كما تعلمون، فإن عملية تصنيف البيانات أو وضع العلامات عليها عملية مستمرة. لا توجد لحظة محددة يمكنك عندها تحديد متى ستتوقف عن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأنها أصبحت دقيقة وسريعة تمامًا 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.
لكن هذا ليس موضوع نقاشنا اليوم. سنتناول التحديات التي تظهر بعد حل مشكلة توليد البيانات . تخيل أن لديك عددًا لا يحصى من نقاط التفاعل لتوليد البيانات. ستكون المشكلة الأكبر التي ستواجهها في هذه المرحلة هي تصنيف هذه الكميات الهائلة 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
لذا، تواجه المؤسسات تحدي الموازنة بين الجودة والكمية لتحقيق نتائج مؤثرة وفعّالة. في مثل هذه الحالات، تصبح إدارة القوى العاملة بالغة الصعوبة والإرهاق. ورغم أن الاستعانة بمصادر خارجية تُساعد، إلا أن الشركات التي لديها فرق داخلية متخصصة في تصنيف البيانات تواجه 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
تتبع الأموال
تُعدّ الميزانية من أهمّ مراحل تدريب الذكاء الاصطناعي، إذ تُحدّد حجم الإنفاق المُخصّص لبناء وحدة الذكاء الاصطناعي من حيث التقنيات والموارد والموظفين وغير ذلك، ثمّ تُساعد في حساب عائد الاستثمار بدقة. يُذكر أن ما يقارب 26% من الشركات التي تُغامر بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي تفشل في منتصف الطريق بسبب سوء التخطيط المالي، حيث تفتقر إلى الشفافية في تحديد أوجه إنفاق الأموال، وإلى مؤشرات فعّالة تُقدّم رؤى آنية لأصحاب المصلحة حول كيفية استثمار أموالهم.
غالباً ما تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة معضلة الدفع مقابل المشروع أو بالساعة، بالإضافة إلى ثغرة توظيف الشركات الصغيرة والمتوسطة لأغراض التوثيق بدلاً من الاستعانة بمجموعة من الوسطاء. ويمكن التغلب على كل هذه المشاكل خلال عملية إعداد 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.
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، يُعدّ تصنيف التفاحة على أنها حمراء تصنيفًا موضوعيًا لأنه عالمي، لكن الأمور تتعقد عند التعامل مع مجموعات بيانات دقيقة. لنفترض ردًا ذكيًا من أحد العملاء على تقييم. يجب أن يكون المُصنِّف ذكيًا بما يكفي لفهم ما إذا كان التعليق ساخرًا أم مجاملة لتصنيفه وفقًا لذلك. ستُعالج وحدات تحليل المشاعر البيانات بناءً على تصنيف المُصنِّف. إذن، عندما تتدخل آراء وأفكار متعددة، كيف يتوصل فريق واحد إلى إجماع؟
كيف يمكن للشركات فرض المبادئ التوجيهية والقواعد التي تقضي على الاختلافات وتجلب قدرًا كبيرًا من الموضوعية في مجموعات البيانات الشخصية؟
في المخص:
أليس حجم التحديات التي يواجهها علماء البيانات ومحللو البيانات يوميًا أمرًا مُرهقًا؟ إن المخاوف التي ناقشناها حتى الآن ليست سوى جزء واحد من التحدي الناجم عن توفر البيانات بشكل مستمر. وهناك الكثير غيرها في هذا السياق.
مع ذلك، نأمل أن نتجاوز كل هذا بفضل تطور العمليات والأنظمة في مجال ترميز البيانات. تتوفر دائمًا خيارات الاستعانة بمصادر خارجية ( مثل خدمات SHAIP ) التي توفر بيانات عالية الجودة بناءً على متطلباتك.
