
- 供应商参与程度和质量控制机制
成功的 AI/ML 项目需要采用全面的数据质量管理方法。组织必须在数据注释策略中仔细考虑多种因素：
- 质量保证流程
- 注释指南
- 工装选择
- 资源分配
- 可扩展性规划
您的 AI 计划能否成功，很大程度上取决于您在考虑项目特定因素（例如数据复杂性、安全要求、领域专业知识需求和长期可扩展性目标）的同时对这些元素做出明智的决策。本指南可帮助您做出这些关键决策，以建立可持续且有效的数据注释策略。
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