AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်တာက စျေးကြီးတယ်ဟုတ်လား။ ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် ရိုးရှင်းသော AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန် စိတ်ကူးသက်သက်က ၎င်းကို တီထွင်ရန်အတွက် ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာ လိုအပ်မည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ တခါတရံတွင်၊ ၎င်းတို့သည် မှန်ကန်သည်ဟု ထင်မြင်ယူဆကြသည်။ သို့သော်လည်း သင်ရရှိသော ကုန်ကျစရိတ်တိုင်းသည် သင့်အား သိသာထင်ရှားသော အကျိုးအမြတ်များ ပေးသင့်သည်။ အဲဒါက တစ်ခုခုကို ပညာရှိရှိ မြှုပ်နှံထားတယ်ဆိုတာ သင်သိတဲ့ တစ်ခုတည်းသော နည်းလမ်းပါပဲ။
သို့သော် မန်နေဂျာများ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ ပေါ့ဆမှု၊ တွက်ချက်မှု မှားယွင်းမှုများ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ညံ့ဖျင်းခြင်းကြောင့် ကုန်ကျစရိတ် အနည်းငယ်ရှိသည်။ မန်နေဂျာများ ၏ ကြီးမားသောအမှားတစ်ခုမှာ အတွင်းပိုင်းဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် အဖွဲ့၀င်များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများကို မှတ်သားရန် သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ပြင်ပအရင်းအမြစ်အဖြစ် ရွေးချယ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
ဤအကြံသည် outsourcing data annotation ပရောဂျက်များတွင်ပါ ၀ င်သောကုန်ကျစရိတ်များကိုချွေတာရန်ရည်ရွယ်ချက်မှအစပြုသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ရေရှည်တွင်ပိုမိုသုံးစွဲစေသည့်အချက်များစွာနှင့် ထိမိသောအချက်များကို မကြာခဏ လျစ်လျူရှုလေ့ရှိသည်။ Internal data annotation modules များကို ဦးစားပေးအသုံးပြုခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေပြီး AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပရောဂျက်များကို သင့်လျော်သောဘတ်ဂျက်ဖြင့် ပြီးမြောက်စေမည်ဟု သက်ဆိုင်သူအများအပြားက အထင်အမြင်လွဲနေကြသည်။ သို့သော် ထိုနေရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်များ တိုးလာသည်။
ထိုသို့သောဆုံးဖြတ်ချက်များသည် လုံလောက်သောဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်ထိတွေ့မှုအချက်များမရှိခြင်း၊ သက်ဆိုင်ရာဒေတာမရှိခြင်း၊ မသန့်ရှင်းသောဒေတာများပြားခြင်း၊ ဒေတာမှတ်စုများမှတ်ရန်၊ ငှားရမ်းခြင်း သို့မဟုတ် မှတ်ချက်ဆော့ဖ်ဝဲဝယ်ယူခြင်းအပါအဝင် အကြောင်းရင်းများစွာကြောင့် မန်နေဂျာများအား ဆုံးရှုံးမှုများဖြစ်ပေါ်စေရန် တွန်းအားပေးစေပါသည်။ , နှင့် ပို.
ရေရှည်တွင်၊ ၎င်းတို့သည် ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးကို ပြင်ပလုပ်ငန်းအတွက် သုံးစွဲရမည့်ပမာဏထက် နှစ်ဆ သို့မဟုတ် ပိုများသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ဒေတာမှတ်ချက်ရောင်းချသူများထံ သွားသင့်သည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် အိမ်တွင်းအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို စုစည်းသင့်သည်ဖြစ်စေ သင်သည် အကျပ်အတည်းဖြစ်နေသေးပါက၊ ဤအရာများသည် မျက်စိဖွင့်အသိအမြင်အချို့ဖြစ်သည်။
4 သင်၏ဒေတာ မှတ်သားချက်ပရောဂျက်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည့် အကြောင်းရင်းများ
ကျွမ်းကျင်ဒေတာမှတ်စုများ
ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနဲ့ စလိုက်ရအောင်။ ဒေတာမှတ်စုများ လုပ်ငန်းကိုဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သော မှန်ကန်သော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုရှိသော လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ပညာရှင်များဖြစ်သည်။ ဒေတာမှတ်စုများသည် သင့်အတွင်းပိုင်းစွမ်းရည်များစုစည်းမှုအတွက် အလုပ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ဒေတာမှတ်စုများအတွက် တစ်ခုတည်းသော အထူးပြုအလုပ်ဖြစ်သည်။ သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်း၊ အစုလိုက်ဒေတာများကို မှတ်သားရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းများ၊ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာကို ရှင်းထုတ်ရန်၊ မတူကွဲပြားသောဒေတာအတွဲအမျိုးအစားများအတွက် အရင်းအမြစ်အသစ်များ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများအတွက် အရင်းအမြစ်အသစ်များကို ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ကြောင့် မှတ်ချက်ပေးသူများအနေဖြင့် ကြီးမားသောကွာခြားမှုကို ဖြစ်စေပါသည်။အရေးကြီးသောအချက်များစွာပါဝင်သဖြင့်၊ ဒေတာမှတ်စုများ သို့မဟုတ် သင်၏ဒေတာရောင်းချသူများသည် သင်လက်ခံရရှိသည့်နောက်ဆုံးဒေတာသည် အမှားအယွင်းမရှိသည့်အပြင် လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်အတွက် ၎င်းအား သင်၏ AI မော်ဒယ်သို့ တိုက်ရိုက်ပေးပို့နိုင်ကြောင်း သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။
အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု
သင် AI မော်ဒယ်ကို တီထွင်သောအခါ၊ သင်သည် အမြဲတမ်း မသေချာမရေရာသော အခြေအနေတွင် ရှိနေသည်။ ဒေတာပမာဏပိုများသည့်အချိန် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်မှုကို ခဏရပ်ရန် လိုအပ်သည့်အခါတွင် သင်သည် မည်သည့်အချိန်၌ သင်မသိနိုင်ပါ။ သင်၏ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စွာဖြစ်မြောက်စေရန်အတွက် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုသည် အဓိကဖြစ်ပြီး ဤချောမွေ့မှုသည် သင့်အိမ်တွင်းရှိ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့်သာ အောင်မြင်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။
၎င်းသည် ဒိုင်းနမစ်တောင်းဆိုမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး လိုအပ်သောဒေတာအတွဲများကို အဆက်မပြတ်ပေးပို့နိုင်သည့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဒေတာမှတ်စုများသာဖြစ်သည်။ ဤအချိန်တွင်၊ ဒေတာအစုံများကို ပေးပို့ခြင်းသည် သော့ချက်မဟုတ်သော်လည်း စက်စားသုံးနိုင်သော ဒေတာအတွဲများကို ပေးပို့ခြင်းမှာ သော့ချက်ဖြစ်ကြောင်းကိုလည်း မှတ်သားထားသင့်သည်။
ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနဲ့ စလိုက်ရအောင်။ ပြည်တွင်းရေးဘက်လိုက်မှုများကိုဖယ်ရှားပါ
အဲဒါကို တွေးကြည့်ရင် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဟာ ဥမင်လိုဏ်ခေါင်းအမြင်မှာ ဖမ်းစားခံရပါတယ်။ ပရိုတိုကောများ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ အလုပ်အသွားအလာများ၊ နည်းစနစ်များ၊ အယူဝါဒများ၊ အလုပ်ယဉ်ကျေးမှုနှင့် အခြားအရာများဖြင့် ချည်နှောင်ထားသော၊ ဝန်ထမ်းတစ်ဦးစီ သို့မဟုတ် အဖွဲ့၀င်တစ်ဦးစီတွင် ထပ်နေသောယုံကြည်ချက် အနည်းနှင့်အများ ရှိနိုင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့ တညီတညွတ်တည်း အင်အားစုများသည် အချက်အလက်များကို မှတ်သားခြင်းအတွက် လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ဘက်လိုက်မှု ဝင်လာနိုင်ချေမှာ သေချာပါသည်။
ထို့အပြင် မည်သည့်နေရာတွင်မဆို AI developer များအတွက် သတင်းကောင်းတစ်ခု ပေးဆောင်လာခြင်းမရှိပေ။ ဘက်လိုက်မှု၏ နိဒါန်းတွင် သင်၏ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များသည် တိကျသော ယုံကြည်ချက်ဆီသို့ တိမ်းညွတ်နေပြီး ၎င်းကဲ့သို့ ယထာဘူတကျကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော ရလဒ်များကို မထုတ်ပေးခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ ဘက်လိုက်မှု သည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် နာမည်ဆိုးကို ယူဆောင်လာနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ဤကဲ့သို့သော ထိလွယ်ရှလွယ်အကြောင်းအရာများကို အဆက်မပြတ်ရှာဖွေနေပြီး စနစ်များမှ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ဖယ်ရှားဖယ်ရှားရန် လတ်ဆတ်သောမျက်လုံးတစ်စုံ လိုအပ်ပါသည်။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများသည် ဘက်လိုက်မှုဝင်ရောက်နိုင်သည့် အစောဆုံးရင်းမြစ်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ ဒေတာမှတ်စုများသည် ဘက်လိုက်မှုလျော့ပါးစေရန်နှင့် ရည်မှန်းချက်နှင့် မတူကွဲပြားသောဒေတာများပေးပို့ခြင်းတွင် ဒေတာမှတ်စုများလုပ်ဆောင်ခွင့်ပြုရန် သင့်လျော်ပါသည်။
သာလွန်အရည်အသွေး ဒေတာအတွဲများ
မင်းသိသလိုပဲ AI မှာ အကဲဖြတ်နိုင်စွမ်းမရှိပါဘူး။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများ သူတို့က အရည်အသွေးညံ့တယ်လို့ ပြောပါ။ သူတို့ကျွေးသမျှထဲက သင်ယူပါ။ ထို့ကြောင့် အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောဒေတာကို သင်ကျွေးသောအခါ ၎င်းတို့သည် မသက်ဆိုင်သော သို့မဟုတ် ဆိုးရွားသောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
သင့်တွင် ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်ရန် အတွင်းပိုင်းရင်းမြစ်များရှိပါက၊ မသက်ဆိုင်သော၊ မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော ဒေတာအတွဲများကို စုစည်းမိရန် အလားအလာများပါသည်။ သင်၏အတွင်းပိုင်းဒေတာထိတွေ့မှုအမှတ်များသည် အသွင်အပြင်များပြောင်းလဲနေပြီး ထိုအရာများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်မှုကိုအခြေခံ၍ သင်၏ AI မော်ဒယ်ကို အားနည်းသွားစေနိုင်သည်။ထို့အပြင်၊ မှတ်စုပြုထားသော ဒေတာများနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် သင့်အဖွဲ့သားများသည် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာကို အတိအကျ မှတ်သားထားနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ အရောင်ကုဒ်များ မှားယွင်းခြင်း၊ တိုးချဲ့ဘောင်ကွက်များ နှင့် အခြားအရာများသည် လုံးဝ မရည်ရွယ်ဘဲ အသစ်သောအရာများကို စက်ပစ္စည်းများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
အဲဒါက ဒေတာမှတ်စုတွေ ထူးချွန်တယ်။ သူတို့ဟာ ဒီစိန်ခေါ်မှုနဲ့ အချိန်ကုန်ခံပြီး လုပ်ရတာ ကောင်းပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် မှားယွင်းနေသော မှတ်ချက်များကို တွေ့ရှိနိုင်ပြီး အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို မှတ်သားခြင်းတွင် SMEs များ မည်သို့ပါဝင်ရမည်ကို သိရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ဒေတာရောင်းချသူများထံမှ အကောင်းဆုံး အရည်အသွေး ဒေတာအတွဲများကို အမြဲရရှိနေပါသည်။
သင့်တွင် ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်ရန် အတွင်းပိုင်းရင်းမြစ်များရှိပါက၊ မသက်ဆိုင်သော၊ မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော ဒေတာအတွဲများကို စုစည်းမိရန် အလားအလာများပါသည်။ သင်၏အတွင်းပိုင်းဒေတာထိတွေ့မှုအမှတ်များသည် အသွင်အပြင်များပြောင်းလဲနေပြီး ထိုအရာများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပြင်ဆင်မှုကိုအခြေခံ၍ သင်၏ AI မော်ဒယ်ကို အားနည်းသွားစေနိုင်သည်။Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
ဤအချက်များအပြင်၊ ရောင်းချသူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများထံ ဒေတာမှတ်ချက်များကို ထုတ်ယူသည့်အခါတွင် ရရှိမည့် အဓိကအားသာချက်မှာ အချိန်ဖြစ်သည်။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး သင့်တွင် လုပ်ဆောင်ရန် မတူကွဲပြားသော အလုပ်များနှင့် လိုအပ်ချက်များ ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာမှတ်ချက်သည် သင့်အဖွဲ့၀င်များအတွက် နောက်ထပ် ထပ်လောင်းတာဝန်ဖြစ်သည်။ သင် outsource လုပ်သည့်အခါ၊ သင့်လုပ်ငန်းနှင့် ပရောဂျက်အတွက် အမှန်တကယ်အရေးကြီးသည့် အလုပ်များတွင် ၎င်းတို့ကို အချိန်ပိုပေးနိုင်သည်။
အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ သင်၏ဒေတာမှတ်စုပရောဂျက်ကို ပြင်ပမှထုတ်ယူခြင်းသည် သင့်အတွင်းပိုင်းကုန်ထုတ်စွမ်းအားကိုတိုးမြင့်စေခြင်း၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရန် အချိန်ပိုမိုရရှိခြင်း၊ သင့်ရလဒ်များကိုစမ်းသပ်ရန်နှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပိုကောင်းအောင်လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်ပိုပေးစေခြင်းနှင့် အခြားအရာများကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ အချိန်ပိုသက်သာလိုလျှင် သင့်ဒေတာမှတ်စုလိုအပ်ချက်အားလုံးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့တွင် SME များ၊ ဝါရင့်ပရောဂျက်မန်နေဂျာများ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် သင့် AI ပရောဂျက်အတွက် အကောင်းဆုံးအရည်အသွေးဒေတာအစုံများကို ပေးပို့ရာတွင် လုပ်ဆောင်နေသော အခြားသူများ ပါဝင်ပါသည်။ ယခု ကျွန်ုပ်တို့နှင့် စကားပြောပါ။
