Execution Context
この機能は、データラベリング環境におけるアノテーターのライフサイクルを管理します。データマネージャーがタスクを割り当て、パフォーマンス指標を監視し、アノテーションガイドラインへの準拠を確保することを可能にします。この機能は、ワークフォース管理と計算リソースを統合することで、スケーラブルなデータ準備を促進し、機械学習モデルのトレーニングに必要な高品質基準を維持します。
システムは、認証情報を検証し、プロジェクトの要件に基づいてアクセス権限を割り当てることで、アノテーターのリストを初期化します。
リアルタイムのダッシュボードにより、アノテーションの進捗状況、品質スコア、および処理能力を追跡し、アノテーションパイプラインにおけるボトルネックを特定できます。
アノテーターのパフォーマンスが設定された閾値を下回ると、自動的な再トレーニングプロセスが開始され、一貫した出力品質が維持されます。
Operating Checklist
プロジェクト固有の注釈ガイドラインと品質基準を定義する。
アノテーション担当者アカウントを作成し、ロールベースのアクセス権を付与します。
ラベル付きデータセットを、セキュアなコンピューティング環境を通じて提供します。
出力品質を監視し、必要に応じて再トレーニングを実施する。
Integration Surfaces
従業員向けオンボーディングポータル
新規アノテーターは、タスクの割り当て前に、認定モジュールを完了し、担当する役割に応じたアクセス権限が付与されます。
品質保証ダッシュボード
マネージャーは、アノテーションの精度、速度、およびスキーマ定義への準拠に関する集計データを確認します。
パフォーマンス評価インターフェース
詳細なレポートでは、個々の担当者の強みと、追加の研修やサポートが必要な領域が明確に示されています。
