डेटा-विशिष्ट निर्भरताओं वाले संगठनों को डेटा प्रोसेसिंग के लिए चरणबद्ध दृष्टिकोण का पालन करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, एक बुद्धिमान मशीन-लर्निंग मॉडल विकसित करने की योजना बना रही एक कंपनी को अपने एल्गोरिदम को टैग, लेबल या बाजार डेटा के साथ फीड करने की आवश्यकता होगी। अंधा हो जाना मुश्किल से मदद करता है! इस चर्चा में, हम डेटा एनोटेशन के बहुत ही पहलू पर स्पर्श करेंगे और डेटा को लेबल करने वाली कंपनियों को कैसे आगे बढ़ना चाहिए।
यहाँ तीन प्रमुख takeaways हैं:
- डेटा एनोटेशन- डेटा को लेबल करने या टैग करने की एक प्रक्रिया- एआई और एमएल एल्गोरिदम के लिए ऑडियो, टेक्स्ट, इमेज और यहां तक कि वीडियो को प्रोसेस करना आसान बनाती है। अधिकांश लोग भूल जाते हैं कि एनोटेशन को प्राथमिकता देने की आवश्यकता होती है, क्योंकि मशीनें केवल लेबल किए गए डेटा पर ही काम कर सकती हैं।
- कंपनियां डेटा एनोटेशन को इन-हाउस संभाल सकती हैं या आउटसोर्सिंग पर भी विचार कर सकती हैं। उत्तरार्द्ध में अक्सर बेहतर लेबलिंग गुणवत्ता, न्यूनतम आंतरिक पूर्वाग्रह, थोक में डेटासेट के साथ काम करने की क्षमता, और इन-हाउस टीमों को अधिक दबाव और समय-गहन नौकरियों के लिए समर्पित करने की क्षमता होती है।
- इन-हाउस डेटा एनोटेशन का अपना स्थान है। यह समझ में आता है जब कंपनी को कम डेटा सेट के साथ काम करने की आवश्यकता होती है या बजट पर होता है। इसके अलावा, यदि गोपनीयता एक चिंता का विषय है, तो यह सलाह दी जाती है कि पूरी तरह से इन-हाउस जाना चाहिए या आउटसोर्स फर्मों को गोपनीयता समझौतों पर हस्ताक्षर करना चाहिए।
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