شرح البيانات ووسم البيانات
دليل المشترين النهائي لعام 2022
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 قليلة من الجوانب الصعبة لمشروعك. تعد مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جيدة مثل البيانات التي تستخدمها لتدريبها - 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
خارطة طريق وجدول زمني لكل مبادرة من مبادرات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بهم.
اقرأ دليل مشتري البيانات التوضيحية / الملصقات ، أو قم بتنزيل نسخة PDF
المُقدّمة
سيكون هذا الدليل مفيدًا للغاية لأولئك المشترين وصناع القرار الذين بدأوا في تحويل أفكارهم نحو الصواميل والمسامير في مصادر البيانات وتنفيذ البيانات لكل من الشبكات العصبية وأنواع أخرى من عمليات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
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.
هيا بنا نبدأ.
لأولئك منكم الذين يتصفحون المقالة ، إليك بعض الوجبات السريعة التي ستجدها في الدليل:
- افهم ما هو التعليق التوضيحي للبيانات
- تعرف على الأنواع المختلفة لعمليات شرح البيانات
- تعرف على مزايا تنفيذ عملية التعليقات التوضيحية على البيانات
- احصل على الوضوح بشأن ما إذا كان عليك الذهاب إلى تصنيف البيانات داخل الشركة أو الاستعانة بمصادر خارجية
- رؤى حول اختيار التعليق التوضيحي الصحيح للبيانات أيضًا
من هو هذا الدليل؟
هذا الدليل الشامل مخصص لـ:
- كلكم رواد الأعمال ورجال الأعمال المنفردين الذين يتعاملون مع كمية هائلة من البيانات بانتظام
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو المتخصصون الذين بدأوا في تقنيات تحسين العمليات
- مديرو المشاريع الذين يعتزمون تنفيذ وقت أسرع للتسويق لوحدات الذكاء الاصطناعي أو المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي
- وهواة التكنولوجيا الذين يرغبون في الدخول في تفاصيل الطبقات المشاركة في عمليات الذكاء الاصطناعي.
ما هو التعلم الآلي؟
لقد تحدثنا عن كيفية شرح البيانات أو تسمية البيانات يدعم التعلم الآلي وأنه يتكون من وضع علامات أو تحديد المكونات. ولكن بالنسبة للتعلم العميق والتعلم الآلي نفسه: الفرضية الأساسية للتعلم الآلي هي أن أنظمة وبرامج الكمبيوتر يمكنها تحسين مخرجاتها بطرق تشبه العمليات الإدراكية البشرية ، دون مساعدة بشرية مباشرة أو تدخل ، لإعطائنا رؤى. بمعنى آخر ، تصبح آلات للتعلم الذاتي ، مثل الإنسان ، تصبح أفضل في وظيفتها مع مزيد من الممارسة. يتم اكتساب هذه "الممارسة" من تحليل وتفسير المزيد من بيانات التدريب (وأفضل).
أحد المفاهيم الأساسية في التعلم الآلي هو الشبكة العصبية ، حيث يتم تعيين الخلايا العصبية الرقمية الفردية معًا في طبقات. ترسل الشبكة العصبية إشارات عبر تلك الطبقات ، مثل عمل الدماغ البشري الفعلي ، للحصول على النتائج.
يختلف شكل هذا في المجال على أساس كل حالة على حدة ، لكن العناصر الأساسية تنطبق. واحد من هؤلاء هو الحاجة إلى التعلم المصنف والإشراف.
تأتي هذه البيانات المصنفة عادةً في شكل مجموعات التدريب والاختبار التي ستوجه برنامج التعلم الآلي نحو النتائج المستقبلية مع إضافة مدخلات البيانات المستقبلية. بمعنى آخر ، عندما يكون لديك اختبار جيد وإعداد بيانات تدريب ، يكون الجهاز قادرًا على تفسير وفرز بيانات الإنتاج الواردة الجديدة بطرق أفضل وأكثر كفاءة.
وبهذا المعنى ، فإن تحسين هذا التعلم الآلي هو بحث عن الجودة وطريقة لحل "مشكلة تعلم القيمة" - مشكلة كيف يمكن للآلات أن تتعلم التفكير بمفردها وترتيب النتائج حسب الأولوية بأقل قدر ممكن من المساعدة البشرية.
عند تطوير أفضل البرامج الحالية ، فإن مفتاح التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة هو البيانات "النظيفة". تدعم مجموعات بيانات الاختبار والتدريب المصممة جيدًا والموضحة النتائج التي يحتاجها المهندسون من ML الناجح.
ما هو شرح البيانات؟
كما ذكرنا سابقًا ، ما يقرب من 95٪ من البيانات التي تم إنشاؤها غير منظمة. بكلمات بسيطة ، يمكن أن تكون البيانات غير المهيكلة في كل مكان ولا يتم تعريفها بشكل صحيح. إذا كنت تقوم ببناء نموذج ذكاء اصطناعي ، فأنت بحاجة إلى تغذية المعلومات إلى خوارزمية حتى تتمكن من معالجة وتسليم المخرجات والاستنتاجات.
يمكن أن تحدث هذه العملية فقط عندما تفهم الخوارزمية البيانات التي يتم تغذيتها لها وتصنفها.
وتسمى عملية إسناد البيانات أو تمييزها أو تصنيفها باسم شرح البيانات. للتلخيص ، فإن وضع العلامات على البيانات والتعليقات التوضيحية على البيانات هو كل شيء عن وضع العلامات أو وضع علامات على المعلومات / البيانات الوصفية ذات الصلة في مجموعة البيانات للسماح للآلات بفهم ماهيتها. يمكن أن تكون مجموعة البيانات بأي شكل ، على سبيل المثال ، صورة أو ملف صوتي أو مقطع فيديو أو حتى نص. عندما نقوم بتسمية العناصر في البيانات ، فإن نماذج ML تدرك بدقة ما ستقوم بمعالجته والاحتفاظ بهذه المعلومات لمعالجة المعلومات الأحدث التي بنيت على المعرفة الحالية لاتخاذ قرارات في الوقت المناسب.
مع شرح البيانات ، سيعرف نموذج AI ما إذا كانت البيانات التي يتلقاها هي صوت أو فيديو أو نص أو رسومات أو مزيج من التنسيقات. اعتمادًا على وظائفه والمعلمات المخصصة له ، سيقوم النموذج بعد ذلك بتصنيف البيانات والمضي قدمًا في تنفيذ مهامه.
التعليق التوضيحي للبيانات أمر لا مفر منه لأن نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحتاج إلى التدريب باستمرار لتصبح أكثر كفاءة وفعالية في تقديم المخرجات المطلوبة. في التعلم الخاضع للإشراف ، تصبح العملية أكثر أهمية لأنه كلما زادت البيانات المشروحة التي يتم تغذيتها للنموذج ، كلما أسرع في تدريب نفسه على التعلم بشكل مستقل.
على سبيل المثال ، إذا كان علينا التحدث عن السيارات ذاتية القيادة ، والتي تعتمد بشكل كامل على البيانات الناتجة عن مكوناتها التقنية المتنوعة مثل رؤية الكمبيوترو NLP (معالجة اللغة الطبيعية) وأجهزة الاستشعار والمزيد ، شرح البيانات هو ما يدفع الخوارزميات لاتخاذ قرارات قيادة دقيقة كل ثانية. في غياب هذه العملية ، لن يفهم النموذج ما إذا كانت عقبة الاقتراب هي سيارة أخرى ، أو مشاة ، أو حيوان ، أو حاجز طريق. يؤدي هذا فقط إلى نتيجة غير مرغوب فيها وفشل نموذج الذكاء الاصطناعي.
عند تنفيذ شرح البيانات ، يتم تدريب نماذجك بدقة. لذلك ، بغض النظر عما إذا كنت تنشر النموذج لروبوتات الدردشة أو التعرف على الكلام أو التشغيل الآلي أو العمليات الأخرى ، فستحصل على أفضل النتائج ونموذج مضمون.
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؟
هذا كله بسبب شرح البيانات. عندما لا تزال وحدة التعلم الآلي قيد التطوير ، يتم تغذيتها بأحجام كبيرة بعد كميات من بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لجعلها أفضل في اتخاذ القرارات وتحديد العناصر أو العناصر.
يمكن للوحدات أن تفرق بين قطة وكلب أو اسم وصفة أو طريق من رصيف فقط من خلال عملية شرح البيانات. بدون تعليق توضيحي للبيانات ، ستكون كل صورة هي نفسها بالنسبة للآلات حيث ليس لديهم أي معلومات أو معرفة متأصلة حول أي شيء في العالم.
التعليقات التوضيحية للبيانات مطلوبة لجعل الأنظمة تقدم نتائج دقيقة ، وتساعد الوحدات النمطية على تحديد العناصر لتدريب رؤية الكمبيوتر والكلام ونماذج التعرف. أي نموذج أو نظام يحتوي على نظام صنع قرار يحركه الجهاز في نقطة ارتكاز ، يلزم شرح البيانات لضمان دقة القرارات وذات الصلة.
شرح البيانات مقابل وضع العلامات على البيانات
يوجد فرق رفيع للغاية بين التعليق التوضيحي للبيانات وتسمية البيانات ، باستثناء نمط ونوع علامات المحتوى المستخدمة. ومن ثم في كثير من الأحيان تم استخدامها بالتبادل لإنشاء مجموعات بيانات تدريب تعلم الآلة اعتمادًا على نموذج الذكاء الاصطناعي وعملية تدريب الخوارزميات.
| شرح البيانات | وسم البيانات |
|---|---|
| التعليقات التوضيحية على البيانات هي التقنية التي من خلالها نقوم بتسمية البيانات لجعل الكائنات تتعرف عليها الآلات | يدور تصنيف البيانات حول إضافة المزيد من المعلومات / البيانات الوصفية إلى البيانات المختلفة أنواع (نصوص ، صوت ، صورة وفيديو) لتدريب نماذج ML |
| البيانات المشروحة هي المطلب الأساسي لتدريب نماذج ML | يدور وضع العلامات حول تحديد الميزات ذات الصلة في مجموعة البيانات |
| الشرح يساعد في التعرف على البيانات ذات الصلة | يساعد وضع العلامات في التعرف على الأنماط لتدريب الخوارزميات |
صعود شرح البيانات وتصنيف البيانات
إن أبسط طريقة لشرح حالات استخدام التعليقات التوضيحية للبيانات وتصنيف البيانات هي أولاً مناقشة التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
بشكل عام ، في تعلم الآلة الخاضعة للإشراف، يقوم البشر بتوفير "البيانات المصنفة" والتي تمنح خوارزمية التعلم الآلي السبق ؛ شيء ما. قام البشر بتمييز وحدات البيانات باستخدام أدوات أو منصات مختلفة مثل ShaipCloud حتى تتمكن خوارزمية التعلم الآلي من تطبيق أي عمل يجب القيام به ، مع العلم بالفعل بشيء عن البيانات التي تواجهها.
على النقيض من ذلك، تعلم البيانات غير الخاضعة للرقابة تتضمن البرامج التي يتعين على الآلات فيها تحديد نقاط البيانات بشكل أو بآخر بمفردها.
استخدام طريقة مبسطة لفهم هذا هو استخدام مثال "سلة فواكه". افترض أن لديك هدفًا لفرز التفاح والموز والعنب في نتائج منطقية باستخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي.
باستخدام البيانات المصنفة والنتائج التي تم تحديدها بالفعل على أنها تفاح وموز وعنب ، كل ما على البرنامج فعله هو التمييز بين عناصر الاختبار المصنفة لتصنيف النتائج بشكل صحيح.
ومع ذلك ، مع التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف - حيث لا توجد تسمية للبيانات - سيتعين على الآلة تحديد التفاح والعنب والموز من خلال معاييرها المرئية - على سبيل المثال ، فرز الكائنات الحمراء والمستديرة من الأصفر والأشياء الطويلة أو الخضراء المتجمعة.
العيب الرئيسي للتعلم غير الخاضع للإشراف هو أن الخوارزمية ، من نواحٍ عديدة ، تعمل بشكل أعمى. نعم ، يمكن أن تخلق نتائج - ولكن فقط من خلال تطوير خوارزمية أكثر قوة وموارد تقنية. كل هذا يعني المزيد من الدولارات للتنمية والموارد الأولية - مما يزيد من مستويات عدم اليقين. هذا هو السبب في أن نماذج التعلم الخاضعة للإشراف ، والتعليقات التوضيحية للبيانات والتسميات التي تأتي معها ، ذات قيمة كبيرة في بناء أي نوع من مشاريع ML. في كثير من الأحيان ، تأتي مشاريع التعلم الخاضعة للإشراف بتكاليف تطوير أولية أقل ودقة أكبر بكثير.
في هذا السياق ، من السهل أن نرى كيف يمكن للتعليقات التوضيحية للبيانات وتسمية البيانات أن تزيد بشكل كبير من قدرة برنامج AI أو ML مع تقليل الوقت اللازم للتسويق والتكلفة الإجمالية للملكية في نفس الوقت.
الآن بعد أن أثبتنا أن هذا النوع من تطبيق البحث والتنفيذ مهمان ومطلوب على حد سواء ، دعونا نلقي نظرة على اللاعبين.
مرة أخرى ، يبدأ مع الأشخاص الذين تم تصميم هذا الدليل للمساعدة - المشترين وصانعي القرار الذين يعملون كإستراتيجيين أو مبتكرين لخطة منظمة العفو الدولية للذكاء الاصطناعي. ثم يمتد ليشمل علماء البيانات ومهندسي البيانات الذين سيعملون مباشرة مع الخوارزميات والبيانات ، ومراقبة ومراقبة ، في بعض الحالات ، مخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. هذا هو المكان الذي يلعب فيه الدور الحيوي "للإنسان في الحلقة".
الإنسان في الحلقة (HITL) هي طريقة عامة لمعالجة أهمية الرقابة البشرية في عمليات الذكاء الاصطناعي. هذا المفهوم وثيق الصلة بملصقات البيانات على عدد من الجبهات - أولاً وقبل كل شيء ، يمكن اعتبار تسمية البيانات نفسها بمثابة تنفيذ لـ HITL.
ما هي أداة تسمية البيانات / التعليق التوضيحي؟
بعبارات بسيطة ، إنها منصة أو بوابة تتيح للمتخصصين والخبراء التعليق على مجموعات البيانات من جميع الأنواع أو وضع علامة عليها أو تسميتها. إنه جسر أو وسيط بين البيانات الأولية والنتائج التي ستنتجها وحدات التعلم الآلي في النهاية.
تُعد أداة تصنيف البيانات حلاً محليًا أو قائمًا على السحابة يعلق على بيانات التدريب عالية الجودة لنماذج التعلم الآلي. بينما تعتمد العديد من الشركات على مورِّد خارجي للقيام بتعليقات توضيحية معقدة ، لا تزال بعض المؤسسات تمتلك أدواتها الخاصة إما المصممة خصيصًا أو التي تعتمد على أدوات مجانية أو أدوات مفتوحة المصدر متوفرة في السوق. عادةً ما يتم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع أنواع معينة من البيانات ، مثل الصور والفيديو والنصوص والصوت وما إلى ذلك. توفر الأدوات ميزات أو خيارات مثل المربعات المحيطة أو المضلعات لمعلقين البيانات لتسمية الصور. يمكنهم فقط تحديد الخيار وأداء مهامهم المحددة.
التغلب على التحديات الرئيسية في عمل البيانات
هناك عدد من التحديات الرئيسية التي يجب تقييمها في تطوير أو الحصول على شرح البيانات وخدمات وضع العلامات ستوفر أعلى جودة من مخرجات نماذج التعلم الآلي (ML).
تتعلق بعض التحديات بجلب التحليل الصحيح للبيانات التي تقوم بتسميتها (مثل المستندات النصية أو الملفات الصوتية أو الصور أو الفيديو). في جميع الحالات ، ستكون أفضل الحلول قادرة على التوصل إلى تفسيرات محددة وموجهة ، ووضع العلامات ، والنسخ.
هنا حيث يجب أن تكون الخوارزميات قوية وتستهدف المهمة التي تقوم بها. ولكن هذا ليس سوى الأساس لبعض الاعتبارات الأكثر تقنية في تطوير خدمات أفضل لوضع العلامات على بيانات البرمجة اللغوية العصبية.
على مستوى أوسع ، فإن أفضل تصنيف للبيانات للتعلم الآلي يتعلق أكثر بجودة المشاركة البشرية. يتعلق الأمر بإدارة سير العمل والتأهيل للعمال البشريين من جميع الأنواع - والتأكد من أن الشخص المناسب مؤهل ويقوم بالوظيفة المناسبة.
هناك تحد في الحصول على الموهبة المناسبة والتفويض المناسب للتعامل مع حالة استخدام معينة للتعلم الآلي ، كما سنتحدث عنها لاحقًا.
يجب وضع كلا المعيارين الأساسيين الأساسيين موضع التنفيذ للحصول على شرح توضيحي فعال للبيانات ودعم توسيم البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة.
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.
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.
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 مفاهيم مثل التعريب وطمس الحركة وتتبع الكائن يمكن تنفيذها في الأنظمة.
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.
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 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 و 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.
3 خطوات أساسية في تسمية البيانات وعملية شرح البيانات
قد يكون من المفيد في بعض الأحيان التحدث عن عمليات التدريج التي تحدث في مشروع شرح البيانات ووضع العلامات المعقدة.
• المرحلة الأولى هو الاستحواذ. هنا حيث تقوم الشركات بجمع البيانات وتجميعها. تتضمن هذه المرحلة عادةً الاضطرار إلى الحصول على الخبرة في الموضوع ، إما من المشغلين البشريين أو من خلال عقد ترخيص البيانات.
• ثان والخطوة المركزية في العملية تتضمن التوسيم الفعلي والتعليق التوضيحي.
هذه الخطوة هي المكان الذي سيحدث فيه NER ، وتحليل المشاعر والنية كما تحدثنا سابقًا في الكتاب.
هذه هي الصواميل والمسامير لوضع العلامات والتسميات الدقيقة على البيانات لاستخدامها في مشاريع التعلم الآلي التي تنجح في تحقيق الأهداف والغايات المحددة لها.
بعد أن يتم تمييز البيانات أو تصنيفها أو تعليقها بشكل كافٍ ، يتم إرسال البيانات إلى ملف المرحلة الثالثة والأخيرة من العملية ، وهي النشر أو الإنتاج.
هناك شيء واحد يجب مراعاته بشأن مرحلة التطبيق وهو الحاجة إلى الامتثال. هذه هي المرحلة التي قد تصبح فيها مشكلات الخصوصية مشكلة. سواء كانت HIPAA أو GDPR أو إرشادات محلية أو فدرالية أخرى ، قد تكون البيانات قيد التشغيل بيانات حساسة ويجب التحكم فيها.
مع الانتباه إلى كل هذه العوامل ، يمكن أن تكون هذه العملية المكونة من ثلاث خطوات فعالة بشكل فريد في تطوير النتائج لأصحاب المصلحة التجاريين.
عملية شرح البيانات
ميزات أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات وتصنيف 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 التعليقات التوضيحية للبيانات التي تنوي استخدامها مجموعات البيانات المتوفرة لديك وتتيح لك استيرادها إلى البرنامج من أجل وضع العلامات. لذلك ، تعد إدارة مجموعات البيانات الخاصة بك هي الميزة الأساسية التي توفرها أدوات الميزات. تقدم الحلول المعاصرة ميزات تتيح لك استيراد كميات كبيرة من البيانات بسلاسة ، مما يتيح 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 ما تم تصميم أو تصميم أداة التعليقات التوضيحية للبيانات. يجب أن توفر لك الأداة القوية مجموعة من تقنيات التعليقات التوضيحية لمجموعات البيانات من جميع الأنواع. هذا ما لم تكن تقوم بتطوير حل مخصص لاحتياجاتك. يجب أن تسمح لك أداتك بوضع تعليقات توضيحية على الفيديو أو الصور من رؤية الكمبيوتر أو الصوت أو النص من البرمجة اللغوية العصبية والنسخ والمزيد. لمزيد من التنقية ، يجب أن تكون هناك خيارات لاستخدام المربعات المحيطة ، والتجزئة الدلالية ، والمكعبات ، والاستيفاء ، وتحليل المشاعر ، وأجزاء الكلام ، وحل المرجع والمزيد.
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.
بصرف النظر عن هذه المعايير والبروتوكولات الأمنية يجب الوفاء بها والامتثال لها.
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.
تحليل مزايا شرح البيانات
عندما تكون العملية معقدة ومحددة ، يجب أن تكون هناك مجموعة محددة من المزايا التي يمكن للمستخدمين أو المحترفين تجربتها. بصرف النظر عن حقيقة أن شرح البيانات يحسن عملية التدريب لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإنه يوفر أيضًا مزايا متنوعة. دعونا نستكشف ما هم عليه.
تجربة مستخدم غامرة أكثر
الغرض الأساسي من نماذج الذكاء الاصطناعي هو تقديم تجربة نهائية للمستخدمين وجعل حياتهم بسيطة. لقد ظهرت أفكار مثل روبوتات المحادثة والأتمتة ومحركات البحث والمزيد لنفس الغرض. من خلال التعليقات التوضيحية للبيانات ، يحصل المستخدمون على تجربة سلسة عبر الإنترنت حيث يتم حل تعارضاتهم ، ويتم تلبية استعلامات البحث بالنتائج ذات الصلة ويتم تنفيذ الأوامر والمهام بسهولة.
جعلوا اختبار تورينج قابلاً للتصدع
اقترح آلان تورينج اختبار تورينج لآلات التفكير. عندما يكسر النظام الاختبار ، يُقال إنه على قدم المساواة مع العقل البشري ، حيث لن يتمكن الشخص الموجود على الجانب الآخر من الجهاز من معرفة ما إذا كان يتفاعل مع إنسان آخر أو آلة. اليوم ، نحن جميعًا على بعد خطوة من كسر اختبار تورينج بسبب تقنيات وسم البيانات. يتم دعم روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية من خلال نماذج التعليقات التوضيحية الفائقة التي تعيد بسلاسة إنشاء المحادثات التي يمكن للمرء أن يجريها مع البشر. إذا لاحظت ، فإن المساعدين الافتراضيين مثل Siri لم يصبحوا أكثر ذكاءً فحسب ، بل أصبحوا أكثر غرابة أيضًا.
تجعل النتائج أكثر فعالية
يمكن فهم تأثير نماذج الذكاء الاصطناعي من كفاءة النتائج التي تقدمها. عندما يتم شرح البيانات ووضع علامات عليها بشكل مثالي ، لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تخطئ وستنتج ببساطة مخرجات هي الأكثر فعالية ودقة. في الواقع ، سيتم تدريبهم إلى حد أن نتائجهم ستكون ديناميكية مع استجابات متفاوتة وفقًا للمواقف والسيناريوهات الفريدة.
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.
كم ميزانيتك؟
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
يمكن أن يكون البائعون مفيدون للغاية عندما يتعلق الأمر بخصوصية البيانات والتعامل الصحيح مع البيانات الحساسة. يتضمن أحد أنواع حالات الاستخدام هذه مستشفى أو شركة ذات صلة بالرعاية الصحية ترغب في الاستفادة من قوة التعلم الآلي دون تعريض امتثالها لقواعد HIPAA وقواعد خصوصية البيانات الأخرى للخطر. حتى خارج المجال الطبي ، تعمل قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية على تشديد الرقابة على مجموعات البيانات ، وتتطلب مزيدًا من اليقظة من جانب أصحاب المصلحة من الشركات.
القوى العاملة
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 ، يمكن أن يكون دعم المورد خيارًا أكبر لمشروع أصغر ، أو لمراحل مشروع أصغر. عندما يتم التحكم في التكاليف ، يمكن للشركة الاستفادة من الاستعانة بمصادر خارجية لجعل شرح البيانات أو مشاريع توسيم البيانات 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
تتضمن بعض بدائل الدعم الكامل للبائعين استخدام برامج مفتوحة المصدر ، أو حتى برامج مجانية ، لإجراء تعليقات توضيحية على البيانات أو مشاريع وضع العلامات. يوجد هنا نوع من الحل الوسط حيث لا تنشئ الشركات كل شيء من الصفر ، ولكن أيضًا تتجنب الاعتماد بشكل كبير على البائعين التجاريين.
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 | اشتري |
|---|---|
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.
عوامل يجب مراعاتها أثناء اختيار أداة التعليقات التوضيحية 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 السنوات القليلة الماضية ، تطور السوق باستخدام الكثير من أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات في الممارسة اليوم. لدى الشركات المزيد من الخيارات في اختيار واحد بناءً على احتياجاتهم المميزة. لكن كل أداة تأتي مع مجموعتها الخاصة من الإيجابيات والسلبيات. لاتخاذ قرار حكيم ، يجب اتخاذ مسار موضوعي بصرف النظر عن المتطلبات الشخصية 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
هذا عامل حاسم يجب مراعاته لأن الغرض من نماذج الذكاء الاصطناعي وكفاءتها يعتمدان على معايير الجودة التي تضعها. مثل التدقيق ، تحتاج إلى إجراء فحوصات جودة البيانات التي تغذيها والنتائج التي تم الحصول عليها لفهم ما إذا كان يتم تدريب النماذج الخاصة بك بالطريقة الصحيحة وللأغراض الصحيحة. ومع ذلك ، فإن السؤال هو كيف تنوي وضع معايير 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
شرح البيانات هو عملية تعاونية. إنها تنطوي على التبعيات والتعقيدات مثل إمكانية التشغيل البيني. هذا يعني أن فرقًا معينة تعمل دائمًا جنبًا إلى جنب مع بعضها البعض ويمكن أن يكون أحد الفرق هو البائع. لهذا السبب فإن البائع أو الشريك الذي تختاره لا يقل أهمية عن الأداة التي تستخدمها لتصنيف البيانات.
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 الاستخدام الرئيسية
لماذا تقوم الشركات بهذه الأنواع من مشاريع التعليقات التوضيحية للبيانات وتسمية البيانات؟
حالات الاستخدام كثيرة ، لكن بعض الحالات الشائعة توضح كيف تساعد هذه الأنظمة الشركات على تحقيق الأهداف والغايات.
على سبيل المثال ، تتضمن بعض حالات الاستخدام محاولة تدريب المساعدين الرقميين أو أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية. حقًا ، يمكن أن تكون نفس أنواع الموارد مفيدة في أي موقف يتفاعل فيه كيان ذكاء اصطناعي مع إنسان. كلما زاد عدد التعليقات التوضيحية للبيانات وتسمية البيانات التي ساهمت في بيانات الاختبار المستهدفة وبيانات التدريب ، كان عمل هذه العلاقات أفضل بشكل عام.
هناك حالة استخدام رئيسية أخرى للتعليق التوضيحي للبيانات وتوسيم البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بالصناعة. يمكنك تسمية بعض هذه الأنواع من المشاريع بالذكاء الاصطناعي "الموجهة نحو البحث" ، حيث يكون البعض الآخر أكثر تشغيليًا أو إجرائيًا. تعتبر الرعاية الصحية أحد القطاعات الرئيسية لهذا الجهد كثيف البيانات. مع وضع ذلك في الاعتبار ، على الرغم من ذلك ، فإن الصناعات الأخرى مثل التمويل أو المستشفيات أو التصنيع أو حتى البيع بالتجزئة ستستخدم أيضًا هذه الأنواع من الأنظمة.
حالات الاستخدام الأخرى أكثر تحديدًا في طبيعتها. خذ التعرف على الوجه كنظام لمعالجة الصور. يساعد التعليق التوضيحي للبيانات وتصنيف البيانات على تزويد أنظمة الكمبيوتر بالمعلومات التي يحتاجونها لتحديد الأفراد وتحقيق نتائج مستهدفة.
نفور بعض الشركات من قطاع التعرف على الوجه هو مثال على كيفية عمل ذلك. عندما يتم التحكم في التكنولوجيا بشكل غير كافٍ ، فإنها تؤدي إلى مخاوف واسعة بشأن العدالة وتأثيرها على المجتمعات البشرية.
دراسة الحالات
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.
يكشف الكثير من المناقشة أعلاه حول الإنجازات القياسية لتعليقات البيانات وتسمية البيانات عن كيفية تعاملنا مع كل مشروع ، وما نقدمه للشركات وأصحاب المصلحة الذين نعمل معهم.
مواد دراسة الحالة التي ستوضح كيفية عمل ذلك:
في مشروع ترخيص البيانات السريرية ، عالج فريق Shaip أكثر من 6,000 ساعة من الصوت ، وإزالة جميع المعلومات الصحية المحمية (PHI) ، وترك المحتوى المتوافق مع HIPAA لنماذج التعرف على الكلام للرعاية الصحية للعمل عليها.
في هذا النوع من الحالات ، تعتبر المعايير وتصنيف الإنجازات مهمة. البيانات الأولية في شكل صوت ، وهناك حاجة لإلغاء تحديد هوية الأطراف. على سبيل المثال ، عند استخدام تحليل NER ، يتمثل الهدف المزدوج في إلغاء تحديد المحتوى والتعليق عليه.
دراسة حالة أخرى تتضمن دراسة متعمقة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للمحادثة المشروع الذي أكملناه مع 3,000 لغوي يعملون على مدار 14 أسبوعًا. أدى ذلك إلى إنتاج بيانات تدريبية بـ 27 لغة ، من أجل تطوير مساعدين رقميين متعددي اللغات قادرين على التعامل مع التفاعلات البشرية في مجموعة واسعة من اللغات الأصلية.
في دراسة الحالة هذه بالذات ، كانت الحاجة إلى الحصول على الشخص المناسب في الكرسي المناسب واضحة. تعني الأعداد الكبيرة من الخبراء المتخصصين ومشغلي إدخال المحتوى أن هناك حاجة للتنظيم والتبسيط الإجرائي لإنجاز المشروع في جدول زمني معين. تمكن فريقنا من التغلب على معايير الصناعة بهامش واسع ، من خلال تحسين جمع البيانات والعمليات اللاحقة.
تتضمن الأنواع الأخرى من دراسات الحالة أشياء مثل تدريب الروبوتات والتعليقات التوضيحية النصية للتعلم الآلي. مرة أخرى ، في تنسيق نصي ، لا يزال من المهم معاملة الأطراف المحددة وفقًا لقوانين الخصوصية وفرز البيانات الأولية للحصول على النتائج المستهدفة.
بعبارة أخرى ، من خلال العمل عبر أنواع وتنسيقات بيانات متعددة ، أظهر Shaip نفس النجاح الحيوي من خلال تطبيق نفس الأساليب والمبادئ على كل من سيناريوهات أعمال البيانات الأولية وترخيص البيانات.
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.
لذلك ، بغض النظر عن نوع البيانات التي تنوي الحصول على تعليقات توضيحية لها ، يمكنك أن تجد هذا الفريق المخضرم فينا لتلبية مطالبك وأهدافك. احصل على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك محسّنة 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.