Mashirika yenye utegemezi wa data mahususi yanahitaji kufuata mkabala wa hatua kwa hatua wa kuchakata data. Kwa mfano, kampuni inayopanga kuunda kielelezo mahiri cha kujifunza mashine itahitaji ufikiaji ili kulisha algoriti zake kwa data iliyotambulishwa, iliyo na lebo au ya soko. Upofu hausaidii! Katika mjadala huu, tutagusia kipengele hasa cha maelezo ya data na jinsi makampuni yanayotafuta kupata data yenye lebo yanapaswa kuendelea.
Hapa kuna vidokezo vitatu muhimu:
- Ufafanuzi wa data—mchakato wa kuweka lebo au kuweka data tagi—hurahisisha kanuni za AI na ML kuchakata sauti, maandishi, picha na hata video. Watu wengi hukosa ufafanuzi huo unahitaji kupewa kipaumbele, kwani mashine zinaweza tu kufanya kazi kwenye data iliyo na lebo.
- Makampuni yanaweza kushughulikia maelezo ya data ndani ya nyumba au hata kuzingatia utoaji wa nje. Mwisho mara nyingi husababisha ubora bora wa uwekaji lebo, kupunguza upendeleo wa ndani, uwezo wa kufanya kazi na seti za data kwa wingi, na unyumbufu wa kuweka timu za ndani kwa kazi zinazohitaji muda mwingi na zinazohitaji muda.
- Ufafanuzi wa data ya ndani una nafasi yake. Inaleta maana wakati kampuni inahitaji kufanya kazi na seti chache za data au iko kwenye bajeti. Pia, ikiwa usiri ni jambo linalosumbua, inashauriwa kuingia ndani kabisa au kufanya makampuni yaliyotolewa kusaini mikataba ya usiri.
Bonyeza hapa kusoma nakala hii:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
