AI စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျဆင်းစေသည့် ထိပ်တန်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအမှား ၅ ခု

3. လုပ်သားစီမံခန့်ခွဲမှုကို အာရုံမစိုက်ပါ။

   စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များသည် မတူညီသော အမျိုးအစားများ ၏ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မူတည်ပြီး အခြေအနေတိုင်းကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ သို့သော်လည်း အောင်မြင်သော ပုံမှတ်စာသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အတူ လာပါသည်။

   အဓိကပြဿနာတစ်ခုမှာ ကြီးမားသောဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာအစုံများကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကြီးမားသော လုပ်သားအင်အားကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ခုကတော့ လုပ်သားထုအတွင်း အရည်အသွေးမြင့် စံချိန်စံညွှန်းတွေကို ထိန်းသိမ်းထားဖို့ပါ။ ဒေတာမှတ်စု ပရောဂျက်များအတွင်း ပြဿနာများစွာ ဖြတ်တောက်နိုင်သည်။

   အချို့မှာ -

   • မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် အညွှန်းအသစ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။
   • လမ်းညွှန်ချက်များကို ကုဒ်စာအုပ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။
   • ကုဒ်စာအုပ်ကို အဖွဲ့၀င်များအားလုံး လိုက်နာကြောင်း သေချာပါစေ။
   • အလုပ်အသွားအလာကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ခြင်း - ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်နိုင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည်ကို ခွဲဝေသတ်မှတ်ခြင်း။
   • အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း။
   • ဒေတာအတွဲများ၏ အရည်အသွေးနှင့် တရားဝင်ကြောင်း သေချာစေခြင်း။
   • အညွှန်းအဖွဲ့များကြား ချောမွေ့စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်ရန်
   • အညွှန်းဆိုင်ရာဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချခြင်း။

   သင်ဤစိန်ခေါ်မှုကိုဖြတ်ကျော်ရန်သေချာစေရန်၊ သင်သည်သင်၏လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းရည်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်များကိုမြှင့်တင်သင့်သည်။

4. မှန်ကန်သောဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိရိယာများကို မရွေးချယ်ပါ။

   ဒေတာမှတ်စုကိရိယာ စျေးကွက်အရွယ်အစား ပြီးသွားပါပြီ။ 1 အတွက် $ 2020 ဘီလီယံအထိနှင့် ဤအရေအတွက်သည် 30 ခုနှစ်တွင် 2027% CAGR ထက် ပိုမိုကြီးထွားလာရန် မျှော်လင့်ပါသည်။ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းကိရိယာများတွင် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုမှာ AI နှင့် စက်သင်ယူမှု၏ရလဒ်ကို ပြောင်းလဲစေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

   အသုံးပြုသော tooling နည်းပညာများသည် data set တစ်ခုမှ နောက်တစ်ခုကွဲပြားသည်။ အဖွဲ့အစည်းအများစုသည် အိမ်တွင်းတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိရိယာများကို တီထွင်ဖန်တီးခြင်းဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သတိပြုမိပါသည်။ သို့သော် မကြာမီတွင်၊ မှတ်ချက်စကား လိုအပ်ချက်များ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ကိရိယာများသည် အရှိန်မထိန်းနိုင်တော့ကြောင်း သူတို့သဘောပေါက်လာသည်။ ထို့အပြင် အိမ်တွင်းသုံးကိရိယာများကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ဈေးကြီးသည်၊ အချိန်ကုန်ပြီး လက်တွေ့တွင် မလိုအပ်ပါ။

   လက်စွဲတံဆိပ်တပ်ခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိရိယာများ တီထွင်ရာတွင် ရှေးရိုးဆန်သောနည်းလမ်းကို ကျင့်သုံးမည့်အစား ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းထံမှ စက်ပစ္စည်းများကို ဝယ်ယူခြင်းသည် စမတ်ကျပါသည်။ ဤနည်းလမ်းဖြင့်၊ သင်လုပ်ရမည့်အရာမှာ သင့်လိုအပ်ချက်၊ ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ မှန်ကန်သောကိရိယာကို ရွေးချယ်ပါ။

5. ဒေတာလုံခြုံရေးလမ်းညွှန်ချက်များကို မလိုက်နာခြင်း။

   ကုမ္ပဏီများစွာသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာအစုအဝေးကြီးကို စုဆောင်းလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာလုံခြုံရေးကို လိုက်နာမှုမှာ သိသာထင်ရှားစွာ မြင့်တက်လာမည်ဖြစ်သည်။ CCPA၊ DPA နှင့် GDPR တို့သည် လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသော နိုင်ငံတကာ ဒေတာလုံခြုံရေး လိုက်နာမှု စံနှုန်းများထဲမှ အချို့ဖြစ်သည်။

   လုံခြုံရေးစည်းမျဥ်းစည်းကမ်းအတွက် တွန်းအားပေးမှုသည် လက်ခံမှုရရှိလာခြင်းဖြစ်ပြီး၊ အကြောင်းမှာ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို တံဆိပ်ကပ်သည့်အခါ၊ ပုံများတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များပါရှိသည့် သာဓကများရှိနေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဘာသာရပ်များ၏ privacy ကိုကာကွယ်ခြင်းအပြင်၊ ဒေတာကိုလုံခြုံကြောင်းသေချာစေရန်လည်းအရေးကြီးပါသည်။ လုပ်ငန်းများသည် အလုပ်သမားများသည် လုံခြုံရေးရှင်းလင်းမှုမရှိဘဲ၊ ဤဒေတာအတွဲများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်မရှိသည့်အပြင် ၎င်းတို့အား မည်သည့်ပုံစံဖြင့်မဆို လွှဲပြောင်းခြင်း သို့မဟုတ် စွက်ဖက်ခြင်းမပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေရမည်။

   ပြင်ပကုမ္ပဏီဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို တံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များကို ပြင်ပမှ တံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ လုံခြုံရေးလိုက်နာမှုမှာ ဗဟိုနာကျင်မှုဖြစ်လာသည်။ ဒေတာလုံခြုံရေးသည် ပရောဂျက်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုးစေပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် လုပ်ငန်း၏ စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ သင်၏နောက်ထပ် AI ပရောဂျက်သည် မှန်ကန်သောဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို စောင့်မျှော်နေပါသလား။

AI ပရောဂျက်တစ်ခု၏အောင်မြင်မှုသည် machine learning algorithm တွင်ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသောဒေတာအစုံပေါ်တွင်မူတည်သည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။ ထို့အပြင် AI ပရောဂျက်သည် တိကျသောရလဒ်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို လွှင့်တင်ရန် မျှော်လင့်ပါက၊ ဒေတာမှတ်စုနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းသည် အရေးကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ အားဖြင့် သင့်ဒေတာမှတ်စုလုပ်ငန်းများကို ပြင်ပမှ အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း။ဤစိန်ခေါ်မှုများကို သင် ထိထိရောက်ရောက်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့အာမခံပါသည်။

အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို တသမတ်တည်း ထိန်းသိမ်းထားရန်၊ ကွင်းပိတ်တုံ့ပြန်မှုများ ပေးဆောင်ကာ လုပ်သားအင်အားကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုတိကျသောအဆင့်ကို ဆောင်ကျဉ်းပေးသည့် ထိပ်တန်း AI ပရောဂျက်များကို ပေးပို့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

[ဖတ်ရန်- In-House သို့မဟုတ် Outsourced Data Annotation - ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI ရလဒ်များကို မည်သည့်အရာကပေးသနည်း။]