5 ความท้าทายหลักที่ทำให้ประสิทธิภาพการติดฉลากข้อมูลลดลง

2. ติดตามการเงิน

   การจัดงบประมาณเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการฝึกอบรม AI มันกำหนดจำนวนเงินที่คุณยินดีจ่ายเพื่อสร้างโมดูล AI ในแง่ของสแต็กเทคโนโลยี ทรัพยากร พนักงาน และอื่นๆ จากนั้นช่วยคุณคำนวณ RoI ที่แม่นยำ ใกล้กับ 26% ของ บริษัท ที่เสี่ยงในการพัฒนาระบบ AI ล้มเหลวครึ่งทางเนื่องจากงบประมาณที่ไม่เหมาะสม ไม่มีความโปร่งใสในเรื่องที่เงินถูกสูบเข้าหรือตัวชี้วัดที่มีประสิทธิภาพที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับสิ่งที่เงินของพวกเขาได้รับการแปล

   วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมมักติดอยู่กับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของการชำระเงินต่อโครงการหรือต่อชั่วโมงและในช่องโหว่ของการจ้าง SMEs สำหรับ คำอธิบายประกอบ วัตถุประสงค์เทียบกับการสรรหากลุ่มคนกลาง สิ่งเหล่านี้สามารถกำจัดได้ในระหว่างกระบวนการจัดทำงบประมาณ

3. การปฏิบัติตามและการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

   ในขณะที่จำนวนกรณีการใช้งาน AI เพิ่มขึ้น ธุรกิจต่างๆ ต่างเร่งรีบที่จะก้าวข้ามกระแส และพัฒนาโซลูชันที่ยกระดับชีวิตและประสบการณ์ อีกด้านหนึ่งของสเปกตรัมมีความท้าทายที่ธุรกิจทุกขนาดต้องให้ความสนใจ – ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

   คุณอาจคุ้นเคยกับ GDPR, CCPA, DPA และหลักเกณฑ์อื่นๆ แต่มีกฎหมายและการปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่ๆ ที่กำลังพัฒนาและดำเนินการโดยประเทศต่างๆ ทั่วโลก เมื่อมีการสร้างข้อมูลปริมาณมากขึ้น ความเป็นส่วนตัวจะกลายเป็นสิ่งสำคัญในคำอธิบายประกอบข้อมูล เนื่องจากข้อมูลจากเซ็นเซอร์และคอมพิวเตอร์วิทัศน์จะสร้างข้อมูลที่มีใบหน้าของผู้คน รายละเอียดที่เป็นความลับจากเอกสาร KYC ป้ายทะเบียนรถ หมายเลขใบอนุญาต และอื่นๆ

   สิ่งนี้ผลักดันความจำเป็นในการบำรุงรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวอย่างเหมาะสมและการปฏิบัติตามการใช้ข้อมูลที่เป็นความลับอย่างยุติธรรม ในทางเทคนิคแล้ว สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและปลอดภัยควรได้รับการประกันโดยธุรกิจที่ป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต การใช้อุปกรณ์ที่ไม่ได้รับอนุญาตในระบบนิเวศที่ปลอดภัยของข้อมูล การดาวน์โหลดไฟล์ที่ผิดกฎหมาย การถ่ายโอนไปยังระบบคลาวด์ และอื่นๆ กฎหมายที่ควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนั้นซับซ้อนและต้องใช้ความระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดทุกประการเพื่อหลีกเลี่ยงผลทางกฎหมาย

4. เครื่องมืออัจฉริยะและคำอธิบายประกอบ

   จากวิธีการใส่คำอธิบายประกอบที่แตกต่างกันสองประเภท - แบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ รูปแบบคำอธิบายประกอบแบบผสมนั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับอนาคต เนื่องจากระบบ AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างราบรื่น และมนุษย์สามารถระบุข้อผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ได้ดีเยี่ยม

   เครื่องมือที่ใช้ AI และเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนสำหรับความท้าทายที่เราเผชิญอยู่ในปัจจุบัน เนื่องจากทำให้ชีวิตของผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้ง่ายขึ้น เครื่องมืออัจฉริยะช่วยให้ธุรกิจสามารถมอบหมายงาน จัดการไปป์ไลน์ ควบคุมคุณภาพของข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบได้โดยอัตโนมัติ และมอบความสะดวกสบายที่มากขึ้น หากไม่มีเครื่องมืออันชาญฉลาด พนักงานจะยังคงทำงานเกี่ยวกับเทคนิคที่ล้าสมัย ซึ่งทำให้ชั่วโมงการทำงานของมนุษย์ต้องทำงานให้เสร็จลุล่วงไปอย่างมาก

5. การจัดการความสม่ำเสมอในคุณภาพและปริมาณข้อมูล

   แง่มุมที่สำคัญอย่างหนึ่งของการประเมินคุณภาพข้อมูลคือการประเมินคำจำกัดความของป้ายกำกับในชุดข้อมูล สำหรับคนที่ไม่ได้ฝึกหัด ให้เข้าใจว่ามีชุดข้อมูลหลักสองประเภท –

   • ข้อมูลวัตถุประสงค์ – ข้อมูลที่เป็นความจริงหรือสากลไม่ว่าใครจะดูก็ตาม
   • และข้อมูลอัตนัย – ข้อมูลที่อาจมีการรับรู้ที่หลากหลายขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าถึงได้

   ยกตัวอย่างเช่น การติดฉลาก แอปเปิ้ลเป็นแอปเปิ้ลแดงมีวัตถุประสงค์เพราะมันเป็นสากล แต่สิ่งต่าง ๆ จะซับซ้อนเมื่อมีชุดข้อมูลที่เหมาะสมยิ่งในมือ พิจารณาการตอบสนองที่เฉียบแหลมจากลูกค้าในรีวิว ผู้ใส่คำอธิบายประกอบต้องฉลาดพอที่จะเข้าใจว่าความคิดเห็นนั้นประชดประชันหรือเป็นการชมเชยเพื่อติดป้ายกำกับตามนั้น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น โมดูลจะประมวลผลตามสิ่งที่ผู้ใส่คำอธิบายประกอบระบุไว้ ดังนั้นเมื่อหลายตาและความคิดเข้ามาเกี่ยวข้อง ทีมหนึ่งจะบรรลุฉันทามติได้อย่างไร

   ธุรกิจสามารถบังคับใช้แนวทางและกฎเกณฑ์ที่ขจัดความแตกต่างและนำความเที่ยงธรรมมาในปริมาณมากในชุดข้อมูลอัตนัยได้อย่างไร

ห่อขึ้น

เป็นเรื่องที่ค่อนข้างท่วมท้น ใช่ไหม จำนวนความท้าทายที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักบันทึกย่อต้องเผชิญในแต่ละวัน ความกังวลที่เราได้พูดคุยกันจนถึงตอนนี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของความท้าทายที่เกิดจากความสม่ำเสมอ ความพร้อมใช้งานของข้อมูล มีมากขึ้นในสเปกตรัมนี้

อย่างไรก็ตาม หวังว่าเราจะนำหน้าทั้งหมดนี้ด้วยวิวัฒนาการของกระบวนการและระบบในหมายเหตุประกอบข้อมูล ก็มักจะมีการเอาท์ซอร์ส (ชายป๋อ) ตัวเลือกที่เสนอข้อมูลคุณภาพสูงตามความต้องการของคุณ