详细内容或原文请订阅后点击阅览
数据注释的 A 到 Z
什么是数据注释 [2024 年回顾] – 最佳实践、工具、优势、挑战、类型等 需要了解数据注释基础知识？阅读这份完整的初学者数据注释指南以开始使用 索引表 介绍 什么是数据注释？ LLM 的数据注释 RLHF 中的数据注释 数据注释工具 数据类型 […]
来源:Shaip 博客你的目标
你需要定义的第一个元素是人工智能和机器学习概念的目标。
- 你为什么要在你的业务中实施它们？它们是否解决了你的客户面临的实际问题？他们是否在进行任何前端或后端流程？你会使用人工智能来引入新功能或优化你现有的网站、应用程序或模块吗？你的竞争对手在你的细分市场中做什么？你是否有足够的用例需要人工智能干预？
这些问题的答案将把你的想法（可能目前到处都是）整理到一个地方，让你更加清晰。
AI 数据收集/许可
AI 模型只需要一个元素即可运行 - 数据。你需要确定从哪里可以生成大量真实数据。如果你的企业生成大量数据，需要处理这些数据才能获得有关业务、运营、竞争对手研究、市场波动分析、客户行为研究等的关键见解，你需要一个数据注释工具。但是，你还应该考虑生成的数据量。如前所述，AI 模型的有效性取决于它所输入数据的质量和数量。所以，你的决定应该始终取决于这个因素。
如果你没有正确的数据来训练你的 ML 模型，供应商可以派上用场，帮助你获得训练 ML 模型所需的正确数据集的数据许可。在某些情况下，供应商带来的价值部分涉及技术实力以及促进项目成功的资源。