Organisasi dengan ketergantungan khusus data perlu mengikuti pendekatan bertahap untuk pemrosesan data. Misalnya, perusahaan yang berencana mengembangkan model pembelajaran mesin yang cerdas akan memerlukan akses untuk memberi makan algoritmenya dengan data yang ditandai, diberi label, atau pasar. Menjadi buta hampir tidak membantu! Dalam diskusi ini, kami akan menyentuh aspek anotasi data dan bagaimana perusahaan yang ingin mendapatkan label data harus melanjutkan.
Berikut adalah tiga takeaways utama:
- Anotasi data—proses pelabelan atau penandaan data—mempermudah algoritme AI dan ML untuk memproses audio, teks, gambar, dan bahkan video. Kebanyakan orang melewatkan anotasi yang perlu diprioritaskan, karena mesin hanya dapat bekerja pada data berlabel.
- Perusahaan dapat menangani anotasi data sendiri atau bahkan mempertimbangkan outsourcing. Yang terakhir sering menghasilkan kualitas pelabelan yang lebih baik, bias internal yang diminimalkan, kemampuan untuk bekerja dengan kumpulan data dalam jumlah besar, dan fleksibilitas untuk mendedikasikan tim internal untuk pekerjaan yang lebih mendesak dan padat waktu.
- Anotasi data internal memiliki tempatnya. Masuk akal bila perusahaan perlu bekerja dengan kumpulan data yang lebih sedikit atau dengan anggaran terbatas. Juga, jika kerahasiaan menjadi perhatian, disarankan untuk masuk sepenuhnya atau membuat perusahaan outsourcing menandatangani perjanjian kerahasiaan.
Klik di sini untuk membaca artikel ini:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
