ڈیٹا پر انحصار کرنے والی تنظیموں کو ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے مرحلہ وار طریقہ اختیار کرنے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ذہین مشین لرننگ ماڈل تیار کرنے کی منصوبہ بندی کرنے والی کمپنی کو اپنے الگورتھم کو ٹیگ، لیبل یا مارکیٹ ڈیٹا کے ساتھ فیڈ کرنے کے لیے رسائی کی ضرورت ہوگی۔ اندھا ہونا مشکل سے مدد کرتا ہے! اس بحث میں، ہم اعداد و شمار کی تشریح کے پہلو کو چھوئیں گے اور اس بات پر روشنی ڈالیں گے کہ ڈیٹا کو لیبل لگانا چاہتے ہوئے کمپنیوں کو کیسے آگے بڑھنا چاہیے۔
یہاں تین اہم نکات ہیں:
- ڈیٹا تشریح— ڈیٹا کو لیبل لگانے یا ٹیگ کرنے کا عمل — AI اور ML الگورتھم کے لیے آڈیو، ٹیکسٹ، تصاویر اور یہاں تک کہ ویڈیو پر کارروائی کرنا آسان بناتا ہے۔ زیادہ تر لوگ یاد کرتے ہیں کہ تشریح کو ترجیح دینے کی ضرورت ہوتی ہے، کیونکہ مشینیں صرف لیبل والے ڈیٹا پر کام کر سکتی ہیں۔
- کمپنیاں اندرون خانہ ڈیٹا تشریح کو سنبھال سکتی ہیں یا آؤٹ سورسنگ پر بھی غور کر سکتی ہیں۔ مؤخر الذکر اکثر بہتر لیبلنگ کے معیار، کم سے کم اندرونی تعصب، بڑی تعداد میں ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے کی صلاحیت، اور اندرون ملک ٹیموں کو زیادہ دباؤ اور وقت کی ضرورت والی ملازمتوں کے لیے وقف کرنے کی لچک کا نتیجہ ہوتا ہے۔
- اندرون خانہ ڈیٹا تشریح اپنی جگہ ہے۔ یہ تب سمجھ میں آتا ہے جب کمپنی کو کم ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت ہو یا وہ بجٹ پر ہو۔ اس کے علاوہ، اگر رازداری ایک تشویش کا باعث ہے، تو یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ مکمل طور پر اندرون ملک جائیں یا آؤٹ سورس فرموں سے رازداری کے معاہدوں پر دستخط کریں۔
اس مضمون کو پڑھنے کے لئے یہاں کلک کریں:
https://www.analyticsinsight.net/data-annotation-outsourcing-v-s-in-house-roi-and-benefits/
