Las organizaciones con dependencias específicas de datos deben seguir un enfoque gradual para el procesamiento de datos. Por ejemplo, una empresa que planea desarrollar un modelo inteligente de aprendizaje automático necesitará acceso para alimentar sus algoritmos con datos etiquetados, etiquetados o de mercado. ¡Quedarse ciego apenas ayuda! En esta discusión, abordaremos el aspecto mismo de la anotación de datos y cómo deben proceder las empresas que buscan etiquetar los datos.
Aquí están los tres puntos clave:
- La anotación de datos, un proceso de etiquetado o etiquetado de datos, facilita que los algoritmos de IA y ML procesen audio, texto, imágenes e incluso video. La mayoría de las personas pasan por alto que la anotación requiere priorizar, ya que las máquinas solo pueden trabajar con datos etiquetados.
- Las empresas pueden manejar la anotación de datos internamente o incluso considerar la subcontratación. Esto último a menudo da como resultado una mejor calidad de etiquetado, un sesgo interno minimizado, la capacidad de trabajar con conjuntos de datos a granel y la flexibilidad para dedicar los equipos internos a los trabajos más apremiantes y que requieren mucho tiempo.
- La anotación de datos interna tiene su lugar. Tiene sentido cuando la empresa necesita trabajar con menos conjuntos de datos o tiene un presupuesto limitado. Además, si la confidencialidad es una preocupación, es recomendable trabajar completamente en la empresa o hacer que las empresas subcontratadas firmen acuerdos de confidencialidad.
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