에 대한 구매자 가이드 데이터 주석 및 데이터 레이블 지정
AI/ML 개발 가속화
따라서 새로운 AI/ML 이니셔티브를 시작하려고 하며 좋은 데이터를 찾는 것이 작업에서 더 어려운 측면 중 하나가 될 것임을 깨닫고 있습니다. AI/ML 모델의 출력은 학습에 사용하는 데이터만큼만 우수하므로 데이터 집계, 주석 및 레이블 지정에 적용하는 전문 지식이 매우 중요합니다.
교육 데이터를 생성, 취득 또는 라이선스하는 방법을 결정하는 것은 모든 임원이 답해야 할 질문이며, 이 구매자 가이드는 비즈니스 리더가 프로세스를 탐색하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 이 가이드는 다음을 포함한 필수 측면을 다룹니다.
- 아웃소싱에 적합한 AI 데이터 유형을 결정하는 방법
- 고품질 AI 교육 데이터를 가속화하고 확장하는 모범 사례
- "구축 대 구매" 시나리오에서 중요한 결정 사항
- 데이터 주석 및 레이블 지정 프로젝트의 세 가지 주요 단계
- 공급업체 참여 수준 및 품질 관리 메커니즘
성공적인 AI/ML 프로젝트는 데이터 품질 관리에 대한 포괄적인 접근 방식이 필요합니다. 조직은 데이터 주석 전략에서 여러 요소를 신중하게 고려해야 합니다.
- 품질 보증 프로세스
- 주석 지침
- 툴링 선택
- 자원 할당
- 확장성 계획
AI 이니셔티브의 성공은 데이터 복잡성, 보안 요구 사항, 도메인 전문 지식 요구 사항, 장기적 확장성 목표와 같은 프로젝트별 요소를 고려하면서 이러한 요소에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 크게 달려 있습니다. 이 가이드는 지속 가능하고 효과적인 데이터 주석 전략을 수립하기 위해 이러한 중요한 결정을 탐색하는 데 도움이 됩니다.