Guide de l'acheteur pour
Annotation des données
et étiquetage des données

Accélérez votre développement IA / ML

Vous souhaitez donc lancer une nouvelle initiative d'IA / ML et vous réalisez que trouver de bonnes données sera l'un des aspects les plus difficiles de votre opération. La sortie de votre modèle AI / ML est aussi bonne que les données que vous utilisez pour l'entraîner - l'expertise que vous appliquez à l'agrégation, l'annotation et l'étiquetage des données est donc d'une importance cruciale.

Décider comment générer, acquérir ou autoriser vos données de formation est une question à laquelle chaque dirigeant devra répondre et ce guide de l'acheteur a été conçu pour aider les chefs d'entreprise à naviguer dans le processus.

Dans ce guide de l'acheteur, vous apprendrez:

• Comment déterminer les types de données IA à externaliser
• Bonnes pratiques pour accélérer et mettre à l'échelle des données d'entraînement IA de haute qualité
• Points de décision critiques dans un scénario «construire contre acheter»
• Les trois étapes clés des projets d'annotation et d'étiquetage de données
• Niveau d'implication des fournisseurs et mécanismes de contrôle qualité