Veriye özgü bağımlılıkları olan kuruluşların, veri işlemeye yönelik aşamalı bir yaklaşım izlemesi gerekir. Örneğin, akıllı bir makine öğrenimi modeli geliştirmeyi planlayan bir şirket, algoritmalarını etiketlenmiş, etiketlenmiş veya pazar verileriyle beslemek için erişime ihtiyaç duyacaktır. Kör olmak pek yardımcı olmuyor! Bu tartışmada, veri açıklamalarının tam da bu yönüne ve verileri etiketletmek isteyen şirketlerin nasıl ilerlemesi gerektiğine değineceğiz.
İşte üç önemli çıkarım:
- Verileri etiketleme veya etiketleme işlemi olan veri ek açıklaması, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının sesi, metni, görüntüleri ve hatta videoyu işlemesini kolaylaştırır. Makineler yalnızca etiketlenmiş veriler üzerinde çalışabildiğinden, çoğu kişi ek açıklamanın önceliklendirme gerektirdiğini gözden kaçırır.
- Şirketler, veri ek açıklamalarını şirket içinde halledebilir veya hatta dış kaynak kullanmayı düşünebilir. İkincisi genellikle daha iyi etiketleme kalitesi, en aza indirilmiş dahili önyargı, veri kümeleriyle toplu olarak çalışma yeteneği ve şirket içi ekipleri daha acil ve zaman alan işlere adama esnekliği ile sonuçlanır.
- Şirket içi veri açıklamasının yeri vardır. Şirketin daha az veri kümesiyle çalışması gerektiğinde veya bütçesi kısıtlı olduğunda mantıklıdır. Ayrıca, eğer gizlilik söz konusu ise, tamamen kurum içine gidilmesi veya dışarıdan temin edilen firmalara gizlilik anlaşmaları imzalatılması tavsiye edilir.
Bu makaleyi okumak için burayı tıklayın:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
