คู่มือเริ่มต้นสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล: เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุดปี 2024

ดังนั้น คุณจึงต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่ และตอนนี้คุณตระหนักได้อย่างรวดเร็วว่าไม่เพียงแต่ค้นหาคุณภาพสูงเท่านั้น ข้อมูลการฝึกอบรม แต่คำอธิบายประกอบข้อมูลจะเป็นส่วนหนึ่งของความท้าทายในโครงการของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI & ML ของคุณจะดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกฝนเท่านั้น ดังนั้นความแม่นยำที่คุณใช้กับการรวมข้อมูลและการติดแท็กและการระบุข้อมูลนั้นจึงมีความสำคัญ!

คุณจะไปที่ใดเพื่อรับบริการคำอธิบายประกอบข้อมูลและฉลากข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจ AI และเครื่องจักร
โครงการเรียนรู้?

เป็นคำถามที่ผู้บริหารและผู้นำธุรกิจทุกคนเช่นคุณต้องพิจารณาเมื่อพวกเขาพัฒนา
แผนงานและไทม์ไลน์สำหรับโครงการริเริ่ม AI/ML แต่ละรายการ

บทนำ

คู่มือนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อผู้ซื้อและผู้มีอำนาจตัดสินใจที่เริ่มหันความคิดของตนไปที่แหล่งข้อมูลและการใช้งานข้อมูลทั้งสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมและการดำเนินการ AI และ ML ประเภทอื่น ๆ

คำอธิบายประกอบข้อมูล

บทความนี้ทุ่มเทอย่างเต็มที่เพื่อให้กระจ่างว่ากระบวนการคืออะไร เหตุใดจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ สำคัญมาก
ปัจจัยที่บริษัทควรพิจารณาเมื่อเข้าใกล้เครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและอื่นๆ ดังนั้น หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการรู้แจ้ง เนื่องจากคู่มือนี้จะแนะนำทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูล

มาเริ่มกันเลย

สำหรับผู้ที่อ่านบทความคร่าวๆ ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญบางประการที่คุณจะพบในคู่มือนี้:

  • ทำความเข้าใจว่าคำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร
  • รู้จักกระบวนการบันทึกย่อข้อมูลประเภทต่างๆ
  • ทราบข้อดีของการนำกระบวนการบันทึกย่อข้อมูลไปใช้
  • รับความกระจ่างว่าคุณควรเลือกใช้การติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรหรือจ้างบุคคลภายนอก
  • ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเลือกคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสมด้วย

คู่มือนี้เหมาะสำหรับใคร?

คู่มือที่ครอบคลุมนี้มีไว้สำหรับ:

  • ผู้ประกอบการและนักธุรกิจอิสระทุกท่านที่กำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นประจำ
  • AI และแมชชีนเลิร์นนิงหรือมืออาชีพที่เริ่มต้นกับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
  • ผู้จัดการโครงการที่ตั้งใจจะใช้เวลาในการออกสู่ตลาดเร็วขึ้นสำหรับโมดูล AI หรือผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการทราบรายละเอียดของเลเยอร์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ AI
คำอธิบายประกอบข้อมูล

Machine Learning คืออะไร?

เครื่องเรียนรู้ เราได้พูดคุยกันเกี่ยวกับวิธีการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลหรือ การติดฉลากข้อมูล รองรับการเรียนรู้ของเครื่องและประกอบด้วยการติดแท็กหรือการระบุส่วนประกอบ แต่สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง: สมมติฐานพื้นฐานของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือระบบคอมพิวเตอร์และโปรแกรมสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้ในลักษณะที่คล้ายกับกระบวนการทางปัญญาของมนุษย์ โดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือหรือการแทรกแซงของมนุษย์โดยตรง เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแก่เรา กล่าวอีกนัยหนึ่งพวกเขากลายเป็นเครื่องจักรที่เรียนรู้ด้วยตนเองซึ่งเหมือนกับมนุษย์สามารถทำงานได้ดีขึ้นด้วยการฝึกฝนมากขึ้น “การปฏิบัติ” นี้ได้มาจากการวิเคราะห์และตีความข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติม (และดีกว่า)

คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร?

คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการของการระบุแหล่งที่มา การแท็ก หรือการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อช่วยให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าใจและจัดประเภทข้อมูลที่ประมวลผล กระบวนการนี้จำเป็นสำหรับการฝึกแบบจำลอง AI ช่วยให้สามารถเข้าใจประเภทข้อมูลต่างๆ เช่น รูปภาพ ไฟล์เสียง ฟุตเทจวิดีโอ หรือข้อความได้อย่างแม่นยำ

คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร?

ลองนึกภาพรถที่ขับเองได้ซึ่งอาศัยข้อมูลจากการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเซ็นเซอร์ในการตัดสินใจขับขี่ที่แม่นยำ เพื่อช่วยให้โมเดล AI ของรถแยกความแตกต่างระหว่างสิ่งกีดขวางต่างๆ เช่น ยานพาหนะอื่นๆ คนเดินถนน สัตว์ หรือสิ่งกีดขวางบนถนน ข้อมูลที่ได้รับจะต้องมีป้ายกำกับหรือคำอธิบายประกอบ

ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากยิ่งมีการระบุข้อมูลที่ป้อนไปยังโมเดลมากเท่าใด ก็จะยิ่งเรียนรู้การทำงานด้วยตนเองได้เร็วเท่านั้น ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบทำให้สามารถปรับใช้โมเดล AI ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น แชทบอท การรู้จำเสียง และระบบอัตโนมัติ ทำให้ได้รับประสิทธิภาพสูงสุดและผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

ความสำคัญของคำอธิบายประกอบข้อมูลในการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับระบบคอมพิวเตอร์ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการเรียนรู้จากข้อมูล เช่นเดียวกับที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ คำอธิบายประกอบข้อมูลหรือการติดฉลากมีความสำคัญในกระบวนการนี้ เนื่องจากช่วยฝึกอัลกอริทึมให้จดจำรูปแบบและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ

ในแมชชีนเลิร์นนิง โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเซลล์ประสาทดิจิทัลที่จัดอยู่ในชั้นต่างๆ เครือข่ายเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลคล้ายกับสมองของมนุษย์ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับมีความสำคัญต่อการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งเป็นแนวทางทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่องที่อัลกอริทึมเรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ

การฝึกอบรมและการทดสอบชุดข้อมูลด้วยข้อมูลที่ติดฉลากช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตีความและจัดเรียงข้อมูลขาเข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถให้ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงเพื่อช่วยให้อัลกอริทึมเรียนรู้โดยอัตโนมัติและจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด

เหตุใดจึงต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูล

เราทราบดีว่าคอมพิวเตอร์สามารถให้ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายที่ไม่เพียงแค่แม่นยำเท่านั้น แต่ยังมีความเกี่ยวข้องและทันเวลาอีกด้วย อย่างไรก็ตาม เครื่องจักรเรียนรู้ที่จะส่งมอบอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร

ทั้งหมดนี้เป็นเพราะการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูล เมื่อโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ระหว่างการพัฒนา พวกเขาจะได้รับปริมาณข้อมูลการฝึกอบรม AI จำนวนมากเพื่อให้ตัดสินใจและระบุวัตถุหรือองค์ประกอบได้ดีขึ้น

ผ่านกระบวนการของคำอธิบายประกอบข้อมูลเท่านั้นที่โมดูลสามารถแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัข คำนามและคำคุณศัพท์ หรือถนนจากทางเท้า หากไม่มีคำอธิบายประกอบของข้อมูล รูปภาพทุกภาพจะเหมือนกันสำหรับเครื่อง เนื่องจากไม่มีข้อมูลหรือความรู้ที่มีอยู่จริงเกี่ยวกับสิ่งใดในโลก

จำเป็นต้องมีการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อให้ระบบแสดงผลลัพธ์ที่แม่นยำ ช่วยให้โมดูลระบุองค์ประกอบเพื่อฝึกคอมพิวเตอร์วิทัศน์และคำพูด โมเดลการรู้จำ โมเดลหรือระบบใดๆ ที่มีระบบการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรอยู่ที่ศูนย์กลาง จำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจนั้นถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง

เครื่องมือการติดฉลากข้อมูล/คำอธิบายประกอบคืออะไร

เครื่องมือการติดฉลากข้อมูล/คำอธิบายประกอบ พูดง่ายๆ ก็คือ เป็นแพลตฟอร์มหรือพอร์ทัลที่ให้ผู้เชี่ยวชาญและผู้เชี่ยวชาญใส่คำอธิบายประกอบ แท็ก หรือติดป้ายกำกับชุดข้อมูลทุกประเภท เป็นสะพานเชื่อมหรือสื่อกลางระหว่างข้อมูลดิบและผลลัพธ์ที่โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องจะผลิตออกมาในที่สุด

เครื่องมือการติดฉลากข้อมูลเป็นโซลูชันภายในองค์กรหรือบนระบบคลาวด์ที่ใส่คำอธิบายประกอบเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง แม้ว่าบริษัทหลายแห่งจะอาศัยผู้จำหน่ายภายนอกเพื่อทำคำอธิบายประกอบที่ซับซ้อน แต่บางองค์กรยังคงมีเครื่องมือของตนเองซึ่งสร้างขึ้นเองหรือใช้เครื่องมือฟรีแวร์หรือโอเพนซอร์ซที่มีอยู่ในตลาด เครื่องมือดังกล่าวมักจะออกแบบมาเพื่อจัดการประเภทข้อมูลเฉพาะ เช่น รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ เสียง ฯลฯ เครื่องมือนี้มีคุณสมบัติหรือตัวเลือกต่างๆ เช่น ขอบเขตหรือรูปหลายเหลี่ยมสำหรับเครื่องมืออธิบายข้อมูลเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพ พวกเขาสามารถเลือกตัวเลือกและทำงานเฉพาะของตนได้

ประเภทของคำอธิบายประกอบข้อมูล

นี่คือคำศัพท์ในร่มที่ครอบคลุมประเภทคำอธิบายประกอบข้อมูลที่แตกต่างกัน ซึ่งรวมถึงรูปภาพ ข้อความ เสียง และวิดีโอ เพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้น เราได้แยกย่อยเป็นส่วนย่อยเพิ่มเติม ลองตรวจสอบพวกเขาทีละรายการ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

จากชุดข้อมูลที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรมมา พวกเขาสามารถแยกดวงตาของคุณจากจมูกและคิ้วออกจากขนตาได้ทันทีและแม่นยำ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมฟิลเตอร์ที่คุณใช้จึงเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์แบบโดยไม่คำนึงถึงรูปร่างของใบหน้า คุณอยู่ใกล้กล้องแค่ไหน และอีกมากมาย

อย่างที่คุณรู้ตอนนี้ คำอธิบายประกอบภาพ มีความสำคัญในโมดูลที่เกี่ยวข้องกับการจดจำใบหน้า คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การมองเห็นด้วยหุ่นยนต์ และอื่นๆ เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ฝึกโมเดลดังกล่าว พวกเขาจะเพิ่มคำอธิบายภาพ ตัวระบุ และคีย์เวิร์ดเป็นแอตทริบิวต์ของรูปภาพ อัลกอริทึมจะระบุและทำความเข้าใจจากพารามิเตอร์เหล่านี้และเรียนรู้ด้วยตนเอง

การจำแนกภาพ – การจัดหมวดหมู่รูปภาพเกี่ยวข้องกับการกำหนดหมวดหมู่หรือป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้กับรูปภาพตามเนื้อหา คำอธิบายประกอบประเภทนี้ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI ให้รู้จักและจัดหมวดหมู่รูปภาพโดยอัตโนมัติ

การรู้จำ/ตรวจจับวัตถุ – การจดจำวัตถุหรือการตรวจจับวัตถุเป็นกระบวนการระบุและติดฉลากวัตถุเฉพาะภายในภาพ คำอธิบายประกอบประเภทนี้ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI ให้ค้นหาและจดจำวัตถุในภาพหรือวิดีโอในโลกแห่งความเป็นจริง

การแบ่งกลุ่ม – การแบ่งส่วนภาพเกี่ยวข้องกับการแบ่งภาพออกเป็นหลายส่วนหรือหลายส่วน แต่ละส่วนจะสอดคล้องกับวัตถุหรือพื้นที่ที่สนใจโดยเฉพาะ คำอธิบายประกอบประเภทนี้ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI ให้วิเคราะห์ภาพในระดับพิกเซล ทำให้สามารถจดจำวัตถุและเข้าใจฉากได้แม่นยำยิ่งขึ้น

คำอธิบายประกอบเสียง

คำอธิบายประกอบเสียง

ข้อมูลเสียงมีไดนามิกติดอยู่มากกว่าข้อมูลภาพ มีหลายปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับไฟล์เสียง ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง ภาษา ข้อมูลประชากรของผู้พูด ภาษาถิ่น อารมณ์ ความตั้งใจ อารมณ์ พฤติกรรม เพื่อให้อัลกอริทึมมีประสิทธิภาพในการประมวลผล พารามิเตอร์ทั้งหมดเหล่านี้ควรได้รับการระบุและติดแท็กด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การประทับเวลา การติดป้ายกำกับเสียง และอื่นๆ นอกจากการบอกเป็นนัยด้วยวาจาแล้ว กรณีที่ไม่ใช้คำพูด เช่น ความเงียบ ลมหายใจ หรือแม้แต่เสียงพื้นหลังก็สามารถใส่คำอธิบายประกอบเพื่อให้ระบบเข้าใจอย่างครอบคลุม

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

ในขณะที่รูปภาพยังคงอยู่ วิดีโอคือการรวบรวมรูปภาพที่สร้างเอฟเฟกต์ของวัตถุที่กำลังเคลื่อนไหว ตอนนี้ ทุกรูปภาพในการรวบรวมนี้เรียกว่าเฟรม เท่าที่เกี่ยวข้องกับคำอธิบายประกอบวิดีโอ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการเพิ่มจุดสำคัญ รูปหลายเหลี่ยม หรือกรอบล้อมรอบเพื่อใส่คำอธิบายประกอบวัตถุต่างๆ ในช่องในแต่ละเฟรม

เมื่อเฟรมเหล่านี้ถูกเย็บเข้าด้วยกัน การเคลื่อนไหว พฤติกรรม รูปแบบ และอื่นๆ สามารถเรียนรู้ได้จากโมเดล AI ที่ใช้งานจริง มันเป็นเพียงผ่าน คำอธิบายประกอบวิดีโอ แนวคิดเช่นการโลคัลไลเซชัน การเบลอของการเคลื่อนไหว และการติดตามวัตถุ สามารถนำมาใช้ในระบบได้

คำอธิบายประกอบข้อความ

คำอธิบายประกอบข้อความ

ทุกวันนี้ ธุรกิจส่วนใหญ่พึ่งพาข้อมูลแบบข้อความเพื่อข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่ไม่เหมือนใคร ตอนนี้ ข้อความอาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับแอปไปจนถึงการกล่าวถึงในโซเชียลมีเดีย และต่างจากรูปภาพและวิดีโอที่สื่อถึงความตั้งใจที่ตรงไปตรงมาเป็นส่วนใหญ่ ข้อความมาพร้อมกับความหมายมากมาย

ในฐานะมนุษย์ เราได้รับการปรับให้เข้าใจบริบทของวลี ความหมายของทุกคำ ประโยค หรือวลี เชื่อมโยงเข้ากับสถานการณ์หรือการสนทนาบางอย่าง จากนั้นจึงตระหนักถึงความหมายแบบองค์รวมที่อยู่เบื้องหลังข้อความ ในทางกลับกัน เครื่องจักรไม่สามารถทำได้ในระดับที่แม่นยำ แนวคิดต่างๆ เช่น การเสียดสี อารมณ์ขัน และองค์ประกอบที่เป็นนามธรรมอื่นๆ นั้นไม่เป็นที่รู้จักสำหรับพวกเขา และนั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้การติดฉลากข้อมูลข้อความยากขึ้น นั่นเป็นสาเหตุที่คำอธิบายประกอบแบบข้อความมีขั้นตอนที่ละเอียดกว่านี้บางส่วนดังต่อไปนี้:

คำอธิบายประกอบความหมาย – วัตถุ ผลิตภัณฑ์ และบริการมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นโดยการติดแท็กวลีคีย์และพารามิเตอร์การระบุตัวตนที่เหมาะสม Chatbots ถูกสร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบการสนทนาของมนุษย์ด้วยวิธีนี้

คำอธิบายประกอบเจตนา – ความตั้งใจของผู้ใช้และภาษาที่ใช้โดยพวกเขาถูกแท็กเพื่อให้เครื่องเข้าใจ ด้วยเหตุนี้ โมเดลจึงสามารถแยกความแตกต่างของคำขอจากคำสั่ง หรือคำแนะนำจากการจอง และอื่นๆ ได้

คำอธิบายประกอบความรู้สึก – คำอธิบายประกอบความรู้สึกเกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูลที่เป็นข้อความด้วยความรู้สึกที่สื่อถึง เช่น เชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง คำอธิบายประกอบประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึก โดยที่โมเดล AI ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจและประเมินอารมณ์ที่แสดงออกในข้อความ

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

คำอธิบายประกอบเอนทิตี – โดยที่ประโยคที่ไม่มีโครงสร้างถูกแท็กเพื่อให้มีความหมายมากขึ้นและนำไปสู่รูปแบบที่เครื่องสามารถเข้าใจได้ เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น มีสองด้านที่เกี่ยวข้อง - ชื่อการรับรู้เอนทิตี และ  การเชื่อมโยงเอนทิตี. การรู้จำชื่อเอนทิตีคือเมื่อมีการแท็กและระบุชื่อสถานที่ บุคคล เหตุการณ์ องค์กร และอื่นๆ และการเชื่อมโยงเอนทิตีคือการที่แท็กเหล่านี้เชื่อมโยงกับประโยค วลี ข้อเท็จจริง หรือความคิดเห็นที่ตามมา โดยรวมแล้ว กระบวนการทั้งสองนี้สร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อความที่เกี่ยวข้องและข้อความที่อยู่รอบๆ

การจัดหมวดหมู่ข้อความ – ประโยคหรือย่อหน้าสามารถแท็กและจัดประเภทตามหัวข้อที่ครอบคลุม แนวโน้ม หัวเรื่อง ความคิดเห็น หมวดหมู่ (กีฬา ความบันเทิง และอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน) และพารามิเตอร์อื่นๆ

ขั้นตอนสำคัญในการติดฉลากข้อมูลและกระบวนการเขียนคำอธิบายประกอบข้อมูล

กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเกี่ยวข้องกับชุดของขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างดีเพื่อให้แน่ใจว่าการติดฉลากข้อมูลมีคุณภาพสูงและถูกต้องสำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง ขั้นตอนเหล่านี้ครอบคลุมทุกแง่มุมของกระบวนการ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการส่งออกข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อใช้งานต่อไป
สามขั้นตอนสำคัญในโครงการการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

คำอธิบายประกอบข้อมูลเกิดขึ้นดังนี้:

  1. การเก็บรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เช่น รูปภาพ วิดีโอ การบันทึกเสียง หรือข้อมูลข้อความในตำแหน่งส่วนกลาง
  2. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: สร้างมาตรฐานและปรับปรุงข้อมูลที่เก็บรวบรวมโดยการปรับภาพให้เอียง จัดรูปแบบข้อความ หรือถอดความเนื้อหาวิดีโอ การประมวลผลล่วงหน้าทำให้มั่นใจว่าข้อมูลพร้อมสำหรับคำอธิบายประกอบ
  3. เลือกผู้ขายหรือเครื่องมือที่เหมาะสม: เลือกเครื่องมือหรือผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสมตามข้อกำหนดของโครงการของคุณ ตัวเลือกรวมถึงแพลตฟอร์มเช่น Nanonets สำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล, V7 สำหรับคำอธิบายประกอบรูปภาพ, Appen สำหรับคำอธิบายประกอบวิดีโอ และ Nanonets สำหรับคำอธิบายประกอบเอกสาร
  4. แนวทางคำอธิบายประกอบ: กำหนดหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับคำอธิบายประกอบหรือเครื่องมือคำอธิบายประกอบเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องและถูกต้องตลอดกระบวนการ
  5. คำอธิบายประกอบ: ติดป้ายกำกับและแท็กข้อมูลโดยใช้ตัวเพิ่มความคิดเห็นของมนุษย์หรือซอฟต์แวร์ทำหมายเหตุประกอบข้อมูล ตามแนวทางที่กำหนดไว้
  6. การประกันคุณภาพ (QA): ตรวจสอบข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและสอดคล้องกัน ใช้คำอธิบายประกอบแบบซ่อนหลายรายการ หากจำเป็น เพื่อยืนยันคุณภาพของผลลัพธ์
  7. การส่งออกข้อมูล: หลังจากทำคำอธิบายประกอบข้อมูลเสร็จแล้ว ให้ส่งออกข้อมูลในรูปแบบที่จำเป็น แพลตฟอร์มเช่น Nanonets ช่วยให้สามารถส่งออกข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ทางธุรกิจต่างๆ ได้อย่างราบรื่น

กระบวนการบันทึกย่อข้อมูลทั้งหมดอาจใช้เวลาตั้งแต่สองสามวันไปจนถึงหลายสัปดาห์ ขึ้นอยู่กับขนาด ความซับซ้อน และทรัพยากรที่มีอยู่ของโครงการ

ฟีเจอร์สำหรับเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบและติดฉลากข้อมูล

เครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นปัจจัยชี้ขาดที่สามารถสร้างหรือทำลายโครงการ AI ของคุณ เมื่อพูดถึงผลลัพธ์และผลลัพธ์ที่แม่นยำ คุณภาพของชุดข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่สำคัญ อันที่จริง เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่คุณใช้เพื่อฝึกโมดูล AI ของคุณมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ของคุณ

นั่นเป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องเลือกและใช้เครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่ทำงานได้ดีที่สุดและเหมาะสมที่สุด ซึ่งตรงกับความต้องการของธุรกิจหรือโครงการของคุณ แต่เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลในตอนแรกคืออะไร? มันมีจุดประสงค์อะไร? มีประเภทใดบ้าง? มาดูกันดีกว่า

คุณลักษณะสำหรับเครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลมีคุณสมบัติและความสามารถที่หลากหลาย เพื่อให้คุณเห็นภาพคร่าวๆ เกี่ยวกับคุณลักษณะ ต่อไปนี้คือรายการคุณลักษณะพื้นฐานที่สุดบางส่วนที่คุณควรมองหาเมื่อเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล

การจัดการชุดข้อมูล

เครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่คุณต้องการใช้ต้องรองรับชุดข้อมูลที่คุณมี และให้คุณนำเข้าชุดข้อมูลเหล่านั้นลงในซอฟต์แวร์เพื่อทำการติดฉลากได้ ดังนั้น การจัดการชุดข้อมูลของคุณจึงเป็นเครื่องมือหลักที่นำเสนอ โซลูชันร่วมสมัยนำเสนอคุณสมบัติที่ช่วยให้คุณนำเข้าข้อมูลปริมาณมากได้อย่างราบรื่น พร้อมให้คุณจัดระเบียบชุดข้อมูลผ่านการดำเนินการต่างๆ เช่น การจัดเรียง ตัวกรอง โคลน การผสาน และอื่นๆ

เมื่อป้อนข้อมูลของชุดข้อมูลเสร็จแล้ว ขั้นต่อไปคือการส่งออกเป็นไฟล์ที่ใช้งานได้ เครื่องมือที่คุณใช้ควรช่วยให้คุณบันทึกชุดข้อมูลในรูปแบบที่คุณระบุ เพื่อให้คุณสามารถป้อนลงในโมดูล ML ของคุณได้

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ

นี่คือสิ่งที่เครื่องมือสร้างหรือออกแบบคำอธิบายประกอบข้อมูล เครื่องมือที่เป็นของแข็งควรนำเสนอเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับชุดข้อมูลทุกประเภท เว้นแต่ว่าคุณกำลังพัฒนาโซลูชันแบบกำหนดเองสำหรับความต้องการของคุณ เครื่องมือของคุณควรให้คุณใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอหรือรูปภาพจากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เสียงหรือข้อความจาก NLP และการถอดเสียงเป็นคำ และอื่นๆ การปรับแต่งเพิ่มเติมนี้ควรมีตัวเลือกให้ใช้กรอบขอบเขต การแบ่งส่วนความหมาย ลูกบาศก์ การแก้ไข การวิเคราะห์ความรู้สึก ส่วนต่างๆ ของคำพูด วิธีแก้ปัญหาหลัก และอื่นๆ

สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัดก็มีเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยเช่นกัน สิ่งเหล่านี้มาพร้อมกับโมดูล AI ที่เรียนรู้โดยอัตโนมัติจากรูปแบบการทำงานของผู้ทำหมายเหตุประกอบและใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพหรือข้อความโดยอัตโนมัติ เช่น
สามารถใช้โมดูลเพื่อให้ความช่วยเหลืออย่างไม่น่าเชื่อแก่ผู้ใส่คำอธิบายประกอบ เพิ่มประสิทธิภาพคำอธิบายประกอบ และแม้กระทั่งดำเนินการตรวจสอบคุณภาพ

การควบคุมคุณภาพข้อมูล

เมื่อพูดถึงการตรวจสอบคุณภาพ เครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลหลายตัวออกมาพร้อมกับโมดูลการตรวจสอบคุณภาพแบบฝัง สิ่งเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใส่คำอธิบายประกอบสามารถทำงานร่วมกันได้ดียิ่งขึ้นกับสมาชิกในทีมและช่วยปรับเวิร์กโฟลว์ให้เหมาะสม ด้วยคุณลักษณะนี้ ผู้ทำหมายเหตุประกอบสามารถทำเครื่องหมายและติดตามความคิดเห็นหรือข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ ติดตามข้อมูลประจำตัวที่อยู่เบื้องหลังบุคคลที่ทำการเปลี่ยนแปลงไฟล์ กู้คืนเวอร์ชันก่อนหน้า เลือกติดป้ายกำกับฉันทามติ และอื่นๆ

Security

เนื่องจากคุณกำลังทำงานกับข้อมูล ความปลอดภัยควรมีความสำคัญสูงสุด คุณอาจกำลังทำงานเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นความลับ เช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลหรือทรัพย์สินทางปัญญา ดังนั้น เครื่องมือของคุณต้องจัดให้มีการรักษาความปลอดภัยแบบสุญญากาศในแง่ของตำแหน่งที่ข้อมูลถูกจัดเก็บและวิธีแชร์ข้อมูล ต้องจัดเตรียมเครื่องมือที่จำกัดการเข้าถึงของสมาชิกในทีม ป้องกันการดาวน์โหลดโดยไม่ได้รับอนุญาต และอื่นๆ

นอกเหนือจากนี้ มาตรฐานความปลอดภัยและโปรโตคอลต้องได้รับการตอบสนองและปฏิบัติตาม

การจัดการกำลังคน

เครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลยังเป็นแพลตฟอร์มการจัดการโครงการอีกด้วย ซึ่งสามารถมอบหมายงานให้กับสมาชิกในทีม การทำงานร่วมกันสามารถเกิดขึ้นได้ การตรวจทานเป็นไปได้ และอื่นๆ นั่นคือเหตุผลที่เครื่องมือของคุณควรเข้ากับเวิร์กโฟลว์และกระบวนการของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

นอกจากนี้ เครื่องมือจะต้องมีเส้นโค้งการเรียนรู้น้อยที่สุด เนื่องจากกระบวนการของคำอธิบายประกอบข้อมูลด้วยตัวเองใช้เวลานาน ไม่ได้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใด ๆ ที่ใช้เวลามากเกินไปในการเรียนรู้เครื่องมือ ดังนั้นจึงควรใช้งานง่ายและราบรื่นสำหรับทุกคนในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

ประโยชน์ของการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีอะไรบ้าง?

คำอธิบายประกอบข้อมูลมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพระบบแมชชีนเลิร์นนิงและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักบางประการของคำอธิบายประกอบข้อมูล:

  1. ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม: การติดฉลากข้อมูลช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกฝนที่ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
  2. เพิ่มความแม่นยำ: ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องช่วยให้มั่นใจได้ว่าอัลกอริทึมสามารถปรับและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้งานในอนาคตมีความแม่นยำในระดับที่สูงขึ้น
  3. ลดการแทรกแซงของมนุษย์: เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลขั้นสูงช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงด้วยตนเอง ปรับปรุงกระบวนการและลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

ดังนั้น การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจึงมีส่วนช่วยให้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายและความพยายามแบบแมนนวลที่จำเป็นในการฝึกโมเดล AI แบบดั้งเดิมการวิเคราะห์ข้อดีของการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล

ความท้าทายที่สำคัญในคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อความสำเร็จของ AI

คำอธิบายประกอบข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและความแม่นยำของ AI และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้มาพร้อมกับความท้าทายในตัวมันเอง:

  1. ค่าใช้จ่ายในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล: คำอธิบายประกอบข้อมูลสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติ การเพิ่มคำอธิบายประกอบด้วยตนเองต้องใช้ความพยายาม เวลา และทรัพยากรอย่างมาก ซึ่งอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น การรักษาคุณภาพของข้อมูลตลอดกระบวนการยังก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายเหล่านี้
  2. ความถูกต้องของคำอธิบายประกอบ: ข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ในระหว่างกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบอาจส่งผลให้ข้อมูลมีคุณภาพต่ำ ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพการทำงานและการคาดคะเนของโมเดล AI/ML การศึกษาโดย Gartner ชี้ให้เห็นว่า ข้อมูลคุณภาพต่ำทำให้บริษัทต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงถึง 15% ของรายได้ของพวกเขา
  3. scalability: เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น กระบวนการทำหมายเหตุประกอบอาจซับซ้อนและใช้เวลานานขึ้น การปรับขนาดคำอธิบายประกอบข้อมูลในขณะที่รักษาคุณภาพและประสิทธิภาพไว้เป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับหลายองค์กร
  4. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล เวชระเบียน หรือข้อมูลทางการเงิน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย การตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเป็นไปตามข้อบังคับด้านการคุ้มครองข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแนวทางด้านจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงความเสี่ยงทางกฎหมายและชื่อเสียง
  5. การจัดการประเภทข้อมูลที่หลากหลาย: การจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโออาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องใช้เทคนิคและความเชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบที่แตกต่างกัน การประสานงานและการจัดการกระบวนการบันทึกย่อในประเภทข้อมูลเหล่านี้อาจซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก

องค์กรสามารถเข้าใจและจัดการกับความท้าทายเหล่านี้เพื่อเอาชนะอุปสรรคที่เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโครงการ AI และแมชชีนเลิร์นนิง

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้

เพื่อสร้างหรือไม่สร้าง Data Annotation Tool

ปัญหาสำคัญและครอบคลุมปัญหาหนึ่งที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือโครงการการติดฉลากข้อมูลคือทางเลือกในการสร้างหรือซื้อฟังก์ชันการทำงานสำหรับกระบวนการเหล่านี้ สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นหลายครั้งในระยะต่าง ๆ ของโครงการ หรือเกี่ยวข้องกับส่วนต่าง ๆ ของโปรแกรม ในการเลือกว่าจะสร้างระบบภายในหรือพึ่งพาผู้ขาย มีข้อแลกเปลี่ยนเสมอ

เพื่อสร้างหรือไม่สร้างเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล

อย่างที่คุณน่าจะทราบได้ในตอนนี้ การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ในขณะเดียวกันก็เป็นกระบวนการเชิงอัตนัยด้วย หมายความว่า ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามที่ว่าคุณควรซื้อหรือสร้างเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่ มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา และคุณต้องถามตัวเองด้วยคำถามเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของคุณและตระหนักว่าคุณจำเป็นต้องซื้อหรือสร้างมันขึ้นมาจริงๆ หรือไม่

เพื่อให้ง่ายขึ้น นี่คือปัจจัยบางส่วนที่คุณควรพิจารณา

เป้าหมายของคุณ

องค์ประกอบแรกที่คุณต้องกำหนดคือเป้าหมายของปัญญาประดิษฐ์และแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง

  • เหตุใดคุณจึงนำไปใช้ในธุรกิจของคุณ
  • พวกเขาแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่ลูกค้าของคุณเผชิญอยู่หรือไม่?
  • พวกเขากำลังทำกระบวนการส่วนหน้าหรือส่วนหลังหรือไม่?
  • คุณจะใช้ AI เพื่อแนะนำคุณสมบัติใหม่หรือเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ แอพ หรือโมดูลที่มีอยู่ของคุณหรือไม่?
  • คู่แข่งของคุณทำอะไรในเซ็กเมนต์ของคุณ?
  • คุณมีกรณีการใช้งานเพียงพอที่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของ AI หรือไม่

คำตอบเหล่านี้จะรวบรวมความคิดของคุณซึ่งอาจมีอยู่ทั่วไปในที่เดียวและให้ความกระจ่างมากขึ้น

การเก็บรวบรวมข้อมูล AI / การออกใบอนุญาต

โมเดล AI ต้องการเพียงองค์ประกอบเดียวในการทำงาน - ข้อมูล คุณต้องระบุตำแหน่งที่คุณสามารถสร้างข้อมูลจริงปริมาณมหาศาลได้จากที่ใด หากธุรกิจของคุณสร้างข้อมูลจำนวนมากซึ่งจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับธุรกิจ การดำเนินงาน การวิจัยคู่แข่ง การวิเคราะห์ความผันผวนของตลาด การศึกษาพฤติกรรมของลูกค้า และอื่นๆ คุณต้องมีเครื่องมือบันทึกย่อสำหรับข้อมูล อย่างไรก็ตาม คุณควรพิจารณาปริมาณข้อมูลที่คุณสร้างด้วย ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โมเดล AI มีประสิทธิภาพเท่ากับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ป้อนเท่านั้น ดังนั้น การตัดสินใจของคุณควรขึ้นอยู่กับปัจจัยนี้อย่างสม่ำเสมอ

หากคุณไม่มีข้อมูลที่ถูกต้องในการฝึกโมเดล ML ของคุณ ผู้ขายสามารถช่วยเหลือคุณได้ค่อนข้างดี ซึ่งจะช่วยคุณในการให้สิทธิ์ใช้งานข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลที่ถูกต้องซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล ML ในบางกรณี ส่วนหนึ่งของคุณค่าที่ผู้ขายนำมาจะเกี่ยวข้องกับความสามารถทางเทคนิคและการเข้าถึงทรัพยากรที่จะส่งเสริมความสำเร็จของโครงการ

งบประมาณ

เงื่อนไขพื้นฐานอีกประการหนึ่งที่อาจส่งผลต่อทุกปัจจัยที่เรากำลังพูดถึงอยู่ วิธีแก้ปัญหาสำหรับคำถามที่ว่าคุณควรสร้างหรือซื้อคำอธิบายประกอบข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องง่ายเมื่อคุณเข้าใจว่าคุณมีงบประมาณเพียงพอหรือไม่

ความซับซ้อนในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ความซับซ้อนในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ผู้จำหน่ายมีประโยชน์อย่างยิ่งในด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างถูกต้อง กรณีการใช้งานประเภทหนึ่งเหล่านี้เกี่ยวข้องกับโรงพยาบาลหรือธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพที่ต้องการใช้พลังของการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่กระทบต่อการปฏิบัติตาม HIPAA และกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอื่นๆ แม้จะอยู่นอกวงการแพทย์ กฎหมายอย่าง GDPR ของยุโรปกำลังควบคุมชุดข้อมูลอย่างเข้มงวด และต้องการให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียขององค์กรระมัดระวังมากขึ้น

กำลังคน

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลต้องใช้กำลังคนที่มีทักษะในการทำงานโดยไม่คำนึงถึงขนาด ขนาด และขอบเขตของธุรกิจของคุณ แม้ว่าคุณจะสร้างข้อมูลขั้นต่ำเปล่าทุกวัน คุณต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทำงานเกี่ยวกับข้อมูลของคุณสำหรับการติดป้ายกำกับ ดังนั้น ตอนนี้ คุณต้องตระหนักว่าคุณมีกำลังคนที่จำเป็นอยู่แล้วหรือไม่ หากคุณทำเช่นนั้น พวกเขามีทักษะด้านเครื่องมือและเทคนิคที่จำเป็นหรือไม่ หรือจำเป็นต้องเพิ่มทักษะหรือไม่ หากพวกเขาต้องการเพิ่มทักษะ คุณมีงบประมาณในการฝึกอบรมพวกเขาตั้งแต่แรกหรือไม่?

นอกจากนี้ โปรแกรมการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและฉลากข้อมูลที่ดีที่สุดยังใช้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านหรือโดเมนจำนวนหนึ่งมาแบ่งกลุ่มตามข้อมูลประชากร เช่น อายุ เพศ และสาขาที่เชี่ยวชาญ หรือบ่อยครั้งในแง่ของภาษาท้องถิ่นที่พวกเขาจะใช้งาน นั่นคืออีกครั้งที่เราที่ Shaip พูดคุยเกี่ยวกับการหาคนที่เหมาะสมในที่นั่งที่ถูกต้อง ซึ่งจะเป็นการขับเคลื่อนกระบวนการที่มนุษย์อยู่ในวงสนทนาที่ถูกต้อง ซึ่งจะนำพาความพยายามแบบเป็นโปรแกรมของคุณไปสู่ความสำเร็จ

การดำเนินโครงการขนาดเล็กและขนาดใหญ่และเกณฑ์ต้นทุน

ในหลายกรณี การสนับสนุนผู้ขายอาจเป็นตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับโครงการขนาดเล็ก หรือสำหรับระยะโครงการที่เล็กกว่า เมื่อต้นทุนสามารถควบคุมได้ บริษัทจะได้รับประโยชน์จากการจ้างภายนอกเพื่อทำให้การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือโครงการติดฉลากข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

บริษัทต่างๆ สามารถดูเกณฑ์ที่สำคัญได้เช่นกัน ซึ่งผู้ขายหลายรายผูกต้นทุนกับปริมาณข้อมูลที่ใช้หรือเกณฑ์มาตรฐานทรัพยากรอื่นๆ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทได้ลงทะเบียนกับผู้ขายสำหรับการป้อนข้อมูลที่น่าเบื่อที่จำเป็นสำหรับการตั้งค่าชุดการทดสอบ

อาจมีเกณฑ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อตกลง เช่น คู่ค้าทางธุรกิจต้องนำบล็อกการจัดเก็บข้อมูล AWS อื่นออก หรือส่วนประกอบบริการอื่นๆ จาก Amazon Web Services หรือผู้จำหน่ายบุคคลที่สามรายอื่นๆ พวกเขาส่งต่อสิ่งนั้นไปยังลูกค้าในรูปแบบของต้นทุนที่สูงขึ้น และทำให้ป้ายราคาไม่สามารถเข้าถึงลูกค้าได้

ในกรณีเหล่านี้ การวัดปริมาณบริการที่คุณได้รับจากผู้ขายจะช่วยให้โครงการมีราคาที่ไม่แพง การมีขอบเขตที่เหมาะสมจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าต้นทุนของโครงการจะไม่เกินราคาที่เหมาะสมหรือเป็นไปได้สำหรับบริษัทที่เป็นปัญหา

โอเพ่นซอร์สและทางเลือกฟรีแวร์

โอเพ่นซอร์สและทางเลือกฟรีแวร์ทางเลือกบางอย่างสำหรับการสนับสนุนผู้จำหน่ายเต็มรูปแบบนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส หรือแม้แต่ฟรีแวร์ เพื่อทำคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือโครงการติดฉลาก มีจุดกึ่งกลางที่บริษัทต่างๆ ไม่ได้สร้างทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น แต่ยังหลีกเลี่ยงการพึ่งพาผู้ขายเชิงพาณิชย์มากเกินไป

ความคิดที่ต้องทำด้วยตัวเองของโอเพ่นซอร์สนั้นเป็นการประนีประนอม – วิศวกรและบุคคลภายในสามารถใช้ประโยชน์จากชุมชนโอเพ่นซอร์สซึ่งฐานผู้ใช้ที่กระจายอำนาจเสนอการสนับสนุนระดับรากหญ้าในแบบของตัวเอง จะไม่เหมือนกับสิ่งที่คุณได้รับจากผู้ขาย คุณจะไม่ได้รับความช่วยเหลือหรือคำตอบง่ายๆ ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันตลอด 7 ชั่วโมงโดยไม่ต้องทำการวิจัยภายใน แต่ราคาก็ต่ำกว่า

ดังนั้น คำถามสำคัญ – เมื่อใดที่คุณควรซื้อ Data Annotation Tool:

เช่นเดียวกับโครงการไฮเทคหลายประเภท การวิเคราะห์ประเภทนี้ – เมื่อไรควรสร้างและเมื่อใดควรซื้อ – ต้องใช้ความคิดเฉพาะและการพิจารณาว่าโครงการเหล่านี้มีแหล่งที่มาและจัดการอย่างไร ความท้าทายที่บริษัทส่วนใหญ่เผชิญซึ่งเกี่ยวข้องกับโครงการ AI/ML เมื่อพิจารณาถึงตัวเลือก "บิลด์" ก็คือ มันไม่เพียงแค่เกี่ยวกับส่วนการสร้างและการพัฒนาของโครงการเท่านั้น มักจะมีช่วงการเรียนรู้มหาศาลที่จะไปถึงจุดที่การพัฒนา AI/ML ที่แท้จริงสามารถเกิดขึ้นได้ ด้วยทีม AI/ML ใหม่และความคิดริเริ่ม จำนวน "สิ่งที่ไม่รู้จัก" มีมากกว่าจำนวน "สิ่งที่ไม่รู้จัก"

สร้างเลือก

จุดเด่น:

  • ควบคุมกระบวนการทั้งหมดได้อย่างเต็มที่
  • เวลาตอบสนองเร็วขึ้น

จุดเด่น:

  • เวลาในการออกสู่ตลาดเร็วขึ้นสำหรับข้อได้เปรียบของผู้ย้ายครั้งแรก
  • เข้าถึงเทคโนโลยีล่าสุดตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรม

จุดด้อย:

  • กระบวนการที่ช้าและมั่นคง ต้องใช้ความอดทน เวลา และเงิน
  • ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและปรับปรุงแพลตฟอร์มอย่างต่อเนื่อง
จุดด้อย:
  • ข้อเสนอของผู้จำหน่ายที่มีอยู่อาจต้องมีการปรับแต่งเพื่อรองรับกรณีการใช้งานของคุณ
  • แพลตฟอร์มอาจรองรับข้อกำหนดต่อเนื่องและไม่รับประกันการสนับสนุนในอนาคต

เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้น ให้พิจารณาประเด็นต่อไปนี้:

  • เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลปริมาณมหาศาล
  • เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลที่หลากหลาย
  • เมื่อฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองหรือโซลูชันของคุณอาจเปลี่ยนแปลงหรือพัฒนาได้ในอนาคต
  • เมื่อคุณมีกรณีการใช้งานที่คลุมเครือหรือทั่วไป
  • เมื่อคุณต้องการแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล
  • และเมื่อคุณไม่มีกำลังคนที่เหมาะสมหรือผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการทำงานกับเครื่องมือและกำลังมองหาเส้นโค้งการเรียนรู้ขั้นต่ำ

หากคำตอบของคุณตรงกันข้ามกับสถานการณ์เหล่านี้ คุณควรเน้นที่การสร้างเครื่องมือของคุณ

วิธีการเลือกเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับโครงการของคุณ

หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ แนวคิดเหล่านี้ฟังดูน่าตื่นเต้น และพูดง่ายกว่าทำแน่นอน ดังนั้นเราจะใช้ประโยชน์จากเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลที่มีอยู่แล้วที่มีอยู่มากมายได้อย่างไร ดังนั้น ขั้นตอนต่อไปที่เกี่ยวข้องคือการพิจารณาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม

ต่างจากเมื่อสองสามปีก่อน ตลาดได้พัฒนาด้วยเครื่องมือการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลจำนวนมากในทางปฏิบัติในปัจจุบัน ธุรกิจมีทางเลือกมากขึ้นในการเลือกตามความต้องการที่แตกต่างกัน แต่เครื่องมือทุกชิ้นมาพร้อมกับข้อดีและข้อเสียของตัวเอง ในการตัดสินใจอย่างฉลาด ต้องแยกเส้นทางที่เป็นกลางออกจากข้อกำหนดส่วนตัวด้วย

ลองดูปัจจัยสำคัญบางอย่างที่คุณควรพิจารณาในกระบวนการนี้

กำหนดกรณีการใช้งานของคุณ

ในการเลือกเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ถูกต้อง คุณต้องกำหนดกรณีการใช้งานของคุณ คุณควรตระหนักว่าความต้องการของคุณเกี่ยวข้องกับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือข้อมูลทุกประเภทผสมกัน มีเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนที่คุณสามารถซื้อได้และมีเครื่องมือแบบองค์รวมที่ช่วยให้คุณดำเนินการต่างๆ ในชุดข้อมูลได้

เครื่องมือในปัจจุบันนี้ใช้งานง่ายและให้คุณมีตัวเลือกในแง่ของสิ่งอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูล (เครือข่าย ในพื้นที่หรือระบบคลาวด์) เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ (เสียง ภาพ 3 มิติ และอื่นๆ) และด้านอื่นๆ คุณสามารถเลือกเครื่องมือตามความต้องการเฉพาะของคุณได้

กำหนดมาตรฐานการควบคุมคุณภาพ

กำหนดมาตรฐานการควบคุมคุณภาพ นี่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องพิจารณา เนื่องจากวัตถุประสงค์และประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI ของคุณนั้นขึ้นอยู่กับมาตรฐานคุณภาพที่คุณกำหนด เช่นเดียวกับการตรวจสอบ คุณต้องดำเนินการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่คุณป้อนและผลลัพธ์ที่ได้รับเพื่อทำความเข้าใจว่าแบบจำลองของคุณได้รับการฝึกอบรมอย่างถูกวิธีและเพื่อวัตถุประสงค์ที่ถูกต้องหรือไม่ อย่างไรก็ตาม คำถามคือ คุณตั้งใจที่จะสร้างมาตรฐานคุณภาพอย่างไร?

เช่นเดียวกับงานประเภทต่างๆ หลายคนสามารถทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและติดแท็กได้ แต่พวกเขาจะประสบความสำเร็จในระดับต่างๆ เมื่อคุณขอบริการ คุณจะไม่ตรวจสอบระดับการควบคุมคุณภาพโดยอัตโนมัติ นั่นเป็นสาเหตุที่ผลลัพธ์แตกต่างกันไป

คุณต้องการปรับใช้โมเดลฉันทามติโดยที่ผู้ใส่คำอธิบายประกอบเสนอความคิดเห็นเกี่ยวกับคุณภาพและมาตรการแก้ไขทันทีหรือไม่ หรือคุณชอบการทบทวนตัวอย่าง มาตรฐานทองคำ หรือทางแยกมากกว่าแบบจำลองสหภาพแรงงานหรือไม่?

แผนการซื้อที่ดีที่สุดจะช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีการควบคุมคุณภาพตั้งแต่เริ่มต้นโดยกำหนดมาตรฐานก่อนที่จะตกลงกันในสัญญาขั้นสุดท้าย เมื่อสร้างสิ่งนี้ คุณไม่ควรมองข้ามระยะขอบของข้อผิดพลาดด้วย ไม่สามารถหลีกเลี่ยงการแทรกแซงด้วยตนเองได้อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากระบบต้องสร้างข้อผิดพลาดในอัตรา 3% สิ่งนี้ใช้ได้ผลล่วงหน้า แต่ก็คุ้มค่า

ใครจะใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ?

ปัจจัยหลักต่อไปขึ้นอยู่กับว่าใครเป็นผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ คุณตั้งใจที่จะมีทีมในองค์กรหรือคุณต้องการจ้างภายนอกหรือไม่? หากคุณกำลังจ้างบุคคลภายนอก มีมาตรการทางกฎหมายและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่คุณต้องพิจารณาเนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล และถ้าคุณมีทีมงานภายในองค์กร พวกเขาจะเรียนรู้เครื่องมือใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด? เวลาในการวางตลาดกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณเป็นอย่างไร? คุณมีตัวชี้วัดคุณภาพและทีมงานที่เหมาะสมในการอนุมัติผลลัพธ์หรือไม่?

ผู้ขาย Vs. การอภิปรายพันธมิตร

ผู้ขาย Vs. การอภิปรายพันธมิตร การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการทำงานร่วมกัน มันเกี่ยวข้องกับการพึ่งพาและความซับซ้อนเช่นการทำงานร่วมกัน ซึ่งหมายความว่าบางทีมมักจะทำงานควบคู่กันและหนึ่งในทีมอาจเป็นผู้ขายของคุณ นั่นเป็นสาเหตุที่ผู้ขายหรือพันธมิตรที่คุณเลือกมีความสำคัญเท่ากับเครื่องมือที่คุณใช้สำหรับการติดฉลากข้อมูล

ด้วยปัจจัยนี้ ควรพิจารณาแง่มุมต่างๆ เช่น ความสามารถในการเก็บข้อมูลและความตั้งใจของคุณไว้เป็นความลับ ความตั้งใจที่จะยอมรับและทำงานตามข้อเสนอแนะ การดำเนินการในเชิงรุกในแง่ของการขอข้อมูล ความยืดหยุ่นในการดำเนินงาน และอื่นๆ ควรพิจารณาก่อนที่คุณจะจับมือกับผู้ขายหรือพันธมิตร . เราได้รวมความยืดหยุ่นเนื่องจากข้อกำหนดของคำอธิบายประกอบข้อมูลไม่ได้เป็นแบบเชิงเส้นหรือแบบคงที่เสมอไป สิ่งเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงได้ในอนาคตเมื่อคุณขยายธุรกิจของคุณต่อไป หากคุณกำลังจัดการกับข้อมูลที่เป็นข้อความเท่านั้น คุณอาจต้องการใส่คำอธิบายประกอบให้กับข้อมูลเสียงหรือวิดีโอในขณะที่คุณปรับขนาด และฝ่ายสนับสนุนของคุณควรพร้อมที่จะขยายขอบเขตอันไกลโพ้นไปกับคุณ

การมีส่วนร่วมของผู้ขาย

วิธีหนึ่งในการประเมินการมีส่วนร่วมของผู้ขายคือการสนับสนุนที่คุณจะได้รับ

แผนการซื้อใด ๆ จะต้องมีการพิจารณาองค์ประกอบนี้ การสนับสนุนจะมีลักษณะอย่างไรเมื่ออยู่บนพื้น? ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและชี้ให้ใครอยู่ฝ่ายใดของสมการ?

นอกจากนี้ยังมีงานที่เป็นรูปธรรมที่ต้องสะกดว่าการมีส่วนร่วมของผู้ขายคืออะไร (หรือจะเป็น) สำหรับการทำ data annotation หรือ data label โดยเฉพาะ ผู้ขายจะให้ข้อมูลดิบหรือไม่? ใครจะทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และใครจะจ้างพวกเขาเป็นพนักงานหรือผู้รับเหมาอิสระ?

กรณีใช้งานจริงสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลใน AI

คำอธิบายประกอบข้อมูลมีความสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้สามารถพัฒนาโมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานเฉพาะบางอุตสาหกรรมสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล:

คำอธิบายประกอบข้อมูล Healthcare

ในการดูแลสุขภาพ คำอธิบายประกอบข้อมูลจะติดป้ายรูปภาพทางการแพทย์ (เช่น การสแกน MRI) เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR) และบันทึกทางคลินิก กระบวนการนี้ช่วยในการพัฒนาระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์สำหรับการวินิจฉัยโรคและการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ

คำอธิบายประกอบข้อมูลการขายปลีก

คำอธิบายประกอบข้อมูลการขายปลีกเกี่ยวข้องกับการติดฉลากรูปภาพผลิตภัณฑ์ ข้อมูลลูกค้า และข้อมูลความรู้สึก คำอธิบายประกอบประเภทนี้ช่วยสร้างและฝึกโมเดล AI/ML ให้เข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า แนะนำผลิตภัณฑ์ และปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า

คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการเงิน

คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการเงินมุ่งเน้นไปที่การอธิบายประกอบเอกสารทางการเงินและข้อมูลธุรกรรม คำอธิบายประกอบประเภทนี้จำเป็นต่อการพัฒนาระบบ AI/ML ที่ตรวจจับการฉ้อโกง ระบุปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนด และปรับปรุงกระบวนการทางการเงินอื่นๆ

คำอธิบายประกอบข้อมูลยานยนต์

คำอธิบายประกอบข้อมูลในอุตสาหกรรมยานยนต์เกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูลจากยานยนต์อัตโนมัติ เช่น ข้อมูลกล้องและเซ็นเซอร์ LiDAR คำอธิบายประกอบนี้ช่วยสร้างแบบจำลองเพื่อตรวจจับวัตถุในสภาพแวดล้อมและประมวลผลจุดข้อมูลสำคัญอื่นๆ สำหรับระบบยานยนต์อัตโนมัติ

คำอธิบายประกอบข้อมูลอุตสาหกรรม

คำอธิบายประกอบข้อมูลอุตสาหกรรมใช้เพื่ออธิบายข้อมูลจากแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงรูปภาพการผลิต ข้อมูลการบำรุงรักษา ข้อมูลความปลอดภัย และข้อมูลการควบคุมคุณภาพ คำอธิบายประกอบข้อมูลประเภทนี้ช่วยสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับความผิดปกติในกระบวนการผลิตและรับประกันความปลอดภัยของผู้ปฏิบัติงาน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร

เพื่อให้แน่ใจว่าโครงการ AI และแมชชีนเลิร์นนิงของคุณจะประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล แนวทางปฏิบัติเหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบของคุณ:

  1. เลือกโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม: สร้างป้ายชื่อข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงพอที่จะเป็นประโยชน์ แต่กว้างพอที่จะจับความผันแปรที่เป็นไปได้ทั้งหมดในชุดข้อมูล
  2. ให้คำแนะนำที่ชัดเจน: พัฒนาหลักเกณฑ์คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ละเอียดและเข้าใจง่ายและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูลในคำอธิบายประกอบต่างๆ
  3. เพิ่มประสิทธิภาพภาระงานคำอธิบายประกอบ: เนื่องจากคำอธิบายประกอบอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ให้พิจารณาทางเลือกที่เหมาะสมกว่า เช่น การทำงานกับบริการรวบรวมข้อมูลที่มีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับไว้ล่วงหน้า
  4. รวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเมื่อจำเป็น: เพื่อป้องกันไม่ให้คุณภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งเสียหาย ให้ร่วมมือกับบริษัทรวบรวมข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหากจำเป็น
  5. Outsource หรือฝูงชน: เมื่อข้อกำหนดเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปและใช้เวลานานสำหรับทรัพยากรภายใน ให้พิจารณาจ้างบุคคลภายนอกหรือฝูงชนมาใช้งาน
  6. รวมความพยายามของมนุษย์และเครื่องจักร: ใช้วิธีการของมนุษย์ในวงด้วยซอฟต์แวร์การทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้ทำหมายเหตุประกอบโดยมนุษย์มุ่งเน้นไปที่กรณีที่ท้าทายที่สุด และเพิ่มความหลากหลายของชุดข้อมูลการฝึกอบรม
  7. จัดลำดับความสำคัญคุณภาพ: ทดสอบคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณเป็นประจำเพื่อวัตถุประสงค์ในการประกันคุณภาพ สนับสนุนให้ผู้เขียนคำอธิบายประกอบหลายคนตรวจสอบงานของกันและกันเพื่อความถูกต้องและความสอดคล้องกันในการติดฉลากชุดข้อมูล
  8. มั่นใจในการปฏิบัติตาม: เมื่อใส่คำอธิบายชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น รูปภาพที่มีบุคคลหรือประวัติสุขภาพ ให้พิจารณาประเด็นความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมอย่างรอบคอบ การไม่ปฏิบัติตามกฎในท้องถิ่นอาจทำให้ชื่อเสียงของบริษัทเสียหายได้

การปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณรับประกันได้ว่าชุดข้อมูลของคุณได้รับการติดฉลากอย่างถูกต้อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ และพร้อมที่จะขับเคลื่อนโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของคุณ

กรณีศึกษา

ต่อไปนี้คือตัวอย่างกรณีศึกษาเฉพาะบางส่วนที่ระบุว่าคำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลทำงานจริงได้อย่างไร ที่ Shaip เราใส่ใจในการจัดหาระดับคุณภาพสูงสุดและผลลัพธ์ที่เหนือกว่าในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

การอภิปรายข้างต้นส่วนใหญ่เกี่ยวกับความสำเร็จมาตรฐานสำหรับการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลเผยให้เห็นว่าเราเข้าถึงแต่ละโครงการอย่างไร และสิ่งที่เราเสนอให้กับบริษัทและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เราทำงานด้วย

เอกสารกรณีศึกษาที่จะสาธิตวิธีการทำงาน:

กรณีการใช้งานคีย์หมายเหตุประกอบข้อมูล

ในโครงการอนุญาตให้ใช้ข้อมูลทางคลินิก ทีมงาน Shaip ได้ประมวลผลเสียงมากกว่า 6,000 ชั่วโมง ลบข้อมูลด้านสุขภาพที่มีการป้องกัน (PHI) ทั้งหมด และปล่อยให้เนื้อหาที่เป็นไปตามข้อกำหนด HIPAA สำหรับโมเดลการรู้จำคำพูดด้านการดูแลสุขภาพเพื่อดำเนินการต่อไป

ในกรณีนี้ เกณฑ์และการจัดประเภทความสำเร็จเป็นสิ่งสำคัญ ข้อมูลดิบอยู่ในรูปของเสียง และไม่จำเป็นต้องระบุตัวตนของฝ่ายต่างๆ ตัวอย่างเช่น ในการใช้การวิเคราะห์ NER เป้าหมายคู่คือการไม่ระบุตัวตนและใส่คำอธิบายประกอบเนื้อหา

กรณีศึกษาอื่นเกี่ยวข้องกับเชิงลึก ข้อมูลการฝึกอบรม AI การสนทนา โครงการที่เราดำเนินการเสร็จสิ้นโดยมีนักภาษาศาสตร์ 3,000 คนทำงานในช่วง 14 สัปดาห์ สิ่งนี้นำไปสู่การผลิตข้อมูลการฝึกอบรมใน 27 ภาษา เพื่อที่จะพัฒนาผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษาที่สามารถจัดการกับปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ในภาษาพื้นเมืองที่มีให้เลือกมากมาย

ในกรณีศึกษาเฉพาะนี้ ความจำเป็นในการหาคนที่เหมาะสมในตำแหน่งเก้าอี้ที่เหมาะสมนั้นชัดเจน ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหาจำนวนมากและผู้ดำเนินการป้อนข้อมูลเนื้อหาหมายความว่ามีความจำเป็นสำหรับองค์กรและการปรับปรุงขั้นตอนเพื่อให้โครงการเสร็จสิ้นในไทม์ไลน์เฉพาะ ทีมงานของเราสามารถเอาชนะมาตรฐานอุตสาหกรรมได้ด้วยอัตรากำไรขั้นต้นที่กว้าง ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวมข้อมูลและกระบวนการที่ตามมา

กรณีศึกษาประเภทอื่นๆ เกี่ยวข้องกับสิ่งต่างๆ เช่น การฝึกบอทและคำอธิบายประกอบแบบข้อความสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง อีกครั้งในรูปแบบข้อความ ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องปฏิบัติต่อบุคคลที่ระบุตัวตนตามกฎหมายว่าด้วยความเป็นส่วนตัว และจัดเรียงข้อมูลดิบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงเป้าหมาย

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ในการทำงานกับข้อมูลหลายประเภทและรูปแบบ Shaip ได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จที่สำคัญเช่นเดียวกันโดยใช้วิธีการและหลักการเดียวกันกับทั้งข้อมูลดิบและสถานการณ์ทางธุรกิจที่อนุญาตให้ใช้ข้อมูล

ห่อขึ้น

เราเชื่อโดยสุจริตว่าคู่มือนี้มีประโยชน์สำหรับคุณและคุณได้ตอบคำถามส่วนใหญ่แล้ว อย่างไรก็ตาม หากคุณยังไม่มั่นใจเกี่ยวกับผู้ขายที่เชื่อถือได้ ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว

เราที่ Shaip เป็นบริษัทชั้นนำด้านข้อมูลคำอธิบายประกอบ เรามีผู้เชี่ยวชาญในสาขาที่เข้าใจข้อมูลและข้อกังวลของพันธมิตรที่ไม่เหมือนใคร เราสามารถเป็นพันธมิตรในอุดมคติของคุณได้ในขณะที่เรานำเสนอความสามารถด้านตาราง เช่น ความมุ่งมั่น การรักษาความลับ ความยืดหยุ่น และความเป็นเจ้าของในแต่ละโครงการหรือการทำงานร่วมกัน

ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะต้องการรับคำอธิบายประกอบเป็นข้อมูลประเภทใด คุณสามารถค้นหาทีมผู้มากประสบการณ์ในตัวเราที่จะตอบสนองความต้องการและเป้าหมายของคุณ รับโมเดล AI ของคุณที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้กับเรา

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Data Annotation หรือ Data Labeling เป็นกระบวนการที่ทำให้ข้อมูลที่มีอ็อบเจกต์เฉพาะสามารถจดจำได้โดยเครื่องเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ การแท็ก การถอดเสียง หรือการประมวลผลออบเจ็กต์ภายในข้อความ รูปภาพ การสแกน ฯลฯ ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถตีความข้อมูลที่ติดฉลาก และรับการฝึกอบรมเพื่อแก้ไขกรณีธุรกิจจริงด้วยตัวมันเองโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์

ในแมชชีนเลิร์นนิง (ทั้งที่มีการควบคุมดูแลหรือไม่มีการควบคุมดูแล) ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับหรือใส่คำอธิบายประกอบจะทำการแท็ก ถอดเสียง หรือประมวลผลคุณสมบัติที่คุณต้องการให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณเข้าใจและรับรู้เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลคือบุคคลที่ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อเพิ่มพูนข้อมูลเพื่อให้เครื่องจดจำได้ อาจเกี่ยวข้องกับขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งหรือทั้งหมดต่อไปนี้ (ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและข้อกำหนด): การล้างข้อมูล การถ่ายทอดข้อมูล การติดฉลากข้อมูลหรือการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล QA เป็นต้น

เครื่องมือหรือแพลตฟอร์ม (บนคลาวด์หรือในองค์กร) ที่ใช้ในการติดป้ายกำกับหรือใส่คำอธิบายประกอบให้กับข้อมูลคุณภาพสูง (เช่น ข้อความ เสียง รูปภาพ วิดีโอ) ที่มีข้อมูลเมตาสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียกว่าเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล

เครื่องมือหรือแพลตฟอร์ม (บนคลาวด์หรือในองค์กร) ที่ใช้ในการติดป้ายกำกับหรือใส่คำอธิบายประกอบภาพเคลื่อนไหวทีละเฟรมจากวิดีโอเพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เครื่องมือหรือแพลตฟอร์ม (บนคลาวด์หรือในองค์กร) ที่ใช้ในการติดป้ายกำกับหรือใส่คำอธิบายประกอบข้อความจากบทวิจารณ์ หนังสือพิมพ์ ใบสั่งแพทย์ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ งบดุล ฯลฯ เพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการนี้ยังสามารถเรียกว่าการติดฉลาก การแท็ก การถอดเสียง หรือการประมวลผล