تحتاج المنظمات ذات التبعيات الخاصة بالبيانات إلى اتباع نهج متدرج لمعالجة البيانات. على سبيل المثال ، ستحتاج الشركة التي تخطط لتطوير نموذج ذكي للتعلم الآلي إلى الوصول لتغذية خوارزمياتها ببيانات مميزة أو مصنفة أو بيانات السوق. فقدان البصر يساعد بالكاد! في هذه المناقشة ، سنتطرق إلى جانب التعليقات التوضيحية للبيانات وكيف يجب على الشركات التي تتطلع إلى الحصول على البيانات المصنفة المضي قدمًا.
فيما يلي النقاط الرئيسية الثلاثة:
- التعليقات التوضيحية للبيانات - وهي عملية تصنيف البيانات أو وضع علامات عليها - تسهل على خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معالجة الصوت والنص والصور وحتى الفيديو. يفقد معظم الأشخاص أن التعليق التوضيحي يتطلب تحديد الأولويات ، حيث لا يمكن للآلات العمل إلا على البيانات المصنفة.
- يمكن للشركات التعامل مع شرح البيانات داخل الشركة أو حتى التفكير في الاستعانة بمصادر خارجية. غالبًا ما ينتج عن هذا الأخير جودة تصنيف أفضل ، وتقليل التحيز الداخلي ، والقدرة على العمل مع مجموعات البيانات بكميات كبيرة ، والمرونة في تكريس الفرق الداخلية للوظائف الأكثر إلحاحًا والتي تستغرق وقتًا طويلاً.
- شرح البيانات الداخلية له مكانه. من المنطقي عندما تحتاج الشركة إلى العمل بمجموعات بيانات أقل أو إذا كانت بميزانية محدودة. أيضًا ، إذا كانت السرية مصدر قلق ، فمن المستحسن أن تذهب داخليًا تمامًا أو تجعل الشركات الخارجية توقع اتفاقيات السرية.
انقر هنا لقراءة هذا المقال:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
