Manual & Automatic Data Labeling အကြားခြားနားချက်များကိုနားလည်ခြင်း

သင် AI ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကိုတီထွင်နေလျှင်၊ သင်၏ထုတ်ကုန်၏အချိန်နှင့်စျေးကွက်သည်လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အရည်အသွေးအချက်အလက်များအချိန်မီရရှိနိုင်ခြင်းအပေါ်များစွာမူတည်သည်။ မင်းရဲ့မော်ဒယ်တွေရဲ့လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွေကိုအစပြုတဲ့အခါမင်းလိုအပ်တဲ့ဒေတာအချက်အလက်တွေလက်ထဲရှိမှသာရလဒ်တွေကိုပိုကောင်းအောင်လုပ်ပြီးလွှတ်တင်ဖို့အတွက်မင်းရဲ့အဖြေကိုရအောင်လုပ်ပါ။

ပြီးတော့မင်းသိတဲ့အတိုင်းအရည်အသွေးဒေတာအချက်အလက်တွေကိုအချိန်နဲ့တပြေးညီရယူတာဟာအရွယ်အစားနဲ့အကြေးတွေအားလုံးရဲ့လုပ်ငန်းတွေအတွက်စိတ်ရှုပ်စရာစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပဲ။ မသိသေးသူများအတွက်အနီးကပ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ၁၉ ရာခိုင်နှုန်း ၎င်းသည် AI ဖြေရှင်းချက်များလက်ခံခြင်းကိုကန့်သတ်ထားသည့်ဒေတာရရှိနိုင်မှုမရှိခြင်းကိုဖော်ထုတ်သည်။

သက်ဆိုင်ရာနှင့်ဆက်စပ်ဖြစ်ပေါ်နေသောအချက်အလက်များအားထုတ်လုပ်နိုင်လျှင်ပင်ကျွန်ုပ်တို့နားလည်သင့်သည်။ အချက်အလက်မှတ်စု သူ့ဟာသူစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းသည်အချိန်ကုန်ပြီးအသေးစိတ်ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အသေးစိတ်ဂရုစိုက်မှုလိုအပ်သည်။ AI ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်၏ ၈၀% ခန့်သည်ဒေတာအချက်အလက်များကိုမှတ်သားပေးသည်။

ယခုသူတို့သည် AI သင်တန်းများ၏အပြည့်အ ၀ ဖြစ်သောကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်များမှအချက်အလက်မှတ်စုလုပ်ငန်းစဉ်များကိုလုံးလုံးလျားလျားဖျက်ပစ်ရုံနှင့်မပြီးနိုင်ပါ။ အချက်အလက်များမရှိလျှင်သင်၏မော်ဒယ်များသည်ရလဒ်များ (အရည်အသွေးရလဒ်များမပြောနဲ့) ကိုပေးပို့ရန်ပျက်ကွက်လိမ့်မည်။ အခုထိကျွန်တော်တို့ဒေတာအခြေပြုစိန်ခေါ်မှုများ၊ မှတ်စုရေးနည်းများနှင့်အခြားအကြောင်းအရာများစတဲ့အကြောင်းအရာပေါင်းများစွာကိုဆွေးနွေးပြီးပြီ။ ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့သည်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောအခြားအရေးကြီးသောရှုထောင့်တစ်ခုကိုဆွေးနွေးကြလိမ့်မည်။

ဤပို့စ်တွင်၊ ရောင်စဉ်ကို ဖြတ်၍ သုံးသောမှတ်စုနည်းလမ်းနှစ်ခုကိုကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။

• လက်စွဲဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း
• အလိုအလျောက်အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း

၎င်းတို့နှစ်ခုအကြားခြားနားချက်များကိုအလင်းပြပါ၊ လက်စွဲဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသည်သော့ချက်နှင့်အလိုအလျောက်ဆက်စပ်နေသောအန္တရာယ်များကားအဘယ်နည်း အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း.

လက်စွဲဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း

နာမည်အကြံပြုသည့်အတိုင်းလက်စွဲဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်းတွင်လူသားများပါ ၀ င်သည်။ အချက်အလက်မှတ်စုကျွမ်းကျင်သူများသည်အချက်အလက်များတွင် tagging element များကိုတာဝန်ယူသည်။ ကျွမ်းကျင်သူများအနေနှင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့မည်သည်ကိုမှတ်စုရေးရမည်ကိုအတိအကျသိသော SMEs များနှင့်ဒိုမိန်းအာဏာပိုင်များကိုဆိုလိုသည်။ လက်စွဲစာအုပ်သည်မှတ်စုများအတွက်မှတ်စုစာအုပ်များအတွက်ကုန်ကြမ်းအချက်အလက်အစုံအလင်ကိုပေးအပ်ခြင်းဖြင့်စတင်သည်။ အချက်အလက်များသည်ပုံများ၊ ဗွီဒီယိုဖိုင်များ၊ အသံဖမ်းယူမှုများ၊ မှတ်တမ်းများ၊ စာသားများ (သို့) ယင်းတို့ကိုပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

ပရောဂျက်များ၊ လိုအပ်သောရလဒ်များနှင့်သတ်မှတ်ချက်များပေါ် မူတည်၍ မှတ်စုများသည်သက်ဆိုင်ရာအစိတ်အပိုင်းများကိုမှတ်ချက်များရေးသားခြင်းကိုလုပ်ဆောင်သည်။ ကျွမ်းကျင်သူများသည်တိကျသောအချက်အလက်များနှင့်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အသင့်တော်ဆုံးနည်းစနစ်ကိုသိသည်။ သူတို့သည်သူတို့၏ပရောဂျက်များအတွက်မှန်ကန်သောနည်းစနစ်ကို သုံး၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သောအချက်အလက်များကိုအချိန်မီပို့ဆောင်ပေးသည်။

လက်စွဲတံဆိပ်ကပ်ခြင်းသည်အလွန်အချိန်ကုန်ပြီးဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ပျမ်းမျှမှတ်ပုံတင်အချိန်သည်ကိရိယာ၊ အမှတ်အသားပြုရမည့်အချက်များ၊ အချက်အလက်အရည်အသွေးနှင့်အခြားအချက်များပေါ်မူတည်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွမ်းကျင်သူတစ် ဦး သည်ပုံတစ်ပုံလျှင်မှတ်ချက်များ ၅ ခုပါ ၀ င်သောပုံ ၁၀၀၀၀၀ ကိုတံဆိပ်ကပ်ရန်နာရီ ၁၅၀၀ အထိကြာနိုင်သည်။

လက်ဖြင့်အညွှန်းတပ်ခြင်းသည်လုပ်ငန်းစဉ်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသာဖြစ်သော်လည်းအရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများနှင့်စာရင်းစစ်များဟုခေါ်သောမှတ်စုလုပ်ငန်းစဉ်၌ဒုတိယအဆင့်ရှိပါသည်။ ဤတွင်မှတ်စုများပါအချက်အလက်များသည်စစ်မှန်မှုနှင့်တိကျမှုအတွက်အတည်ပြုထားသည်။ ဤသို့ပြုလုပ်ရန်ကုမ္ပဏီများသည်တညီတညွတ်တည်းရလဒ်များအတွက်မှတ်ချက်များများစွာကိုတူညီသောဒေတာအချက်အလက်များပေါ်တွင်စုစည်းထားသည့်သဘောတူညီမှုနည်းလမ်းတစ်ခုကိုချမှတ်သည်။ မှတ်ချက်များနှင့်အလံတင်ခြင်းတို့တွင်လည်းကွဲလွဲချက်များကိုဖြေရှင်းသည်။ မှတ်စုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်အရည်အသွေးစစ်ဆေးသည့်အဆင့်သည်အားသွန်ခွန်စိုက်နှင့်အချိန်လိုအပ်မှုနည်းသည်။