Adatok megjegyzése vagy címkézésemint tudod, ez egy örök folyamat. Nincs olyan meghatározó pillanat, amikor azt mondhatná, hogy abbahagyja az AI moduljainak képzését, mert tökéletesen pontosak és gyorsak lettek az eredmények biztosításában.
Míg a mesterséges intelligenciával működtetett modul elindítása csak mérföldkő, az AI-képzés folyamatosan történik a bevezetés után az eredmények és a hatékonyság optimalizálása érdekében. Emiatt a szervezetek aggódnak amiatt, hogy hatalmas mennyiségű releváns adatot állítanak elő gépi tanulási moduljaikhoz.
Azonban nem ez az aggodalom, amelyet ma megvitatunk. Megvizsgáljuk, milyen kihívások merülnek fel, ha ez az aggodalomra ad okot adatok generálása megjavítva. Képzelje el, hogy számtalan adatgenerációs érintkezési pontja van. A problémásabb probléma, amellyel ezen a ponton szembesül jegyzeteléssel ilyen hatalmas adatmennyiségeket.
A skálázható adatcímkézésre fogunk rávilágítani ma, mert a szervezetek és a csapatok, amelyekről beszéltünk, mind rámutattak arra a tényre, hogy ezek az érdekelt felek a gépi bizalom építését nagyobb kihívásnak találják, mint az adatok előállítása. És mint tudod, a gépbizalom csak megfelelően képzett rendszereken keresztül építhető fel, amelyeket pontosan megjegyzett adatok támogatnak. Lássunk tehát 5 fő aggályt, amelyek csökkentik az adatcímkézési folyamatok hatékonyságát.
5 valós kihívás, amelyek csökkentik az adatok címkézésére irányuló erőfeszítéseket
Munkaerő menedzsment
Többször megismételtük, hogy az adatok címkézése nemcsak idő-, hanem munkaigényes is. Az adatfelismerő szakértők számtalan órát töltenek a strukturálatlan adatok tisztításával, összeállításával és géppel olvashatóvá tételével. Egyidejűleg gondoskodniuk kell arról, hogy megjegyzéseik pontosak és kiváló minőségűek legyenek.Tehát a szervezetek azzal a kihívással állnak szemben, hogy a minőséget és a mennyiséget egyensúlyba hozzák, hogy eredményeket érjenek el, amelyek különbséget tesznek és megoldják a célt. Ilyen esetekben a munkaerő irányítása rendkívül nehéz és megerőltető lesz. Míg az outsourcing segít, azok a vállalkozások, amelyeknek saját csapatuk van adat annotáció olyan akadályokkal kell szembenézni, mint:
- Munkavállalói képzés az adatok címkézésére
- A munka elosztása a csapatok között és az átjárhatóság elősegítése
- A teljesítmény és a haladás nyomon követése mind mikro-, mind makro szinten
- A lemorzsolódás kezelése és az új alkalmazottak átképzése
- Az adatkutatók, jegyzetelők és projektmenedzserek közötti koordináció egyszerűsítése
- A kulturális, nyelvi és földrajzi akadályok felszámolása, valamint az elfogultságok megszüntetése a működő ökoszisztémákból és egyebekből
Többször megismételtük, hogy az adatok címkézése nemcsak idő-, hanem munkaigényes is. Az adatfelismerő szakértők számtalan órát töltenek a strukturálatlan adatok tisztításával, összeállításával és géppel olvashatóvá tételével. Egyidejűleg gondoskodniuk kell arról, hogy megjegyzéseik pontosak és kiváló minőségűek legyenek.Pénzügyek követése
A költségvetés az AI képzés egyik legfontosabb szakasza. Meghatározza, hogy mennyit hajlandó költeni egy AI modul építésére a technikai halom, az erőforrások, a személyzet és egyebek tekintetében, majd segít a pontos megtérülés kiszámításában. Közel A vállalatok 26% -a hogy a mesterséges intelligencia -rendszerek kifejlesztése a félúton kudarcot vall a helytelen költségvetés miatt. Nincs átláthatóság arra vonatkozóan, hogy hová szúrják be a pénzt, és nincsenek hatékony mutatók, amelyek valós idejű betekintést nyújtanak az érdekelteknek arról, hogy mire fordítják a pénzüket.
A kis- és középvállalkozásokat gyakran foglalkoztatja a projektenkénti vagy óránkénti kifizetések dilemmája, valamint a kis- és középvállalkozások kirekesztésének kiskapuja. kommentár célok és a közvetítők csoportjának toborzása. Mindezek megszüntethetők a költségvetési folyamat során.
Az adatvédelem betartása és betartása
Míg a mesterséges mesterséges intelligencia használatának száma növekszik, a vállalkozások rohannak, hogy megmozduljanak, és olyan megoldásokat dolgozzanak ki, amelyek növelik az életet és a tapasztalatokat. A spektrum másik végén egy olyan kihívás rejlik, amelyre minden méretű vállalkozásnak figyelnie kell - az adatvédelemmel kapcsolatos aggályok.
Lehet, hogy ismeri a GDPR -t, a CCPA -t, a DPA -t és más irányelveket, de vannak újabb törvények és megfelelőségek, amelyeket a világ nemzetei dolgoznak ki és hajtanak végre. Amikor több adatmennyiség keletkezik, az adatvédelem döntő fontosságúvá válik az adatok annotálásában, mivel az érzékelőkből és a számítógépes látásból származó adatok olyan embereket ábrázolnak, bizalmas részleteket a KYC dokumentumokból, járművek rendszámtábláit, jogosítványszámait stb.Ez a bizalmas adatok tisztességes felhasználására kényszeríti az adatvédelmi szabványok megfelelő karbantartását és a megfelelést. Technikailag a megbízható és biztonságos környezetet olyan vállalkozásoknak kell garantálniuk, amelyek megakadályozzák az adatok jogosulatlan elérését, az illetéktelen eszközök használatát az adatbiztonságos ökoszisztémában, a fájlok illegális letöltését, a felhőrendszerekre történő átvitelét és így tovább. Az adatvédelemre vonatkozó törvények bonyolultak, és ügyelni kell arra, hogy minden egyes követelmény teljesüljön a jogi következmények elkerülése érdekében.
Intelligens eszközök és segített megjegyzések
A két különböző típusú feliratozási módszer közül - kézi és automatikus - a hibrid feliratozási modell ideális a jövőre nézve. Ennek oka az, hogy az AI rendszerek jól képesek tömeges adatmennyiség zökkenőmentes feldolgozására, az emberek pedig nagyszerűen mutatnak rá a hibákra és optimalizálják az eredményeket.
A mesterséges intelligenciával segített eszközök és megjegyzések technikái határozott megoldást jelentenek napjaink kihívásaira, mivel megkönnyítik a folyamatban részt vevő összes érintett életét. Az intelligens eszközök lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy automatizálják a munkafeladatokat, a csővezeték -kezelést, a jegyzetekkel ellátott adatok minőség -ellenőrzését, és nagyobb kényelmet kínálnak. Okos eszközök nélkül a személyzet továbbra is elavult technikákon dolgozna, és jelentősen lenyomná az emberi órákat a munka befejezéséhez.
Az adatok minőségének és mennyiségének következetességének kezelése
Az adatminőség értékelésének egyik fontos szempontja a címkék definíciójának értékelése az adatkészletekben. Az avatatlanok számára értsük meg, hogy az adatkészleteknek két fő típusa létezik -
- Objektív adatok - olyan adatok, amelyek igazak vagy univerzálisak, függetlenül attól, hogy ki nézi őket
- És szubjektív adatok - olyan adatok, amelyek többféle felfogással rendelkezhetnek attól függően, hogy ki fér hozzá
Például, címkézés az alma mint vörös alma objektív, mert univerzális, de a dolgok bonyolulttá válnak, ha árnyalt adatkészletek vannak a kezükben. Fontolja meg az ügyfél szellemes válaszát a felülvizsgálatra. A jegyzőnek elég okosnak kell lennie ahhoz, hogy megértse, ha a megjegyzés gúnyos vagy bók, hogy ennek megfelelően címkézze. Hangulatelemzés a modulok az annotátor által felcímkézett alapján dolgozzák fel. Tehát, ha több szem és elme érintett, hogyan jut el egy csapat konszenzushoz?
Hogyan tudják a vállalkozások érvényesíteni azokat az irányelveket és szabályokat, amelyek megszüntetik a különbségeket, és jelentős objektivitást hoznak létre a szubjektív adatkészletekben?
Lehet, hogy ismeri a GDPR -t, a CCPA -t, a DPA -t és más irányelveket, de vannak újabb törvények és megfelelőségek, amelyeket a világ nemzetei dolgoznak ki és hajtanak végre. Amikor több adatmennyiség keletkezik, az adatvédelem döntő fontosságúvá válik az adatok annotálásában, mivel az érzékelőkből és a számítógépes látásból származó adatok olyan embereket ábrázolnak, bizalmas részleteket a KYC dokumentumokból, járművek rendszámtábláit, jogosítványszámait stb.Csomagolta
Elég lehengerlő, ugye, milyen sok kihívással szembesülnek a tudósok és a jegyzetelők naponta? Az eddig megbeszélt aggodalmak csak egy részét képezik annak a kihívásnak, amely következetes adatok elérhetősége. Ebben a spektrumban sokkal több van.
Remélhetőleg azonban mindezek elé fogunk kerülni az adatok jegyzetelésében zajló folyamatok és rendszerek fejlődésének köszönhetően. Nos, mindig vannak kiszervezések (shaip) rendelkezésre álló lehetőségek, amelyek az Ön igényei alapján kiváló minőségű adatokat kínálnak.
