डाटा एनोटेशन वा डाटा लेबलिंग, तपाईलाई थाहा छ, एक चिरस्थायी प्रक्रिया हो। तपाईंले आफ्नो AI मोड्युलहरू तालिम दिन बन्द गर्नुहुनेछ भनी बताउन सक्ने कुनै पनि क्षण छैन किनभने तिनीहरू पूर्ण रूपमा सटीक र परिणामहरू प्रदान गर्नमा छिटो भएका छन्।
तपाईंको AI-संचालित मोड्युल सुरु गर्नु एउटा कोसेढुङ्गा मात्र हो, AI प्रशिक्षण निरन्तर रूपमा परिणाम र प्रभावकारिताहरूलाई अनुकूलन गर्न पोस्ट-लञ्च भइरहन्छ। यस कारणले गर्दा, संगठनहरू तिनीहरूको मेसिन लर्निङ मोड्युलहरूका लागि सान्दर्भिक डेटाको ठूलो मात्रा उत्पन्न गर्ने चिन्ताले ग्रसित छन्।
जे होस्, त्यो चिन्ता होइन जुन हामी आज छलफल गर्न जाँदैछौं। हामी यो चिन्ता एक पटक उठ्ने चुनौतिहरु अन्वेषण गर्न जाँदैछौं डाटा उत्पन्न गर्दै निश्चित छ। कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईंसँग असंख्य डाटा उत्पादन टचपोइन्टहरू छन्। तपाईले यस बिन्दुमा सामना गर्नुहुने थप समस्याग्रस्त मुद्दा हो टिप्पणी गर्दै डाटा को यति ठूलो मात्रा।
स्केलेबल डाटा लेबलिंग भनेको हामी आज प्रकाश पार्न जाँदैछौं किनभने हामीले बोलेका संगठनहरू र टोलीहरू सबैले हामीलाई तथ्याङ्कमा औंल्याएका छन् कि यी सरोकारवालाहरूले डेटा उत्पादन गर्नु भन्दा पनि मेसिनको विश्वास निर्माण गर्न बढी चुनौतीपूर्ण पाउँछन्। र तपाईलाई थाहा छ, मेसिनको विश्वास केवल एनोटेटेड डाटा द्वारा समर्थित सही तरिकाले प्रशिक्षित प्रणालीहरू मार्फत निर्माण गर्न सकिन्छ। त्यसोभए, डेटा लेबलिङ प्रक्रियाहरूको दक्षता घटाउने 5 प्रमुख चिन्ताहरू हेरौं।
5 वास्तविक-विश्व चुनौतीहरू जसले डाटा लेबलिङ प्रयासहरूलाई कमजोर बनाउँछ
कार्यबल व्यवस्थापन
त्यसोभए, संगठनहरू फरक पार्ने र उद्देश्य समाधान गर्ने परिणामहरू मंथन गर्न गुणस्तर र मात्रा दुवैलाई सन्तुलनमा राख्ने चुनौतीको साथ तयार छन्। यस्तो अवस्थामा, कार्यबलको व्यवस्थापन अत्यन्तै कठिन र कठिन हुन्छ। आउटसोर्सिङले मद्दत गर्दा, व्यवसायहरू जसले इन-हाउस टोलीहरूका लागि समर्पित गरेका छन् डाटा एनोटेशन उद्देश्य, सामना बाधाहरू जस्तै:
- डाटा लेबलिंग को लागी कर्मचारी प्रशिक्षण
- टोलीहरूमा कामको वितरण र अन्तरसञ्चालनलाई बढावा दिने
- माइक्रो र म्याक्रो दुवै स्तरहरूमा प्रदर्शन र प्रगति ट्र्याकिङ
- एट्रिसनलाई सम्बोधन गर्ने र नयाँ कर्मचारीहरूलाई पुन: तालिम दिने
- डाटा वैज्ञानिकहरू, एनोटेटरहरू, र परियोजना प्रबन्धकहरू बीच स्ट्रिमलाइन समन्वय
- सांस्कृतिक, भाषा, र भौगोलिक बाधाहरूको उन्मूलन र परिचालन इकोसिस्टमहरूबाट पूर्वाग्रहहरू हटाउने र थप
वित्त को ट्रयाकिङ
बजेट एआई प्रशिक्षणमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण चरणहरू मध्ये एक हो। यसले तपाइँ प्राविधिक स्ट्याक, स्रोतहरू, कर्मचारीहरू र थपको सन्दर्भमा एआई मोड्युल निर्माण गर्न कति खर्च गर्न इच्छुक हुनुहुन्छ भनेर परिभाषित गर्दछ र त्यसपछि तपाइँलाई सही RoI गणना गर्न मद्दत गर्दछ। नजिक कम्पनीहरूको %०% AI प्रणालीहरू विकास गर्ने उद्यम अनुचित बजेटको कारण आधा बाटोमा असफल हुन्छ। त्यहाँ पैसा कहाँ पम्प गरिँदैछ भन्ने बारे न पारदर्शिता छ न त प्रभावकारी मेट्रिक्स जसले सरोकारवालाहरूलाई उनीहरूको पैसा केमा अनुवाद भइरहेको छ भन्ने बारे वास्तविक-समय अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ।
साना र मझौला उद्यमहरू प्राय: प्रति परियोजना वा प्रति घण्टा भुक्तानीको दुविधामा र साना तथा मझौला उद्यमहरूलाई भाडामा लिने समस्यामा पर्छन्। एनोटेसन उद्देश्यहरू बनाम बिचौलियाहरूको पोखरी भर्ती। यी सबै बजेट प्रक्रियामा हटाउन सकिन्छ।
डाटा गोपनीयता पालन र अनुपालन
AI को लागी प्रयोग केसहरूको संख्या बढ्दै जाँदा, व्यवसायहरू लहरमा सवारी गर्न र जीवन र अनुभवलाई माथि उठाउने समाधानहरू विकास गर्न हतारिरहेका छन्। स्पेक्ट्रमको अर्को छेउमा एउटा चुनौती छ जुन सबै आकारका व्यवसायहरूले ध्यान दिनु आवश्यक छ - डाटा गोपनीयता चिन्ताहरू।
यसले गोपनीयता मापदण्डहरूको उचित मर्मत र गोप्य डेटाको उचित प्रयोगको अनुपालनको आवश्यकतालाई जोड दिन्छ। प्राविधिक रूपमा, डाटाको अनाधिकृत पहुँच, डाटा-सुरक्षित इकोसिस्टममा अनाधिकृत उपकरणहरूको प्रयोग, फाइलहरूको अवैध डाउनलोड, क्लाउड प्रणालीहरूमा स्थानान्तरण, र थप कुराहरूलाई रोक्ने व्यवसायहरूले ध्वनि र सुरक्षित वातावरणको ग्यारेन्टी गर्नुपर्छ। डेटा गोपनीयता नियन्त्रण गर्ने कानूनहरू जटिल छन् र कानुनी परिणामहरूबाट बच्न प्रत्येक एकल आवश्यकताहरू पूरा भएको सुनिश्चित गर्नको लागि हेरचाह गर्नुपर्छ।
स्मार्ट उपकरण र सहयोगी एनोटेसनहरू
दुई भिन्न प्रकारको एनोटेसन विधिहरू मध्ये - म्यानुअल र स्वचालित, हाइब्रिड एनोटेसन मोडेल भविष्यको लागि आदर्श हो। यो किनभने AI प्रणालीहरू ठूलो मात्रामा डाटालाई निर्बाध रूपमा प्रशोधन गर्नमा राम्रो छन् र मानिसहरू त्रुटिहरू औंल्याउन र परिणामहरू अनुकूलन गर्नमा उत्कृष्ट छन्।
एआई-सहयोगित उपकरणहरू र एनोटेसन प्रविधिहरू आज हामीले सामना गर्ने चुनौतीहरूको दृढ समाधान हो किनभने यसले प्रक्रियामा संलग्न सबै सरोकारवालाहरूको जीवनलाई सजिलो बनाउँछ। स्मार्ट उपकरणहरूले व्यवसायहरूलाई कार्य असाइनमेन्टहरू, पाइपलाइन व्यवस्थापन, एनोटेटेड डेटाको गुणस्तर नियन्त्रण, र थप सुविधा प्रदान गर्न अनुमति दिन्छ। स्मार्ट उपकरणहरू बिना, कर्मचारीहरूले अझै पनि अप्रचलित प्रविधिहरूमा काम गरिरहेका हुनेछन्, काम पूरा गर्न मानव घण्टालाई महत्त्वपूर्ण रूपमा धकेल्दै।
डाटा गुणस्तर र मात्रा मा स्थिरता व्यवस्थापन
डाटा गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्ने महत्त्वपूर्ण पक्षहरू मध्ये एक डाटासेटहरूमा लेबलहरूको परिभाषा मूल्याङ्कन गर्नु हो। अनइनिशिएटेडका लागि, बुझौं कि त्यहाँ दुई प्रमुख प्रकारका डेटासेटहरू छन् -
- वस्तुपरक डाटा - डाटा जुन साँचो वा सार्वभौमिक हो, कसले हेरेको भए पनि
- र व्यक्तिपरक डेटा - डेटा जसमा कसले पहुँच गर्छ भन्ने आधारमा धेरै धारणाहरू हुन सक्छ
उदाहरण को रुपमा, लेबलिंग रातो स्याउको रूपमा एक स्याउ वस्तुनिष्ठ छ किनभने यो सार्वभौमिक छ तर हातमा सूक्ष्म डाटासेटहरू हुँदा चीजहरू जटिल हुन्छन्। एक समीक्षा मा ग्राहक को एक मजाक प्रतिक्रिया विचार गर्नुहोस्। टिप्पणी व्यंग्यात्मक वा प्रशंसाको रूपमा लेबल गर्नको लागि बुझ्नको लागि एनोटेटर पर्याप्त स्मार्ट हुनुपर्छ। सेन्मेन्ट विश्लेषण एनोटेटरले के लेबल गरेको छ त्यसको आधारमा मोड्युलहरूले प्रक्रिया गर्नेछ। त्यसोभए, जब धेरै आँखा र दिमागहरू संलग्न हुन्छन्, एक टोली कसरी सहमतिमा पुग्छ?
व्यवसायहरूले कसरी दिशानिर्देशहरू र नियमहरू लागू गर्न सक्छन् जसले भिन्नताहरू हटाउँछ र व्यक्तिपरक डेटासेटहरूमा वस्तुनिष्ठताको महत्त्वपूर्ण मात्रामा ल्याउन सक्छ?
लिपिङ अप
यो एकदम भारी छ, सही, चुनौतीहरूको मात्रा डेटा वैज्ञानिकहरू र एनोटेटरहरूले दैनिक आधारमा सामना गर्छन्? हामीले अहिलेसम्म छलफल गरेका चिन्ताहरू चुनौतीको एक भाग मात्र हुन् जुन निरन्तरबाट उत्पन्न हुन्छ डाटाको उपलब्धता। यस स्पेक्ट्रममा धेरै धेरै छन्।
आशा छ, यद्यपि, डाटा एनोटेसनमा प्रक्रिया र प्रणालीहरूको विकासको लागि हामी यी सबैलाई धन्यवाद दिन्छौं। खैर, त्यहाँ सधैं आउटसोर्सिङ छन् (shaip) विकल्पहरू उपलब्ध छन्, जसले तपाईंलाई तपाईंको आवश्यकताहरूमा आधारित उच्च-गुणस्तरको डाटा प्रदान गर्दछ।
