ဒေတာမှတ်ချက်နှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း
အဆုံးစွန်သော ၀ ယ်သူများလမ်းညွှန် ၂၀၂၁
ဒါကြောင့်မင်း AI/ML ပဏာမခြေလှမ်းအသစ်ကိုစချင်နေပြီ၊ အခုမင်းကအရည်အသွေးမြင့်တာကိုတွေ့ရုံနဲ့မြန်မြန်သဘောပေါက်ပြီ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ဒါပေမယ့်လည်းအချက်အလက်မှတ်စုကမင်းရဲ့ပရောဂျက်အတွက်စိန်ခေါ်မှုသွင်ပြင်အနည်းငယ်ဖြစ်လိမ့်မယ်။ မင်းရဲ့ AI & ML မော်ဒယ်တွေရဲ့ရလဒ်ကမင်းလေ့ကျင့်ဖို့အတွက်မင်းသုံးတဲ့ဒေတာလောက်ပဲကောင်းတယ်၊ ဒါကြောင့်မင်း data တွေကိုပေါင်းစည်းဖို့နဲ့အဲဒီ့အချက်အလက်တွေကို tagging လုပ်ပြီးအတိအကျသတ်မှတ်တာကအရေးကြီးတယ်။
စီးပွားရေး AI နှင့်စက်အတွက်အကောင်းဆုံးဒေတာမှတ်စုနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများသင်ဘယ်သွားမလဲ
သင်ယူစီမံကိန်းများ?
ဒါဟာမင်းလိုပဲသူတို့ရဲ့အုပ်ချုပ်မှုနဲ့စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်တိုင်းကိုသူတို့စဉ်းစားရမယ့်မေးခွန်းတစ်ခုဘဲ
၎င်းတို့၏ AI/ML ပဏာမခြေလှမ်းတစ်ခုစီအတွက်လမ်းပြမြေပုံနှင့်အချိန်ဇယား
Data Annotation / Labeling ၀ ယ်သူလမ်းညွှန်ကိုဖတ်ပါ PDF ဗားရှင်းကို download လုပ်ပါ
နိဒါန္း
ဤလမ်းညွှန်သည်အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်အခြား AI နှင့် ML စစ်ဆင်ရေးများအတွက်အချက်အလက်များရှာဖွေခြင်းနှင့်ဒေတာများကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့၏အတွေးအခေါ်များကိုအာရုံစူးစိုက်ရန်စတင်နေသော ၀ ယ်သူများနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများအတွက်အလွန်အထောက်အကူပြုလိမ့်မည်။
ဤဆောင်းပါးသည်လုပ်ငန်းစဉ်၏အဘယ်အရာဖြစ်သည်၊ အဘယ့်ကြောင့်မလွှဲမရှောင်သာ၊ အရေးကြီးသည်ကိုအလင်းပြရန်လုံး ၀ ရည်စူးသည်
ကုမ္ပဏီများသည်အချက်အလတ်မှတ်ချက်များနှင့်အခြားအရာများချဉ်းကပ်သောအခါထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သောအချက်များ ထို့ကြောင့်သင်သည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုပိုင်ဆိုင်ပါကအချက်အလက်လမ်းညွှန်နှင့် ပတ်သက်၍ သင်သိလိုသည့်အရာအားလုံးကိုသင့်အားလမ်းညွှန်လိမ့်မည်။
စလိုက်ကြစို့။
ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကိုလျှောလျှောရှုရှူတတ်သူများအတွက်ဤတွင်လမ်းညွှန်ချက်၌သင်တွေ့နိုင်သောအမြန်ယူနိုင်သောနည်းလမ်းအချို့ရှိပါသည်။
- ဒေတာမှတ်ချက်ဆိုတာဘာလဲနားလည်ပါ
- ကွဲပြားခြားနားသောဒေတာမှတ်စုများဖြစ်စဉ်များကိုငါသိ၏
- အချက်အလက်မှတ်စုလုပ်ငန်းစဉ်ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၏အားသာချက်များကိုသိပါ
- အိမ်တွင်းဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသို့သွားသင့်သလား၊ ၎င်းတို့ကိုအပြင်သို့ထွက်သင့်သလားဟူသောရှင်းလင်းချက်ကိုရယူပါ
- လက်ျာဒေတာမှတ်စုရွေးချယ်ရာတွင်အပေါ်ထိုးထွင်းသိမြင်မှု
ဤလမ်းညွှန်သည်မည်သူအတွက်လဲ။
ဤကျယ်ပြန့်သောလမ်းညွှန်သည်
- အချက်အလက်အမြောက်အများကိုပုံမှန်ဖြန့်ကျက်နေသောသင်လုပ်ငန်းရှင်များနှင့် solopreneurs
- AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်း (သို့) လုပ်ငန်းစဉ်များပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်များဖြင့်စတင်နေသောပညာရှင်များ
- ၎င်းတို့၏ AI module များသို့မဟုတ် AI မောင်းနှင်ထုတ်ကုန်များအတွက်စျေးကွက်ကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာအကောင်အထည်ဖော်ရန်ရည်ရွယ်သောစီမံကိန်းမန်နေဂျာများ
- AI လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပါ ၀ င်သည့်အလွှာများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသိလိုသောနည်းပညာဝါသနာရှင်များ။
စက်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။
အချက်အလက်မှတ်ပုံတင်နည်း (သို့) ဘယ်လိုအကြောင်းပြောပြီးပြီလဲ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း စက်သင်ယူမှုကိုပံ့ပိုးပေးပြီး၎င်းတွင် tagging သို့မဟုတ်ခွဲခြားထားသောအစိတ်အပိုင်းများပါ ၀ င်သည်။ သို့သော်နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ကဲ့သို့ပင်၊ စက်သင်ယူခြင်း၏အခြေခံကျသောအချက်မှာကွန်ပျူတာစနစ်များနှင့်ပရိုဂရမ်များသည်ကျွန်ုပ်တို့၏အသိဥာဏ်ကိုတိုက်ရိုက်လူသားအကူအညီနှင့်စွက်ဖက်မှုမပါဘဲ၎င်းတို့၏ရလဒ်များကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်သူတို့သည်လူသားများကဲ့သို့များစွာသောအလေ့အကျင့်များဖြင့်သူတို့၏အလုပ်၌ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည့်ကိုယ်ပိုင်သင်ယူနိုင်သောစက်များဖြစ်လာသည်။ ဤ“ အလေ့အကျင့်” ကိုပိုမို (နှင့်ပိုမိုကောင်းမွန်သော) လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းတို့မှရရှိသည်။
စက်သင်ကြားရေး၏အဓိကအယူအဆတစ်ခုမှာအာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုဖြစ်သည်၊ ၎င်းတွင်ဒစ်ဂျစ်တယ်အာရုံခံဆဲလ်တစ်ခုချင်းစီကိုအလွှာများ၌အတူတကွဆက်စပ်ထားသည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်သည်ရလဒ်များကိုရရန်အမှန်တကယ်လူ့ ဦး နှောက်၏လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့ထိုအလွှာများမှအချက်ပြမှုကိုပေးပို့သည်။
ကွင်းပြင်၌ဤကဲ့သို့သောအရာသည်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုချင်းအလိုက်ကွဲပြားသော်လည်းအခြေခံအချက်များကိုသုံးသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှတစ်ခုမှာတံဆိပ်တပ်ရန်နှင့်ကြီးကြပ်ရန်လိုအပ်သောသင်ယူမှုဖြစ်သည်။
ဤရွေ့ကားတံဆိပ်တပ်ထားသောအချက်အလက်များသည်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံနှင့်အနာဂတ်လေ့လာမှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအနာဂတ်ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းအားဖြင့်စက်သင်ကြားမှုအစီအစဉ်ကိုအနာဂတ်ရလဒ်များဆီသို့ ဦး တည်သွားစေမည့်ပုံစံများဖြစ်သည်။ တနည်းအားဖြင့်သင့်တွင်ကောင်းမွန်သောစစ်ဆေးမှုနှင့်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များတပ်ဆင်ခြင်းရှိပါကစက်သည် ၀ င်လာသောထုတ်လုပ်မှုအချက်အလက်အသစ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်။ ပိုမိုထိရောက်သောနည်းလမ်းများဖြင့်အဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနိုင်သည်။
ထိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်တွင်ဤစက်သင်ကြားမှုကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည်အရည်အသွေးရှာဖွေခြင်းနှင့်တန်ဖိုးတန်ဖိုးလေ့လာခြင်းပြsolveနာကိုဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ စက်များသည်သူတို့၏ကိုယ်ပိုင်တွေးခေါ်နိုင်စွမ်းနှင့်ရလဒ်များကို ဦး စား ပေး၍ တတ်နိုင်သမျှလူ့အကူအညီနည်းနည်းဖြင့်ဖြေရှင်းနိုင်သည်။
အကောင်းဆုံးလက်ရှိအစီအစဉ်များကိုတီထွင်ရာတွင်ထိရောက်သော AI/ML အကောင်အထည်ဖော်မှုများအတွက်သော့ချက်မှာ“ သန့်ရှင်း” တံဆိပ်ကပ်ထားသောအချက်အလက်များဖြစ်သည်။ ကောင်းစွာဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောမှတ်စုများပါသောစမ်းသပ်မှုများနှင့်လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များသည်အောင်မြင်သော ML မှအင်ဂျင်နီယာများလိုအပ်သောရလဒ်များကိုပံ့ပိုးပေးသည်။
Data Annotation ဆိုတာဘာလဲ။
အစောပိုင်းကဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ ထုတ်လုပ်သည့်အချက်အလက်များ၏ ၉၅% နီးပါးသည်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိပါ။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင်မဖွဲ့စည်းထားသောဒေတာသည်နေရာတိုင်းတွင်ရှိပြီးမှန်ကန်စွာသတ်မှတ်မထားပါ။ အကယ်၍ သင်သည် AI ပုံစံတစ်ခုကိုတည်ဆောက်နေပါက၎င်းသည်ရလဒ်များနှင့်အခြများကိုတွက်ချက်ရန်နှင့်ပို့လွှတ်ရန်အတွက် algorithm တစ်ခုသို့သတင်းအချက်အလက်များကိုပို့ဆောင်ရန်လိုအပ်သည်။
ဤဖြစ်စဉ်သည် algorithm မှ၎င်းအားပေးသော data များကိုနားလည်ပြီးအမျိုးအစားခွဲသည့်အခါမှသာဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
ဒေတာများမှတ်ခြင်း၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသို့မဟုတ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကိုဒေတာမှတ်စုဟုခေါ်သည်။ အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်မှတ်ခြင်းတို့သည်စက်များက၎င်းတို့အားအဘယ်အရာဖြစ်သည်ကိုနားလည်စေရန်ဒေတာစုတစ်ခုတွင်သက်ဆိုင်ရာတံဆိပ်များသို့မဟုတ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည်။ ဒေတာစုသည်မည်သည့်ပုံစံမဆိုဖြစ်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာပုံ၊ အသံဖိုင်၊ ဗွီဒီယိုမှတ်တမ်း (သို့) စာသားများပင်ဖြစ်နိုင်သည်။ အချက်အလက်များကိုကျွန်ုပ်တို့တံဆိပ်ကပ်သောအခါ ML ပုံစံများသည်၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာများကိုတိကျစွာနားလည်ပြီးအချိန်မီဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်ရန်ရှိပြီးသားအသိပညာအသစ်များအားအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်ထိုအချက်အလက်များကိုသိမ်းထားသည်။
ဒေတာမှတ်စုများအရ AI ပုံစံသည်သူရရှိသောအချက်အလက်သည်အသံ၊ ဗွီဒီယို၊ စာသား၊ ဂရပ်ဖစ်သို့မဟုတ်ပုံစံအမျိုးမျိုးရောလားဆိုတာသိလိမ့်မည်။ သတ်မှတ်ထားသော၎င်း၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့်သတ်မှတ်ချက်များပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်သည်ဒေတာများကိုခွဲခြားပြီးယင်း၏တာ ၀ န်များကိုအကောင်အထည်ဖော်သည်။
AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်းပုံစံများသည်လိုအပ်သောရလဒ်များကိုပိုမိုထိရောက်စေရန်နှင့်ထိရောက်သောဖြစ်လာစေရန်ဒေတာမှတ်စုများကိုသေချာစွာလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည်။ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲသောသင်ကြားမှုတွင်လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပို၍ အရေးကြီးသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်မော်ဒယ်တွင်ထည့်သွင်းထားသောမှတ်စုများကိုပိုမိုထည့်သွင်းပေးလေလေ၊ ကိုယ်ပိုင်လေ့လာသင်ယူနိုင်လေလေဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်မောင်းသူမဲ့ကားများအကြောင်းပြောရမည်ဆိုပါက၎င်းသည်၎င်း၏မတူကွဲပြားသောနည်းပညာအစိတ်အပိုင်းများမှထုတ်လုပ်ထားသောအချက်အလက်များအပေါ်လုံးလုံးလျားလျားမှီခိုအားထားနေရသည် ကွန်ပျူတာရူပါရုံကိုNLP (သဘာဝဘာသာစကားစီမံခန့်ခွဲမှု)၊ အာရုံခံကိရိယာများနှင့်အခြားအချက်အလက်များသည်စက္ကန့်တိုင်းတွင်တိကျသောမောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန် algorithms ကိုတွန်းအားပေးသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်မရှိလျှင်ချဉ်းကပ်ရမည့်အရာသည်အခြားကား၊ လူသွားလူလာ၊ တိရစ္ဆာန်၊ သို့မဟုတ်လမ်းပိတ်ဆို့မှုဖြစ်လျှင်မော်ဒယ်တစ် ဦး နားလည်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည်မလိုလားအပ်သောအကျိုးဆက်နှင့် AI ပုံစံပျက်ကွက်မှုတို့ကိုသာဖြစ်ပေါ်စေသည်။
အချက်အလက်မှတ်ချက်များကိုအကောင်အထည်ဖော်သောအခါသင်၏ပုံစံများကိုအတိအကျလေ့ကျင့်ပေးထားသည်။ ထို့ကြောင့် chatbots၊ စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း (သို့) အခြားလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်စံပြကိုချထားသလားမခွဲခြားဘဲသင်အကောင်းဆုံးရလဒ်များနှင့်အမိုက်စားသက်သေပုံစံကိုရလိမ့်မည်။
အဘယ်ကြောင့်ဒေတာမှတ်စုလိုအပ်သနည်း။
ကွန်ပျူတာများသည်တိကျရုံသာမကဘဲအချိန်နှင့်တပြေးညီကောင်းမွန်သောအဆုံးစွန်သောရလဒ်များကိုပေးနိုင်စွမ်းရှိသည်ဟူသောအချက်ကိုကျွန်ုပ်တို့သိသည်။ သို့သော်စက်တစ်လုံးသည်ဤကဲ့သို့ထိရောက်မှုရှိစေရန်မည်သို့သင်ယူသနည်း။
ဤအရာသည်အချက်အလက်မှတ်ချက်များကြောင့်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုသင်ခန်းစာတစ်ခုတည်ဆောက်နေဆဲအခါ၎င်းတို့သည်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင်အရာများနှင့်အစိတ်အပိုင်းများကိုဖော်ထုတ်ရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများအပြီးတွင်သူတို့ကိုတွဲကျွေးသည်။
၎င်းသည် modules တစ်ခုသည်ကြောင်နှင့်ခွေး၊ နာမ်နှင့်နာမဝိသေသနသို့မဟုတ်လမ်းဘေးမှလမ်းတစ်ခုကိုကွဲပြားစေနိုင်သောအချက်အလက်မှတ်စု၏လုပ်ငန်းစဉ်အားဖြင့်သာဖြစ်သည်။ အချက်အလက်မှတ်ချက်များမပါဘဲပုံများသည်ကမ္ဘာပေါ်ရှိမည်သည့်အရာနှင့်ပတ်သတ်သောဗဟုသုတမရှိသောကြောင့်ပုံတိုင်းသည်စက်များနှင့်တူလိမ့်မည်။
စနစ်များသည်တိကျသောရလဒ်များပေးနိုင်ရန်အချက်အလက်များမှတ်စုများ၊ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့်အပြောအဆို၊ အသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ကူညီသည်။ fulcrum တွင်စက်ဖြင့်မောင်းနှင်သောဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်စနစ်ရှိသည့်မည်သည့်ပုံစံ (သို့) မည်သည့်စနစ်မဆိုဆုံးဖြတ်ချက်သည်တိကျမှန်ကန်ပြီးသက်ဆိုင်မှုရှိစေရန်အချက်အလက်လိုအပ်သည်။
Data Annotation VS Data Labeling ပြုလုပ်ခြင်း
သုံးသောအကြောင်းအရာအမှတ်အသားပုံစံနှင့်အမျိုးအစားခွဲခြင်း မှလွဲ၍ အချက်အလက်မှတ်ပုံတင်နှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအလွန်ပါးလွှာသောမျဉ်းတစ်ခုရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့်၎င်းတို့သည် AI ပုံစံနှင့် algorithm ကိုလေ့ကျင့်မှုဖြစ်စဉ်ပေါ် မူတည်၍ ML လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်အစုံအလင်ကိုမကြာခဏလဲလှယ်အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။
| ဒေတာများကိုမှတ်ချက် | ဒေတာများတံဆိပ်ကပ်ခြင်း |
|---|---|
| ဒေတာမှတ်စုများသည်အရာ ၀ တ္ထုများကိုစက်များအားမှတ်မိစေရန်တံဆိပ်တပ်ထားသောနည်းပညာဖြစ်သည် | ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်အချက်အလက်မျိုးစုံသို့အချက်အလက်/metadata များပေါင်းထည့်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အမျိုးအစားများ (စာသား၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံနှင့်ဗွီဒီယို) |
| မှတ်ထားသောအချက်အလက်များသည် ML ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အခြေခံလိုအပ်ချက်ဖြစ်သည် | တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်ဒေတာစုတွင်သက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြစ်သည် |
| မှတ်ချက်များသည်သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအသိအမှတ်ပြုရာတွင်အထောက်အကူပြုသည် | တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည် algorithms များကိုလေ့ကျင့်ရန်ပုံစံများကိုအသိအမှတ်ပြုရာတွင်ကူညီသည် |
Data Annotation နှင့် Data Labeling တို့၏မြင့်တက်ခြင်း
အချက်အလက်မှတ်စုများနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာကိစ္စများကိုရှင်းပြရန်အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာကြီးကြပ်ခြင်းနှင့်ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသောစက်သင်ယူမှုကို ဦး စွာဆွေးနွေးရန်ဖြစ်သည်။
ယေဘူယျအားဖြင့်ပြောရရင်၊ ကြီးကြပ်စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းလူသားများသည်စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုနည်းလမ်းကိုအစ ဦး ဆုံးဖြစ်စေသော“ တံဆိပ်ကပ်ထားသောအချက်အလက်များ” ကိုပံ့ပိုးပေးကြသည်။ တစ်ခုခုဆက်လုပ်ပါ။ လူသားများသည် ShaipCloud ကဲ့သို့သောအမျိုးမျိုးသောကိရိယာများသို့မဟုတ်ပလက်ဖောင်းများကို သုံး၍ ဒေတာယူနစ်များကို tagged လုပ်ကြသည်။ ထို့ကြောင့် machine learning algorithm သည်မည်သည့်အလုပ်ကိုမဆိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့်, ကြီးကြပ်မထားသောအချက်အလက်များသင်ယူခြင်း စက်တွေကအချက်အလက်အချက်အလတ်တွေကိုအနည်းနှင့်အများခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသောပရိုဂရမ်များပါ ၀ င်သည်။
ဤအရာကိုနားလည်ရန်ပိုမိုလွယ်ကူသည့်နည်းလမ်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် 'အသီးခြင်းတောင်း' ဥပမာကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ပန်းသီး၊ ငှက်ပျောသီးနှင့်စပျစ်သီးများကိုအတုထောက်လှမ်းရေးနည်းစနစ်ကို အသုံးပြု၍ ယုတ္တိရှိသည့်ရလဒ်များအဖြစ်ခွဲခြားရန်ရည်မှန်းချက်ရှိသည်ဆိုပါစို့။
ပန်းသီး၊ ငှက်ပျောသီးနှင့်စပျစ်သီးအဖြစ်သတ်မှတ်ပြီးသားရလဒ်များကိုတံဆိပ်တပ်ထားသောအချက်အလက်များဖြင့်ပရိုဂရမ်အားလုံးသည်ရလဒ်များကိုမှန်ကန်စွာခွဲခြားရန်ဤတံဆိပ်တပ်ထားသောစမ်းသပ်ပစ္စည်းများအကြားခွဲခြားမှုကိုပြုလုပ်သည်။
ဒေတာများကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်းမရှိသောနေရာတွင်စက်ကြီးသည်ပန်းပု၊ စပျစ်သီးနှင့်ငှက်ပျောသီးတို့ကိုသူတို့၏အမြင်အာရုံစံနှုန်းများဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်ရလိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့်အနီရောင်၊ ပတ် ၀ န်းကျင်အရာဝတ္ထုများကိုအဝါရောင်၊ ရှည်လျားသောအရာဝတ္ထုများသို့မဟုတ်အစိမ်းရောင်၊
ထိန်းချုပ်မှုမရှိသောသင်ယူမှု၏အဓိကအားနည်းချက်မှာ algorithm သည်အဓိကနည်းလမ်းများစွာဖြင့်မျက်စိကန်းခြင်းဖြစ်သည်။ ဟုတ်ပါသည်၊ ရလဒ်များကိုဖန်တီးနိုင်သည်၊ သို့သော်ပိုမိုအားကောင်းသည့် algorithm ဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့်နည်းပညာအရင်းအမြစ်များဖြင့်သာဖြစ်သည်။ ထိုအရာများအားလုံးသည်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဒေါ်လာများနှင့်ရှေ့တန်းအရင်းအမြစ်များကိုဆိုလိုသည် - မရေရာမှုပိုမိုများပြားစေသည်။ ထို့ကြောင့်ကြီးကြပ်လေ့လာသည့်ပုံစံများ၊ သူတို့နှင့်အတူပါ ၀ င်သည့်ဒေတာမှတ်စုများနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့သည် ML စီမံကိန်းမျိုးစုံကိုတည်ဆောက်ရာ၌အလွန်အဖိုးတန်သည်။ မကြာခဏမဟုတ်သည်ထက်ကြီးကြပ်သောသင်ယူမှုစီမံကိန်းများသည်ကြိုတင်နိမ့်ကျသောဖွံ့ဖြိုးရေးကုန်ကျစရိတ်များနှင့်ပိုမိုတိကျသောတိကျမှုများကိုရရှိသည်။
ဤအခြေအနေတွင်ဒေတာအချက်အလတ်များနှင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့သည် AI သို့မဟုတ် ML ပရိုဂရမ်တစ်ခုအားသိသိသာသာတိုးစေနိုင်ပုံကိုကြည့်ရန်လွယ်ကူသည်။
ယခုဤသုတေသနပြုခြင်းနှင့်အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအမျိုးအစားသည်အရေးကြီးပြီးဝယ်လိုအားမှာပါ ၀ င်သူများကိုကြည့်ကြစို့။
နောက်တဖန်ဤလမ်းညွှန်သည်ကူညီရန်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသောလူများနှင့်စတင်သည်။ ၀ ယ်သူများနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများသည်အဖွဲ့အစည်း၏ AI အစီအစဉ်ကိုတီထွင်သူများအဖြစ်လုပ်ကိုင်ကြသည်။ ၎င်းသည်အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့်အချက်အလက်အင်ဂျင်နီယာများကိုအကျယ်ချဲ့သည်။ အချို့ဖြစ်ရပ်များတွင် AI / ML စနစ်၏ထွက်ရှိမှုများကို algorithms နှင့် data နှင့်တိုက်ရိုက်အလုပ်လုပ်ခြင်း၊ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်ထိန်းချုပ်ခြင်းတို့ပြုလုပ်လိမ့်မည်။ ဤသည်မှာ“ Human in the Loop” ၏အရေးပါသောအခန်းကဏ္ play မှပါဝင်သည်။
လူသား-ကွင်းဆက် (HITL) AI လုပ်ငန်းများတွင်လူသားကြီးကြပ်မှု၏အရေးပါပုံကိုဖြေရှင်းရန်ယေဘူယျနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအယူအဆသည်မျက်နှာစာအတော်များများတွင်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အလွန်သက်ဆိုင်သည် - ပထမဆုံးအချက်မှာအချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းကို HITL အကောင်အထည်ဖော်မှုတစ်ခုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်သည်။
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း/မှတ်ပုံတင်ကိရိယာဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်၎င်းသည်ကျွမ်းကျင်သူများနှင့်ကျွမ်းကျင်သူများအားမှတ်စုများ၊ အမှတ်အသား (သို့) တံဆိပ်အမျိုးအစားခွဲများအားလုံး၏မှတ်စုများပေးနိုင်သောပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကုန်ကြမ်းဒေတာများနှင့်သင်၏စက်သင်ယူမှုသင်ခန်းစာများအဆုံးတွင်ထွက်ပေါ်လာမည့်ရလဒ်များအကြားတံတားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကိရိယာသည်စက်သင်ယူခြင်းပုံစံများအတွက်အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်မှုအချက်အလက်များကိုအမှတ်အသားပြုသောအစပိုင်းတွင်သို့မဟုတ် cloud-based solution ဖြစ်သည်။ များစွာသောကုမ္ပဏီများသည်ရှုပ်ထွေးသောမှတ်ချက်များရေးသားရန်ပြင်ပရောင်းသူကိုမှီခိုအားထားနေရသော်လည်းအချို့အဖွဲ့အစည်းများသည်စိတ်ကြိုက်တည်ဆောက်ထားသောသို့မဟုတ်စျေးကွက်တွင် freeware (သို့) open source tools များပေါ်တွင်အခြေခံသည်။ ထိုကဲ့သို့သောကိရိယာများကိုများသောအားဖြင့်တိကျသောဒေတာအမျိုးအစားများကိုကိုင်တွယ်ရန်ဒီဇိုင်းထုတ်သည်။ ပုံများ၊ ဗွီဒီယို၊ စာသားများ၊ အသံများစသည် သူတို့ကရွေးချယ်မှုကိုရွေးပြီးသူတို့ရဲ့တိကျသောအလုပ်တွေကိုလုပ်ဆောင်နိုင်တယ်။
Data Lab ၌အဓိကစိန်ခေါ်မှုများကိုကျော်လွှားပါ
ဖွံ့ဖြိုးဆဲ (သို့) ၀ ယ်ယူရာတွင်အကဲဖြတ်ရမည့်အဓိကစိန်ခေါ်ချက်များစွာရှိသည် အချက်အလက်မှတ်ချက်များနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများ ၎င်းသည်သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံများ (ML) မော်ဒယ်များ၏အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးရလဒ်ကိုပေးလိမ့်မည်။
အခက်အခဲအချို့သည်သင်အမည်တပ်ထားသောဒေတာ (မှန်ကန်သောစာရွက်စာတမ်းများ၊ အသံဖိုင်ဖိုင်များ၊ ရုပ်ပုံများသို့မဟုတ်ဗီဒီယို) ကိုမှန်ကန်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်သက်ဆိုင်သည်။ ကိစ္စရပ်အားလုံးတွင်အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်များသည်တိကျသော၊ ပစ်မှတ်ထားသောအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူခြင်း၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်ကူးယူခြင်းများကိုဖော်ထုတ်နိုင်လိမ့်မည်။
ဤနေရာတွင် algorithms များသည်ကြွက်သားများနှင့်လက်၌ရှိသောအလုပ်ကို ဦး တည်ရန်လိုသည်။ သို့သော်၎င်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သော nlp ဒေတာအညွှန်းတံဆိပ် ၀ န်ဆောင်မှုများဖန်တီးခြင်းအတွက်ပိုမိုနည်းပညာထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုအချို့အတွက်အခြေခံသာဖြစ်သည်။
ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောအဆင့်တွင်၊ စက်သင်ယူမှုအတွက်အကောင်းဆုံးဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်လူများ၏ပါဝင်မှုအရည်အသွေးနှင့်ပတ်သက်သည်။ ၎င်းသည်လုပ်ငန်းအမျိုးအစားအားလုံးတွင်လူသားလုပ်သားများအတွက်အလုပ်အသွားအလာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်လေယာဉ်ပေါ်တက်ခြင်းနှင့်မှန်ကန်သောလူသည်အရည်အချင်းရှိပြီးမှန်ကန်သောအလုပ်ကိုလုပ်နေကြောင်းသေချာစေခြင်း။
မှန်ကန်တဲ့အရည်အချင်းတွေနဲ့စက်သင်ယူမှုအသုံးချမှုကိစ္စတစ်ခုကိုချဉ်းကပ်ဖို့အတွက်မှန်ကန်တဲ့ကိုယ်စားလှယ်အဖွဲ့ရဖို့ဆိုတာစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုရှိတယ်၊ ငါတို့နောက်မှပြောမယ်။
ဤအဓိကသော့ချက်ကျသောစံနှုန်းနှစ်ခုလုံးသည်ထိရောက်သောဒေတာမှတ်စုများနှင့် AI / ML အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက်ပါ ၀ င်ရမည်။
ဒေတာမှတ်စုအမျိုးအစားများ
ဤသည်ကွဲပြားခြားနားသောအချက်အလက်မှတ်စုအမျိုးအစားများပါ ၀ င်သောထီးအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ပုံ၊ စာ၊ အသံနှင့်ဗီဒီယိုတို့ပါဝင်သည်။ မင်းပိုကောင်းတဲ့နားလည်မှုရဖို့ငါတို့ကတစ်ခုချင်းစီကိုနောက်ထပ်အပိုင်းအစတွေခွဲထားတယ်။ သူတို့ကိုတစ် ဦး ချင်းစီစစ်ဆေးကြည့်ရအောင်။
Image ကိုမှတ်စုများ
၎င်းတို့ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားသောအချက်အလက်များမှ၎င်းတို့သည်သင်၏မျက်လုံးများအားသင်၏နှာခေါင်းနှင့်မျက်ခုံးမွေးများကိုမျက်တောင်မွေးများမှချက်ချင်းတိကျစွာကွဲပြားစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်သုံးသောစစ်ထုတ်မှုများသည်သင်၏မျက်နှာပုံသဏ္,န်၊ ကင်မရာနှင့်သင်မည်မျှနီးကပ်သည်နှင့်မဆိုလိုက်ဖက်သည်။
ဒါဆိုရင်မင်းအခုသိတဲ့အတိုင်း ပုံမှတ်စု မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံ၊ စက်ရုပ်အမြင်နှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သော modules များတွင်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ AI ကျွမ်းကျင်သူများကဤပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သောအခါ၎င်းတို့ပုံများအတွက်စာတန်းများ၊ အမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများကိုထည့်သည်။ ထို့နောက် algorithms များသည်ဤသတ်မှတ်ချက်များမှခွဲခြားနားလည်ပြီးအလိုအလျောက်လေ့လာသည်။
အသံမှတ်ချက်
အသံဒေတာတွင်ပုံရိပ်ဒေတာများထက်ပိုသောဒိုင်းနမစ်များရှိသည်။ အချက်များစွာသည်ဘာသာစကား၊ စပီကာလူ ဦး ရေစာရင်း၊ စကားပြောဆိုမှု၊ စိတ်နေစိတ်ထား၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူများအပါအ ၀ င်အသံဖိုင်နှင့်ဆက်စပ်သည်။ algorithms များကိုစီမံဆောင်ရွက်ရာတွင်ထိရောက်စေရန်ဤသတ်မှတ်ချက်များအားလုံးကို timestamping၊ အသံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောနည်းစနစ်များဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်သင့်သည်။ နှုတ်ဖြင့်သာအသံတိတ်ခြင်း၊ နှုတ်ဆိတ်ခြင်း၊ အသက်ရှူခြင်း၊ နောက်ခံဆူညံသံကဲ့သို့သောမဟုတ်သောဖြစ်ရပ်များသည်စနစ်များကိုအပြည့်အဝနားလည်နိုင်ရန်မှတ်ချက်ပေးနိုင်သည်။
ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ
ရုပ်ပုံတစ်ခုတည်နေစဉ်ဗီဒီယိုသည်ရွေ့လျားနေသောအရာဝတ္ထုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖန်တီးသောရုပ်ပုံများကိုစုစည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။ ယခုဤစုစည်းမှုရှိပုံတိုင်းကိုဘောင်တစ်ခုဟုခေါ်သည်။ video annotation နှင့်သက်ဆိုင်သဖြင့်လုပ်ငန်းစဉ်သည် frame တစ်ခုစီရှိကွဲပြားခြားနားသောအရာဝတ္ထုများကို annotate လုပ်ရန် keypoints, polygons သို့မဟုတ် bounding boxes များထည့်သွင်းခြင်းပါဝင်သည်။
ဤဘောင်များကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ၊ လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူ၊ ပုံစံများနှင့် အခြားအရာများကို AI မော်ဒယ်များက သင်ယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရှောက်သာ ဖြစ်၏။ ဗီဒီယိုမှတ်စုများ ဒေသသတ်မှတ်ခြင်း၊ ရွေ့လျားမှု မှုန်ဝါးခြင်းနှင့် အရာဝတ္တုခြေရာခံခြင်းကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို စနစ်များတွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။
စာသား Annotation
ယနေ့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုသည်ထူးခြားသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့်သတင်းအချက်အလက်များအတွက်စာသားအခြေပြုဒေတာအပေါ်မှီခိုနေကြသည်။ ယခုတွင်စာသားသည်အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုမှဖောက်သည်၏တုံ့ပြန်ချက်မှလူမှုမီဒီယာဖော်ပြချက်အထိဖြစ်နိုင်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်များကိုတိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်သောရုပ်ပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများနှင့်မတူဘဲစာသားသည် semantics များစွာဖြင့်လာသည်။
လူသားများအနေဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်စကားစုတစ်ခု၏အခြေအနေ၊ စကားလုံး၊ ဝါကျသို့မဟုတ်စကားစု၏အဓိပ္ပာယ်ကိုနားလည်ရန်၊ ၎င်းတို့ကိုအခြေအနေတစ်ခုသို့မဟုတ်စကားပြောဆိုမှုနှင့်ဆက်စပ်မှုရှိသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူစက်များသည်၎င်းကိုတိကျသောအဆင့်များ၌မပြုလုပ်နိုင်ပါ။ sarcasm, humour နှင့်အခြားစိတ္တဇ element များကဲ့သို့သောအယူအဆများသည်သူတို့အတွက်မသိသောကြောင့်စာသားဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်ပိုမိုခက်ခဲလာသည်။ ထို့ကြောင့်စာသားမှတ်စာတွင်အောက်ပါကဲ့သို့သော ပို၍ အဆင့်မြင့်အဆင့်များရှိသည်။
semantic မှတ်ချက် - အရာဝတ္ထုများ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် ၀ န်ဆောင်မှုများကိုသင့်လျော်သောသော့ချက်စာလုံးတံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့်မှတ်ပုံတင်သတ်မှတ်ခြင်းများဖြင့်ပိုမိုသက်ဆိုင်စေသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်လူ့စကားပြောဆိုမှုများကိုတုပရန် Chatbots များကိုလည်းပြုလုပ်သည်။
မှတ်ချက်ရည်ရွယ်ချက် - အသုံးပြုသူ၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့်၎င်းတို့အသုံးပြုသောဘာသာစကားကိုစက်များနားလည်ရန် tagged လုပ်သည်။ ဤနည်းဖြင့်မော်ဒယ်လ်များသည်တောင်းဆိုမှုကို command တစ်ခုမှထောက်ခံချက်တစ်ခု၊ ဘွတ်ကင်နံပါတ်နှင့်ခွဲခြားနိုင်သည်။
စာသားအမျိုးအစား - ဝါကျများ (သို့) စာပိုဒ်များကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ခေါင်းစဉ်များ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်း၊ ဘာသာရပ်များ၊ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမျိုးအစားများ (အားကစား၊
Entity မှတ်ချက် - ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဝါကျများသည်၎င်းတို့ကိုပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝစေရန်နှင့်စက်များမှနားလည်နိုင်သောပုံစံသို့ယူဆောင်လာသည့်နေရာဖြစ်သည်။ ဤသို့ဖြစ်နိုင်ရန်ရှုထောင့်နှစ်ခုပါဝင်သည် - entity အသိအမှတ်ပြုမှုအမည်ရှိ နှင့် ဆက်သွယ်မှု entity။ အမည်၊ အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာနေရာများ၏အမည်များ၊ လူများ၊ ဖြစ်ရပ်များ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်အခြားအရာများကိုမှတ်သားပြီးခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အခါနှင့်ဤဆက်သွယ်မှုအမှတ်အသားများသည်ထိုစကားလုံးများသည်ဝါကျများ၊ စကားစုများ၊ အချက်အလက်များသို့မဟုတ်ထင်မြင်ချက်များနှင့်ဆက်စပ်သည့်အခါဖြစ်သည်။ စုပေါင်း၍ ဤဖြစ်စဉ်နှစ်ခုသည်ဆက်စပ်နေသောစာသားများနှင့်ပတ် ၀ န်းကျင်ထုတ်ပြန်ချက်အကြားဆက်နွယ်မှုကိုတည်ဆောက်သည်။
Data Label နှင့် Data Annotation လုပ်ငန်းစဉ်အတွက်အဓိကအဆင့် ၃ ဆင့်
ရှုပ်ထွေးသောဒေတာမှတ်စုများနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းစီမံကိန်းတွင်ဖြစ်ပွားသောဇာတ်စင်လုပ်ငန်းစဉ်များအကြောင်းပြောဆိုခြင်းသည်တစ်ခါတစ်ရံတွင်အသုံးဝင်နိုင်သည်။
အဆိုပါ ပထမအဆင့် ရယူခြင်းဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီတွေကအချက်အလက်စုဆောင်းတာနဲ့ဒီမှာစုစည်းတာ။ ဤအဆင့်သည်ပုံမှန်အားဖြင့်အကြောင်းအရာဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုကိုလူသားအော်ပရေတာများထံမှဖြစ်စေ၊ ဒေတာလိုင်စင်စာချုပ်ဖြင့်ဖြစ်စေပြုလုပ်ရသည်။
အဆိုပါ ဒုတိယ လုပ်ငန်းစဉ်၏ဗဟိုအဆင့်တွင်အမှန်တကယ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်မှတ်စုပါ ၀ င်ခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။
ဤအဆင့်သည်စာအုပ်အစောပိုင်း၌ကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သည့်အတိုင်း NER၊ စိတ်ဓါတ်များနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြစ်ပေါ်လိမ့်မည်။
၎င်းတို့သည်သတ်မှတ်ထားသည့်ရည်မှန်းချက်များနှင့်ရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန်စက်လေ့လာရေးစီမံကိန်းများတွင်အသုံးပြုရန်အတွက်တိကျမှန်ကန်သောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များဖြစ်သည်။
ဒေတာများကိုလုံလောက်စွာတံဆိပ်တပ်၊ တံဆိပ်ကပ်ခြင်းသို့မဟုတ်အမှတ်အသားပြုပြီးနောက်ဒေတာများထံသို့ပို့သည် တတိယနှင့်နောက်ဆုံးအဆင့် ဖြန့်ကျက်ခြင်းသို့မဟုတ်ထုတ်လုပ်ခြင်းဟူသောလုပ်ငန်းစဉ်၏
လျှောက်လွှာတင်ရမည့်အဆင့်နှင့် ပတ်သက်၍ စိတ်စွဲမှတ်ထားရမည့်အရာတစ်ခုမှာလိုက်နာမှုလိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်သည်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများပြproblemနာဖြစ်လာနိုင်သည့်အဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် HIPAA သို့မဟုတ် GDPR ဖြစ်စေ၊ အခြားဒေသဆိုင်ရာသို့မဟုတ်ဖက်ဒရယ်လမ်းညွှန်များဖြစ်စေ၊ ပြဇာတ်တွင်ပါ ၀ င်သောဒေတာများသည်အထိခိုက်မခံသောအချက်အလက်ဖြစ်နိုင်ပြီးထိန်းချုပ်ရမည်ဖြစ်သည်။
ဤအချက်များအားလုံးအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မှုဖြင့်ထိုအဆင့်သုံးဆင့်သည်စီးပွားရေးပါ ၀ င်ပတ်သက်သူများအတွက်ရလဒ်များကိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်ထူးခြားစွာထိရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
ဒေတာမှတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်
Data Annotation နှင့် Data Labeling Tools များအတွက်ထူးခြားချက်များ
ဒေတာမှတ်တမ်းရေးကိရိယာများသည်သင်၏ AI ပရောဂျက်ကိုဖျက်စီးစေနိုင်သောအဆုံးအဖြတ်အချက်များဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်တိကျသောရလဒ်များနှင့်ရလဒ်များထွက်ပေါ်လာသောအခါဒေတာအတွဲများ၏အရည်အသွေးသည်အရေးမကြီးပါ။ အမှန်တော့မင်းရဲ့ AI modules တွေကိုလေ့ကျင့်ပေးဖို့မင်းသုံးနေတဲ့ data annotation tools တွေကမင်းရဲ့ရလဒ်တွေကိုအများကြီးလွှမ်းမိုးမှုရှိတယ်။
ထို့ကြောင့်သင်၏လုပ်ငန်း (သို့) စီမံကိန်းလိုအပ်ချက်များနှင့်အကိုက်ညီဆုံးနှင့်အသင့်တော်ဆုံးဒေတာတံဆိပ်ကပ်ကိရိယာကိုရွေးချယ်အသုံးပြုရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ ဒါပေမယ့်ပထမအချက်မှာအချက်အလက်မှတ်တဲ့ကိရိယာကဘာလဲ။ ၎င်းသည်မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုလုပ်ဆောင်သနည်း။ အမျိုးအစားများရှိပါသလား။ ကောင်းပြီ၊ ရအောင်ရှာကြည့်ရအောင်။
အခြားကိရိယာများနှင့်ဆင်တူသော၊ အချက်အလက်မှတ်စုများသည်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်စွမ်းရည်များစွာကိုပေးသည်။ သင့်အားအင်္ဂါရပ်များကိုအမြန်အကြံဥာဏ်ပေးရန်၊ ဒေတာမှတ်မှတ်ကိရိယာတစ်ခုကိုရွေးသောအခါသင်ရှာဖွေသင့်သောအခြေခံအကျဆုံးအင်္ဂါရပ်များစာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Dataset စီမံခန့်ခွဲမှု
သင်အသုံးပြုရန်ရည်ရွယ်ထားသောအချက်အလတ်မှတ်စုကိရိယာသည်သင်လက်ထဲရှိဒေတာအတွဲများကိုပံ့ပိုးပေးပြီးတံဆိပ်ကပ်ရန် software ထဲသို့တင်သွင်းခွင့်ရမည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏အချက်အလက်များကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်းသည်အဓိကအင်္ဂါရပ်ကိရိယာများကမ်းလှမ်းချက်ဖြစ်သည်။ ခေတ်ပြိုင်ဖြေရှင်းနည်းများသည်အချက်အလက်များစွာကိုချောချောမွေ့မွေ့တင်သွင်းနိုင်စေသောအင်္ဂါရပ်များကိုပေးသည်၊ တစ်ပြိုင်နက်သင်သည်သင်၏အချက်အလက်များကို sort, filter, clone, merge နှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ချက်များမှတဆင့်စုစည်းနိုင်သည်။
သင်၏ဒေတာစုများထည့်သွင်းမှုပြီးသည်နှင့်နောက်သူတို့ကိုအသုံး ၀ င်သောဖိုင်များအဖြစ်တင်ပို့သည်။ သင်သုံးသော tool သည်မင်း data တွေကိုမင်းသတ်မှတ်ထားတဲ့ပုံစံနဲ့မင်းသူတို့ကို ML ပုံစံမျိုးနဲ့ကျွေးနိုင်တယ်။
မှတ်စုများနည်းစနစ်များ
၎င်းသည်ဒေတာမှတ်တမ်းတင်ကိရိယာတစ်ခုကိုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ခိုင်မာသောကိရိယာတစ်ခုသည်အမျိုးအစားအားလုံး၏အချက်အလက်စုများအတွက်မှတ်စုစာအုပ်နည်းပညာများကိုသင့်အားပေးသင့်သည်။ မင်းကမင်းရဲ့လိုအပ်ချက်အတွက်စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကိုမတီထွင်နိုင်သေးဘူး။ သင်၏ကိရိယာသည်ကွန်ပျူတာအမြင်၊ NLP များမှအသံများ၊ စာသားများနှင့်စာသားများနှင့်အခြားအရာများအားအမှတ်အသားပြုသင့်သည်။ ဤအရာကိုထပ်မံသန့်စင်ရန်ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများ၊ semantic segmentation, cuboids, interpolation, ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း, စကားပြောအစိတ်အပိုင်းများ, coreference solution နှင့်အခြားအရာများကိုသုံးရန်ရွေးချယ်စရာများရှိသင့်သည်။
မသိသေးသူများအတွက် AI ပါ ၀ င်သောအချက်အလက်မှတ်စုများလည်းရှိသည်။ ဤအရာသည်မှတ်စုရေးသူ၏အလုပ်ပုံစံများမှအလိုအလျောက်သင်ယူပြီးပုံများ (သို့) စာသားများကိုအလိုအလျောက်မှတ်ပေးသော AI modules များပါလာသည်။ ဒါမျိုးတွေ
မှတ်စုများကိုမယုံနိုင်လောက်အောင်အကူအညီများပေးရန်၊ မှတ်ချက်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် modules များကိုသုံးနိုင်သည်။
ဒေတာအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု
အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများအကြောင်းပြောလျှင်အချက်အလက်စာရင်းမှတ်ကိရိယာများကို embedded quality check modules များဖြင့်ထုတ်သည်။ ဤအရာသည်မှတ်စုစာသားများအား၎င်းတို့၏အဖွဲ့ ၀ င်များနှင့်ပိုမိုပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်စေပြီးလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ကူညီပေးသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်ဖြင့်မှတ်စုများသည်မှတ်ချက်များနှင့်တုံ့ပြန်ချက်များကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီမှတ်သားနိုင်၊ ဖိုင်များကိုပြောင်းလဲစေသောသူများ၏နောက်ကွယ်မှသွင်ပြင်လက္ခဏာများ၊ ယခင်ဗားရှင်းများကိုပြန်လည်ရယူခြင်း၊ သဘောတူညီချက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများအားရွေးချယ်ခြင်းတို့ပြုလုပ်နိုင်သည်။
လုံခွုံရေး
မင်းဒေတာတွေနဲ့အလုပ်လုပ်နေတဲ့အတွက်လုံခြုံရေးကအမြင့်ဆုံးကို ဦး စားပေးသင့်တယ်။ သင်သည်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်အလက်များ (သို့) အသိဥာဏ်ပစ္စည်းမူပိုင်ခွင့်များကဲ့သို့လျှို့ဝှက်ဒေတာများကိုလုပ်ဆောင်နေပေမည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ကိရိယာသည်ဒေတာကိုမည်သို့သိမ်းဆည်းသည်နှင့်မည်သို့ဝေမျှသည်နှင့်အညီလေလုံလုံခြုံမှုကိုပေးရမည်။ ၎င်းသည်အဖွဲ့ ၀ င်များ ၀ င်ခွင့်ကိုကန့်သတ်သောကိရိယာများပံ့ပိုးပေးရမည်၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲဒေါင်းလုပ်များနှင့်အခြားအရာများအားကာကွယ်ပေးရမည်။
ယင်းတို့ မှလွဲ၍ လုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကိုပြည့်မီရန်နှင့်လိုက်နာရန်လိုသည်။
လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှု
အချက်အလက်မှတ်စုတစ်ခုသည်လည်းအဖွဲ့ ၀ င်များအားအလုပ်များပေးနိုင်ခြင်း၊ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းများပြုလုပ်နိုင်ခြင်း၊ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများနှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ကိရိယာသည်သင်၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သင့်ပြီးကုန်ထုတ်စွမ်းအားအကောင်းဆုံးဖြစ်ရန်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ အချက်အလက်မှတ်စု၏ဖြစ်စဉ်သည်သူ့ဘာသာသူအချိန်ကုန်နေသောကြောင့် tool သည်လည်းသင်ယူမှုမျဉ်းကွေးအနည်းဆုံးရှိရမည်။ ၎င်းသည် tool ကိုလေ့လာခြင်းဖြင့်အချိန်အများကြီးဖြုန်းရန်မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုမှအသုံးမ ၀ င်ပါ။ ထို့ကြောင့်မည်သူမဆိုလျင်မြန်စွာစတင်ရန်အလိုလိုသိပြီးချောမွေ့စွာနေသင့်သည်။
Data Annotation ၏အားသာချက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
လုပ်ငန်းစဉ်သည်အလွန်အသေးစိတ်ကျပြီးသတ်မှတ်ထားသောအခါသုံးစွဲသူများ (သို့) ပညာရှင်များကြုံတွေ့နိုင်သောအထူးအားသာချက်များရှိရမည်။ data annotation သည် AI နှင့်စက်သင်ယူခြင်း algorithms အတွက်လေ့ကျင့်ခြင်းလုပ်ငန်းကိုအကောင်းဆုံးဖြစ်စေသည့်အပြင်၎င်းသည်အမျိုးမျိုးသောအကျိုးကျေးဇူးများကိုရရှိစေသည်။ သူတို့ဘာတွေလဲစူးစမ်းကြပါစို့။
ပိုမိုစွဲဆောင်မှုရှိသောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ
AI မော်ဒယ်များ၏ရည်ရွယ်ချက်သည်သုံးစွဲသူများအားအဆုံးစွန်သောအတွေ့အကြုံများပေးနိုင်ရန်နှင့်၎င်းတို့၏ဘ ၀ ကိုရိုးရှင်းစေရန်ဖြစ်သည်။ chatbots များ၊ အလိုအလျောက်အလိုအလျောက်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောစိတ်ကူးများသည်တူညီသောရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်အဆုံးသတ်လိုက်သည်။ data annotation ဖြင့်အသုံးပြုသူများသည်သူတို့၏ပconflictsိပက္ခများကိုဖြေရှင်းနိုင်သည့်ချောမွေ့စွာအွန်လိုင်းအတွေ့အကြုံရရန်၊ ရှာဖွေရေးမေးမြန်းချက်များသည်သက်ဆိုင်ရာရလဒ်များနှင့်တွေ့ဆုံပြီး command နှင့် task များကိုအလွယ်တကူလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
သူတို့က Turing စမ်းသပ်ခြင်း Crackable လုပ်ပါ
Turing Test ကိုစဉ်းစားရန်စက်များအတွက် Alan Turing မှအဆိုပြုထားသည်။ စနစ်တစ်ခုသည်စမ်းသပ်မှုကိုအက်လိုက်သောအခါ၎င်းသည်လူ့စိတ်နှင့်တန်းတူဖြစ်သည်ဟုပြောပြီးစက်၏အခြားဘက်ခြမ်းရှိလူတစ် ဦး သည်အခြားသူတစ် ဦး သို့မဟုတ်စက်တစ်လုံးနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နေသည်လားဆိုသည်ကိုမပြောနိုင်ပါ။ ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသည်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနည်းစနစ်ကြောင့် Turing စမ်းသပ်ခြင်းကိုကွဲအက်ရန်တစ်လှမ်းသာဝေးသည်။ Chatbots နှင့် virtual assistants များသည်လူတို့၏စကားဝိုင်းများကိုချောမွေ့စွာပြန်ဖွင့်သည့်သာလွန်မှတ်စုများမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုသည်။ သတိထားမိပါက Siri ကဲ့သို့သော virtual လက်ထောက်များသည်စမတ်ကျရုံသာမက ပို၍ ထူးကဲကောင်းမွန်လာသည်။
ရလဒ်များကိုပိုမိုထိရောက်စေသည်
AI မော်ဒယ်များ၏သက်ရောက်မှုကိုသူတို့ရလဒ်များကို၏ထိရောက်မှုကနေ deciphered နိုင်ပါသည်။ အချက်အလက်များကိုမှတ်သားပြီးမှတ်သားထားသည့်အခါ AI မော်ဒယ်များသည်မှားယွင်း။ မရနိုင်ပါ။ အကျိုးအရှိဆုံးနှင့်တိကျဆုံးသောရလဒ်များကိုသာရနိုင်သည်။ စင်စစ်အားဖြင့်၎င်းတို့သည်ထိုကဲ့သို့သောအတိုင်းအတာအထိလေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းခံရမည်ဖြစ်သောကြောင့်သူတို့၏ရလဒ်များမှာထူးခြားသောအခြေအနေများနှင့်အခြေအနေများအရတုံ့ပြန်မှုများကွဲပြားပြီးရလဒ်များမှာတက်ကြွလိမ့်မည်။
Data Annotation Tool တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်တည်ဆောက်ရန်
ဒေတာမှတ်စုများသို့မဟုတ်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်စီမံကိန်းကာလအတွင်းပေါ်ထွက်လာစေခြင်းငှါအရေးကြီးသောနှင့်ကျယ်ပြန့်ပြissueနာတစ်ခုမှာဤလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်ဝယ်ယူရန်ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စီမံကိန်းအဆင့်အမျိုးမျိုးတွင်သို့မဟုတ်အကြိမ်ကြိမ်အစီအစဉ်၏အစိတ်အပိုင်းများနှင့်ဆက်နွယ်နိုင်သည်။ စနစ်တစ်ခုကိုပြည်တွင်း၌တည်ဆောက်ရန် (သို့) ရောင်းချသူများကိုအားကိုးရန်ရွေးချယ်ခြင်းတွင်၊ အပေးအယူတစ်ခုအမြဲရှိသည်။
သင်ယခုပြောပြနိုင်သည့်အတိုင်း၊ အချက်အလက်မှတ်စုသည်ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၎င်းသည်ပုဂ္ဂလဒိive္လုပ်ငန်းစဉ်လည်းဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ သင်မှတ်စုကိရိယာတစ်ခုကို ၀ ယ်ရမည်လား၊ တည်ဆောက်ရမည်လားဟူသောမေးခွန်းအတွက်အဖြေတစ်ခုတည်းမရှိပါ။ အချက်များများစွာကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်လိုအပ်ပြီးသင်၏လိုအပ်ချက်များကိုနားလည်ရန်နှင့်သင်အမှန်တကယ်ဝယ်ရန်သို့မဟုတ်တည်ဆောက်ရန်လိုအပ်သည်ဆိုပါကသင်နားလည်ရန်သင့်ကိုယ်သင်မေးခွန်းများမေးရန်လိုအပ်သည်။
ဤအချက်ကိုလွယ်ကူစေရန်သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည့်အချက်အချို့ရှိသည်။
သင်၏ရည်မှန်းချက်
သင်သတ်မှတ်ရန်ပထမ ဦး ဆုံးအရာသည်သင်၏ဥာဏ်ရည်တုနှင့်စက်သင်ယူမှုသဘောတရားများနှင့်ပန်းတိုင်ဖြစ်သည်။
- အဘယ်ကြောင့်သင်သည်သင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမှာသူတို့ကိုအကောင်အထည်ဖော်နေကြသနည်း
- သင်၏ဖောက်သည်များရင်ဆိုင်နေရသောတကယ့်လက်တွေ့ပြproblemနာကိုသူတို့ဖြေရှင်းသလား။
- သူတို့သည်မည်သည့် front-end သို့မဟုတ် backend လုပ်ငန်းစဉ်ကိုပြုလုပ်နေပါသလဲ။
- သငျသညျ features အသစ်မိတ်ဆက်သို့မဟုတ် AI ကိုသင့်ရဲ့လက်ရှိ website, app ကိုသို့မဟုတ် module တစ်ခုပိုကောင်းအောင်လုပ်ဖို့ AI ကိုသုံးမလား။
- သင်၏အစိတ်အပိုင်းတွင်သင်၏ပြိုင်ဘက်ကဘာလုပ်နေလဲ။
- သင် AI ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်ကြောင်းအသုံးပြုမှုကိစ္စများရှိပါသလား
ဤအဖြေများသည်သင်၏အတွေးများကိုတစ်နေရာတည်းသို့ စုစည်း၍ ပိုမိုရှင်းလင်းစွာဖော်ပြလိမ့်မည်။
AI အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း / လိုင်စင်ပေးခြင်း
AI ပုံစံများသည်လုပ်ဆောင်ရန်အချက်အလက်တစ်ခုသာလိုအပ်သည်။ မြေပြင်အမှန်တရားအချက်အလက်များအမြောက်အများထုတ်လုပ်နိုင်သောနေရာမှဖော်ထုတ်ရန်လိုသည်။ မင်းရဲ့စီးပွားရေးကလုပ်ငန်း၊ လည်ပတ်မှု၊ ပြိုင်ဘက်သုတေသန၊ စျေးကွက်မတည်ငြိမ်မှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဖောက်သည်တွေရဲ့အမူအကျင့်လေ့လာခြင်းနဲ့အခြားအရာတွေအတွက်အရေးကြီးတဲ့ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေကိုစီမံဖို့လိုတဲ့ဒေတာအမြောက်အများကိုထုတ်ပေးမယ်ဆိုရင်မင်းမှာအချက်အလက်မှတ်စုကိရိယာတစ်ခုလိုအပ်တယ်။ သို့သော်၊ သင်ထုတ်လုပ်သောဒေတာပမာဏကိုလည်းထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ အစောပိုင်းတွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း AI ပုံစံသည်၎င်းပေးပို့သောအချက်အလက်များ၏အရည်အသွေးနှင့်ပမာဏအတိုင်းသာထိရောက်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်၏ဆုံးဖြတ်ချက်များသည်ဤအချက်ပေါ်တွင်မူတည်သည်။
သင်၏ ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်သင့်တွင်မှန်ကန်သောအချက်အလက်မရှိလျှင်၊ စျေးသည်များသည် ML မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်လိုအပ်သည့်အချက်အလက်များ၏မှန်ကန်သောအချက်အလက်များကိုလိုင်စင်ချပေးခြင်းအားဖြင့်သင့်ကိုကူညီပေးနိုင်သည်။ အချို့သောကိစ္စရပ်များတွင်ရောင်းချသူမှရရှိသောတန်ဖိုးတစ်ခုတွင်နည်းပညာအောင်မြင်မှုနှင့်စီမံကိန်းအောင်မြင်မှုကိုမြှင့်တင်မည့်အရင်းအမြစ်များကိုရယူသုံးစွဲခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။
ဘတ်ဂျက်
ကျွန်ုပ်တို့ဆွေးနွေးနေသောအချက်တိုင်းကိုလွှမ်းမိုးနိုင်သည့်နောက်ထပ်အခြေခံကျသောအခြေအနေတစ်ခု။ ဒေတာမှတ်စုများကိုသင်တည်ဆောက်သင့်၊ ဝယ်သင့်မသင့်ဟူသောမေးခွန်းကိုဖြေရှင်းရန်သင့်တွင်သုံးစွဲရန်ငွေအလုံအလောက်ရှိမရှိသင်နားလည်သောအခါလွယ်ကူလာသည်။
လိုက်နာမှုရှုပ်ထွေးသော
ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့်အထိခိုက်မခံသောဒေတာများကိုမှန်ကန်စွာကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင်ရောင်းချသူများသည်အလွန်အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအနက်တစ်ခုမှာဆေးရုံသို့မဟုတ်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့်သက်ဆိုင်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၎င်းသည် HIPAA နှင့်အခြားအချက်အလက်များသီးသန့်တည်ရှိမှုစည်းမျဉ်းများနှင့်အညီလိုက်နာမှုကိုမထိခိုက်စေဘဲစက်သင်ကြားမှုစွမ်းအားကိုအသုံးပြုလိုသောဆေးရုံသို့မဟုတ်ကျန်းမာရေးနှင့်သက်ဆိုင်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်ပြင်ပ၌ပင်ဥရောပ GDPR ကဲ့သို့သောဥပဒေများသည်ဒေတာအစုများကိုတင်းကျပ်စွာထိန်းချုပ်ထားပြီးကော်ပိုရိတ်သက်ဆိုင်သူများဘက်မှပိုမိုသတိရှိရန်လိုအပ်သည်။
လူ့အရင်းအမြစ်
အချက်အလက်မှတ်စုသည်သင်၏လုပ်ငန်းအရွယ်အစား၊ စကေးနှင့်မခွဲခြားဘဲလုပ်ဆောင်ရန်ကျွမ်းကျင်သောလူအင်အားလိုအပ်သည်။ မင်းကနေ့တိုင်းအနိမ့်ဆုံး data တွေထုတ်နေရင်တောင်မင်းတံဆိပ်ကပ်ဖို့အတွက်မင်းရဲ့ data တွေကိုအလုပ်လုပ်ဖို့ဒေတာကျွမ်းကျင်သူတွေလိုတယ်။ ဒါဆိုရင်မင်းမှာလိုအပ်တဲ့လူအင်အားရှိမရှိကိုမင်းသဘောပေါက်ဖို့လိုတယ်။ မင်းလုပ်ရင်သူတို့ကလိုအပ်တဲ့ကိရိယာတွေ၊ နည်းစနစ်တွေကိုကျွမ်းကျင်သလားဒါမှမဟုတ်သူတို့ကကျွမ်းကျင်ဖို့လိုလား။ သူတို့ကကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ရင်သူတို့ကိုပထမ ဦး ဆုံးလေ့ကျင့်ပေးဖို့ဘတ်ဂျက်ရှိပါသလား။
ထို့အပြင်အကောင်းဆုံးဒေတာမှတ်စုများနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအစီအစဉ်များသည်အကြောင်းအရာ၊ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများစွာကိုယူပြီးအသက်၊ ကျား / မနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုနယ်ပယ်အလိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည် - သို့မဟုတ်မကြာခဏသူတို့နှင့်အတူလုပ်ကိုင်မည့်ဒေသခံဘာသာစကားများအရ။ ဤတွင် ထပ်မံ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် Shaip ၌မှန်ကန်သောလူများအားထိုင်ခုံများ၌နေရာချထားခြင်းအားဖြင့်မှန်ကန်သောလူ့ -In-the-loop ဖြစ်စဉ်များကိုမောင်းနှင်ခြင်းအကြောင်းပြောသည့်နေရာတွင်သင်၏အစီအစဉ်ကြိုးပမ်းမှုများကိုအောင်မြင်မှုဆီသို့ ဦး တည်စေသည်။
အသေးစားနှင့်အကြီးစားစီမံကိန်းလုပ်ငန်းများနှင့်ကုန်ကျစရိတ်သတ်မှတ်ချက်များ
ကိစ္စများစွာတွင်ရောင်းသူအထောက်အပံ့သည်ပိုသေးငယ်သည့်စီမံကိန်းအတွက် (သို့) သေးငယ်သည့်စီမံကိန်းအဆင့်များအတွက်ဖြစ်နိုင်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်များကိုထိန်းချုပ်နိုင်သည့်အခါကုမ္ပဏီသည်အချက်အလက်မှတ်စုများ (သို့) အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းပရောဂျက်များကိုပိုမိုထိရောက်မှုရှိစေရန် outsourcing မှအကျိုးကျေးဇူးရနိုင်ပါသည်။
ကုမ္ပဏီများသည်အရေးကြီးသောအချက်များကိုကြည့်ရှုနိုင်သည်။ ရောင်းသူများစွာသည်ဒေတာပမာဏသို့မဟုတ်အခြားအရင်းအမြစ်အမှတ်အသားများနှင့်ကုန်ကျစရိတ်ကိုပေါင်းစည်းထားသောနေရာတွင်ကြည့်နိုင်သည်။ ဥပမာ၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည်စမ်းသပ်မှုအစုံများအတွက်လိုအပ်သောပင်ပန်းနွမ်းနယ်သောအချက်အလက်များ ၀ င်ရောက်ရန်အတွက်ရောင်းချသူတစ် ဦး နှင့်လက်မှတ်ထိုးခဲ့သည်ဆိုကြပါစို့။
သဘောတူညီချက်တွင်ဥပမာ - စီးပွားရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်အနေဖြင့်အခြားသော AWS ဒေတာသိုလှောင်မှု (သို့) အမေဇုံဝက်ဘ်ဝန်ဆောင်မှုသို့မဟုတ်အခြားတတိယပါတီရောင်းချသူမှအခြား ၀ န်ဆောင်မှုအစိတ်အပိုင်းအချို့ကိုထုတ်ယူရမည့်သဘောတူညီမှုတွင်လျှို့ဝှက်ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်သည်။ သူတို့က၎င်းကို ၀ ယ်သူအားပိုမိုမြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်ပုံစံဖြင့်လွှဲပြောင်းပေးသည်။ ၎င်းသည်စျေးနှုန်းကို ၀ ယ်သူ၏လက်လှမ်းမမီနိုင်အောင်ပြုလုပ်သည်။
ဤကိစ္စများတွင်သင်ရောင်းချသူများထံမှရသော ၀ န်ဆောင်မှုများကိုတိုင်းတာခြင်းသည်စီမံကိန်းကိုတတ်နိုင်သမျှထိန်းသိမ်းရန်ကူညီသည်။ သင့်တော်သောနယ်ပယ်အတိုင်းအတာထားရှိခြင်းသည်စီမံကိန်းကုန်ကျစရိတ်သည်ကုမ္ပဏီအတွက်ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုရှိ၊
ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်နှင့်အခမဲ့ဆော့ဗ်ဝဲအခြားနည်းလမ်းများ
အပြည့်အ ၀ ရောင်းချသူပံ့ပိုးမှုအတွက်အခြားနည်းလမ်းမှာအချက်အလက်မှတ်စုများသို့မဟုတ်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းလုပ်ငန်းများဆောင်ရွက်ရန် open-source software (သို့) freeware သုံးခြင်းတို့ပါ ၀ င်သည်။ ဒီနေရာမှာကုမ္ပဏီတွေကအရာအားလုံးကိုအစကနေအဆုံးမဖန်တီးနိုင်တဲ့အလယ်အလတ်မြေပြင်တစ်ခုရှိတယ်၊ ဒါပေမယ့်လည်းစီးပွားရေးရောင်းချသူတွေအပေါ်အရမ်းကြီးမှီခိုတာကိုရှောင်ကြဉ်တယ်။
ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ကိုကိုယ်တိုင်လုပ်ခြင်း၏စိတ်ဓာတ်သည်အပေးအယူတစ်ခုဖြစ်သည်။ အင်ဂျင်နီယာများနှင့်ပြည်သူများသည်ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုမရှိသောအသုံးပြုသူအခြေစိုက်စခန်းများသည်အောက်ခြေလူတန်းစားပံ့ပိုးမှုပေးသော open source အရင်းအမြစ်အသိုင်းအဝိုင်းကိုအခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ ၄ င်းသည်သင်ရောင်းချသူထံမှရရှိသောအရာနှင့်မတူပါ။ ၂၄/၇ လွယ်ကူသောအကူအညီကိုရနိုင်မည်မဟုတ်သလိုအတွင်းပိုင်းသုတေသနမပြုလုပ်ဘဲမေးခွန်းများကိုလည်းအဖြေမပေးနိုင်ပါ၊ သို့သော်စျေးနှုန်းမှာပိုမိုနိမ့်သည်။
ဒီတော့မေးခွန်းကြီး - ဘယ်အချိန်မှာ Data Annotation Tool ကိုဝယ်သင့်သလဲ။
များစွာသောအဆင့်မြင့်နည်းပညာစီမံကိန်းများကဲ့သို့ပင်ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအမျိုးအစား - မည်သည့်အချိန်တွင်မည်သည့်အချိန်တွင်တည်ဆောက်မည်နှင့်မည်သည့်အချိန်တွင် ၀ ယ်ရမည် - သည်ဤစီမံကိန်းများကိုမည်သို့အရင်းအမြစ်နှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုအပေါ်အထူးစဉ်းစားသုံးသပ်ရန်လိုအပ်သည်။ “ build” option ကိုစဉ်းစားသောအခါကုမ္ပဏီအများစု AI / ML စီမံကိန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သောစိန်ခေါ်မှုများသည်စီမံကိန်း၏တည်ဆောက်မှုနှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးအပိုင်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည်မဟုတ်ပါ။ စစ်မှန်သော AI / ML ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြစ်ပေါ်နိုင်သည့်နေရာအထိရောက်ရန်ပင်ကြီးမားသောသင်ယူခြင်းကွေးကွေးရှိသည်။ AI / ML အဖွဲ့အသစ်များနှင့်အစပျိုးမှုအသစ်များဖြင့်“ မသိသောမသိသူ” အရေအတွက်သည်“ မသိသောမသိသော” အရေအတွက်ထက်များစွာပိုများသည်။
| တည်ဆောက် | ယ်ယူရန် |
|---|---|
Pros:
| Pros:
|
Cons:
| Cons:
|
ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်အောက်ပါအချက်များကိုစဉ်းစားပါ -
- သငျသညျအချက်အလက်များ၏ကြီးမားသော volumes ကိုအပေါ်အလုပ်လုပ်သောအခါ
- သငျသညျမတူကွဲပြားသောအချက်အလက်များ၏မျိုးကွဲပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်သောအခါ
- သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များသို့မဟုတ်ဖြေရှင်းနည်းများနှင့်ဆက်စပ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုအနာဂတ်၌ပြောင်းလဲသို့မဟုတ်တဖြည်းဖြည်းတိုးတက်ပြောင်းလဲနိုင်သည့်အခါ
- သင်မရေသို့မဟုတ်ယေဘုယျအသုံးပြုမှုကိုအမှုရှိတဲ့အခါ
- သငျသညျဒေတာ annotation tool ကိုတပ်ဖြန့်တွင်ပါဝင်ပတ်သက်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းစိတ်ကူးလိုအပ်တဲ့အခါ
- ကိရိယာများပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ရန်သင့်လျော်သောလုပ်သားအင်အား (သို့) ကျွမ်းကျင်သောကျွမ်းကျင်သူမရှိသောအခါအနည်းဆုံးသင်ယူမှုမျဉ်းကွေးကိုရှာဖွေနေသည်
သင်၏တုံ့ပြန်မှုများသည်ဤအခြေအနေများနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပါကသင်၏ကိရိယာကိုတည်ဆောက်ရန်အာရုံစိုက်သင့်သည်။
မှန်ကန်သော Data Annotation Tool ကိုရွေးချယ်ရာတွင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ
အကယ်၍ သင်သည်ဤအရာကိုဖတ်ရှုလျှင်ဤအတွေးများသည်စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းသည်၊ ဒီတော့ဘယ်လိုရှိပြီးသား dataot annotationn tools များ၏ကြီးမားသော plethora မြှင့်တင်ရန်အကြောင်းကိုဘယ်လိုသွားသလဲ ထို့ကြောင့်နောက်တစ်ဆင့်မှာမှန်ကန်သော data annotation tool ကိုရွေးချယ်ခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောအချက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြစ်သည်။
လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်နှင့်မတူဘဲစျေးကွက်သည်ယနေ့တွင်လက်တွေ့တွင် data annotation tools များစွာဖြင့်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ကွဲပြားခြားနားသောလိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်၍ တစ်ခုရွေးချယ်ရန်ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။ သို့သော်တစ်ခုတည်းသော tool သည်၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ကောင်းကျိုးနှင့်ဆိုးကျိုးများနှင့်အတူပါရှိသည်။ မှန်ကန်တဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်ဖို့ရည်ရွယ်ချက်ရှိတဲ့လမ်းကြောင်းကိုပုဂ္ဂလဒိive္ဌာန်လိုအပ်ချက်တွေအပြင်ခွဲထားရမယ်။
ဖြစ်စဉ်မှာသင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့်အရေးကြီးတဲ့အချက်အချို့ကိုလေ့လာကြည့်ရအောင်။
သင့်ရဲ့အသုံးပြုမှုကို Case
မှန်ကန်သော data annotation tool ကိုရွေးချယ်ရန်သင်၏အသုံးပြုမှုကိစ္စကိုသတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သည်။ သင့်လိုအပ်ချက်တွင်စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ ဗီဒီယို၊ အသံသို့မဟုတ်အချက်အလက်အမျိုးအစားအားလုံးရောနှောပါ ၀ င်သည်ကိုသင်နားလည်သင့်သည်။ သင် ၀ ယ်ယူနိုင်သောသီးခြားကိရိယာများနှင့်ဒေတာအစုံတွင်ကွဲပြားသောလုပ်ဆောင်ချက်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်ခွင့်ပြုနိုင်သောဘက်စုံကိရိယာများရှိသည်။
ယနေ့ကိရိယာများသည်အလိုအလျောက်သိရှိနိုင်ပြီးသိုလှောင်နိုင်သည့်နေရာများ (ကွန်ယက်၊ ဒေသတွင်းသို့မဟုတ်တိမ်တိုက်)၊ မှတ်စုနည်းစနစ် (အသံ၊ ရုပ်ပုံ၊ 3D နှင့်အခြားအရာများ) နှင့်အခြားရှုထောင့်အမျိုးမျိုးတို့တွင်ရွေးချယ်စရာများကိုပေးသည်။ သင်၏သတ်သတ်မှတ်မှတ်လိုအပ်ချက်များအပေါ် မူတည်၍ tool တစ်ခုကိုသင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။
အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစံချိန်စံညွှန်းများထူထောင်
သင်၏ AI မော်ဒယ်များ၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်သည်သင်ချမှတ်ထားသောအရည်အသွေးစံနှုန်းများအပေါ်မှီခိုနေသောကြောင့်ဤအချက်ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။ စာရင်းစစ်ကဲ့သို့ပင်သင်ဖြည့်စွက်သောအချက်အလက်များ၏အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများနှင့်သင်၏မော်ဒယ်များကိုမှန်ကန်သောနည်းလမ်းများနှင့်မှန်ကန်သောရည်ရွယ်ချက်များအတွက်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းခံနေရခြင်းရှိမရှိကိုနားလည်ရန်သင်ရရှိရန်လိုအပ်သည်။ သို့သော်မေးခွန်းသည်သင်၏အရည်အသွေးစံနှုန်းများကိုမည်သို့ထူထောင်ရန်ရည်ရွယ်ထားသနည်း။
များစွာသောအလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းနည်းတူလူအများသည် data annotation နှင့် tagging လုပ်နိုင်သော်လည်းအောင်မြင်မှုအမျိုးမျိုးဖြင့်လုပ်နိုင်သည်။ ၀ န်ဆောင်မှုတစ်ခုတောင်းခံသောအခါအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအဆင့်ကိုသင်အလိုအလျောက်အတည်ပြုနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ရလဒ်များကွဲပြားဒါကြောင့်ပါပဲ။
ထို့ကြောင့်၊ မှတ်ချက်ပေးသူများသည်အရည်အသွေးနှင့်မှန်ကန်သောလုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ်တုန့်ပြန်မှုများကိုပေးသောသဘောတူညီမှုပုံစံကိုသင်အသုံးပြုလိုပါသလား။ သို့မဟုတ်ပြည်ထောင်စုပုံစံများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကနမူနာပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊
အကောင်းဆုံးဝယ်ယူမှုအစီအစဉ်သည်နောက်ဆုံးချုပ်ဆိုထားသောစာချုပ်မချုပ်မှီအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကိုစံချိန်စံညွှန်းများချမှတ်ခြင်းဖြင့်အစကတည်းကရှိခြင်းကိုသေချာစေသည်။ ဤအရာကိုထူထောင်သောအခါအမှားအယွင်းများကိုလည်းသတိမပြုသင့်ပါ။ 3% နှုန်းဖြင့်အမှားအယွင်းများကိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့်စနစ်များသည်လက်စွဲဖြင့်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကိုလုံးဝရှောင်ရှားနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ဒီဟာကရှေ့ကိုတက်တာ၊
သင်၏အချက်အလက်များကိုမည်သူမှတ်ချက်ချမည်နည်း။
သင်၏အဓိကအချက်မှာသင်၏အချက်အလက်များကိုမည်သူမှတ်ချက်ပေးသည်ကိုမူတည်သည်။ သငျသညျအထဲ၌အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသည်ဖို့ရည်ရွယ်ပါသလားသို့မဟုတ်သင်ကအစားထိုးရလိမ့်မယ်? အကယ်လို့သင်ဟာပြင်ပကနေတယ်ဆိုရင်၊ အချက်အလက်တွေနဲ့ပါတ်သက်တဲ့သီးသန့်တည်ရှိမှုနဲ့လျှို့ဝှက်ချက်ဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုတွေကြောင့်တရား ၀ င်မှုနဲ့လိုက်နာရမည့်စည်းကမ်းချက်များရှိတယ်။ အကယ်၍ သင့်တွင်အိမ်တွင်းအဖွဲ့ရှိပါက၎င်းတို့သည်ကိရိယာအသစ်တစ်ခုကိုသင်ယူရာတွင်မည်မျှထိရောက်သနည်း။ သင်၏ကုန်ပစ္စည်း (သို့) ၀ န်ဆောင်မှုနှင့်အတူသင်၏စျေးကွက်သို့အချိန်မည်သို့ရောက်ရှိသနည်း။ ရလဒ်များကိုအတည်ပြုရန်သင့်တွင်မှန်ကန်သောအရည်အသွေးမက်ထရစ်နှင့်အဖွဲ့များရှိပါသလား။
ရောင်းချသူက မိတ်ဖက်ဆွေးနွေးငြင်းခုံ
ဒေတာမှတ်မှတ်ပူးပေါင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းတွင်မှီခိုမှုနှင့်အသေးအဖွဲကိစ္စများပါဝင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာအချို့သောအဖွဲ့များသည်တစ် ဦး နှင့်တစ် ဦး အမြဲတမ်းတွဲဖက်လုပ်ဆောင်နေကြပြီးတစ်ဖွဲ့သည်သင်၏ရောင်းချသူဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်ရွေးချယ်သောရောင်းချသူသို့မဟုတ်ပါတနာသည်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက်အသုံးပြုသောကိရိယာကဲ့သို့အရေးကြီးသည်။
ဤအချက်နှင့်အတူသင်၏အချက်အလက်များနှင့်ရည်ရွယ်ချက်များကိုလျှို့ဝှက်ထားနိုင်စွမ်း၊ တုံ့ပြန်ချက်ကိုလက်ခံရန်နှင့်အလုပ်လုပ်ရန်၊ အချက်အလက်လိုအပ်ချက်များအတွက်ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတွက်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုနှင့်အခြားအရာများစသည်တို့ကိုရောင်းချသူသို့မဟုတ်လက်တွဲဖော်နှင့်လက်ဆွဲနှုတ်ဆက်ခြင်းမပြုမီစဉ်းစားသင့်သည်။ ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ပါဝင်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် data annotation လိုအပ်ချက်များသည်အမြဲတမ်းပုံမှန်မဟုတ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သင်သည်သင်၏စီးပွားရေးကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်လာသည်နှင့်အမျှသူတို့သည်နောင်တွင်ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည်လက်ရှိတွင်စာသားအခြေပြုဒေတာများကိုသာကိုင်တွယ်နေပါကအသံသို့မဟုတ်ဗွီဒီယိုဒေတာများကိုသင်အရွယ်အစားအတိုင်းမှတ်စုတင်ရန်လိုပေမည်။
ရောင်းချသူပါဝင်ပတ်သက်မှု
ရောင်းချသူပါဝင်ပတ်သက်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာသင်ရရှိမည့်အထောက်အပံ့ဖြစ်သည်။
မဆိုဝယ်အစီအစဉ်ကိုဒီအစိတ်အပိုင်းအချို့ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရှိသည်ဖို့ရှိပါတယ်။ အဘယ်အရာကိုထောက်ခံမှုမြေပြင်ပေါ်တွင်တူကြည့်ရှုမည်နည်း သက်ဆိုင်သူများနှင့်လူများသည်ညီမျှခြင်း၏နှစ်ဖက်စလုံးတွင်ဘယ်သူတွေပါလိမ့်။
ရောင်းချသူ၏ပါ ၀ င်ပတ်သက်မှုသည် (သို့မဟုတ်ဖြစ်လိမ့်မည်) ကိုရှင်းလင်းပြတ်သားရန်တိကျသောလုပ်ငန်းတာဝန်များလည်းရှိသည်။ အထူးသဖြင့် data annotation (သို့) data labeling ပရောဂျက်အတွက်ရောင်းချသူသည်ကုန်ကြမ်းဒေတာများကိုတက်ကြွစွာပံ့ပိုးပေးလိမ့်မည်လား။ မည်သူသည်ဘာသာရပ်ကျွမ်းကျင်သူများအဖြစ်ဆောင်ရွက်မည်နည်း၊ ၀ န်ထမ်းများသို့မဟုတ်လွတ်လပ်သောကန်ထရိုက်တာများအနေဖြင့်မည်သူများကိုအလုပ်ခန့်မည်နည်း။
အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စများ
အဘယ်ကြောင့်ကုမ္ပဏီများသည်ဤကဲ့သို့သောဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်စီမံကိန်းများဆောင်ရွက်ရန်?
အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များများစွာရှိသော်လည်းအချို့သောဘုံကိစ္စများကဤစနစ်များသည်ကုမ္ပဏီများအားရည်မှန်းချက်များနှင့်ရည်ရွယ်ချက်များပြီးမြောက်စေရန်မည်သို့ကူညီသည်ကိုဖော်ပြသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့ကိစ္စများတွင်ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသို့မဟုတ်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့်အသံတုံ့ပြန်မှုစနစ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်ကြိုးစားခြင်းပါဝင်သည်။ တကယ်တမ်းတွင်၊ ပင်ကိုအသိဥာဏ်ရှိသောအဖွဲ့အစည်းသည်လူသားတစ် ဦး နှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်သည့်အခြေအနေမျိုးတွင်တူညီသောအရင်းအမြစ်များသည်အသုံးဝင်သည်။ အချက်အလက်မှတ်ချက်များနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းများသည်ပစ်မှတ်ထားသည့်စာမေးပွဲအချက်အလက်များနှင့်လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များအတွက်အထောက်အကူဖြစ်စေခဲ့ပြီး၊ ယေဘုယျအားဖြင့်ဤဆက်ဆံရေးသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။
ဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက်နောက်ထပ်သော့ချက်အသုံးပြုမှုမှာစက်မှုလုပ်ငန်းအတွက်သီးခြား AI ဖြစ်သည်။ အချို့သောစီမံကိန်းများသည်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုသို့မဟုတ်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများရှိသည့်ဤစီမံကိန်းအမျိုးအစားများကို“ သုတေသန ဦး စားပေး” AI ဟုသင်ခေါ်ဆိုနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုသည်ဤအချက်အလက်ကိုအသုံးပြုသောအားထုတ်မှုအတွက်အဓိကဒေါင်လိုက်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၎င်းကိုစိတ်ထဲထားပြီး ထား၍ ဘဏ္financeာရေး၊ ဆေးရုံ၊ ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသို့မဟုတ်လက်လီရောင်းချခြင်းကဲ့သို့သောအခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများသည်ဤအမျိုးအစားများကိုအသုံးပြုလိမ့်မည်။
အခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များသဘောသဘာဝပိုမိုတိကျတဲ့ဖြစ်ကြသည်။ မျက်နှာမှတ်ပုံတင်ခြင်းကိုဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းစနစ်အဖြစ်ယူပါ။ တူညီသောဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းကကွန်ပျူတာစနစ်များကိုသူတို့တစ် ဦး ချင်းစီကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့်ပစ်မှတ်ထားသည့်ရလဒ်များရရှိရန်လိုအပ်သည့်သတင်းအချက်အလက်များကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။
အချို့သောကုမ္ပဏီများသည် facial recognition ကဏ္ to ကိုမနှစ်သက်ခြင်းသည်၎င်းမည်သို့အလုပ်လုပ်ပုံဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာကိုလုံလောက်စွာမထိန်းချုပ်နိုင်ပါကတရားမျှတမှုနှင့်လူ့အသိုင်းအဝိုင်းအပေါ်၎င်း၏သက်ရောက်မှုအပေါ်ကြီးမားသောစိုးရိမ်မှုများကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာရေး
ဤတွင်မြေပြင်အချက်အလက်များမှတ်ပုံတင်နှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့သည်အမှန်တကယ်မည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံကိုဖြေရှင်းသောတိကျသောဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုအချို့ဖြစ်သည်။ Shaip တွင်ဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့တွင်အရည်အသွေးနှင့်သာလွန်ကောင်းမွန်သောရလဒ်များကိုပေးနိုင်ရန်ကျွန်ုပ်တို့ဂရုစိုက်သည်။
အထက်ဖော်ပြပါအချက်အလက်များသည်မှတ်စုတင်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့အတွက်စီမံကိန်းတစ်ခုချင်းစီကိုကျွန်ုပ်တို့ချဉ်းကပ်ပုံနှင့်ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ကိုင်နေသည့်ကုမ္ပဏီများနှင့်သက်ဆိုင်သူများကိုဘာတွေကမ်းလှမ်းသည်ကိုဖော်ပြသည်။
ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကိုသရုပ်ပြမယ့်ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုပစ္စည်းများ:
လက်တွေ့အချက်အလက်ဆိုင်ရာလိုင်စင်ဆိုင်ရာစီမံချက်တွင် Shaip အဖွဲ့သည်နာရီ ၆၀၀၀ ကျော်သောအသံကိုလုပ်ဆောင်သည်။ ကာကွယ်ထားသောကျန်းမာရေးအချက်အလက်အားလုံး (PHI) ကိုဖယ်ရှားကာကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမော်ဒယ်များအတွက် HIPAA နှင့်လိုက်လျောညီထွေရှိသောအကြောင်းအရာများကိုချန်ထားခဲ့သည်။
ဤအမှုမျိုး၌၎င်းသည်အရေးကြီးသောအောင်မြင်မှုများကိုစံသတ်မှတ်ချက်များနှင့်ခွဲခြားသည်။ ကုန်ကြမ်းဒေတာသည်အသံပုံစံဖြစ်ပြီးပါတီများကိုဖယ်ထုတ်ရန်လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် NER ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုအသုံးပြုရာတွင်အကြောင်းအရာနှစ်ခုကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့်မှတ်စုရေးရန်ဖြစ်သည်။
နောက်ထပ်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုလေ့လာမှုတွင် နက်ရှိုင်းစွာ ပါဝင်ပါသည်။ စကားဝိုင်း AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၁၄ ပတ်တာကာလအတွင်း ဘာသာဗေဒပညာရှင် ၃၀၀၀ ဖြင့် ပြီးမြောက်ခဲ့သည့် ပရောဂျက်ဖြစ်သည်။ ယင်းကြောင့် ဘာသာစကား ၂၇ မျိုးဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့ပြီး ဘာသာစကားမျိုးစုံသုံး ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသည် မိခင်ဘာသာစကား၏ ကျယ်ပြန့်သောရွေးချယ်မှုဖြင့် လူသားအချင်းချင်းအပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန် တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
ဒီဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုမှာလက်ျာထိုင်ခုံမှာထိုင်သင့်တဲ့လူကိုရဖို့လိုတယ်ဆိုတာထင်ရှားတယ်။ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများနှင့်အကြောင်းအရာထည့်သွင်းအသုံးပြုသူများကစီမံကိန်းကိုအချိန်ဇယားအတိုင်းအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်အဖွဲ့အစည်းနှင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကိုလွယ်ကူချောမွေ့စေရန်လိုအပ်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်နောက်ဆက်တွဲဖြစ်စဉ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်းဖြင့်စက်မှုလုပ်ငန်းစံကိုကျယ်ပြန့်စွာကျော်ဖြတ်နိုင်ခဲ့သည်။
အခြားဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများတွင်စက်လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းအတွက် bot လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့်စာသားမှတ်ချက်များကဲ့သို့သောအရာများပါဝင်သည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်စာသားပုံစံဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောပါတီများအားသီးသန့်ဥပဒေများနှင့်အညီဆက်ဆံရန်နှင့်ပန်းတိုင်ရလဒ်များရရှိရန်ကုန်ကြမ်းဒေတာများကိုခွဲရန်အရေးကြီးသည်။
တနည်းအားဖြင့် Shaip သည်အချက်အလက်အမျိုးအစားများနှင့်ပုံစံအမျိုးမျိုးကိုလုပ်ဆောင်ရာတွင်ကုန်ကြမ်းဒေတာနှင့်ဒေတာလိုင်စင်ချထားပေးသောစီးပွားရေးအခြေအနေနှစ်ခုလုံးတွင်တူညီသောနည်းစနစ်များနှင့်အခြေခံမူများကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်တူညီသောအရေးကြီးသောအောင်မြင်မှုကိုပြသခဲ့သည်။
Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
ဤလမ်းညွှန်သည်သင့်အတွက်အရင်းအမြစ်ရှိပြီးသင့်မေးခွန်းအများစုကိုဖြေကြားပေးသည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ရိုးရိုးသားသားယုံကြည်ပါသည်။ သင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောရောင်းချသူနှင့် ပတ်သက်၍ ယုံကြည်မှုမရှိသေးပါက ထပ်မံ၍ ကြည့်ရှုရန်မလိုအပ်ပါ။
ကျွန်ုပ်တို့သည် Shaip တွင်အဓိကအချက်အလက်များကောက်ယူသည့်ကုမ္ပဏီဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ဤနယ်ပယ်မှကျွမ်းကျင်သူများသည်အချက်အလက်နှင့်၎င်းနှင့်ဆက်စပ်သောစိုးရိမ်မှုများကိုအခြားမည်သူမျှမတူကြပါ။ စီမံချက်တစ်ခုချင်းစီအတွက်ကတိကဝတ်များ၊ လျှို့ဝှက်ချက်များ၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုနှင့်ပိုင်ဆိုင်မှုစသည့်အရည်အချင်းများကိုတင်ဆောင်လာသည့်အခါကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏စံပြမိတ်ဖက်များဖြစ်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့်သင်မှတ်ပုံတင်ရန်ရည်ရွယ်ထားသည့်အချက်အလက်အမျိုးအစားမည်သို့ပင်ရှိပါစေ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝါရင့်အဖွဲ့သည်သင်၏တောင်းဆိုချက်များနှင့်ရည်မှန်းချက်များကိုပြည့်မီရန်ကျွန်ုပ်တို့ကိုရှာနိုင်သည်။ ငါတို့နှင့်အတူလေ့လာရန်သင်၏ AI မော်ဒယ်များကိုသင့်တော်အောင်လုပ်ပါ။
စကားပြောကြရအောင်
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
Data Annotation (သို့) Data Label သည်ရလဒ်များကိုခန့်မှန်းရန်စက်ပစ္စည်းများဖြင့်ခွဲခြားသိနိုင်သောသီးခြားအရာဝတ္ထုများဖြင့်ဒေတာများကိုပြုလုပ်စေသောလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ စကန်အတွင်းအရာဝတ္ထုများတဂ်လုပ်ခြင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသို့မဟုတ်လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည်ဖြင့်တံဆိပ်များပါအချက်အလက်များကိုအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူရန်နှင့်လူသား၏စွက်ဖက်မှုမပါဘဲတကယ့်စီးပွားရေးကိစ္စများကိုဖြေရှင်းရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနိုင်ပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်း (ကြီးကြပ်ခြင်းသို့မဟုတ်ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိ) တွင်တံဆိပ်တပ်ထားသောသို့မဟုတ်မှတ်စုများပါအချက်အလက်များသည်တံဆိပ်ခတ်ခြင်း၊ မှတ်တမ်းတင်ခြင်း (သို့) လုပ်ဆောင်ခြင်းသည်သင်၏စက်သင်ယူမှုပုံစံများကိုနားလည်ပြီးအသိအမှတ်ပြုစေလိုသောလုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သည်။
data annotator သည်၎င်းအားစက်များဖြင့်မှတ်မိစေရန်အချက်အလက်များကြွယ်ဝစေရန်မဆုတ်မနစ်အလုပ်လုပ်သောသူတစ် ဦး ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်အောက်ပါအဆင့်များတစ်ခု (သို့) လက်စွဲအသုံးပြုမှုနှင့်လိုအပ်ချက်များအပေါ်မူတည်သည်) ဒေတာသန့်ရှင်းမှု၊ အချက်အလက်ကူးယူခြင်း၊ ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း (သို့) အချက်အလက်မှတ်ခြင်း၊ QA စသည်တို့
စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုအတွက် metadata ပါ ၀ င်သောအရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများ (စာသား၊ အသံ၊ ရုပ်ပုံ၊ ဗွီဒီယိုကဲ့သို့) အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကိုတံဆိပ်တပ်ရန်သို့မဟုတ်အသုံးပြုသောကိရိယာများ (သို့) ပလက်ဖောင်းများ (cloud-based သို့မဟုတ် on-premise) ကို data annotation tools များဟုခေါ်သည်။
စက်သင်ယူမှုအတွက်အရည်အသွေးမြင့်သင်တန်းဒေတာများတည်ဆောက်ရန်ဗီဒီယိုတစ်ခုမှဘောင်သို့ရွေ့လျားပုံများကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်သို့မဟုတ်အမှတ်အသားပြုလုပ်ရန်အသုံးပြုသောကိရိယာများ၊ ပလက်ဖောင်းများ (cloud-based သို့မဟုတ် on-premise) ။
စက်များလေ့လာခြင်းအတွက်အရည်အသွေးမြင့်သင်တန်းဒေတာများတည်ဆောက်ရန်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများ၊ သတင်းစာများ၊ ဆရာဝန်၏ဆေးစာ၊ အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ၊ လက်ကျန်စာရွက်များစသည်ဖြင့်တံဆိပ်တပ်ရန်သုံးသောကိရိယာများ (သို့) ပလက်ဖောင်းများ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကိုတံဆိပ်ကပ်ခြင်း၊ တဂ်ခြင်း၊ စာကူးခြင်း (သို့) လုပ်ဆောင်ခြင်းဟုလည်းခေါ်နိုင်သည်။