راهنمای خدمات برچسب‌گذاری داده
تعریف دستورالعمل، سنجش کیفیت و انتخاب خدمت برچسب‌گذاری داده برای مدل‌های هوش مصنوعی.
تعریف دقیق برچسب‌ها را بنویسید
پیش از سفارش، واحد کار و برچسب‌های مورد نیاز را مشخص کنید: تصویر، جمله، فایل صوتی، شیء یا محدوده زمانی. برای موارد مبهم مثال بگذارید و روش برخورد با داده ناقص را توضیح دهید. دستورالعمل مشترک از اختلاف برداشت برچسب‌زن‌ها کم می‌کند و اصلاح‌های بعدی را قابل پیگیری می‌سازد.
یک مرحله آزمایشی و کنترل کیفیت داشته باشید
ابتدا یک نمونه کوچک و نماینده از داده‌ها را برچسب‌گذاری کنید. بخشی از نمونه‌ها را به چند نفر بدهید تا میزان توافق و خطاهای پرتکرار مشخص شود. برای پذیرش خروجی، معیار کیفیت، روش بازبینی و تعداد دور اصلاح را از قبل تعیین کنید. تنها تعداد رکورد تحویل‌شده، کیفیت یک مجموعه داده را نشان نمی‌دهد.
فرمت خروجی و محرمانگی را روشن کنید
فرمت فایل، شناسه رکورد، نسخه دستورالعمل و سازگاری خروجی با ابزار آموزش مدل را بررسی کنید. داده شخصی یا محرمانه باید با سطح دسترسی مشخص در اختیار تیم قرار بگیرد. زمان تحویل، مالکیت داده و برچسب‌ها، شیوه حذف نسخه‌های کاری و مسئولیت اصلاح خطاها را در توافق خود ثبت کنید.