데이터 관련 종속성이 있는 조직은 데이터 처리에 대한 단계별 접근 방식을 따라야 합니다. 예를 들어 지능형 머신 러닝 모델을 개발하려는 회사는 알고리즘에 태그, 레이블 또는 시장 데이터를 제공하기 위해 액세스 권한이 필요합니다. 실명하는 것은 거의 도움이 되지 않습니다! 이 토론에서는 데이터 주석의 바로 그 측면과 레이블이 지정된 데이터를 얻으려는 회사가 진행해야 하는 방법에 대해 다룰 것입니다.
세 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
- 데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하는 프로세스인 데이터 주석을 사용하면 AI 및 ML 알고리즘이 오디오, 텍스트, 이미지 및 비디오를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 기계는 레이블이 지정된 데이터에서만 작업할 수 있으므로 대부분의 사람들은 주석에 우선 순위를 지정해야 한다는 점을 간과합니다.
- 회사는 사내에서 데이터 주석을 처리하거나 아웃소싱을 고려할 수도 있습니다. 후자는 종종 더 나은 라벨링 품질, 최소화된 내부 편향, 대량의 데이터 세트로 작업할 수 있는 능력, 사내 팀을 보다 시급하고 시간 집약적인 작업에 전담할 수 있는 유연성을 제공합니다.
- 사내 데이터 주석이 그 자리를 차지합니다. 회사에서 더 적은 수의 데이터 세트로 작업해야 하거나 예산이 부족한 경우에는 이치에 맞습니다. 또한 비밀 유지가 우려되는 경우 완전히 내부적으로 진행하거나 외주 회사에 비밀 유지 계약을 체결하도록 하는 것이 좋습니다.
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