Einkaufsführer für Datenanmerkung und Datenbeschriftung

Datenanmerkung

Beschleunigen Sie Ihre KI/ML-Entwicklung

Sie möchten also eine neue KI/ML-Initiative starten und erkennen, dass das Auffinden guter Daten einer der schwierigeren Aspekte Ihres Betriebs sein wird. Die Ausgabe Ihres KI/ML-Modells ist nur so gut wie die Daten, die Sie zum Trainieren verwenden. Daher ist Ihre Expertise in den Bereichen Datenaggregation, Annotation und Beschriftung von entscheidender Bedeutung.

Die Frage, wie Sie Ihre Trainingsdaten generieren, erwerben oder lizenzieren, muss jede Führungskraft beantworten. Dieser Einkaufsführer wurde entwickelt, um Führungskräften dabei zu helfen, sich durch den Prozess zu navigieren. Der Leitfaden behandelt wichtige Aspekte, darunter:

  • So bestimmen Sie, welche Arten von KI-Daten ausgelagert werden können
  • Best Practices zur Beschleunigung und Skalierung hochwertiger KI-Trainingsdaten
  • Kritische Entscheidungspunkte in einem „Build vs. Buy“-Szenario
  • Die drei wichtigsten Phasen von Datenannotations- und -kennzeichnungsprojekten
  • Grad der Anbieterbeteiligung und Qualitätskontrollmechanismen

Erfolgreiche KI/ML-Projekte erfordern einen umfassenden Ansatz für das Datenqualitätsmanagement. Unternehmen müssen bei ihrer Datenannotationsstrategie mehrere Faktoren sorgfältig berücksichtigen:

  1. Qualitätssicherungsprozesse
  2. Anmerkungsrichtlinien
  3. Werkzeugauswahl
  4. Ressourcenverteilung
  5. Skalierbarkeitsplanung

Der Erfolg Ihrer KI-Initiative hängt in hohem Maße davon ab, dass Sie fundierte Entscheidungen zu diesen Elementen treffen und dabei projektspezifische Faktoren wie Datenkomplexität, Sicherheitsanforderungen, Fachkompetenz und langfristige Skalierbarkeitsziele berücksichtigen. Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei diesen wichtigen Entscheidungen, um eine nachhaltige und effektive Datenannotationsstrategie zu entwickeln.

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