تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي الذكية إلى التدريب على نطاق واسع لتتمكن من تحديد الأنماط والأشياء واتخاذ قرارات موثوقة في النهاية. ومع ذلك ، لا يمكن تغذية البيانات المدربة بشكل عشوائي ويجب تسميتها لمساعدة النماذج على فهم ومعالجة والتعلم بشكل شامل من أنماط الإدخال المنسقة.
هذا هو المكان الذي تأتي فيه تسمية البيانات ، كعمل لتوسيم المعلومات أو بالأحرى البيانات الوصفية ، وفقًا لمجموعة بيانات محددة ، للتركيز على تضخيم فهم الآلات. إلى أبعد من ذلك ، يعمل تصنيف البيانات على تصنيف البيانات والصور والنصوص والصوت ومقاطع الفيديو والأنماط بشكل انتقائي لتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
حسب وضع العلامات على بيانات ناسكوم وفقًا للتقرير ، من المتوقع أن ينمو سوق وضع العلامات على البيانات العالمية بنسبة 700٪ من حيث القيمة بحلول نهاية عام 2023 ، مقارنةً بعام 2018. ومن المرجح أن يؤثر هذا النمو المزعوم في التخصيص المالي لأدوات الملصقات المدارة ذاتيًا ، والمدعومة داخليًا الموارد ، وحتى حلول الجهات الخارجية.
بالإضافة إلى هذه النتائج ، يمكن أيضًا الاستدلال على أن سوق تصنيف البيانات العالمية قد جمعت قيمة 1.2 مليار دولار في عام 2018. ومع ذلك ، فإننا نتوقع أن يتوسع حيث من المفترض أن يصل حجم سوق ملصقات البيانات إلى تقييم ضخم قدره 4.4 مليار دولار بحلول عام 2023.
وضع العلامات على البيانات هو حاجة الساعة ولكنه يأتي مع العديد من تحديات التنفيذ والسعر المحدد.
تتضمن بعض الأمور الأكثر إلحاحًا ما يلي:
- بطء إعداد البيانات ، بفضل أدوات التطهير الزائدة عن الحاجة
- عدم وجود الأجهزة اللازمة للتعامل مع القوى العاملة الهائلة والحجم المفرط للبيانات التي تم كشطها
- وصول مقيد إلى أدوات وضع العلامات والتقنيات الداعمة
- ارتفاع تكلفة وسم البيانات
- عدم الاتساق عندما يتعلق الأمر بترميز بيانات الجودة
- الافتقار إلى قابلية التوسع ، إذا ومتى يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى تغطية مجموعة إضافية من المشاركين
- عدم الامتثال عندما يتعلق الأمر بالحفاظ على وضع ثابت لأمن البيانات أثناء شراء البيانات واستخدامها
على الرغم من أنه يمكنك فصل تسمية البيانات من الناحية المفاهيمية ، فإن الأدوات ذات الصلة تتطلب منك تصنيف المفاهيم وفقًا لطبيعة مجموعات البيانات. وتشمل هذه:
- تصنيف الصوت: يشتمل على مجموعة صوتية وتجزئة ونسخ
- تسمية الصورة: يشمل الجمع والتصنيف والتجزئة وتوسيم بيانات النقطة الرئيسية
- تسمية النص: يتضمن استخراج النص وتصنيفه
- وضع العلامات على الفيديو: يتضمن عناصر مثل جمع الفيديو والتصنيف والتجزئة
- وضع العلامات ثلاثية الأبعاد: ميزات تتبع الكائن وتجزئة
بصرف النظر عن الفصل المذكور أعلاه خاصةً من منظور أوسع ، يتم تقسيم تصنيف البيانات إلى أربعة أنواع ، بما في ذلك الوصف ، والتقييم ، والإعلامي ، والمختلط ، ومع ذلك ، لغرض التدريب الوحيد ، يتم فصل تسمية البيانات على النحو التالي: التجميع ، التجزئة ، النسخ ، التصنيف والاستخراج وتتبع الكائنات ، والتي ناقشناها بالفعل لمجموعات البيانات الفردية.
يعد تصنيف البيانات عملية مفصلة وتتضمن الخطوات التالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل قاطع:
- جمع مجموعات البيانات ، من خلال الاستراتيجيات ، مثل البائعين الداخليين والمفتوحين المصدر
- تصنيف مجموعات البيانات وفقًا لإمكانيات رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق والقدرات الخاصة بمعالجة اللغات الطبيعية
- اختبار وتقييم النماذج المنتجة لتحديد الذكاء كجزء من النشر
- تلبية جودة النموذج المقبولة وإطلاقه في النهاية للاستخدام الشامل
يجب تحديد المجموعة الصحيحة من أدوات تصنيف البيانات ، المرادفة لمنصة تصنيف البيانات الموثوقة ، مع مراعاة العوامل التالية:
- نوع الذكاء الذي تريده للنموذج من خلال حالات الاستخدام المحددة
- جودة وخبرة المعلقين على البيانات ، حتى يتمكنوا من استخدام الأدوات بدقة
- معايير الجودة التي تفكر بها
- الاحتياجات الخاصة بالامتثال
- أدوات تجارية ومفتوحة المصدر وبرامج مجانية
- الميزانية التي يمكنك توفيرها
بالإضافة إلى العوامل المذكورة ، من الأفضل لك ملاحظة الاعتبارات التالية:
- دقة وسم الأدوات
- تضمن الأدوات ضمان الجودة
- قدرات التكامل
- الأمن والتحصين ضد التسريبات
- الإعداد القائم على السحابة أم لا
- إدارة ضبط الجودة الفطنة
- أدوات الحماية من الفشل ، وسد الثغرات ، وبراعة الأداة القابلة للتطوير
- الشركة التي تقدم الأدوات
تشمل القطاعات التي يتم تقديمها بشكل أفضل من خلال أدوات وموارد تصنيف البيانات ما يلي:
- الذكاء الاصطناعي الطبي: تشمل مجالات التركيز نماذج تدريب تشخيصية برؤية حاسوبية لتحسين التصوير الطبي وتقليل أوقات الانتظار وتقليل الأعمال المتراكمة
- التمويل: تشمل مجالات التركيز تقييم مخاطر الائتمان ، وأهلية القروض ، وعوامل مهمة أخرى من خلال وضع العلامات النصية
- المركبة المستقلة أو النقل: تشمل مجالات التركيز تنفيذ البرمجة اللغوية العصبية (NLP) و Computer Vision لتكديس النماذج بكمية مجنونة من بيانات التدريب للكشف عن الأفراد ، والإشارات ، والحواجز ، وما إلى ذلك.
- البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: تشمل مجالات التركيز القرارات الخاصة بالتسعير ، وتحسين التجارة الإلكترونية ، ومراقبة شخصية المشتري ، وفهم عادات الشراء ، وتضخيم تجربة المستخدم
- تكنولوجيا: تشمل مجالات التركيز تصنيع المنتج ، واختيار الصناديق ، واكتشاف أخطاء التصنيع الحرجة مسبقًا ، والمزيد
- الجغرافية المكانية: تشمل مجالات التركيز نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والاستشعار عن بعد عن طريق تحديد تقنيات وضع العلامات
- الزراعة: تشمل مجالات التركيز استخدام مستشعرات GPS ، والطائرات بدون طيار ، ورؤية الكمبيوتر لتعزيز مفاهيم الزراعة الدقيقة ، وتحسين ظروف التربة والمحاصيل ، وتحديد الغلات ، والمزيد
ما زلت مرتبكًا بشأن أي استراتيجية أفضل للحصول على ملصقات البيانات على المسار الصحيح ، أي إنشاء إعداد تتم إدارته ذاتيًا أو شراء واحد من مزود خدمة تابع لجهة خارجية. فيما يلي مزايا وعيوب كل منها لمساعدتك على اتخاذ قرار أفضل:
نهج "البناء"
| البناء | شراء |
|---|---|
الزيارات:
| الزيارات:
|
يخطئ:
| يخطئ:
|
الفوائد :
| الفوائد :
|
حكم
إذا كنت تخطط لبناء نظام ذكاء اصطناعي حصري مع عدم كون الوقت قيدًا ، فإن إنشاء أداة وسم من البداية أمر منطقي. لكل شيء آخر ، شراء أداة هو أفضل نهج
