Gérer les opérations d’étiquetage des données pour réussir avec Audrey Smith

Aujourd’hui, nous continuons notre série d’IA centrée sur les données rejointe par Audrey Smith, le COO de MLTWist et un récent participant à notre panneau sur dcai. Dans notre conversation, nous plongeons profondément dans l’étiquetage des données pour ML, explorant le parcours typique pour une organisation pour commencer avec l’étiquetage, son expérience lors de la prise de décisions autour de l’étiquetage interne par rapport à l’étiquetage externalisé, et quels engagements doivent être pris pour obtenir des étiquettes de haute qualité. Nous discutons de la façon dont les organisations qui ont fait des investissements importantes dans les Labellops fonctionnent généralement, comment quelqu’un qui travaille dans une équipe d’étiquetage interne aborde de nouveaux projets, les considérations éthiques qui doivent être prises pour les effectifs d’étiquetage à distance, et bien plus encore!