«Качество — это не действие, а привычка», — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Наличие размеченных данных необходимо для машинного обучения, но получение таких данных — непростая и дорогостоящая задача. Мы рассмотрим семь способов их сбора, в том числе перепрофилирование, поиск бесплатных источников, многократное обучение на данных с постепенно повышающимся качеством, а также другие способы.

Программы для разметки данных (data labeling) необходимы для прокачки машинного обучения и создания обучающих наборов данных. Поэтому мы решили изучить наилучшие решения из этой области, имеющиеся сегодня на рынке.