คำอธิบายประกอบข้อมูล

รับรองความถูกต้องของคำอธิบายประกอบสำหรับโครงการ AI

โซลูชันที่ใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพนั้นสร้างขึ้นจากข้อมูล ไม่ใช่แค่ข้อมูลใดๆ แต่มีคุณภาพสูงและมีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้อง เฉพาะข้อมูลที่ดีที่สุดและละเอียดที่สุดเท่านั้นที่สามารถขับเคลื่อนโครงการ AI ของคุณได้ และความบริสุทธิ์ของข้อมูลนี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของโครงการ

เรามักเรียกข้อมูลว่าเป็นเชื้อเพลิงสำหรับโครงการ AI แต่ไม่ใช่แค่ข้อมูลเท่านั้นที่จะทำได้ หากคุณต้องการเชื้อเพลิงจรวดเพื่อช่วยให้โครงการของคุณบรรลุผลสำเร็จ คุณไม่สามารถใส่น้ำมันดิบลงในถังได้ ข้อมูล (เช่น เชื้อเพลิง) จำเป็นต้องได้รับการขัดเกลาอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุดเท่านั้นที่ขับเคลื่อนโครงการของคุณ กระบวนการปรับแต่งนั้นเรียกว่าคำอธิบายประกอบข้อมูล และมีความเข้าใจผิดอยู่บ้างเกี่ยวกับเรื่องนี้

กำหนดคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรมในคำอธิบายประกอบ

เรารู้ว่าคุณภาพของข้อมูลสร้างความแตกต่างอย่างมากต่อผลลัพธ์ของโครงการ AI โมเดล ML ที่ดีที่สุดและมีประสิทธิภาพสูงบางรุ่นขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับอย่างละเอียดและถูกต้อง

แต่เรากำหนดคุณภาพในคำอธิบายประกอบได้อย่างไร

เมื่อเราพูดถึง หมายเหตุข้อมูล คุณภาพความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญ กล่าวกันว่าชุดข้อมูลมีความถูกต้องหากตรงกับความจริงพื้นฐานและข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ความสม่ำเสมอของข้อมูลหมายถึงระดับความถูกต้องที่คงรักษาไว้ตลอดทั้งชุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม คุณภาพของชุดข้อมูลจะถูกกำหนดอย่างแม่นยำมากขึ้นตามประเภทของโครงการ ข้อกำหนดเฉพาะ และผลลัพธ์ที่ต้องการ ดังนั้น นี่ควรเป็นเกณฑ์ในการพิจารณาการติดฉลากข้อมูลและคุณภาพของคำอธิบายประกอบ

เหตุใดการกำหนดคุณภาพข้อมูลจึงสำคัญ

สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดคุณภาพข้อมูลเนื่องจากทำหน้าที่เป็นปัจจัยครอบคลุมที่กำหนดคุณภาพของโครงการและผลลัพธ์

  • ข้อมูลคุณภาพต่ำอาจส่งผลต่อกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และธุรกิจ
  • ระบบการเรียนรู้ของเครื่องนั้นดีพอ ๆ กับคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม
  • ข้อมูลที่มีคุณภาพดีช่วยลดการทำงานซ้ำและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง
  • ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจเกี่ยวกับโครงการอย่างมีข้อมูลและปฏิบัติตามกฎระเบียบ

เราจะวัดคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรมขณะติดฉลากได้อย่างไร

เราจะวัดคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรมขณะติดป้ายกำกับได้อย่างไร

มีหลายวิธีในการวัดคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม และส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการสร้างแนวทางการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่เป็นรูปธรรมก่อน บางวิธีรวมถึง:

  • เกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ

    มาตรฐานคุณภาพหรือ คำอธิบายประกอบมาตรฐานทองคำ วิธีการคือตัวเลือกการประกันคุณภาพที่ง่ายและราคาไม่แพงที่สุด ซึ่งทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงในการวัดคุณภาพผลลัพธ์ของโครงการ โดยจะวัดหมายเหตุประกอบข้อมูลเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ

  • การทดสอบอัลฟ่าของ Cronbach

    การทดสอบอัลฟ่าของ Cronbach จะกำหนดความสัมพันธ์หรือความสอดคล้องระหว่างรายการชุดข้อมูล ความน่าเชื่อถือของฉลากและ แม่นยำยิ่งขึ้น สามารถวัดได้จากการวิจัย

  • การวัดฉันทามติ

    การวัดฉันทามติจะกำหนดระดับของข้อตกลงระหว่างเครื่องหรือเครื่องบันทึกย่อของมนุษย์ โดยทั่วไปแล้วควรได้รับฉันทามติสำหรับแต่ละรายการและควรอนุญาโตตุลาการในกรณีที่มีความขัดแย้ง

  • แผงรีวิว

    คณะกรรมการผู้เชี่ยวชาญมักจะกำหนดความถูกต้องของฉลากโดยการตรวจสอบฉลากข้อมูล บางครั้ง ฉลากข้อมูลส่วนที่กำหนดไว้มักจะถูกนำมาเป็นตัวอย่างเพื่อกำหนดความถูกต้อง

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

ทบทวน ข้อมูลการฝึกอบรม คุณภาพ

บริษัทต่างๆ ที่ดำเนินโครงการ AI ต่างก็ซื้อพลังของระบบอัตโนมัติมาอย่างเต็มที่ นั่นเป็นเหตุผลที่หลายคนยังคงคิดว่า AI ที่ขับเคลื่อนด้วยคำอธิบายประกอบอัตโนมัติจะเร็วและแม่นยำกว่าการใส่คำอธิบายประกอบด้วยตนเอง สำหรับตอนนี้ ความจริงก็คือมนุษย์ต้องระบุและจัดประเภทข้อมูลเพราะความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญมาก ข้อผิดพลาดเพิ่มเติมที่สร้างขึ้นผ่านการติดฉลากอัตโนมัติจะต้องมีการทำซ้ำเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของอัลกอริธึม ซึ่งทำให้ประหยัดเวลาได้

ความเข้าใจผิดอีกประการหนึ่ง และอีกประการหนึ่งที่อาจนำไปสู่การใช้คำอธิบายประกอบอัตโนมัติก็คือ ข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ ไม่ได้ส่งผลต่อผลลัพธ์มากนัก แม้แต่ข้อผิดพลาดที่เล็กที่สุดก็สามารถสร้างความไม่ถูกต้องได้อย่างมากเนื่องจากปรากฏการณ์ที่เรียกว่า AI drift ซึ่งความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลอินพุตนำอัลกอริทึมไปในทิศทางที่โปรแกรมเมอร์ไม่ได้ตั้งใจ

คุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม – ด้านความแม่นยำและความสม่ำเสมอ – ได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของโครงการ โดยทั่วไป การตรวจสอบข้อมูลการฝึกอบรมจะดำเนินการโดยใช้สองวิธีที่แตกต่างกัน –

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบอัตโนมัติ

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบอัตโนมัติ กระบวนการตรวจสอบคำอธิบายประกอบอัตโนมัติช่วยให้มั่นใจว่ามีการย้อนกลับเข้าสู่ระบบและป้องกันการผิดพลาดเพื่อให้ผู้ใส่คำอธิบายประกอบสามารถปรับปรุงกระบวนการได้

คำอธิบายประกอบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์นั้นแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น คำอธิบายประกอบอัตโนมัติช่วยลดเวลาที่ QA ด้วยตนเองใช้ในการตรวจสอบ ทำให้มีเวลามากขึ้นกับข้อผิดพลาดที่ซับซ้อนและร้ายแรงในชุดข้อมูล คำอธิบายประกอบอัตโนมัติยังช่วยตรวจหาคำตอบที่ไม่ถูกต้อง การซ้ำซ้อน และคำอธิบายประกอบที่ไม่ถูกต้องอีกด้วย

ด้วยตนเองผ่านผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังตรวจสอบคำอธิบายประกอบของข้อมูลเพื่อรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือในชุดข้อมูล

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยและความไม่ถูกต้องของคำอธิบายประกอบอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ของโครงการ และข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจตรวจไม่พบโดยเครื่องมือตรวจสอบคำอธิบายประกอบอัตโนมัติ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำการทดสอบคุณภาพตัวอย่างจากขนาดแบทช์ต่างๆ เพื่อตรวจหาความไม่สอดคล้องของข้อมูลและข้อผิดพลาดที่ไม่ได้ตั้งใจในชุดข้อมูล

เบื้องหลังหัวข้อข่าวของ AI ทุกรายการคือกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบ และ Shaip สามารถช่วยทำให้ไม่เจ็บปวดได้

หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของโครงการ AI

หลายองค์กรประสบปัญหาขาดแคลนทรัพยากรคำอธิบายประกอบภายในองค์กร นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและวิศวกรมีความต้องการสูง และการจ้างผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ให้เพียงพอสำหรับโครงการ AI หมายถึงการเขียนเช็คที่ไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับบริษัทส่วนใหญ่ แทนที่จะเลือกตัวเลือกงบประมาณ (เช่น คำอธิบายประกอบคราวด์ซอร์สซิ่ง) ที่จะย้อนกลับมาหลอกหลอนคุณในที่สุด ให้พิจารณาเอาท์ซอร์สคำอธิบายประกอบของคุณไปยังพันธมิตรภายนอกที่มีประสบการณ์ การเอาท์ซอร์สช่วยรับรองความถูกต้องในระดับสูง พร้อมลดปัญหาคอขวดของการว่าจ้าง การฝึกอบรม และการจัดการที่เกิดขึ้นเมื่อคุณพยายามรวมทีมภายในองค์กร

เมื่อคุณจ้างบุคคลภายนอกที่ต้องการคำอธิบายประกอบกับ Shaip โดยเฉพาะ คุณจะใช้พลังอันทรงพลังที่สามารถเร่งการริเริ่ม AI ของคุณได้โดยไม่ต้องใช้ทางลัดที่จะประนีประนอมกับผลลัพธ์ที่สำคัญทั้งหมด เรามีทีมงานที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งหมายความว่าคุณจะได้รับความแม่นยำมากกว่าที่คุณจะทำได้ด้วยความพยายามในการจัดทำคำอธิบายประกอบแบบคราวด์ซอร์ส การลงทุนล่วงหน้าอาจสูงขึ้น แต่จะจ่ายออกในระหว่างกระบวนการพัฒนาเมื่อจำเป็นต้องทำซ้ำน้อยลงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

บริการข้อมูลของเรายังครอบคลุมกระบวนการทั้งหมด รวมถึงการจัดหา ซึ่งเป็นความสามารถที่ผู้ให้บริการการติดฉลากรายอื่นๆ ส่วนใหญ่ไม่สามารถนำเสนอได้ ด้วยประสบการณ์ของเรา คุณจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงและมีความหลากหลายทางภูมิศาสตร์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ซึ่งไม่ระบุตัวตนและสอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เมื่อคุณเก็บข้อมูลนี้ไว้ในแพลตฟอร์มระบบคลาวด์ของเรา คุณจะสามารถเข้าถึงเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของโครงการและช่วยให้คุณก้าวหน้าได้เร็วกว่าที่คุณคิด

และสุดท้าย . ของเรา ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมภายใน เข้าใจความต้องการเฉพาะของคุณ ไม่ว่าคุณจะสร้างแชทบ็อตหรือกำลังทำงานเพื่อใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเพื่อปรับปรุงการดูแลสุขภาพ เราก็พร้อมให้ความช่วยเหลือและช่วยพัฒนาแนวทางปฏิบัติที่รับรองว่ากระบวนการใส่คำอธิบายประกอบจะบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้สำหรับโครงการของคุณ

ที่ Shaip เราไม่เพียงแค่ตื่นเต้นกับยุคใหม่ของ AI เรากำลังช่วยเหลือในทางที่เหลือเชื่อ และประสบการณ์ของเราช่วยให้เราได้รับโครงการที่ประสบความสำเร็จนับไม่ถ้วนตั้งแต่เริ่มต้น หากต้องการดูสิ่งที่เราสามารถทำได้สำหรับการใช้งานของคุณเอง ติดต่อเราได้ที่ ขอตัวอย่าง ในวันนี้

แบ่งปันสังคม