Ann an saoghal far a bheil iomairtean gnìomhachais a ’leum an-aghaidh a chèile gus a bhith mar a’ chiad fheadhainn a dh ’atharraicheas na cleachdaidhean gnìomhachais aca le bhith a’ cur an sàs fuasglaidhean fiosrachaidh fuadain, tha e coltach gur e bileagan dàta an aon ghnìomh a bhios a h-uile duine a ’tòiseachadh a’ tuisleachadh. Is dòcha, tha sin air sgàth gu bheil càileachd an dàta a tha thu a ’trèanadh do mhodalan AI air a’ dearbhadh an cruinneas agus an soirbheachas.
Chan e tachartas aon-uair a th’ ann an bileagan dàta no comharrachadh dàta. Is e pròiseas leantainneach a th’ ann. Chan eil àite cudromach ann far am faodadh tu smaoineachadh gu bheil thu air trèanadh gu leòr a dhèanamh no gu bheil na modalan AI agad ceart ann a bhith a’ coileanadh thoraidhean.
Ach, càite a bheil gealladh an AI a bhith a ’gabhail brath air cothroman ùra a’ dol ceàrr? Uaireannan rè a ’phròiseas labail dàta.
Is e mothachadh dàta aon de na prìomh phuingean pian a th ’aig gnìomhachasan a tha a’ toirt a-steach fuasglaidhean AI. Mar sin, leig dhuinn sùil a thoirt air na 5 mearachdan bileachaidh dàta as fheàrr a sheachnadh.
Na 5 Mearachdan Labeling Dàta as Fheàrr
Gun a bhith a ’tional dàta gu leòr airson a’ phròiseict
Tha dàta deatamach, ach bu chòir dha a bhith buntainneach ri amasan a ’phròiseict agad. Gus am modail gus toraidhean neo-mhearachdach a thilgeil suas, bu chòir an dàta air a bheil e air a thrèanadh a bhith air a chlàradh, sgrùdadh càileachd gus dèanamh cinnteach gu bheil e ceart.
Ma tha thu airson fuasgladh AI obrach, earbsach a leasachadh, feumaidh tu tòrr mòr de dhàta buntainneach àrd-inbhe a bhiathadh. Agus, feumaidh tu an dàta seo a bhiadhadh gu na modalan ionnsachaidh inneal agad gus an urrainn dhaibh diofar pìosan fiosrachaidh a bheir thu seachad a thuigsinn agus a cho-cheangal.
Gu h-iongantach, mar as motha an seata dàta a chleachdas tu, is ann as fheàrr a bhios an ro-innse.
Is e aon dhuilgheadas anns a ’phròiseas labail dàta a bhith a’ tional glè bheag de dhàta airson caochladairean nach eil cho cumanta. Nuair a bhios tu a ’bileag ìomhaighean stèidhichte air aon caochladair a tha ri fhaighinn gu cumanta anns na sgrìobhainnean amh, chan eil thu a’ trèanadh do mhodal AI ionnsachaidh domhainn air caochladairean eile nach eil cho cumanta.
Bidh modalan ionnsachaidh domhainn ag iarraidh mìltean de phìosan dàta airson am modail a bhith a ’coileanadh gu reusanta math. Mar eisimpleir, nuair a bhios tu a ’trèanadh gàirdean robotach stèidhichte air AI gus innealan iom-fhillte a ghluasad, dh’ fhaodadh a h-uile atharrachadh beag san obair a bhith ag iarraidh baidse eile de sheata dàta trèanaidh. Ach, faodaidh a bhith a ’tional dàta mar sin a bhith daor agus uaireannan gu tur eu-comasach, agus duilich a bhith air a chomharrachadh airson gnìomhachas sam bith.
Gun a bhith a ’dearbhadh càileachd dàta
Ged is e aon rud a th ’ann an dàta a bhith agad, tha e cuideachd deatamach na seataichean dàta a chleachdas tu a dhearbhadh gus dèanamh cinnteach gu bheil iad cunbhalach de chàileachd àrd. Ach, tha e duilich do ghnìomhachasan seataichean dàta càileachd fhaighinn. San fharsaingeachd, tha dà sheòrsa seata dàta bunaiteach ann - pearsanta agus amas.
Nuair a thathar a ’lipéadú seataichean dàta, thig fìrinn cuspaireil an neach-labhairt a-steach. Mar eisimpleir, faodaidh an eòlas, an cànan, na mìneachaidhean cultarach, cruinn-eòlas agus barrachd buaidh a thoirt air am mìneachadh dàta. Gu h-iongantach, bheir gach neach-freagairt seachad freagairt eadar-dhealaichte stèidhichte air na claonaidhean aca fhèin. Ach chan eil ‘freagairt ceart no ceàrr’ aig dàta cuspaireil - is e sin as coireach gum feum inbhean agus stiùiridhean soilleir a bhith aig an luchd-obrach nuair a thathar a ’bileag ìomhaighean agus dàta eile.Is e an dùbhlan a tha air a thaisbeanadh le dàta amas an cunnart nach bi an eòlas no an t-eòlas fearainn aig an neach-labhairt gus na freagairtean ceart a chomharrachadh. Tha e do-dhèanta faighinn air falbh le mearachdan daonna gu tur, agus mar sin tha e riatanach ìrean agus modh fios-air-ais dùinte a bhith agad.
Nuair a thathar a ’lipéadú seataichean dàta, thig fìrinn cuspaireil an neach-labhairt a-steach. Mar eisimpleir, faodaidh an eòlas, an cànan, na mìneachaidhean cultarach, cruinn-eòlas agus barrachd buaidh a thoirt air am mìneachadh dàta. Gu h-iongantach, bheir gach neach-freagairt seachad freagairt eadar-dhealaichte stèidhichte air na claonaidhean aca fhèin. Ach chan eil ‘freagairt ceart no ceàrr’ aig dàta cuspaireil - is e sin as coireach gum feum inbhean agus stiùiridhean soilleir a bhith aig an luchd-obrach nuair a thathar a ’bileag ìomhaighean agus dàta eile.
Gun a bhith ag amas air riaghladh luchd-obrach
Tha modalan ionnsachaidh innealan an urra ri seataichean dàta mòra de dhiofar sheòrsan gus am faighear air a h-uile suidheachadh. Ach, tha mothachadh ìomhaigh soirbheachail a ’tighinn leis an t-seata fhèin de dhùbhlain riaghlaidh luchd-obrach.
Is e aon phrìomh chuspair a bhith a ’riaghladh sgioba-obrach mòr a bhios comasach air seataichean dàta neo-structaraichte mòr a phròiseasadh le làimh. Is e an ath fhear cumail suas ìrean àrd-chàileachd thar an luchd-obrach. Dh ’fhaodadh gum biodh mòran de chùisean a’ dol tro phròiseactan dàta.
Tha cuid dhiubh:
- Am feum a bhith a ’trèanadh labelers ùra air a bhith a’ cleachdadh innealan mothachadh
- Stiùireadh sgrìobhainnean anns an leabhar còd
- A ’dèanamh cinnteach gu bheil an leabhar còd air a leantainn le buill na sgioba air fad
- A ’mìneachadh an t-sruth-obrach - a’ riarachadh cò a bhios a ’dèanamh stèidhichte air na comasan aca
- Tar-sgrùdadh agus fuasgladh chùisean teicnigeach
- A ’dèanamh cinnteach à càileachd agus dearbhadh seataichean dàta
- A ’solarachadh airson co-obrachadh rèidh eadar sgiobaidhean labeler
- A ’lughdachadh bias labeler
Gus dèanamh cinnteach gun seòladh thu tron dùbhlan seo, bu chòir dhut do sgilean agus comasan riaghlaidh sgioba-obrach a neartachadh.
Gun a bhith a’ taghadh na h-innealan labeling dàta ceart
Bha meud margaidh innealan innealan dàta seachad $ 1 billean ann an 2020, agus tha dùil gum fàs an àireamh seo aig barrachd air 30% CAGR ro 2027. Is e am fàs uamhasach ann an innealan bileachaidh dàta gu bheil e ag atharrachadh toradh AI agus ionnsachadh innealan.
Tha na dòighean innealan a thathas a ’cleachdadh ag atharrachadh bho aon sheata dàta gu seata eile. Tha sinn air mothachadh gu bheil a ’mhòr-chuid de bhuidhnean a’ tòiseachadh air a ’phròiseas ionnsachaidh domhainn le bhith a’ cur fòcas air a bhith a ’leasachadh innealan bileachaidh a-staigh. Ach gu math luath, tha iad a ’tuigsinn mar a bhios na feumalachdan a’ tòiseachadh a ’fàs, nach urrainn dha na h-innealan aca cumail suas. A bharrachd air an sin, tha a bhith a ’leasachadh innealan a-staigh daor, ùineail agus gu ìre mhòr gun fheum.
An àite a bhith a ’dol an dòigh glèidhidh airson bileagan làimhe no tasgadh ann a bhith a’ leasachadh innealan labeling àbhaisteach, tha ceannach innealan bho threas pàrtaidh glic. Leis an dòigh seo, chan eil agad ach an inneal ceart a thaghadh a rèir do fheum, na seirbheisean a tha air an toirt seachad, agus scalability.
Gun a bhith a ’gèilleadh ris an Stiùireadh Tèarainteachd Dàta
Bidh gèilleadh tèarainteachd dàta a ’faicinn àrdachadh mòr a dh’ aithghearr nuair a bhios barrachd chompanaidhean a ’tional seataichean mòra de dhàta neo-structaraichte. CCPAIs e DPA, agus GDPR cuid de na h-inbhean gèillidh tèarainteachd dàta eadar-nàiseanta a bhios iomairtean a ’cleachdadh.
Tha an iomairt airson gèilleadh tèarainteachd a ’faighinn gabhail ris oir nuair a thig e gu bhith a’ lipéadú dàta neo-structaraichte, tha eisimpleirean de dhàta pearsanta an làthair air na h-ìomhaighean. A bharrachd air prìobhaideachd nan cuspairean a dhìon, tha e cuideachd deatamach dèanamh cinnteach gu bheil an dàta tèarainte. Feumaidh na h-iomairtean dèanamh cinnteach nach eil cothrom aig an luchd-obrach, às aonais cead tèarainteachd, air na seataichean dàta sin agus nach urrainn dhaibh gluasad no bacadh a chuir orra ann an cruth sam bith.Bidh gèilleadh tèarainteachd a ’tighinn gu bhith na phrìomh àite pian nuair a thig e gu bhith a’ toirt a-mach gnìomhan labail gu solaraichean treas-phàrtaidh. Bidh tèarainteachd dàta a ’meudachadh iom-fhillteachd a’ phròiseict, agus feumaidh solaraichean seirbheis bileachaidh cumail ri riaghailtean a ’ghnìomhachais.
Tha an iomairt airson gèilleadh tèarainteachd a ’faighinn gabhail ris oir nuair a thig e gu bhith a’ lipéadú dàta neo-structaraichte, tha eisimpleirean de dhàta pearsanta an làthair air na h-ìomhaighean. A bharrachd air prìobhaideachd nan cuspairean a dhìon, tha e cuideachd deatamach dèanamh cinnteach gu bheil an dàta tèarainte. Feumaidh na h-iomairtean dèanamh cinnteach nach eil cothrom aig an luchd-obrach, às aonais cead tèarainteachd, air na seataichean dàta sin agus nach urrainn dhaibh gluasad no bacadh a chuir orra ann an cruth sam bith.Mar sin, a bheil an ath phròiseact AI mòr agad a ’feitheamh ris an t-seirbheis labeling dàta cheart?
Tha sinn a ’creidsinn gu bheil soirbheachas pròiseact AI sam bith an urra ris na seataichean dàta a bhios sinn a’ biathadh a-steach don algorithm ionnsachaidh inneal. Agus, ma tha dùil gum bi am pròiseact AI a ’tilgeil suas toraidhean agus ro-innse ceart, tha mothachadh dàta agus bileagan air leth cudromach. Ro taobh a-muigh na gnìomhan mothachadh dàta agad, tha sinn a ’toirt misneachd dhut gun urrainn dhut na dùbhlain sin fhuasgladh gu h-èifeachdach.
Le ar fòcas air a bhith a ’cumail suas seataichean dàta àrd-inbhe gu cunbhalach, a’ tabhann fios air ais le lùb dùinte, agus a ’riaghladh an luchd-obrach gu h-èifeachdach, bidh e comasach dhut pròiseactan AI top-notch a lìbhrigeadh a bheir a-steach ìre nas àirde de mhearachd.
[Leugh cuideachd: Mìneachadh dàta a-staigh no a-muigh - a bheir toraidhean AI nas fheàrr?]
