Machine Learning အတွက် Crowdsourced Data စုဆောင်းအသုံးပြုခြင်း၏ ထိပ်တန်း အကျိုးကျေးဇူး 5 ခုနှင့် အခက်အခဲများကို ကုဒ်ဆွဲခြင်း။

သင်၏ In-house Talent Pool တွင် ဖိအားကို လျှော့ချပေးသည်။

ဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် မှတ်သားရန် သင့်လက်ရှိအဖွဲ့၀င်များကို အလုပ်ခန့်ထားသည့်အခါတွင် ၎င်းတို့အား အပိုအလုပ်ချိန်များပေးရန် သို့မဟုတ် ၎င်းအတွက် လျော်ကြေးပေးရန် တောင်းဆိုနေပါသည်။ သို့မဟုတ်၊ ၎င်းတို့၏ အလုပ်ချိန်များနှင့် တင်းကျပ်သော သတ်မှတ်ရက်များကြားတွင် ဤတာဝန်ကို ထားရှိရန် သူတို့ကို သင်တောင်းဆိုနေခြင်းဖြစ်သည်။

မည်သို့ပင်ဆိုစေ၊ ၎င်းသည် သင့်ဝန်ထမ်းများကို ဖိအားများ တိုးလာစေပြီး ၎င်းတို့ ကြိုးစားလုပ်ဆောင်နေသော အလုပ်နှစ်ခုလုံး၏ အရည်အသွေးကို ထိခိုက်စေမည်ဖြစ်သည်။ ယင်းကြောင့် လူသစ်သင်တန်းတက်ခြင်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များ ပိုများလာနိုင်သည်။ ဒီထဲမှာ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်အဖွဲ့သည် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် စံပြုဒေတာများကို ၎င်းတို့၏လက်ထဲတွင် ထားရှိထားသောကြောင့် လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်စုဆောင်းခြင်း ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုအဖြစ် ရောက်ရှိလာပါသည်။.

မြင့်မားသောအရွယ်မှာ

လက်ရှိကိန်းဂဏန်းများထက် ဒေတာပမာဏပိုမိုထုတ်လုပ်ရန် ဌာနတွင်းရင်းမြစ်များအပေါ် အားကိုးခြင်းက စျေးကြီးသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးသည့်ကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းနေချိန်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သည့်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ (ဖတ်ရန်- ဆန်ခါတင်စာရင်းတွင် ထည့်သွင်းထားရမည့်အချက်များ ဒေတာစုဆောင်းရောင်းချသူ.)

သင့်ဒေတာပမာဏလိုအပ်ချက်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် Crowdsourced အလုပ်သည် သက်သာရာရစေသည်။ သင့်ဒေတာပမာဏကို တိုးမြှင့်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းကို သတ်မှတ်အချိန်အတွင်း လျှော့ချနိုင်သည်။. သင်လုပ်ရမည့်အရာမှာ အရည်အသွေးပြည့်မီသောထွက်ရှိမှုကိုသေချာစေရန်အတွက် လုံလောက်သော QA လုပ်ငန်းစဉ်များ ထားရှိရန်ဖြစ်သည်။

Data Crowdsourcing ၏ အားနည်းချက်များ

ဒေတာလျှို့ဝှက်မှုကို ထိန်းသိမ်းခြင်း။

ဒေတာ လျှို့ဝှက်ထားမှုကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းတွင် သင့်ရှေ့တွင် ကြီးမားသော အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခုအခါ၊ ပရိုတိုကောများနှင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ဒေတာသမာဓိနှင့် လျှို့ဝှက်မှုကို ထိန်းသိမ်းကာ လေးစားလိုက်နာရန် ရောင်းချသူနှင့် crowdsources အဖွဲ့တွင် ရှိနေပါသည်။ အချက်အလက်နဲ့ ပတ်သက်ရင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ အပိုဆောင်းအစီအမံများနှင့် HIPAA ကဲ့သို့ လိုက်နာမှု တွေ့ဆုံသင့်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အဖွဲ့၏ ပရိုတိုကောများကို သတ်မှတ်ချိန်၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းကို ယူနိုင်သည်။

ဒေတာအရည်အသွေးကို ယိမ်းယိုင်ခြင်း။

သင်ရရှိသောဒေတာ၏နောက်ဆုံးအရည်အသွေးသည် မှန်ကန်စွာထိန်းချုပ်ပါက လေလုံပြီး အပြစ်ကင်းစင်မည်ဟု အာမခံချက်မရှိပါ။ crowdsourcing ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ အဓိကအားနည်းချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ မှားယွင်းပြီး မသက်ဆိုင်သောဒေတာများကို သင်ကြုံတွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ အကယ်၍ သင်၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် မှန်ကန်သည်ဟု သတ်မှတ်ခြင်း မရှိပါ။ဒေတာရောင်းချသူများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် သင်ဤအတွက် အချိန်နှင့်ငွေပိုမိုသုံးစွဲနိုင်သည်။

အဲဒါကြောင့် ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စစ်ဆေးကြည့်ဖို့ အကြံပြုချင်ပါတယ်။ crowdsourcing လမ်းညွှန်ချက်များ။ 

Data Standardization မရှိခြင်း။

ဒေတာရောင်းချသူများနှင့် သင်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် သင့်ထံ နောက်ဆုံးဒေတာအစုံလိုက်ပေးပို့သည့်အခါတွင် လိုက်နာရမည့် တိကျသောဖော်မတ် သို့မဟုတ် စံနှုန်းတစ်ခုရှိပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒုတိယမတွေးဘဲ အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်သည့် စက်ပြင်ဆင်သည့်ဖိုင်များဖြစ်ကြောင်း သင်နားလည်မည်ဖြစ်သည်။

လူစုလူဝေးလုပ်ရတဲ့အလုပ်က ဒီလိုမဟုတ်ဘူး။ လိုက်နာရန် သင့်လျော်သော စံနှုန်းတစ်ခု မရှိကြောင်း နှင့် ၎င်းသည် ပံ့ပိုးကူညီသူများ တစ်ဦးချင်းနှင့် လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း ဒေတာတွင် အတွေ့အကြုံ မည်မျှရှိသည်တို့အပေါ် မူတည်ပါသည်။ စံချိန်စံညွှန်းများသတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲစေသည့် ဖိုင်များကို မကြာခဏဆိုသလို haphazard နှင့် clean files နှစ်ခုစလုံးကို သင် အချိန်နှင့်အမျှ လက်ခံရရှိနိုင်ပါသည်။

ဒါဆို ဘယ်အရာက ပိုကောင်းလဲ။

သင်၏အရေးတကြီးနှင့်ဘတ်ဂျက်ပေါ်တွင်မူတည်သည်။ သင့်တွင် အချိန်အကန့်အသတ်ရှိသည် ဟုခံစားရပါက၊ crowdsourcing ဒေတာစုဆောင်းခြင်း ရှေ့သို့ မလွှဲမရှောင်သာသော တစ်ခုတည်းသော နည်းလမ်းဖြစ်သည်၊ ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးထားသည့်အတိုင်း ကဏ္ဍအချို့တွင် သင်အလျှော့အတင်းလုပ်လိုသောကြောင့် ၎င်းသည် အလုပ်ဖြစ်လိမ့်မည်။

သို့သော်လည်း သင်၏ AI ရည်မှန်းချက်များသည် ပိုအရေးကြီးသည်ဟု သင်ခံစားရပြီး စိုးရိမ်စရာများအတွက် နယ်ပယ် သို့မဟုတ် နေရာလွတ်များကို မပေးဆောင်ပါက၊ ရှေ့ဆက်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ စံပြဒေတာရောင်းချသူအား ရှာဖွေခြင်းဖြစ်ပြီး လူစုလူဝေးရှာခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မည်သို့မည်ပုံရရှိအောင် ကူညီပေးနိုင်မည်နည်း။ .