အချက်အလက်မှတ်စု (သို့) အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသင်သိသည့်အတိုင်း၊ ထာဝရဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မင်းကမင်းရဲ့ AI modules တွေကိုလေ့ကျင့်နေတာကိုရပ်လိုက်ဖို့ပြောနေတာကိုဘယ်သူမှအတိအကျသတ်မှတ်လို့မရဘူး၊ အဲဒါတွေကသူတို့ကလုံးလုံးလျားလျားတိကျပြီးရလဒ်တွေကိုမြန်မြန်ဆန်ဆန်ပေးတဲ့အတွက်ကြောင့်လို့မင်းပြောနိုင်မှာမဟုတ်ဘူး။
သင်၏ AI စွမ်းအင်သုံး module ကိုစတင်ခြင်းသည်မှတ်တိုင်တစ်ခုသာဖြစ်သော်လည်းရလဒ်များနှင့်ထိရောက်မှုများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် AI သင်တန်းများသည်စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ထို့အတွက်ကြောင့်အဖွဲ့များသည်၎င်းတို့၏ machine learning modules များအတွက်သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်အမြောက်အများကိုထုတ်လုပ်ရန်အတွက်စိုးရိမ်ပူပန်နေကြသည်။
ဒါပေမယ့်အဲဒါကငါတို့ဒီနေ့ဆွေးနွေးမယ့်စိုးရိမ်စရာမဟုတ်ဘူး။ ငါတို့ကဒီစိုးရိမ်မှုနဲ့တပြိုင်နက်ဖြစ်လာတဲ့စိန်ခေါ်မှုတွေကိုစူးစမ်းဖို့သွားလိမ့်မယ် data များထုတ်လုပ်ခြင်း fixed ဖြစ်ပါတယ်။ မင်းမှာမရေမတွက်နိုင်သောဒေတာထုတ်လုပ်ရေးအဆက်အသွယ်များရှိသည်ကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဒီအချိန်မှာမင်းပိုရင်ဆိုင်ရမယ့်ပြဿနာကပိုများလာတယ် မှတ်စု ဤမျှကြီးမားသောဒေတာပမာဏ
Scalable data labeling သည်ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့အလင်းပြရမည့်အရာဖြစ်သောကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သောအဖွဲ့အစည်းများနှင့်အဖွဲ့များသည်ဤအချက်အလက်များအားထုတ်လုပ်ခြင်းထက်စက်ယုံကြည်မှုပိုမိုတည်ဆောက်ခြင်းကိုပိုခက်ခဲစေသည်ဟူသောအချက်ကိုထောက်ပြခဲ့သည်။ သင်သိသည့်အတိုင်းစက်၏ယုံကြည်စိတ်ချမှုကိုအတိအကျဖော်ပြထားသည့်အချက်အလက်များဖြင့်စနစ်တကျလေ့ကျင့်ထားသောစနစ်များမှတဆင့်တည်ဆောက်နိုင်သည်။ ဒါဆို data labeling လုပ်ငန်းစဉ်တွေရဲ့ထိရောက်မှုကိုကျဆင်းစေတဲ့အဓိကစိုးရိမ်စရာ ၅ ချက်ကိုလေ့လာကြည့်ရအောင်။
အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းကြိုးပမ်းမှုများကိုမှေးမှိန်စေသောလက်တွေ့လောကစိန်ခေါ်မှုများ ၅
လုပ်သားစီမံခန့်ခွဲမှု
ဒေတာအညွှန်းတပ်ခြင်းသည်အချိန်ကုန်ရုံသာမကလုပ်အားလည်းသုံးကြောင်းကျွန်ုပ်တို့ထပ်ခါတလဲလဲပြောခဲ့သည်။ အချက်အလက်မှတ်စုပညာရှင်များသည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့်အချက်အလက်များအားသန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်း၊ ၎င်းအားစက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်စေသည်။ တပြိုင်နက်တည်းမှာပင်သူတို့၏မှတ်ချက်များသည်တိကျပြီးအရည်အသွေးမြင့်မားကြောင်းသေချာရန်လိုသည်။ထို့ကြောင့်အဖွဲ့အစည်းများသည်ခြားနားချက်ကိုဖြစ်စေသောရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုကိုဖြေရှင်းရန်ရလဒ်များကိုကောက်ချက်ချရန်အရည်အသွေးနှင့်အရေအတွက်နှစ်ခုလုံးကိုဟန်ချက်ညီရန်စိန်ခေါ်သည်။ ဤသို့သောအခြေအနေများတွင်လုပ်သားစီမံခန့်ခွဲမှုသည်အလွန်ခက်ခဲပြီးအားသွန်ခွန်စိုက်ဖြစ်လာသည်။ outsourcing ကူညီနေစဉ်၊ အိမ်တွင်းအဖွဲ့များအတွက်ရည်စူးထားသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ အချက်အလက်မှတ်စု ရည်ရွယ်ချက်၊ အခက်အခဲများဖြစ်သော
- အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် ၀ န်ထမ်းများအားသင်တန်းပေးခြင်း
- အဖွဲ့များကို ဖြတ်၍ အလုပ်များဖြန့်ဝေခြင်းနှင့်အပြန်အလှန်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်မှုကိုမြှင့်တင်ပေးခြင်း
- micro နှင့် macro အဆင့်နှစ်ခုစလုံးတွင်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်တိုးတက်မှုခြေရာခံ
- ချို့တဲ့မှုကိုကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ၀ န်ထမ်းသစ်များပြန်လည်လေ့ကျင့်ပေးခြင်း
- အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များ၊ မှတ်စုရေးဆရာများနှင့်ပရောဂျက်မန်နေဂျာများအကြားညှိနှိုင်းမှုကိုချောမွေ့စေသည်
- ယဉ်ကျေးမှု၊ ဘာသာစကားနှင့်ပထဝီဝင်အတားအဆီးများအားဖယ်ရှားခြင်းနှင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်ဂေဟစနစ်များနှင့်အခြားအရာများအားဖယ်ရှားခြင်း
ဒေတာအညွှန်းတပ်ခြင်းသည်အချိန်ကုန်ရုံသာမကလုပ်အားလည်းသုံးကြောင်းကျွန်ုပ်တို့ထပ်ခါတလဲလဲပြောခဲ့သည်။ အချက်အလက်မှတ်စုပညာရှင်များသည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့်အချက်အလက်များအားသန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်း၊ ၎င်းအားစက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်စေသည်။ တပြိုင်နက်တည်းမှာပင်သူတို့၏မှတ်ချက်များသည်တိကျပြီးအရည်အသွေးမြင့်မားကြောင်းသေချာရန်လိုသည်။ဘဏ္ofာရေးခြေရာခံ
ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်းသည် AI သင်တန်းအတွက်အရေးအပါဆုံးအဆင့်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်နည်းပညာစု၊ အရင်းအမြစ်များ၊ ၀ န်ထမ်းများနှင့်အခြားအရာများအရ AI module တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်သင်မည်မျှသုံးစွဲရန်ဆန္ဒရှိသည်ကိုသတ်မှတ်ပေးပြီးတိကျသော RoI တွက်ချက်ရာတွင်ကူညီပေးသည်။ အနီးကပ် ကုမ္ပဏီများ၏ 26% မမှန်ကန်သောဘတ်ဂျက်လျာထားမှုကြောင့် AI စနစ်များကိုတီထွင်ရန်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းသည်လမ်းတစ်ဝက်တွင်မအောင်မြင်နိုင်ပါ။ ငွေများကိုငွေများထဲသို့ထည့်သွင်းခြင်းနှင့်ထိရောက်မှုရှိသောတိုင်းတာမှုများတွင်သက်ဆိုင်သူများအားအချိန်နှင့်တပြေးညီထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးနိုင်သောပွင့်လင်းမြင်သာမှုမရှိချေ။
အသေးစားနှင့်အလတ်စားလုပ်ငန်းများသည်စီမံကိန်းတစ်ခုအတွက် (သို့) တစ်နာရီအတွက်ငွေပေးချေမှုအခက်အခဲနှင့် SME များအတွက် ၀ န်ဆောင်မှုများငှားရမ်းရန်အဟန့်အတားဖြစ်စေတတ်သည်။ မှတ်ချက် ကြားခံအဖွဲ့များစုဆောင်းခြင်းနှင့်ရည်ရွယ်ချက် ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ဤအရာအားလုံးကိုဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။
ဒေတာလုံခြုံရေးလိုက်နာမှုနှင့်လိုက်နာမှု
AI အတွက်အသုံးပြုမှုအရေအတွက်မြင့်တက်နေသော်လည်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်လှိုင်းကိုစီးရန်နှင့်ဘဝနှင့်အတွေ့အကြုံကိုမြှင့်တင်ပေးနိုင်သောဖြေရှင်းနည်းများကိုတီထွင်နေကြသည်။ ရောင်စဉ်၏အခြားတစ်ဖက်အဆုံးတွင်အရွယ်အစားအားလုံး၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ဒေတာလုံခြုံရေးကိစ္စများကိုအထူးဂရုပြုရန်လိုအပ်သည်။
သင် GDPR, CCPA, DPA နှင့်အခြားလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အကျွမ်းတ ၀ င်ရှိသော်လည်းကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိနိုင်ငံများကဖွံ့ဖြိုးပြီးအကောင်အထည်ဖော်နေသောအသစ်သောဥပဒေများနှင့်လိုက်နာမှုများရှိပါသည်။ ဒေတာပမာဏများများထုတ်သောအခါအာရုံခံကိရိယာများနှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံမှအချက်အလက်များသည်လူများ၏မျက်နှာများ၊ KYC စာရွက်စာတမ်းများမှလျှို့ဝှက်အသေးစိတ်များ၊ ယာဉ်နံပါတ်ပြားများ၊ လိုင်စင်နံပါတ်များနှင့်အခြားအရာများကိုဖန်တီးပေးသောကြောင့်အချက်အလက်မှတ်ဥာဏ်သည်အရေးကြီးလာသည်။၎င်းသည်လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များအားတရားမျှတစွာအသုံးပြုမှုအတွက်သင့်လျော်သောထိန်းသိမ်းမှုစံများနှင့်လိုက်လျောညီထွေမှုရှိရန်လိုအပ်သည်။ နည်းပညာအရ၊ လုံခြုံစိတ်ချရသောဂေဟစနစ်တွင်ခွင့်ပြုချက်မပါသောကိရိယာများကိုအသုံးပြုခြင်း၊ ဖိုင်များကိုတရားမ ၀ င် download လုပ်ခြင်း၊ cloud systems သို့လွှဲပြောင်းခြင်းနှင့်အခြားအရာများအားကာကွယ်ပေးသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှအသံလုံခြုံသောပတ်ဝန်းကျင်ကိုအာမခံသင့်သည်။ ဒေတာလုံခြုံရေးထိန်းချုပ်မှုဥပဒေများသည်ရှုပ်ထွေးပြီးဥပဒေရေးရာအကျိုးဆက်များကိုရှောင်ရှားရန်လိုအပ်ချက်တစ်ခုချင်းစီကိုဖြည့်ဆည်းပေးရန်သေချာဂရုစိုက်ရမည်။
ထက်မြက်သောကိရိယာများနှင့်အထောက်အကူပြုမှတ်ချက်များ
မှတ်စုစာအုပ်နည်းလမ်းများ - လက်စွဲစာအုပ်နှင့်အလိုအလျောက်ကွဲပြားသောမှတ်စုပုံစံနှစ်မျိုးအနက်မှအနာဂတ်အတွက်စံပြဖြစ်သည်။ အဘယ့်ကြောင့်ဆိုသော် AI စနစ်များသည်ဒေတာအမြောက်အမြားကိုချောမွေ့စွာစီမံဆောင်ရွက်ရာတွင်ကောင်းမွန်သောကြောင့်လူသားများသည်အမှားများကိုထောက်ပြ။ ရလဒ်များကိုပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရာတွင်အလွန်ကောင်းမွန်ကြသည်။
AI အကူအညီကိရိယာများနှင့်မှတ်စုရေးနည်းများသည်ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ရင်ဆိုင်နေရသောစိန်ခေါ်မှုများအတွက်ခိုင်မာသောအဖြေများဖြစ်သောကြောင့်၎င်းဖြစ်စဉ်တွင်ပါ ၀ င်ပတ်သက်သူအားလုံး၏ဘဝကိုလွယ်ကူစေသည်။ စမတ်ကိရိယာများသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအားအလုပ်တာဝန်များ၊ ပိုက်လိုင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ မှတ်သားထားသောအချက်အလက်များ၏အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်စေပြီးပိုမိုအဆင်ပြေစေသည်။ ထက်မြက်သောကိရိယာများမရှိလျှင် ၀ န်ထမ်းများသည်အသုံးမ ၀ င်သောနည်းစနစ်များကိုဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီးလူသားများ၏နာရီများကိုအလုပ်ပြီးမြောက်ရန်သိသိသာသာတွန်းအားပေးလိမ့်မည်။
ဒေတာအရည်အသွေးနှင့်ပမာဏကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်စီမံခြင်း
ဒေတာအရည်အသွေးအကဲဖြတ်ရာတွင်အရေးကြီးသောရှုထောင့်တစ်ခုမှာဒေတာအတွဲများ၌တံဆိပ်များ၏အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ခြင်းကိုအကဲဖြတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ မသိသေးသူများအတွက်ဒေတာစုပုံစံနှစ်မျိုးရှိသည်ကိုနားလည်ကြပါစို့။
- ရည်ရွယ်ချက်ဒေတာ - မည်သူကိုကြည့်သည်ဖြစ်စေ၊ အစစ်အမှန်သို့မဟုတ်တစ်လောကလုံးပါအချက်အလက်များ
- နှင့်အကြောင်းအရာဆိုင်ရာအချက်အလက်များ - ၎င်းကိုမည်သူဝင်ရောက်သည်ကို အခြေခံ၍ အမြင်အမျိုးမျိုးရှိနိုင်သည်
ဥပမာအားဖြင့်, တံဆိပ်ကပ်ခြင်း အနီရောင်ပန်းသီးတစ်လုံးအဖြစ်ပန်းသီးသည်တစ်လောကလုံးဖြစ်သောကြောင့် ဦး တည်ချက်မရှိသောအချက်အလက်အစုံများလက်၌ရှိနေသောအခါအရာများသည်ရှုပ်ထွေးလာသည်။ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းတွင်ဖောက်သည်တစ် ဦး ထံမှတုံ့ပြန်မှုကိုထည့်စဉ်းစားပါ။ မှတ်ချက်ရေးသူသည်ကဲ့ရဲ့ရှုတ်ချသည် (သို့) ၎င်းအားတံဆိပ်တပ်ရန်ချီးမွမ်းလျှင်နားလည်ရန်လုံလောက်သောစမတ်ကျရမည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ annotator ကတံဆိပ်ကပ်ထားသော modules များပေါ် မူတည်၍ လုပ်ဆောင်လိမ့်မည်။ ဒါကြောင့်မျက်လုံးပေါင်းများစွာနဲ့ ဦး နှောက်တွေပါ ၀ င်တဲ့အခါအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကဘယ်လိုသဘောတူညီချက်ရလာသလဲ။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ကွဲပြားခြားနားမှုများကိုဖယ်ရှား။ subjective အချက်အလက်များတွင်ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျသောသိသာထင်ရှားသည့်ပမာဏကိုမည်သို့ယူဆောင်လာနိုင်သနည်း။
သင် GDPR, CCPA, DPA နှင့်အခြားလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အကျွမ်းတ ၀ င်ရှိသော်လည်းကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိနိုင်ငံများကဖွံ့ဖြိုးပြီးအကောင်အထည်ဖော်နေသောအသစ်သောဥပဒေများနှင့်လိုက်နာမှုများရှိပါသည်။ ဒေတာပမာဏများများထုတ်သောအခါအာရုံခံကိရိယာများနှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံမှအချက်အလက်များသည်လူများ၏မျက်နှာများ၊ KYC စာရွက်စာတမ်းများမှလျှို့ဝှက်အသေးစိတ်များ၊ ယာဉ်နံပါတ်ပြားများ၊ လိုင်စင်နံပါတ်များနှင့်အခြားအရာများကိုဖန်တီးပေးသောကြောင့်အချက်အလက်မှတ်ဥာဏ်သည်အရေးကြီးလာသည်။Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
ဒါဟာအတော်လေးလွှမ်းမိုးနေပါတယ်၊ ဟုတ်တယ်၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တွေနဲ့မှတ်စုရေးဆရာတွေရဲ့နေ့စဉ်ရင်ဆိုင်ရတဲ့စိန်ခေါ်မှုပမာဏကဘာလဲ။ ယခုအချိန်ထိကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးခဲ့သည့်စိုးရိမ်မှုများသည်တသမတ်တည်းမှဖြစ်ပေါ်လာသောစိန်ခေါ်မှု၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည် ဒေတာရရှိနိုင်မှု။ ဒီ spectrum မှာအများကြီးပိုရှိတယ်။
သို့သော်အချက်အလက်မှတ်စုများတွင်ဖြစ်စဉ်များနှင့်စနစ်များဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုကြောင့်ဤအရာအားလုံးထက်ငါတို့ ဦး တည်လိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်သည်။ ကောင်းပြီ၊ အပြင်မှာအမြဲရှိနေတယ် (သင်္ဘော) သင်၏လိုအပ်ချက်ပေါ် မူတည်၍ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကိုပေးနိုင်သောရွေးချယ်မှုများ။
