6 порад для уникнення підводних каменів в анотації даних [ua]

Відео доповіді

Презентація доповіді

Зростаючий попит на персоналізацію, переваги автоматизації, а також широкий доступ до big data призвели до того, що проєкти з машинного навчання стають все більш звичним явищем у сучасному бізнес-світі. І хоча все більше людей починають розуміти, як грамотно будувати успішні ML-моделі, все ще існує багато непорозумінь із прихованими, допоміжними роботами. Зокрема, анотація даних може виглядати як невеличке і просте завдання, яке насправді відніме багато вашого часу та ресурсів. Окрім того, анотація ховає певні підводні камені, які залежать від складності проєкту, наявних ресурсів та ризиків, пов’язаних із безпекою даних.

Я поділюсь своїм досвідом про найбільші з цих проблем і запропоную рекомендації щодо їх уникнення. Я також надам контрольний список, за допомогою якого ви зможете створити розумну та ефективну стратегію анотації даних, незалежно від того, чи вона буде проводитися власними силами чи за допомоги аутсорсинг-партнера.