ข้อผิดพลาดในการติดฉลากข้อมูล 5 อันดับแรกที่ทำให้ประสิทธิภาพของ AI ลดลง

3. ไม่เน้นบริหารกำลังคน

   โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ประเภทต่างๆ เพื่อให้รองรับทุกสถานการณ์ อย่างไรก็ตาม คำอธิบายประกอบภาพที่ประสบความสำเร็จมาพร้อมกับความท้าทายในการจัดการกำลังคนในตัวเอง

   ปัญหาสำคัญประการหนึ่งคือการจัดการพนักงานจำนวนมากที่สามารถประมวลผลชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ได้ด้วยตนเอง ต่อไปคือการรักษามาตรฐานคุณภาพสูงทั่วทั้งพนักงาน ปัญหาหลายอย่างอาจครอประหว่างโปรเจ็กต์คำอธิบายประกอบข้อมูล

   บางสิ่งเป็น:

   • ความจำเป็นในการฝึกอบรมผู้ติดฉลากรายใหม่เกี่ยวกับการใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ
   • เอกสารคำแนะนำใน codebook
   • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสมาชิกในทีมทุกคนติดตาม codebook
   • กำหนดเวิร์กโฟลว์ – จัดสรรว่าใครทำอะไรตามความสามารถของพวกเขา
   • การตรวจสอบและแก้ไขปัญหาทางเทคนิค
   • รับรองคุณภาพและการตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูล
   • ให้ความร่วมมือที่ราบรื่นระหว่างทีมผู้ติดฉลาก
   • การลดอคติของผู้ติดฉลากให้น้อยที่สุด

   เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะแล่นผ่านความท้าทายนี้ คุณควรพัฒนาทักษะและความสามารถในการจัดการกำลังคนของคุณ

4. ไม่เลือกเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสม

   ขนาดตลาดเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีมากกว่า $ พันล้านดอลลาร์ใน 1 2020และตัวเลขนี้คาดว่าจะเติบโตมากกว่า 30% CAGR ภายในปี 2027 การเติบโตอย่างมากในเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลคือการที่เครื่องมือนี้เปลี่ยนผลลัพธ์ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

   เทคนิคการใช้เครื่องมือจะแตกต่างกันไปในแต่ละชุดข้อมูล เราสังเกตเห็นว่าองค์กรส่วนใหญ่เริ่มกระบวนการเรียนรู้เชิงลึกโดยมุ่งเน้นที่การพัฒนาเครื่องมือการติดฉลากภายในองค์กร แต่ในไม่ช้า พวกเขาตระหนักดีว่าเมื่อความต้องการคำอธิบายประกอบเริ่มเพิ่มขึ้น เครื่องมือของพวกเขาก็ไม่อาจก้าวทัน นอกจากนี้ การพัฒนาเครื่องมือภายในองค์กรนั้นมีค่าใช้จ่ายสูง ใช้เวลานาน และแทบไม่มีความจำเป็นในทางปฏิบัติ

   แทนที่จะใช้วิธีอนุรักษ์นิยมในการติดฉลากด้วยตนเองหรือลงทุนในการพัฒนาเครื่องมือการติดฉลากแบบกำหนดเอง การซื้ออุปกรณ์จากบุคคลที่สามนั้นฉลาด ด้วยวิธีนี้ สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามความต้องการ บริการที่มีให้ และความสามารถในการปรับขนาด

5. ไม่ปฏิบัติตามแนวทางการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

   การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในไม่ช้า เนื่องจากมีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก CCPA, DPA และ GDPR คือมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลระดับสากลที่องค์กรต่างๆ ใช้

   การผลักดันให้ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยกำลังได้รับการยอมรับ เนื่องจากเมื่อพูดถึงการติดป้ายกำกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง มีข้อมูลส่วนตัวปรากฏบนรูปภาพ นอกจากการปกป้องความเป็นส่วนตัวของอาสาสมัครแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความปลอดภัย องค์กรต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานไม่มีสิทธิ์เข้าถึงชุดข้อมูลเหล่านี้และไม่สามารถถ่ายโอนหรือดัดแปลงแก้ไขในรูปแบบใด ๆ ได้

   การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยกลายเป็นปัญหาสำคัญเมื่อต้องจ้างงานการติดฉลากจากภายนอกไปยังผู้ให้บริการบุคคลที่สาม การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจะเพิ่มความซับซ้อนของโครงการ และผู้ให้บริการด้านฉลากต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบของธุรกิจ

ดังนั้นโครงการ AI ขนาดใหญ่ต่อไปของคุณกำลังรอบริการการติดฉลากข้อมูลที่ถูกต้องหรือไม่?

เราเชื่อว่าความสำเร็จของโครงการ AI ใดๆ ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่เราป้อนลงในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และหากคาดว่าโครงการ AI จะนำเสนอผลลัพธ์และการคาดคะเนที่แม่นยำ การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากมีความสำคัญสูงสุด โดย จ้างงานการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลของคุณเราขอรับรองว่าคุณสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วยการมุ่งเน้นที่การรักษาชุดข้อมูลคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ เสนอข้อเสนอแนะแบบวงปิด และการจัดการพนักงานอย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะสามารถนำเสนอโครงการ AI ที่ยอดเยี่ยมซึ่งนำมาซึ่งระดับความแม่นยำที่สูงขึ้น

[อ่านเพิ่มเติม: คำอธิบายประกอบข้อมูลภายในหรือภายนอก - ข้อใดให้ผลลัพธ์ AI ที่ดีกว่า]