ปัญญาประดิษฐ์ส่งเสริมการโต้ตอบที่เหมือนมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เครื่องจักรเหล่านี้เรียนรู้ที่จะเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านการโต้ตอบทุกครั้ง แต่อะไรคือขุมพลังของเครื่องมือ ML และ AI ขั้นสูงเหล่านี้ คำอธิบายประกอบข้อมูล
ข้อมูลคือวัตถุดิบที่ขับเคลื่อนอัลกอริทึม ML ยิ่งคุณใช้ข้อมูลมากเท่าไร ผลิตภัณฑ์ AI ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น แม้ว่าการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากจะมีความสำคัญอย่างยิ่งยวด แต่ก็มีความสำคัญเท่าเทียมกันเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเหล่านั้นได้รับการอธิบายประกอบอย่างถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นขุมพลังข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังประสิทธิภาพของอัลกอริทึม ML ขั้นสูง เชื่อถือได้ และแม่นยำ
บทบาทของคำอธิบายประกอบข้อมูลในการฝึกอบรม AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการฝึกอบรม ML และความสำเร็จโดยรวมของโครงการ AI ช่วยระบุรูปภาพ ข้อมูล วัตถุประสงค์ และวิดีโอที่เฉพาะเจาะจง และติดป้ายกำกับเพื่อให้เครื่องระบุรูปแบบและจัดประเภทข้อมูลได้ง่ายขึ้น เป็นงานที่นำโดยมนุษย์ซึ่งฝึกโมเดล ML เพื่อให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ
หากทำคำอธิบายประกอบข้อมูลไม่ถูกต้อง อัลกอริทึม ML จะไม่สามารถเชื่อมโยงแอตทริบิวต์กับวัตถุได้อย่างง่ายดาย
ความสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคำอธิบายประกอบสำหรับระบบ AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยให้โมเดล ML ทำงานได้อย่างแม่นยำ มีการเชื่อมโยงที่ปฏิเสธไม่ได้ระหว่างความถูกต้องและแม่นยำของคำอธิบายประกอบข้อมูลและความสำเร็จของโครงการ AI
มูลค่าตลาด AI ทั่วโลกซึ่งคาดว่าจะอยู่ที่ 119 พันล้านดอลลาร์ในปี 2022 คาดว่าจะสูงถึง พันล้าน $ 1,597 2030 โดยเติบโตที่ CAGR 38% ในช่วงเวลาดังกล่าว ในขณะที่โครงการ AI ทั้งหมดต้องผ่านขั้นตอนที่สำคัญหลายขั้นตอน ขั้นตอนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลคือจุดที่โครงการของคุณอยู่ในขั้นตอนที่สำคัญที่สุด
การรวบรวมข้อมูลเพื่อประโยชน์ของข้อมูลจะไม่ช่วยโครงการของคุณมากนัก คุณต้องการข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีคุณภาพสูงจำนวนมหาศาลเพื่อดำเนินโครงการ AI ของคุณให้ประสบความสำเร็จ ประมาณ 80% ของเวลาของคุณในการพัฒนาโครงการ ML หมดไปกับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น การติดฉลาก การขัด การรวม การระบุ การเพิ่มเติม และการเพิ่มความคิดเห็น
คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งที่มนุษย์มีข้อได้เปรียบเหนือคอมพิวเตอร์ เนื่องจากเรามีความสามารถโดยกำเนิดในการถอดรหัสเจตนา ลุยผ่านความกำกวม และจำแนกข้อมูลที่ไม่แน่นอน
เหตุใดคำอธิบายประกอบข้อมูลจึงมีความสำคัญ
คุณค่าและความน่าเชื่อถือของโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ของคุณขึ้นอยู่กับคุณภาพของการป้อนข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมโมเดลเป็นสำคัญ
เครื่องไม่สามารถประมวลผลภาพได้เหมือนที่เราทำ พวกเขาต้องได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบผ่านการฝึกอบรม เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงรองรับการใช้งานที่หลากหลาย – โซลูชันที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพและยานยนต์ไร้คนขับ – ซึ่งข้อผิดพลาดใดๆ ในคำอธิบายประกอบข้อมูลอาจส่งผลกระทบที่เป็นอันตรายได้
คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยให้แน่ใจว่าโซลูชัน AI ของคุณทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ การฝึกอบรมโมเดล ML เพื่อตีความสภาพแวดล้อมอย่างแม่นยำผ่านรูปแบบและความสัมพันธ์ คาดการณ์ และดำเนินการที่จำเป็นจำเป็นต้องมีการจัดหมวดหมู่และคำอธิบายประกอบอย่างละเอียด ข้อมูลการฝึกอบรม. คำอธิบายประกอบแสดงแบบจำลอง ML การคาดคะเนที่จำเป็นโดยการแท็ก การถอดเสียง และการติดป้ายกำกับคุณลักษณะที่สำคัญในชุดข้อมูล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
ก่อนที่เราจะเจาะลึกลงไปในคำอธิบายประกอบข้อมูล เรามาคลายคำอธิบายประกอบข้อมูลผ่านการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้ดูแลกันก่อน
หมวดหมู่ย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลของแมชชีนเลิร์นนิงบ่งชี้ถึงการฝึกโมเดล AI ด้วยความช่วยเหลือของชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างดี ในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ข้อมูลบางอย่างจะถูกแท็กและใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องแล้ว เมื่อมีการเปิดเผยข้อมูลใหม่ แบบจำลอง ML จะใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำตามข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
ตัวอย่างเช่น นางแบบ ML ได้รับการฝึกฝนบนตู้ที่เต็มไปด้วยเสื้อผ้าประเภทต่างๆ ขั้นตอนแรกในการฝึกอบรมคือการฝึกนางแบบกับเสื้อผ้าประเภทต่างๆ โดยใช้ลักษณะและคุณลักษณะของผ้าแต่ละรายการ หลังจากการฝึกอบรม เครื่องจะสามารถระบุชิ้นส่วนของเสื้อผ้าได้โดยใช้ความรู้หรือการฝึกอบรมก่อนหน้านี้ การเรียนรู้ภายใต้การกำกับดูแลสามารถแบ่งออกเป็นประเภท (ตามหมวดหมู่) และถดถอย (ตามมูลค่าจริง)
คำอธิบายประกอบข้อมูลส่งผลต่อประสิทธิภาพของระบบ AI อย่างไร
ข้อมูลไม่เคยเป็นเอนทิตีเดียว – ข้อมูลจะอยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ วิดีโอ และรูปภาพ คำอธิบายประกอบข้อมูลมาในรูปแบบที่แตกต่างกัน
เพื่อให้เครื่องเข้าใจและระบุเอนทิตีต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง สิ่งสำคัญคือต้องเน้นย้ำถึงคุณภาพของการแท็กเอนทิตีที่มีชื่อ ความผิดพลาดเพียงครั้งเดียวในการติดแท็กและคำอธิบายประกอบ และ ML ไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่าง Amazon – ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ แม่น้ำ หรือนกแก้วได้
นอกจากนี้ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลยังช่วยให้เครื่องจักรรับรู้ถึงเจตนาที่ละเอียดอ่อน ซึ่งเป็นคุณภาพที่เกิดกับมนุษย์โดยธรรมชาติ เราสื่อสารต่างกัน และมนุษย์เข้าใจทั้งความคิดที่แสดงออกมาอย่างชัดเจนและข้อความโดยนัย ตัวอย่างเช่น การตอบกลับหรือบทวิจารณ์ทางโซเชียลมีเดียอาจเป็นได้ทั้งเชิงบวกและเชิงลบ และ ML ควรเข้าใจทั้งสองอย่าง 'สถานที่ที่ยอดเยี่ยม จะกลับมาเยี่ยมอีกครั้ง' มันเป็นวลีเชิงบวกในขณะที่ 'ช่างเป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยมจริงๆ! เราเคยรักที่นี่!' เป็นลบ และคำอธิบายประกอบของมนุษย์สามารถทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นมาก
ความท้าทายในคำอธิบายประกอบข้อมูลและวิธีเอาชนะ
ความท้าทายหลักสองประการในการจัดทำคำอธิบายประกอบข้อมูลคือค่าใช้จ่ายและความถูกต้อง
ความต้องการข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง: ชะตากรรมของโครงการ AI และ ML ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ แบบจำลอง ML และ AI จะต้องได้รับการป้อนอย่างสม่ำเสมอด้วยข้อมูลที่ได้รับการจัดประเภทอย่างดี ซึ่งสามารถฝึกให้แบบจำลองจดจำความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้
ความต้องการข้อมูลปริมาณมาก: โมเดล ML และ AI ทั้งหมดเติบโตบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โครงการ ML เดียวต้องการรายการที่มีป้ายกำกับอย่างน้อยหลายพันรายการ
ความต้องการทรัพยากร: โครงการ AI ขึ้นอยู่กับทรัพยากร ทั้งในแง่ของต้นทุน เวลา และพนักงาน หากไม่มีสิ่งเหล่านี้ คุณภาพโครงการคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณอาจยุ่งเหยิง
[อ่านเพิ่มเติม: คำอธิบายประกอบวิดีโอสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ]
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล
คุณค่าของคำอธิบายประกอบข้อมูลเห็นได้ชัดจากผลกระทบที่มีต่อผลลัพธ์ของโครงการ AI หากชุดข้อมูลที่คุณกำลังฝึกโมเดล ML ของคุณเต็มไปด้วยความไม่สอดคล้องกัน มีอคติ ไม่สมดุล หรือเสียหาย โซลูชัน AI ของคุณอาจล้มเหลว นอกจากนี้ หากป้ายกำกับผิดและคำอธิบายประกอบไม่สอดคล้องกัน โซลูชัน AI ก็จะทำให้เกิดการคาดคะเนที่ไม่ถูกต้องเช่นกัน ดังนั้น แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร
เคล็ดลับสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าป้ายชื่อข้อมูลที่คุณสร้างมีความเฉพาะเจาะจงและสอดคล้องกับความต้องการของโครงการ และยังกว้างพอที่จะรองรับการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ทั้งหมด
- ใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ยิ่งคุณใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ของการฝึกโมเดลก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น
- แนวทางการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีส่วนช่วยในการกำหนดมาตรฐานคุณภาพและรับรองความสอดคล้องกันตลอดทั้งโครงการและในหมายเหตุประกอบหลายรายการ
- เนื่องจากคำอธิบายประกอบข้อมูลอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและขึ้นอยู่กับกำลังคน การตรวจสอบชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับไว้ล่วงหน้าจากผู้ให้บริการจึงสมเหตุสมผล
- เพื่อช่วยในการเพิ่มคำอธิบายประกอบและการฝึกอบรมข้อมูลที่ถูกต้อง ให้นำประสิทธิภาพของ Human-in-the-loop มาใช้เพื่อสร้างความหลากหลายและจัดการกับกรณีที่สำคัญพร้อมกับความสามารถของซอฟต์แวร์คำอธิบายประกอบ
- จัดลำดับความสำคัญของคุณภาพโดยการทดสอบตัวเขียนคำอธิบายประกอบสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ ความถูกต้อง และความสม่ำเสมอ
ความสำคัญของการควบคุมคุณภาพในกระบวนการบันทึกย่อ
คำอธิบายประกอบข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นส่วนสำคัญของโซลูชัน AI ประสิทธิภาพสูง ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีช่วยให้ระบบ AI ทำงานได้ดีไร้ที่ติ แม้ในสภาพแวดล้อมที่วุ่นวาย ในทำนองเดียวกัน สิ่งที่ตรงกันข้ามก็เป็นความจริงเช่นเดียวกัน ชุดข้อมูลที่เต็มไปด้วยความไม่ถูกต้องของคำอธิบายประกอบจะทำให้เกิดโซลูชันที่ไม่สอดคล้องกัน
ดังนั้น การควบคุมคุณภาพในรูปภาพ การติดฉลากวิดีโอ และกระบวนการคำอธิบายประกอบจึงมีบทบาทสำคัญในผลลัพธ์ของ AI อย่างไรก็ตาม การรักษามาตรฐานการควบคุมคุณภาพสูงตลอดกระบวนการบันทึกย่อเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับบริษัทขนาดเล็กและขนาดใหญ่ การพึ่งพาเครื่องมือบันทึกย่อประเภทต่างๆ และพนักงานบันทึกย่อที่หลากหลายอาจเป็นเรื่องยากที่จะประเมินและรักษาความสม่ำเสมอของคุณภาพ
การรักษาคุณภาพของคำอธิบายประกอบข้อมูลแบบกระจายหรือการทำงานระยะไกลเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับมาตรฐานที่กำหนด นอกจากนี้ การแก้ไขปัญหาหรือการแก้ไขข้อผิดพลาดอาจต้องใช้เวลาเนื่องจากต้องมีการระบุพนักงานที่กระจายอยู่
วิธีแก้ปัญหาคือการฝึกอบรมผู้ให้คำอธิบายประกอบ ให้ผู้ควบคุมดูแล หรือให้ผู้ให้คำอธิบายประกอบข้อมูลหลายคนตรวจสอบและตรวจทานความถูกต้องของคำอธิบายประกอบชุดข้อมูล ขั้นสุดท้าย ทดสอบผู้อธิบายประกอบอย่างสม่ำเสมอเกี่ยวกับความรู้เกี่ยวกับมาตรฐาน
บทบาทของคำอธิบายประกอบและวิธีเลือกคำอธิบายประกอบที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลของคุณ
คำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ถือกุญแจสู่โครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จ คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สม่ำเสมอ และเชื่อถือได้เนื่องจากสามารถให้บริบท เข้าใจเจตนา และวางรากฐานสำหรับความจริงพื้นฐานในข้อมูล
ข้อมูลบางอย่างได้รับการใส่คำอธิบายประกอบโดยอัตโนมัติหรือปลอมขึ้นด้วยความช่วยเหลือของโซลูชันระบบอัตโนมัติที่มีระดับความน่าเชื่อถือพอสมควร ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดาวน์โหลดภาพบ้านหลายแสนภาพจาก Google และสร้างเป็นชุดข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม ความถูกต้องของชุดข้อมูลสามารถกำหนดได้อย่างน่าเชื่อถือหลังจากที่แบบจำลองเริ่มการทำงานแล้วเท่านั้น
ระบบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติอาจทำให้เรื่องต่างๆ ง่ายขึ้นและเร็วขึ้น แต่ความแม่นยำน้อยลงอย่างปฏิเสธไม่ได้ ในทางกลับกัน คำอธิบายประกอบของมนุษย์อาจทำงานได้ช้ากว่าและมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า แต่ก็มีความแม่นยำมากกว่า
ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลของมนุษย์สามารถใส่หมายเหตุประกอบและจัดประเภทข้อมูลตามความเชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง ความรู้ที่มีมาแต่กำเนิด และการฝึกอบรมเฉพาะด้าน คำอธิบายประกอบข้อมูลสร้างความแม่นยำ ความแม่นยำ และความสอดคล้อง
[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ]
สรุป
ในการสร้างโครงการ AI ที่มีประสิทธิภาพสูง คุณต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคำอธิบายประกอบคุณภาพสูง แม้ว่าการได้มาซึ่งข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีอย่างสม่ำเสมออาจต้องใช้เวลาและใช้ทรัพยากรมาก แม้กระทั่งสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ โซลูชันอยู่ที่การแสวงหาบริการของผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลที่จัดตั้งขึ้นอย่าง Shaip ที่ Shaip เราช่วยคุณขยายความสามารถด้าน AI ของคุณผ่านบริการผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบข้อมูลของเราโดยตอบสนองความต้องการของตลาดและลูกค้า
