购买指南 数据注释和数据标签

数据注释

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:

  1. 质量保证流程
  2. 注释指南
  3. 工装选择
  4. 资源分配
  5. 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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