Контроль качества разметки на проекте: делай как ОКК

Существует известное правило: “мусор на входе, мусор на выходе”. Все знают, что “чистые”, точные данные повышают качество и корректность работы ИИ-моделей, так что итоговая ценность оправдывает дополнительные усилия и вложения. Намного дешевле компаниям выходит предотвратить проблемы с данными, чем решать их после.

Но как контролировать качество на проектах разметки максимально эффективно? Выстроить такие процессы непросто, но мы считаем, что у нас это получилось.

Для того, чтобы гарантировать на каждом проекте высокое качество разметки, в Data Light существует отдел Контроля качества. Я, Евгений Шилкин, руководитель ОКК, расскажу, что нам позволяет обеспечивать стабильно высокое качество на проектах и какие советы для эффективной валидации мы можем дать.

Читать далее

#ai #ml #data_annotation #разметка_данных #project_management #bigdata #data_validation | @habr_ai

Саммаризация — Как помочь пользователям находить идеальный товар быстрее

Что, если бы все отзывы могли сокращаться в ясные и четкие выжимки, которые помогли бы пользователям быстрее находить информацию? Эту задачу называют саммаризацией, и как раз над таким проектом мы недавно закончили работать: команда Data Light должна была структурировать данные крупной платформы, чтобы сделать их доступными для автоматической обработки.

В этой статье мы поделимся деталями масштабного проекта по саммаризации, над которым команда работала уже больше года: с какими вызовами столкнулись, какие решения нашли — и что это значит для будущего обработки данных.

Читать далее

#data_annotation #data_validation #data_science #разметка_данных #llm #mlmodel #data_mining | @habr_ai