için Alıcı Kılavuzu Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme
AI / ML Geliştirmenizi Hızlandırın
Eğitim verilerinizi nasıl oluşturacağınıza, edineceğinize veya lisanslayacağınıza karar vermek, her yöneticinin cevaplaması gereken bir sorudur ve bu alıcı kılavuzu, iş liderlerinin süreçte yol almalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Kılavuz, aşağıdakiler de dahil olmak üzere temel hususları kapsar:
- Hangi tür yapay zeka verilerinin dış kaynak kullanımı için çalışacağı nasıl belirlenir?
- Yüksek kaliteli yapay zeka eğitim verilerini hızlandırmak ve ölçeklendirmek için en iyi uygulamalar
- Bir "inşa et ve satın al" senaryosunda kritik karar noktaları
- Veri açıklama ve etiketleme projelerinin üç temel aşaması
- Satıcı katılımı ve kalite kontrol mekanizmalarının seviyesi
Başarılı AI/ML projeleri, veri kalitesi yönetimine kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Kuruluşlar, veri açıklama stratejilerinde birden fazla faktörü dikkatlice değerlendirmelidir:
- Kalite Güvence Süreçleri
- Ek Açıklama Yönergeleri
- Takım Seçimi
- Kaynak Tahsisi
- Ölçeklenebilirlik Planlaması
AI girişiminizin başarısı büyük ölçüde, veri karmaşıklığı, güvenlik gereksinimleri, alan uzmanlığı ihtiyaçları ve uzun vadeli ölçeklenebilirlik hedefleri gibi projeye özgü faktörleri göz önünde bulundurarak bu unsurlar hakkında bilinçli kararlar almaya bağlıdır. Bu kılavuz, sürdürülebilir ve etkili bir veri açıklama stratejisi oluşturmak için bu önemli kararlarda size yardımcı olur.
ÜCRETSİZ KOPYA
Alıcı Kılavuzunu İndirin
"*" gerekli alanları gösterir