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 |
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| 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 | |||
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| 節省標註平台開發成本 | |||
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| 節省場地和設備成本 | |||
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| 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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| AI 數據洞察分析 | |||
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| 可靠的資安防護 | |||
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| 提升企業 CSR 品牌效益 | |||
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| 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 |
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