Les organisations ayant des dépendances spécifiques aux données doivent suivre une approche progressive du traitement des données. Par exemple, une entreprise qui envisage de développer un modèle d'apprentissage automatique intelligent aura besoin d'un accès pour alimenter ses algorithmes avec des données étiquetées, étiquetées ou de marché. Devenir aveugle n'aide guère ! Dans cette discussion, nous aborderons l'aspect même de l'annotation des données et la manière dont les entreprises cherchant à faire étiqueter les données devraient procéder.
Voici les trois principaux plats à emporter:
- L'annotation des données, un processus d'étiquetage ou de balisage des données, permet aux algorithmes d'IA et de ML de traiter plus facilement l'audio, le texte, les images et même la vidéo. La plupart des gens oublient que l'annotation nécessite une hiérarchisation, car les machines ne peuvent travailler que sur des données étiquetées.
- Les entreprises peuvent gérer l'annotation des données en interne ou même envisager l'externalisation. Ce dernier se traduit souvent par une meilleure qualité d'étiquetage, une réduction des biais internes, la capacité de travailler avec des ensembles de données en masse et la flexibilité de consacrer les équipes internes aux tâches les plus urgentes et les plus chronophages.
- L'annotation des données en interne a sa place. Cela a du sens lorsque l'entreprise doit travailler avec moins d'ensembles de données ou a un budget limité. De plus, si la confidentialité est un problème, il est conseillé d'aller complètement en interne ou de faire signer des accords de confidentialité aux entreprises externalisées.
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