Mwongozo wa Wanaoanza kwa Ufafanuzi wa Data: Vidokezo na Mbinu Bora
Mwongozo wa Wanunuzi wa mwisho 2024
Jedwali la Index
- kuanzishwa
- Kujifunza Machine ni nini?
- Ufafanuzi wa Takwimu ni nini?
- Zana za Ufafanuzi wa Data
- Aina za Ufafanuzi wa Takwimu
- Hatua muhimu
- Vipengele
- Manufaa ya Ufafanuzi wa Data
- Changamoto muhimu
- Jenga Vs. Nunua
- Jinsi ya kuchagua zana sahihi
- Kesi za Matumizi ya Ulimwengu Halisi
- Mbinu Bora za Ufafanuzi
- Michanganuo
- Maswali
Pakua eBook
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 maelezo ya data yatakuwa baadhi ya vipengele vya changamoto vya mradi wako. Matokeo ya miundo yako ya AI na ML ni nzuri tu kama data unayotumia kuwafunza - kwa hivyo usahihi unaotumia kwenye ujumlishaji wa data na kuweka lebo 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.
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.
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.
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.
Ufafanuzi wa Takwimu ni nini?
Ufafanuzi wa data ni mchakato wa kuangazia, kuweka lebo au kuweka lebo data ili kusaidia kanuni za ujifunzaji za mashine kuelewa na kuainisha maelezo wanayochakata. Utaratibu huu ni muhimu kwa mafunzo ya miundo ya AI, na kuziwezesha kufahamu kwa usahihi aina mbalimbali za data, kama vile picha, faili za sauti, picha za video au maandishi.
Hebu fikiria gari linalojiendesha ambalo linategemea data kutoka kwa maono ya kompyuta, uchakataji wa lugha asilia (NLP), na vitambuzi kufanya maamuzi sahihi ya uendeshaji. Ili kusaidia muundo wa AI ya gari kutofautisha kati ya vizuizi kama vile magari mengine, watembea kwa miguu, wanyama au vizuizi vya barabarani, data inayopokea lazima iwe na lebo au maelezo.
Katika ujifunzaji unaosimamiwa, ufafanuzi wa data ni muhimu sana, kwani data iliyo na lebo zaidi inatolewa kwa modeli, ndivyo inavyojifunza kufanya kazi kwa uhuru. Data iliyofafanuliwa huruhusu miundo ya AI kutumwa katika programu mbalimbali kama vile gumzo, utambuzi wa usemi na uwekaji otomatiki, hivyo kusababisha utendakazi bora na matokeo ya kuaminika.
Umuhimu wa maelezo ya data katika kujifunza kwa mashine
Kujifunza kwa mashine kunahusisha mifumo ya kompyuta kuboresha utendaji wao kwa kujifunza kutoka kwa data, kama vile wanadamu hujifunza kutokana na uzoefu. Ufafanuzi wa data, au uwekaji lebo, ni muhimu katika mchakato huu, kwani husaidia kufunza algoriti kutambua ruwaza na kufanya ubashiri sahihi.
Katika kujifunza kwa mashine, mitandao ya neural inajumuisha niuroni za kidijitali zilizopangwa katika tabaka. Mitandao hii huchakata taarifa sawa na ubongo wa binadamu. Data iliyo na lebo ni muhimu kwa ujifunzaji unaosimamiwa, mbinu ya kawaida katika kujifunza kwa mashine ambapo algoriti hujifunza kutoka kwa mifano iliyo na lebo.
Seti za data za mafunzo na majaribio zenye data iliyo na lebo huwezesha miundo ya mashine ya kujifunza kutafsiri kwa ustadi na kupanga data inayoingia. Tunaweza kutoa data ya ubora wa juu ili kusaidia algoriti kujifunza kiotomatiki na kuyapa kipaumbele matokeo kwa kutoingilia kati kwa kiwango cha chini cha binadamu.
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.
Je! Ni zana gani ya kuweka data / 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.
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
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.
Uainishaji wa Picha - Uainishaji wa picha unahusisha kugawa kategoria au lebo zilizobainishwa awali kwa picha kulingana na maudhui yao. Aina hii ya ufafanuzi hutumika kufunza miundo ya AI kutambua na kuainisha picha kiotomatiki.
Utambuzi wa kitu/Ugunduzi - Utambuzi wa kitu, au utambuzi wa kitu, ni mchakato wa kutambua na kuweka lebo kwenye vitu mahususi ndani ya picha. Aina hii ya ufafanuzi hutumika kufunza miundo ya AI kutafuta na kutambua vitu katika picha au video za ulimwengu halisi.
Sehemu - Mgawanyiko wa picha unahusisha kugawanya picha katika sehemu nyingi au kanda, kila moja inalingana na kitu maalum au eneo la maslahi. Aina hii ya ufafanuzi hutumika kufunza miundo ya AI kuchanganua picha katika kiwango cha pikseli, kuwezesha utambuzi sahihi zaidi wa kitu na kuelewa eneo.
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
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
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.
Ufafanuzi wa hisia - Ufafanuzi wa hisia unahusisha kuweka lebo data ya maandishi na hisia inayowasilisha, kama vile chanya, hasi, au upande wowote. Aina hii ya ufafanuzi hutumiwa sana katika uchanganuzi wa hisia, ambapo miundo ya AI inafunzwa kuelewa na kutathmini hisia zinazoonyeshwa katika maandishi.
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.
Uainishaji wa maandishi - Sentensi au aya zinaweza kutambulishwa na kuainishwa kulingana na mada kuu, mienendo, mada, maoni, kategoria (michezo, burudani na sawa) na vigezo vingine.
Hatua Muhimu katika Uwekaji Lebo ya Data na Mchakato wa Ufafanuzi wa Data
Mchakato wa ufafanuzi wa data unahusisha mfululizo wa hatua zilizobainishwa vyema ili kuhakikisha uwekaji lebo wa data wa ubora wa juu na sahihi kwa programu za kujifunza mashine. Hatua hizi hushughulikia kila kipengele cha mchakato, kutoka kwa ukusanyaji wa data hadi kusafirisha data ya maelezo kwa matumizi zaidi.
Hivi ndivyo maelezo ya data hufanyika:
- Ukusanyaji wa Takwimu: Hatua ya kwanza katika mchakato wa maelezo ya data ni kukusanya data zote muhimu, kama vile picha, video, rekodi za sauti au data ya maandishi, katika eneo la kati.
- Usindikaji wa Data: Sawazisha na uimarishe data iliyokusanywa kwa kuweka picha, kupanga maandishi, au kunakili maudhui ya video. Uchakataji wa awali huhakikisha kuwa data iko tayari kwa ufafanuzi.
- Chagua Muuzaji au Zana ya kulia: Chagua zana inayofaa ya maelezo ya data au muuzaji kulingana na mahitaji ya mradi wako. Chaguo ni pamoja na mifumo kama vile Nanonets kwa ufafanuzi wa data, V7 ya ufafanuzi wa picha, Appen kwa ufafanuzi wa video na Nanonets kwa ufafanuzi wa hati.
- Miongozo ya Ufafanuzi: Weka miongozo iliyo wazi ya vifafanuzi au zana za ufafanuzi ili kuhakikisha uthabiti na usahihi katika mchakato mzima.
- Ujumbe: Weka lebo na uweke lebo data kwa kutumia vifafanuzi vya kibinadamu au programu ya ufafanuzi wa data, kwa kufuata miongozo iliyowekwa.
- Uhakikisho wa Ubora (QA): Kagua data iliyofafanuliwa ili kuhakikisha usahihi na uthabiti. Tumia vidokezo vingi vya upofu, ikiwa ni lazima, ili kuthibitisha ubora wa matokeo.
- Usafirishaji wa Data: Baada ya kukamilisha maelezo ya data, hamisha data katika umbizo linalohitajika. Mifumo kama vile Nanonets huwezesha usafirishaji wa data bila mshono kwa programu mbalimbali za programu za biashara.
Mchakato mzima wa ufafanuzi wa data unaweza kuanzia siku chache hadi wiki kadhaa, kulingana na ukubwa wa mradi, utata na rasilimali zinazopatikana.
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.
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.
Je, Faida za Ufafanuzi wa Data ni zipi?
Ufafanuzi wa data ni muhimu ili kuboresha mifumo ya kujifunza ya mashine na kutoa hali ya matumizi iliyoboreshwa ya watumiaji. Hapa kuna baadhi ya faida kuu za ufafanuzi wa data:
- Ufanisi wa Mafunzo ulioboreshwa: Uwekaji lebo ya data husaidia miundo ya kujifunza kwa mashine kuwa na mafunzo bora, kuboresha ufanisi wa jumla na kutoa matokeo sahihi zaidi.
- Usahihi ulioongezeka: Data iliyofafanuliwa kwa usahihi huhakikisha kwamba algoriti zinaweza kubadilika na kujifunza kwa ufanisi, hivyo kusababisha viwango vya juu vya usahihi katika kazi za baadaye.
- Kupunguza Uingiliaji wa Binadamu: Zana za hali ya juu za ufafanuzi wa data hupunguza kwa kiasi kikubwa hitaji la kuingilia kati kwa mikono, kurahisisha michakato na kupunguza gharama zinazohusiana.
Kwa hivyo, ufafanuzi wa data huchangia kwa mifumo bora zaidi na sahihi ya kujifunza kwa mashine huku ikipunguza gharama na juhudi za mikono zinazohitajika jadi kutoa mafunzo kwa miundo ya AI.
Changamoto Muhimu katika Ufafanuzi wa Data kwa Mafanikio ya AI
Ufafanuzi wa data una jukumu muhimu katika ukuzaji na usahihi wa AI na miundo ya kujifunza ya mashine. Walakini, mchakato unakuja na seti yake ya changamoto:
- Gharama ya data ya ufafanuzi: Ufafanuzi wa data unaweza kufanywa kwa mikono au kiotomatiki. Ufafanuzi wa mwongozo unahitaji juhudi kubwa, wakati, na rasilimali, ambayo inaweza kusababisha kuongezeka kwa gharama. Kudumisha ubora wa data katika mchakato mzima pia huchangia gharama hizi.
- Usahihi wa ufafanuzi: Hitilafu za kibinadamu wakati wa mchakato wa ufafanuzi zinaweza kusababisha ubora duni wa data, na kuathiri moja kwa moja utendakazi na ubashiri wa miundo ya AI/ML. Utafiti wa Gartner unaangazia hilo ubora duni wa data hugharimu kampuni hadi 15% ya mapato yao.
- Uwezeshaji: Kiasi cha data kinapoongezeka, mchakato wa ufafanuzi unaweza kuwa mgumu zaidi na unaotumia muda. Kuongeza maelezo ya data huku ukidumisha ubora na ufanisi ni changamoto kwa mashirika mengi.
- Usiri wa data na usalama: Ufafanuzi wa data nyeti, kama vile maelezo ya kibinafsi, rekodi za matibabu au data ya fedha, huzua wasiwasi kuhusu faragha na usalama. Kuhakikisha kwamba mchakato wa ufafanuzi unatii kanuni husika za ulinzi wa data na miongozo ya kimaadili ni muhimu ili kuepuka hatari za kisheria na sifa.
- Kusimamia aina mbalimbali za data: Kushughulikia aina mbalimbali za data kama vile maandishi, picha, sauti na video kunaweza kuwa changamoto, hasa wakati zinahitaji mbinu na utaalam tofauti wa ufafanuzi. Kuratibu na kudhibiti mchakato wa ufafanuzi katika aina hizi zote za data kunaweza kuwa ngumu na kuhitaji rasilimali nyingi.
Mashirika yanaweza kuelewa na kushughulikia changamoto hizi ili kuondokana na vikwazo vinavyohusiana na ufafanuzi wa data na kuboresha ufanisi na ufanisi wa AI na miradi yao ya kujifunza mashine.
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.
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
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 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."
| kujenga | kununua |
|---|---|
Faida:
| Faida:
|
Africa:
| Africa:
|
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.
Jinsi ya Kuchagua Zana Sahihi ya Ufafanuzi wa Data kwa Mradi Wako
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
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
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 ya Ulimwengu Halisi kwa Ufafanuzi wa Data katika AI
Ufafanuzi wa data ni muhimu katika sekta mbalimbali, na kuziwezesha kutengeneza AI na miundo ya kujifunza mashine iliyo sahihi na bora zaidi. Hapa kuna baadhi ya matukio ya matumizi mahususi ya tasnia kwa ufafanuzi wa data:
Ufafanuzi wa Data ya Huduma ya Afya
Katika huduma ya afya, maelezo ya data huweka lebo kwenye picha za matibabu (kama vile uchunguzi wa MRI), rekodi za matibabu za kielektroniki (EMRs), na maelezo ya kimatibabu. Utaratibu huu husaidia katika kuunda mifumo ya maono ya kompyuta kwa utambuzi wa magonjwa na uchanganuzi wa data ya matibabu otomatiki.
Ufafanuzi wa Data ya Rejareja
Ufafanuzi wa data ya reja reja unahusisha kuweka lebo kwenye picha za bidhaa, data ya mteja na data ya hisia. Ufafanuzi wa aina hii husaidia kuunda na kutoa mafunzo kwa miundo ya AI/ML kuelewa hisia za wateja, kupendekeza bidhaa na kuboresha hali ya jumla ya matumizi ya wateja.
Ufafanuzi wa Data ya Fedha
Ufafanuzi wa data ya kifedha huzingatia kufafanua hati za kifedha na data ya shughuli. Aina hii ya dokezo ni muhimu kwa kutengeneza mifumo ya AI/ML inayotambua ulaghai, kushughulikia masuala ya kufuata na kuratibu michakato mingine ya kifedha.
Ufafanuzi wa Data ya Magari
Ufafanuzi wa data katika sekta ya magari unahusisha kuweka lebo data kutoka kwa magari yanayojiendesha, kama vile maelezo ya kamera na kihisi cha LiDAR. Kidokezo hiki husaidia kuunda miundo ya kutambua vitu katika mazingira na kuchakata pointi nyingine muhimu za data kwa mifumo ya magari yanayojiendesha.
Ufafanuzi wa Data ya Viwanda
Ufafanuzi wa data ya viwanda hutumiwa kufafanua data kutoka kwa programu mbalimbali za viwanda, ikiwa ni pamoja na utengenezaji wa picha, data ya matengenezo, data ya usalama na maelezo ya udhibiti wa ubora. Aina hii ya ufafanuzi wa data husaidia kuunda miundo inayoweza kutambua hitilafu katika michakato ya uzalishaji na kuhakikisha usalama wa wafanyikazi.
Je, ni mbinu gani bora za ufafanuzi wa data?
Ili kuhakikisha mafanikio ya AI yako na miradi ya kujifunza mashine, ni muhimu kufuata mbinu bora za ufafanuzi wa data. Mbinu hizi zinaweza kusaidia kuimarisha usahihi na uthabiti wa data yako ya maelezo:
- Chagua muundo wa data unaofaa: Unda lebo za data ambazo ni mahususi vya kutosha kuwa muhimu lakini za jumla vya kutosha kunasa tofauti zote zinazowezekana katika seti za data.
- Toa maagizo wazi: Tengeneza miongozo ya maelezo ya data ya kina na rahisi kueleweka na mbinu bora ili kuhakikisha uwiano na usahihi wa data katika vifafanuzi mbalimbali.
- Boresha mzigo wa kazi wa ufafanuzi: Kwa kuwa ufafanuzi unaweza kuwa wa gharama, zingatia njia mbadala za bei nafuu zaidi, kama vile kufanya kazi na huduma za kukusanya data zinazotoa seti za data zilizo na lebo.
- Kusanya data zaidi inapohitajika: Ili kuzuia ubora wa miundo ya kujifunza mashine kutokana na kuteseka, shirikiana na kampuni za kukusanya data kukusanya data zaidi ikihitajika.
- Chanzo cha nje au umati wa watu: Mahitaji ya ufafanuzi wa data yanapozidi kuwa makubwa na yanatumia muda kwa rasilimali za ndani, zingatia utoaji wa nje au kutafuta watu wengi.
- Kuchanganya juhudi za binadamu na mashine: Tumia mbinu ya binadamu-katika-kitanzi na programu ya maelezo ya data ili kuwasaidia wafafanuzi wa kibinadamu kuzingatia matukio yenye changamoto nyingi na kuongeza utofauti wa seti ya data ya mafunzo.
- Tanguliza ubora: Jaribu vidokezo vya data yako mara kwa mara kwa madhumuni ya uhakikisho wa ubora. Wahimize wachambuzi wengi kukagua kazi ya kila mmoja wao kwa usahihi na uthabiti katika kuweka lebo seti za data.
- Hakikisha kufuata: Unapofafanua seti nyeti za data, kama vile picha zilizo na watu au rekodi za afya, zingatia kwa uangalifu masuala ya faragha na maadili. Kutofuata sheria za eneo kunaweza kuharibu sifa ya kampuni yako.
Kuzingatia mbinu bora za vidokezo hivi vya data kunaweza kukusaidia kuhakikisha kuwa seti zako za data zimewekwa lebo kwa usahihi, zinaweza kufikiwa na wanasayansi wa data na ziko tayari kusukuma miradi yako inayoendeshwa na data.
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:
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
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.