データ固有の依存関係を持つ組織は、データ処理に対して段階的なアプローチに従う必要があります。 たとえば、インテリジェントな機械学習モデルの開発を計画している企業は、タグ付けされたデータ、ラベル付けされたデータ、または市場データをアルゴリズムにフィードするためのアクセスが必要になります。 盲目になることはほとんど役に立ちません！ この議論では、データ注釈のまさにその側面と、ラベル付けされたデータを取得しようとしている企業がどのように進めるべきかについて触れます。
重要なポイントは次の XNUMX つです。
- データ アノテーション (データにラベル付けまたはタグ付けするプロセス) により、AI および ML アルゴリズムによる音声、テキスト、画像、さらにはビデオの処理が容易になります。 ほとんどの人は、機械はラベル付けされたデータしか処理できないため、アノテーションには優先順位が必要であることを見逃しています。
- 企業はデータ注釈を社内で処理することも、アウトソーシングを検討することもできます。 後者は、多くの場合、ラベル付けの品質が向上し、内部バイアスが最小限に抑えられ、データセットをまとめて操作できるようになり、社内チームをより差し迫った時間のかかる仕事に専念させる柔軟性が得られます。
- 社内のデータ注釈にはその場所があります。 会社がより少ないデータセットで作業する必要がある場合、または予算が限られている場合、これは理にかなっています。 また、守秘義務が気になる場合は、完全社内で行うか、委託先に守秘義務契約を結ばせることをお勧めします。
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