การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

คู่มือผู้ซื้อขั้นสูงสุดปี 2022

ดังนั้น คุณจึงต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่ และตอนนี้คุณตระหนักได้อย่างรวดเร็วว่าไม่เพียงแต่ค้นหาคุณภาพสูงเท่านั้น ข้อมูลการฝึกอบรม แต่การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจะเป็นความท้าทายบางประการสำหรับโครงการของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI & ML ของคุณนั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกเท่านั้น ดังนั้นความแม่นยำที่คุณใช้กับการรวมข้อมูลและการติดแท็กและการระบุข้อมูลนั้นเป็นสิ่งสำคัญ!

คุณจะไปที่ใดเพื่อรับบริการคำอธิบายประกอบข้อมูลและฉลากข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจ AI และเครื่องจักร
โครงการเรียนรู้?

เป็นคำถามที่ผู้บริหารและผู้นำธุรกิจทุกคนเช่นคุณต้องพิจารณาเมื่อพวกเขาพัฒนา
แผนงานและไทม์ไลน์สำหรับโครงการริเริ่ม AI/ML แต่ละรายการ

คำอธิบายประกอบข้อมูล
อ่านคู่มือผู้ซื้อการใส่คำอธิบายประกอบ / การติดฉลาก หรือ ดาวน์โหลดเวอร์ชัน PDF

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?

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

คำอธิบายประกอบข้อมูล แนวคิดหลักประการหนึ่งในการเรียนรู้ของเครื่องคือโครงข่ายประสาทเทียม โดยที่เซลล์ประสาทดิจิทัลแต่ละเซลล์ถูกแมปเข้าด้วยกันเป็นชั้นๆ โครงข่ายประสาทเทียมส่งสัญญาณผ่านชั้นเหล่านั้น เหมือนกับการทำงานของสมองมนุษย์จริง ๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์

ลักษณะนี้ในภาคสนามจะแตกต่างกันไปตามแต่ละกรณี แต่มีการใช้องค์ประกอบพื้นฐาน หนึ่งในนั้นคือความต้องการการเรียนรู้ที่มีป้ายกำกับและภายใต้การดูแล

ข้อมูลที่มีป้ายกำกับนี้มักจะมาในรูปแบบของชุดการฝึกอบรมและการทดสอบที่จะปรับโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องให้มุ่งไปสู่ผลลัพธ์ในอนาคตเมื่อมีการเพิ่มข้อมูลเข้าในอนาคต กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อคุณมีการตั้งค่าข้อมูลการทดสอบและการฝึกอบรมที่ดี เครื่องจักรจะสามารถตีความและจัดเรียงข้อมูลการผลิตที่เข้ามาใหม่ด้วยวิธีที่ดีและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในแง่นั้น การเพิ่มประสิทธิภาพแมชชีนเลิร์นนิงให้เหมาะสมคือการค้นหาคุณภาพและวิธีแก้ไข "ปัญหาการเรียนรู้ที่มีคุณค่า" ซึ่งเป็นปัญหาว่าแมชชีนสามารถเรียนรู้วิธีคิดด้วยตนเองได้อย่างไร และจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์ด้วยความช่วยเหลือของมนุษย์ให้น้อยที่สุด

ในการพัฒนาโปรแกรมปัจจุบันที่ดีที่สุด กุญแจสำคัญในการปรับใช้ AI/ML อย่างมีประสิทธิภาพคือข้อมูลที่มีป้ายกำกับว่า "สะอาด" ชุดข้อมูลการทดสอบและการฝึกอบรมที่ออกแบบมาอย่างดีและมีคำอธิบายประกอบสนับสนุนผลลัพธ์ที่วิศวกรต้องการจาก ML ที่ประสบความสำเร็จ

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้

คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร?

เช่นเดียวกับที่เรากล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลที่สร้างขึ้นเกือบ 95% ไม่มีโครงสร้าง พูดง่ายๆ ก็คือ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถอยู่ได้ทุกที่และไม่ได้กำหนดไว้อย่างเหมาะสม หากคุณกำลังสร้างแบบจำลอง AI คุณต้องป้อนข้อมูลไปยังอัลกอริทึมเพื่อประมวลผลและส่งมอบผลลัพธ์และการอนุมาน

คำอธิบายประกอบข้อมูลกระบวนการนี้สามารถเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่ออัลกอริธึมเข้าใจและจัดประเภทข้อมูลที่ป้อนเข้าไปเท่านั้น

และกระบวนการระบุที่มา การติดแท็ก หรือการติดป้ายกำกับข้อมูลนี้เรียกว่า การทำหมายเหตุประกอบข้อมูล ในการสรุป การติดฉลากข้อมูลและการใส่คำอธิบายประกอบเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการติดฉลากหรือการติดแท็กข้อมูล/ข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องในชุดข้อมูลเพื่อให้เครื่องเข้าใจว่ามันคืออะไร ชุดข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบใดก็ได้ เช่น รูปภาพ ไฟล์เสียง ฟุตเทจวิดีโอ หรือแม้แต่ข้อความ เมื่อเราติดป้ายกำกับองค์ประกอบในข้อมูล ตัวแบบ ML จะเข้าใจสิ่งที่พวกเขากำลังจะประมวลผลอย่างแม่นยำ และเก็บข้อมูลนั้นไว้เพื่อประมวลผลข้อมูลใหม่โดยอัตโนมัติซึ่งสร้างขึ้นจากความรู้ที่มีอยู่เพื่อตัดสินใจได้ทันท่วงที

ด้วยคำอธิบายประกอบของข้อมูล โมเดล AI จะรู้ว่าข้อมูลที่ได้รับนั้นเป็นเสียง วิดีโอ ข้อความ กราฟิก หรือรูปแบบผสมกัน โมเดลจะจัดประเภทข้อมูลและดำเนินการตามหน้าที่ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับฟังก์ชันและพารามิเตอร์ที่กำหนด

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากต้องมีการฝึกอบรม AI และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นในการส่งมอบผลลัพธ์ที่ต้องการ ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล กระบวนการมีความสำคัญมากขึ้น เนื่องจากยิ่งมีข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบมากขึ้นซึ่งถูกป้อนเข้าสู่แบบจำลอง ยิ่งฝึกฝนตัวเองให้เรียนรู้ด้วยตนเองได้เร็วยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากเราต้องพูดถึงรถยนต์ไร้คนขับซึ่งอาศัยข้อมูลที่สร้างจากส่วนประกอบทางเทคโนโลยีที่หลากหลาย เช่น วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์, NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ), เซ็นเซอร์ และอื่นๆ การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลคือสิ่งที่ผลักดันให้อัลกอริทึมทำการตัดสินใจในการขับขี่ที่แม่นยำทุกวินาที หากไม่มีกระบวนการนี้ นางแบบจะไม่เข้าใจว่าสิ่งกีดขวางที่ใกล้เข้ามาคือรถอีกคัน คนเดินถนน สัตว์ หรือสิ่งกีดขวางบนถนน ซึ่งส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์และความล้มเหลวของแบบจำลอง AI เท่านั้น

เมื่อมีการใช้คำอธิบายประกอบข้อมูล โมเดลของคุณจะได้รับการฝึกอบรมอย่างแม่นยำ ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะปรับใช้โมเดลสำหรับแชทบ็อต การรู้จำเสียง การทำงานอัตโนมัติ หรือกระบวนการอื่นๆ ก็ตาม คุณก็จะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดและแบบจำลองที่หลอกได้

เหตุใดจึงต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูล

เราทราบดีว่าคอมพิวเตอร์สามารถให้ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายที่ไม่เพียงแค่แม่นยำเท่านั้น แต่ยังมีความเกี่ยวข้องและทันเวลาอีกด้วย อย่างไรก็ตาม เครื่องจักรเรียนรู้ที่จะส่งมอบอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร


ทั้งหมดนี้เป็นเพราะการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูล เมื่อโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ระหว่างการพัฒนา พวกเขาจะได้รับปริมาณข้อมูลการฝึกอบรม AI จำนวนมากเพื่อให้ตัดสินใจและระบุวัตถุหรือองค์ประกอบได้ดีขึ้น

ผ่านกระบวนการของคำอธิบายประกอบข้อมูลเท่านั้นที่โมดูลสามารถแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัข คำนามและคำคุณศัพท์ หรือถนนจากทางเท้า หากไม่มีคำอธิบายประกอบของข้อมูล รูปภาพทุกภาพจะเหมือนกันสำหรับเครื่อง เนื่องจากไม่มีข้อมูลหรือความรู้ที่มีอยู่จริงเกี่ยวกับสิ่งใดในโลก

จำเป็นต้องมีการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อให้ระบบแสดงผลลัพธ์ที่แม่นยำ ช่วยให้โมดูลระบุองค์ประกอบเพื่อฝึกคอมพิวเตอร์วิทัศน์และคำพูด โมเดลการรู้จำ โมเดลหรือระบบใดๆ ที่มีระบบการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรอยู่ที่ศูนย์กลาง จำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจนั้นถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูล VS การติดฉลากข้อมูล

มีความแตกต่างที่บางมากระหว่างคำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดป้ายกำกับข้อมูล ยกเว้นลักษณะและประเภทของการแท็กเนื้อหาที่ใช้ ดังนั้นบ่อยครั้งจึงมีการใช้สลับกันเพื่อสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรม ML โดยขึ้นอยู่กับโมเดล AI และกระบวนการฝึกอัลกอริทึม

คำอธิบายประกอบข้อมูลการติดฉลากข้อมูล
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นเทคนิคที่เราติดป้ายข้อมูลเพื่อให้เครื่องจดจำวัตถุได้การติดฉลากข้อมูลเป็นการเพิ่มข้อมูล/ข้อมูลเมตาให้กับข้อมูลต่างๆ
ประเภท (ข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอ) เพื่อฝึกโมเดล ML
ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเป็นข้อกำหนดพื้นฐานในการฝึกโมเดล MLการติดฉลากเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการระบุคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องในชุดข้อมูล
คำอธิบายประกอบช่วยในการจดจำข้อมูลที่เกี่ยวข้องการติดฉลากช่วยในการจดจำรูปแบบเพื่อฝึกอัลกอริทึม

การเพิ่มขึ้นของคำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

วิธีที่ง่ายที่สุดในการอธิบายกรณีการใช้งานของการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลคือ อันดับแรกให้หารือเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล

โดยทั่วไปแล้ว ใน แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลมนุษย์กำลังให้ "ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ" ซึ่งทำให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นจุดเริ่มต้น บางสิ่งบางอย่างที่จะไป มนุษย์ได้ติดแท็กหน่วยข้อมูลโดยใช้เครื่องมือหรือแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น ShaipCloud ดังนั้นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจึงสามารถประยุกต์ใช้ทุกอย่างที่ต้องทำ โดยรู้บางอย่างเกี่ยวกับข้อมูลที่กำลังเผชิญอยู่แล้ว

ตรงกันข้าม, การเรียนรู้ข้อมูลแบบไม่มีผู้ดูแล เกี่ยวข้องกับโปรแกรมที่เครื่องต้องระบุจุดข้อมูลมากหรือน้อยด้วยตนเอง

การใช้วิธีที่เข้าใจได้ง่ายเกินไปคือการใช้ตัวอย่าง 'ตะกร้าผลไม้' สมมติว่าคุณมีเป้าหมายในการจัดเรียงแอปเปิ้ล กล้วย และองุ่นให้เป็นผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลโดยใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์

การทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

ด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ผลลัพธ์ที่ระบุว่าเป็นแอปเปิล กล้วย และองุ่นแล้ว โปรแกรมทั้งหมดต้องทำคือสร้างความแตกต่างระหว่างรายการทดสอบที่ติดฉลากเหล่านี้เพื่อจัดประเภทผลลัพธ์อย่างถูกต้อง

อย่างไรก็ตาม ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งไม่มีการแสดงฉลากข้อมูล เครื่องจะต้องระบุแอปเปิ้ล องุ่น และกล้วยผ่านเกณฑ์การมองเห็น เช่น การคัดแยกวัตถุสีแดง วัตถุทรงกลมจากสีเหลือง วัตถุยาว หรือวัตถุสีเขียว

ข้อเสียเปรียบที่สำคัญของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคืออัลกอริธึมในการทำงานแบบตาบอดในหลาย ๆ วิธีที่สำคัญ ใช่ มันสามารถสร้างผลลัพธ์ได้ แต่ด้วยการพัฒนาอัลกอริธึมที่ทรงพลังกว่าและทรัพยากรทางเทคนิคเท่านั้น ทั้งหมดนี้หมายถึงเงินที่มากขึ้นในการพัฒนาและทรัพยากรล่วงหน้า ซึ่งเพิ่มระดับความไม่แน่นอนที่มากขึ้น นี่คือเหตุผลที่โมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแล และคำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดป้ายกำกับที่มาพร้อมโมเดลเหล่านี้จึงมีค่ามากในการสร้างโปรเจ็กต์ ML ทุกประเภท บ่อยครั้งกว่านั้น โครงการการเรียนรู้ภายใต้การดูแลมาพร้อมกับต้นทุนการพัฒนาล่วงหน้าที่ต่ำกว่าและความแม่นยำที่มากกว่ามาก

ในบริบทนี้ เป็นเรื่องง่ายที่จะเห็นว่าการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดป้ายกำกับข้อมูลสามารถเพิ่มความสามารถของโปรแกรม AI หรือ ML ได้อย่างมาก ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดเวลาในการออกสู่ตลาดและต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ

ตอนนี้เราได้พิสูจน์แล้วว่าแอปพลิเคชันการวิจัยและการใช้งานประเภทนี้มีความสำคัญและเป็นที่ต้องการ เรามาดูผู้เล่นกัน

อีกครั้งเริ่มต้นด้วยผู้คนที่คู่มือนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือ – ผู้ซื้อและผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ทำงานเป็นนักยุทธศาสตร์หรือผู้สร้างแผน AI ขององค์กร จากนั้นขยายไปถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลที่จะทำงานโดยตรงกับอัลกอริธึมและข้อมูล ตลอดจนตรวจสอบและควบคุมผลลัพธ์ของระบบ AI/ML ในบางกรณี นี่คือบทบาทที่สำคัญของ "มนุษย์ในวง" เข้ามาเล่น

มนุษย์ในวง (HITL) เป็นวิธีทั่วไปในการจัดการกับความสำคัญของการกำกับดูแลของมนุษย์ในการดำเนินงานของ AI แนวคิดนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างมากกับการติดฉลากข้อมูลในหลายด้าน – อย่างแรกเลย การติดฉลากข้อมูลเองสามารถถูกมองว่าเป็นการนำ HITL ไปใช้

เครื่องมือการติดฉลากข้อมูล/คำอธิบายประกอบคืออะไร

เครื่องมือการติดฉลากข้อมูล/คำอธิบายประกอบ พูดง่ายๆ ก็คือ เป็นแพลตฟอร์มหรือพอร์ทัลที่ให้ผู้เชี่ยวชาญและผู้เชี่ยวชาญใส่คำอธิบายประกอบ แท็ก หรือติดป้ายกำกับชุดข้อมูลทุกประเภท เป็นสะพานเชื่อมหรือสื่อกลางระหว่างข้อมูลดิบและผลลัพธ์ที่โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องจะผลิตออกมาในที่สุด

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

เอาชนะความท้าทายหลักในการใช้แรงงานข้อมูล

มีความท้าทายสำคัญหลายประการที่ต้องประเมินในการพัฒนาหรือได้มาซึ่ง บริการบันทึกย่อและติดฉลากข้อมูล ที่จะให้ผลลัพธ์คุณภาพสูงสุดของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ของคุณ

ความท้าทายบางอย่างเกี่ยวข้องกับการนำการวิเคราะห์ที่ถูกต้องมาสู่ข้อมูลที่คุณติดป้ายกำกับ (เช่น เอกสารข้อความ ไฟล์เสียง รูปภาพ หรือวิดีโอ) ในทุกกรณี โซลูชันที่ดีที่สุดจะสามารถเกิดขึ้นได้กับการตีความ การติดฉลาก และการถอดความที่เจาะจงเป้าหมาย

นี่คือจุดที่อัลกอริธึมต้องมีกล้ามเนื้อและกำหนดเป้าหมายไปยังงานที่ทำอยู่ แต่นี่เป็นเพียงพื้นฐานสำหรับการพิจารณาทางเทคนิคเพิ่มเติมบางประการในการพัฒนาบริการการติดฉลากข้อมูล nlp ที่ดีขึ้น

ในระดับที่กว้างขึ้น การติดฉลากข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องเกี่ยวกับคุณภาพของการมีส่วนร่วมของมนุษย์มากกว่า เกี่ยวกับการจัดการเวิร์กโฟลว์และการเตรียมความพร้อมสำหรับพนักงานที่เป็นมนุษย์ทุกประเภท – และทำให้แน่ใจว่าบุคคลที่เหมาะสมมีคุณสมบัติและทำงานถูกต้อง

มีความท้าทายในการหาผู้มีความสามารถที่เหมาะสมและตัวแทนที่เหมาะสมในการเข้าถึงกรณีการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ ซึ่งเราจะพูดถึงในภายหลัง

มาตรฐานพื้นฐานที่สำคัญทั้งสองนี้ต้องถูกนำมาใช้เพื่อให้คำอธิบายประกอบข้อมูลมีประสิทธิภาพและรองรับการติดฉลากข้อมูลสำหรับการใช้งาน AI/ML

แรงงานข้อมูล

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

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

การจัดหมวดหมู่ข้อความ – ประโยคหรือย่อหน้าสามารถติดแท็กและจำแนกตามหัวข้อ แนวโน้ม หัวข้อ ความคิดเห็น หมวดหมู่ (กีฬา บันเทิง และอื่นๆ ที่คล้ายกัน) และพารามิเตอร์อื่นๆ ได้

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

3 ขั้นตอนสำคัญในการติดฉลากข้อมูลและกระบวนการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล 

บางครั้งอาจเป็นประโยชน์ในการพูดคุยเกี่ยวกับกระบวนการจัดเตรียมที่เกิดขึ้นในโครงการการใส่คำอธิบายประกอบและการติดป้ายกำกับข้อมูลที่ซับซ้อน

พื้นที่ ขั้นตอนแรก คือการได้มา ที่นี่เป็นที่ที่บริษัทรวบรวมและรวบรวมข้อมูล ระยะนี้มักเกี่ยวข้องกับการจัดหาแหล่งความรู้ความชำนาญ ไม่ว่าจะจากผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์หรือผ่านสัญญาอนุญาตให้ใช้ข้อมูล

พื้นที่ ที่สอง และขั้นตอนสำคัญในกระบวนการเกี่ยวข้องกับการติดฉลากและคำอธิบายประกอบจริง

ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ NER การวิเคราะห์ความรู้สึกและความตั้งใจจะเกิดขึ้นดังที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ในหนังสือ

ข้อมูลเหล่านี้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการติดแท็กและการติดฉลากข้อมูลอย่างถูกต้องเพื่อใช้ในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องที่ประสบความสำเร็จตามเป้าหมายและวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้สำหรับพวกเขา

หลังจากติดแท็ก ติดป้ายกำกับ หรือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเพียงพอแล้ว ข้อมูลจะถูกส่งไปยัง ขั้นที่สามและขั้นสุดท้าย ของกระบวนการ ซึ่งก็คือ การนำไปใช้งานหรือการผลิต

สามขั้นตอนสำคัญในโครงการการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

สิ่งหนึ่งที่ต้องคำนึงถึงในขั้นตอนการสมัครคือต้องปฏิบัติตามข้อกำหนด นี่เป็นขั้นตอนที่ปัญหาความเป็นส่วนตัวอาจกลายเป็นปัญหาได้ ไม่ว่าจะเป็น HIPAA หรือ GDPR หรือหลักเกณฑ์ในท้องถิ่นหรือของรัฐบาลกลาง ข้อมูลที่เล่นอาจเป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและต้องได้รับการควบคุม

ด้วยการใส่ใจในปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมด กระบวนการสามขั้นตอนนั้นจึงมีประสิทธิภาพเฉพาะในการพัฒนาผลลัพธ์สำหรับผู้มีส่วนได้เสียทางธุรกิจ

กระบวนการคำอธิบายประกอบข้อมูล

สามขั้นตอนสำคัญในโครงการการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล

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

ความปลอดภัย

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

การวิเคราะห์ข้อดีของการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล

เมื่อกระบวนการนั้นซับซ้อนและถูกกำหนดไว้มาก จะต้องมีข้อดีเฉพาะที่ผู้ใช้หรือผู้เชี่ยวชาญสามารถสัมผัสได้ นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่าคำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมสำหรับ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว ยังให้ประโยชน์ที่หลากหลายอีกด้วย มาสำรวจกันว่าพวกเขาคืออะไร
การวิเคราะห์ข้อดีของการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล

ประสบการณ์ผู้ใช้ที่สมจริงยิ่งขึ้น

จุดประสงค์หลักของโมเดล AI คือการมอบประสบการณ์ขั้นสูงสุดให้กับผู้ใช้และทำให้ชีวิตของพวกเขาง่ายขึ้น แนวคิดต่างๆ เช่น แชทบอท ระบบอัตโนมัติ เครื่องมือค้นหา และอื่นๆ ล้วนแต่เกิดขึ้นโดยมีจุดประสงค์เดียวกัน ด้วยคำอธิบายประกอบข้อมูล ผู้ใช้จะได้รับประสบการณ์ออนไลน์ที่ราบรื่นโดยที่ข้อขัดแย้งของพวกเขาได้รับการแก้ไข คำค้นหาจะพบกับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง และคำสั่งและงานต่างๆ จะถูกดำเนินการอย่างง่ายดาย

พวกเขาทำให้การทดสอบทัวริงแตกได้

การทดสอบทัวริงถูกเสนอโดย Alan Turing สำหรับเครื่องคิด เมื่อระบบแตกการทดสอบ ว่ากันว่าเทียบเท่ากับจิตใจของมนุษย์ โดยที่บุคคลที่อยู่อีกด้านหนึ่งของเครื่องจะไม่สามารถบอกได้ว่าพวกเขากำลังโต้ตอบกับมนุษย์หรือเครื่องจักรอื่นหรือไม่ วันนี้ เราทุกคนห่างไกลจากการแคร็กการทดสอบทัวริงเนื่องจากเทคนิคการติดฉลากข้อมูล แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนทั้งหมดขับเคลื่อนโดยโมเดลคำอธิบายประกอบที่เหนือกว่า ซึ่งสร้างการสนทนาใหม่อย่างราบรื่นกับมนุษย์ หากคุณสังเกตเห็น ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri ไม่เพียงแต่ฉลาดขึ้นเท่านั้นแต่ยังเล่นโวหารอีกด้วย

พวกเขาทำให้ผลลัพธ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลกระทบของแบบจำลอง AI สามารถถอดรหัสได้จากประสิทธิภาพของผลลัพธ์ที่ได้ เมื่อมีการใส่คำอธิบายประกอบและแท็กข้อมูลอย่างสมบูรณ์ โมเดล AI จะไม่ผิดพลาดและจะสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำที่สุด อันที่จริง พวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมในระดับที่ผลลัพธ์ของพวกเขาจะเป็นแบบไดนามิกด้วยการตอบสนองที่แตกต่างกันไปตามสถานการณ์และสถานการณ์เฉพาะ

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

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาขณะเลือกเครื่องมือ Data Annotation Tool ที่เหมาะสม

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?

กรณีการใช้งานที่สำคัญ

เหตุใดบริษัทต่างๆ จึงดำเนินการจัดทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลประเภทนี้

มีกรณีการใช้งานมากมาย แต่กรณีทั่วไปบางกรณีแสดงให้เห็นว่าระบบเหล่านี้ช่วยให้บริษัทบรรลุเป้าหมายและวัตถุประสงค์ได้อย่างไร

กรณีการใช้งานคีย์หมายเหตุประกอบข้อมูล

ตัวอย่างเช่น กรณีการใช้งานบางอย่างเกี่ยวข้องกับการพยายามฝึกผู้ช่วยดิจิทัลหรือระบบตอบกลับด้วยเสียงแบบโต้ตอบ จริงๆ แล้ว ทรัพยากรประเภทเดียวกันนั้นมีประโยชน์ในทุกสถานการณ์ที่หน่วยงานปัญญาประดิษฐ์โต้ตอบกับมนุษย์ ยิ่งการใส่คำอธิบายประกอบและการติดฉลากข้อมูลมีส่วนทำให้ข้อมูลการทดสอบเป้าหมาย และข้อมูลการฝึกอบรม ความสัมพันธ์เหล่านี้ทำงานได้ดีขึ้นโดยทั่วไป

กรณีการใช้งานที่สำคัญอีกกรณีหนึ่งสำหรับการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลคือการพัฒนา AI เฉพาะอุตสาหกรรม คุณอาจเรียกโครงการบางประเภทเหล่านี้ว่า AI ที่มุ่งเน้นการวิจัย ซึ่งโครงการอื่นมีการดำเนินงานหรือดำเนินการมากกว่า การดูแลสุขภาพเป็นประเภทธุรกิจหลักสำหรับความพยายามที่เน้นข้อมูลนี้ ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมอื่นๆ เช่น การเงิน การบริการ การผลิต หรือแม้แต่การค้าปลีก จะใช้ระบบประเภทนี้ด้วย

กรณีการใช้งานอื่นๆ มีความเฉพาะเจาะจงมากกว่าในธรรมชาติ ใช้การจดจำใบหน้าเป็นระบบประมวลผลภาพ คำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลเดียวกันช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์มีข้อมูลที่จำเป็นในการระบุตัวบุคคลและให้ผลลัพธ์ที่เป็นเป้าหมาย

การละเลยของบริษัทบางแห่งต่อภาคการจดจำใบหน้าเป็นตัวอย่างของวิธีการทำงาน เมื่อเทคโนโลยีถูกควบคุมไม่เพียงพอ จะนำไปสู่ความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับความเป็นธรรมและผลกระทบต่อชุมชนมนุษย์

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