Kuunda mfano wa AI ni ghali, sivyo? Kwa kampuni nyingi, wazo tu la kuunda modeli rahisi ya AI linaweza kuwasukuma kudhani watahitaji mamilioni ya dola ili kuukuza. Mara nyingi, zinageuka kuwa kweli pia. Walakini, kila gharama unayotumia inapaswa kukupa faida kubwa. Hiyo ndiyo njia pekee ya kujua kuwa umewekeza kwenye kitu kwa busara.
Lakini kuna wasimamizi wachache wa gharama au wamiliki wa biashara huingia kwa sababu ya uzembe wao, makosa, au kufanya maamuzi mabaya. Hitilafu moja kuu kama hiyo ya wasimamizi hufanya ni kuamua kama watapendelea rasilimali za data ya ndani na washiriki wa timu kufafanua hifadhidata zao au kutoa nje mchakato mzima.
Ingawa wazo hili linatokana na nia ya kuokoa gharama zinazohusika katika utoaji wa miradi ya ufafanuzi wa data, mara nyingi wao hupuuza vipengele kadhaa na pointi za kugusa ambazo hatimaye huwafanya kutumia zaidi kwa muda mrefu. Wadau wengi wako chini ya dhana potofu kwamba kupendelea moduli za maelezo ya data ya ndani kutawasaidia kuokoa gharama na kukamilisha miradi ya maendeleo ya AI kwa bajeti nzuri. Walakini, hapo ndipo gharama zinapoanza kuongezeka.
Maamuzi kama hayo yanawalazimu wasimamizi kupata hasara kutokana na sababu kadhaa ikiwa ni pamoja na ukosefu wa hifadhidata za kutosha au sehemu za kugusa za kuzalisha data, kutokuwepo kwa data husika, wingi wa data isiyo na muundo na najisi, gharama za ziada za kuwafunza washiriki wa timu kufafanua data, kukodisha au kununua programu ya maelezo. , na zaidi.
Kwa muda mrefu, wanaishia kutumia mara mbili au zaidi ya kile wangetumia katika kusambaza mradi mzima. Kwa hivyo, ikiwa wewe ni mtu ambaye bado uko katika hali ya kutatanisha iwapo unapaswa kutafuta wachuuzi wa maelezo ya data au ukusanye timu ya ndani, haya ni baadhi ya maarifa ya kufumbua macho.
Sababu 4 Unazohitaji Kutoa Miradi Yako ya Ufafanuzi wa Data
Wachambuzi wa data wa kitaalam
Wacha tuanze na dhahiri. Wachambuzi wa data ni wataalamu waliofunzwa ambao wana utaalamu sahihi wa kikoa unaohitajika kufanya kazi hiyo. Ingawa ufafanuzi wa data unaweza kuwa mojawapo ya kazi za kikundi chako cha ndani cha vipaji, hii ndiyo kazi pekee maalum kwa wachambuzi wa data. Hii inaleta tofauti kubwa kwani wachambuzi wangejua ni mbinu gani ya ufafanuzi inayofanya kazi vyema kwa aina mahususi za data, njia bora za kubainisha data nyingi, kusafisha data ambayo haijaundwa, kuandaa vyanzo vipya vya aina mbalimbali za mkusanyiko wa data na zaidi.Kwa sababu nyingi nyeti zinazohusika, wachambuzi wa data au wachuuzi wako wa data watahakikisha kuwa data ya mwisho unayopokea ni kamilifu na kwamba inaweza kulishwa moja kwa moja katika muundo wako wa AI kwa madhumuni ya mafunzo.
Uwezeshaji
Unapounda mfano wa AI, unakuwa katika hali ya kutokuwa na uhakika kila wakati. Huwezi kujua ni lini unaweza kuhitaji wingi zaidi wa data au unapohitaji kusitisha utayarishaji wa data ya mafunzo kwa muda. Uboreshaji ni muhimu katika kuhakikisha mchakato wako wa ukuzaji wa AI unafanyika vizuri na uthabiti huu hauwezi kufikiwa na wataalamu wako wa ndani tu.
Ni wachambuzi wa kitaalamu wa data pekee ambao wanaweza kuendana na mahitaji yanayobadilika na kuwasilisha kila mara idadi inayohitajika ya seti za data. Katika hatua hii, unapaswa kukumbuka pia kuwa kuwasilisha seti za data sio ufunguo lakini kuwasilisha hifadhidata zinazoweza kulishwa na mashine ndio.
Wacha tuanze na dhahiri. Ondoa upendeleo wa ndani
Shirika limenaswa katika maono ya handaki ikiwa unafikiria juu yake. Kwa kuzingatia itifaki, michakato, mtiririko wa kazi, mbinu, itikadi, utamaduni wa kazi, na zaidi, kila mfanyakazi mmoja au mshiriki wa timu anaweza kuwa na imani inayoingiliana. Na wakati nguvu kama hizo zinafanya kazi katika kufafanua data, kuna uwezekano wa upendeleo kuingia.
Na hakuna upendeleo ambao umewahi kuleta habari njema kwa msanidi programu yeyote wa AI popote pale. Kuanzishwa kwa upendeleo kunamaanisha kuwa miundo yako ya kujifunza kwa mashine ina mwelekeo wa imani mahususi na haitoi matokeo yaliyochanganuliwa kwa upendeleo kama inavyopaswa. Upendeleo unaweza kukuletea sifa mbaya kwa biashara yako. Ndiyo maana unahitaji jozi ya macho mapya ili uangalie mara kwa mara masomo nyeti kama haya na uendelee kutambua na kuondoa upendeleo kwenye mifumo.
Kwa kuwa hifadhidata za mafunzo ni mojawapo ya upendeleo wa awali wa vyanzo unaweza kuingia, ni vyema kuwaacha wachambuzi wa data wafanye kazi katika kupunguza upendeleo na kutoa data yenye lengo na tofauti.
Seti za data za ubora wa hali ya juu
Kama unavyojua, AI haina uwezo wa kutathmini seti za data za mafunzo na utuambie ni za ubora duni. Wanajifunza tu kutokana na chochote wanacholishwa. Ndiyo maana unapolisha data yenye ubora duni, hupata matokeo yasiyofaa au mabaya.
Unapokuwa na vyanzo vya ndani vya kutengeneza seti za data, kuna uwezekano mkubwa kwamba unaweza kuwa unakusanya seti za data ambazo hazina umuhimu, si sahihi au hazijakamilika. Miguso yako ya ndani ya data ni vipengele vinavyobadilika na utayarishaji wa data ya mafunzo kwenye vyombo kama hivyo unaweza tu kufanya muundo wako wa AI kuwa dhaifu.Pia, inapofikia data iliyofafanuliwa, washiriki wa timu yako wanaweza kuwa wasifafanue kwa usahihi kile wanachopaswa kukifanya. Misimbo ya rangi isiyo sahihi, visanduku vya kufunga vilivyopanuliwa, na mengine mengi yanaweza kusababisha mashine kudhani na kujifunza mambo mapya ambayo hayakuwa ya kukusudia kabisa.
Hapo ndipo wachambuzi wa data hufaulu. Wao ni wazuri katika kufanya kazi hii yenye changamoto na inayotumia wakati. Wanaweza kuona vidokezo visivyo sahihi na kujua jinsi ya kufanya SMEs zihusishwe katika kubainisha data muhimu. Hii ndiyo sababu kila wakati unapata hifadhidata bora zaidi kutoka kwa wachuuzi wa data.
Unapokuwa na vyanzo vya ndani vya kutengeneza seti za data, kuna uwezekano mkubwa kwamba unaweza kuwa unakusanya seti za data ambazo hazina umuhimu, si sahihi au hazijakamilika. Miguso yako ya ndani ya data ni vipengele vinavyobadilika na utayarishaji wa data ya mafunzo kwenye vyombo kama hivyo unaweza tu kufanya muundo wako wa AI kuwa dhaifu.Kumalizika kwa mpango Up
Kando na mambo haya, faida kuu utakayopata unapotoa maelezo ya data kwa wauzaji na wataalam ni wakati. Ukuzaji wa AI ni ngumu na utakuwa na kazi na mahitaji tofauti ya kufanyia kazi. Ufafanuzi wa data ni jukumu lingine lililoongezwa kwa washiriki wa timu yako. Unapotoa rasilimali, unaweza kuwaruhusu kutumia muda zaidi kwenye kazi ambazo ni muhimu kwa biashara na mradi wako.
Kwa kifupi, kutoa huduma nje ya mradi wako wa ufafanuzi wa data kunaweza kukusaidia kuongeza tija yako ya ndani, kuwa na wakati wa haraka wa soko, kukupa muda zaidi wa kujaribu matokeo yako na kuboresha algoriti, na zaidi. Ikiwa unatazamia kuokoa muda zaidi, wasiliana nasi kwa mahitaji yako yote ya maelezo ya data.
Timu yetu ya mjumuisho inahusisha SME, wasimamizi wakongwe wa miradi, wanasayansi wa data, na wengine wengi wanaojitahidi kuwasilisha seti bora zaidi za data za mradi wako wa AI. Zungumza nasi sasa.
