에 대한 구매자 가이드
데이터 주석
및 데이터 라벨링

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, 획득 또는 라이선스하는 방법을 결정하는 것은 모든 경영진이 대답해야 하는 질문이며 이 구매자 가이드는 비즈니스 리더가 프로세스를 탐색하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

이 구매자 가이드에서는 다음을 배우게 됩니다.

• 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