คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร [อัปเดตปี 2024] – แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือ ประโยชน์ ความท้าทาย ประเภท และอื่นๆ อีกมากมาย
ต้องการทราบข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลหรือไม่ อ่านคู่มือคำอธิบายประกอบข้อมูลฉบับสมบูรณ์สำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อเริ่มต้นใช้งาน
ดังนั้น คุณจึงต้องการเริ่มต้นความคิดริเริ่ม AI/ML ใหม่ และตอนนี้คุณตระหนักได้อย่างรวดเร็วว่าไม่เพียงแต่ค้นหาคุณภาพสูงเท่านั้น ข้อมูลการฝึกอบรม แต่คำอธิบายประกอบข้อมูลจะเป็นส่วนหนึ่งของความท้าทายในโครงการของคุณ ผลลัพธ์ของโมเดล AI & ML ของคุณจะดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกฝนเท่านั้น ดังนั้นความแม่นยำที่คุณใช้กับการรวมข้อมูลและการติดแท็กและการระบุข้อมูลนั้นจึงมีความสำคัญ!
คุณจะไปที่ใดเพื่อรับบริการคำอธิบายประกอบข้อมูลและฉลากข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจ AI และเครื่องจักร
โครงการเรียนรู้?
เป็นคำถามที่ผู้บริหารและผู้นำธุรกิจทุกคนเช่นคุณต้องพิจารณาเมื่อพวกเขาพัฒนา
แผนงานและกำหนดเวลาสำหรับระบบ AI แต่ละระบบ
บริษัท
บทความนี้ทุ่มเทอย่างเต็มที่เพื่อให้กระจ่างว่ากระบวนการคืออะไร เหตุใดจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ สำคัญมาก
ปัจจัยที่บริษัทควรพิจารณาเมื่อเข้าใกล้เครื่องมือการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและอื่นๆ ดังนั้น หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการรู้แจ้ง เนื่องจากคู่มือนี้จะแนะนำทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูล
คู่มือนี้เหมาะสำหรับใคร?
คู่มือที่ครอบคลุมนี้มีไว้สำหรับ:
- ผู้ประกอบการและนักธุรกิจอิสระทุกท่านที่กำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นประจำ
- AI และแมชชีนเลิร์นนิงหรือมืออาชีพที่เริ่มต้นกับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
- ผู้จัดการโครงการที่ตั้งใจจะใช้เวลาในการออกสู่ตลาดเร็วขึ้นสำหรับโมดูล AI หรือผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการทราบรายละเอียดของเลเยอร์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร?
คำอธิบายประกอบข้อมูลเป็นกระบวนการของการระบุแหล่งที่มา การแท็ก หรือการติดป้ายกำกับข้อมูลเพื่อช่วยให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าใจและจัดประเภทข้อมูลที่ประมวลผล กระบวนการนี้จำเป็นสำหรับการฝึกแบบจำลอง AI ช่วยให้สามารถเข้าใจประเภทข้อมูลต่างๆ เช่น รูปภาพ ไฟล์เสียง ฟุตเทจวิดีโอ หรือข้อความได้อย่างแม่นยำ
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
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบที่มีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตีความและจัดเรียงข้อมูลขาเข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถให้ข้อมูลคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงเพื่อช่วยให้อัลกอริธึมเรียนรู้ได้โดยอัตโนมัติและจัดลำดับความสำคัญของผลลัพธ์โดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด ความสำคัญของคำอธิบายประกอบข้อมูลใน AI อยู่ที่ความสามารถในการปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดล
เหตุใดจึงต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูล
เราทราบดีว่าคอมพิวเตอร์สามารถให้ผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายที่ไม่เพียงแค่แม่นยำเท่านั้น แต่ยังมีความเกี่ยวข้องและทันเวลาอีกด้วย อย่างไรก็ตาม เครื่องจักรเรียนรู้ที่จะส่งมอบอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร
ทั้งหมดนี้เป็นเพราะการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูล เมื่อโมดูลแมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ระหว่างการพัฒนา พวกเขาจะได้รับปริมาณข้อมูลการฝึกอบรม AI จำนวนมากเพื่อให้ตัดสินใจและระบุวัตถุหรือองค์ประกอบได้ดีขึ้น
โมดูลสามารถแยกความแตกต่างระหว่างแมวกับสุนัข คำนามและคำคุณศัพท์ หรือถนนจากทางเท้าได้โดยใช้กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเท่านั้น
หากไม่มีคำอธิบายประกอบข้อมูล ทุกภาพจะเหมือนกันสำหรับเครื่องจักร เนื่องจากไม่มีข้อมูลหรือความรู้โดยธรรมชาติเกี่ยวกับสิ่งใดๆ ในโลก
จำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้ระบบส่งมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำ ช่วยให้โมดูลต่างๆ ระบุองค์ประกอบต่างๆ เพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิชันและโมเดลการพูดและการจดจำ โมเดลหรือระบบใดๆ ที่มีระบบการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรเป็นจุดศูนย์กลาง จำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจนั้นถูกต้องและเกี่ยวข้อง
การใส่คำอธิบายข้อมูลสำหรับ LLM?
ตามค่าเริ่มต้น LLM จะไม่เข้าใจข้อความและประโยค พวกเขาต้องได้รับการฝึกอบรมให้วิเคราะห์ทุกวลีและคำเพื่อถอดรหัสสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหาและส่งมอบตามนั้น
ดังนั้น เมื่อโมเดล Generative AI มาพร้อมกับการตอบสนองต่อคำถามที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากที่สุด แม้ว่าจะถามคำถามที่แปลกประหลาดที่สุดก็ตาม ความแม่นยำนั้นเกิดขึ้นจากความสามารถในการเข้าใจข้อความแจ้งได้อย่างสมบูรณ์แบบ และความซับซ้อนที่อยู่เบื้องหลัง เช่น บริบท จุดประสงค์ การเสียดสี เจตนา และอื่นๆ
คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยให้ LLMS มีความสามารถในการทำเช่นนี้
กล่าวง่ายๆ ก็คือ คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับ การจัดหมวดหมู่ การแท็ก และการเพิ่มคุณลักษณะเพิ่มเติมใดๆ ให้กับข้อมูลเพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้ดีขึ้น ผ่านกระบวนการที่สำคัญนี้เท่านั้นจึงจะสามารถปรับผลลัพธ์ให้สมบูรณ์แบบได้
เมื่อพูดถึงการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับ LLM จะมีการปรับใช้เทคนิคที่หลากหลาย แม้ว่าจะไม่มีกฎเกณฑ์ที่เป็นระบบในการใช้เทคนิค แต่โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อดีและข้อเสียของแต่ละเทคนิคและปรับใช้เทคนิคที่เหมาะสมที่สุด
มาดูเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทั่วไปสำหรับ LLM กัน
คำอธิบายประกอบด้วยตนเอง: สิ่งนี้ทำให้มนุษย์อยู่ในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบและตรวจสอบข้อมูลด้วยตนเอง แม้ว่าวิธีนี้จะทำให้ได้ผลผลิตคุณภาพสูง แต่ก็น่าเบื่อและใช้เวลานาน
คำอธิบายประกอบแบบกึ่งอัตโนมัติ: มนุษย์และ LLM ทำงานควบคู่กันไปเพื่อแท็กชุดข้อมูล สิ่งนี้รับประกันความถูกต้องแม่นยำของมนุษย์และความสามารถในการจัดการปริมาณของเครื่องจักร อัลกอริธึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลดิบและแนะนำป้ายกำกับเบื้องต้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของคำอธิบายประกอบที่เป็นมนุษย์ (เช่น AI สามารถระบุบริเวณที่อาจสนใจในภาพทางการแพทย์เพื่อการติดฉลากของมนุษย์เพิ่มเติม)
การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล: การรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อยเข้ากับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
คำอธิบายประกอบอัตโนมัติ: ประหยัดเวลาและเหมาะที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลจำนวนมาก เทคนิคนี้อาศัยความสามารถโดยธรรมชาติของโมเดล LLM ในการแท็กและเพิ่มคุณลักษณะ แม้ว่าจะช่วยประหยัดเวลาและจัดการปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ความแม่นยำนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพและความเกี่ยวข้องของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเป็นอย่างมาก
การปรับแต่งคำสั่ง: หมายถึงการปรับแต่งโมเดลภาษาอย่างละเอียดในงานที่อธิบายโดยคำสั่งภาษาธรรมชาติ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมชุดคำสั่งที่หลากหลายและเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน
การเรียนรู้แบบ Zero-shot: จากความรู้และข้อมูลเชิงลึกที่มีอยู่ LLM สามารถส่งข้อมูลที่มีป้ายกำกับเป็นผลลัพธ์ในเทคนิคนี้ได้ ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดึงฉลาก และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ความรู้ที่มีอยู่ของแบบจำลองเพื่อคาดการณ์งานที่ยังไม่ได้รับการฝึกอบรมอย่างชัดเจน
แจ้ง: เช่นเดียวกับวิธีที่ผู้ใช้แจ้งโมเดลเป็นการสอบถามเพื่อหาคำตอบ LLM สามารถได้รับแจ้งให้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลโดยการอธิบายข้อกำหนด คุณภาพผลงานที่นี่ขึ้นอยู่กับคุณภาพที่รวดเร็วและความแม่นยำในการป้อนคำสั่งโดยตรง
โอนการเรียนรู้: การใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ากับงานที่คล้ายกันเพื่อลดปริมาณข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่จำเป็น
การเรียนรู้เชิงรุก: ที่นี่ โมเดล ML เองจะชี้นำกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล โมเดลจะระบุจุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากที่สุดสำหรับการเรียนรู้ และขอคำอธิบายประกอบสำหรับจุดเฉพาะเหล่านั้น แนวทางที่ตรงเป้าหมายนี้จะช่วยลดปริมาณข้อมูลโดยรวมที่ต้องมีคำอธิบายประกอบ ส่งผลให้ เพิ่มประสิทธิภาพและ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
การเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม?
หากพูดให้เข้าใจง่าย ๆ ก็คือเป็นแพลตฟอร์มที่ให้ผู้เชี่ยวชาญและผู้ชำนาญการสามารถใส่คำอธิบาย แท็ก หรือติดป้ายกำกับชุดข้อมูลทุกประเภทได้ ถือเป็นสะพานเชื่อมหรือตัวกลางระหว่างข้อมูลดิบและผลลัพธ์ที่โมดูลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณจะสร้างออกมาในที่สุด
เครื่องมือการติดป้ายกำกับข้อมูลเป็นโซลูชันภายในองค์กรหรือบนระบบคลาวด์ที่อธิบายข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าบริษัทหลายแห่งพึ่งพาผู้จำหน่ายภายนอกเพื่อทำคำอธิบายประกอบที่ซับซ้อน แต่บางองค์กรยังคงมีเครื่องมือของตนเองที่สร้างขึ้นเองหรือใช้เครื่องมือฟรีแวร์หรือโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่ในตลาด โดยทั่วไปเครื่องมือดังกล่าวได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับประเภทข้อมูลเฉพาะ เช่น รูปภาพ วิดีโอ ข้อความ เสียง ฯลฯ เครื่องมือดังกล่าวนำเสนอคุณสมบัติหรือตัวเลือก เช่น กรอบขอบเขตหรือรูปหลายเหลี่ยมสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพ พวกเขาสามารถเลือกตัวเลือกและทำงานเฉพาะของตนได้
ประเภทของคำอธิบายประกอบข้อมูล
นี่คือคำศัพท์ในร่มที่ครอบคลุมประเภทคำอธิบายประกอบข้อมูลที่แตกต่างกัน ซึ่งรวมถึงรูปภาพ ข้อความ เสียง และวิดีโอ เพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้น เราได้แยกย่อยเป็นส่วนย่อยเพิ่มเติม ลองตรวจสอบพวกเขาทีละรายการ
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
คำบรรยายภาพ: การถอดเสียงรูปภาพเป็นกระบวนการดึงรายละเอียดจากรูปภาพแล้วแปลงเป็นข้อความอธิบาย ซึ่งจากนั้นจะบันทึกเป็นข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ ด้วยการจัดเตรียมรูปภาพและการระบุสิ่งที่จำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบ เครื่องมือนี้จะสร้างทั้งรูปภาพและคำอธิบายที่เกี่ยวข้อง
การรู้จำตัวอักษรออฟติคัล (OCR): เทคโนโลยี OCR ช่วยให้คอมพิวเตอร์อ่านและจดจำข้อความจากรูปภาพหรือเอกสารที่สแกนได้ กระบวนการนี้ช่วยแยกข้อความได้อย่างถูกต้องและมีผลกระทบอย่างมากต่อการแปลงเป็นดิจิทัล การป้อนข้อมูลอัตโนมัติ และการเข้าถึงที่ดีขึ้นสำหรับผู้มีความบกพร่องทางการมองเห็น
การประมาณท่าทาง (คำอธิบายประกอบประเด็นสำคัญ): การประมาณท่าทางเกี่ยวข้องกับการระบุและติดตามจุดสำคัญบนร่างกาย โดยทั่วไปจะอยู่ที่ข้อต่อ เพื่อกำหนดตำแหน่งและการวางแนวของบุคคลในพื้นที่ 2 มิติหรือ 3 มิติภายในรูปภาพหรือวิดีโอ
คำอธิบายประกอบเสียง
ข้อมูลเสียงมีไดนามิกติดอยู่มากกว่าข้อมูลภาพ มีหลายปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับไฟล์เสียง ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง ภาษา ข้อมูลประชากรของผู้พูด ภาษาถิ่น อารมณ์ ความตั้งใจ อารมณ์ พฤติกรรม เพื่อให้อัลกอริทึมมีประสิทธิภาพในการประมวลผล พารามิเตอร์ทั้งหมดเหล่านี้ควรได้รับการระบุและติดแท็กด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การประทับเวลา การติดป้ายกำกับเสียง และอื่นๆ นอกจากการบอกเป็นนัยด้วยวาจาแล้ว กรณีที่ไม่ใช้คำพูด เช่น ความเงียบ ลมหายใจ หรือแม้แต่เสียงพื้นหลังก็สามารถใส่คำอธิบายประกอบเพื่อให้ระบบเข้าใจอย่างครอบคลุม
การจัดประเภทเสียง: การจัดหมวดหมู่เสียงจะจัดเรียงข้อมูลเสียงตามคุณลักษณะต่างๆ ซึ่งช่วยให้เครื่องจดจำและแยกความแตกต่างระหว่างเสียงประเภทต่างๆ ได้ เช่น เสียงเพลง เสียงพูด และเสียงธรรมชาติ มักใช้เพื่อจำแนกแนวเพลง ซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มอย่าง Spotify แนะนำเพลงที่คล้ายกันได้
การถอดเสียงเป็นเสียง: การถอดเสียงเป็นกระบวนการเปลี่ยนคำพูดจากไฟล์เสียงให้เป็นข้อความลายลักษณ์อักษร ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการสร้างคำบรรยายสำหรับการสัมภาษณ์ ภาพยนตร์ หรือรายการทีวี แม้ว่าเครื่องมืออย่าง Whisper ของ OpenAI จะทำให้การถอดเสียงเป็นคำอัตโนมัติในหลายภาษาได้ แต่ก็อาจต้องมีการแก้ไขด้วยตนเอง เรามีบทช่วยสอนเกี่ยวกับวิธีปรับแต่งการถอดเสียงเป็นคำเหล่านี้โดยใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบเสียงของ Shaip
คำอธิบายประกอบวิดีโอ
ในขณะที่รูปภาพยังคงอยู่ วิดีโอคือการรวบรวมรูปภาพที่สร้างเอฟเฟกต์ของวัตถุที่กำลังเคลื่อนไหว ตอนนี้ ทุกรูปภาพในการรวบรวมนี้เรียกว่าเฟรม เท่าที่เกี่ยวข้องกับคำอธิบายประกอบวิดีโอ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการเพิ่มจุดสำคัญ รูปหลายเหลี่ยม หรือกรอบล้อมรอบเพื่อใส่คำอธิบายประกอบวัตถุต่างๆ ในช่องในแต่ละเฟรม
เมื่อเฟรมเหล่านี้ถูกเย็บเข้าด้วยกัน การเคลื่อนไหว พฤติกรรม รูปแบบ และอื่นๆ สามารถเรียนรู้ได้จากโมเดล AI ที่ใช้งานจริง มันเป็นเพียงผ่าน คำอธิบายประกอบวิดีโอ แนวคิดเช่นการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น ภาพเบลอและการติดตามวัตถุสามารถนำไปใช้ในระบบได้ ซอฟต์แวร์คำอธิบายประกอบข้อมูลวิดีโอต่างๆ ช่วยให้คุณใส่คำอธิบายประกอบเฟรมได้ เมื่อเฟรมที่มีคำอธิบายประกอบเหล่านี้ต่อเข้าด้วยกัน โมเดล AI จะสามารถเรียนรู้การเคลื่อนไหว พฤติกรรม รูปแบบ และอื่นๆ อีกมากมาย คำอธิบายประกอบวิดีโอมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการนำแนวคิดต่างๆ ไปใช้ เช่น การแปลเป็นภาษาท้องถิ่น ภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว และการติดตามวัตถุใน AI
การจัดหมวดหมู่วิดีโอ (การแท็ก): การจัดหมวดหมู่วิดีโอเกี่ยวข้องกับการจัดเรียงเนื้อหาวิดีโอเป็นหมวดหมู่เฉพาะ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการกลั่นกรองเนื้อหาออนไลน์และรับรองประสบการณ์ที่ปลอดภัยสำหรับผู้ใช้
คำบรรยายวิดีโอ: เช่นเดียวกับที่เราใส่คำอธิบายภาพ คำบรรยายวิดีโอเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนเนื้อหาวิดีโอให้เป็นข้อความอธิบาย
เหตุการณ์วิดีโอหรือการตรวจจับการกระทำ: เทคนิคนี้ระบุและจัดประเภทการกระทำในวิดีโอ ซึ่งมักใช้ในกีฬาเพื่อการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ หรือการเฝ้าระวังเพื่อตรวจจับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก
การตรวจจับและติดตามวัตถุวิดีโอ: การตรวจจับวัตถุในวิดีโอจะระบุวัตถุและติดตามการเคลื่อนไหวข้ามเฟรม โดยสังเกตรายละเอียด เช่น ตำแหน่งและขนาดในขณะที่วัตถุเคลื่อนที่ตามลำดับ
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
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
คำอธิบายประกอบ Lidar
คำอธิบายประกอบ LiDAR เกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับและการจัดหมวดหมู่ข้อมูลคลาวด์จุด 3 มิติจากเซ็นเซอร์ LiDAR กระบวนการสำคัญนี้ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจข้อมูลเชิงพื้นที่สำหรับการใช้งานต่างๆ ตัวอย่างเช่น ในยานยนต์ไร้คนขับ ข้อมูล LiDAR ที่มีคำอธิบายประกอบช่วยให้รถยนต์สามารถระบุวัตถุและนำทางได้อย่างปลอดภัย ในการวางผังเมืองจะช่วยสร้างแผนที่เมือง 3 มิติที่มีรายละเอียด สำหรับการติดตามด้านสิ่งแวดล้อม จะช่วยวิเคราะห์โครงสร้างป่าไม้และติดตามการเปลี่ยนแปลงของภูมิประเทศ นอกจากนี้ยังใช้ในวิทยาการหุ่นยนต์ ความเป็นจริงเสริม และการก่อสร้างเพื่อการวัดและการจดจำวัตถุที่แม่นยำ
ขั้นตอนสำคัญในการติดฉลากข้อมูลและกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล
กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลมีคุณภาพสูงและแม่นยำสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ขั้นตอนเหล่านี้ครอบคลุมทุกแง่มุมของกระบวนการ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไปจนถึงการส่งออกข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อใช้งานในภายหลัง
วิธีการทำงานของทีมคำอธิบายข้อมูลมีดังนี้:
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกในกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เช่น รูปภาพ วิดีโอ การบันทึกเสียง หรือข้อมูลข้อความในตำแหน่งส่วนกลาง
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ทำให้ข้อมูลที่รวบรวมได้เป็นมาตรฐานและปรับปรุงโดยปรับภาพให้เอียง จัดรูปแบบข้อความ หรือถอดเสียงเนื้อหาวิดีโอ การประมวลผลเบื้องต้นช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลพร้อมสำหรับงานคำอธิบายประกอบ
- เลือกผู้ขายหรือเครื่องมือที่เหมาะสม: เลือกเครื่องมือหรือผู้จำหน่ายคำอธิบายข้อมูลที่เหมาะสมตามความต้องการของโครงการของคุณ
- แนวทางคำอธิบายประกอบ: กำหนดหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับคำอธิบายประกอบหรือเครื่องมือคำอธิบายประกอบเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องและถูกต้องตลอดกระบวนการ
- คำอธิบายประกอบ: ติดป้ายกำกับและแท็กข้อมูลโดยใช้ผู้ให้คำอธิบายหรือแพลตฟอร์มคำอธิบายข้อมูล โดยปฏิบัติตามแนวปฏิบัติที่กำหนด
- การประกันคุณภาพ (QA): ตรวจสอบข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและสอดคล้องกัน ใช้คำอธิบายประกอบแบบซ่อนหลายรายการ หากจำเป็น เพื่อยืนยันคุณภาพของผลลัพธ์
- การส่งออกข้อมูล: หลังจากทำคำอธิบายประกอบข้อมูลเสร็จแล้ว ให้ส่งออกข้อมูลในรูปแบบที่จำเป็น แพลตฟอร์มเช่น Nanonets ช่วยให้สามารถส่งออกข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ทางธุรกิจต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
กระบวนการบันทึกย่อข้อมูลทั้งหมดอาจใช้เวลาตั้งแต่สองสามวันไปจนถึงหลายสัปดาห์ ขึ้นอยู่กับขนาด ความซับซ้อน และทรัพยากรที่มีอยู่ของโครงการ
คุณสมบัติสำหรับเครื่องมือการใส่คำอธิบายข้อมูล/การใส่ป้ายกำกับข้อมูล
เครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลเป็นปัจจัยชี้ขาดที่สามารถสร้างหรือทำลายโครงการ AI ของคุณ เมื่อพูดถึงผลลัพธ์และผลลัพธ์ที่แม่นยำ คุณภาพของชุดข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่สำคัญ อันที่จริง เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่คุณใช้เพื่อฝึกโมดูล AI ของคุณมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ของคุณ
นั่นเป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องเลือกและใช้เครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่ทำงานได้ดีที่สุดและเหมาะสมที่สุด ซึ่งตรงกับความต้องการของธุรกิจหรือโครงการของคุณ แต่เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลในตอนแรกคืออะไร? มันมีจุดประสงค์อะไร? มีประเภทใดบ้าง? มาดูกันดีกว่า
เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลมีคุณสมบัติและความสามารถที่หลากหลาย เพื่อให้คุณเห็นภาพคร่าวๆ เกี่ยวกับคุณลักษณะ ต่อไปนี้คือรายการคุณลักษณะพื้นฐานที่สุดบางส่วนที่คุณควรมองหาเมื่อเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล
การจัดการชุดข้อมูล
เครื่องมือคำอธิบายข้อมูลที่คุณตั้งใจจะใช้จะต้องรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่คุณภาพสูงที่คุณมีอยู่ในมือ และให้คุณนำเข้าข้อมูลเหล่านั้นไปยังซอฟต์แวร์สำหรับการติดฉลาก ดังนั้น การจัดการชุดข้อมูลของคุณจึงเป็นคุณสมบัติหลักที่เครื่องมือมีให้ โซลูชันร่วมสมัยนำเสนอคุณสมบัติที่ให้คุณนำเข้าข้อมูลปริมาณมากได้อย่างราบรื่น พร้อมกันนั้นยังให้คุณจัดระเบียบชุดข้อมูลของคุณผ่านการดำเนินการต่างๆ เช่น การเรียงลำดับ การกรอง การโคลน การผสาน และอื่นๆ
เมื่อป้อนข้อมูลของชุดข้อมูลเสร็จแล้ว ขั้นต่อไปคือการส่งออกเป็นไฟล์ที่ใช้งานได้ เครื่องมือที่คุณใช้ควรช่วยให้คุณบันทึกชุดข้อมูลในรูปแบบที่คุณระบุ เพื่อให้คุณสามารถป้อนลงในโมดูล ML ของคุณได้
เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ
นี่คือสิ่งที่เครื่องมือสร้างคำอธิบายประกอบข้อมูลถูกสร้างหรือออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้ เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพควรนำเสนอเทคนิคการอธิบายประกอบที่หลากหลายสำหรับชุดข้อมูลทุกประเภท เว้นแต่คุณจะกำลังพัฒนาโซลูชันแบบกำหนดเองสำหรับความต้องการของคุณ เครื่องมือของคุณควรให้คุณใส่คำอธิบายประกอบวิดีโอหรือรูปภาพจากคอมพิวเตอร์วิชัน เสียงหรือข้อความจาก NLP และการถอดเสียงและอื่นๆ เมื่อปรับปรุงให้ดีขึ้น ควรมีตัวเลือกในการใช้กล่องขอบเขต การแบ่งส่วนความหมาย การแบ่งส่วนอินสแตนซ์ ลูกบาศก์ การสอดแทรก การวิเคราะห์ความรู้สึก ส่วนต่างๆ ของคำพูด โซลูชันการอ้างอิงร่วม และอื่นๆ อีกมากมาย
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
นอกจากนี้จะต้องปฏิบัติตามมาตรฐานและโปรโตคอลการรักษาความปลอดภัยข้อมูลด้วย
การจัดการกำลังคน
เครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลยังเป็นแพลตฟอร์มการจัดการโครงการอีกด้วย ซึ่งสามารถมอบหมายงานให้กับสมาชิกในทีม การทำงานร่วมกันสามารถเกิดขึ้นได้ การตรวจทานเป็นไปได้ และอื่นๆ นั่นคือเหตุผลที่เครื่องมือของคุณควรเข้ากับเวิร์กโฟลว์และกระบวนการของคุณเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
นอกจากนี้ เครื่องมือจะต้องมีเส้นโค้งการเรียนรู้น้อยที่สุด เนื่องจากกระบวนการของคำอธิบายประกอบข้อมูลด้วยตัวเองใช้เวลานาน ไม่ได้ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใด ๆ ที่ใช้เวลามากเกินไปในการเรียนรู้เครื่องมือ ดังนั้นจึงควรใช้งานง่ายและราบรื่นสำหรับทุกคนในการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
ประโยชน์ของการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีอะไรบ้าง?
คำอธิบายประกอบข้อมูลมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพระบบแมชชีนเลิร์นนิงและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักบางประการของคำอธิบายประกอบข้อมูล:
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม: การติดฉลากข้อมูลช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกฝนที่ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
- เพิ่มความแม่นยำ: ข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องช่วยให้มั่นใจได้ว่าอัลกอริทึมสามารถปรับและเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้งานในอนาคตมีความแม่นยำในระดับที่สูงขึ้น
- ลดการแทรกแซงของมนุษย์: เครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลขั้นสูงช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงด้วยตนเอง ปรับปรุงกระบวนการและลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง
ดังนั้น การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจึงมีส่วนช่วยให้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายและความพยายามแบบแมนนวลที่จำเป็นในการฝึกโมเดล AI แบบดั้งเดิม
การควบคุมคุณภาพในคำอธิบายประกอบข้อมูล
Shaip มั่นใจในคุณภาพระดับสูงสุดผ่านการควบคุมคุณภาพหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจถึงคุณภาพในโครงการคำอธิบายข้อมูล
- การฝึกอบรมเบื้องต้น: ผู้อธิบายประกอบได้รับการฝึกอบรมอย่างละเอียดเกี่ยวกับหลักเกณฑ์เฉพาะของโครงการ
- การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: การตรวจสอบคุณภาพเป็นประจำในระหว่างกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบ
- การตรวจสอบขั้นสุดท้าย: การตรวจสอบที่ครอบคลุมโดยผู้อธิบายประกอบอาวุโสและเครื่องมืออัตโนมัติเพื่อรับรองความถูกต้องและสม่ำเสมอ
นอกจากนี้ AI ยังสามารถระบุความไม่สอดคล้องกันในคำอธิบายประกอบของมนุษย์และตั้งค่าสถานะเพื่อตรวจสอบ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลโดยรวมมีคุณภาพสูงขึ้น (เช่น AI สามารถตรวจจับความคลาดเคลื่อนในการที่คำอธิบายประกอบต่างๆ ติดป้ายกำกับวัตถุเดียวกันในรูปภาพ) ดังนั้นด้วยมนุษย์และ AI คุณภาพของคำอธิบายประกอบจึงสามารถปรับปรุงได้อย่างมาก ในขณะเดียวกันก็ลดเวลาโดยรวมที่ใช้ในการดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้น
ความท้าทายที่สำคัญในคำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อความสำเร็จของ AI
คำอธิบายประกอบข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและความแม่นยำของ AI และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้มาพร้อมกับความท้าทายในตัวมันเอง:
- ค่าใช้จ่ายในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล: คำอธิบายประกอบข้อมูลสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติ การเพิ่มคำอธิบายประกอบด้วยตนเองต้องใช้ความพยายาม เวลา และทรัพยากรอย่างมาก ซึ่งอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น การรักษาคุณภาพของข้อมูลตลอดกระบวนการยังก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายเหล่านี้
- ความถูกต้องของคำอธิบายประกอบ: ข้อผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ในระหว่างกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบอาจส่งผลให้ข้อมูลมีคุณภาพต่ำ ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพการทำงานและการคาดคะเนของโมเดล AI/ML การศึกษาโดย Gartner ชี้ให้เห็นว่า ข้อมูลคุณภาพต่ำทำให้บริษัทต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงถึง 15% ของรายได้ของพวกเขา
- scalability: เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น กระบวนการทำหมายเหตุประกอบอาจซับซ้อนและใช้เวลานานขึ้น การปรับขนาดคำอธิบายประกอบข้อมูลในขณะที่รักษาคุณภาพและประสิทธิภาพไว้เป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับหลายองค์กร
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล เวชระเบียน หรือข้อมูลทางการเงิน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย การตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเป็นไปตามข้อบังคับด้านการคุ้มครองข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแนวทางด้านจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงความเสี่ยงทางกฎหมายและชื่อเสียง
- การจัดการประเภทข้อมูลที่หลากหลาย: การจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโออาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องใช้เทคนิคและความเชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบที่แตกต่างกัน การประสานงานและการจัดการกระบวนการบันทึกย่อในประเภทข้อมูลเหล่านี้อาจซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก
องค์กรสามารถเข้าใจและจัดการกับความท้าทายเหล่านี้เพื่อเอาชนะอุปสรรคที่เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโครงการ AI และแมชชีนเลิร์นนิง
เพื่อสร้างหรือไม่สร้าง Data Annotation Tool
ปัญหาสำคัญและครอบคลุมปัญหาหนึ่งที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลหรือโครงการการติดฉลากข้อมูลคือทางเลือกในการสร้างหรือซื้อฟังก์ชันการทำงานสำหรับกระบวนการเหล่านี้ สิ่งนี้อาจเกิดขึ้นหลายครั้งในระยะต่าง ๆ ของโครงการ หรือเกี่ยวข้องกับส่วนต่าง ๆ ของโปรแกรม ในการเลือกว่าจะสร้างระบบภายในหรือพึ่งพาผู้ขาย มีข้อแลกเปลี่ยนเสมอ
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
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 การสนับสนุนจากผู้จำหน่ายอาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือสำหรับขั้นตอนโครงการขนาดเล็ก เมื่อต้นทุนสามารถควบคุมได้ บริษัทสามารถได้รับประโยชน์จากการเอาท์ซอร์สเพื่อทำให้โครงการการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลหรือการติดฉลากข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
บริษัทต่างๆ สามารถดูเกณฑ์ที่สำคัญได้เช่นกัน ซึ่งผู้ขายหลายรายผูกต้นทุนกับปริมาณข้อมูลที่ใช้หรือเกณฑ์มาตรฐานทรัพยากรอื่นๆ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทได้ลงทะเบียนกับผู้ขายสำหรับการป้อนข้อมูลที่น่าเบื่อที่จำเป็นสำหรับการตั้งค่าชุดการทดสอบ
อาจมีเกณฑ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อตกลง เช่น คู่ค้าทางธุรกิจต้องนำบล็อกการจัดเก็บข้อมูล AWS อื่นออก หรือส่วนประกอบบริการอื่นๆ จาก Amazon Web Services หรือผู้จำหน่ายบุคคลที่สามรายอื่นๆ พวกเขาส่งต่อสิ่งนั้นไปยังลูกค้าในรูปแบบของต้นทุนที่สูงขึ้น และทำให้ป้ายราคาไม่สามารถเข้าถึงลูกค้าได้
ในกรณีเหล่านี้ การวัดปริมาณบริการที่คุณได้รับจากผู้ขายจะช่วยให้โครงการมีราคาที่ไม่แพง การมีขอบเขตที่เหมาะสมจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าต้นทุนของโครงการจะไม่เกินราคาที่เหมาะสมหรือเป็นไปได้สำหรับบริษัทที่เป็นปัญหา
โอเพ่นซอร์สและทางเลือกฟรีแวร์
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"
| สร้าง | ซื้อ |
|---|---|
จุดเด่น:
| จุดเด่น:
|
จุดด้อย:
| จุดด้อย:
|
เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้น ให้พิจารณาประเด็นต่อไปนี้:
- เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลปริมาณมหาศาล
- เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลที่หลากหลาย
- เมื่อฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองหรือโซลูชันของคุณอาจเปลี่ยนแปลงหรือพัฒนาได้ในอนาคต
- เมื่อคุณมีกรณีการใช้งานที่คลุมเครือหรือทั่วไป
- เมื่อคุณต้องการแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูล
- และเมื่อคุณไม่มีกำลังคนที่เหมาะสมหรือผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการทำงานกับเครื่องมือและกำลังมองหาเส้นโค้งการเรียนรู้ขั้นต่ำ
หากคำตอบของคุณตรงกันข้ามกับสถานการณ์เหล่านี้ คุณควรเน้นที่การสร้างเครื่องมือของคุณ
การเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม
หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ แนวคิดเหล่านี้ฟังดูน่าตื่นเต้น และพูดง่ายกว่าทำแน่นอน ดังนั้นเราจะใช้ประโยชน์จากเครื่องมือบันทึกย่อข้อมูลที่มีอยู่แล้วที่มีอยู่มากมายได้อย่างไร ดังนั้น ขั้นตอนต่อไปที่เกี่ยวข้องคือการพิจารณาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเลือกเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เหมาะสม
ต่างจากเมื่อไม่กี่ปีก่อน ตลาดมีการพัฒนาโดยมีแพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูล AI มากมายในทางปฏิบัติในปัจจุบัน ธุรกิจมีตัวเลือกมากขึ้นในการเลือกตามความต้องการที่แตกต่างกัน แต่เครื่องมือทุกชิ้นก็มาพร้อมกับข้อดีและข้อเสียของตัวเอง เพื่อการตัดสินใจที่ชาญฉลาด จะต้องแยกเส้นทางที่เป็นกลางออกจากข้อกำหนดเชิงอัตวิสัยด้วยเช่นกัน ลองดูปัจจัยสำคัญบางอย่างที่คุณควรพิจารณาในกระบวนการนี้
กำหนดกรณีการใช้งานของคุณ
ในการเลือกเครื่องมือใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ถูกต้อง คุณต้องกำหนดกรณีการใช้งานของคุณ คุณควรตระหนักว่าความต้องการของคุณเกี่ยวข้องกับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือข้อมูลทุกประเภทผสมกัน มีเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนที่คุณสามารถซื้อได้และมีเครื่องมือแบบองค์รวมที่ช่วยให้คุณดำเนินการต่างๆ ในชุดข้อมูลได้
เครื่องมือในปัจจุบันนี้ใช้งานง่ายและให้คุณมีตัวเลือกในแง่ของสิ่งอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูล (เครือข่าย ในพื้นที่หรือระบบคลาวด์) เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ (เสียง ภาพ 3 มิติ และอื่นๆ) และด้านอื่นๆ คุณสามารถเลือกเครื่องมือตามความต้องการเฉพาะของคุณได้
กำหนดมาตรฐานการควบคุมคุณภาพ
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
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
คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับภาพทางการแพทย์เป็นเครื่องมือในการพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คำอธิบายประกอบจะติดป้ายกำกับรูปภาพทางการแพทย์ (เช่น รังสีเอกซ์, MRI) สำหรับลักษณะต่างๆ เช่น เนื้องอกหรือโครงสร้างทางกายวิภาคเฉพาะ ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถตรวจจับโรคและความผิดปกติได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น คำอธิบายประกอบข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรอยโรคที่เป็นมะเร็งในระบบตรวจจับมะเร็งผิวหนัง นอกจากนี้ ผู้อธิบายข้อมูลจะติดป้ายกำกับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR) และบันทึกทางคลินิก ซึ่งช่วยในการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์สำหรับการวินิจฉัยโรคและการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์แบบอัตโนมัติ
คำอธิบายประกอบข้อมูลการขายปลีก
คำอธิบายประกอบข้อมูลการขายปลีกเกี่ยวข้องกับการติดฉลากรูปภาพผลิตภัณฑ์ ข้อมูลลูกค้า และข้อมูลความรู้สึก คำอธิบายประกอบประเภทนี้ช่วยสร้างและฝึกโมเดล AI/ML ให้เข้าใจความคิดเห็นของลูกค้า แนะนำผลิตภัณฑ์ และปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า
คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการเงิน
ภาคการเงินใช้คำอธิบายประกอบข้อมูลเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงและวิเคราะห์ความรู้สึกของบทความข่าวทางการเงิน ผู้ให้คำอธิบายประกอบจะระบุธุรกรรมหรือบทความข่าวว่าเป็นการฉ้อโกงหรือถูกต้องตามกฎหมาย โดยฝึกโมเดล AI ให้ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยโดยอัตโนมัติและระบุแนวโน้มตลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น คำอธิบายประกอบคุณภาพสูงช่วยให้สถาบันการเงินฝึกโมเดล AI ให้จดจำรูปแบบในธุรกรรมทางการเงินและตรวจจับกิจกรรมฉ้อโกง นอกจากนี้ คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการเงินยังเน้นที่การใส่คำอธิบายประกอบเอกสารทางการเงินและข้อมูลธุรกรรม ซึ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาระบบ AI/ML ที่ตรวจจับการฉ้อโกง แก้ไขปัญหาการปฏิบัติตามกฎหมาย และปรับปรุงกระบวนการทางการเงินอื่นๆ ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
คำอธิบายประกอบข้อมูลยานยนต์
คำอธิบายประกอบข้อมูลในอุตสาหกรรมยานยนต์เกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูลจากยานยนต์อัตโนมัติ เช่น ข้อมูลกล้องและเซ็นเซอร์ LiDAR คำอธิบายประกอบนี้ช่วยสร้างแบบจำลองเพื่อตรวจจับวัตถุในสภาพแวดล้อมและประมวลผลจุดข้อมูลสำคัญอื่นๆ สำหรับระบบยานยนต์อัตโนมัติ
คำอธิบายประกอบข้อมูลอุตสาหกรรมหรือการผลิต
คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับระบบอัตโนมัติในการผลิตช่วยกระตุ้นการพัฒนาหุ่นยนต์อัจฉริยะและระบบอัตโนมัติในการผลิต คำอธิบายประกอบติดป้ายกำกับรูปภาพหรือข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อฝึกโมเดล AI สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุ (หุ่นยนต์หยิบสินค้าจากคลังสินค้า) หรือการตรวจจับความผิดปกติ (การระบุอุปกรณ์ที่อาจทำงานผิดปกติตามการอ่านเซ็นเซอร์) ตัวอย่างเช่น คำอธิบายประกอบข้อมูลช่วยให้หุ่นยนต์จดจำและจับวัตถุเฉพาะบนสายการผลิต ปรับปรุงประสิทธิภาพและระบบอัตโนมัติ นอกจากนี้ คำอธิบายประกอบข้อมูลอุตสาหกรรมยังใช้ในการอธิบายข้อมูลจากการใช้งานทางอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงรูปภาพการผลิต ข้อมูลการบำรุงรักษา ข้อมูลความปลอดภัย และข้อมูลการควบคุมคุณภาพ คำอธิบายประกอบข้อมูลประเภทนี้ช่วยสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับความผิดปกติในกระบวนการผลิตและรับประกันความปลอดภัยของผู้ปฏิบัติงาน
คำอธิบายประกอบข้อมูลอีคอมเมิร์ซ
การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพผลิตภัณฑ์และบทวิจารณ์ของผู้ใช้เพื่อคำแนะนำส่วนบุคคลและการวิเคราะห์ความรู้สึก
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลคืออะไร
เพื่อให้แน่ใจว่าโครงการ AI และแมชชีนเลิร์นนิงของคุณจะประสบความสำเร็จ จำเป็นต้องปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูล แนวทางปฏิบัติเหล่านี้สามารถช่วยปรับปรุงความถูกต้องและความสอดคล้องของข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบของคุณ:
- เลือกโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม: สร้างป้ายชื่อข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงพอที่จะเป็นประโยชน์ แต่กว้างพอที่จะจับความผันแปรที่เป็นไปได้ทั้งหมดในชุดข้อมูล
- ให้คำแนะนำที่ชัดเจน: พัฒนาหลักเกณฑ์คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ละเอียดและเข้าใจง่ายและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด เพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูลในคำอธิบายประกอบต่างๆ
- เพิ่มประสิทธิภาพภาระงานคำอธิบายประกอบ: เนื่องจากคำอธิบายประกอบอาจมีค่าใช้จ่ายสูง ให้พิจารณาทางเลือกที่เหมาะสมกว่า เช่น การทำงานกับบริการรวบรวมข้อมูลที่มีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับไว้ล่วงหน้า
- รวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเมื่อจำเป็น: เพื่อป้องกันไม่ให้คุณภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งเสียหาย ให้ร่วมมือกับบริษัทรวบรวมข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหากจำเป็น
- Outsource หรือฝูงชน: เมื่อข้อกำหนดเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปและใช้เวลานานสำหรับทรัพยากรภายใน ให้พิจารณาจ้างบุคคลภายนอกหรือฝูงชนมาใช้งาน
- รวมความพยายามของมนุษย์และเครื่องจักร: ใช้วิธีการของมนุษย์ในวงด้วยซอฟต์แวร์การทำหมายเหตุประกอบข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้ทำหมายเหตุประกอบโดยมนุษย์มุ่งเน้นไปที่กรณีที่ท้าทายที่สุด และเพิ่มความหลากหลายของชุดข้อมูลการฝึกอบรม
- จัดลำดับความสำคัญคุณภาพ: ทดสอบคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณเป็นประจำเพื่อวัตถุประสงค์ในการประกันคุณภาพ สนับสนุนให้ผู้เขียนคำอธิบายประกอบหลายคนตรวจสอบงานของกันและกันเพื่อความถูกต้องและความสอดคล้องกันในการติดฉลากชุดข้อมูล
- มั่นใจในการปฏิบัติตาม: เมื่อใส่คำอธิบายชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น รูปภาพที่มีบุคคลหรือประวัติสุขภาพ ให้พิจารณาประเด็นความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมอย่างรอบคอบ การไม่ปฏิบัติตามกฎในท้องถิ่นอาจทำให้ชื่อเสียงของบริษัทเสียหายได้
การปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบข้อมูลเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณรับประกันได้ว่าชุดข้อมูลของคุณได้รับการติดฉลากอย่างถูกต้อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ และพร้อมที่จะขับเคลื่อนโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของคุณ
กรณีศึกษา / เรื่องราวความสำเร็จ
ต่อไปนี้คือตัวอย่างกรณีศึกษาเฉพาะบางส่วนที่ระบุว่าคำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูลทำงานจริงได้อย่างไร ที่ Shaip เราใส่ใจในการจัดหาระดับคุณภาพสูงสุดและผลลัพธ์ที่เหนือกว่าในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและการติดฉลากข้อมูล การอภิปรายข้างต้นส่วนใหญ่เกี่ยวกับความสำเร็จมาตรฐานสำหรับ มีประสิทธิภาพ การใส่คำอธิบายข้อมูลและการใส่ป้ายกำกับข้อมูลแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่เราดำเนินการแต่ละโครงการ และสิ่งที่เราเสนอให้กับบริษัทและผู้ถือผลประโยชน์ที่เราทำงานด้วย
ในโครงการออกใบอนุญาตข้อมูลทางคลินิกล่าสุดโครงการหนึ่งของเรา เราได้ประมวลผลข้อมูลเสียงมากกว่า 6,000 ชั่วโมง โดยลบข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) ทั้งหมดออกอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาเป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA หลังจากลบข้อมูลระบุตัวตนแล้ว ข้อมูลดังกล่าวก็พร้อมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลการจดจำเสียงพูดในการดูแลสุขภาพ
ในโครงการประเภทนี้ ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่การปฏิบัติตามเกณฑ์ที่เข้มงวดและการบรรลุเป้าหมายสำคัญ เราเริ่มต้นด้วยข้อมูลเสียงดิบ ซึ่งหมายความว่ามีการเน้นย้ำอย่างมากในการระบุตัวตนของทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น เมื่อเราใช้การวิเคราะห์การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) เป้าหมายของเราไม่ได้มีเพียงแค่การทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องสำหรับโมเดลด้วย
กรณีศึกษาอีกกรณีหนึ่งที่โดดเด่นคือ ข้อมูลการฝึกอบรม AI การสนทนา โครงการที่เราทำงานร่วมกับนักภาษาศาสตร์ 3,000 คนเป็นเวลา 14 สัปดาห์ ผลลัพธ์ที่ได้คือ เราผลิตข้อมูลการฝึกอบรมโมเดล AI ใน 27 ภาษาที่แตกต่างกัน ช่วยพัฒนาผู้ช่วยดิจิทัลหลายภาษาที่สามารถโต้ตอบกับผู้คนในภาษาแม่ของพวกเขาได้
โครงการนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการจัดให้มีบุคลากรที่เหมาะสม ด้วยทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและผู้จัดการข้อมูลจำนวนมาก การจัดระเบียบและปรับกระบวนการทั้งหมดให้เหมาะสมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติตามกำหนดเวลา ด้วยแนวทางของเรา เราจึงสามารถดำเนินโครงการให้เสร็จได้เร็วกว่ามาตรฐานอุตสาหกรรมมาก
ตัวอย่างอื่น ๆ ลูกค้าด้านการดูแลสุขภาพรายหนึ่งของเราต้องการรูปภาพทางการแพทย์พร้อมคำอธิบายประกอบคุณภาพสูงสำหรับเครื่องมือวินิจฉัยด้วย AI ใหม่ โดยอาศัยความเชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบอันล้ำลึกของ Shaip ลูกค้าจึงสามารถปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลได้ 25% ส่งผลให้การวินิจฉัยรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น
นอกจากนี้ เรายังทำงานในด้านต่างๆ มากมาย เช่น การฝึกบอทและคำอธิบายข้อความสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แม้กระทั่งเมื่อทำงานกับข้อความ กฎหมายความเป็นส่วนตัวก็ยังคงมีผลบังคับใช้ ดังนั้น การระบุข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและการจัดเรียงข้อมูลดิบจึงมีความสำคัญเช่นกัน
ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเสียง ข้อความ หรือรูปภาพ ทีมงานของเราที่ Shaip ก็มุ่งมั่นที่จะส่งมอบผลงานโดยใช้หลักการและวิธีปฏิบัติที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเดียวกันเพื่อให้มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จทุกครั้ง
ห่อขึ้น
เราเชื่อโดยสุจริตว่าคู่มือนี้มีประโยชน์สำหรับคุณและคุณได้ตอบคำถามส่วนใหญ่แล้ว อย่างไรก็ตาม หากคุณยังไม่มั่นใจเกี่ยวกับผู้ขายที่เชื่อถือได้ ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว
เราที่ Shaip เป็นบริษัทชั้นนำด้านข้อมูลคำอธิบายประกอบ เรามีผู้เชี่ยวชาญในสาขาที่เข้าใจข้อมูลและข้อกังวลของพันธมิตรที่ไม่เหมือนใคร เราสามารถเป็นพันธมิตรในอุดมคติของคุณได้ในขณะที่เรานำเสนอความสามารถด้านตาราง เช่น ความมุ่งมั่น การรักษาความลับ ความยืดหยุ่น และความเป็นเจ้าของในแต่ละโครงการหรือการทำงานร่วมกัน
ดังนั้น ไม่ว่าคุณต้องการคำอธิบายประกอบที่แม่นยำสำหรับข้อมูลประเภทใด คุณก็ยังสามารถหาทีมงานผู้เชี่ยวชาญที่สามารถตอบสนองความต้องการและเป้าหมายของคุณได้ รับการปรับปรุงโมเดล AI ของคุณให้เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้กับเรา
มาคุยกันเถอะ
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