Сбор данных и разметка: как с нуля собрать хорошие данные под реальную ML-задачу?

Хорошие данные — залог успеха.Но на практике это недели и месяцы разметки, потраченные ресурсы, спорные инструкции и баги.

Хорошая новость: эти проблемы уже решаются — с помощью LLM, гибридных пайплайнов и продуманных процессов.

В статье расскажем, как меняется подход к разметке и что уже работает на практике:
- как использовать LLM в роли разметчика и быстро получить данные
- где всё ещё нужен человек и зачем
- как выстроить крауд-пайплайн, которому можно доверять
Плюс: советы, хаки и кейсы с цифрами.

Читайте подробнее по ссылке!