องค์กรที่มีการพึ่งพาเฉพาะข้อมูลจำเป็นต้องปฏิบัติตามขั้นตอนการประมวลผลข้อมูล ตัวอย่างเช่น บริษัทที่วางแผนจะพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอัจฉริยะจะต้องเข้าถึงฟีดอัลกอริทึมที่มีการแท็ก ป้ายชื่อ หรือข้อมูลตลาด ตาบอดแทบไม่ช่วย! ในการสนทนานี้ เราจะพูดถึงแง่มุมของคำอธิบายประกอบข้อมูลและวิธีที่บริษัทที่ต้องการรับข้อมูลที่มีป้ายกำกับควรดำเนินการต่อไป
นี่คือประเด็นสำคัญสามประการ:
- คำอธิบายประกอบข้อมูล—กระบวนการติดป้ายกำกับหรือแท็กข้อมูล—ช่วยให้อัลกอริทึม AI และ ML ประมวลผลเสียง ข้อความ รูปภาพ และแม้แต่วิดีโอได้ง่ายขึ้น คนส่วนใหญ่มักคิดว่าการใส่คำอธิบายประกอบจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญ เนื่องจากเครื่องจะทำงานได้เฉพาะข้อมูลที่มีป้ายกำกับเท่านั้น
- บริษัทต่างๆ สามารถจัดการคำอธิบายประกอบข้อมูลภายในบริษัท หรือแม้แต่พิจารณาว่าจ้างบุคคลภายนอก ซึ่งมักจะส่งผลให้คุณภาพการติดฉลากดีขึ้น ลดอคติภายใน ความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลจำนวนมาก และความยืดหยุ่นในการอุทิศทีมในองค์กรให้กับงานที่เร่งด่วนและใช้เวลามาก
- คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในมีที่มา เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลเมื่อบริษัทต้องทำงานกับชุดข้อมูลน้อยลงหรืออยู่ในงบประมาณ นอกจากนี้ หากกังวลเกี่ยวกับการรักษาความลับ ขอแนะนำให้ดำเนินการภายในองค์กรทั้งหมดหรือให้บริษัทภายนอกลงนามในข้อตกลงการรักษาความลับ
คลิกที่นี่เพื่ออ่านบทความนี้:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
