善用數據處理策略,讓 AI 模型開發事半功倍

如何處理學習數據,優化模型並擷取正確的特徵,讓團隊可以快速的產出 AI,並非單一的執行層面議題,而是一種全面性的策略。

以標註數據為例,光是「有人標就好」還不夠,企業應該思考的是如何在達成省時、省力、省成本下,同時藉由精準標註,推動 AI 落地。

交由工程師
標註
自聘工讀生
標註
外包至
若水
外包至
眾包平台
節省 AI 數據標註的管理與招募成本 部分
(無品管)
節省 AI 數據品質檢核成本
節省標註平台開發成本
節省場地和設備成本
專注開發核心產品 部分
(無品管)
專案量大時可即時調度人力
AI 數據洞察分析
可靠的資安防護
提升企業 CSR 品牌效益
交由工程師標註 自聘工讀生標註 外包至若水 外包至眾包平台
節省 AI 數據標註的管理與招募成本
部分
(無品管)
節省 AI 數據品質檢核成本
節省標註平台開發成本
節省場地和設備成本
專注開發核心產品
部分
(無品管)
專案量大時可即時調度人力
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