2020 ခုနှစ်, ဒေတာ 1.7 MB စက္ကန့်တိုင်းကို လူတွေက ဖန်တီးတယ်။ တူညီသောနှစ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 2.5 တွင် နေ့စဉ် 2020 quintillion data bytes နီးပါးကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါသည်။ 2025 တွင် လူများသည် အနီးနားတွင် ထုတ်လုပ်နိုင်လိမ့်မည်ဟု ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များက ခန့်မှန်းထားသည်။ 463 exabytes နေ့စဉ်ဒေတာ။ သို့သော်လည်း အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များ ရေးဆွဲရန် သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုကိရိယာများ တီထွင်ရန်အတွက် ဒေတာအားလုံးကို လုပ်ငန်းများက အသုံးမပြုနိုင်ပါ။
နှစ်များတစ်လျှောက် အရင်းအမြစ်များစွာမှ အသုံးဝင်သောဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏အခက်အခဲသည် နှစ်များအတွင်း သက်သာလာသောကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် မျိုးဆက်သစ် AI ဖြေရှင်းချက်များအား ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လမ်းခင်းပေးလျက်ရှိသည်။ AI-based ကိရိယာများသည် လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များနှင့် မှတ်စုများလိုအပ်ပါသည်။ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း နှင့် မှတ်ချက်များသည် ML အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသော စိတ်ဝင်စားဖွယ်အရာဝတ္ထုများကို တဂ်လုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များဖြင့် အညွှန်းတပ်ထားသည့် ဒေတာအကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
သို့တိုင် ကုမ္ပဏီများသည် AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ရန် တွေးတောနေကြသောအခါတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ခက်ခဲသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို ချမှတ်ရမည့် အချိန်ကာလတစ်ခု ဖြစ်လာလိမ့်မည်— ML မော်ဒယ်၏ ရလဒ်ကို အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည့်— အိမ်တွင်းမှု သို့မဟုတ်၊ ပြင်ပဒေတာ တံဆိပ်တပ်ခြင်း။. သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ဘတ်ဂျက်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဒါကြောင့် နှစ်ခုလုံးကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး နှစ်ခုလုံးရဲ့ အားသာချက် အားနည်းချက်တွေကို အသိအမှတ်ပြုကြပါစို့။
In-House Data labeling Vs Outsourcing Data labeling
| In-House Data တံဆိပ်တပ်ခြင်း။ | Outsourced Data တံဆိပ်တပ်ခြင်း။ |
| ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် | |
| ပရောဂျက်သည် ရိုးရှင်းပြီး သီးခြားလိုအပ်ချက်များမရှိပါက၊ အိမ်တွင်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း။ အဖွဲ့သည် ရည်ရွယ်ချက်ကို ထမ်းဆောင်နိုင်သည်။ | သင်ဆောင်ရွက်နေသော ပရောဂျက်သည် အလွန်တိကျပြီး ရှုပ်ထွေးပြီး သီးခြားတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များရှိပါက၊ သင်၏ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထုတ်ယူရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။ |
| စျေးနှုန်း | |
| In-house data labeling နှင့် annotation များသည် အခြေခံအဆောက်အဦများ တည်ဆောက်ရန်နှင့် ဝန်ထမ်းများကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် အလွန်စျေးကြီးနိုင်ပါသည်။ | Outsourcing data labeling သည် အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုကို မထိခိုက်စေဘဲ သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် သင့်လျော်သောစျေးနှုန်းအစီအစဉ်ကို လွတ်လပ်စွာရွေးချယ်ခွင့်နှင့်အတူ လာပါသည်။ |
| စီမံခန့်ခွဲမှု | |
| စီမံခန့်ခွဲမှု အချက်အလက်မှတ်စု သို့မဟုတ် တံဆိပ်တပ်ခြင်းအဖွဲ့သည် အထူးသဖြင့် အချိန်၊ ငွေကြေးနှင့် အရင်းအမြစ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု လိုအပ်သောကြောင့် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ | Outsourcing data labeling and annotation သည် သင့်အား ML မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရာတွင် အာရုံစိုက်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အတွေ့အကြုံရှိ မှတ်ချက်ပေးသူများ ရရှိနိုင်မှုသည် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ |
| လေ့ကျင့်ရေး | |
| တိကျသောဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင် မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းအတွက် ဝန်ထမ်းများအား လေ့ကျင့်မှုများစွာလိုအပ်သည်။ ဒါကြောင့် အိမ်တွင်းလေ့ကျင့်ရေးအသင်းတွေမှာ အချိန်နဲ့ငွေအများကြီး သုံးစွဲရပါမယ်။ | ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် ကိရိယာများ၊ ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် နည်းလမ်းများနှင့်အညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော ဝန်ထမ်းများကို ငှားရမ်းထားသောကြောင့် Outsourcing တွင် လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်များ မပါဝင်ပါ။ |
| လုံခွုံရေး | |
| ပရောဂျက်အသေးစိတ်များကို ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် မမျှဝေသောကြောင့် အိမ်တွင်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် ဒေတာလုံခြုံရေးကို တိုးစေသည်။ | ပြင်ပဒေတာမှတ်စု အိမ်တွင်းအလုပ်လောက် မလုံခြုံဘူး။ တင်းကြပ်သော လုံခြုံရေးပရိုတိုကောများပါရှိသော အသိအမှတ်ပြု ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ |
| အချိန် | |
| အဖွဲ့အား နည်းလမ်းများ၊ ကိရိယာများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အချိန်ကြာမြင့်သောကြောင့် အိမ်တွင်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် ပြင်ပလုပ်ငန်းထက် များစွာပို၍ အချိန်ကုန်ပါသည်။ | ၎င်းတို့တွင် တိကျသောဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းအတွက် ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းထားသော အထောက်အကူပစ္စည်းများရှိသောကြောင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံ အချိန်တိုတိုအတွင်း ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအား ပြင်ပမှထုတ်ယူခြင်းက ပိုကောင်းပါသည်။ |
In-House Data Annotation က ဘယ်အချိန်မှာ ပိုပြီး အဓိပ္ပါယ်ရှိသလဲ။
data labeling outsourcing အတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသော်လည်း၊ in-house data labeling သည် outsourcing ထက်ပို၍ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချိန်များရှိပါသည်။ သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ အိမ်တွင်းဒေတာမှတ်ချက် ဘယ်တော့လဲ:
- အိမ်တွင်းအဖွဲ့များသည် ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို မကိုင်တွယ်နိုင်ပါ။
- သီးသန့်ထုတ်ကုန်တစ်ခုသည် ကုမ္ပဏီဝန်ထမ်းများမှသာလျှင် သိသည်။
- ပရောဂျက်တွင် ဌာနတွင်းရင်းမြစ်များအတွက် သီးသန့်လိုအပ်ချက်များရှိသည်။
- ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို လေ့ကျင့်ရန် အချိန်ကုန်သည်။
Outsourcing Data Annotation ၏ အားသာချက်များသည် Shaip လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။
သင့်တွင် ဒေတာအမြောက်အမြားကို ကိုင်တွယ်ရန် မှန်ကန်သော ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံများရှိသည့် အိမ်တွင်းဒေတာစုဆောင်းမှုနှင့် မှတ်ချက်ပေးအဖွဲ့တွင် အလွန်ကောင်းမွန်သော အဖွဲ့တစ်ခုရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ သင့်ပရောဂျက်အတွက် အပိုဒေတာစွမ်းရည်များကို သင်ကြိုတင်မမြင်နိုင်သည့်အပြင် သင်၏အခြေခံအဆောက်အအုံသည် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့ကို တိကျစွာကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
အကယ်၍ သင်သည် ဤစံနှုန်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပါက၊ သင်၏ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့် မှတ်စာလိုအပ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် သင့်အိမ်တွင်းအဖွဲ့ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်မှာ သေချာပါသည်။ သို့သော် သင့်တွင် အိမ်တွင်းစွမ်းဆောင်ရည်များမရှိပါက၊ Shaip ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များထံမှ ကျွမ်းကျင်သူအကူအညီရယူရန် စဉ်းစားသင့်သည်။
အဆိုပါ၏အချို့ အားသာချက်များ Shaip နှင့် လက်တွဲလုပ်ဆောင်ရခြင်းမှာ-
ပင်မ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လုပ်ငန်းကို လွတ်လပ်စွာ အာရုံစိုက်နိုင်ခွင့်
လေ့ကျင့်ရေး ML မော်ဒယ်များ၏ စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သော်လည်း အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများထဲမှ တစ်ခုမှာ ဒေတာအစုံများကို ပထမဆုံး ပြင်ဆင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်လာသောအခါ၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ အရည်အသွေးအချိန်ကို မလိုအပ်သည့်အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ထပ်နေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို နှောင့်နှေးစေနိုင်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းသည် ချို့ယွင်းချက်များနှင့် ရင်ဆိုင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။
လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြင်ပအရင်းအမြစ်အဖြစ် အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ၎င်းသည် စနစ်တစ်ခုလုံးကို ချောမွေ့စေပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဖြစ်ပေါ်စေရန် သေချာစေသည်။ ထို့အပြင်၊ Shaip သည် သင်၏ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့်၊ သင့်အိမ်တွင်းအဖွဲ့သည် ခိုင်မာသော AI-အခြေခံဖြေရှင်းချက်များအား တည်ဆောက်ခြင်း၏ အဓိကအရည်အချင်းများအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။
အရည်အသွေးအာမခံချက်
သင့်ပရောဂျက်တွင် သီးသန့်လုပ်ဆောင်နေသော သီးသန့်၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသောအခါ၊ သင်သည် အရည်အသွေးမြင့် အလုပ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီရရှိရန် စိတ်ချနိုင်ပါသည်။ Shaip သည် မတူကွဲပြားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းစွမ်းရည်များကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ML နှင့် AI ပရောဂျက်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကို ပေးအပ်သည်။
ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်း။
အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း လုပ်သားအသုံးများသော အလုပ်တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် ပုံမှန် AI ပရောဂျက်တစ်ခုတွင် ဒေတာအစုံလိုက်ထောင်ပေါင်းများစွာကို တံဆိပ်တပ်ရန်နှင့် မှတ်ပုံတင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ဒေတာပမာဏသည် ပရောဂျက်အမျိုးအစားအပေါ်တွင် အဓိကမူတည်ပြီး ဝယ်လိုအား တိုးလာခြင်းသည် သင့်အိမ်တွင်းရှိ အသင်းများ၏ မှတ်တိုင်များကို တိုးမြင့်လာစေနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာအမြောက်အများ တိုးလာသောအခါ၊ အလုပ်အရည်အသွေးကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် အခြားအဖွဲ့များမှ ပံ့ပိုးကူညီမှုအတွက် အဖွဲ့ဝင်များထံတွင်လည်း လိုအပ်နိုင်သည်။
Shaip ဖြင့်၊ သင်သည် ဒေတာပမာဏပြောင်းလဲမှုများကို ကိုင်တွယ်ရန် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံရှိသည့် သီးခြားအဖွဲ့များထံမှ စဉ်ဆက်မပြတ်ပံ့ပိုးမှုကို ခံစားနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့တွင် သင့်ပရောဂျက်နှင့်အတူ စိုက်ထုတ်ရန် အရင်းအမြစ်များနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုတို့ရှိသည်။
Shaip နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းသည် သင့်ပရောဂျက်၏အောင်မြင်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ဖြစ်သည်။ ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များ လိုအပ်သည့် မတူကွဲပြားသောဒေတာအစုံများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်များကို ကျွမ်းကျင်သူများကို ကျွန်ုပ်တို့ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားပါသည်။ Shaip ဖြင့် သင်သည် သင့်ဘတ်ဂျက်အတွင်း အရည်အသွေးမြင့် မှတ်ချက်များကို လျင်မြန်စွာ၊ တိကျစွာ ရရှိနိုင်သည်။
[ဖတ်ရန်- ဒေတာမှတ်ချက်များအတွက် စတင်သူလမ်းညွှန်- အကြံပြုချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ]
