ခိုင်မာပြီး ဘက်မလိုက်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုးပမ်းမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ သွက်လက်ပြီး ကိုယ်စားပြုဒေတာအမျိုးအစားအလိုက် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်နေခြင်းသည် သက်ဆိုင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ဖြေရှင်းချက်များအား ဖော်ထုတ်ရာတွင် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ယင်းနှင့်ပတ်သက်၍ စုစည်းမှု လူစုလူဝေးလုပ်သားများမှတဆင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာ၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ လူစုလူဝေးအလုပ်သမားများ၏အခန်းကဏ္ဍ၊ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ်၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုလေ့လာကြပါစို့ သင်ယူမှု algorithms နှင့် ML မော်ဒယ်များ နှင့် ၎င်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးအတွက် လိုအပ်ခြင်းနှင့် အကျိုးခံစားခွင့်များ။
AI မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန် လူစုလူဝေးလုပ်သားများ အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
လူသားများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများစွာကို ထုတ်ပေးသော်လည်း၊ ဤထုတ်လုပ်ပြီး စုဆောင်းထားသော ဒေတာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမျှသာ တန်ဖိုးရှိသည်။ ဒေတာစံနှုန်းစံနှုန်းများ မရှိခြင်းကြောင့် စုဆောင်းရရှိသည့် ဒေတာအများစုသည် ဘက်လိုက်မှု၊ အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည် သို့မဟုတ် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ကိုယ်စားပြုခြင်းမဟုတ်ပေ။ ပိုများလာတာနဲ့အမျှ စက်သင်ယူမှု နှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများသည် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏအပေါ် ရှင်သန်ကြီးထွားလာကာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော၊ အသစ်နှင့် မတူကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများ လိုအပ်မှုကို ပိုမိုခံစားလာရသည်။
အဲဒီနေရာက လူစုလူဝေးနဲ့ အလုပ်သမားတွေ ဝင်လာကြတယ်။
လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်းဒေတာသည် လူအစုအဝေးကြီးများ၏ ပူးပေါင်းပါဝင်မှုဖြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တည်ဆောက်နေသည်။ လူအုပ်ကြီးသည် လူ့ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို ဉာဏ်ရည်တုအဖြစ်သို့ သွင်းသည်။
လူစုလူဝေးရှာဖွေသည့် ပလက်ဖောင်းများ ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော လူအုပ်စုအား ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မိုက်ခရိုတာစကေးများကို မှတ်ချက်ပေးသည်။ Crowdsourcing သည် ကုမ္ပဏီများကို ကြီးမားသော၊ တက်ကြွမှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော၊ နှင့် အရွယ်အစားရှိ လုပ်သားအင်အားကို ရယူခွင့်ပေးသည်။
ရေပန်းအစားဆုံးလူစုလူဝေး-အရင်းအမြစ်ရှာသည့်ပလပ်ဖောင်းဖြစ်သည့် Amazon Mechanical Turk သည် 11 နာရီအတွင်း လူမှလူအချင်းချင်း စကားပြောဆိုမှုပေါင်း 15 ကို ရင်းမြစ်ပေးနိုင်ခဲ့ပြီး အလုပ်သမားများကို အခကြေးငွေပေးဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။ $0.35 အောင်မြင်သော ဆွေးနွေးပွဲတစ်ခုစီအတွက်။ လူစုလူဝေး လုပ်သားများသည် ဤမျှနည်းသော ပမာဏအတွက် ပါဝင်ဆောင်ရွက်နေပြီး ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် အရင်းအမြစ်များ စံနှုန်းများ တည်ဆောက်ခြင်း၏ အရေးပါမှုကို မီးမောင်းထိုးပြနေပါသည်။
သီအိုရီအရ၊ ၎င်းသည် လိမ္မာပါးနပ်သော အစီအစဥ်တစ်ခုလို ထင်ရသော်လည်း၊ အကောင်အထည်ဖော်ရန် လွယ်ကူသောဗျူဟာမဟုတ်ပါ။ လူစုလူဝေးအလုပ်သမားများ၏ အမည်ဝှက်သည် လစာနည်းခြင်း၊ အလုပ်သမားအခွင့်အရေးကို ဂရုမစိုက်ခြင်းနှင့် AI မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော အရည်အသွေးညံ့သော အလုပ်ကိစ္စများ ဖြစ်ပေါ်လာစေသည်။
အရင်းအမြစ်ဒေတာအတွက် လူစုလူဝေးအလုပ်သမားများထားရှိခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ
မတူကွဲပြားသော လူစုလူဝေး လုပ်သားများအုပ်စုကို ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် AI-based ဖြေရှင်းချက် developer များသည် အသေးစားလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဖြန့်ဝေနိုင်ပြီး ကွဲပြားပြီး ကျယ်ပြန့်သော စောင့်ကြည့်မှုများကို လျင်မြန်စွာနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့် စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
AI ပရောဂျက်များအတွက် လူစုလူဝေး လုပ်သားများကို ခန့်အပ်ခြင်း၏ ထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများမှာ
စျေးကွက်သို့ပိုမိုမြန်ဆန်သောအချိန် Cognilytica မှ သုတေသနပြုချက်အရ၊ 80% of ဉာဏ်ရည်တု ပရောဂျက်အချိန်ကို ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၊ အညွှန်းတပ်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းစသည့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် အသုံးပြုပါသည်။ အချိန်၏ 20% ကိုသာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေးတွင် သုံးစွဲပါသည်။ ဒေတာထုတ်ပေးခြင်းအတွက် အစဉ်အလာအတားအဆီးများကို အချိန်တိုအတွင်း ပံ့ပိုးကူညီသူအများအပြားကို ခေါ်ယူနိုင်သဖြင့် ဖယ်ရှားပစ်ပါသည်။
ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ဖြေရှင်းချက်- လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ် ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း။ လေ့ကျင့်မှု၊ စုဆောင်းမှုနှင့် ၎င်းတို့ကို သင်္ဘောပေါ်တင်ဆောင်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည့် အချိန်နှင့် စွမ်းအင်ကို လျှော့ချပေးသည်။ လုပ်သားအင်အားကို တစ်ခါလုပ်စရာနည်းလမ်းတစ်ခုတွင် အလုပ်ခန့်ထားသောကြောင့် လိုအပ်သောကုန်ကျစရိတ်၊ အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။
Dataset တွင် ကွဲပြားမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်- AI ဖြေရှင်းချက်သင်တန်းတစ်ခုလုံးအတွက် ဒေတာကွဲပြားမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုအတွက် ဘက်မလိုက်ဘဲ ရလဒ်များထွက်ပေါ်စေရန်၊ ၎င်းကို ကွဲပြားသောဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားရပါမည်။ ဒေတာများကို လူစုလူဝေးဖြင့် အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းဖြင့်၊ အားထုတ်မှုအနည်းငယ်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်အနည်းငယ်ဖြင့် မတူကွဲပြားသော (ပထဝီဝင်၊ ဘာသာစကားများ၊ ဒေသိယစကားများ) ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အရွယ်အစားကို မြှင့်တင်ပေးသည်- ယုံကြည်စိတ်ချရသော လူစုလူဝေး လုပ်သားများ ခေါ်ယူသောအခါတွင် သေချာနိုင်ပါသည်။ အရည်အသွေးမြင့်မားသော သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်ပေါ်မူတည်၍ အတိုင်းအတာဖြင့် တိုင်းတာနိုင်သော ဒေတာစုဆောင်းမှု။
In-house vs. crowdsourcing – ဘယ်သူက အောင်နိုင်သူ ဖြစ်လာမလဲ။
| အိမ်တွင်းဒေတာ | Crowdsourced Data |
|---|---|
| ဒေတာ တိကျမှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို အာမခံနိုင်ပါသည်။ | စံ QA တိုင်းတာမှုများဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်းပလပ်ဖောင်းများ ပါဝင်ပါက ဒေတာအရည်အသွေး၊ တိကျမှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ |
| သင့်အိမ်တွင်းအဖွဲ့သည် ပရောဂျက်တောင်းဆိုချက်များကို မဖြည့်ဆည်းနိုင်သောကြောင့် အိမ်တွင်းဒေတာရှာဖွေခြင်းသည် အမြဲတမ်းလက်တွေ့ကျသောဆုံးဖြတ်ချက်မဟုတ်ပေ။ | ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လူစုလူဝေးလုပ်သားများ ကွဲပြားသောအုပ်စုတစ်စုကို ခေါ်ယူနိုင်သောကြောင့် ဒေတာကွဲပြားမှုကို စိတ်ချနိုင်ပါသည်။ |
| ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များအတွက် လုပ်သားစုဆောင်းရန်နှင့် လေ့ကျင့်ပေးရန် စျေးကြီးသည်။ | တွက်ချေကိုက်သော ဖြေရှင်းနည်း ဒေတာစုဆောင်းခြင်း ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုနည်းသော အလုပ်သမားများကို စုဆောင်းခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း နှင့် သင်္ဘောပေါ်ရှိ အလုပ်သမားများကို ခေါ်ယူနိုင်ခြင်း၊ |
| အိမ်တွင်းဒေတာစုဆောင်းမှု အချိန်အတော်အတန်ကြာသောကြောင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရန် အချိန်ကြာမြင့်ပါသည်။ | အလှူငွေများ လျင်မြန်စွာ ဝင်လာသောကြောင့် စျေးကွက်ဖွင့်ချိန်သည် သိသိသာသာ နည်းပါးပါသည်။ |
| အိမ်တွင်းပံ့ပိုးပေးသူများနှင့် အညွှန်းပေးသူများ အုပ်စုငယ်တစ်ခု | ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသော ပံ့ပိုးကူညီသူများ နှင့် အဖွဲ့ ဒေတာတံဆိပ်များ |
| အိမ်တွင်းအဖွဲ့ဖြင့် ဒေတာလျှို့ဝှက်ထားမှုသည် အလွန်မြင့်မားသည်။ | ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူအုပ်ကြီးနှင့် အလုပ်လုပ်သည့်အခါ ဒေတာလျှို့ဝှက်ထားမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ခက်ခဲသည်။ |
| ဒေတာစုဆောင်းသူများကို ခြေရာခံရန်၊ လေ့ကျင့်ရန်နှင့် အကဲဖြတ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ | ဒေတာစုဆောင်းသူများကို ခြေရာခံပြီး လေ့ကျင့်ရန် စိန်ခေါ်သည်။ |
လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်လုပ်သားများနှင့် တောင်းဆိုသူကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးပေးခြင်း။
လစာပေးသည့်နယ်ပယ်တွင်သာမက လူစုလူဝေးသမားများနှင့် တောင်းဆိုသူများကြား ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးရန်မှာ အလွန်လိုအပ်ပါသည်။
အလုပ်သမားများသည် သတ်သတ်မှတ်မှတ်အလုပ်နှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များကိုသာ ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် တောင်းဆိုသူ၏အဆုံးသတ်မှ ဗြောင်ကျကျ သတင်းအချက်အလက် ကင်းမဲ့နေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အလုပ်သမားများသည် ၎င်းတို့၏ဇာတိဒေသိယဘာသာစကားဖြင့် ဒိုင်ယာလော့ခ်များကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းကဲ့သို့သော အသေးစားလုပ်ငန်းတာဝန်များကို ပေးအပ်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့ကို ဆက်စပ်ဖော်ပြရန် မရှိသလောက်နည်းပါးပါသည်။ သူတို့ဘာကြောင့် လုပ်နေကြတာလဲ၊ ဘယ်လိုအကောင်းဆုံးလုပ်ရမလဲဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေ သူတို့မှာ မရှိကြပါဘူး။ ဒီအချက်က သတင်းအချက်အလက် ချို့တဲ့မှုကို ထိခိုက်စေတယ်။ လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ် အလုပ်၏ အရည်အသွေး.
လူသားတစ်ဦးအတွက်၊ အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးရှိခြင်းသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းအတွက် ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို ပေးစွမ်းသည်။
NDA ၏ အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခုသို့ ပေါင်းထည့်ပါ - လူစုလူဝေးအလုပ်သမားတစ်ဦးကို ပေးဆောင်သည့် အချက်အလက်ပမာဏကို ကန့်သတ်ထားသည့် ထုတ်ဖော်မဟုတ်သော သဘောတူညီချက်များ။ လူစုလူဝေးအလုပ်သမားရှုထောင့်မှ ဤအချက်အလက်ကို ရုပ်သိမ်းလိုက်ခြင်းသည် ယုံကြည်မှုကင်းမဲ့ပြီး ၎င်းတို့၏အလုပ်အတွက် အရေးပါမှု လျော့နည်းသွားသည်ကို ပြသသည်။
တူညီသောအခြေအနေကို ရောင်စဉ်၏အခြားတစ်ဖက်မှကြည့်သောအခါ၊ အလုပ်သမားအဆုံးတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု ကင်းမဲ့နေပါသည်။ တောင်းဆိုသူသည် အလုပ်တာဝန်ပေးသည့် အလုပ်သမားကို အပြည့်အဝနားမလည်ပါ။ အချို့သော ပရောဂျက်များသည် တိကျသော အလုပ်သမားအမျိုးအစား လိုအပ်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ပရောဂျက်အများစုတွင် မရှင်းလင်းမှုများ ရှိနေသည်။ ဟိ မြေပြင်အမှန်တရား ၎င်းသည် အကဲဖြတ်ခြင်း၊ တုံ့ပြန်ချက်နှင့် လေ့ကျင့်မှုများကို ရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။
ဤအခက်အခဲများကို တန်ပြန်ရန်၊ များပြားလှသော ပံ့ပိုးကူညီသူများထံမှ များပြားလှသော ပံ့ပိုးကူညီသူများထံမှ ကွဲပြားသော၊ စုစည်းထားသော၊ ကောင်းစွာကိုယ်စားပြုထားသော ဒေတာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မှတ်တမ်းမှတ်တမ်းတစ်ခုဖြင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
သင်၏ဒေတာပါတနာအဖြစ် Shaip ကိုရွေးချယ်ခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူကွဲပြားမှုနှင့် ဒေတာကို ကိုယ်စားလှယ်ခွဲဝေမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေ့အကြုံရင့်ကျက်သောဝန်ထမ်းများသည် ပရောဂျက်တစ်ခုစီ၏ အတင်းအကျပ်ခိုင်းစေမှုကို နားလည်ပြီး ခိုင်မာသော AI-အခြေခံဖြေရှင်းချက်များအား အချိန်တိုအတွင်း လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် ဒေတာအတွဲများကို ပြုစုပျိုးထောင်ပေးပါသည်။
[ဖတ်ရန်- AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ စတင်သူလမ်းညွှန်- အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ဥပမာ၊ ဒေတာအတွဲများ]
