को लागी क्रेता गाइड डाटा एनोटेसन र डाटा लेबलिङ
तपाईंको एआई / एमएल विकासलाई गति दिनुहोस्
तपाइँको प्रशिक्षण डेटा कसरी उत्पन्न गर्ने, प्राप्त गर्ने, वा इजाजतपत्र दिने भन्ने निर्णय गर्नु भनेको प्रत्येक कार्यकारीले जवाफ दिन आवश्यक पर्ने प्रश्न हो, र यो क्रेताको मार्गनिर्देशनलाई व्यवसायी नेताहरूलाई उनीहरूको प्रक्रिया मार्फत नेभिगेट गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको थियो। गाइडले आवश्यक पक्षहरू समावेश गर्दछ:
- आउटसोर्स गर्न कुन प्रकारका एआई डाटा काम गर्ने भनेर कसरी निर्धारण गर्ने
- उच्च गुणस्तरको एआई प्रशिक्षण डेटालाई गति दिन र मापन गर्ने उत्तम अभ्यासहरू
- "बिल्ड बनाम खरीद" परिदृश्यमा महत्वपूर्ण निर्णय बिन्दुहरू
- डाटा एनोटेसन र लेबलिङ परियोजनाहरूको तीन प्रमुख चरणहरू
- विक्रेता संलग्नता र गुणस्तर नियन्त्रण संयन्त्रको स्तर
सफल AI/ML परियोजनाहरूलाई डेटा गुणस्तर व्यवस्थापनको लागि व्यापक दृष्टिकोण चाहिन्छ। संगठनहरूले आफ्नो डेटा एनोटेशन रणनीतिमा धेरै कारकहरूलाई ध्यानपूर्वक विचार गर्नुपर्छ:
- गुणस्तर आश्वासन प्रक्रियाहरू
- एनोटेशन दिशानिर्देशहरू
- उपकरण चयन
- स्रोत बाँडफाँड समिति
- स्केलेबिलिटी योजना
तपाईंको AI पहलको सफलता धेरै मात्रामा यी तत्वहरूको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्नमा निर्भर गर्दछ जबकि डाटा जटिलता, सुरक्षा आवश्यकताहरू, डोमेन विशेषज्ञता आवश्यकताहरू, र दीर्घकालीन स्केलेबिलिटी लक्ष्यहरू जस्ता परियोजना-विशिष्ट कारकहरूलाई विचार गर्दै। यो गाइडले तपाईंलाई यी महत्त्वपूर्ण निर्णयहरू नेभिगेट गर्न मद्दत गर्दछ एक दिगो र प्रभावकारी डाटा एनोटेशन रणनीति स्थापना गर्न।
नि: शुल्क प्रतिलिपि