Makosa ya Uwekaji Data

Makosa 5 ya Juu ya Uwekaji lebo ya Data ambayo Yanapunguza Ufanisi wa AI

Katika ulimwengu ambapo makampuni ya biashara yanashindana ili kuwa wa kwanza kubadilisha desturi zao za biashara kwa kutumia masuluhisho ya kijasusi bandia, uwekaji lebo wa data unaonekana kuwa jukumu moja ambalo kila mtu anaanza kulifanya. Labda, hiyo ni kwa sababu ubora wa data unaofunza mifano yako ya AI huamua usahihi na mafanikio yao.

Uwekaji lebo ya data au maelezo ya data kamwe si tukio la mara moja. Ni mchakato unaoendelea. Hakuna sehemu muhimu ambapo unaweza kufikiria kuwa umefanya mafunzo ya kutosha au kwamba mifano yako ya AI ni sahihi katika kupata matokeo.

Lakini, ahadi ya AI ya kutumia fursa mpya inakosea wapi? Wakati mwingine wakati wa mchakato wa kuweka lebo ya data.

Mojawapo ya sehemu kuu za maumivu ya biashara zinazojumuisha suluhu za AI ni maelezo ya data. Kwa hivyo, hebu tuangalie makosa 5 ya juu ya kuweka lebo kwenye Data ili kuepuka.

Makosa 5 Bora ya Kuweka lebo kwenye Data ya Kuepukwa

  1. Kutokusanya Data ya Kutosha kwa Mradi

    Data ni muhimu, lakini inapaswa kuwa muhimu kwa malengo ya mradi wako. Ili muundo upate matokeo sahihi, data ambayo umefunzwa inapaswa kuwekewa lebo, ubora uangaliwe ili kuhakikisha usahihi.

    Ikiwa unataka kuendeleza ufumbuzi wa AI unaofanya kazi, unaoaminika, unapaswa kulisha kiasi kikubwa cha ubora wa juu, data muhimu. Na, inabidi ulishe data hii kila mara kwa miundo ya mashine yako ya kujifunza ili waweze kuelewa na kuoanisha vipande mbalimbali vya maelezo unayotoa.

    Ni wazi, kadiri data unayotumia inavyokuwa kubwa, ndivyo utabiri utakuwa bora zaidi.

    Shida moja katika mchakato wa kuweka lebo za data ni kukusanya data ndogo sana kwa anuwai ndogo sana. Unapoweka lebo picha kulingana na kigezo kimoja kinachopatikana katika hati mbichi, haufunzi mfano wako wa kujifunza wa kina wa AI kwenye vigeu vingine visivyo vya kawaida.

    Miundo ya kujifunza kwa kina inahitaji maelfu ya vipande vya data ili muundo ufanye vyema. Kwa mfano, unapofunza mkono wa roboti unaotegemea AI ili kuendesha mashine changamano, kila mabadiliko kidogo katika kazi yanaweza kuhitaji kundi lingine la seti ya data ya mafunzo. Lakini, kukusanya data kama hii kunaweza kuwa ghali na wakati mwingine kutowezekana kabisa, na ni vigumu kufafanua kwa biashara yoyote.

  2. Haidhibitishi Ubora wa Data

    Ingawa kuwa na data ni jambo moja, ni muhimu pia kuthibitisha seti za data unazotumia ili kuhakikisha kuwa zinalingana na ubora wa juu. Hata hivyo, biashara hupata changamoto kupata seti za data za ubora. Kwa ujumla, kuna aina mbili za msingi za seti za data - subjective na lengo.

    Haidhibitishi Ubora wa Data Wakati wa kuweka lebo kwenye seti za data, ukweli wa kiweka lebo hutumika. Kwa mfano, uzoefu wao, lugha, tafsiri za kitamaduni, jiografia na zaidi zinaweza kuathiri tafsiri yao ya data. Kila mara, kila kiweka lebo kitatoa jibu tofauti kulingana na upendeleo wao wenyewe. Lakini data ya msingi haina 'jibu sahihi au lisilo sahihi - ndiyo maana wafanyikazi wanapaswa kuwa na viwango na miongozo iliyo wazi wakati wa kuweka lebo kwenye picha na data nyingine.

    Changamoto inayowasilishwa na data lengwa ni hatari ya mweka lebo kutokuwa na tajriba ya kikoa au maarifa ili kubaini majibu sahihi. Haiwezekani kuondoa kabisa makosa ya kibinadamu, kwa hivyo inakuwa muhimu kuwa na viwango na njia ya maoni ya kitanzi.

  1. Kutozingatia Usimamizi wa Nguvu Kazi

    Miundo ya kujifunza kwa mashine inategemea seti kubwa za data za aina tofauti ili kila hali iweze kutekelezwa. Walakini, ufafanuzi wa picha uliofanikiwa huja na seti yake ya changamoto za usimamizi wa wafanyikazi.

    Suala moja kuu ni kudhibiti nguvukazi kubwa ambayo inaweza kuchakata kwa mikono seti kubwa za data ambazo hazijaundwa. Inayofuata ni kudumisha viwango vya ubora wa juu katika wafanyikazi wote. Matatizo mengi yanaweza kutokea wakati wa miradi ya maelezo ya data.

    Baadhi ni:

    • Haja ya kutoa mafunzo kwa waweka lebo wapya juu ya kutumia zana za ufafanuzi
    • Maagizo ya kuandika katika kitabu cha codebook
    • Kuhakikisha kuwa kitabu cha msimbo kinafuatwa na washiriki wote wa timu
    • Kufafanua mtiririko wa kazi - kutenga nani anafanya nini kulingana na uwezo wao
    • Kukagua na kusuluhisha maswala ya kiufundi
    • Kuhakikisha ubora na uthibitisho wa seti za data
    • Kutoa ushirikiano mzuri kati ya timu za lebo
    • Kupunguza upendeleo wa lebo

    Ili kuhakikisha unapitia changamoto hii, unapaswa kuboresha ujuzi na uwezo wako wa usimamizi wa wafanyikazi.

  2. Sio Kuchagua zana Sahihi za kuweka lebo za Data

    Ukubwa wa soko wa zana za maelezo ya data ulikuwa umekwisha $ Bilioni 1 2020 katika, na idadi hii inatarajiwa kukua kwa zaidi ya 30% CAGR ifikapo 2027. Ukuaji mkubwa katika zana za kuweka lebo za data ni kwamba hubadilisha matokeo ya AI na kujifunza kwa mashine.

    Mbinu za zana zinazotumiwa hutofautiana kutoka seti moja ya data hadi nyingine. Tumegundua kuwa mashirika mengi huanza mchakato wa kujifunza kwa kina kwa kulenga kutengeneza zana za kuweka lebo ndani ya nyumba. Lakini hivi karibuni, wanatambua kwamba mahitaji ya ufafanuzi yanapoanza kukua, zana zao haziwezi kwenda sambamba. Mbali na hilo, kutengeneza zana za ndani ni ghali, hutumia wakati, na sio lazima.

    Badala ya kufuata njia ya kihafidhina ya kuweka lebo mwenyewe au kuwekeza katika kutengeneza zana maalum za uwekaji lebo, ni jambo la busara kununua vifaa kutoka kwa mtu mwingine. Ukiwa na njia hii, unachotakiwa kufanya ni kuchagua zana inayofaa kulingana na hitaji lako, huduma zinazotolewa na uzani.

  3. Kutozingatia Miongozo ya Usalama wa Data

    Utiifu wa usalama wa data utaona ongezeko kubwa hivi karibuni kadiri kampuni zaidi zinavyokusanya seti kubwa za data ambayo haijaundwa. CCPA, DPA na GDPR ni baadhi ya viwango vya kimataifa vya kufuata usalama wa data vinavyotumiwa na makampuni ya biashara.

    Kutozingatia Miongozo ya Usalama wa Data Msukumo wa kufuata usalama unakubalika kwa sababu linapokuja suala la kuweka lebo data ambayo haijaundwa, kuna matukio ya data ya kibinafsi kwenye picha. Kando na kulinda ufaragha wa masomo, ni muhimu pia kuhakikisha kuwa data inalindwa. Biashara zinapaswa kuhakikisha kuwa wafanyikazi, bila kibali cha usalama, hawana ufikiaji wa seti hizi za data na hawawezi kuzihamisha au kuzibadilisha kwa njia yoyote.

    Uzingatiaji wa usalama huwa sehemu kuu ya maumivu inapokuja suala la kutoa kazi za kuweka lebo kwa watoa huduma wengine. Usalama wa data huongeza utata wa mradi, na watoa huduma wa kuweka lebo wanapaswa kuzingatia kanuni za biashara.

Kwa hivyo, je, mradi wako mkubwa unaofuata wa AI unangoja huduma sahihi ya kuweka lebo data?

Tunaamini kuwa mafanikio ya mradi wowote wa AI yanategemea seti za data tunazoingiza kwenye kanuni za ujifunzaji za mashine. Na, ikiwa mradi wa AI unatarajiwa kutoa matokeo sahihi na ubashiri, ufafanuzi wa data na uwekaji lebo ni muhimu sana. Na kutoa kazi zako za ufafanuzi wa data, tunakuhakikishia kuwa unaweza kutatua changamoto hizi kwa ufanisi.

Tukiwa na lengo letu la kudumisha seti za data za ubora wa juu mara kwa mara, kutoa maoni yasiyo na kikomo, na kudhibiti wafanyikazi kwa ufanisi, utaweza kutoa miradi ya hali ya juu ya AI ambayo huleta kiwango cha juu cha usahihi.

[Soma pia: Ufafanuzi wa Data ya Ndani ya Nyumba au Iliyotolewa na Nje - Ni Gani Hutoa Matokeo Bora ya AI?]

Kushiriki kwa Jamii