أخطاء تسمية البيانات

أهم 5 أخطاء في تصنيف البيانات تقلل من كفاءة الذكاء الاصطناعي

في عالم تتصارع فيه مؤسسات الأعمال على بعضها البعض لتكون أول من يغير ممارساتها التجارية من خلال تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي ، يبدو أن تسمية البيانات هي المهمة الوحيدة التي يبدأ الجميع في الانطلاق فيها. ربما يرجع ذلك إلى أن جودة البيانات التي تدرب عليها نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تحدد دقتها ونجاحها.

لا يعد تصنيف البيانات أو التعليق التوضيحي على البيانات حدثًا منفردًا. إنها عملية مستمرة. لا توجد نقطة محورية حيث قد تعتقد أنك أجريت تدريبًا كافيًا أو أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك دقيقة في تحقيق النتائج.

ولكن ، أين يخطئ وعد الذكاء الاصطناعي باستغلال الفرص الجديدة؟ في بعض الأحيان أثناء عملية وسم البيانات.

يعد التعليق التوضيحي للبيانات أحد أهم نقاط الضعف في الشركات التي تدمج حلول الذكاء الاصطناعي. لذلك دعونا نلقي نظرة على أهم 5 أخطاء في تصنيف البيانات يجب تجنبها.

أهم 5 أخطاء في تصنيف البيانات يجب تجنبها

  1. عدم جمع بيانات كافية عن المشروع

    البيانات ضرورية ، ولكن يجب أن تكون ذات صلة بأهداف مشروعك. لكي يقدم النموذج نتائج دقيقة ، يجب تسمية البيانات التي يتم التدريب عليها ، وفحص الجودة لضمان الدقة.

    إذا كنت ترغب في تطوير حل فعال وموثوق للذكاء الاصطناعي ، فعليك تزويده بكميات كبيرة من البيانات عالية الجودة وذات الصلة. ويجب عليك باستمرار تغذية هذه البيانات بنماذج التعلم الآلي الخاصة بك حتى يتمكنوا من فهم وربط أجزاء مختلفة من المعلومات التي تقدمها.

    من الواضح أنه كلما كانت مجموعة البيانات التي تستخدمها أكبر ، كانت التوقعات أفضل.

    تتمثل إحدى المآزق في عملية تصنيف البيانات في جمع القليل جدًا من البيانات للمتغيرات الأقل شيوعًا. عندما تقوم بتسمية الصور بناءً على متغير واحد متاح بشكل شائع في المستندات الأولية ، فأنت لا تدرب نموذج الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق الخاص بك على متغيرات أخرى أقل شيوعًا.

    تتطلب نماذج التعلم العميق الآلاف من قطع البيانات للنموذج لأداء جيد بشكل معقول. على سبيل المثال ، عند تدريب ذراع آلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي على المناورة بالآلات المعقدة ، قد يتطلب كل اختلاف طفيف في الوظيفة مجموعة أخرى من مجموعة بيانات التدريب. ولكن ، قد يكون جمع مثل هذه البيانات مكلفًا ومستحيلًا في بعض الأحيان ، ويصعب إضافة تعليقات توضيحية لأي عمل.

  2. عدم التحقق من جودة البيانات

    في حين أن الحصول على البيانات هو شيء واحد ، فمن الضروري أيضًا التحقق من صحة مجموعات البيانات التي تستخدمها للتأكد من أنها متسقة ذات جودة عالية. ومع ذلك ، تجد الشركات صعوبة في الحصول على مجموعات بيانات عالية الجودة. بشكل عام ، هناك نوعان أساسيان من مجموعات البيانات - ذاتية وموضوعية.

    عدم التحقق من جودة البيانات عند تصنيف مجموعات البيانات ، تلعب الحقيقة الذاتية للواصق. على سبيل المثال ، يمكن أن تؤثر خبرتهم ولغتهم وتفسيراتهم الثقافية وجغرافيتهم على تفسيرهم للبيانات. بشكل ثابت ، سيقدم كل واسم إجابة مختلفة بناءً على تحيزاتهم الخاصة. لكن البيانات الشخصية لا تحتوي على "إجابة صحيحة أو خاطئة - ولهذا السبب تحتاج القوى العاملة إلى معايير وإرشادات واضحة عند تصنيف الصور والبيانات الأخرى.

    يتمثل التحدي الذي تمثله البيانات الموضوعية في مخاطر عدم امتلاك المصنِّف خبرة المجال أو المعرفة لتحديد الإجابات الصحيحة. من المستحيل التخلص من الأخطاء البشرية تمامًا ، لذلك يصبح من الضروري وجود معايير وطريقة تغذية مرتدة مغلقة الحلقة.

  1. لا تركز على إدارة القوى العاملة

    تعتمد نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة من أنواع مختلفة بحيث يتم تلبية كل سيناريو. ومع ذلك ، يأتي التعليق التوضيحي للصور الناجح مع مجموعة تحديات إدارة القوى العاملة الخاصة به.

    تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في إدارة قوة عاملة ضخمة يمكنها معالجة مجموعات كبيرة من البيانات غير المهيكلة يدويًا. التالي هو الحفاظ على معايير عالية الجودة عبر القوى العاملة. قد تظهر العديد من المشكلات أثناء مشروعات التعليقات التوضيحية للبيانات.

    البعض يكونون:

    • الحاجة إلى تدريب واضعي الملصقات الجدد على استخدام أدوات التعليقات التوضيحية
    • توثيق التعليمات في كتاب الشفرات
    • التأكد من اتباع جميع أعضاء الفريق لكتاب الشفرات
    • تحديد سير العمل - تخصيص من يفعل ماذا بناءً على قدراتهم
    • التدقيق المتقاطع وحل المشكلات الفنية
    • ضمان الجودة والتحقق من صحة مجموعات البيانات
    • توفير التعاون السلس بين فرق الملصقات
    • التقليل من تحيز الواسم

    للتأكد من اجتياز هذا التحدي ، يجب عليك تحسين مهاراتك وقدراتك في إدارة القوى العاملة.

  2. عدم تحديد أدوات وسم البيانات الصحيحة

    لقد انتهى حجم سوق أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات 1 مليار $ في 2020، ومن المتوقع أن ينمو هذا الرقم بأكثر من 30٪ من معدل النمو السنوي المركب بحلول عام 2027. إن النمو الهائل في أدوات تصنيف البيانات هو أنه يحول نتائج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

    تختلف تقنيات الأدوات المستخدمة من مجموعة بيانات إلى أخرى. لقد لاحظنا أن معظم المؤسسات تبدأ عملية التعلم العميق من خلال التركيز على تطوير أدوات وضع العلامات الداخلية. لكن سرعان ما أدركوا أنه مع بدء نمو التعليقات التوضيحية ، لا يمكن لأدواتهم مواكبة ذلك. إلى جانب ذلك ، يعد تطوير الأدوات الداخلية أمرًا مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً وغير ضروري عمليًا.

    بدلاً من اتباع الطريقة المحافظة المتمثلة في وضع العلامات اليدوية أو الاستثمار في تطوير أدوات وضع العلامات المخصصة ، يعد شراء الأجهزة من جهة خارجية أمرًا ذكيًا. باستخدام هذه الطريقة ، كل ما عليك فعله هو تحديد الأداة المناسبة بناءً على حاجتك والخدمات المقدمة وقابلية التوسع.

  3. عدم الامتثال لإرشادات أمان البيانات

    سيشهد الامتثال لأمن البيانات زيادة كبيرة في وقت قريب مع قيام المزيد من الشركات بجمع مجموعات كبيرة من البيانات غير المهيكلة. CCPAو DPA و GDPR هي بعض معايير الامتثال لأمن البيانات الدولية التي تستخدمها المؤسسات.

    عدم الامتثال لإرشادات أمان البيانات يكتسب الدفع من أجل الامتثال الأمني ​​القبول لأنه عندما يتعلق الأمر بتسمية البيانات غير المهيكلة ، فهناك أمثلة على البيانات الشخصية الموجودة على الصور. إلى جانب حماية خصوصية الموضوعات ، من الضروري أيضًا ضمان تأمين البيانات. يتعين على الشركات التأكد من أن العمال ، دون تصريح أمني ، لا يمكنهم الوصول إلى مجموعات البيانات هذه ولا يمكنهم نقلها أو العبث بها بأي شكل من الأشكال.

    يصبح الامتثال الأمني ​​نقطة ألم مركزية عندما يتعلق الأمر بالاستعانة بمصادر خارجية لمهام وضع العلامات لموفري الطرف الثالث. يزيد أمن البيانات من تعقيد المشروع ، ويتعين على مقدمي خدمات التوسيم الامتثال للوائح العمل.

لذا ، هل ينتظر مشروعك الكبير القادم للذكاء الاصطناعي خدمة تصنيف البيانات الصحيحة؟

نعتقد أن نجاح أي مشروع ذكاء اصطناعي يعتمد على مجموعات البيانات التي نقوم بإدخالها في خوارزمية التعلم الآلي. وإذا كان من المتوقع أن يقدم مشروع الذكاء الاصطناعي نتائج وتوقعات دقيقة ، فإن شرح البيانات ووضع العلامات لها أهمية قصوى. بواسطة الاستعانة بمصادر خارجية لمهام التعليقات التوضيحية على البيانات الخاصة بك، نؤكد لك أنه يمكنك حل هذه التحديات بكفاءة.

من خلال تركيزنا على الحفاظ باستمرار على مجموعات البيانات عالية الجودة ، وتقديم ملاحظات الحلقة المغلقة ، وإدارة القوى العاملة بفعالية ، ستتمكن من تقديم مشروعات ذكاء اصطناعي من الدرجة الأولى تحقق مستوى أعلى من الدقة.

[اقرأ أيضًا: التعليقات التوضيحية للبيانات الداخلية أو الخارجية - ما الذي يعطي نتائج أفضل للذكاء الاصطناعي؟]

شارك الاجتماعية