この記事は、機械学習モデルのトレーニング プロセスにおける重要なステップであるデータ アノテーションを開始しようとしている個人および組織向けのガイドです。 Vatsal Ghiya 氏は、データ注釈プロセスの品質と効率を確保するには、適切なベンダーを選択することが重要であると示唆しています。 この記事では、ベンダーの専門知識のレベル、アノテーターの質、使用するツールなど、ベンダーを選択する際に留意すべきいくつかの重要な考慮事項について説明します。
さらに、この記事では、特定の業界またはドメインの経験を持つベンダーを選択することの重要性も強調しています。これにより、注釈が関連性があり正確であることが保証されます。 考慮すべきその他の要因には、ベンダーのデータ セキュリティ ポリシー、アノテーターの可用性、およびターンアラウンド タイムが含まれます。
最後に、Vatsal Ghiya 氏は、長期の契約を締結する前に、ベンダーと試用期間を設けることをお勧めします。 これにより、彼らの仕事の質、顧客サービスのレベル、および組織との全体的な互換性を評価できます。
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https://hackernoon.com/how-to-get-started-with-data-annotation-choosing-a-vendor-n91t33bw
