التعليقات التوضيحية للبيانات الداخلية أو الخارجية - ما الذي يعطي نتائج أفضل للذكاء الاصطناعي؟

متى يكون التعليق التوضيحي للبيانات الداخلية أكثر منطقية؟

في حين أن هناك العديد من الفوائد للاستعانة بمصادر خارجية لتصنيف البيانات ، إلا أن هناك أوقاتًا يكون فيها تصنيف البيانات الداخلية أكثر منطقية من الاستعانة بمصادر خارجية. يمكنك اختيار شرح البيانات الداخلية متى:

• لا تستطيع الفرق الداخلية التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة
• المنتج الحصري معروف فقط لموظفي الشركة
• المشروع له متطلبات محددة متاحة للمصادر الداخلية
• تستغرق وقتًا طويلاً في تدريب مقدمي الخدمات الخارجيين 

4 أسباب تدفعك إلى الاستعانة بمصادر خارجية لمشاريع التعليقات التوضيحية للبيانات الخاصة بك

1. شروحات البيانات الخبراء

   لنبدأ بالأمر الواضح. مُعلّقو البيانات هم محترفون مُدرّبون يمتلكون الخبرة اللازمة في المجال المطلوب. في حين أن شرح البيانات قد يكون من مهام فريقك الداخلي من الكفاءات، إلا أنه الوظيفة التخصصية الوحيدة لمُعلّقي البيانات. وهذا يُحدث فرقًا كبيرًا، إذ سيعرفون أسلوب الشرح الأنسب لأنواع بيانات مُحددة، وأفضل الطرق لشرح البيانات الضخمة، وتنقية البيانات غير المُهيكلة، وإعداد مصادر جديدة لأنواع مُتنوعة من مجموعات البيانات، وغير ذلك الكثير.

   مع وجود العديد من العوامل الحساسة المتضمنة ، سيضمن المعلقون على البيانات أو موردو البيانات أن البيانات النهائية التي تتلقاها لا تشوبها شائبة وأنه يمكن إدخالها مباشرة في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك لأغراض التدريب.

2. التوسعة

   عندما تقوم بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي ، فأنت دائمًا في حالة من عدم اليقين. لا تعرف أبدًا متى قد تحتاج إلى المزيد من أحجام البيانات أو عندما تحتاج إلى إيقاف إعداد بيانات التدريب مؤقتًا لفترة من الوقت. تعد قابلية التوسع أمرًا أساسيًا لضمان حدوث عملية تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بسلاسة ولا يمكن تحقيق هذه السلاسة مع المتخصصين داخل الشركة فقط.

   المعلقون التوضيحيون على البيانات المحترفون هم فقط من يمكنهم مواكبة المتطلبات الديناميكية وتقديم الكميات المطلوبة من مجموعات البيانات باستمرار. في هذه المرحلة ، يجب أن تتذكر أيضًا أن تقديم مجموعات البيانات ليس هو المفتاح ولكن تقديم مجموعات البيانات القابلة للتغذية بالماكينة هو الحل.

3. القضاء على التحيز الداخلي

   أي منظمة محاصرة في رؤية نفقية إذا فكرت في الأمر. من خلال الالتزام بالبروتوكولات والعمليات وسير العمل والمنهجيات والأيديولوجيات وثقافة العمل وغير ذلك ، يمكن أن يكون لكل موظف أو عضو في الفريق اعتقاد متداخل إلى حد ما. وعندما تعمل هذه القوى بالإجماع على شرح البيانات ، فهناك بالتأكيد فرصة لتسلل التحيز.

   ولم يجلب أي تحيز أي أخبار سارة لأي مطور ذكاء اصطناعي في أي مكان. يعني إدخال التحيز أن نماذج التعلم الآلي الخاصة بك تميل نحو معتقدات محددة ولا تقدم نتائج تم تحليلها بشكل موضوعي كما يفترض. يمكن أن يجلب لك التحيز سمعة سيئة لعملك. هذا هو السبب في أنك بحاجة إلى زوج من العيون الجديدة لتتطلع باستمرار على مواضيع حساسة مثل هذه وتستمر في تحديد وإزالة التحيز من الأنظمة.

   نظرًا لأن مجموعات البيانات التدريبية هي واحدة من أقدم المصادر التي يمكن أن يتسلل إليها التحيز ، فمن المثالي السماح لمعلقين البيانات بالعمل على التخفيف من التحيز وتقديم بيانات موضوعية ومتنوعة.

4. مجموعات بيانات عالية الجودة

   كما تعلم ، ليس لدى الذكاء الاصطناعي القدرة على التقييم مجموعات بيانات التدريب وتخبرنا أنها ذات جودة رديئة. إنهم يتعلمون فقط من كل ما يتم إطعامهم. لهذا السبب عندما تقوم بتغذية بيانات ذات جودة رديئة ، فإنها تنتج نتائج غير ذات صلة أو سيئة.

   عندما يكون لديك مصادر داخلية لإنشاء مجموعات بيانات ، فمن المرجح أن تقوم بتجميع مجموعات بيانات غير ملائمة أو غير صحيحة أو غير كاملة. تعمل نقاط اتصال البيانات الداخلية الخاصة بك على تطوير الجوانب ، ويمكن أن يؤدي إعداد بيانات التدريب على مثل هذه الكيانات إلى إضعاف نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

   أيضًا ، عندما يتعلق الأمر بالبيانات المشروحة ، قد لا يقوم أعضاء فريقك بالتعليق بدقة على ما يفترض بهم. قد تؤدي رموز الألوان الخاطئة والمربعات المحيطة الممتدة وغير ذلك إلى قيام الآلات بافتراض وتعلم أشياء جديدة كانت غير مقصودة تمامًا.

   هذا هو المكان الذي يتفوق فيه المعلقون على البيانات. إنهم رائعون في القيام بهذه المهمة الصعبة والتي تستغرق وقتًا طويلاً. يمكنهم اكتشاف التعليقات التوضيحية غير الصحيحة ومعرفة كيفية إشراك الشركات الصغيرة والمتوسطة في التعليقات التوضيحية على البيانات المهمة. هذا هو السبب في أنك تحصل دائمًا على أفضل مجموعات البيانات عالية الجودة من موردي البيانات.

[اقرأ أيضًا: دليل المبتدئين إلى شرح البيانات: النصائح وأفضل الممارسات]