อย่างที่คุณทราบ การติดป้ายกำกับข้อมูลหรือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลนั้นเป็นกระบวนการที่ดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง ไม่มีช่วงเวลาใดช่วงเวลาหนึ่งที่ชัดเจนที่จะบอกได้ว่าคุณควรหยุดฝึกฝนโมดูล AI ของคุณ เพราะโมดูลเหล่านั้นมีความแม่นยำและรวดเร็วในการให้ผลลัพธ์อย่างสมบูรณ์แล้ว
ในขณะที่เปิดตัวโมดูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของคุณเป็นเพียงก้าวสำคัญ การฝึกอบรม AI จะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องหลังการเปิดตัวเพื่อปรับผลลัพธ์และประสิทธิภาพให้เหมาะสมที่สุด ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงมีปัญหากับการสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องจำนวนมากสำหรับโมดูลการเรียนรู้ของเครื่อง
อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่ประเด็นที่เราจะพูดคุยกันในวันนี้ เราจะมาสำรวจความท้าทายที่เกิดขึ้นเมื่อแก้ไขปัญหาการสร้างข้อมูลได้แล้ว ลองนึกภาพว่าคุณมีจุดสร้างข้อมูลนับไม่ถ้วน ปัญหาที่ยุ่งยากกว่านั้นที่คุณจะต้องเผชิญในตอนนี้คือการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านั้น
การติดฉลากข้อมูลที่ปรับขนาดได้คือสิ่งที่เราจะให้ความกระจ่างในวันนี้ เนื่องจากองค์กรและทีมต่างๆ ที่เราพูดคุยด้วยได้ชี้ให้เห็นถึงข้อเท็จจริงที่ว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเหล่านี้พบว่าการสร้างความมั่นใจในเครื่องมีความท้าทายมากกว่าการสร้างข้อมูล และอย่างที่คุณทราบ ความมั่นใจของเครื่องจักรสามารถสร้างขึ้นได้ผ่านระบบที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบที่แม่นยำเท่านั้น มาดูข้อกังวลหลัก 5 ข้อที่ทำให้ประสิทธิภาพของกระบวนการติดฉลากข้อมูลลดลง
5 ความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริงที่ทำให้ความพยายามในการติดฉลากข้อมูลลดลง
การจัดการแรงงาน
ดังนั้น องค์กรต่างๆ จึงเผชิญกับความท้าทายในการสร้างสมดุลระหว่างคุณภาพและปริมาณ เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่สร้างความแตกต่างและบรรลุเป้าหมาย ในกรณีเช่นนี้ การบริหารจัดการกำลังคนจึงกลายเป็นเรื่องยากและหนักหน่วงอย่างยิ่ง แม้ว่าการเอาท์ซอร์สจะช่วยได้ แต่ธุรกิจที่มีทีมงานภายในที่ทุ่มเทให้กับ การติด ป้ายกำกับข้อมูลก็ยังต้องเผชิญกับอุปสรรคต่างๆ เช่น:
- การฝึกอบรมพนักงานสำหรับการติดฉลากข้อมูล
- การกระจายงานข้ามทีมและส่งเสริมการทำงานร่วมกัน
- ประสิทธิภาพและการติดตามความคืบหน้าทั้งในระดับจุลภาคและระดับมหภาค
- การแก้ปัญหาการเลิกจ้างและการฝึกอบรมพนักงานใหม่
- ปรับปรุงการประสานงานระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ทำหมายเหตุประกอบ และผู้จัดการโครงการ
- ขจัดอุปสรรคทางวัฒนธรรม ภาษา และภูมิศาสตร์ และขจัดอคติออกจากระบบนิเวศในการดำเนินงาน และอื่นๆ
ติดตามการเงิน
การจัดทำงบประมาณเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดขั้นตอนหนึ่งในการฝึกอบรม AI มันกำหนดว่าคุณยินดีที่จะใช้เงินเท่าไหร่ในการสร้างโมดูล AI ในแง่ของเทคโนโลยี ทรัพยากร บุคลากร และอื่นๆ จากนั้นจะช่วยให้คุณคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน (RoI) ได้อย่างแม่นยำ เกือบ26% ของบริษัทที่เริ่มต้นพัฒนา AI ล้มเหลวกลางคันเนื่องจากการจัดทำงบประมาณที่ไม่เหมาะสม ไม่มีความโปร่งใสว่าเงินถูกใช้ไปกับอะไรบ้าง และไม่มีตัวชี้วัดที่มีประสิทธิภาพที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียว่าเงินของพวกเขาถูกนำไปใช้ทำอะไรบ้าง
วิสาหกิจขนาดเล็กและขนาดกลางมักตกอยู่ในภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกระหว่างการจ่ายเงินตามโครงการหรือตามชั่วโมง และช่องโหว่ของการจ้าง SME เพื่อ วัตถุประสงค์ในการใส่ คำอธิบายประกอบแทนที่จะสรรหาตัวกลางจำนวนมาก ปัญหาเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ในระหว่างกระบวนการจัดทำงบประมาณ
การปฏิบัติตามและการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
ในขณะที่จำนวนกรณีการใช้งาน AI เพิ่มขึ้น ธุรกิจต่างๆ ต่างเร่งรีบที่จะก้าวข้ามกระแส และพัฒนาโซลูชันที่ยกระดับชีวิตและประสบการณ์ อีกด้านหนึ่งของสเปกตรัมมีความท้าทายที่ธุรกิจทุกขนาดต้องให้ความสนใจ – ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
สิ่งนี้ผลักดันความจำเป็นในการบำรุงรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวอย่างเหมาะสมและการปฏิบัติตามการใช้ข้อมูลที่เป็นความลับอย่างยุติธรรม ในทางเทคนิคแล้ว สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและปลอดภัยควรได้รับการประกันโดยธุรกิจที่ป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต การใช้อุปกรณ์ที่ไม่ได้รับอนุญาตในระบบนิเวศที่ปลอดภัยของข้อมูล การดาวน์โหลดไฟล์ที่ผิดกฎหมาย การถ่ายโอนไปยังระบบคลาวด์ และอื่นๆ กฎหมายที่ควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนั้นซับซ้อนและต้องใช้ความระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดทุกประการเพื่อหลีกเลี่ยงผลทางกฎหมาย
เครื่องมืออัจฉริยะและคำอธิบายประกอบ
จากวิธีการใส่คำอธิบายประกอบที่แตกต่างกันสองประเภท - แบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ รูปแบบคำอธิบายประกอบแบบผสมนั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับอนาคต เนื่องจากระบบ AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างราบรื่น และมนุษย์สามารถระบุข้อผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ได้ดีเยี่ยม
เครื่องมือที่ใช้ AI และเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจนสำหรับความท้าทายที่เราเผชิญอยู่ในปัจจุบัน เนื่องจากทำให้ชีวิตของผู้ที่มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดที่เกี่ยวข้องในกระบวนการนี้ง่ายขึ้น เครื่องมืออัจฉริยะช่วยให้ธุรกิจสามารถมอบหมายงาน จัดการไปป์ไลน์ ควบคุมคุณภาพของข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบได้โดยอัตโนมัติ และมอบความสะดวกสบายที่มากขึ้น หากไม่มีเครื่องมืออันชาญฉลาด พนักงานจะยังคงทำงานเกี่ยวกับเทคนิคที่ล้าสมัย ซึ่งทำให้ชั่วโมงการทำงานของมนุษย์ต้องทำงานให้เสร็จลุล่วงไปอย่างมาก
การจัดการความสม่ำเสมอในคุณภาพและปริมาณข้อมูล
แง่มุมที่สำคัญอย่างหนึ่งของการประเมินคุณภาพข้อมูลคือการประเมินคำจำกัดความของป้ายกำกับในชุดข้อมูล สำหรับคนที่ไม่ได้ฝึกหัด ให้เข้าใจว่ามีชุดข้อมูลหลักสองประเภท –
- ข้อมูลวัตถุประสงค์ – ข้อมูลที่เป็นความจริงหรือสากลไม่ว่าใครจะดูก็ตาม
- และข้อมูลอัตนัย – ข้อมูลที่อาจมีการรับรู้ที่หลากหลายขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าถึงได้
ตัวอย่างเช่นการระบุว่าแอปเปิลเป็นแอปเปิลสีแดงนั้นเป็นเรื่องที่เป็นกลาง เพราะเป็นสากล แต่สิ่งต่างๆ จะซับซ้อนขึ้นเมื่อมีชุดข้อมูลที่มีรายละเอียดปลีกย่อยเข้ามาเกี่ยวข้อง ลองพิจารณาคำตอบที่คมคายจากลูกค้าในรีวิว ผู้ที่ทำหน้าที่ระบุข้อมูลต้องฉลาดพอที่จะเข้าใจว่าความคิดเห็นนั้นเป็นการประชดประชันหรือเป็นการชมเชย เพื่อที่จะระบุข้อมูลให้ถูกต้อง โมดูลการวิเคราะห์ความรู้สึกจะประมวลผลตามสิ่งที่ผู้ระบุข้อมูลได้ระบุไว้ ดังนั้น เมื่อมีหลายคนและหลายฝ่ายเข้ามาเกี่ยวข้อง ทีมเดียวจะบรรลุข้อตกลงร่วมกันได้อย่างไร?
ธุรกิจสามารถบังคับใช้แนวทางและกฎเกณฑ์ที่ขจัดความแตกต่างและนำความเที่ยงธรรมมาในปริมาณมากในชุดข้อมูลอัตนัยได้อย่างไร
ห่อขึ้น
มันค่อนข้างน่าท่วมท้นใช่ไหมล่ะ กับจำนวนความท้าทายที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้จัดทำคำอธิบายข้อมูลต้องเผชิญในแต่ละวัน? ข้อกังวลที่เราได้พูดคุยกันไปแล้วนั้นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของความท้าทายที่เกิดจากความพร้อมใช้งานของข้อมูล อย่างสม่ำเสมอ ยังมีอีกมากมายในขอบเขตนี้
อย่างไรก็ตาม หวังว่าเราจะสามารถก้าวข้ามสิ่งเหล่านี้ไปได้ด้วยวิวัฒนาการของกระบวนการและระบบในการติดป้ายกำกับข้อมูล นอกจากนี้ ยังมีตัวเลือกการจ้างงานภายนอก ( shaip ) ที่สามารถให้ข้อมูลคุณภาพสูงตามความต้องการของคุณ ได้เสมอ
