شرح البيانات أو تصنيف البيانات، كما تعلم ، هي عملية دائمة. لا توجد لحظة حاسمة يمكنك أن تخبرها أنك ستتوقف عن تدريب وحدات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأنها أصبحت دقيقة تمامًا وسريعة في تقديم النتائج.
أثناء إطلاق الوحدة النمطية الخاصة بك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هو مجرد علامة فارقة ، فإن تدريب الذكاء الاصطناعي يحدث باستمرار بعد الإطلاق لتحسين النتائج والكفاءات. لهذا السبب ، ابتليت المؤسسات بالقلق من توليد كميات هائلة من البيانات ذات الصلة لوحدات التعلم الآلي الخاصة بهم.
ومع ذلك ، هذا ليس مصدر القلق الذي سنناقشه اليوم. سنقوم باستكشاف التحديات التي تنشأ بمجرد هذا القلق توليد البيانات تم إصلاحه. تخيل أن لديك نقاط اتصال لا حصر لها لتوليد البيانات. المشكلة الأكثر إشكالية التي ستواجهها في هذه المرحلة هي حاشية هذه الكميات الضخمة من البيانات.
إن تصنيف البيانات القابلة للتوسع هو ما سنلقي الضوء عليه اليوم لأن المنظمات والفرق التي تحدثنا عنها قد وجهتنا جميعًا إلى حقيقة أن أصحاب المصلحة هؤلاء يجدون بناء الثقة في الآلة أكثر صعوبة من توليد البيانات. وكما تعلم ، لا يمكن بناء ثقة الآلة إلا من خلال أنظمة مدربة بشكل صحيح ومدعومة ببيانات مشروحة بدقة. لذلك ، دعونا نلقي نظرة على 5 مخاوف رئيسية تقلل من كفاءة عمليات تصنيف البيانات.
5 تحديات في العالم الحقيقي تقلل من جهود وسم البيانات
Workforce Management
لقد كررنا مرارًا وتكرارًا أن تصنيف البيانات ليس مضيعة للوقت فحسب ، بل يتطلب عمالة مكثفة أيضًا. يقضي خبراء التعليقات التوضيحية على البيانات ساعات لا حصر لها في تنظيف البيانات غير المهيكلة وتجميعها وجعلها قابلة للقراءة آليًا. في الوقت نفسه ، يحتاجون إلى التأكد من دقة التعليقات التوضيحية وعالية الجودة.لذلك ، تستعد المؤسسات لتحدي الموازنة بين الجودة والكمية لإخراج النتائج التي تحدث فرقًا وتحل هدفًا. في مثل هذه الحالات ، تصبح إدارة القوى العاملة صعبة للغاية ومضنية. بينما تساعد الاستعانة بمصادر خارجية ، فإن الشركات التي خصصت فرقًا داخلية لها شرح البيانات الأغراض ، واجه عقبات مثل:
- تدريب الموظفين على وسم البيانات
- توزيع العمل بين الفرق وتعزيز قابلية التشغيل البيني
- الأداء وتتبع التقدم على المستويين الجزئي والكلي
- معالجة الاستنزاف وإعادة تدريب الموظفين الجدد
- تبسيط التنسيق بين علماء البيانات والمعلقين التوضيحيين ومديري المشاريع
- إزالة الحواجز الثقافية واللغوية والجغرافية وإزالة التحيزات من النظم البيئية التشغيلية وأكثر من ذلك
لقد كررنا مرارًا وتكرارًا أن تصنيف البيانات ليس مضيعة للوقت فحسب ، بل يتطلب عمالة مكثفة أيضًا. يقضي خبراء التعليقات التوضيحية على البيانات ساعات لا حصر لها في تنظيف البيانات غير المهيكلة وتجميعها وجعلها قابلة للقراءة آليًا. في الوقت نفسه ، يحتاجون إلى التأكد من دقة التعليقات التوضيحية وعالية الجودة.تتبع الأموال
تعد الميزانية واحدة من أهم المراحل في تدريب الذكاء الاصطناعي. إنه يحدد المبلغ الذي ترغب في إنفاقه على إنشاء وحدة نمطية للذكاء الاصطناعي من حيث مجموعة التكنولوجيا والموارد والموظفين وغير ذلك ، ثم يساعدك على حساب عائد الاستثمار الدقيق. قريب من 26 ٪ من الشركات تلك المغامرة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي تفشل في منتصف الطريق بسبب الميزانية غير الصحيحة. لا توجد شفافية حول المكان الذي يتم فيه ضخ الأموال ولا توجد مقاييس فعالة تقدم رؤى في الوقت الفعلي لأصحاب المصلحة حول ما يتم ترجمة أموالهم إليه.
غالبًا ما تكون الشركات الصغيرة والمتوسطة عالقة في معضلة الدفع لكل مشروع أو لكل ساعة وفي ثغرة توظيف الشركات الصغيرة والمتوسطة من أجل حاشية. ملاحظة الأغراض مقابل تجنيد مجموعة من الوسطاء. كل هذه يمكن القضاء عليها خلال عملية وضع الميزانية.
الالتزام بخصوصية البيانات والامتثال
في الوقت الذي يتزايد فيه عدد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ، تسارع الشركات لركوب الموجة وتطوير الحلول التي ترفع مستوى الحياة والخبرة. في الطرف الآخر من الطيف ، يكمن التحدي الذي يتعين على الشركات من جميع الأحجام الانتباه إليه - مخاوف خصوصية البيانات.
قد تكون على دراية بـ GDPR و CCPA و DPA وإرشادات أخرى ولكن هناك قوانين جديدة وامتثال يتم تطويرها وتنفيذها من قبل الدول في جميع أنحاء العالم. عندما يتم إنشاء المزيد من البيانات ، تصبح الخصوصية أمرًا بالغ الأهمية في التعليقات التوضيحية للبيانات ، حيث تقوم البيانات من أجهزة الاستشعار ورؤية الكمبيوتر بإنشاء بيانات لها وجوه الأشخاص وتفاصيل سرية من مستندات KYC وأرقام لوحات المركبات وأرقام الترخيص والمزيد.وهذا يدفع بالحاجة إلى الصيانة المناسبة لمعايير الخصوصية والامتثال للاستخدام العادل للبيانات السرية. من الناحية الفنية ، يجب ضمان بيئة سليمة وآمنة من قبل الشركات التي تمنع الوصول غير المصرح به للبيانات ، واستخدام الأجهزة غير المصرح بها في نظام بيئي آمن للبيانات ، والتنزيلات غير القانونية للملفات ، والنقل إلى الأنظمة السحابية ، والمزيد. القوانين التي تحكم خصوصية البيانات معقدة ويجب توخي الحذر لضمان تلبية كل مطلب واحد لتجنب العواقب القانونية.
الأدوات الذكية والتعليقات التوضيحية المساعدة
من بين النوعين المتميزين من طرق التعليقات التوضيحية - اليدوية والآلية ، يعد نموذج التعليق التوضيحي المختلط مثاليًا للمستقبل. هذا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة في معالجة كميات هائلة من البيانات بسلاسة والبشر بارعون في الإشارة إلى الأخطاء وتحسين النتائج.
الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتقنيات التعليق التوضيحي هي حلول ثابتة للتحديات التي نواجهها اليوم لأنها تجعل حياة جميع أصحاب المصلحة المشاركين في العملية سهلة. تسمح الأدوات الذكية للشركات بأتمتة مهام العمل وإدارة خطوط الأنابيب ومراقبة جودة البيانات المشروحة وتوفير المزيد من الراحة. بدون الأدوات الذكية ، سيظل الموظفون يعملون على تقنيات قديمة ، مما يدفع ساعات العمل البشرية بشكل كبير لإكمال العمل.
إدارة الاتساق في جودة البيانات وكميتها
أحد الجوانب المهمة لتقييم جودة البيانات هو تقييم تعريف الملصقات في مجموعات البيانات. بالنسبة للمبتدئين ، دعنا نفهم أن هناك نوعين رئيسيين من مجموعات البيانات -
- البيانات الموضوعية - البيانات الصحيحة أو العالمية بغض النظر عمن ينظر إليها
- والبيانات الذاتية - البيانات التي يمكن أن يكون لها تصورات متعددة بناءً على من يصل إليها
على سبيل المثال، وصفها تفاحة مثل تفاحة حمراء موضوعية لأنها عالمية ولكن الأمور تصبح معقدة عندما تكون هناك مجموعات بيانات دقيقة في متناول اليد. ضع في اعتبارك استجابة بارعة من أحد العملاء على المراجعة. يجب أن يكون المعلق ذكيًا بما يكفي لفهم ما إذا كان التعليق ساخرًا أم مجاملة لتسميته وفقًا لذلك. تحليل المشاعر ستتم معالجة الوحدات النمطية بناءً على ما وصفه صاحب التعليق التوضيحي. لذا ، عندما يتعلق الأمر بعيون وعقول متعددة ، كيف يمكن لفريق واحد أن يتوصل إلى إجماع؟
كيف يمكن للشركات فرض المبادئ التوجيهية والقواعد التي تقضي على الاختلافات وتجلب قدرًا كبيرًا من الموضوعية في مجموعات البيانات الشخصية؟
قد تكون على دراية بـ GDPR و CCPA و DPA وإرشادات أخرى ولكن هناك قوانين جديدة وامتثال يتم تطويرها وتنفيذها من قبل الدول في جميع أنحاء العالم. عندما يتم إنشاء المزيد من البيانات ، تصبح الخصوصية أمرًا بالغ الأهمية في التعليقات التوضيحية للبيانات ، حيث تقوم البيانات من أجهزة الاستشعار ورؤية الكمبيوتر بإنشاء بيانات لها وجوه الأشخاص وتفاصيل سرية من مستندات KYC وأرقام لوحات المركبات وأرقام الترخيص والمزيد.في المخص:
إنه أمر مربك للغاية ، أليس كذلك ، مقدار التحديات التي يواجهها علماء البيانات والمعلقون على أساس يومي؟ المخاوف التي ناقشناها حتى الآن ليست سوى جزء واحد من التحدي الذي ينبع من الاتساق توافر البيانات. هناك الكثير في هذا الطيف.
على الرغم من ذلك ، نأمل أن نتقدم في كل هذا بفضل تطور العمليات والأنظمة في شرح البيانات. حسنًا ، هناك دائمًا تعهيد خارجي (رشفة) الخيارات المتاحة ، التي توفر لك بيانات عالية الجودة بناءً على متطلباتك.
