Ufafanuzi wa Takwimu na Kuandika Data

Mwongozo wa Wanunuzi wa mwisho 2022

Kwa hivyo unataka kuanza mpango mpya wa AI / ML na sasa unatambua haraka kuwa sio tu kupata ubora wa juu data ya mafunzo lakini pia ufafanuzi wa data utakuwa chache ya mambo yenye changamoto kwa mradi wako. Pato la mifano yako ya AI & ML ni nzuri tu kama data unayotumia kuifundisha - kwa hivyo usahihi ambao unatumika kwa ujumuishaji wa data na kuweka alama na kutambua data hiyo ni muhimu!

Unaenda wapi kupata ufafanuzi bora wa data na huduma za kuipatia data kwa AI biashara na mashine
miradi ya kujifunza?

Ni swali ambalo kila mtendaji na kiongozi wa biashara kama wewe lazima azingatie wanapoendeleza yao
ramani ya barabara na ratiba ya kila moja ya mipango yao ya AI / ML.

Maelezo ya Takwimu
Soma Dokezo la Takwimu / Lebo ya Wanunuzi, au pakua toleo la PDF

kuanzishwa

Mwongozo huu utasaidia sana kwa wanunuzi na watoa maamuzi ambao wanaanza kugeuza mawazo yao kuelekea karanga na bolts za kutafuta data na utekelezaji wa data kwa mitandao ya neva na aina zingine za shughuli za AI na ML.

Maelezo ya Takwimu

Nakala hii imejitolea kabisa kutoa mwangaza juu ya mchakato huo, kwa nini hauepukiki, muhimu
sababu ambazo kampuni zinapaswa kuzingatia wakati zinakaribia zana za ufafanuzi wa data na zaidi. Kwa hivyo, ikiwa unamiliki biashara, jiandae kupata mwangaza kwani mwongozo huu utakutembea kwa kila kitu unachohitaji kujua juu ya ufafanuzi wa data.

Wacha tuanze.

Kwa wale mnaotafuta kupitia nakala hiyo, hapa kuna zawadi kadhaa za haraka utakazopata katika mwongozo:

  • Kuelewa ni maelezo gani ya data
  • Jua aina tofauti za michakato ya ufafanuzi wa data
  • Jua faida za kutekeleza mchakato wa ufafanuzi wa data
  • Pata ufafanuzi juu ya ikiwa unapaswa kwenda kwa uwekaji wa data ya ndani au uwape nje
  • Maarifa juu ya kuchagua dokezo la data sahihi pia

Je! Mwongozo huu ni wa nani?

Mwongozo huu mpana ni wa:

  • Ninyi nyote wajasiriamali na solopreneurs ambao mnaunda idadi kubwa ya data mara kwa mara
  • AI na ujifunzaji wa mashine au wataalamu ambao wanaanza na mbinu za kuboresha mchakato
  • Wasimamizi wa miradi ambao wanakusudia kutekeleza soko la haraka-kwa-soko kwa moduli zao za AI au bidhaa zinazoendeshwa na AI
  • Na wapenda teknolojia ambao wanapenda kuingia kwenye maelezo ya safu zilizohusika katika michakato ya AI.
Maelezo ya Takwimu

Kujifunza Machine ni nini?

Tumezungumza juu ya jinsi dokezo la data au uwekaji data inasaidia ujifunzaji wa mashine na kwamba inajumuisha vitambulisho au vitambulisho. Lakini kwa ujifunzaji wa kina na ujifunzaji wa mashine yenyewe: msingi wa ujifunzaji wa mashine ni kwamba mifumo na programu za kompyuta zinaweza kuboresha matokeo yao kwa njia ambazo zinafanana na michakato ya utambuzi wa wanadamu, bila msaada wa moja kwa moja wa binadamu au kuingilia kati, kutupatia ufahamu. Kwa maneno mengine, wanakuwa mashine za kujisomea ambazo, kama mwanadamu, huwa bora kazini kwao kwa mazoezi zaidi. "Mazoezi" haya yanapatikana kwa kuchambua na kutafsiri zaidi (na bora) data ya mafunzo.

Maelezo ya Takwimu Moja ya dhana muhimu katika ujifunzaji wa mashine ni mtandao wa neva, ambapo neuroni za dijiti za kibinafsi zimepangwa pamoja katika tabaka. Mtandao wa neva hutuma ishara kupitia safu hizo, kama kazi ya ubongo halisi wa binadamu, kupata matokeo.

Je! Hii inaonekanaje katika uwanja ni tofauti kwa msingi wa kesi-na-kesi, lakini vitu vya msingi vinatumika. Moja ya hizo ni hitaji la ujifunzaji wenye lebo na kusimamiwa.

Takwimu hizi zilizo na alama kawaida huja katika mfumo wa mafunzo na seti za majaribio ambazo zitaelekeza programu ya ujifunzaji wa mashine kuelekea matokeo ya baadaye kama pembejeo za data zijazo zinaongezwa. Kwa maneno mengine, unapokuwa na mtihani mzuri na usanidi wa data ya mafunzo, mashine ina uwezo wa kutafsiri na kupanga data mpya ya uzalishaji inayoingia kwa njia bora na bora.

Kwa maana hiyo, kuboresha ujifunzaji wa mashine hii ni utaftaji wa ubora na njia ya kutatua "shida ya ujifunzaji wa thamani" - shida ya jinsi mashine zinaweza kujifunza kufikiria peke yao na kuweka kipaumbele kwa matokeo na msaada mdogo wa kibinadamu iwezekanavyo.

Katika kuandaa programu bora za sasa, ufunguo wa utekelezaji bora wa AI / ML ni data iliyoandikwa "safi". Seti za data za mtihani na mafunzo ambazo zimebuniwa vizuri na zinafahamika husaidia matokeo ambayo wahandisi wanahitaji kutoka kwa ML iliyofanikiwa.

Kuandika Data ni nini? Kila kitu Anachohitaji Kompyuta Kujua

Ufafanuzi wa Takwimu ni nini?

Kama tulivyosema hapo awali, karibu 95% ya data iliyozalishwa haijatengenezwa. Kwa maneno rahisi, data isiyo na muundo inaweza kuwa mahali pote na haijaelezewa vizuri. Ikiwa unaunda mfano wa AI, unahitaji kulisha habari kwa algorithm ili iweze kusindika na kutoa matokeo na maoni.

Maelezo ya TakwimuUtaratibu huu unaweza kutokea tu wakati algorithm inaelewa na kuainisha data ambayo inapewa hiyo.

Na mchakato huu wa kuashiria, kuweka alama au kuipatia data data huitwa ufafanuzi wa data. Kwa muhtasari, uwekaji wa data na ufafanuzi wa data ni juu ya kuweka alama au kuweka alama kwa habari / metadata husika kwenye mkusanyiko wa data ili mashine zielewe ni nini. Hifadhidata inaweza kuwa katika aina yoyote ile, picha, faili ya sauti, picha za video, au hata maandishi. Tunapoweka alama kwenye data, modeli za ML zinaelewa kwa usahihi kile watakachotengeneza na kuweka habari hiyo kusindika kiatomati habari mpya ambayo imejengwa juu ya maarifa yaliyopo kuchukua maamuzi ya wakati unaofaa.

Na ufafanuzi wa data, mfano wa AI utajua ikiwa data inayopokea ni sauti, video, maandishi, michoro au mchanganyiko wa fomati. Kulingana na utendaji wake na vigezo vilivyopewa, modeli hiyo ingeainisha data na kuendelea na kutekeleza majukumu yake.

Ufafanuzi wa data hauepukiki kwa sababu AI na modeli za ujifunzaji wa mashine zinahitaji kufundishwa kila wakati ili kuwa na ufanisi zaidi na ufanisi katika kutoa matokeo yanayohitajika. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, mchakato unakuwa muhimu zaidi kwa sababu data inayofafanuliwa zaidi ambayo inapewa mfano, mapema inajifundisha kujifunza kwa uhuru.

Kwa mfano, ikiwa itabidi tuzungumze juu ya magari ya kujiendesha, ambayo hutegemea kabisa data inayotokana na vifaa vyake vya teknolojia kama vile maono ya kompyuta, NLP (Usindikaji wa Lugha Asilia), sensorer, na zaidi, ufafanuzi wa data ndio unasukuma algorithms ya kufanya maamuzi sahihi ya kuendesha kila sekunde. Kwa kukosekana kwa mchakato, mfano hauwezi kuelewa ikiwa kikwazo kinachokaribia ni gari lingine, mtembea kwa miguu, mnyama, au kizuizi cha barabarani. Hii inasababisha tu matokeo yasiyofaa na kutofaulu kwa mtindo wa AI.

Wakati ufafanuzi wa data unatekelezwa, mifano yako imefundishwa haswa. Kwa hivyo, bila kujali ikiwa unatumia mfano wa mazungumzo, utambuzi wa hotuba, kiotomatiki, au michakato mingine, utapata matokeo mazuri na mfano wa uthibitisho wa kijinga.

Kwa nini Maelezo ya Takwimu yanahitajika?

Tunajua kwa kweli kwamba kompyuta zina uwezo wa kutoa matokeo ya mwisho ambayo sio sahihi tu lakini yanafaa na kwa wakati pia. Walakini, mashine hujifunzaje kutoa kwa ufanisi kama huo?


Hii ni kwa sababu ya ufafanuzi wa data. Wakati moduli ya kujifunza mashine bado iko chini ya maendeleo, hulishwa na idadi baada ya idadi ya data ya mafunzo ya AI kuwafanya bora katika kufanya maamuzi na kutambua vitu au vitu.

Ni kupitia mchakato wa ufafanuzi wa data tu kwamba moduli zinaweza kutofautisha kati ya paka na mbwa, nomino na kivumishi, au barabara kutoka barabarani. Bila ufafanuzi wa data, kila picha ingekuwa sawa kwa mashine kwani hazina habari ya asili au maarifa juu ya chochote ulimwenguni.

Ufafanuzi wa data unahitajika kufanya mifumo itoe matokeo sahihi, moduli za kusaidia kugundua vitu kufundisha maono ya kompyuta na hotuba, mifano ya utambuzi. Mfano wowote au mfumo ambao una mfumo wa kufanya maamuzi unaotokana na mashine kwenye kifurushi, ufafanuzi wa data unahitajika ili kuhakikisha kuwa maamuzi ni sahihi na yanafaa.

Maelezo ya Takwimu VS Kuweka Takwimu

Kuna tofauti nyembamba sana kati ya ufafanuzi wa data na uwekaji wa data, isipokuwa mtindo na aina ya utambulishaji wa yaliyomo ambayo hutumiwa. Kwa hivyo mara nyingi wamekuwa wakitumika kwa ubadilishaji kuunda seti za data za mafunzo ya ML kulingana na mfano wa AI na mchakato wa mafunzo ya algorithms.

Maelezo ya TakwimuKuandika Data
Maelezo ya data ni mbinu ambayo tunapeana data ili kufanya vitu kutambulika na mashineKuweka data ni juu ya kuongeza maelezo / metadata zaidi kwa data anuwai
aina (maandishi, sauti, picha na video) ili kufundisha mifano ya ML
Takwimu zilizofafanuliwa ni mahitaji ya kimsingi ya kufundisha mifano ya MLKuandika ni juu ya kubainisha huduma zinazofaa kwenye mkusanyiko wa data
Ufafanuzi husaidia kutambua data husikaKuweka alama husaidia katika kutambua mifumo ili kufundisha algorithms

Kuongezeka kwa Ufafanuzi wa Takwimu na Kuweka Takwimu

Njia rahisi zaidi ya kuelezea visa vya utumiaji wa ufafanuzi wa data na uwekaji wa data ni kwanza kujadili juu ya kujifunza kwa mashine inayosimamiwa na isiyosimamiwa.

Kwa ujumla, in kujifunza mashine, wanadamu wanapeana "data yenye lebo" ambayo inapeana algorithm ya kujifunza mashine; kitu cha kuendelea. Wanadamu wameweka vitengo vya data kwa kutumia zana au majukwaa anuwai kama ShaipCloud kwa hivyo algorithm ya kujifunza mashine inaweza kutumia kazi yoyote inayohitajika kufanywa, tayari ikijua kitu juu ya data inayokutana nayo.

Kwa upande mwingine, ujifunzaji wa data usiodhibitiwa inajumuisha mipango ambayo mashine zinapaswa kutambua alama za data zaidi au chini peke yao.

Kutumia njia iliyorahisishwa kuelewa hii ni kutumia mfano wa 'kikapu cha matunda'. Tuseme una lengo la kuchambua maapulo, ndizi na zabibu kuwa matokeo ya kimantiki kwa kutumia hesabu ya akili ya bandia.

Ufafanuzi wa Takwimu na Kuandika Data

Na data iliyoandikwa, matokeo ambayo tayari yametambuliwa kama tufaha, ndizi na zabibu, mpango wote unapaswa kufanya ni kutofautisha kati ya vitu hivi vya majaribio vilivyoainishwa ili kuainisha matokeo kwa usahihi.

Walakini, na ujifunzaji wa mashine isiyosimamiwa - ambapo uwekaji wa data haupo - mashine italazimika kutambua maapulo, zabibu na ndizi kupitia vigezo vyao vya kuona - kwa mfano, kupanga vitu vyekundu, vya mviringo kutoka kwa manjano, vitu virefu au kijani, vitu vilivyoshonwa.

Kikwazo kikubwa kwa ujifunzaji usiodhibitiwa ni algorithm, kwa njia nyingi muhimu, inafanya kazi kipofu. Ndio, inaweza kuunda matokeo - lakini tu na ukuzaji wa nguvu zaidi wa algorithm na rasilimali za kiufundi. Yote hiyo inamaanisha dola za maendeleo zaidi na rasilimali za mbele - zinaongeza viwango vikubwa zaidi vya kutokuwa na uhakika. Hii ndio sababu mifano inayosimamiwa ya ujifunzaji, na ufafanuzi wa data na uwekaji alama unaokuja nazo, ni muhimu sana katika kujenga aina yoyote ya mradi wa ML. Mara nyingi, miradi inayosimamiwa ya ujifunzaji huja na gharama za chini za maendeleo na usahihi zaidi.

Katika muktadha huu, ni rahisi kuona jinsi ufafanuzi wa data na uwekaji wa data unaweza kuongeza sana kile mpango wa AI au ML unavyoweza wakati huo huo unapunguza wakati wa soko na jumla ya gharama ya umiliki.

Sasa kwa kuwa tumegundua kuwa aina hii ya matumizi ya utafiti na utekelezaji ni muhimu na kwa mahitaji hebu tuangalie wachezaji.

Tena, huanza na watu kwamba mwongozo huu umeundwa kusaidia - wanunuzi na watoa maamuzi ambao hufanya kazi kama mikakati au waundaji wa mpango wa AI wa shirika. Halafu inaenea kwa wanasayansi wa data na wahandisi wa data ambao watafanya kazi moja kwa moja na algorithms na data, na kufuatilia na kudhibiti, wakati mwingine, pato la mifumo ya AI / ML. Hapa ndipo jukumu muhimu la "Binadamu katika Kitanzi" linatumika.

Binadamu-katika-Kitanzi (HITL) ni njia ya kawaida ya kushughulikia umuhimu wa usimamizi wa binadamu katika shughuli za AI. Dhana hii ni muhimu sana kwa uwekaji wa data kwenye sehemu kadhaa - kwanza, kuorodhesha data yenyewe kunaweza kuonekana kama utekelezaji wa HITL.

Je! Ni zana gani ya kuweka data / ufafanuzi?

Kuweka Takwimu / Zana ya Ufafanuzi Kwa maneno rahisi, ni jukwaa au bandari ambayo inawaruhusu wataalam na wataalam kufafanua, kuweka lebo au seti za data za lebo za kila aina. Ni daraja au kati kati ya data ghafi na matokeo ambayo moduli za ujifunzaji wa mashine mwishowe zitatoka.

Zana ya uwekaji data ni suluhisho la mapema, au la wingu ambalo hufafanua data ya hali ya juu ya mafunzo kwa modeli za ujifunzaji wa mashine. Wakati kampuni nyingi zinategemea muuzaji wa nje kufanya ufafanuzi tata, mashirika mengine bado yana zana zao ambazo zimejengwa kwa kawaida au zinategemea vifaa vya bure au vya rasilimali zinazopatikana sokoni. Zana kama hizo kawaida hutengenezwa kushughulikia aina maalum za data, picha, video, maandishi, sauti, n.k Zana hizo hutoa huduma au chaguzi kama vile visanduku vya kufunga au polygoni kwa wafafanuzi wa data kuweka lebo picha. Wanaweza tu kuchagua chaguo na kutekeleza majukumu yao maalum.

Shinda Changamoto Muhimu katika Kazi ya Takwimu

Kuna changamoto kadhaa muhimu kutathminiwa katika kukuza au kupata ufafanuzi wa data na huduma za uwekaji lebo ambayo itatoa pato bora zaidi ya modeli za ujifunzaji wa mashine yako (ML).

Changamoto zingine zinahusiana na kuleta uchambuzi sahihi kwa data unayoandika (yaani hati za maandishi, faili za sauti, picha au video). Katika hali zote, suluhisho bora zitaweza kupata tafsiri maalum, zilizolengwa, kuweka alama, na nakala.

Hapa ndipo algorithms inahitaji kuwa ya misuli na kulenga kazi iliyopo. Lakini huu ni msingi tu wa mazingatio zaidi ya kiufundi katika kukuza huduma bora za kuipatia data nlp.

Kwa kiwango pana, uwekaji bora wa data kwa ujifunzaji wa mashine ni mengi zaidi juu ya ubora wa ushiriki wa wanadamu. Ni juu ya usimamizi wa mtiririko wa kazi na kupanda kwa wafanyikazi wa kila aina - na kuhakikisha kuwa mtu anayefaa anahitimu na anafanya kazi inayofaa.

Kuna changamoto katika kupata talanta inayofaa na ujumbe sahihi wa kukaribia kesi fulani ya matumizi ya ujifunzaji wa mashine, kama tutazungumza baadaye.

Viwango hivi vyote muhimu vya msingi lazima vitekelezwe kwa ufafanuzi mzuri wa data na usaidizi wa uwekaji wa data kwa utekelezaji wa AI / ML.

Kazi ya Takwimu

Aina za Ufafanuzi wa Takwimu

Hili ni neno la mwavuli ambalo linajumuisha aina tofauti za ufafanuzi wa data. Hii ni pamoja na picha, maandishi, sauti na video. Ili kukupa ufahamu bora, tumegawanya kila sehemu vipande vipande zaidi. Wacha tuangalie kibinafsi.

Ufafanuzi wa Picha

Ufafanuzi wa Picha

Kutoka kwenye hifadhidata ambazo wamefundishwa wanaweza kutofautisha macho yako mara moja na kwa usahihi kutoka kwa pua yako na jicho lako kutoka kwa kope zako. Ndio sababu vichungi unavyotumia hutoshea kikamilifu bila kujali sura ya uso wako, uko karibu na kamera yako, na zaidi.


Kwa hivyo, kama unavyojua sasa, ufafanuzi wa picha ni muhimu katika moduli zinazojumuisha utambuzi wa uso, maono ya kompyuta, maono ya roboti, na zaidi. Wataalam wa AI wanapofundisha mifano kama hii, huongeza vichwa, vitambulisho na maneno kama sifa kwa picha zao. Algorithms kisha hugundua na kuelewa kutoka kwa vigezo hivi na ujifunze kwa uhuru.

Ufafanuzi wa Sauti

Ufafanuzi wa Sauti

Data ya sauti ina mienendo zaidi iliyoambatanishwa nayo kuliko data ya picha. Sababu kadhaa zinahusishwa na faili ya sauti ikiwa ni pamoja na lakini sio mdogo kwa - lugha, idadi ya watu wa spika, lahaja, mhemko, dhamira, hisia, tabia. Ili algorithms iwe na ufanisi katika usindikaji, vigezo hivi vyote vinapaswa kutambuliwa na kutambulishwa na mbinu kama vile kuweka alama kwa wakati, uwekaji wa sauti na zaidi. Mbali na viashiria tu vya maneno, visa visivyo vya maneno kama kimya, pumzi, hata kelele ya nyuma inaweza kuelezewa kwa mifumo kuelewa kwa kina.

Ufafanuzi wa Video

Ufafanuzi wa Video

Wakati picha bado, video ni mkusanyiko wa picha ambazo zinaunda athari za vitu vinavyoendelea. Sasa, kila picha katika mkusanyiko huu inaitwa fremu. Kwa kadiri ufafanuzi wa video unavyohusika, mchakato huo unajumuisha kuongezewa kwa vitufe, poligoni au masanduku ya kufunga ili kufafanua vitu tofauti kwenye uwanja katika kila fremu.

Fremu hizi zinapounganishwa pamoja, harakati, tabia, mifumo na mengine mengi yanaweza kujifunza kwa miundo ya AI inayofanya kazi. Ni kupitia tu ufafanuzi wa video kwamba dhana kama ujanibishaji, ukungu wa mwendo na ufuatiliaji wa kitu unaweza kutekelezwa katika mifumo.

Maelezo ya maandishi

Maelezo ya maandishi

Leo biashara nyingi zinategemea data inayotegemea maandishi kwa ufahamu wa kipekee na habari. Sasa, maandishi yanaweza kuwa chochote kutoka kwa maoni ya wateja kwenye programu hadi kutajwa kwa media ya kijamii. Na tofauti na picha na video ambazo zinaonyesha dhamira zilizo sawa-mbele, maandishi huja na semantiki nyingi.

Kama wanadamu, tunakusudiwa kuelewa muktadha wa kifungu, maana ya kila neno, sentensi au kifungu, tuwaunganishe na hali fulani au mazungumzo na kisha tutambue maana kamili ya taarifa. Mashine, kwa upande mwingine, haiwezi kufanya hivyo kwa viwango sahihi. Dhana kama kejeli, ucheshi na vitu vingine visivyojulikana hawajui kwao na ndiyo sababu uwekaji wa data ya maandishi unakuwa mgumu zaidi. Ndio sababu ufafanuzi wa maandishi una hatua zingine zilizosafishwa kama zifuatazo:

Ufafanuzi wa Semantiki - vitu, bidhaa na huduma hufanywa kuwa muhimu zaidi na utambulishaji sahihi wa maneno na vigezo vya kitambulisho. Chatbots pia hufanywa kuiga mazungumzo ya wanadamu kwa njia hii.

Ufafanuzi wa Kusudi - nia ya mtumiaji na lugha inayotumiwa nao imetambulishwa kwa mashine kuelewa. Na hii, mifano inaweza kutofautisha ombi kutoka kwa amri, au mapendekezo kutoka kwa uhifadhi, na kadhalika.

Uainishaji wa maandishi - sentensi au aya zinaweza kutambulishwa na kuainishwa kulingana na mada kuu, mwenendo, masomo, maoni, vikundi (michezo, burudani na sawa) na vigezo vingine.

Ufafanuzi wa Taasisi - ambapo sentensi ambazo hazijaundwa zimewekwa tagi ili kuzifanya kuwa za maana zaidi na kuzileta kwa muundo ambao unaweza kueleweka na mashine. Ili kufanya hivyo kutokea, mambo mawili yanahusika - jina la utambuzi wa chombo na kiungo kinachounganisha. Utambulisho wa chombo uliopewa jina ni wakati majina ya maeneo, watu, hafla, mashirika na zaidi yamewekwa alama na kutambuliwa na kuunganishwa kwa chombo ni wakati vitambulisho hivi vimeunganishwa na sentensi, misemo, ukweli au maoni yanayowafuata. Kwa pamoja, michakato hii miwili huanzisha uhusiano kati ya maandishi yanayohusiana na taarifa inayoizunguka.

Hatua 3 Muhimu katika Kuandika Data na Mchakato wa Ufafanuzi wa Takwimu 

Wakati mwingine inaweza kuwa muhimu kuzungumza juu ya michakato ya kupanga ambayo hufanyika katika ufafanuzi wa data ngumu na mradi wa uwekaji lebo.

The hatua ya kwanza ni upatikanaji. Hapa ndipo kampuni hukusanya na kukusanya jumla ya data. Awamu hii kawaida inajumuisha kuwa na chanzo cha utaalam wa mada, ama kutoka kwa waendeshaji wa kibinadamu au kupitia mkataba wa leseni ya data.

The pili na hatua kuu katika mchakato inajumuisha uwekaji wa lebo halisi na ufafanuzi.

Hatua hii ni pale ambapo NER, hisia na uchambuzi wa dhamira ungefanyika kama tulivyozungumza mapema kwenye kitabu hicho.

Hizi ni karanga na bolts za kuweka alama kwa usahihi na kuipatia data inayotumiwa katika miradi ya ujifunzaji wa mashine ambayo inafanikiwa katika malengo na malengo yaliyowekwa kwao.

Baada ya data kutambulishwa vya kutosha, kuweka lebo au kutambulishwa, data hupelekwa kwa hatua ya tatu na ya mwisho ya mchakato, ambayo ni kupelekwa au uzalishaji.

Hatua Tatu Muhimu Katika Ufafanuzi wa Takwimu na Miradi ya Kuweka Data

Jambo moja kukumbuka juu ya awamu ya maombi ni hitaji la kufuata. Hii ndio hatua ambapo maswala ya faragha yanaweza kuwa shida. Iwe ni HIPAA au GDPR au miongozo mingine ya eneo au shirikisho, data inayocheza inaweza kuwa data ambayo ni nyeti na inapaswa kudhibitiwa.

Kwa kuzingatia mambo haya yote, mchakato huo wa hatua tatu unaweza kuwa na ufanisi wa kipekee katika kukuza matokeo kwa wadau wa biashara.

Mchakato wa Ufafanuzi wa Takwimu

Hatua Tatu Muhimu Katika Ufafanuzi wa Takwimu na Miradi ya Kuweka Data

Vipengele vya Ufafanuzi wa Takwimu na Zana za Kuandika Data

Zana za ufafanuzi wa data ni sababu muhimu ambazo zinaweza kutengeneza au kuvunja mradi wako wa AI. Linapokuja suala la matokeo sahihi na matokeo, ubora wa hifadhidata peke yake haijalishi. Kwa kweli, zana za ufafanuzi wa data unazotumia kufundisha moduli zako za AI zinaathiri sana matokeo yako.

Ndio sababu ni muhimu kuchagua na kutumia zana ya uwekaji wa data inayofaa na inayofaa ambayo inakidhi mahitaji yako ya biashara au mradi. Lakini ni nini zana ya ufafanuzi wa data hapo kwanza? Inatumikia kusudi gani? Je! Kuna aina yoyote? Wacha tujue.

Makala ya Ufafanuzi wa Takwimu na Zana za Kuandika Data

Sawa na zana zingine, zana za ufafanuzi wa data hutoa huduma na uwezo anuwai. Ili kukupa wazo la haraka la huduma, hapa kuna orodha ya vitu vya msingi kabisa ambavyo unapaswa kutafuta wakati wa kuchagua zana ya ufafanuzi wa data.

Usimamizi wa Dataset

Chombo cha ufafanuzi wa data unayokusudia kutumia lazima kiunga mkono hifadhidata ulizonazo na zikuruhusu kuziingiza kwenye programu ya uwekaji alama. Kwa hivyo, kudhibiti hifadhidata zako ni zana ya msingi ya zana. Ufumbuzi wa kisasa hutoa huduma zinazokuruhusu uingize idadi kubwa ya data bila mshono, wakati huo huo ikikuru kuandaa seti za data zako kupitia vitendo kama vile kichujio, kichungi, koni, unganisha na zaidi.

Mara tu uingizaji wa hifadhidata zako umefanywa, ijayo ni kusafirisha kama faili zinazoweza kutumika. Chombo unachotumia kinapaswa kukuwezesha kuokoa hifadhidata zako katika muundo unaobainisha ili uweze kuwalisha kwenye modeli zako za ML.

Mbinu za Ufafanuzi

Hivi ndivyo chombo cha ufafanuzi wa data kimejengwa au kusanidiwa. Chombo kigumu kinapaswa kukupa anuwai ya mbinu za ufafanuzi za hifadhidata za kila aina. Hii ni isipokuwa utengeneze suluhisho la kawaida kwa mahitaji yako. Zana yako inapaswa kukuruhusu ufafanue video au picha kutoka kwa maono ya kompyuta, sauti au maandishi kutoka kwa NLP na nakala na zaidi. Kuboresha hii zaidi, inapaswa kuwa na chaguzi za kutumia visanduku vya kujifunga, sehemu ya semantic, cuboids, kuingiliana, uchambuzi wa hisia, sehemu za hotuba, suluhisho la msingi na zaidi.

Kwa wasiojua, pia kuna zana za ufafanuzi wa data inayotumia AI. Hizi huja na moduli za AI ambazo hujifunza kwa uhuru kutoka kwa mifumo ya kazi ya mchapishaji na hufafanua picha moja kwa moja au maandishi. Vile
moduli zinaweza kutumiwa kutoa msaada mzuri kwa wafafanuzi, kuboresha maelezo na hata kutekeleza ukaguzi wa ubora.

Udhibiti wa Ubora wa Takwimu

Akizungumza juu ya ukaguzi wa ubora, zana kadhaa za ufafanuzi wa data huko nje hutolewa na moduli za hundi za ubora zilizopachikwa. Hizi huruhusu wafafanuzi kushirikiana vizuri na washiriki wa timu yao na kusaidia kuboresha utiririshaji wa kazi. Na huduma hii, wafafanuzi wanaweza kuweka alama na kufuatilia maoni au maoni kwa wakati halisi, kufuatilia kitambulisho nyuma ya watu wanaofanya mabadiliko kwenye faili, kurejesha matoleo ya awali, kuchagua makubaliano ya kuweka alama na zaidi.

Usalama

Kwa kuwa unafanya kazi na data, usalama unapaswa kuwa wa kipaumbele cha juu zaidi. Labda unafanya kazi kwa data za siri kama zile zinazojumuisha maelezo ya kibinafsi au miliki. Kwa hivyo, zana yako lazima itoe usalama wa hewa kwa suala la mahali ambapo data imehifadhiwa na jinsi inashirikiwa. Lazima itoe zana ambazo zinadhibitisha ufikiaji wa washiriki wa timu, kuzuia upakuaji usioidhinishwa na zaidi.

Mbali na haya, viwango vya usalama na itifaki zinapaswa kutimizwa na kuzingatiwa.

Usimamizi wa nguvukazi

Chombo cha ufafanuzi wa data pia ni jukwaa la usimamizi wa mradi wa aina, ambapo majukumu yanaweza kupewa washiriki wa timu, kazi ya kushirikiana inaweza kutokea, hakiki zinawezekana na zaidi. Ndio sababu zana yako inapaswa kutoshea katika mtiririko wako wa kazi na mchakato wa tija iliyoboreshwa.

Kwa kuongezea, zana lazima pia iwe na safu ndogo ya kujifunza kwani mchakato wa ufafanuzi wa data yenyewe ni wa muda. Haitumii kusudi lolote kutumia muda mwingi kujifunza tu chombo. Kwa hivyo, inapaswa kuwa ya angavu na isiyo na mshono kwa mtu yeyote kuanza haraka.

Kuchambua Faida za Ufafanuzi wa Takwimu

Mchakato unapofafanuliwa sana na kufafanuliwa, lazima kuwe na seti maalum ya faida ambayo watumiaji au wataalamu wanaweza kupata. Mbali na ukweli kwamba ufafanuzi wa data unaboresha mchakato wa mafunzo kwa AI na algorithms ya ujifunzaji wa mashine, pia inatoa faida tofauti. Wacha tuchunguze ni nini.
Kuchambua Faida za Ufafanuzi wa Takwimu

Uzoefu zaidi wa Mtumiaji

Kusudi la mifano ya AI ni kutoa uzoefu wa mwisho kwa watumiaji na kufanya maisha yao kuwa rahisi. Mawazo kama chatbots, otomatiki, injini za utaftaji na zingine zote zimekusanywa na kusudi moja. Kwa ufafanuzi wa data, watumiaji hupata uzoefu wa mkondoni mkondoni ambapo mizozo yao husuluhishwa, maswali ya utaftaji yanapatikana na matokeo na amri na majukumu yanayofaa hutekelezwa kwa urahisi.

Wanafanya Mtihani wa Jaribu usumbuke

Mtihani wa Kujaribu ulipendekezwa na Alan Turing kwa mashine za kufikiria. Mfumo unapopasuka jaribio, inasemekana ni sawa na akili ya mwanadamu, ambapo mtu wa upande wa mashine hakuweza kujua ikiwa anaingiliana na mwanadamu mwingine au mashine. Leo, sisi sote ni hatua mbali na kuvunja Mtihani wa Kujaribu kwa sababu ya mbinu za kuweka data. Gumzo na wasaidizi wa kawaida wote wanapewa nguvu na mifano bora ya ufafanuzi ambayo inarudia mazungumzo ambayo inaweza kuwa na wanadamu. Ukigundua, wasaidizi wa kweli kama Siri sio tu kuwa nadhifu lakini pia wa kushangaza pia.

Wanafanya Matokeo Kuwa ya Ufanisi Zaidi

Athari za mifano ya AI zinaweza kufafanuliwa kutoka kwa ufanisi wa matokeo wanayoyatoa. Wakati data imefafanuliwa kabisa na kutambulishwa, mifano ya AI haiwezi kwenda vibaya na ingetoa tu matokeo ambayo ni bora zaidi na sahihi. Kwa kweli, wangepewa mafunzo kwa vionjo vile kwamba matokeo yao yatakuwa yenye nguvu na majibu tofauti kulingana na hali na hali ya kipekee.

Kuunda au la kujenga Zana ya Dokezo la Takwimu

Suala moja muhimu na kubwa ambalo linaweza kutokea wakati wa ufafanuzi wa data au mradi wa uwekaji data ni chaguo la kujenga au kununua utendaji wa michakato hii. Hii inaweza kutokea mara kadhaa katika awamu anuwai ya mradi, au inayohusiana na sehemu tofauti za programu. Katika kuchagua ikiwa utaunda mfumo wa ndani au unategemea wauzaji, daima kuna biashara.

Kujenga Au Kutokujenga Zana ya Ufafanuzi wa Takwimu

Kama unavyoweza kusema sasa, ufafanuzi wa data ni mchakato mgumu. Wakati huo huo, pia ni mchakato wa kibinafsi. Maana yake, hakuna jibu moja kwa swali la ikiwa unapaswa kununua au kujenga zana ya ufafanuzi wa data. Sababu nyingi zinahitajika kuzingatiwa na unahitaji kujiuliza maswali kadhaa ili kuelewa mahitaji yako na utambue ikiwa unahitaji kununua au kujenga moja.

Ili kuifanya hii iwe rahisi, hapa kuna mambo kadhaa ambayo unapaswa kuzingatia.

Lengo lako

Kipengele cha kwanza unahitaji kufafanua ni lengo na akili yako ya bandia na dhana za ujifunzaji wa mashine.

  • Kwa nini unazitekeleza katika biashara yako?
  • Je! Zinasuluhisha shida ya ulimwengu halisi ambayo wateja wako wanakabiliwa nayo?
  • Je! Wanafanya mchakato wowote wa mbele au nyuma?
  • Je! Utatumia AI kuanzisha huduma mpya au kuboresha tovuti yako iliyopo, programu au moduli?
  • Mshindani wako anafanya nini katika sehemu yako?
  • Je! Una kesi za matumizi ya kutosha ambazo zinahitaji uingiliaji wa AI?

Majibu ya haya yatakusanya mawazo yako - ambayo kwa sasa yanaweza kuwa mahali pote - katika sehemu moja na kukupa ufafanuzi zaidi.

Ukusanyaji wa Takwimu / Utoaji wa Leseni ya AI

Mifano za AI zinahitaji kipengele kimoja tu cha kufanya kazi - data. Unahitaji kutambua kutoka wapi unaweza kutoa idadi kubwa ya data ya ukweli wa ardhi. Ikiwa biashara yako inazalisha idadi kubwa ya data ambayo inahitaji kusindika kwa ufahamu muhimu juu ya biashara, shughuli, utafiti wa mshindani, uchambuzi wa hali ya soko, utafiti wa tabia ya wateja na zaidi, unahitaji zana ya ufafanuzi wa data iliyopo. Walakini, unapaswa pia kuzingatia kiwango cha data unayotengeneza. Kama ilivyoelezwa hapo awali, mfano wa AI ni mzuri tu kama ubora na idadi ya data inayolishwa. Kwa hivyo, maamuzi yako yanapaswa kutegemea hali hii kila wakati.

Ikiwa huna data sahihi ya kufundisha modeli zako za ML, wachuuzi wanaweza kukufaa, wakikusaidia kutoa leseni ya data ya seti sahihi ya data inayohitajika kufundisha mifano ya ML. Katika visa vingine, sehemu ya thamani ambayo muuzaji huleta itahusisha ustadi wa kiufundi na pia ufikiaji wa rasilimali ambazo zitakuza mafanikio ya mradi.

Bajeti

Hali nyingine ya kimsingi ambayo labda inashawishi kila jambo tunalojadili sasa. Suluhisho la swali la ikiwa unapaswa kujenga au kununua ufafanuzi wa data inakuwa rahisi wakati unaelewa ikiwa una bajeti ya kutosha ya kutumia.

Utata Utata

Utata Utata Wachuuzi wanaweza kusaidia sana linapokuja suala la faragha ya data na utunzaji sahihi wa data nyeti. Moja ya aina hizi za kesi za utumiaji zinajumuisha hospitali au biashara inayohusiana na huduma ya afya ambayo inataka kutumia nguvu ya ujifunzaji wa mashine bila kuhatarisha kufuata kwake HIPAA na sheria zingine za faragha za data. Hata nje ya uwanja wa matibabu, sheria kama GDPR ya Ulaya zinaimarisha udhibiti wa seti za data, na zinahitaji umakini zaidi kwa wadau wa ushirika.

Wasaidizi

Dokezo la data linahitaji nguvu kazi ya kufanya kazi bila kujali saizi, kiwango na uwanja wa biashara yako. Hata kama unazalisha data ndogo kabisa kila siku, unahitaji wataalam wa data kufanya kazi kwenye data yako ya uwekaji lebo. Kwa hivyo, sasa, unahitaji kugundua ikiwa una nguvu ya kazi inayohitajika.Kama unafanya hivyo, je! Wana ujuzi wa zana na mbinu zinazohitajika au wanahitaji ujuaji? Ikiwa wanahitaji upskilling, unayo bajeti ya kuwafundisha hapo kwanza?

Kwa kuongezea, ufafanuzi bora wa data na programu za uwekaji wa data huchukua mada kadhaa au wataalam wa kikoa na kuzigawanya kulingana na idadi ya watu kama umri, jinsia na eneo la utaalam - au mara nyingi kwa lugha za kienyeji watakazokuwa wakifanya kazi nazo. Hiyo ni, tena, ambapo sisi huko Shaip tunazungumza juu ya kupata watu sahihi katika viti sahihi na hivyo kuendesha michakato sahihi ya kibinadamu ambayo itasababisha juhudi zako za kimafanikio kufanikiwa.

Uendeshaji wa Miradi midogo na mikubwa na Vizingiti vya Gharama

Mara nyingi, msaada wa muuzaji unaweza kuwa chaguo zaidi kwa mradi mdogo, au kwa awamu ndogo za mradi. Wakati gharama zinadhibitiwa, kampuni inaweza kufaidika na utumiaji wa biashara ili kufanya ufafanuzi wa data au miradi ya uwekaji data iwe bora zaidi.

Kampuni zinaweza pia kuangalia vizingiti muhimu - ambapo wachuuzi wengi hufunga gharama kwa kiwango cha data zinazotumiwa au vigezo vingine vya rasilimali. Kwa mfano, wacha tuseme kwamba kampuni imesaini na muuzaji kwa kufanya uingizaji wa data wa kuchochea unaohitajika kwa kuanzisha seti za majaribio.

Kunaweza kuwa na kizingiti kilichofichwa katika makubaliano ambapo, kwa mfano, mshirika wa biashara anapaswa kuchukua kizuizi kingine cha uhifadhi wa data ya AWS, au sehemu nyingine ya huduma kutoka kwa Huduma za Wavuti za Amazon, au muuzaji mwingine wa tatu. Hupitisha hiyo kwa mteja kwa njia ya gharama kubwa, na inaweka lebo ya bei nje ya uwezo wa mteja.

Katika visa hivi, upimaji wa huduma unazopata kutoka kwa wachuuzi husaidia kuweka mradi kwa bei rahisi. Kuwa na upeo unaofaa utahakikisha kuwa gharama za mradi hazizidi kile kinachofaa au kinachowezekana kwa kampuni inayohusika.

Njia Mbadala za Chanzo na Freeware

Njia Mbadala za Chanzo na FreewareNjia zingine kwa msaada kamili wa muuzaji zinajumuisha kutumia programu ya chanzo wazi, au hata freeware, kufanya ufafanuzi wa data au miradi ya uwekaji alama. Hapa kuna aina ya uwanja wa kati ambapo kampuni haziunda kila kitu kutoka mwanzoni, lakini pia epuka kutegemea sana wauzaji wa kibiashara.

Mawazo ya kujifanya mwenyewe ya chanzo wazi ni aina ya maelewano - wahandisi na watu wa ndani wanaweza kuchukua faida ya jamii ya chanzo wazi, ambapo besi za watumiaji zilizopewa madaraka hutoa aina zao za msaada wa msingi. Haitakuwa kama unayopata kutoka kwa muuzaji - hautapata msaada rahisi wa 24/7 au majibu ya maswali bila kufanya utafiti wa ndani - lakini bei ya bei ni ya chini.

Kwa hivyo, swali kubwa - Unapaswa kununua lini Zana ya Ufafanuzi wa Takwimu:

Kama ilivyo na aina nyingi za miradi ya teknolojia ya hali ya juu, aina hii ya uchambuzi - wakati wa kujenga na wakati wa kununua - inahitaji mawazo ya kujitolea na kuzingatia jinsi miradi hii inavyopatikana na kusimamiwa. Changamoto ambazo kampuni nyingi zinakabiliwa nazo zinazohusiana na miradi ya AI / ML wakati wa kuzingatia chaguo la "kujenga" sio tu juu ya sehemu za ujenzi na maendeleo ya mradi. Mara nyingi kuna eneo kubwa la kujifunza hata kufikia mahali ambapo maendeleo ya kweli ya AI / ML yanaweza kutokea. Na timu na mipango mpya ya AI / ML idadi ya "wasiojulikana haijulikani" inazidi idadi ya "wasiojulikana wasiojulikana."

kujengakununua

Faida:

  • Udhibiti kamili juu ya mchakato mzima
  • Wakati wa kujibu haraka

Faida:

  • Haraka wakati wa kuuza kwa faida ya wahamiaji wa kwanza
  • Ufikiaji wa teknolojia ya hivi karibuni kulingana na mazoea bora ya tasnia

Africa:

  • Mchakato wa polepole na thabiti. Inahitaji uvumilivu, wakati, na pesa.
  • Matengenezo yanayoendelea na matumizi ya jukwaa
Africa:
  • Utoaji wa muuzaji uliopo unaweza kuhitaji ubinafsishaji kusaidia kesi yako ya matumizi
  • Jukwaa linaweza kusaidia mahitaji yanayoendelea na halihakikishi msaada wa baadaye.

Ili kufanya mambo iwe rahisi zaidi, fikiria mambo yafuatayo:

  • unapofanya kazi kwa idadi kubwa ya data
  • wakati unafanya kazi kwa anuwai ya data
  • wakati kazi zinazohusiana na modeli zako au suluhisho zinaweza kubadilika au kubadilika katika siku zijazo
  • wakati una kesi isiyo wazi au ya generic
  • wakati unahitaji wazo wazi juu ya gharama zinazohusika katika kupeleka zana ya ufafanuzi wa data
  • na wakati hauna wafanyikazi sahihi au wataalam wenye ujuzi wa kufanya kazi kwenye zana na unatafuta curve ndogo ya kujifunza

Ikiwa majibu yako yalikuwa kinyume na matukio haya, unapaswa kuzingatia kujenga zana yako.

Mambo ya kuzingatia wakati wa kuchagua Zana ya Ufafanuzi wa Takwimu sahihi

Ikiwa unasoma hii, maoni haya yanasikika ya kufurahisha, na ni rahisi kusema kuliko kufanywa. Kwa hivyo mtu anawezaje kutumia idadi ya zana zilizopo za maelezo ya data huko nje? Kwa hivyo, hatua inayofuata inayohusika ni kuzingatia sababu zinazohusiana na kuchagua zana sahihi ya ufafanuzi wa data.

Tofauti na miaka michache nyuma, soko limebadilika na tani za zana za ufafanuzi wa data katika mazoezi leo. Biashara zina chaguo zaidi katika kuchagua moja kulingana na mahitaji yao tofauti. Lakini kila zana moja huja na seti yake ya faida na hasara. Ili kufanya uamuzi mzuri, njia inayofaa inapaswa kuchukuliwa mbali na mahitaji ya kibinafsi pia.

Wacha tuangalie mambo muhimu ambayo unapaswa kuzingatia katika mchakato.

Kuelezea Kesi yako ya Matumizi

Ili kuchagua zana sahihi ya ufafanuzi wa data, unahitaji kufafanua kesi yako ya matumizi. Unapaswa kutambua ikiwa mahitaji yako yanajumuisha maandishi, picha, video, sauti au mchanganyiko wa aina zote za data. Kuna zana za kusimama pekee unazoweza kununua na kuna zana kamili ambazo zinakuruhusu kutekeleza vitendo anuwai kwenye seti za data.

Zana leo ni za angavu na zinakupa chaguzi kulingana na vifaa vya uhifadhi (mtandao, wa ndani au wingu), mbinu za ufafanuzi (sauti, picha, 3D na zaidi) na mambo mengine mengi. Unaweza kuchagua zana kulingana na mahitaji yako maalum.

Kuanzisha Viwango vya Udhibiti wa Ubora

Kuanzisha Viwango vya Udhibiti wa Ubora Hii ni jambo muhimu kuzingatia kwani kusudi na ufanisi wa modeli zako za AI zinategemea viwango vya ubora unavyoanzisha. Kama ukaguzi, unahitaji kufanya ukaguzi wa ubora wa data unayolisha na matokeo yaliyopatikana ili kuelewa ikiwa aina zako zinafundishwa njia sahihi na kwa malengo sahihi. Walakini, swali ni kwamba una nia gani ya kuanzisha viwango vya ubora?

Kama ilivyo na kazi anuwai, watu wengi wanaweza kufanya ufafanuzi wa data na kuweka alama lakini wanaifanya na digrii anuwai za mafanikio. Unapoomba huduma, haithibitishi kiatomati kiwango cha udhibiti wa ubora. Ndiyo sababu matokeo yanatofautiana.

Kwa hivyo, unataka kupeleka mfano wa makubaliano, ambapo wafafanuzi hutoa maoni juu ya ubora na hatua za kurekebisha zinachukuliwa mara moja? Au, je! Unapendelea ukaguzi wa sampuli, viwango vya dhahabu au makutano juu ya mifano ya umoja?

Mpango bora wa ununuzi utahakikisha udhibiti wa ubora umewekwa tangu mwanzo kwa kuweka viwango kabla ya makubaliano yoyote ya mwisho kukubaliwa. Wakati wa kuanzisha hii, haupaswi kupuuza kingo za makosa pia. Uingiliaji wa mwongozo hauwezi kuepukwa kabisa kwani mifumo italazimika kutoa makosa kwa kiwango cha juu cha 3%. Hii haifanyi kazi mbele, lakini inafaa.

Nani Ataelezea Data Yako?

Sababu kuu inayofuata inategemea ni nani anafafanua data yako. Je! Unakusudia kuwa na timu ya ndani au ungependa kuipata nje? Ikiwa unatumia huduma, kuna sheria na hatua za kufuata unazohitaji kuzingatia kwa sababu ya faragha na usiri unahusishwa na data. Na ikiwa una timu ya ndani, wana ufanisi gani katika kujifunza zana mpya? Wakati wako wa kuuza na bidhaa au huduma yako ni nini? Je! Una vipimo na timu bora za kuidhinisha matokeo?

Muuzaji Vs. Mjadala wa Washirika

Muuzaji Vs. Mjadala wa Washirika Ufafanuzi wa data ni mchakato wa kushirikiana. Inajumuisha utegemezi na ugumu kama ushirikiano. Hii inamaanisha kuwa timu zingine zinafanya kazi kila wakati sanjari na moja ya timu inaweza kuwa muuzaji wako. Ndio sababu muuzaji au mpenzi unayemchagua ni muhimu kama zana unayotumia kuandikia data.

Kwa sababu hii, mambo kama vile uwezo wa kuweka data na nia yako kwa siri, nia ya kukubali na kufanya kazi kwa maoni, kuwa makini kwa mahitaji ya data, kubadilika kwa shughuli na zaidi inapaswa kuzingatiwa kabla ya kupeana mikono na muuzaji au mwenzi . Tumejumuisha kubadilika kwa sababu mahitaji ya ufafanuzi wa data sio laini kila wakati au tuli. Wanaweza kubadilika katika siku zijazo unapoongeza biashara yako zaidi. Ikiwa unashughulika na data ya msingi ya maandishi tu, unaweza kutaka kufafanua data ya sauti au video unapozidi na usaidizi wako unapaswa kuwa tayari kupanua upeo wao na wewe.

Kuhusika kwa muuzaji

Njia moja ya kutathmini ushiriki wa wauzaji ni msaada utakaopokea.

Mpango wowote wa ununuzi lazima uzingatie sehemu hii. Je! Msaada utaonekanaje chini? Je! Wadau na watu wa uhakika watakuwa nani pande zote za equation?

Pia kuna majukumu madhubuti ambayo yanapaswa kuelezea ni nini ushiriki wa muuzaji ni (au utakuwa). Kwa ufafanuzi wa data au mradi wa kuipatia data haswa, muuzaji atakuwa akitoa data mbichi kikamilifu, au la? Ni nani atakayefanya kazi kama wataalam wa mada, na ni nani atakayewaajiri kama wafanyikazi au makandarasi huru?

Kesi za Matumizi muhimu

Kwa nini makampuni hufanya aina hizi za ufafanuzi wa data na miradi ya uwekaji data?

Tumia kesi nyingi, lakini zingine za kawaida zinaonyesha jinsi mifumo hii inasaidia kampuni kutimiza malengo na malengo.

Kisa cha Matumizi ya Ufafanuzi wa Takwimu

Kwa mfano, kesi zingine za utumiaji zinajumuisha kujaribu kufundisha wasaidizi wa dijiti au mifumo ya mwitikio wa sauti. Kwa kweli, aina hizo hizo za rasilimali zinaweza kusaidia katika hali yoyote ambapo chombo cha ujasusi bandia kinashirikiana na mwanadamu. Ufafanuzi zaidi wa data na uwekaji wa data umechangia data ya majaribio iliyolengwa, na data ya mafunzo, ndivyo mahusiano haya yanavyofanya kazi, kwa ujumla.

Kesi nyingine muhimu ya matumizi ya ufafanuzi wa data na uwekaji wa data ni katika kukuza AI maalum ya tasnia. Unaweza kuita aina zingine za miradi "inayolenga utafiti" AI, ambapo zingine zinafanya kazi zaidi au utaratibu. Huduma ya afya ni wima kuu kwa juhudi hii kubwa ya data. Kwa kuzingatia hilo, hata hivyo, tasnia zingine kama fedha, hospitali, utengenezaji au hata rejareja pia zitatumia aina hizi za mifumo.

Kesi zingine za utumiaji ni maalum kwa maumbile. Chukua utambuzi wa uso kama mfumo wa usindikaji picha. Ufafanuzi huo wa data na uwekaji wa data husaidia kutoa mifumo ya kompyuta na habari ambayo wanahitaji kutambua watu binafsi na kutoa matokeo yaliyolengwa.

Kuchukia kwa kampuni zingine kwa tasnia ya utambuzi wa uso ni mfano wa jinsi inavyofanya kazi. Wakati teknolojia inadhibitiwa vya kutosha, husababisha wasiwasi mkubwa juu ya haki na athari zake kwa jamii za wanadamu.

Michanganuo

Hapa kuna mifano maalum ya kifani ambayo inashughulikia jinsi ufafanuzi wa data na uwekaji wa data hufanya kazi ardhini. Katika Shaip, tunajali kutoa viwango vya juu zaidi vya matokeo bora na bora katika ufafanuzi wa data na uwekaji wa data.

Majadiliano mengi hapo juu ya mafanikio ya kawaida ya ufafanuzi wa data na uwekaji wa data hufunua jinsi tunavyofikia kila mradi, na kile tunachotoa kwa kampuni na wadau tunaofanya nao kazi.

Vifaa vya kifani ambavyo vitaonyesha jinsi hii inavyofanya kazi:

Kisa cha Matumizi ya Ufafanuzi wa Takwimu

Katika mradi wa utoaji leseni ya data ya kliniki, timu ya Shaip ilichakata zaidi ya masaa 6,000 ya sauti, ikiondoa habari zote za afya zilizolindwa (PHI), na kuacha yaliyomo kwenye HIPAA yanayofuata sheria za mifano ya utambuzi wa hotuba ya afya kufanya kazi.

Katika aina hii ya kesi, ni vigezo na kuainisha mafanikio ambayo ni muhimu. Takwimu mbichi ziko katika mfumo wa sauti, na kuna haja ya kutambulisha vyama. Kwa mfano, kwa kutumia uchambuzi wa NER, lengo mbili ni kuondoa-kubainisha na kufafanua yaliyomo.

Uchunguzi mwingine wa kesi unahusisha uchunguzi wa kina data ya mafunzo ya AI ya mazungumzo mradi ambao tulikamilisha na wanaisimu 3,000 waliofanya kazi kwa muda wa wiki 14. Hii ilisababisha utayarishaji wa data ya mafunzo katika lugha 27, ili kuendeleza wasaidizi wa kidijitali wa lugha nyingi wenye uwezo wa kushughulikia mwingiliano wa binadamu katika uteuzi mpana wa lugha za asili.

Katika utafiti huu wa kesi, hitaji la kupata mtu anayefaa kwenye kiti sahihi lilikuwa dhahiri. Idadi kubwa ya wataalam wa mada na waendeshaji wa uingizaji wa maudhui ilimaanisha kulikuwa na hitaji la upangaji na urekebishaji wa utaratibu ili kufanikisha mradi kwa ratiba fulani. Timu yetu iliweza kupiga kiwango cha tasnia kwa kiwango kikubwa, kupitia kuboresha ukusanyaji wa data na michakato inayofuata.

Aina zingine za masomo ya kesi zinajumuisha vitu kama mafunzo ya bot na ufafanuzi wa maandishi kwa ujifunzaji wa mashine. Tena, katika muundo wa maandishi, bado ni muhimu kutibu vyama vilivyotambuliwa kulingana na sheria za faragha, na kupanga data mbichi kupata matokeo yaliyolengwa.

Kwa maneno mengine, katika kufanya kazi kwa aina na fomati nyingi za data, Shaip ameonyesha mafanikio yale yale muhimu kwa kutumia njia na kanuni sawa kwa data mbichi za data na data za leseni za data.

Kumalizika kwa mpango Up

Tunaamini kwa kweli mwongozo huu ulikuwa na busara kwako na kwamba umejibiwa maswali yako mengi. Walakini, ikiwa bado haujaamini juu ya muuzaji wa kuaminika, usione zaidi.

Sisi, huko Shaip, ni kampuni ya ufafanuzi wa data ya Waziri Mkuu. Tuna wataalam katika uwanja ambao wanaelewa data na washirika wake kama hakuna mwingine. Tunaweza kuwa washirika wako bora tunapoleta kwenye umahiri wa mezani kama kujitolea, usiri, kubadilika na umiliki kwa kila mradi au ushirikiano.

Kwa hivyo, bila kujali aina ya data unayokusudia kupata ufafanuzi, unaweza kupata timu hiyo mkongwe ndani yetu kukidhi mahitaji na malengo yako. Pata mifano yako ya AI iliyoboreshwa kwa kujifunza nasi.

Wacha tuongee

  • Kwa kujiandikisha, nakubaliana na Shaip Sera ya faragha na Masharti ya Huduma na kutoa idhini yangu ya kupokea mawasiliano ya uuzaji ya B2B kutoka kwa Shaip.

Maswali yanayoulizwa (FAQ)

Ufafanuzi wa Takwimu au Uwekaji wa Takwimu ni mchakato ambao hufanya data na vitu maalum kutambulika na mashine ili kutabiri matokeo. Kuweka alama, kunakili au kusindika vitu ndani ya maandishi, picha, skani, n.k kuwezesha algorithms kutafsiri data iliyoandikwa na kupata mafunzo ya kusuluhisha kesi halisi za biashara peke yake bila uingiliaji wa kibinadamu.

Katika ujifunzaji wa mashine (zote zinasimamiwa au hazijasimamiwa), data iliyochapishwa au iliyochapishwa ni kuweka alama, kuandikisha au kusindika huduma unayotaka mifano yako ya ujifunzaji wa mashine ielewe na itambuliwe ili kutatua changamoto za ulimwengu.

Kidokezo cha data ni mtu anayefanya kazi bila kuchoka ili kutajirisha data ili kuifanya iweze kutambulika na mashine. Inaweza kuhusisha moja au yote ya hatua zifuatazo (kulingana na kesi ya utumiaji mkononi na mahitaji): Kusafisha Takwimu, Kuandika Takwimu, Kuandika Data au Ufafanuzi wa Takwimu, QA n.k.

Zana au majukwaa (msingi wa wingu au msingi) ambayo hutumiwa kuweka lebo au kufafanua data ya hali ya juu (kama maandishi, sauti, picha, video) na metadata ya ujifunzaji wa mashine huitwa zana za ufafanuzi wa data.

Zana au majukwaa (msingi wa wingu au msingi) ambayo hutumiwa kuweka lebo au kufafanua picha zinazohamia sura-kwa-sura kutoka kwa video ili kujenga data ya hali ya juu ya mafunzo ya ujifunzaji wa mashine.

Zana au majukwaa (msingi wa wingu au msingi) ambayo hutumiwa kuweka lebo au kufafanua maandishi kutoka kwa hakiki, magazeti, maagizo ya daktari, rekodi za afya za elektroniki, karatasi za usawa, n.k ili kuunda data ya hali ya juu ya mafunzo kwa ujifunzaji wa mashine. Utaratibu huu pia unaweza kuitwa uwekaji alama, kuweka lebo, kunukuu, au kusindika.