データラべリングは、さまざまな方法で実施できます。ラべリング方法はプロジェクトの複雑さ、トレーニングデータ、データサイエンスの規模、財源、および企業がプロジェクトに割り当てることができる時間によって選択肢が異なります。
内部ラべリング
ラベリング作業を会社の内部ラベリングチームに割り当てます。
メリット
結果は予測可能。
ラベリング誰たデータの精度は高い。
進捗状況を監視する可能。
デメリット
手間がかなりかかる。
外部の労働者を雇う
フリーランスのプラットフォームで臨時従業員を募集し、ソーシャルメディアや求人サイトに募集を投稿します。
メリット
応募者のスキルを評価する可能。
デメリット
厳格な作業プロセスを講じる必要がある。
コミュニティソーシング
コミュニティソーシングプラットフォームで自由活動を行ったフリーランサーと提携します。
メリット
コスト削減。
結果が迅速に出る。
デメリット
プロジェクトの品質がわずかに低下する可能性がある。
その他のアウトソーシング会社
特定のプロジェクトごとに外部の会社を雇います。
メリット
プロジェクトの時間と品質を確保する。
デメリット
費用は外部のスタッフを雇うよりも高くなる。
ラベリング方法の結合
実際のデータと同じ属性でラベリングデータを作成します。
メリット
機密データおよび管理対象データの使用に関する制約が少なくなる。
トレーニングデータには差分や脆弱性がない。
費用と時間の効率。
デメリット
高い計画レベルと高い投資レベルが必要。
データプログラミング
手動作業を避けるために、データ収集スクリプトを使用します。
メリット
自動化。
結果が迅速に出る。
デメリット
データ品質が低い。
MPBPO.COM.VN
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