Mae angen i sefydliadau sydd â dibyniaethau data-benodol ddilyn ymagwedd gam wrth gam tuag at brosesu data. Er enghraifft, bydd angen i gwmni sy'n bwriadu datblygu model dysgu peiriant deallus gael mynediad i fwydo ei algorithmau â data wedi'i dagio, ei labelu neu'r farchnad. Go brin bod mynd yn ddall yn helpu! Yn y drafodaeth hon, byddwn yn cyffwrdd â'r union agwedd ar anodi data a sut y dylai cwmnïau sydd am gael y data wedi'i labelu fwrw ymlaen.
Dyma’r tri siop tecawê allweddol:
- Mae anodi data - proses o labelu neu dagio data - yn ei gwneud hi'n haws i algorithmau AI ac ML brosesu sain, testun, delweddau, a hyd yn oed fideo. Mae'r rhan fwyaf o bobl yn colli bod angen blaenoriaethu anodi, gan mai dim ond ar ddata wedi'u labelu y gall peiriannau weithio.
- Gall cwmnïau drin anodi data yn fewnol neu hyd yn oed ystyried gosod gwaith ar gontract allanol. Mae'r olaf yn aml yn arwain at ansawdd labelu gwell, llai o duedd fewnol, y gallu i weithio gyda setiau data mewn swmp, a'r hyblygrwydd i neilltuo'r timau mewnol i'r swyddi mwy dybryd sy'n cymryd llawer o amser.
- Mae lle i anodi data mewnol. Mae'n gwneud synnwyr pan fydd angen i'r cwmni weithio gyda llai o setiau data neu pan fydd ar gyllideb. Hefyd, os yw cyfrinachedd yn bryder, fe'ch cynghorir i fynd yn gyfan gwbl yn fewnol neu wneud i'r cwmnïau allanol lofnodi cytundebau cyfrinachedd.
Cliciwch yma i ddarllen yr erthygl hon:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
