Ikiwa unatengeneza suluhisho la AI, soko la wakati wa bidhaa yako linategemea sana kupatikana kwa wakati kwa data bora kwa madhumuni ya mafunzo. Ni wakati tu unapokuwa na hifadhidata zako zinazohitajika mkononi unapoanzisha michakato ya mafunzo ya mifano yako, boresha matokeo na upate suluhisho lako kwa uzinduzi.
Na unajua, kuleta daftari zenye ubora kwa wakati ni changamoto kubwa kwa wafanyabiashara wa saizi na mizani yote. Kwa wasiojua, karibu na 19% ya biashara yatangaza kuwa ni ukosefu wa upatikanaji wa data ambao unawazuia kuchukua suluhisho za AI.
Tunapaswa pia kuelewa kuwa hata ikiwa unafanikiwa kutoa data inayofaa na ya muktadha, ufafanuzi wa data ni changamoto yenyewe. Inachukua muda mwingi na inahitaji ustadi bora na umakini kwa undani. Karibu 80% ya wakati wa maendeleo wa AI huenda kwenye muhtasari wa hifadhidata.
Sasa, hatuwezi kuondoa kabisa michakato ya ufafanuzi wa data kutoka kwa mifumo yetu kwani ndio kamili ya mafunzo ya AI. Aina zako hazingeweza kutoa matokeo (achilia mbali matokeo ya ubora) ikiwa hakuna data iliyofafanuliwa mkononi. Kufikia sasa, tumejadili mada kadhaa juu ya changamoto zinazotegemea data, mbinu za ufafanuzi, na zaidi. Leo, tutajadili jambo lingine muhimu ambalo linahusu kujiandikisha kwa data yenyewe.
Katika chapisho hili, tutachunguza aina mbili za njia za ufafanuzi zinazotumiwa katika wigo, ambazo ni:
- Kuweka data mwongozo
- Na kuipatia data kiotomatiki
Tutatoa mwanga juu ya tofauti kati ya hizi mbili, kwanini uingiliaji wa mwongozo ni muhimu, na ni hatari gani zinazohusiana na moja kwa moja uwekaji data.
Kuandika Takwimu Mwongozo
Kama jina linavyopendekeza, uwekaji wa data mwongozo unahusisha wanadamu. Wataalam wa ufafanuzi wa data wanasimamia vitu vya kuweka alama kwenye hifadhidata. Kwa wataalam, tunamaanisha SMEs na mamlaka ya kikoa ambao wanajua haswa kile cha kufafanua. Mchakato wa mwongozo huanza na wafafanuzi kupeanwa hifadhidata mbichi za ufafanuzi. Hifadhidata zinaweza kuwa picha, faili za video, rekodi za sauti au nakala, maandishi, au mchanganyiko wa hizi.
Kulingana na miradi, matokeo yanayotakiwa, na uainishaji, wafafanuzi hufanya kazi ya kufafanua vitu vinavyohusika. Wataalam wanajua ni mbinu gani inayofaa zaidi kwa hifadhidata maalum na madhumuni. Wanatumia mbinu inayofaa kwa miradi yao na kutoa seti za data zinazoweza kufundishwa kwa wakati.
Kuweka mwongozo kwa mwongozo kunachukua muda mwingi na wastani wa muda wa ufafanuzi kwa kila mkusanyiko wa data hutegemea mambo kadhaa kama vile chombo kilichotumiwa, idadi ya vitu vitakavyofafanuliwa, ubora wa data, na zaidi. Kwa mfano, inaweza kuchukua hadi masaa 1500 kwa mtaalam kuweka lebo karibu picha 100,000 na ufafanuzi 5 kwa kila picha.
Wakati kuorodhesha mwongozo ni sehemu moja tu ya mchakato, kuna awamu ya pili katika utiririshaji wa ufafanuzi unaoitwa ukaguzi wa ubora na ukaguzi. Katika hili, hifadhidata za maelezo zimethibitishwa kwa ukweli na usahihi. Ili kufanya hivyo, kampuni zinachukua njia ya makubaliano, ambapo maelezo mengi hufanya kazi kwenye hifadhidata sawa kwa matokeo ya umoja. Tofauti hutatuliwa ikiwa kuna maoni na kuripoti pia. Ikilinganishwa na mchakato wa ufafanuzi, kiwango cha kuangalia ubora sio ngumu na kinachohitaji wakati.
Kuweka Takwimu Moja kwa Moja
Kwa hivyo, sasa unaelewa ni juhudi ngapi za mwongozo zinazoingia kwenye uwekaji wa data. Ili suluhisho zitumike katika sekta kama huduma ya afya, usahihi, na umakini kwa undani inakuwa muhimu zaidi. Ili kuweka njia ya uwekaji kasi wa data na uwasilishaji wa data zilizochapishwa, mifano ya uwekaji wa data kiotomatiki polepole inakuwa maarufu.
Kwa njia hii, mifumo ya AI hutunza data ya ufafanuzi. Hii inafanikiwa kwa msaada wa njia za ujasusi au mifano ya ujifunzaji wa mashine au zote mbili. Kwa njia ya urithi, hifadhidata moja hupitishwa kupitia safu ya sheria au masharti yaliyotanguliwa ili kudhibitisha lebo maalum. Masharti yamewekwa na wanadamu.
Ingawa hii ni bora, njia hii inashindwa wakati miundo ya data inabadilika mara kwa mara. Pia, kuweka hali inakuwa ngumu kuendesha mifumo ya kufanya uamuzi sahihi. Wakati wanadamu wanaweza kutofautisha kati ya ice cream na limau, hatujui njia ambayo ubongo huchukua ili kuleta utofautishaji. Kuiga hii haiwezekani kibinadamu kwenye mashine.
Hii inasababisha wasiwasi kadhaa kwa kuzingatia ubora wa matokeo kutoka kwa mifumo ya AI. Licha ya kiotomatiki kuanza, unahitaji mwanadamu (au kundi lao) ili kuhalalisha na kurekebisha lebo za data. Na hii ni sehemu bora kwa sehemu yetu inayofuata.
Maelezo ya Usaidizi wa AI: Akili Inahitaji Akili (Njia Mseto)
Kwa matokeo bora, njia ya mseto inahitajika. Wakati mifumo ya AI inaweza kutunza uandishi wa haraka, wanadamu wanaweza kuhalalisha matokeo na kuiboresha. Kuacha mchakato mzima wa ufafanuzi wa data mikononi mwa mashine inaweza kuwa wazo mbaya na ndio sababu kuleta wanadamu kitanzi kuna mantiki kabisa.
Mara baada ya mafunzo, mashine zinaweza kugawanya na kufafanua vitu vya kimsingi haswa. Ni kazi ngumu tu ambazo zinahitaji uingiliaji wa mwongozo. Katika hali kama hizi, hii haitumii wakati kama uandishi wa data mwongozo na kama hatari kama uwekaji data kiotomatiki.
Kuna usawa ulioanzishwa na mchakato unaweza kutokea kwa njia za gharama nafuu pia. Wataalam wangeweza kupata vitanzi vyema vya maoni kwa mashine ili kupata chapa bora, mwishowe kupunguza hitaji la juhudi za mwongozo. Pamoja na ongezeko kubwa la alama za kujiamini kwa mashine, ubora wa data iliyoandikwa inaweza kuboreshwa pia.
Kumalizika kwa mpango Up
Kujitegemea kabisa uwekaji data mifumo haiwezi kufanya kazi - angalau kwa sasa. Tunachohitaji ni maelewano kati ya mwanadamu na mashine katika kufanikisha kazi ngumu. Hii pia huongeza wakati wa uwasilishaji wa hifadhidata zilizochapishwa, ambapo kampuni zinaweza kuanzisha awamu zao za mafunzo ya AI. Na ikiwa unatafuta hifadhidata za hali ya juu za modeli zako za AI, tufikie leo.
