ما هو التعليق التوضيحي للبيانات [تم التحديث في عام 2025] - أفضل الممارسات والأدوات والفوائد والتحديات والأنواع والمزيد
هل تريد معرفة أساسيات التعليقات التوضيحية للبيانات؟ اقرأ دليل التعليقات التوضيحية الكامل للبيانات للمبتدئين للبدء.
لذا فأنت تريد أن تبدأ مبادرة جديدة للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، والآن تدرك بسرعة أنه ليس فقط العثور على جودة عالية بيانات التدريب ولكن أيضًا التعليقات التوضيحية للبيانات ستكون بعض الجوانب الصعبة لمشروعك. إن إخراج نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاص بك هو فقط بنفس جودة البيانات التي تستخدمها لتدريبهم - لذا فإن الدقة التي تطبقها على تجميع البيانات ووضع العلامات وتحديد تلك البيانات مهمة!
إلى أين تذهب للحصول على أفضل خدمات التعليقات التوضيحية للبيانات وتصنيف البيانات للأعمال التجارية والذكاء الاصطناعي
مشاريع التعلم؟
إنه سؤال يجب على كل مدير تنفيذي ورائد أعمال مثلك التفكير فيه أثناء تطويرهم
خريطة الطريق والجدول الزمني لكل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
المُقدّمة
هذه المقالة مخصصة بالكامل لتسليط الضوء على ماهية العملية ، ولماذا هي حتمية وحاسمة
العوامل التي يجب على الشركات مراعاتها عند التعامل مع أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات والمزيد. لذلك ، إذا كنت تمتلك شركة ، فاستعد للاستنارة حيث سيرشدك هذا الدليل خلال كل ما تحتاج لمعرفته حول شرح البيانات.
ما هو شرح البيانات؟
التعليقات التوضيحية على البيانات هي عملية إسناد البيانات أو وضع علامات عليها أو تصنيفها لمساعدة خوارزميات التعلم الآلي على فهم وتصنيف المعلومات التي تعالجها. هذه العملية ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، وتمكينها من فهم أنواع البيانات المختلفة بدقة ، مثل الصور أو الملفات الصوتية أو مقاطع الفيديو أو النصوص.
تخيل سيارة ذاتية القيادة تعتمد على بيانات من رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأجهزة الاستشعار لاتخاذ قرارات قيادة دقيقة. لمساعدة نموذج الذكاء الاصطناعي للسيارة على التمييز بين العوائق مثل المركبات الأخرى أو المشاة أو الحيوانات أو حواجز الطرق ، يجب تسمية البيانات التي تتلقاها أو وضع تعليقات توضيحية عليها.
في التعلم الخاضع للإشراف ، يعد التعليق التوضيحي للبيانات أمرًا بالغ الأهمية ، حيث أنه كلما زادت البيانات المصنفة إلى النموذج ، زادت سرعة تعلمه للعمل بشكل مستقل. تسمح البيانات المشروحة بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مختلفة مثل روبوتات المحادثة والتعرف على الكلام والأتمتة ، مما يؤدي إلى الأداء الأمثل والنتائج الموثوقة.
أهمية شرح البيانات في التعلم الآلي
يتضمن التعلم الآلي أنظمة الكمبيوتر التي تعمل على تحسين أدائها من خلال التعلم من البيانات ، تمامًا مثل التعلم من التجربة. يعد التعليق التوضيحي للبيانات أو وضع العلامات أمرًا بالغ الأهمية في هذه العملية ، حيث يساعد في تدريب الخوارزميات على التعرف على الأنماط وإجراء تنبؤات دقيقة.
في التعلم الآلي ، تتكون الشبكات العصبية من خلايا عصبية رقمية منظمة في طبقات. تعالج هذه الشبكات معلومات مشابهة للدماغ البشري. تعد البيانات المصنفة أمرًا حيويًا للتعلم الخاضع للإشراف ، وهو نهج شائع في التعلم الآلي حيث تتعلم الخوارزميات من الأمثلة المصنفة.
تعمل مجموعات البيانات التدريبية والاختبارية ذات البيانات المصنفة على تمكين نماذج التعلم الآلي من تفسير البيانات الواردة وفرزها بكفاءة. يمكننا توفير بيانات توضيحية عالية الجودة لمساعدة الخوارزميات على التعلم بشكل مستقل وتحديد أولويات النتائج بأقل قدر من التدخل البشري. تكمن أهمية التعليقات التوضيحية للبيانات في الذكاء الاصطناعي في قدرتها على تعزيز دقة النموذج وأدائه.
لماذا يلزم شرح البيانات؟
نحن نعلم حقيقة أن أجهزة الكمبيوتر قادرة على تقديم نتائج نهائية ليست دقيقة فقط ولكنها ذات صلة وفي الوقت المناسب أيضًا. ومع ذلك ، كيف تتعلم الآلة التسليم بهذه الكفاءة؟
بدون التعليقات التوضيحية للبيانات، ستكون كل صورة هي نفسها بالنسبة للآلات، حيث إنها لا تملك أي معلومات أو معرفة متأصلة حول أي شيء في العالم.
يُعد شرح البيانات ضروريًا لجعل الأنظمة تقدم نتائج دقيقة، ومساعدة الوحدات النمطية في تحديد العناصر لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية ونماذج التعرف على الكلام. أي نموذج أو نظام يعتمد على نظام اتخاذ قرارات مدفوع بالآلة، يلزم شرح البيانات لضمان دقة القرارات وارتباطها بالموضوع.
شرح البيانات لحاملي شهادة الماجستير في القانون؟
LLMs، بشكل افتراضي، لا يفهمون النصوص والجمل. يجب أن يتم تدريبهم على تشريح كل عبارة وكلمة لفك رموز ما يبحث عنه المستخدم بالضبط ومن ثم تسليمه وفقًا لذلك.
لذا، عندما يأتي نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بالإجابة الأكثر دقة وملاءمة لاستعلام ما - حتى عندما يتم تقديمه مع الأسئلة الأكثر غرابة - فإن دقته تنبع من قدرته على فهم الموجه وتعقيداته بشكل مثالي وراءه مثل السياق، الغرض والسخرية والنية والمزيد.
يعمل التعليق التوضيحي للبيانات على تمكين LLMS من القدرة على القيام بذلك.
بكلمات بسيطة، يتضمن شرح البيانات للتعلم الآلي وضع العلامات والتصنيف ووضع العلامات وإضافة أي جزء من السمات الإضافية إلى البيانات حتى تتمكن نماذج التعلم الآلي من المعالجة والتحليل بشكل أفضل. ومن خلال هذه العملية الحاسمة فقط يمكن تحسين النتائج لتحقيق الكمال.
عندما يتعلق الأمر بتعليق البيانات الخاصة بـ LLMs، يتم تنفيذ تقنيات متنوعة. على الرغم من عدم وجود قاعدة منهجية بشأن تنفيذ تقنية ما، إلا أنها تخضع عمومًا لتقدير الخبراء، الذين يقومون بتحليل إيجابيات وسلبيات كل منها ونشر الأسلوب الأكثر مثالية.
دعونا نلقي نظرة على بعض تقنيات شرح البيانات الشائعة لـ LLMs.
تعليق توضيحي يدوي: وهذا يضع البشر في عملية التعليق التوضيحي ومراجعة البيانات يدويًا. وعلى الرغم من أن هذا يضمن مخرجات عالية الجودة، إلا أنه أمر شاق ويستغرق وقتًا طويلاً.
شرح شبه تلقائي: يعمل البشر وLLMs جنبًا إلى جنب مع بعضهم البعض لوضع علامات على مجموعات البيانات. وهذا يضمن دقة البشر وقدرات الآلات على التعامل مع الحجم. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الأولية واقتراح تسميات أولية، مما يوفر وقتًا ثمينًا للمعلقين البشريين. (على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المناطق المحتملة ذات الاهتمام بالصور الطبية لمزيد من وضع العلامات البشرية)
التعلم شبه الخاضع للإشراف: دمج كمية صغيرة من البيانات المصنفة مع كمية كبيرة من البيانات غير المسماة لتحسين أداء النموذج.
التعليق التوضيحي التلقائي: توفر هذه التقنية الوقت وهي الأكثر مثالية لتعليق كميات كبيرة من مجموعات البيانات، وتعتمد على القدرات الفطرية لنموذج LLM لوضع علامات على السمات وإضافتها. على الرغم من أنه يوفر الوقت ويتعامل مع كميات كبيرة بكفاءة، إلا أن الدقة تعتمد بشكل كبير على جودة وملاءمة النماذج المدربة مسبقًا.
ضبط التعليمات: يشير هذا إلى ضبط نماذج اللغة بشكل دقيق على المهام التي يصفها تعليمات اللغة الطبيعية، بما في ذلك التدريب على مجموعات متنوعة من التعليمات والمخرجات المقابلة لها.
التعلم بدون إطلاق النار: واستنادًا إلى المعرفة والرؤى الموجودة، يمكن لـ LLM تقديم بيانات مصنفة كمخرجات في هذه التقنية. يؤدي هذا إلى تقليل نفقات جلب الملصقات ويعتبر مثاليًا لمعالجة البيانات المجمعة. تتضمن هذه التقنية استخدام المعرفة الحالية للنموذج لإجراء تنبؤات بشأن المهام التي لم يتم تدريبه عليها بشكل صريح.
موجه: على غرار الطريقة التي يقوم بها المستخدم بمطالبة النموذج كاستفسارات للحصول على إجابات، يمكن مطالبة LLMs بتعليق البيانات من خلال وصف المتطلبات. تعتمد جودة الإخراج هنا بشكل مباشر على الجودة الفورية ومدى دقة تغذية التعليمات.
نقل التعلم: استخدام النماذج المدربة مسبقًا في مهام مماثلة لتقليل كمية البيانات المصنفة المطلوبة.
تعليم فعال: هنا يوجه نموذج التعلم الآلي نفسه عملية شرح البيانات. يحدد النموذج نقاط البيانات التي ستكون الأكثر فائدة لتعلمه ويطلب تعليقات توضيحية لتلك النقاط المحددة. يقلل هذا النهج المستهدف من الكمية الإجمالية للبيانات التي تحتاج إلى شرح، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة و تحسين أداء النموذج.
اختيار أداة التعليقات التوضيحية الصحيحة للبيانات؟
ببساطة، إنها منصة تتيح للمتخصصين والخبراء التعليق على مجموعات البيانات من جميع الأنواع أو وضع علامات عليها أو تسميتها. إنها بمثابة جسر أو وسيط بين البيانات الخام والنتائج التي ستنتجها وحدات التعلم الآلي الخاصة بك في النهاية.
أدوات تصنيف البيانات عبارة عن حل محلي أو قائم على السحابة يوضح بيانات التدريب عالية الجودة لنماذج التعلم الآلي. على الرغم من أن العديد من الشركات تعتمد على مورد خارجي لإجراء تعليقات توضيحية معقدة، إلا أن بعض المؤسسات لا تزال تمتلك أدواتها الخاصة التي تكون إما مصممة خصيصًا أو تعتمد على أدوات مجانية أو مفتوحة المصدر متوفرة في السوق. عادةً ما يتم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع أنواع معينة من البيانات، مثل الصور والفيديو والنص والصوت وما إلى ذلك. توفر الأدوات ميزات أو خيارات مثل المربعات المحيطة أو المضلعات لمعلقي البيانات لتسمية الصور. يمكنهم فقط تحديد الخيار وتنفيذ مهامهم المحددة.
أنواع التعليقات التوضيحية للبيانات
هذا مصطلح شامل يشمل أنواعًا مختلفة من التعليقات التوضيحية للبيانات. وهذا يشمل الصور والنصوص والصوت والفيديو. لمنحك فهمًا أفضل ، قمنا بتقسيم كل منها إلى أجزاء أخرى. دعنا نتحقق منها بشكل فردي.
تعليق توضيحي للصورة
من بين مجموعات البيانات التي تم تدريبهم عليها ، يمكنهم التمييز على الفور وبدقة بين عينيك وأنفك وحاجبك من رموشك. هذا هو السبب في أن المرشحات التي تقوم بتطبيقها مناسبة تمامًا بغض النظر عن شكل وجهك ومدى قربك من الكاميرا وغير ذلك الكثير.
لذا ، كما تعلم الآن ، شرح الصورة أمر حيوي في الوحدات التي تتضمن التعرف على الوجه ورؤية الكمبيوتر والرؤية الروبوتية والمزيد. عندما يقوم خبراء الذكاء الاصطناعي بتدريب مثل هذه النماذج ، فإنهم يضيفون تسميات توضيحية ومعرفات وكلمات رئيسية كسمات لصورهم. ثم تحدد الخوارزميات هذه المعلمات وتفهمها وتتعلم بشكل مستقل.
تصنيف الصور - يتضمن تصنيف الصور تعيين فئات أو تسميات محددة مسبقًا للصور بناءً على محتواها. يستخدم هذا النوع من التعليقات التوضيحية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على الصور وتصنيفها تلقائيًا.
التعرف على الأشياء / الكشف عنها - التعرف على الكائن ، أو اكتشاف الكائن ، هو عملية تحديد وتسمية كائنات معينة داخل الصورة. يُستخدم هذا النوع من التعليقات التوضيحية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تحديد موقع الكائنات والتعرف عليها في الصور أو مقاطع الفيديو الواقعية.
التجزئة - يتضمن تجزئة الصورة تقسيم الصورة إلى أقسام أو مناطق متعددة ، كل منها يتوافق مع كائن أو منطقة اهتمام معينة. يستخدم هذا النوع من التعليقات التوضيحية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تحليل الصور على مستوى البكسل ، مما يتيح التعرف على الكائنات وفهم المشهد بدقة أكبر.
شرح الصورة: نسخ الصور هو عملية سحب التفاصيل من الصور وتحويلها إلى نص وصفي، ثم يتم حفظه كبيانات توضيحية. ومن خلال توفير الصور وتحديد ما يلزم التعليق عليه، تنتج الأداة الصور والأوصاف المقابلة لها.
التعرف الضوئي على الحروف (OCR): تتيح تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لأجهزة الكمبيوتر قراءة النص والتعرف عليه من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا. تساعد هذه العملية في استخراج النص بدقة وقد أثرت بشكل كبير على الرقمنة، وإدخال البيانات تلقائيًا، وتحسين إمكانية الوصول للأشخاص الذين يعانون من إعاقات بصرية.
تقدير الوضع (تعليق توضيحي للنقطة الرئيسية): يتضمن تقدير الوضعية تحديد وتتبع النقاط الرئيسية على الجسم، عادةً عند المفاصل، لتحديد موضع الشخص واتجاهه في مساحة ثنائية أو ثلاثية الأبعاد داخل الصور أو مقاطع الفيديو.
الشرح الصوتي
البيانات الصوتية لها ديناميكيات مرتبطة بها أكثر من بيانات الصورة. ترتبط عدة عوامل بملف صوتي بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر - اللغة والتركيبة السكانية للمتحدث واللهجات والمزاج والنية والعاطفة والسلوك. لكي تكون الخوارزميات فعالة في المعالجة ، يجب تحديد جميع هذه المعلمات ووضع علامات عليها من خلال تقنيات مثل ختم الوقت ووضع العلامات الصوتية والمزيد. إلى جانب الإشارات اللفظية فقط ، يمكن شرح الحالات غير اللفظية مثل الصمت والأنفاس وحتى ضوضاء الخلفية للأنظمة لفهمها بشكل شامل.
تصنيف الصوت: يقوم تصنيف الصوت بفرز البيانات الصوتية بناءً على ميزاتها، مما يسمح للآلات بالتعرف والتمييز بين أنواع مختلفة من الصوت مثل الموسيقى والكلام وأصوات الطبيعة. غالبًا ما يتم استخدامه لتصنيف أنواع الموسيقى، مما يساعد منصات مثل Spotify على التوصية بمسارات مماثلة.
النسخ الصوتي: النسخ الصوتي هو عملية تحويل الكلمات المنطوقة من الملفات الصوتية إلى نص مكتوب، وهو مفيد لإنشاء التسميات التوضيحية للمقابلات أو الأفلام أو البرامج التلفزيونية. في حين أن أدوات مثل Whisper من OpenAI يمكنها أتمتة عملية النسخ بلغات متعددة، إلا أنها قد تحتاج إلى بعض التصحيح اليدوي. نحن نقدم برنامجًا تعليميًا حول كيفية تحسين هذه النسخ باستخدام أداة التعليقات التوضيحية الصوتية الخاصة بـ Shaip.
شرح الفيديو
عندما تكون الصورة ثابتة ، يكون الفيديو عبارة عن مجموعة من الصور التي تخلق تأثيرًا على الأجسام المتحركة. الآن ، كل صورة في هذا التجميع تسمى إطار. بقدر ما يتعلق الأمر بالتعليق التوضيحي للفيديو ، تتضمن العملية إضافة نقاط رئيسية أو مضلعات أو مربعات إحاطة للتعليق على كائنات مختلفة في الحقل في كل إطار.
عندما يتم تجميع هذه الإطارات معًا ، يمكن تعلم الحركة والسلوك والأنماط والمزيد من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي أثناء العمل. هو فقط من خلال شرح الفيديو أنه يمكن تنفيذ مفاهيم مثل التعريب، وطمس الحركة، وتتبع الكائنات في الأنظمة. تساعدك برامج التعليقات التوضيحية المتنوعة لبيانات الفيديو على إضافة تعليقات توضيحية إلى الإطارات. عندما يتم تجميع هذه الإطارات المشروحة معًا، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تعلم الحركة والسلوك والأنماط والمزيد. يعد التعليق التوضيحي بالفيديو أمرًا ضروريًا لتنفيذ مفاهيم مثل الترجمة، وضبابية الحركة، وتتبع الكائنات في الذكاء الاصطناعي.
تصنيف الفيديو (وضع العلامات): يتضمن تصنيف الفيديو فرز محتوى الفيديو إلى فئات محددة، وهو أمر بالغ الأهمية للإشراف على المحتوى عبر الإنترنت وضمان تجربة آمنة للمستخدمين.
التسمية التوضيحية للفيديو: على غرار الطريقة التي نقوم بها بالتسمية التوضيحية للصور، تتضمن التسميات التوضيحية للفيديو تحويل محتوى الفيديو إلى نص وصفي.
اكتشاف حدث أو إجراء فيديو: تحدد هذه التقنية وتصنف الإجراءات في مقاطع الفيديو، وهي شائعة الاستخدام في الألعاب الرياضية لتحليل الأداء أو في المراقبة لاكتشاف الأحداث النادرة.
اكتشاف كائنات الفيديو وتتبعها: يحدد اكتشاف الكائنات في مقاطع الفيديو الكائنات ويتتبع حركتها عبر الإطارات، مع ملاحظة التفاصيل مثل الموقع والحجم أثناء تحركها خلال التسلسل.
شرح نصي
تعتمد معظم الشركات اليوم على البيانات المستندة إلى النصوص للحصول على رؤية ومعلومات فريدة. الآن ، يمكن أن يكون النص عبارة عن أي شيء يتراوح من تعليقات العملاء على أحد التطبيقات إلى ذكر وسائل التواصل الاجتماعي. وعلى عكس الصور ومقاطع الفيديو التي تنقل في الغالب نوايا مباشرة ، يأتي النص مع الكثير من الدلالات.
كبشر ، نحن مضبوطون على فهم سياق العبارة ، ومعنى كل كلمة أو جملة أو عبارة ، وربطها بموقف أو محادثة معينة ، ثم ندرك المعنى الشامل وراء العبارة. من ناحية أخرى ، لا تستطيع الآلات القيام بذلك على مستويات دقيقة. مفاهيم مثل السخرية والفكاهة والعناصر المجردة الأخرى غير معروفة لهم ولهذا السبب يصبح تصنيف البيانات النصية أكثر صعوبة. لهذا السبب يحتوي التعليق التوضيحي النصي على بعض المراحل الأكثر دقة مثل ما يلي:
الشرح الدلالي - أصبحت الأشياء والمنتجات والخدمات أكثر صلة من خلال وضع علامات ومعلمات تحديد العبارات الرئيسية المناسبة. صُممت روبوتات الدردشة أيضًا لتقليد المحادثات البشرية بهذه الطريقة.
نية التعليق التوضيحي - يتم تمييز نية المستخدم واللغة التي يستخدمها حتى تفهمها الأجهزة. باستخدام هذا ، يمكن للنماذج التفريق بين طلب وأمر أو توصية من حجز وما إلى ذلك.
تعليق توضيحي للمشاعر - يتضمن التعليق التوضيحي للمشاعر وسم البيانات النصية بالمشاعر التي تنقلها ، مثل إيجابية أو سلبية أو محايدة. يستخدم هذا النوع من التعليقات التوضيحية بشكل شائع في تحليل المشاعر ، حيث يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم وتقييم المشاعر المعبر عنها في النص.
شرح الكيان - حيث يتم تمييز الجمل غير المنظمة لجعلها ذات مغزى أكبر وجعلها بتنسيق يمكن أن تفهمه الآلات. لتحقيق ذلك ، يتم تضمين جانبين - التعرف على الكيان المسمى ربط الكيان. يتم التعرف على الكيان المسمى عندما يتم وضع علامات على أسماء الأماكن والأشخاص والأحداث والمؤسسات والمزيد وتحديدها ويكون ارتباط الكيان عندما يتم ربط هذه العلامات بجمل أو عبارات أو حقائق أو آراء تتبعها. بشكل جماعي ، تحدد هاتان العمليتان العلاقة بين النصوص المرتبطة والبيان المحيط بها.
تصنيف النص - يمكن تمييز الجمل أو الفقرات وتصنيفها بناءً على الموضوعات الشاملة والاتجاهات والموضوعات والآراء والفئات (الرياضة والترفيه وما شابه ذلك) وغيرها من المعلمات.
شرح ليدار
يتضمن تعليق LiDAR وضع علامات على البيانات السحابية النقطية ثلاثية الأبعاد وتصنيفها من خلال مستشعرات LiDAR. تساعد هذه العملية الأساسية الآلات على فهم المعلومات المكانية لاستخدامات مختلفة. على سبيل المثال، في المركبات ذاتية القيادة، تسمح بيانات LiDAR المشروحة للسيارات بتحديد الأشياء والتنقل بأمان. وفي التخطيط الحضري، يساعد في إنشاء خرائط تفصيلية ثلاثية الأبعاد للمدينة. بالنسبة للمراقبة البيئية، فهو يساعد في تحليل هياكل الغابات وتتبع التغيرات في التضاريس. يتم استخدامه أيضًا في الروبوتات والواقع المعزز والبناء لإجراء قياسات دقيقة والتعرف على الأشياء.
الخطوات الأساسية في عملية تصنيف البيانات وشرح البيانات
تتضمن عملية شرح البيانات سلسلة من الخطوات المحددة جيدًا لضمان عملية وسم البيانات عالية الجودة والدقيقة لتطبيقات التعلم الآلي. تغطي هذه الخطوات كل جانب من جوانب العملية، من جمع البيانات غير المنظمة إلى تصدير البيانات الموضحة للاستخدام الإضافي.
إليك كيفية عمل فريق شرح البيانات:
- جمع البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في عملية التعليقات التوضيحية على البيانات في جمع جميع البيانات ذات الصلة ، مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو التسجيلات الصوتية أو البيانات النصية ، في موقع مركزي.
- معالجة البيانات: قم بتوحيد وتحسين البيانات المجمعة من خلال تصحيح الصور أو تنسيق النصوص أو نسخ محتوى الفيديو. تضمن المعالجة المسبقة أن تكون البيانات جاهزة لمهمة التعليق التوضيحي.
- حدد البائع أو الأداة المناسبة: اختر أداة أو بائعًا مناسبًا لشرح البيانات استنادًا إلى متطلبات مشروعك.
- إرشادات التعليقات التوضيحية: ضع إرشادات واضحة للمعلقين أو أدوات التعليقات التوضيحية لضمان الاتساق والدقة طوال العملية.
- الشرح: قم بتسمية البيانات ووضع العلامات عليها باستخدام المعلقين البشريين أو منصة تعليق البيانات، باتباع الإرشادات المعمول بها.
- ضمان الجودة (QA): راجع البيانات المشروحة لضمان الدقة والاتساق. استخدم العديد من التعليقات التوضيحية العمياء ، إذا لزم الأمر ، للتحقق من جودة النتائج.
- تصدير البيانات: بعد الانتهاء من شرح البيانات ، قم بتصدير البيانات بالتنسيق المطلوب. تتيح المنصات مثل Nanonets إمكانية تصدير البيانات بسلاسة إلى تطبيقات برامج الأعمال المختلفة.
يمكن أن تتراوح عملية التعليق التوضيحي للبيانات بأكملها من بضعة أيام إلى عدة أسابيع ، اعتمادًا على حجم المشروع وتعقيده والموارد المتاحة.
ميزات أدوات شرح البيانات/تسمية البيانات
أدوات شرح البيانات هي عوامل حاسمة يمكن أن تؤدي إلى فشل مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. عندما يتعلق الأمر بمخرجات ونتائج دقيقة ، فإن جودة مجموعات البيانات وحدها لا تهم. في الواقع ، فإن أدوات شرح البيانات التي تستخدمها لتدريب وحدات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تؤثر بشكل كبير على مخرجاتك.
هذا هو السبب في أنه من الضروري تحديد واستخدام أداة تصنيف البيانات الأكثر وظيفية وملاءمة والتي تلبي احتياجات عملك أو مشروعك. ولكن ما هي أداة شرح البيانات في المقام الأول؟ ما الغرض الذي يخدمه؟ هل هناك أنواع؟ حسنًا ، دعنا نكتشف ذلك.
على غرار الأدوات الأخرى ، تقدم أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات مجموعة واسعة من الميزات والإمكانيات. لإعطائك فكرة سريعة عن الميزات ، إليك قائمة ببعض الميزات الأساسية التي يجب أن تبحث عنها عند تحديد أداة التعليقات التوضيحية للبيانات.
إدارة مجموعة البيانات
يجب أن تدعم أداة شرح البيانات التي تنوي استخدامها مجموعات البيانات الضخمة عالية الجودة الموجودة بين يديك وتسمح لك باستيرادها إلى البرنامج لوضع العلامات عليها. لذا، فإن إدارة مجموعات البيانات الخاصة بك هي الميزة الأساسية التي توفرها الأدوات. تقدم الحلول المعاصرة ميزات تتيح لك استيراد كميات كبيرة من البيانات بسلاسة، وتتيح لك في الوقت نفسه تنظيم مجموعات البيانات الخاصة بك من خلال إجراءات مثل الفرز والتصفية والاستنساخ والدمج والمزيد.
بمجرد الانتهاء من إدخال مجموعات البيانات الخاصة بك ، يتم بعد ذلك تصديرها كملفات قابلة للاستخدام. يجب أن تتيح لك الأداة التي تستخدمها حفظ مجموعات البيانات الخاصة بك بالتنسيق الذي تحدده حتى تتمكن من إدخالها في نماذج ML الخاصة بك.
تقنيات الشرح
هذا هو الغرض من إنشاء أداة التعليق التوضيحي للبيانات أو تصميمها. يجب أن توفر لك الأداة القوية مجموعة من تقنيات التعليق التوضيحي لمجموعات البيانات من جميع الأنواع. هذا ما لم تكن تقوم بتطوير حل مخصص لاحتياجاتك. يجب أن تتيح لك أداتك التعليق التوضيحي على مقاطع الفيديو أو الصور من الرؤية الحاسوبية أو الصوت أو النص من معالجة اللغة الطبيعية والنسخ وغير ذلك الكثير. لتحسين هذا الأمر بشكل أكبر، يجب أن تكون هناك خيارات لاستخدام المربعات المحددة والتجزئة الدلالية وتجزئة المثيلات، المكعبات، الاستيفاء، تحليل المشاعر، أجزاء الكلام، حل المرجع المشترك وأكثر من ذلك.
بالنسبة للمبتدئين ، هناك أدوات شرح البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا. تأتي هذه مع وحدات AI التي تتعلم بشكل مستقل من أنماط عمل المعلق التوضيحي وتعلق تلقائيًا على الصور أو النصوص. مثل
يمكن استخدام الوحدات النمطية لتقديم مساعدة لا تصدق للمعلقين ، وتحسين التعليقات التوضيحية وحتى تنفيذ فحوصات الجودة.
مراقبة جودة البيانات
عند الحديث عن فحوصات الجودة ، يتم طرح العديد من أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات مع وحدات فحص الجودة المضمنة. يتيح ذلك للمعلقين التعاون بشكل أفضل مع أعضاء فريقهم والمساعدة في تحسين سير العمل. باستخدام هذه الميزة ، يمكن للمعلقين وضع علامة على التعليقات أو الملاحظات وتتبعها في الوقت الفعلي ، وتتبع الهويات وراء الأشخاص الذين أجروا تغييرات على الملفات ، واستعادة الإصدارات السابقة ، واختيار وضع العلامات بالإجماع والمزيد.
حماية
نظرًا لأنك تعمل مع البيانات ، يجب أن يكون للأمان أولوية قصوى. ربما تعمل على بيانات سرية مثل تلك التي تتضمن تفاصيل شخصية أو ملكية فكرية. لذلك ، يجب أن توفر أداتك أمانًا محكمًا من حيث مكان تخزين البيانات وكيفية مشاركتها. يجب أن توفر الأدوات التي تحد من الوصول إلى أعضاء الفريق ، وتمنع التنزيلات غير المصرح بها والمزيد.
وبالإضافة إلى ذلك، يجب الالتزام بمعايير وبروتوكولات أمن البيانات والالتزام بها.
Workforce Management
أداة التعليق التوضيحي للبيانات هي أيضًا نظام أساسي لإدارة المشاريع من نوع ما ، حيث يمكن تعيين المهام لأعضاء الفريق ، ويمكن أن يحدث العمل التعاوني ، والمراجعات ممكنة وأكثر من ذلك. لهذا السبب يجب أن تتناسب أداتك مع سير العمل والعملية لديك من أجل تحسين الإنتاجية.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تحتوي الأداة أيضًا على حد أدنى من منحنى التعلم لأن عملية شرح البيانات في حد ذاتها تستغرق وقتًا طويلاً. لا يخدم أي غرض قضاء الكثير من الوقت ببساطة في تعلم الأداة. لذلك ، يجب أن يكون البدء سريعًا أمرًا بديهيًا وسلسًا لأي شخص.
ما هي فوائد البيانات التوضيحية؟
يعد التعليق التوضيحي للبيانات أمرًا ضروريًا لتحسين أنظمة التعلم الآلي وتقديم تجارب مستخدم محسّنة. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية للتعليق التوضيحي للبيانات:
- تحسين كفاءة التدريب: يساعد تصنيف البيانات على تدريب نماذج التعلم الآلي بشكل أفضل ، مما يعزز الكفاءة العامة ويؤدي إلى نتائج أكثر دقة.
- زيادة الدقة: تضمن البيانات المشروحة بدقة أن الخوارزميات يمكن أن تتكيف وتتعلم بشكل فعال ، مما يؤدي إلى مستويات أعلى من الدقة في المهام المستقبلية.
- انخفاض التدخل البشري: تعمل أدوات شرح البيانات المتقدمة على تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي وتبسيط العمليات وتقليل التكاليف المرتبطة بشكل كبير.
وبالتالي ، يساهم التعليق التوضيحي للبيانات في زيادة كفاءة ودقة أنظمة التعلم الآلي مع تقليل التكاليف والجهد اليدوي المطلوب تقليديًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
مراقبة الجودة في شرح البيانات
تضمن شركة Shaip الجودة العالية من خلال مراحل متعددة من مراقبة الجودة لضمان الجودة في مشاريع شرح البيانات.
- تدريب اولي: يتم تدريب المفسرين بشكل كامل على المبادئ التوجيهية الخاصة بالمشروع.
- المراقبة المستمرة: فحوصات الجودة المنتظمة أثناء عملية التعليق التوضيحي.
- مراجعة نهائية: مراجعات شاملة من قبل كبار المعلقين والأدوات الآلية لضمان الدقة والاتساق.
علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد التناقضات في التعليقات التوضيحية البشرية ووضع علامة عليها للمراجعة، مما يضمن جودة أعلى للبيانات بشكل عام. (على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التناقضات في كيفية تسمية المفسرين المختلفين لنفس الكائن في الصورة). لذلك، باستخدام الإنسان والذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين جودة التعليقات التوضيحية بشكل كبير مع تقليل الوقت الإجمالي المستغرق لإكمال المشاريع.
التحديات الرئيسية في شرح البيانات لنجاح الذكاء الاصطناعي
يلعب التعليق التوضيحي للبيانات دورًا مهمًا في تطوير ودقة نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، تأتي العملية مع مجموعة من التحديات الخاصة بها:
- تكلفة شرح البيانات: يمكن إجراء التعليقات التوضيحية على البيانات يدويًا أو تلقائيًا. يتطلب التعليق التوضيحي اليدوي جهدًا كبيرًا ووقتًا وموارد ، مما قد يؤدي إلى زيادة التكاليف. يساهم الحفاظ على جودة البيانات طوال العملية أيضًا في هذه النفقات.
- دقة الشرح: يمكن أن تؤدي الأخطاء البشرية أثناء عملية التعليقات التوضيحية إلى رداءة جودة البيانات ، مما يؤثر بشكل مباشر على أداء وتوقعات نماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. دراسة من قبل جارتنر تسلط الضوء على ذلك تكلف جودة البيانات الرديئة الشركات تصل إلى 15٪ من عائداتهم.
- التوسعة: مع زيادة حجم البيانات ، يمكن أن تصبح عملية التعليقات التوضيحية أكثر تعقيدًا وتستغرق وقتًا طويلاً. يمثل تحجيم شرح البيانات التوضيحي مع الحفاظ على الجودة والكفاءة تحديًا للعديد من المؤسسات.
- خصوصية البيانات وأمنها: يثير التعليق على البيانات الحساسة ، مثل المعلومات الشخصية أو السجلات الطبية أو البيانات المالية ، مخاوف بشأن الخصوصية والأمان. إن التأكد من أن عملية التعليق التوضيحي تتوافق مع لوائح حماية البيانات ذات الصلة والمبادئ التوجيهية الأخلاقية أمر بالغ الأهمية لتجنب المخاطر القانونية والمتعلقة بالسمعة.
- إدارة أنواع البيانات المتنوعة: قد يكون التعامل مع أنواع البيانات المختلفة مثل النص والصور والصوت والفيديو أمرًا صعبًا ، لا سيما عندما تتطلب تقنيات وخبرات مختلفة في التعليقات التوضيحية. يمكن أن يكون تنسيق عملية التعليقات التوضيحية وإدارتها عبر أنواع البيانات هذه معقدًا ويستهلك موارد كثيرة.
يمكن للمنظمات فهم هذه التحديات ومعالجتها للتغلب على العقبات المرتبطة بتعليقات البيانات وتحسين كفاءة وفعالية مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
لإنشاء أو عدم إنشاء أداة التعليقات التوضيحية للبيانات
إحدى المشكلات الهامة والشاملة التي قد تظهر أثناء مشروع شرح البيانات أو تسمية البيانات هي اختيار إما إنشاء أو شراء وظائف لهذه العمليات. قد يظهر هذا عدة مرات في مراحل مختلفة من المشروع ، أو مرتبطًا بمقاطع مختلفة من البرنامج. عند اختيار بناء نظام داخليًا أو الاعتماد على البائعين ، هناك دائمًا مقايضة.
كما يمكنك أن تقول على الأرجح الآن ، يعد التعليق التوضيحي للبيانات عملية معقدة. في الوقت نفسه ، إنها أيضًا عملية ذاتية. بمعنى ، لا توجد إجابة واحدة لسؤال ما إذا كان يجب عليك شراء أو إنشاء أداة التعليقات التوضيحية للبيانات. هناك الكثير من العوامل التي يجب أخذها في الاعتبار وتحتاج إلى طرح بعض الأسئلة على نفسك لفهم متطلباتك وإدراك ما إذا كنت تحتاج بالفعل إلى شراء أو بناء واحدة.
لتبسيط الأمر ، إليك بعض العوامل التي يجب أن تضعها في الاعتبار.
هدفك
العنصر الأول الذي تحتاج إلى تحديده هو الهدف من مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- لماذا تقوم بتنفيذها في عملك؟
- هل يحلون مشكلة حقيقية يواجهها عملاؤك؟
- هل يقومون بأي عملية للواجهة الأمامية أو الخلفية؟
- هل ستستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم ميزات جديدة أو تحسين موقع الويب أو التطبيق أو الوحدة الحالية؟
- ماذا يفعل منافسك في قطاعك؟
- هل لديك حالات استخدام كافية تحتاج إلى تدخل الذكاء الاصطناعي؟
ستعمل الإجابات على هذه الأسئلة على تجميع أفكارك - والتي قد تكون موجودة حاليًا في كل مكان - في مكان واحد وتمنحك مزيدًا من الوضوح.
جمع / ترخيص بيانات الذكاء الاصطناعي
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي عنصرًا واحدًا فقط للعمل - البيانات. تحتاج إلى تحديد المكان الذي يمكنك من خلاله إنشاء كميات هائلة من بيانات الحقيقة على الأرض. إذا كان عملك يولد كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى المعالجة للحصول على رؤى مهمة حول الأعمال والعمليات وأبحاث المنافسين وتحليل تقلبات السوق ودراسة سلوك العملاء وغير ذلك ، فأنت بحاجة إلى أداة التعليقات التوضيحية للبيانات. ومع ذلك ، يجب عليك أيضًا مراعاة حجم البيانات التي تنشئها. كما ذكرنا سابقًا ، يكون نموذج الذكاء الاصطناعي فعالًا فقط مثل جودة وكمية البيانات التي يتم تغذيتها. لذلك ، يجب أن تعتمد قراراتك دائمًا على هذا العامل.
إذا لم يكن لديك البيانات الصحيحة لتدريب نماذج ML ، فيمكن للبائعين أن يكونوا في متناول اليد ، ويساعدونك في ترخيص البيانات لمجموعة البيانات الصحيحة المطلوبة لتدريب نماذج ML. في بعض الحالات ، سيشمل جزء من القيمة التي يجلبها البائع كلاً من البراعة الفنية والوصول أيضًا إلى الموارد التي من شأنها تعزيز نجاح المشروع.
الميزانية
شرط أساسي آخر ربما يؤثر على كل عامل نناقشه حاليًا. يصبح حل مسألة ما إذا كان يجب عليك إنشاء تعليق توضيحي للبيانات أو شرائه أمرًا سهلاً عندما تفهم ما إذا كان لديك ميزانية كافية لإنفاقها.
تعقيدات الامتثال
القوى البشرية
تتطلب التعليقات التوضيحية للبيانات قوى عاملة ماهرة للعمل عليها بغض النظر عن حجم وحجم ومجال عملك. حتى إذا كنت تقوم بإنشاء الحد الأدنى من البيانات كل يوم ، فأنت بحاجة إلى خبراء بيانات للعمل على بياناتك من أجل التصنيف. لذا ، الآن ، عليك أن تدرك ما إذا كان لديك القوى العاملة المطلوبة ، وإذا كنت تفعل ذلك ، فهل هم ماهرون في الأدوات والتقنيات المطلوبة أم أنهم بحاجة إلى تحسين المهارات؟ إذا كانوا بحاجة إلى تحسين المهارات ، فهل لديك ميزانية لتدريبهم في المقام الأول؟
علاوة على ذلك ، فإن أفضل برامج التعليقات التوضيحية للبيانات وتصنيف البيانات تأخذ عددًا من خبراء الموضوع أو المجال وتقسيمهم وفقًا للتركيبة السكانية مثل العمر والجنس ومجال الخبرة - أو غالبًا من حيث اللغات المحلية التي سيعملون معها. هذا ، مرة أخرى ، حيث نتحدث في Shaip عن الحصول على الأشخاص المناسبين في المقاعد المناسبة وبالتالي قيادة عمليات الإنسان في الحلقة المناسبة التي ستقود جهودك البرنامجية إلى النجاح.
عمليات المشاريع الصغيرة والكبيرة وحدود التكلفة
في كثير من الحالات، قد يكون دعم البائعين خيارًا أكثر ملاءمة للمشروعات الصغيرة أو المراحل الأصغر للمشروعات. وعندما تكون التكاليف قابلة للتحكم، يمكن للشركة الاستفادة من الاستعانة بمصادر خارجية لجعل مشاريع شرح البيانات أو تصنيفها أكثر كفاءة.
يمكن للشركات أيضًا أن تنظر في عتبات مهمة - حيث يربط العديد من البائعين التكلفة بكمية البيانات المستهلكة أو معايير مرجعية أخرى للموارد. على سبيل المثال ، لنفترض أن إحدى الشركات قد اشتركت مع أحد البائعين للقيام بإدخال البيانات الممل المطلوب لإعداد مجموعات الاختبار.
قد يكون هناك حد مخفي في الاتفاقية حيث ، على سبيل المثال ، يتعين على الشريك التجاري إخراج كتلة أخرى من تخزين بيانات AWS ، أو بعض مكونات الخدمة الأخرى من Amazon Web Services ، أو أي مورد آخر تابع لجهة خارجية. إنهم ينقلون ذلك إلى العميل في شكل تكاليف أعلى ، ويضع السعر بعيدًا عن متناول العميل.
في هذه الحالات ، يساعد قياس الخدمات التي تحصل عليها من البائعين في الحفاظ على تكلفة المشروع. سيضمن وجود النطاق الصحيح في مكانه ألا تتجاوز تكاليف المشروع ما هو معقول أو ممكن للشركة المعنية.
المصدر المفتوح وبدائل البرامج المجانية
عقلية المصدر المفتوح هي نفسها نوع من التسوية - يمكن للمهندسين والأفراد الداخليين الاستفادة من مجتمع المصدر المفتوح ، حيث تقدم قواعد المستخدمين اللامركزية أنواعهم الخاصة من الدعم الشعبي. لن يكون الأمر مثل ما تحصل عليه من البائع - لن تحصل على مساعدة أو إجابات سهلة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع دون إجراء بحث داخلي - ولكن السعر أقل.
لذا ، فإن السؤال الكبير - متى يجب عليك شراء أداة التعليقات التوضيحية للبيانات:
كما هو الحال مع العديد من أنواع المشاريع عالية التقنية ، يتطلب هذا النوع من التحليل - وقت الإنشاء ومتى يتم الشراء - تفكيرًا مخصصًا ودراسة كيفية الحصول على هذه المشاريع وإدارتها. التحديات التي تواجهها معظم الشركات فيما يتعلق بمشاريع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي عند التفكير في خيار "البناء" لا تتعلق فقط بأجزاء البناء والتطوير في المشروع. غالبًا ما يكون هناك منحنى تعليمي هائل للوصول إلى النقطة التي يمكن أن يحدث فيها تطوير حقيقي للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. مع فرق ومبادرات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة الجديدة ، يفوق عدد "المجهول" بكثير عدد "المجهولين المعروفين".
البناء | شراء |
---|---|
الايجابيات:
| الايجابيات:
|
سلبيات:
| سلبيات:
|
لتبسيط الأمور ، ضع في اعتبارك الجوانب التالية:
- عندما تعمل على كميات هائلة من البيانات
- عندما تعمل على مجموعة متنوعة من البيانات
- عندما تتغير أو تتطور الوظائف المرتبطة بنماذجك أو حلولك في المستقبل
- عندما يكون لديك حالة استخدام غامضة أو عامة
- عندما تحتاج إلى فكرة واضحة عن النفقات التي ينطوي عليها نشر أداة شرح البيانات
- وعندما لا يكون لديك القوة العاملة المناسبة أو الخبراء المهرة للعمل على الأدوات وتبحث عن الحد الأدنى من منحنى التعلم
إذا كانت ردودك معاكسة لهذه السيناريوهات ، فيجب أن تركز على بناء أداتك.
اختيار أداة التعليق التوضيحي الصحيحة للبيانات
إذا كنت تقرأ هذا ، فإن هذه الأفكار تبدو مثيرة ، وبالتأكيد قولها أسهل من الفعل. إذن ، كيف يمكن للمرء أن يستفيد من العدد الكبير من أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات الموجودة بالفعل؟ لذا ، فإن الخطوة التالية هي النظر في العوامل المرتبطة باختيار أداة شرح البيانات الصحيحة.
على عكس ما كان عليه الحال قبل بضع سنوات، تطور السوق مع وجود عدد كبير من منصات تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم. تتمتع الشركات بالمزيد من الخيارات في اختيار واحد بناءً على احتياجاتها المميزة. ولكن كل أداة تأتي مع مجموعتها الخاصة من الإيجابيات والسلبيات. لاتخاذ قرار حكيم، لا بد من فصل الطريق الموضوعي عن المتطلبات الذاتية أيضًا. دعنا نلقي نظرة على بعض العوامل الحاسمة التي يجب أن تأخذها في الاعتبار في هذه العملية.
تحديد حالة الاستخدام الخاصة بك
لتحديد أداة شرح البيانات الصحيحة ، تحتاج إلى تحديد حالة الاستخدام الخاصة بك. يجب أن تدرك ما إذا كانت متطلباتك تتضمن نصًا أو صورة أو فيديو أو صوتًا أو مزيجًا من جميع أنواع البيانات. هناك أدوات قائمة بذاتها يمكنك شراؤها وهناك أدوات شاملة تسمح لك بتنفيذ إجراءات متنوعة على مجموعات البيانات.
الأدوات اليوم سهلة الاستخدام وتقدم لك خيارات من حيث مرافق التخزين (الشبكة ، المحلية أو السحابية) ، وتقنيات التعليقات التوضيحية (الصوت والصورة والأبعاد الثلاثية والمزيد) ومجموعة من الجوانب الأخرى. يمكنك اختيار أداة بناءً على متطلباتك المحددة.
وضع معايير ضبط الجودة
كما هو الحال مع العديد من أنواع الوظائف المختلفة ، يمكن للعديد من الأشخاص إجراء التعليقات التوضيحية على البيانات ووضع العلامات ولكنهم يقومون بذلك بدرجات مختلفة من النجاح. عندما تطلب خدمة ، فأنت لا تتحقق تلقائيًا من مستوى مراقبة الجودة. لهذا السبب تختلف النتائج.
لذا ، هل ترغب في نشر نموذج إجماع ، حيث يقدم المعلقون تعليقات على الجودة ويتم اتخاذ الإجراءات التصحيحية على الفور؟ أم تفضل مراجعة العينة أم المعايير الذهبية أم التقاطع على نماذج الاتحاد؟
ستضمن أفضل خطة شراء مراقبة الجودة منذ البداية من خلال وضع المعايير قبل الاتفاق على أي عقد نهائي. عند إنشاء هذا ، يجب ألا تغفل هوامش الخطأ أيضًا. لا يمكن تجنب التدخل اليدوي تمامًا لأن الأنظمة لا بد أن تنتج أخطاء بمعدلات تصل إلى 3٪. هذا يتطلب عملًا مقدمًا ، لكنه يستحق ذلك.
من سيقوم بتعليق بياناتك؟
يعتمد العامل الرئيسي التالي على من يعلق على بياناتك. هل تنوي أن يكون لديك فريق داخلي أم تفضل الاستعانة بمصادر خارجية؟ إذا كنت تقوم بالاستعانة بمصادر خارجية ، فهناك جوانب قانونية وإجراءات امتثال تحتاج إلى أخذها في الاعتبار بسبب مخاوف الخصوصية والسرية المرتبطة بالبيانات. وإذا كان لديك فريق داخلي ، فما مدى فعاليتهم في تعلم أداة جديدة؟ ما هو الوقت المستغرق لتسويق منتجك أو خدمتك؟ هل لديك مقاييس الجودة والفرق المناسبة للموافقة على النتائج؟
البائع Vs. مناظرة الشريك
مع هذا العامل ، يجب مراعاة جوانب مثل القدرة على الحفاظ على سرية بياناتك ونواياك ، ونية قبول التعليقات والعمل عليها ، وأن تكون استباقيًا من حيث طلبات البيانات ، والمرونة في العمليات والمزيد قبل أن تتصافح مع بائع أو شريك . لقد قمنا بتضمين المرونة لأن متطلبات التعليقات التوضيحية للبيانات ليست دائمًا خطية أو ثابتة. قد تتغير في المستقبل مع توسيع نطاق عملك بشكل أكبر. إذا كنت تتعامل حاليًا مع البيانات المستندة إلى النص فقط ، فقد ترغب في إضافة تعليق توضيحي لبيانات الصوت أو الفيديو أثناء القياس ويجب أن يكون دعمك جاهزًا لتوسيع آفاقه معك.
مشاركة البائع
إحدى طرق تقييم مشاركة البائعين هي الدعم الذي ستتلقاه. يجب أن تأخذ أي خطة شراء بعض الاعتبارات لهذا المكون. كيف سيبدو الدعم على الأرض؟ من سيكون أصحاب المصلحة والأشخاص الموجودين على جانبي المعادلة؟
هناك أيضًا مهام محددة يجب أن توضح ما هو (أو سيكون) مشاركة البائع. بالنسبة إلى شرح البيانات أو مشروع توسيم البيانات على وجه الخصوص ، هل سيقوم البائع بتوفير البيانات الأولية بشكل نشط أم لا؟ من الذي سيعمل كخبراء متخصصين ، ومن سيوظفهم إما موظفين أو مقاولين مستقلين؟
حالات استخدام العالم الحقيقي للتعليقات التوضيحية للبيانات في الذكاء الاصطناعي
يعد التعليق التوضيحي للبيانات أمرًا حيويًا في مختلف الصناعات ، مما يمكّنهم من تطوير نماذج أكثر دقة وكفاءة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الخاصة بالصناعة للتعليق التوضيحي للبيانات:
شرح بيانات الرعاية الصحية
يعد شرح البيانات للصور الطبية مفيدًا في تطوير أدوات تحليل الصور الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يقوم المعلقون بتسمية الصور الطبية (مثل الأشعة السينية وصور الرنين المغناطيسي) لميزات مثل الأورام أو الهياكل التشريحية المحددة، مما يمكّن الخوارزميات من اكتشاف الأمراض والتشوهات بدقة أكبر. على سبيل المثال، يعد شرح البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتدريب نماذج التعلم الآلي لتحديد الآفات السرطانية في أنظمة الكشف عن سرطان الجلد. بالإضافة إلى ذلك، يقوم شروح البيانات بتسمية السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) والملاحظات السريرية، مما يساعد في تطوير أنظمة رؤية الكمبيوتر لتشخيص الأمراض والتحليل الآلي للبيانات الطبية.
شرح بيانات البيع بالتجزئة
يتضمن التعليق التوضيحي لبيانات البيع بالتجزئة وضع علامات على صور المنتج وبيانات العملاء وبيانات المشاعر. يساعد هذا النوع من التعليقات التوضيحية في إنشاء نماذج AI / ML وتدريبها لفهم مشاعر العملاء والتوصية بالمنتجات وتحسين تجربة العميل الإجمالية.
شرح البيانات المالية
يستخدم القطاع المالي شرح البيانات للكشف عن الاحتيال وتحليل مشاعر المقالات الإخبارية المالية. يقوم المعلقون بتصنيف المعاملات أو المقالات الإخبارية على أنها احتيالية أو شرعية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تحديد الأنشطة المشبوهة تلقائيًا وتحديد اتجاهات السوق المحتملة. على سبيل المثال، تساعد التعليقات عالية الجودة المؤسسات المالية على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على الأنماط في المعاملات المالية واكتشاف الأنشطة الاحتيالية. علاوة على ذلك، يركز شرح البيانات المالية على شرح المستندات المالية والبيانات المعاملاتية، وهو أمر ضروري لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي تكشف عن الاحتيال، وتعالج قضايا الامتثال، وتبسط العمليات المالية الأخرى.
شرح توضيحي لبيانات السيارات
يتضمن شرح البيانات في صناعة السيارات وضع العلامات على البيانات من المركبات المستقلة ، مثل معلومات الكاميرا ومستشعر LiDAR. يساعد هذا التعليق التوضيحي في إنشاء نماذج لاكتشاف الكائنات في البيئة ومعالجة نقاط البيانات الهامة الأخرى لأنظمة المركبات المستقلة.
شرح البيانات الصناعية أو التصنيعية
إن شرح البيانات لأتمتة التصنيع يغذي تطوير الروبوتات الذكية والأنظمة الآلية في التصنيع. يقوم المعلقون بتسمية الصور أو بيانات المستشعر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مهام مثل اكتشاف الكائنات (تلتقط الروبوتات العناصر من المستودع) أو الكشف عن الحالات الشاذة (تحديد أعطال المعدات المحتملة بناءً على قراءات المستشعر). على سبيل المثال، يتيح شرح البيانات للروبوتات التعرف على كائنات محددة وفهمها على خط الإنتاج، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والأتمتة. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام التعليقات التوضيحية للبيانات الصناعية لتعليق البيانات من التطبيقات الصناعية المختلفة، بما في ذلك صور التصنيع وبيانات الصيانة وبيانات السلامة ومعلومات مراقبة الجودة. يساعد هذا النوع من التعليقات التوضيحية للبيانات في إنشاء نماذج قادرة على اكتشاف الحالات الشاذة في عمليات الإنتاج وضمان سلامة العمال.
شرح بيانات التجارة الإلكترونية
إضافة تعليقات توضيحية لصور المنتج ومراجعات المستخدمين للحصول على توصيات مخصصة وتحليل المشاعر.
ما هي أفضل الممارسات للتعليق التوضيحي للبيانات؟
لضمان نجاح مشروعاتك الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، من الضروري اتباع أفضل الممارسات للتعليق التوضيحي للبيانات. يمكن أن تساعد هذه الممارسات في تحسين دقة واتساق بياناتك المشروحة:
- اختر بنية البيانات المناسبة: أنشئ تسميات بيانات محددة بما يكفي لتكون مفيدة ولكن عامة بما يكفي لالتقاط جميع الاختلافات الممكنة في مجموعات البيانات.
- قدم تعليمات واضحة: تطوير إرشادات شرح البيانات التفصيلية وسهلة الفهم وأفضل الممارسات لضمان اتساق البيانات ودقتها عبر مختلف المعلقين.
- تحسين عبء عمل التعليقات التوضيحية: نظرًا لأن التعليقات التوضيحية قد تكون مكلفة ، ففكر في بدائل ميسورة التكلفة ، مثل العمل مع خدمات جمع البيانات التي تقدم مجموعات بيانات معدة مسبقًا.
- اجمع المزيد من البيانات عند الضرورة: لمنع معاناة جودة نماذج التعلم الآلي ، تعاون مع شركات جمع البيانات لجمع المزيد من البيانات إذا لزم الأمر.
- التعهيد أو التعهيد الجماعي: عندما تصبح متطلبات التعليقات التوضيحية للبيانات كبيرة جدًا وتستغرق وقتًا طويلاً للموارد الداخلية ، ففكر في الاستعانة بمصادر خارجية أو التعهيد الجماعي.
- اجمع بين جهود الإنسان والآلة: استخدم نهج الإنسان في الحلقة مع برنامج التعليقات التوضيحية للبيانات لمساعدة المعلقين على التركيز على أكثر الحالات تحديًا وزيادة تنوع مجموعة بيانات التدريب.
- إعطاء الأولوية للجودة: اختبر بانتظام التعليقات التوضيحية لبياناتك لأغراض ضمان الجودة. شجع العديد من المعلقين التوضيحيين على مراجعة عمل بعضهم البعض من أجل الدقة والاتساق في تصنيف مجموعات البيانات.
- ضمان الامتثال: عند كتابة تعليقات توضيحية على مجموعات البيانات الحساسة ، مثل الصور التي تحتوي على أشخاص أو سجلات صحية ، يجب مراعاة الخصوصية والقضايا الأخلاقية بعناية. قد يؤدي عدم الامتثال للقواعد المحلية إلى الإضرار بسمعة شركتك.
يمكن أن يساعدك الالتزام بأفضل ممارسات التعليقات التوضيحية على البيانات في ضمان تسمية مجموعات البيانات الخاصة بك بدقة ، وإمكانية الوصول إليها لعلماء البيانات ، وجاهزة لدعم مشاريعك القائمة على البيانات.
دراسات الحالة / قصص النجاح
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لدراسات الحالة التي تتناول كيفية عمل التعليقات التوضيحية للبيانات وتصنيف البيانات على أرض الواقع. في Shaip ، نحرص على توفير أعلى مستويات الجودة والنتائج المتفوقة في شرح البيانات وتصنيف البيانات. الكثير من المناقشة أعلاه حول الإنجازات القياسية لـ ستارفيل يكشف شرح البيانات ووضع العلامات عليها عن كيفية تعاملنا مع كل مشروع، وما نقدمه للشركات وأصحاب المصلحة الذين نعمل معهم.
في أحد مشاريعنا الأخيرة لترخيص البيانات السريرية، قمنا بمعالجة أكثر من 6,000 ساعة من الصوت، وإزالة جميع المعلومات الصحية المحمية بعناية لضمان استيفاء المحتوى لمعايير HIPAA. بعد إزالة هوية البيانات، أصبحت جاهزة للاستخدام لتدريب نماذج التعرف على الكلام في الرعاية الصحية.
في مشاريع مثل هذه، يكمن التحدي الحقيقي في تلبية المعايير الصارمة وتحقيق المعالم الرئيسية. نبدأ ببيانات صوتية خام، مما يعني أن هناك تركيزًا كبيرًا على إزالة هوية جميع الأطراف المشاركة. على سبيل المثال، عندما نستخدم تحليل التعرف على الكيانات المسماة (NER)، فإن هدفنا ليس فقط إخفاء هوية المعلومات، بل أيضًا التأكد من شرحها بشكل صحيح للنماذج.
دراسة حالة أخرى تبرز هي دراسة ضخمة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للمحادثة مشروع عملنا فيه مع 3,000 لغوي على مدار 14 أسبوعًا. والنتيجة؟ أنتجنا بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بـ 27 لغة مختلفة، مما ساعد في تطوير مساعدين رقميين متعددي اللغات يمكنهم التواصل مع الأشخاص بلغاتهم الأصلية.
لقد أكد هذا المشروع حقًا على أهمية تعيين الأشخاص المناسبين في المكان المناسب. ومع وجود فريق كبير من الخبراء في هذا المجال ومشغلي البيانات، كان الحفاظ على كل شيء منظمًا ومبسطًا أمرًا بالغ الأهمية لتلبية الموعد النهائي. وبفضل نهجنا، تمكنا من إكمال المشروع قبل الموعد المحدد في الصناعة.
في مثال آخر، احتاج أحد عملائنا في مجال الرعاية الصحية إلى صور طبية عالية الجودة مع شرح توضيحي لأداة تشخيصية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الاستفادة من خبرة شايب العميقة في الشرح التوضيحي، تمكن العميل من تحسين دقة نموذجه بنسبة 25%، مما أدى إلى تشخيصات أسرع وأكثر موثوقية.
لقد قمنا أيضًا بالكثير من العمل في مجالات مثل تدريب الروبوتات وشرح النصوص للتعلم الآلي. وحتى عند العمل بالنصوص، تظل قوانين الخصوصية سارية، لذا فإن إزالة هوية المعلومات الحساسة وفرز البيانات الخام أمر بالغ الأهمية.
عبر كل هذه الأنواع المختلفة من البيانات - سواء كانت صوتية أو نصية أو صورًا - نجح فريقنا في Shaip باستمرار في تقديم النتائج من خلال تطبيق نفس الأساليب والمبادئ المثبتة لضمان النجاح في كل مرة.
في المخص:
نعتقد بصدق أن هذا الدليل كان حيلة بالنسبة لك وأن لديك إجابات على معظم أسئلتك. ومع ذلك ، إذا كنت لا تزال غير مقتنع بمورد موثوق به ، فلا داعي لمزيد من البحث.
نحن ، في Shaip ، شركة رائدة في تقديم التعليقات التوضيحية للبيانات. لدينا خبراء في هذا المجال يفهمون البيانات والاهتمامات المرتبطة بها بشكل لا مثيل له. يمكن أن نكون شركاءك المثاليين لأننا نوفر كفاءات مثل الالتزام والسرية والمرونة والملكية لكل مشروع أو تعاون.
لذا، بغض النظر عن نوع البيانات التي تنوي الحصول على تعليقات دقيقة لها، يمكنك أن تجد فريقًا مخضرمًا في شركتنا لتلبية متطلباتك وأهدافك. احصل على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك المحسنة للتعلم معنا.
دعنا نتحدث
الأسئلة الأكثر شيوعًا (FAQ)
التعليقات التوضيحية للبيانات أو تسمية البيانات هي العملية التي تجعل البيانات التي تحتوي على كائنات محددة يمكن التعرف عليها بواسطة الأجهزة وذلك للتنبؤ بالنتيجة. يعمل وضع علامات على الكائنات أو نسخها أو معالجتها داخل النصوص والصور والمسح الضوئي وما إلى ذلك على تمكين الخوارزميات من تفسير البيانات المصنفة والحصول على تدريب لحل حالات العمل الحقيقية بمفردها دون تدخل بشري.
في التعلم الآلي (سواء الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف) ، تقوم البيانات المصنفة أو المشروحة بوضع علامات أو نسخ أو معالجة الميزات التي تريد أن تفهمها نماذج التعلم الآلي الخاصة بك وتتعرف عليها من أجل حل تحديات العالم الحقيقي.
المعلق التوضيحي للبيانات هو شخص يعمل بلا كلل لإثراء البيانات حتى يمكن التعرف عليها بواسطة الآلات. قد يتضمن واحدًا من الخطوات التالية أو كلها (وفقًا لحالة الاستخدام المطروحة والمتطلبات): تنظيف البيانات ، وكتابة البيانات ، وتوسيم البيانات أو التعليقات التوضيحية على البيانات ، وضمان الجودة ، وما إلى ذلك.
الأدوات أو الأنظمة الأساسية (القائمة على السحابة أو في مكان العمل) التي تُستخدم لتسمية البيانات عالية الجودة أو التعليق عليها (مثل النص والصوت والصورة والفيديو) باستخدام البيانات الوصفية للتعلم الآلي تسمى أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات.
الأدوات أو الأنظمة الأساسية (القائمة على السحابة أو في مكان العمل) التي تُستخدم لتسمية الصور المتحركة أو التعليق عليها إطارًا بإطار من مقطع فيديو لإنشاء بيانات تدريب عالية الجودة للتعلم الآلي.
الأدوات أو الأنظمة الأساسية (القائمة على السحابة أو في مكان العمل) التي تُستخدم لتسمية النص أو التعليق عليه من المراجعات ، والصحف ، ووصفة الطبيب ، والسجلات الصحية الإلكترونية ، والميزانيات العمومية ، وما إلى ذلك لإنشاء بيانات تدريب عالية الجودة للتعلم الآلي. يمكن أيضًا تسمية هذه العملية بالوسم أو الوسم أو النسخ أو المعالجة.