Guía del comprador para Anotación de datos y etiquetado de datos

Anotación de datos

Acelere su desarrollo de IA / ML

Por lo tanto, desea iniciar una nueva iniciativa de IA / ML y se está dando cuenta de que encontrar buenos datos será uno de los aspectos más desafiantes de su operación. El resultado de su modelo de IA / ML es tan bueno como los datos que usa para entrenarlo, por lo que la experiencia que aplica a la agregación, anotación y etiquetado de datos es de vital importancia.

Decidir cómo generar, adquirir o licenciar sus datos de capacitación es una pregunta que todo ejecutivo deberá responder, y esta guía del comprador fue diseñada para ayudar a los líderes empresariales a navegar por el proceso. La guía cubre aspectos esenciales, entre ellos:

  • Cómo determinar qué tipos de datos de IA se pueden subcontratar
  • Mejores prácticas para acelerar y escalar datos de entrenamiento de IA de alta calidad
  • Puntos de decisión críticos en un escenario de "construcción frente a compra"
  • Las tres etapas clave de los proyectos de anotación y etiquetado de datos
  • Nivel de participación de los proveedores y mecanismos de control de calidad

Los proyectos de IA y ML exitosos requieren un enfoque integral de la gestión de la calidad de los datos. Las organizaciones deben considerar cuidadosamente múltiples factores en su estrategia de anotación de datos:

  1. Procesos de Garantía de Calidad
  2. Directrices de anotación
  3. Selección de herramientas
  4. Asignación de recursos
  5. Planificación de escalabilidad

El éxito de su iniciativa de IA depende en gran medida de la toma de decisiones informadas sobre estos elementos, teniendo en cuenta factores específicos del proyecto, como la complejidad de los datos, los requisitos de seguridad, las necesidades de experiencia en el dominio y los objetivos de escalabilidad a largo plazo. Esta guía le ayuda a abordar estas decisiones cruciales para establecer una estrategia de anotación de datos sostenible y eficaz.

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