ဒေတာမှတ်စုချက်ဆိုတာ ဘာလဲ [2024 Updated] –

အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ၊ ကိရိယာများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများ၊ စိန်ခေါ်မှုများ၊ အမျိုးအစားများနှင့် အခြားအရာများ

Data Annotation အခြေခံများကို သိလိုပါသလား။ စတင်သူများအတွက် ဤအချက်အလက်အပြည့်အစုံကို လမ်းညွှန်ချက် လမ်းညွှန်ချက်ကို ဖတ်ပါ။

မာတိကာ

eBook ကို download လုပ်ပါ

ဒေတာမှတ်စာ

ဒါကြောင့်မင်း AI/ML ပဏာမခြေလှမ်းအသစ်ကိုစချင်နေပြီ၊ အခုမင်းကအရည်အသွေးမြင့်တာကိုတွေ့ရုံနဲ့မြန်မြန်သဘောပေါက်ပြီ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ဒါပေမယ့်လည်း data annotation သည် သင့်ပရောဂျက်၏ စိန်ခေါ်ချက်အချို့ဖြစ်လိမ့်မည်။ သင်၏ AI နှင့် ML မော်ဒယ်များ၏ ရလဒ်သည် ၎င်းတို့ကို လေ့ကျင့်ရန် သင်အသုံးပြုသည့် ဒေတာကဲ့သို့သာ ကောင်းမွန်သည် - ထို့ကြောင့် ဒေတာစုပုံခြင်းတွင် သင်အသုံးပြုသည့် တိကျမှုနှင့် ထိုဒေတာကို တဂ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

စီးပွားရေး AI နှင့်စက်အတွက်အကောင်းဆုံးဒေတာမှတ်စုနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ၀ န်ဆောင်မှုများသင်ဘယ်သွားမလဲ
သင်ယူစီမံကိန်းများ?

ဒါဟာမင်းလိုပဲသူတို့ရဲ့အုပ်ချုပ်မှုနဲ့စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်တိုင်းကိုသူတို့စဉ်းစားရမယ့်မေးခွန်းတစ်ခုဘဲ
၎င်းတို့၏ AI/ML ပဏာမခြေလှမ်းတစ်ခုစီအတွက်လမ်းပြမြေပုံနှင့်အချိန်ဇယား

နိဒါန္း

ဤလမ်းညွှန်သည်အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်အခြား AI နှင့် ML စစ်ဆင်ရေးများအတွက်အချက်အလက်များရှာဖွေခြင်းနှင့်ဒေတာများကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့၏အတွေးအခေါ်များကိုအာရုံစူးစိုက်ရန်စတင်နေသော ၀ ယ်သူများနှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများအတွက်အလွန်အထောက်အကူပြုလိမ့်မည်။

ဒေတာမှတ်စာ

ဤဆောင်းပါးသည်လုပ်ငန်းစဉ်၏အဘယ်အရာဖြစ်သည်၊ အဘယ့်ကြောင့်မလွှဲမရှောင်သာ၊ အရေးကြီးသည်ကိုအလင်းပြရန်လုံး ၀ ရည်စူးသည်
ကုမ္ပဏီများသည်အချက်အလတ်မှတ်ချက်များနှင့်အခြားအရာများချဉ်းကပ်သောအခါထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သောအချက်များ ထို့ကြောင့်သင်သည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုပိုင်ဆိုင်ပါကအချက်အလက်လမ်းညွှန်နှင့် ပတ်သက်၍ သင်သိလိုသည့်အရာအားလုံးကိုသင့်အားလမ်းညွှန်လိမ့်မည်။

ဤလမ်းညွှန်သည်မည်သူအတွက်လဲ။

ဤကျယ်ပြန့်သောလမ်းညွှန်သည်

  • အချက်အလက်အမြောက်အများကိုပုံမှန်ဖြန့်ကျက်နေသောသင်လုပ်ငန်းရှင်များနှင့် solopreneurs
  • AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်း (သို့) လုပ်ငန်းစဉ်များပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်များဖြင့်စတင်နေသောပညာရှင်များ
  • ၎င်းတို့၏ AI module များသို့မဟုတ် AI မောင်းနှင်ထုတ်ကုန်များအတွက်စျေးကွက်ကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာအကောင်အထည်ဖော်ရန်ရည်ရွယ်သောစီမံကိန်းမန်နေဂျာများ
  • AI လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပါ ၀ င်သည့်အလွှာများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသိလိုသောနည်းပညာဝါသနာရှင်များ။
ဒေတာမှတ်စာ

Data Annotation ဆိုတာဘာလဲ။

ဒေတာမှတ်စာသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ နားလည်သဘောပေါက်ပြီး ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်သည့် အချက်အလက်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း၊ တဂ်ခြင်း သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများ၊ အသံဖိုင်များ၊ ဗီဒီယိုဖိုင်များ သို့မဟုတ် စာသားကဲ့သို့သော ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို တိကျစွာနားလည်နိုင်စေရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

ဒေတာမှတ်စုဆိုတာ ဘာလဲ။

တိကျသောမောင်းနှင်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နှင့် အာရုံခံကိရိယာများမှ ဒေတာများကို အားကိုးသည့် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ကား၏ AI မော်ဒယ်သည် အခြားယာဉ်များ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ၊ တိရစ္ဆာန်များ၊ သို့မဟုတ် လမ်းပိတ်ဆို့မှုများကဲ့သို့ အတားအဆီးများအကြား ခွဲခြားရာတွင် ကူညီပေးရန်အတွက် ၎င်းရရှိသည့်ဒေတာကို တံဆိပ်တပ်ထားရန် သို့မဟုတ် မှတ်သားထားရပါမည်။

ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုတွင်၊ ဒေတာမှတ်စုသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်၊ မော်ဒယ်သို့ တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာများကို များများကျွေးလေ၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူလေ ပိုမြန်လေဖြစ်သည်။ မှတ်သားထားသောဒေတာသည် AI မော်ဒယ်များကို chatbots၊ စကားပြောမှတ်မိခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချနိုင်စေပြီး အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

စက်သင်ယူမှုတွင် ဒေတာမှတ်စု၏ အရေးပါမှု

စက်သင်ယူခြင်းတွင် လူသားများသည် အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူသကဲ့သို့ ဒေတာမှသင်ယူခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ကွန်ပျူတာစနစ်များ ပါဝင်ပါသည်။ ပုံစံများကို မှတ်မိရန်နှင့် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် algorithms များကို လေ့ကျင့်ပေးသောကြောင့် ဒေတာမှတ်စု သို့မဟုတ် အညွှန်းတပ်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

စက်သင်ယူမှုတွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် အလွှာများအလိုက် ဖွဲ့စည်းထားသော ဒစ်ဂျစ်တယ် အာရုံကြောများ ပါဝင်ပါသည်။ ဤကွန်ရက်များသည် လူ့ဦးနှောက်နှင့် ဆင်တူသော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်သည်။ အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာသည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုအတွက် အရေးကြီးသည်၊၊ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဥပမာများမှ သင်ယူသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စက်သင်ယူမှုတွင် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာပါသော လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်း ဒေတာအတွဲများသည် ဝင်လာသောဒေတာကို ထိရောက်စွာ ဘာသာပြန်ပြီး စီရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အလိုအလျောက်လေ့လာနိုင်ပြီး လူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအနည်းဆုံးဖြင့် ရလဒ်များကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ရန် အရည်အသွေးမြင့် မှတ်စုပါဒေတာကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ AI ရှိ ဒေတာမှတ်စု၏ အရေးပါမှုမှာ မော်ဒယ်၏ တိကျမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်စွမ်းပေါ်တွင် တည်ရှိပါသည်။

အဘယ်ကြောင့်ဒေတာမှတ်စုလိုအပ်သနည်း။

ကွန်ပျူတာများသည်တိကျရုံသာမကဘဲအချိန်နှင့်တပြေးညီကောင်းမွန်သောအဆုံးစွန်သောရလဒ်များကိုပေးနိုင်စွမ်းရှိသည်ဟူသောအချက်ကိုကျွန်ုပ်တို့သိသည်။ သို့သော်စက်တစ်လုံးသည်ဤကဲ့သို့ထိရောက်မှုရှိစေရန်မည်သို့သင်ယူသနည်း။

ဤအရာသည်အချက်အလက်မှတ်ချက်များကြောင့်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုသင်ခန်းစာတစ်ခုတည်ဆောက်နေဆဲအခါ၎င်းတို့သည်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင်အရာများနှင့်အစိတ်အပိုင်းများကိုဖော်ထုတ်ရာတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများအပြီးတွင်သူတို့ကိုတွဲကျွေးသည်။

မော်ဂျူးများသည် ကြောင်နှင့် ခွေး၊ နာမ်နှင့် နာမဝိသေသန သို့မဟုတ် လမ်းစင်္ကြံမှ လမ်းကို ပိုင်းခြားနိုင်သည့် ဒေတာမှတ်စာ၏ လုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်သာ ဖြစ်သည်။

ဒေတာမှတ်စုမပါဘဲ၊ ပုံတိုင်းသည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ မည်သည့်မွေးရာပါအချက်အလက် သို့မဟုတ် အသိပညာမျှမရှိသောကြောင့် ပုံတိုင်းသည် စက်များအတွက် တူညီမည်ဖြစ်သည်။

စနစ်များသည်တိကျသောရလဒ်များပေးနိုင်ရန်အချက်အလက်များမှတ်စုများ၊ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့်အပြောအဆို၊ အသိအမှတ်ပြုမှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်အစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ကူညီသည်။ fulcrum တွင်စက်ဖြင့်မောင်းနှင်သောဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်စနစ်ရှိသည့်မည်သည့်ပုံစံ (သို့) မည်သည့်စနစ်မဆိုဆုံးဖြတ်ချက်သည်တိကျမှန်ကန်ပြီးသက်ဆိုင်မှုရှိစေရန်အချက်အလက်လိုအပ်သည်။

LLMs အတွက် Data Annotation ဆိုတာဘာလဲ။

မူရင်းအားဖြင့် LLM များသည် စာသားများနှင့် စာကြောင်းများကို နားမလည်ပါ။ ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုသူရှာဖွေနေသောအရာကို အတိအကျဖော်ပြရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် စကားစုများနှင့် စကားလုံးတိုင်းကို ပိုင်းဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်ပေးရမည်ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ Generative AI မော်ဒယ်တစ်ခုသည် မေးခွန်းတစ်ခုအတွက် အတိကျဆုံးနှင့် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုနှင့်အတူ—အထူးဆန်းဆုံးမေးခွန်းများဖြင့် တင်ပြသည့်အခါတွင်ပင်- တိကျမှုသည် အချက်ပြမှုနှင့် ဆက်စပ်မှုကဲ့သို့သော နောက်ကွယ်ရှိ ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးမှုများ၏နောက်ကွယ်တွင် ၎င်း၏ တိကျမှု၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ ပုတ်ခတ်ပြောဆိုမှု၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အခြားအရာများ။

ဒေတာမှတ်ချက်သည် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် LLMS အား စွမ်းဆောင်နိုင်စေသည်။

ရိုးရှင်းသောစကားဖြင့်၊ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် ဒေတာမှတ်စုတွင် အညွှန်းတပ်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ တဂ်ခြင်းများနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဒေတာအတွက် ထပ်လောင်းအရည်အချင်းတစ်ခုခုကို ပေါင်းထည့်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ရလဒ်များကို ပြီးပြည့်စုံစေရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဤအရေးပါသောလုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

LLM များအတွက် ဒေတာကို မှတ်သားခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် ကွဲပြားသော နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်သည်။ နည်းစနစ်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် စနစ်တကျ စည်းမျဉ်းမရှိသော်လည်း၊ တစ်ခုချင်းစီ၏ အားသာချက် အားနည်းချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စံနမူနာအရှိဆုံးကို အသုံးချတတ်သည့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်အရ ယေဘူယျအားဖြင့် ၎င်းသည် ယေဘုယျအားဖြင့် ရှိနေပါသည်။

LLM များအတွက် အသုံးများသော ဒေတာမှတ်ချက်ရေးနည်းအချို့ကို ကြည့်ကြပါစို့။

လက်စွဲမှတ်စု- ၎င်းသည် လူသားများအား ဒေတာများကို ကိုယ်တိုင်မှတ်သားခြင်းနှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်စေသည်။ ၎င်းသည် အရည်အသွေးမြင့်ထွက်ရှိမှုကို သေချာစေသော်လည်း ၎င်းသည် ပျင်းရိပြီး အချိန်ကုန်သည်။

semi-automatic မှတ်ချက်- လူသားများနှင့် LLM များသည် ဒေတာအတွဲများကို တဂ်လုပ်ရန်အတွက် အချင်းချင်း တပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ၎င်းသည် လူသားများ၏ တိကျမှုနှင့် စက်များ၏ အသံအတိုးအကျယ် ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကို သေချာစေသည်။ AI အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ပဏာမအညွှန်းများကို အကြံပြုနိုင်ပြီး လူသားမှတ်စုများတန်ဖိုးရှိသောအချိန်ကို သက်သာစေသည်။ (ဥပမာ၊ AI သည် လူသားများအား ထပ်လောင်းတံဆိပ်ကပ်ခြင်းအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံများတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အလားအလာရှိသော ဒေသများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်)

တစ်ပိုင်း ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု- မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အညွှန်းမပါသော ဒေတာပမာဏ အများအပြားနှင့် အညွှန်းတပ်ထားသော ဒေတာအနည်းငယ်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။

အလိုအလျောက် မှတ်ချက်- အချိန်ကုန်သက်သာပြီး ဒေတာအတွဲအမြောက်အမြားကို မှတ်သားရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ နည်းပညာသည် ရည်ညွှန်းချက်များထည့်သွင်းရန် LLM မော်ဒယ်၏ ပင်ကိုယ်စွမ်းရည်အပေါ် မူတည်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်ကုန်သက်သာပြီး ပမာဏအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သော်လည်း၊ တိကျမှုသည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့်မော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် ဆီလျော်မှုအပေါ်တွင် များစွာမူတည်ပါသည်။

ညွှန်ကြားချက်ကို ချိန်ညှိခြင်း- အများသူငှာရရှိနိုင်သော LLM များကို ဤနည်းပညာရှိ အပိုတံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို လေ့ကျင့်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် တိကျမှုနှင့် အရည်အသွေးအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုပြင်ပေးပါသည်။ Instruction Tuning သည် အများအားဖြင့် သဘာဝဘာသာစကား ညွှန်ကြားချက်များဖြင့် ဖော်ပြထားသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိခြင်း ဘာသာစကားပုံစံများကို ရည်ညွှန်းပြီး၊ ကွဲပြားသော ညွှန်ကြားချက်များနှင့် သက်ဆိုင်သော ရလဒ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းများ ပါဝင်သည်။

Zero-shot သင်ယူခြင်း- ရှိပြီးသား အသိပညာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ LLM များသည် ဤနည်းပညာတွင် အထွက်များအဖြစ် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အညွှန်းများရယူရာတွင် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး အစုလိုက်ဒေတာများကို လုပ်ဆောင်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် အထူးတလည် လေ့ကျင့်မသင်ကြားရသေးသော အလုပ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန် မော်ဒယ်တစ်ဦး၏ ရှိရင်းစွဲအသိပညာကို အသုံးပြုခြင်းပါဝင်သည်။

တိုက်တွန်းခြင်း- အဖြေများအတွက် မေးခွန်းများအဖြစ် အသုံးပြုသူတစ်ဦးက မော်ဒယ်ကို ခိုင်းစေပုံနှင့် အလားတူ၊ လိုအပ်ချက်များကို ဖော်ပြခြင်းဖြင့် ဒေတာမှတ်စုတင်ရန် LLMs များကို တောင်းဆိုနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင် အထွက်အရည်အသွေးသည် နှိုးဆော်ချက်အရည်အသွေးနှင့် တိကျသောညွှန်ကြားချက်များကို မည်ကဲ့သို့ကျွေးသည်အပေါ် တိုက်ရိုက်မူတည်သည်။

လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု- လိုအပ်သော တံဆိပ်တပ်ထားသောဒေတာပမာဏကို လျှော့ချရန်အတွက် အလားတူလုပ်ဆောင်မှုများတွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်း။

တက်ကြွစွာ သင်ယူခြင်း- ၎င်းသည် ML မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်က ဒေတာမှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏ သင်ယူမှုအတွက် အကျိုးအရှိဆုံးဖြစ်မည့် ဒေတာအချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အဆိုပါအမှတ်များအတွက် မှတ်ချက်များကို တောင်းဆိုပါသည်။ ဤပစ်မှတ်ထားချဉ်းကပ်မှုသည် မှတ်စုမှတ်ရန် လိုအပ်သည့် ဒေတာစုစုပေါင်းပမာဏကို လျှော့ချပေးသည်။ လုပ်ရည်ကိုင်ရည် တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ထားသည်။

ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ ကျင့်ဝတ်အရ ရင်းမြစ်ဒေတာ- ဤနည်းပညာတွင် ရောင်းချသူများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤနေရာတွင် အဓိကအားသာချက်မှာ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် အရည်အသွေး၊ ကျင့်ဝတ်အရ ရင်းမြစ်နှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများ၏ အမြောက်အမြားကို သုည သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး ဘက်လိုက်မှုဖြင့် ပေးပို့နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲများကို ဤနည်းပညာဖြင့်လည်း စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။

RLHF တွင် ဒေတာ မှတ်သားခြင်း၏ အခန်းကဏ္ဍ

အခြေခံအားဖြင့်၊ ဆုချီးမြှင့်မှုအခြေခံသည့် သင်ယူမှုစနစ်၊ လူသားတုံ့ပြန်ချက်မှ ပြန်လည်အားဖြည့်သင်ယူခြင်းမှ စံနမူနာပြရလဒ်များကို ပိုကောင်းအောင်လုပ်ဆောင်ရန် အချက်အလက်အသစ်များကို အားဖြည့်ရန်အတွက် လူသားများထံမှ တုံ့ပြန်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ မော်ဒယ်များသည် အသုံးပြုသူနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူသတ်မှတ်ထားသော စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ချိန်ညှိကာ ဆုလာဘ်ကိုအခြေခံသည့် သင်ယူမှုစနစ်ဖြင့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရေအတွက်သတ်မှတ်သည့် အခြေအနေတွင် ဤနည်းပညာသည် အရေးကြီးပါသည်။

ဤနည်းပညာတွင် အဆင့်သုံးဆင့်ရှိသည်။

  • မော်ဒယ်ကြိုသင်တန်း
  • စံပြဆုလာဘ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း
  • အားဖြည့်သင်ကြားမှုဖြင့် မော်ဒယ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပါ။

ဒေတာမှတ်စာသည် စံပြတစ်ခုမှရလဒ်များကို အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အရေအတွက်တိုင်းတာခြင်းတွင် လူသားများပါ၀င်ပြီး ရလဒ်တိုင်းအတွက် တုံ့ပြန်ချက်စတင်သည့် ဒုတိယအဆင့်၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုက ရလဒ်တစ်ခု ပေးသည့်အခါတိုင်း၊ ၎င်းသည် ဆုပေးထိုက်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ သို့မဟုတ် သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို ပြည့်မီရန် ထပ်မံလေ့လာရန် လမ်းညွှန်ချက်များ ရရှိသည်။

မှန်ကန်သော Data Annotation Tool ကို ရွေးချယ်နေပါသလား။

ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း/မှတ်ချက်ပေးကိရိယာ

ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်၎င်းသည်ကျွမ်းကျင်သူများနှင့်ကျွမ်းကျင်သူများအားမှတ်စုများ၊ အမှတ်အသား (သို့) တံဆိပ်အမျိုးအစားခွဲများအားလုံး၏မှတ်စုများပေးနိုင်သောပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်ကုန်ကြမ်းဒေတာများနှင့်သင်၏စက်သင်ယူမှုသင်ခန်းစာများအဆုံးတွင်ထွက်ပေါ်လာမည့်ရလဒ်များအကြားတံတားတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းကိရိယာများသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အရည်အသွေးမြင့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို မှတ်သားထားသည့် ပရီမီယံ သို့မဟုတ် cloud-based ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများစွာသည် ရှုပ်ထွေးသောမှတ်ချက်များပြုလုပ်ရန် ပြင်ပရောင်းချသူတစ်ဦးကို အားကိုးသော်လည်း၊ အချို့သောအဖွဲ့အစည်းများသည် စျေးကွက်တွင်ရရှိနိုင်သောအခမဲ့ဆော့ဖ်ဝဲ သို့မဟုတ် opensource ကိရိယာများအပေါ်အခြေခံသည့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ကိရိယာများရှိနေသေးသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် ပုံ၊ ဗီဒီယို၊ စာသား၊ အသံစသည်တို့ကို သီးခြားဒေတာအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ကိရိယာများသည် ပုံများကို အညွှန်းတပ်ရန်အတွက် ဒေတာမှတ်စုများအတွက် အကွက်များ သို့မဟုတ် ပေါ်လီဂွန်များကဲ့သို့ အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ရွေးချယ်မှုများကို ပေးဆောင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ရွေးချယ်မှုကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့၏ သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဒေတာမှတ်စုအမျိုးအစားများ

ဤသည်ကွဲပြားခြားနားသောအချက်အလက်မှတ်စုအမျိုးအစားများပါ ၀ င်သောထီးအသုံးအနှုန်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ပုံ၊ စာ၊ အသံနှင့်ဗီဒီယိုတို့ပါဝင်သည်။ မင်းပိုကောင်းတဲ့နားလည်မှုရဖို့ငါတို့ကတစ်ခုချင်းစီကိုနောက်ထပ်အပိုင်းအစတွေခွဲထားတယ်။ သူတို့ကိုတစ် ဦး ချင်းစီစစ်ဆေးကြည့်ရအောင်။

Image ကိုမှတ်စုများ

Image ကိုမှတ်စု

၎င်းတို့ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားသောအချက်အလက်များမှ၎င်းတို့သည်သင်၏မျက်လုံးများအားသင်၏နှာခေါင်းနှင့်မျက်ခုံးမွေးများကိုမျက်တောင်မွေးများမှချက်ချင်းတိကျစွာကွဲပြားစေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်သင်သုံးသောစစ်ထုတ်မှုများသည်သင်၏မျက်နှာပုံသဏ္,န်၊ ကင်မရာနှင့်သင်မည်မျှနီးကပ်သည်နှင့်မဆိုလိုက်ဖက်သည်။

ဒါဆိုရင်မင်းအခုသိတဲ့အတိုင်း ပုံမှတ်စု မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံ၊ စက်ရုပ်အမြင်နှင့်အခြားအရာများပါ ၀ င်သော modules များတွင်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ AI ကျွမ်းကျင်သူများကဤပုံစံများကိုလေ့ကျင့်သောအခါ၎င်းတို့ပုံများအတွက်စာတန်းများ၊ အမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများကိုထည့်သည်။ ထို့နောက် algorithms များသည်ဤသတ်မှတ်ချက်များမှခွဲခြားနားလည်ပြီးအလိုအလျောက်လေ့လာသည်။

ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း – ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် ၎င်းတို့၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံများသို့ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အညွှန်းများသတ်မှတ်ပေးခြင်း ပါဝင်သည်။ ပုံများကို အလိုအလျောက် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုပါသည်။

အရာဝတ္ထု အသိအမှတ်ပြု/ထောက်လှမ်းခြင်း – Object recognition (သို့) object detection သည် ပုံတစ်ပုံအတွင်းမှ သီးခြားအရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုများတွင် အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေသိရှိနိုင်ရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုပါသည်။

segment - ရုပ်ပုံခွဲခြားခြင်းတွင် ပုံတစ်ပုံကို အပိုင်းများစွာ သို့မဟုတ် ဒေသများအဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်း၊ တစ်ခုစီသည် သီးခြားအရာဝတ္ထု သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားသည့်ဧရိယာနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို pixel အဆင့်တွင် ပုံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ပိုမိုတိကျသော အရာဝတ္ထုကို မှတ်မိခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းနားလည်မှုတို့ကို ရရှိစေပါသည်။

အသံမှတ်ချက်

အသံမှတ်စာ

အသံဒေတာတွင်ပုံရိပ်ဒေတာများထက်ပိုသောဒိုင်းနမစ်များရှိသည်။ အချက်များစွာသည်ဘာသာစကား၊ စပီကာလူ ဦး ရေစာရင်း၊ စကားပြောဆိုမှု၊ စိတ်နေစိတ်ထား၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူများအပါအ ၀ င်အသံဖိုင်နှင့်ဆက်စပ်သည်။ algorithms များကိုစီမံဆောင်ရွက်ရာတွင်ထိရောက်စေရန်ဤသတ်မှတ်ချက်များအားလုံးကို timestamping၊ အသံတံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများကဲ့သို့သောနည်းစနစ်များဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်သင့်သည်။ နှုတ်ဖြင့်သာအသံတိတ်ခြင်း၊ နှုတ်ဆိတ်ခြင်း၊ အသက်ရှူခြင်း၊ နောက်ခံဆူညံသံကဲ့သို့သောမဟုတ်သောဖြစ်ရပ်များသည်စနစ်များကိုအပြည့်အဝနားလည်နိုင်ရန်မှတ်ချက်ပေးနိုင်သည်။

ဗီဒီယိုမှတ်ချက်များ

ဗီဒီယိုမှတ်စာ

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။ အမျိုးမျိုးသော ဗီဒီယိုဒေတာ မှတ်စုဆော့ဖ်ဝဲသည် သင့်ဘောင်များကို မှတ်သားရန် ကူညီပေးသည်။ ဤမှတ်စုပုံဘောင်များကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ AI မော်ဒယ်များသည် လှုပ်ရှားမှု၊ အပြုအမူ၊ ပုံစံများနှင့် အခြားအရာများကို လေ့လာနိုင်သည်။ ဗီဒီယိုမှတ်စာသည် ဒေသသတ်မှတ်ခြင်း၊ လှုပ်ရှားမှုမှုန်ဝါးခြင်းနှင့် AI ရှိ အရာဝတ္ထုများကို ခြေရာခံခြင်းကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

စာသား Annotation

စာသားမှတ်ချက်

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။

ခံစားချက်မှတ်ချက် - ခံစားချက်မှတ်ချက်တွင် စာသားအချက်အလက်များကို အပြုသဘော၊ အနုတ်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ကြားနေစသည့် ခံစားချက်များဖြင့် တံဆိပ်ကပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ AI မော်ဒယ်များသည် စာသားတွင် ဖော်ပြထားသော စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားကို အများအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။

စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

Entity မှတ်ချက် - ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောဝါကျများသည်၎င်းတို့ကိုပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝစေရန်နှင့်စက်များမှနားလည်နိုင်သောပုံစံသို့ယူဆောင်လာသည့်နေရာဖြစ်သည်။ ဤသို့ဖြစ်နိုင်ရန်ရှုထောင့်နှစ်ခုပါဝင်သည် - entity အသိအမှတ်ပြုမှုအမည်ရှိ နှင့် ဆက်သွယ်မှု entity။ အမည်၊ အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုသည်မှာနေရာများ၏အမည်များ၊ လူများ၊ ဖြစ်ရပ်များ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်အခြားအရာများကိုမှတ်သားပြီးခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်အခါနှင့်ဤဆက်သွယ်မှုအမှတ်အသားများသည်ထိုစကားလုံးများသည်ဝါကျများ၊ စကားစုများ၊ အချက်အလက်များသို့မဟုတ်ထင်မြင်ချက်များနှင့်ဆက်စပ်သည့်အခါဖြစ်သည်။ စုပေါင်း၍ ဤဖြစ်စဉ်နှစ်ခုသည်ဆက်စပ်နေသောစာသားများနှင့်ပတ် ၀ န်းကျင်ထုတ်ပြန်ချက်အကြားဆက်နွယ်မှုကိုတည်ဆောက်သည်။

စာသားအမျိုးအစား - ဝါကျများ သို့မဟုတ် စာပိုဒ်များကို ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော အကြောင်းအရာများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ ဘာသာရပ်များ၊ ထင်မြင်ယူဆချက်များ၊ အမျိုးအစားများ (အားကစား၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် အလားတူ) နှင့် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ တဂ်လုပ်ပြီး ခွဲခြားနိုင်ပါသည်။

Shaip သည် သင်၏ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် အထက်ဖော်ပြပါ စာသားတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။

Data Labeling & Data Annotation Process တွင် အဓိက အဆင့်များ

ဒေတာမှတ်စုချက်လုပ်ငန်းစဉ်တွင် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်မားပြီး တိကျသောဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းသေချာစေရန် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသောအဆင့်များပါဝင်ပါသည်။ ဤအဆင့်များသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှသည် နောက်ထပ်အသုံးပြုရန်အတွက် အမှတ်အသားပြုထားသောဒေတာကို ထုတ်ယူခြင်းအထိ လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုထောင့်တိုင်းကို အကျုံးဝင်ပါသည်။
ဒေတာမှတ်စုနှင့် ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းပရောဂျက်များတွင် အဓိကအဆင့်သုံးဆင့်

ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် မည်ကဲ့သို့ဖြစ်ပွားသည်-

  1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ဒေတာမှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ အသံဖမ်းယူမှုများ သို့မဟုတ် စာသားဒေတာများကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာဒေတာအားလုံးကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသည့်နေရာတွင် စုစည်းရန်ဖြစ်သည်။
  2. ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်နေသည်- ရုပ်ပုံများကို ဖယ်ထုတ်ခြင်း၊ စာသားဖော်မတ်ချခြင်း သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာကို စာသားမှတ်တမ်းရေးခြင်းဖြင့် စုဆောင်းထားသော ဒေတာကို စံသတ်မှတ်ပြီး မြှင့်တင်ပါ။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မှတ်ချက်အတွက် ဒေတာအဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။
  3. မှန်ကန်သော ရောင်းချသူ သို့မဟုတ် ကိရိယာကို ရွေးပါ- သင့်ပရောဂျက်၏ လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သော ဒေတာမှတ်ချက်ပေးကိရိယာ သို့မဟုတ် ရောင်းချသူကို ရွေးချယ်ပါ။ ရွေးချယ်စရာများတွင် ဒေတာမှတ်စုအတွက် Nanonets၊ ပုံမှတ်စာအတွက် V7၊ ဗီဒီယိုမှတ်စာအတွက် Appen နှင့် စာရွက်စာတမ်းမှတ်စာအတွက် Nanonets ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများ ပါဝင်သည်။
  4. မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ- လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး တိကျသေချာစေရန်အတွက် မှတ်ချက်ပေးသူများ သို့မဟုတ် မှတ်ချက်ပေးကိရိယာများအတွက် ရှင်းလင်းသောလမ်းညွှန်ချက်များကို ချမှတ်ပါ။
  5. မှတ်ချက် - သတ်မှတ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များအတိုင်း လူသားမှတ်စုများ သို့မဟုတ် ဒေတာမှတ်စုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို အညွှန်းတပ်ပြီး တဂ်ပါ။
  6. အရည်အသွေးအာမခံ (QA)- တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အမှတ်အသားပြုထားသော အချက်အလက်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ ရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်ပါက မျက်စိကန်းသော မှတ်ချက်များစွာကို အသုံးပြုပါ။
  7. ဒေတာထုတ်ယူခြင်း- ဒေတာမှတ်စုကို ပြီးမြောက်ပြီးနောက်၊ ဒေတာကို လိုအပ်သည့်ပုံစံဖြင့် တင်ပို့ပါ။ Nanonets ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အပလီကေးရှင်းများသို့ ချောမွေ့စွာဒေတာတင်ပို့မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

ပရောဂျက်၏ အရွယ်အစား၊ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များပေါ်မူတည်၍ ဒေတာမှတ်စုချက်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးသည် ရက်အနည်းငယ်မှ ရက်သတ္တပတ်များစွာအထိ ကြာမြင့်နိုင်ပါသည်။

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။

ဒေတာမှတ်စုနှင့် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းကိရိယာများအတွက် အင်္ဂါရပ်များ

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 ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေက ဘာတွေလဲ။

ဒေတာမှတ်ချက်များသည် စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်စု၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများဖြစ်သည်။

  1. မြှင့်တင်ထားသော လေ့ကျင့်ရေး စွမ်းဆောင်ရည်- ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။
  2. တိုးမြှင့်တိကျမှု- တိကျစွာမှတ်စုထားသော ဒေတာသည် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် သင်ယူနိုင်ပြီး ထိရောက်စွာ သင်ယူနိုင်စေကာ အနာဂတ်လုပ်ဆောင်စရာများတွင် ပိုမိုတိကျမှုအဆင့်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
  3. လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချသည်- အဆင့်မြင့် ဒေတာမှတ်ချက်ရေးကိရိယာများသည် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေရန်နှင့် ဆက်စပ်ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် လိုအပ်မှုကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေသည်။

ထို့ကြောင့်၊ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် အစဉ်အလာအရ လိုအပ်သော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် လူကိုယ်တိုင် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို လျော့နည်းစေပြီး ဒေတာမှတ်ချက်သည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး တိကျသော စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ data annotation ၏အားသာချက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

ဒေတာမှတ်စုတွင် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု

Shaip သည် ဒေတာမှတ်စုတွင် အရည်အသွေးသေချာစေရန် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု အဆင့်များစွာဖြင့် ထိပ်တန်းအရည်အသွေးကို သေချာစေသည်။

  • ကနဦးလေ့ကျင့်ရေး- သရုပ်ဖော်သူများကို ပရောဂျက်အလိုက် လမ်းညွှန်ချက်များကို သေချာစွာ လေ့ကျင့်ထားသည်။
  • ဆက်လက်စောင့်ကြည့်ခြင်း- မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပုံမှန်အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများ။
  • နောက်ဆုံးသုံးသပ်ချက်- တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အကြီးတန်း မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် အလိုအလျောက် ကိရိယာများဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သုံးသပ်ချက်များ။

ထို့အပြင် AI သည် လူသားမှတ်စာများတွင် မကိုက်ညီမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို အလံပြပေးကာ အလုံးစုံဒေတာအရည်အသွေးကို ပိုမိုမြင့်မားစေပါသည်။ (ဥပမာ၊ AI သည် ပုံတစ်ပုံတွင် တူညီသော အရာဝတ္တုကို တံဆိပ်ခတ်ပုံ မတူညီသော မှတ်ချက်ပေးသူများ၏ ကွဲလွဲမှုများကို သိရှိနိုင်သည်)။ ထို့ကြောင့် လူသားနှင့် AI ဖြင့် ပရောဂျက်များ ပြီးမြောက်ရန် အချိန်ကို လျှော့ချနိုင်ချိန်တွင် မှတ်ချက်များ၏ အရည်အသွေးကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။

AI အောင်မြင်မှုအတွက် အဓိကစိန်ခေါ်မှုများ

ဒေတာမှတ်ချက်များသည် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တိကျမှုတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ လုပ်ငန်းစဉ်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အတူ လာပါသည်။

  1. ဒေတာမှတ်သားခြင်းကုန်ကျစရိတ်: ဒေတာ မှတ်ချက်များကို ကိုယ်တိုင် သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ လက်စွဲမှတ်စာသည် ကုန်ကျစရိတ်များ တိုးမြင့်လာနိုင်သည့် သိသိသာသာ အားထုတ်မှု၊ အချိန်နှင့် အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံး ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည်လည်း အဆိုပါကုန်ကျစရိတ်များကို အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
  2. မှတ်ချက်၏တိကျမှု: မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း လူသားအမှားများသည် AI/ML မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို တိုက်ရိုက်ထိခိုက်စေပြီး ဒေတာအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ Gartner ၏ လေ့လာမှုတစ်ခုက ယင်းကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောကုမ္ပဏီများသည် 15% အထိ သူတို့ရဲ့ဝင်ငွေ။
  3. အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: ဒေတာပမာဏ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ အရည်အသွေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာမှတ်စာများကို အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများစွာအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။
  4. ဒေတာ privacy နဲ့လုံခြုံရေး: ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများ သို့မဟုတ် ငွေကြေးဒေတာများကဲ့သို့ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို မှတ်သားခြင်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် စိုးရိမ်ပူပန်မှုဖြစ်စေသည်။ မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် သက်ဆိုင်ရာဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်းများနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာကြောင်းသေချာစေရေးသည် ဥပဒေနှင့်ဂုဏ်သိက္ခာဆိုင်ရာအန္တရာယ်များကိုရှောင်ရှားရန် အရေးကြီးပါသည်။
  5. မတူကွဲပြားသောဒေတာအမျိုးအစားများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။: စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို ကဲ့သို့သော ဒေတာအမျိုးအစား အမျိုးမျိုးကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော မှတ်ချက်ရေးနည်းများနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုများ လိုအပ်သည့်အခါတွင် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ ဤဒေတာအမျိုးအစားများတစ်လျှောက် မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အရင်းအမြစ်-အသုံးများနိုင်ပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာဖော်ပြချက်များနှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အတားအဆီးများကို ကျော်လွှားပြီး ၎င်းတို့၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဤစိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်ပြီး ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။

Data Labeling ဆိုတာဘာလဲ။ အစပြုသူတိုင်းသိရန်လိုအပ်သည်

Data Annotation Tool တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်တည်ဆောက်ရန်

ဒေတာမှတ်စုများသို့မဟုတ်ဒေတာတံဆိပ်ကပ်စီမံကိန်းကာလအတွင်းပေါ်ထွက်လာစေခြင်းငှါအရေးကြီးသောနှင့်ကျယ်ပြန့်ပြissueနာတစ်ခုမှာဤလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုတည်ဆောက်ရန်သို့မဟုတ်ဝယ်ယူရန်ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စီမံကိန်းအဆင့်အမျိုးမျိုးတွင်သို့မဟုတ်အကြိမ်ကြိမ်အစီအစဉ်၏အစိတ်အပိုင်းများနှင့်ဆက်နွယ်နိုင်သည်။ စနစ်တစ်ခုကိုပြည်တွင်း၌တည်ဆောက်ရန် (သို့) ရောင်းချသူများကိုအားကိုးရန်ရွေးချယ်ခြင်းတွင်၊ အပေးအယူတစ်ခုအမြဲရှိသည်။

ဒေတာမှတ်စာတူးလ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် သို့မဟုတ် မတည်ဆောက်ရန်

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

လိုက်လျောညီထွေရှုပ်ထွေးမှုများ 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

Open source နှင့် freeware အခြားရွေးချယ်စရာများ 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။

တည်ဆောက်ယ်ယူရန်

Pros:

  • လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးအပေါ်အပြည့်အဝထိန်းချုပ်သည်
  • တုံ့ပြန်မှုပိုမြန်တယ်

Pros:

  • ပထမရွေ့လျားအားသာချက်အတွက်စျေးကွက်အတွင်းစျေးပိုမြန်သည်
  • စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်များနှင့်အညီနောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကိုလက်လှမ်းမီသည်

Cons:

  • နှေးကွေးပြီးတည်ငြိမ်သောလုပ်ငန်းစဉ် စိတ်ရှည်မှု၊ အချိန်နှင့်ငွေလိုအပ်သည်။
  • လက်ရှိပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့်ပလက်ဖောင်းမြှင့်တင်ရေးကုန်ကျစရိတ်များ
Cons:
  • လက်ရှိရောင်းချသူကမ်းလှမ်းချက်သည်သင်၏အသုံးပြုမှုကိုပံ့ပိုးရန်စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်နိုင်သည်
  • ပလက်ဖောင်းသည်လက်ရှိလိုအပ်ချက်များကိုပံ့ပိုးနိုင်ပြီးအနာဂတ်အထောက်အပံ့ကိုအာမခံနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်အောက်ပါအချက်များကိုစဉ်းစားပါ -

  • သငျသညျအချက်အလက်များ၏ကြီးမားသော volumes ကိုအပေါ်အလုပ်လုပ်သောအခါ
  • သငျသညျမတူကွဲပြားသောအချက်အလက်များ၏မျိုးကွဲပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်သောအခါ
  • သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များသို့မဟုတ်ဖြေရှင်းနည်းများနှင့်ဆက်စပ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုအနာဂတ်၌ပြောင်းလဲသို့မဟုတ်တဖြည်းဖြည်းတိုးတက်ပြောင်းလဲနိုင်သည့်အခါ
  • သင်မရေသို့မဟုတ်ယေဘုယျအသုံးပြုမှုကိုအမှုရှိတဲ့အခါ
  • သငျသညျဒေတာ annotation tool ကိုတပ်ဖြန့်တွင်ပါဝင်ပတ်သက်ကုန်ကျစရိတ်အပေါ်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းစိတ်ကူးလိုအပ်တဲ့အခါ
  • ကိရိယာများပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်ရန်သင့်လျော်သောလုပ်သားအင်အား (သို့) ကျွမ်းကျင်သောကျွမ်းကျင်သူမရှိသောအခါအနည်းဆုံးသင်ယူမှုမျဉ်းကွေးကိုရှာဖွေနေသည်

သင်၏တုံ့ပြန်မှုများသည်ဤအခြေအနေများနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပါကသင်၏ကိရိယာကိုတည်ဆောက်ရန်အာရုံစိုက်သင့်သည်။

မှန်ကန်သော Data Annotation Tool ကို ရွေးချယ်ခြင်း။ 

အကယ်၍ သင်သည်ဤအရာကိုဖတ်ရှုလျှင်ဤအတွေးများသည်စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းသည်၊ ဒီတော့ဘယ်လိုရှိပြီးသား dataot annotationn tools များ၏ကြီးမားသော plethora မြှင့်တင်ရန်အကြောင်းကိုဘယ်လိုသွားသလဲ ထို့ကြောင့်နောက်တစ်ဆင့်မှာမှန်ကန်သော data annotation tool ကိုရွေးချယ်ခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောအချက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြစ်သည်။

လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်နှင့်မတူဘဲ ယနေ့ခေတ်တွင် လက်တွေ့တွင် AI ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းပလပ်ဖောင်းများစွာဖြင့် စျေးကွက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ကွဲပြားသောလိုအပ်ချက်များပေါ်မူတည်၍ တစ်ခုရွေးချယ်ရာတွင် ရွေးချယ်စရာများ ပိုများသည်။ သို့သော် tool တစ်ခုစီတိုင်းသည်၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များနှင့် cons အစုံပါရှိသည်။ ပညာရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုချရန်၊ ဦးတည်ချက်လမ်းကြောင်းတစ်ခုသည် အစီအစဥ်လိုအပ်ချက်များနှင့် ကင်းကွာနေရမည်ဖြစ်သည်။

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

အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုစံနှုန်းများ ချမှတ်ခြင်း။ 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

ရောင်းချသူနှင့် ပါတနာ စကားစစ်ထိုးပွဲ 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။

AI တွင် ဒေတာ မှတ်သားခြင်းအတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာသုံး ဖြစ်ရပ်များ

ဒေတာမှတ်ချက်များသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အရေးကြီးသောကြောင့် ၎င်းတို့အား ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်သော AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်နိုင်စေပါသည်။ ဤသည်မှာ ဒေတာမှတ်စုအတွက် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ သီးသန့်အသုံးပြုမှုအချို့ဖြစ်သည်-

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အချက်အလက် မှတ်ချက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များအတွက် ဒေတာမှတ်စုသည် AI စွမ်းအင်သုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို တီထွင်ရာတွင် အရေးကြီးသည်။ အကျိတ်များ သို့မဟုတ် ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများကဲ့သို့ အင်္ဂါရပ်များအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံများ (X-rays၊ MRIs) တို့ကို အညွှန်းတပ်ပေးကာ ရောဂါများနှင့် မူမမှန်မှုများကို ပိုမိုတိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန် algorithms များကို ဖွင့်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အရေပြားကင်ဆာရှာဖွေခြင်းစနစ်များတွင် ကင်ဆာဖြစ်စေသောအနာများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများအတွက် ဒေတာမှတ်ချက်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာမှတ်စုများသည် အီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (EMRs) နှင့် ဆေးခန်းမှတ်စုများကို တံဆိပ်တပ်ပေးကာ ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် အလိုအလျောက်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။

လက်လီဒေတာ မှတ်ချက်

လက်လီဒေတာမှတ်ချက်တွင် ထုတ်ကုန်ပုံများ၊ ဖောက်သည်ဒေတာနှင့် ခံစားချက်ဒေတာတို့ကို အညွှန်းတပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားသည် ဖောက်သည်၏ခံစားချက်ကို နားလည်ရန်၊ ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုရန်နှင့် အလုံးစုံသုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် AI/ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးလေ့ကျင့်ရန် ကူညီပေးသည်။

ဘဏ္ဍာရေးဒေတာ မှတ်ချက်

ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍသည် လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ငွေကြေးသတင်းဆောင်းပါးများ၏ စိတ်သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာမှတ်စုကို အသုံးပြုသည်။ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် ငွေပေးငွေယူများ သို့မဟုတ် သတင်းဆောင်းပါးများကို မသမာသော သို့မဟုတ် တရားဝင်အဖြစ် အညွှန်းတပ်သည်၊ သံသယဖြစ်ဖွယ်လုပ်ဆောင်ချက်များကို အလိုအလျောက်အလံပြပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ရန် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မှတ်ချက်များသည် ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများမှ AI မော်ဒယ်များအား ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် လိမ်လည်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သိရှိနိုင်ရန် လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ထို့အပြင်၊ ဘဏ္ဍာရေးဒေတာမှတ်ချက်သည် ငွေကြေးဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများနှင့် ငွေပေးငွေယူဒေတာများကို မှတ်သားထားခြင်း၊ လိမ်လည်မှုကိုသိရှိနိုင်သော AI/ML စနစ်များဖန်တီးရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး၊

မော်တော်ကား အချက်အလက် မှတ်ချက်

မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းရှိ ဒေတာမှတ်စုတွင် ကင်မရာနှင့် LiDAR အာရုံခံကိရိယာ အချက်အလက်ကဲ့သို့သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များမှ အချက်အလက်များကို အညွှန်းတပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤမှတ်ချက်သည် ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အရာဝတ္တုများကို သိရှိနိုင်ရန် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးပြီး ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်စနစ်များအတွက် အခြားအရေးကြီးသော အချက်အလက်အချက်အလတ်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

စက်မှု သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်ရေး ဒေတာ မှတ်ချက်

ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်ချက်သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စက်ရုပ်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အလိုအလျောက်စနစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ အကြောင်းအရာထောက်လှမ်းခြင်း (ဂိုဒေါင်မှ ပစ္စည်းများကို စက်ရုပ်များ ကောက်ယူခြင်း) သို့မဟုတ် ပုံမမှန်သော ထောက်လှမ်းခြင်း (အာရုံခံကိရိယာများဖတ်ခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စက်ကိရိယာများ ချွတ်ယွင်းချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) ကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် သရုပ်ဖော်သူများသည် ပုံများ သို့မဟုတ် အာရုံခံဒေတာများကို အညွှန်းတပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာဖော်ပြချက်သည် စက်ရုပ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုပေါ်ရှိ သီးခြားအရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ထုတ်လုပ်မှုပုံများ၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဒေတာ၊ ဘေးကင်းရေးဒေတာနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအချက်အလက်များအပါအဝင် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးမှ အချက်အလက်များကို မှတ်သားရန်အတွက် စက်မှုဒေတာမှတ်ချက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤအချက်အလက်ဖော်ပြချက်အမျိုးအစားသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ကွဲလွဲချက်များကို ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးပေးကာ အလုပ်သမားများ၏ ဘေးကင်းမှုကို သေချာစေသည်။

E-commerce Data မှတ်ချက်

ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် အကြံပြုချက်များနှင့် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ထုတ်ကုန်ပုံများနှင့် အသုံးပြုသူသုံးသပ်ချက်များကို မှတ်သားခြင်း။

ဒေတာမှတ်စုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်တွေက ဘာတွေလဲ။

သင်၏ AI နှင့် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ အောင်မြင်မှုကို သေချာစေရန်၊ ဒေတာမှတ်ချက်အတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာရန် အရေးကြီးသည်။ ဤအလေ့အကျင့်များသည် သင့်မှတ်စုပြုထားသော အချက်အလက်များ၏ တိကျမှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်-

  1. သင့်လျော်သောဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကိုရွေးချယ်ပါ။: အသုံးဝင်ရန် လုံလောက်သော်လည်း ယေဘုယျအားဖြင့် ဒေတာအတွဲများတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကွဲပြားမှုများအားလုံးကို ဖမ်းယူရန် လုံလောက်သော ဒေတာအညွှန်းများကို ဖန်တီးပါ။
  2. ရှင်းလင်းသော ညွှန်ကြားချက်များ ပေးပါ။: မတူညီသောမှတ်စုများတစ်လျှောက် ဒေတာတစ်သမတ်တည်းနှင့် တိကျသေချာစေရန် အသေးစိတ်၊ နားလည်ရလွယ်ကူသော ဒေတာမှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ဖန်တီးပါ။
  3. မှတ်စာ၏ အလုပ်တာဝန်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပါ။မှတ်ချက်များသည် ငွေကုန်ကြေးကျများသောကြောင့်၊ ကြိုတင်တံဆိပ်တပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ပေးဆောင်သည့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဝန်ဆောင်မှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုတတ်နိုင်သော အခြားနည်းလမ်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
  4. လိုအပ်သည့်အခါတွင် ဒေတာများ ပိုမိုစုဆောင်းပါ။− စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ အရည်အသွေးကို မထိခိုက်စေရန် လိုအပ်ပါက ဒေတာစုဆောင်းမှုကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းပါ။
  5. Outsource သို့မဟုတ် crowdsource: ဒေတာမှတ်စုလိုအပ်ချက်များသည် အလွန်ကြီးမားပြီး အတွင်းအရင်းအမြစ်များအတွက် အချိန်ကုန်လာသောအခါ၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်း သို့မဟုတ် လူစုလူဝေးရှာဖွေခြင်းကို စဉ်းစားပါ။
  6. လူသားနှင့် စက်ယန္တရားများ ပေါင်းစပ်ပါ။: လူသားမှတ်စုများသည် အခက်ခဲဆုံးကိစ္စများကို အာရုံစိုက်ပြီး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံ၏ ကွဲပြားမှုကို တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် ဒေတာမှတ်စုဆော့ဖ်ဝဲဖြင့် လူသားချင်းဆက်စပ်ချဉ်းကပ်မှုအား အသုံးပြုပါ။
  7. အရည်အသွေးကို ဦးစားပေးပါ။: အရည်အသွေးအာမခံချက်အတွက် သင့်ဒေတာမှတ်ချက်များကို ပုံမှန်စစ်ဆေးပါ။ ဒေတာအတွဲများကို အညွှန်းတပ်ခြင်းတွင် တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် အချင်းချင်း၏လုပ်ဆောင်မှုကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မှတ်ချက်ပေးသူအများအပြားကို အားပေးပါ။
  8. လိုက်နာမှုကိုသေချာစစ်ဆေးပါ: လူများ သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများပါရှိသော ရုပ်ပုံများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောဒေတာအစုံများကို မှတ်သားသည့်အခါ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာပြဿနာများကို ဂရုတစိုက်စဉ်းစားပါ။ ဒေသတွင်း စည်းမျဉ်းများကို မလိုက်နာပါက သင့်ကုမ္ပဏီ၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ဤဒေတာမှတ်စုစာ၏ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် သင်၏ဒေတာအတွဲများကို တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားကြောင်း၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များထံ လက်လှမ်းမီနိုင်စေရန်နှင့် သင့်ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ပရောဂျက်များကို လောင်စာဆီပေးရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ကြောင်း အာမခံနိုင်ပါသည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာရေး

ဤတွင်မြေပြင်အချက်အလက်များမှတ်ပုံတင်နှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့သည်အမှန်တကယ်မည်သို့လုပ်ဆောင်ပုံကိုဖြေရှင်းသောတိကျသောဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုအချို့ဖြစ်သည်။ Shaip တွင်ဒေတာမှတ်စုများနှင့်ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းတို့တွင်အရည်အသွေးနှင့်သာလွန်ကောင်းမွန်သောရလဒ်များကိုပေးနိုင်ရန်ကျွန်ုပ်တို့ဂရုစိုက်သည်။ အထက်ဖော်ပြပါအချက်အလက်များသည်မှတ်စုတင်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းတို့အတွက်စီမံကိန်းတစ်ခုချင်းစီကိုကျွန်ုပ်တို့ချဉ်းကပ်ပုံနှင့်ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ကိုင်နေသည့်ကုမ္ပဏီများနှင့်သက်ဆိုင်သူများကိုဘာတွေကမ်းလှမ်းသည်ကိုဖော်ပြသည်။

ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကိုသရုပ်ပြမယ့်ဖြစ်ရပ်မှန်လေ့လာမှုပစ္စည်းများ:

ဒေတာမှတ်စာ သော့အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

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။

ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုံးစွဲသူများထဲမှ တစ်ဦးသည် ရောဂါရှာဖွေရေး AI ကိရိယာအသစ်အတွက် အရည်အသွေးမြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံများကို လိုအပ်ပါသည်။ Shaip ၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဖော်ပြချက်ပေးသည့်ဝန်ဆောင်မှုများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်၏တိကျမှုကို 25% မြှင့်တင်ပေးကာ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောရောဂါရှာဖွေမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

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

  • စာရင်းသွင်းခြင်းဖြင့်၊ Shaip နှင့် သဘောတူပါသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ပေါ်လစီ နှင့် ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ Shaip ထံမှ B2B စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ဆက်သွယ်ရေးကို လက်ခံရယူရန် ကျွန်ုပ်၏သဘောတူညီချက်ကို ပေးဆောင်ပါ။

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။