ביאור נתונים או תיוג נתוניםכידוע, זהו תהליך תמידי. אין אף אחד שמגדיר את הרגע שאתה יכול להגיד שתפסיק לאמן את מודולי ה- AI שלך מכיוון שהם הפכו להיות מדויקים ומהירים לחלוטין בהשגת תוצאות.
השקת המודול המופעל על ידי AI הוא רק אבן דרך, אך אימון AI מתרחש לאחר ההשקה כדי לייעל את התוצאות והיעילות. בשל כך, ארגונים מוטרדים מהחשש לייצר כמויות אדירות של נתונים רלוונטיים עבור מודולי למידת מכונה שלהם.
עם זאת, זה לא החשש שעליו נדון היום. אנו הולכים לחקור את האתגרים המתעוררים ברגע החשש הזה הפקת נתונים מתוקן. תארו לעצמכם שיש לכם אין ספור נקודות מגע של יצירת נתונים. הבעיה הבעייתית יותר שתתמודד איתה בשלב זה היא ביאור כמויות עצומות כאלה של נתונים.
תיוג נתונים מדרגי הוא מה שאנו הולכים לשפוך אור על היום מכיוון שהארגונים והצוותים שעמם דיברנו, כולם הצביעו על העובדה שלבעלי העניין האלה בניית אמון המכונה מאתגרת יותר מאשר יצירת נתונים. וכידוע, ניתן לבנות את ביטחון המכונה רק באמצעות מערכות שהוכשרו כראוי המגובות בנתונים המבוארים במדויק. אז בואו נסתכל על 5 חששות עיקריים שמורידים את היעילות של תהליכי תיוג נתונים.
5 אתגרים בעולם האמיתי שמדללים את מאמצי תיוג הנתונים
ניהול כוח אדם
חזרנו שוב ושוב שסימון הנתונים אינו רק זמן רב, אלא גם עתיר עבודה. מומחי ביאור נתונים מבלים אינספור שעות בניקוי נתונים לא מובנים, עריכתם והפיכתם לקריאים במכונה. במקביל, הם צריכים לוודא שהביאורים שלהם מדויקים ואיכותיים.לכן, הארגונים עומדים בפני האתגר לאזן בין איכות וכמות כדי להביא לתוצאות שעושות את ההבדל ולפתור מטרה. במקרים כאלה, ניהול כוח העבודה הופך להיות קשה ומאומץ ביותר. בעוד מיקור חוץ עוזר, עסקים שיש להם צוותים ייעודיים עבורם ביאור נתונים מטרות, להתמודד עם מכשולים כגון:
- הכשרת עובדים לתיוג נתונים
- חלוקת עבודה בין צוותים וטיפוח יכולת פעולה הדדית
- מעקב אחר ביצועים והתקדמות הן ברמות המיקרו והן ברמת המאקרו
- התמודדות עם שחיקה והכשרת עובדים חדשים
- ייעול התיאום בין מדעני נתונים, ביאורים ומנהלי פרויקטים
- ביטול חסמים תרבותיים, שפתיים וגיאוגרפיים והסרת הטיות ממערכות אקולוגיות מבצעיות ועוד
חזרנו שוב ושוב שסימון הנתונים אינו רק זמן רב, אלא גם עתיר עבודה. מומחי ביאור נתונים מבלים אינספור שעות בניקוי נתונים לא מובנים, עריכתם והפיכתם לקריאים במכונה. במקביל, הם צריכים לוודא שהביאורים שלהם מדויקים ואיכותיים.מעקב אחר כספים
תקצוב הוא אחד השלבים המכריעים ביותר בהכשרת AI. הוא מגדיר כמה אתה מוכן להוציא על בניית מודול AI במונחים של מחסנית הטכנולוגיה, משאבים, צוות עובדים ועוד ואז עוזר לך לחשב את ה- RoI המדויק. קרוב ל 26% מהחברות שהמיזם לפיתוח מערכות בינה מלאכותית נכשל באמצע הדרך בגלל תקצוב לא תקין. אין שקיפות לגבי המקום שאליו נשאב כספים ואין מדדים יעילים המציעים תובנות בזמן אמת לבעלי העניין לגבי מה מתורגם כספם.
עסקים קטנים ובינוניים נקלעים לרוב לדילמת התשלום לכל פרויקט או לשעה ובפרצה של העסקת חברות קטנות ובינוניות עבור ביאור מטרות מול גיוס מאגר מתווכים. כל אלה ניתנים לביטול במהלך תהליך התקצוב.
עמידות ותאימות בנושא פרטיות הנתונים
בעוד שמספר מקרי השימוש ב- AI גדל, עסקים ממהרים לרכוב על הגל ולפתח פתרונות המרוממים חיים וניסיון. בקצה השני של הספקטרום טמון אתגר שעסקים בכל הגדלים צריכים לשים לב אליו - חששות לפרטיות הנתונים.
אתה אולי מכיר את GDPR, CCPA, DPA והנחיות אחרות, אך ישנם חוקים ותאימות חדשים יותר המפותחים ומיישמים על ידי מדינות ברחבי העולם. כאשר נוצרים נפחי נתונים נוספים, הפרטיות הופכת מכרעת בהערת נתונים כאשר נתונים מחיישנים וראיית מחשב מייצרים נתונים שיש להם פנים של אנשים, פרטים סודיים ממסמכי KYC, לוחיות מספרים של רכבים, מספרי רישוי ועוד.הדבר דוחף את הצורך בתחזוקה נאותה של תקני הפרטיות ועמידה בשימוש הוגן בנתונים חסויים. מבחינה טכנית, יש להבטיח סביבה תקינה ומאובטחת על ידי עסקים המונעים גישה לא מורשית לנתונים, שימוש במכשירים לא מורשים במערכת אקולוגית בטוחה לנתונים, הורדות קבצים לא חוקיות, העברה למערכות ענן ועוד. חוקים הנוגעים לפרטיות הנתונים הם מורכבים ויש להקפיד לוודא שכל דרישה מתקיימת כדי להימנע מהשלכות משפטיות.
כלים חכמים והערות בסיוע
מתוך שני סוגים שונים של שיטות ביאור - ידניות ואוטומטיות, מודל ביאור היברידי אידיאלי לעתיד. הסיבה לכך היא שמערכות AI טובות בעיבוד כמויות אדירות של נתונים בצורה חלקה ובני אדם מצליחים להצביע על טעויות ולייעל את התוצאות.
כלים בעזרת טכנולוגיית AI וטכניקות ביאור הם פתרונות יציבים לאתגרים העומדים בפנינו כיום מכיוון שהם הופכים את חייהם של כל בעלי העניין המעורבים בתהליך לקלים. כלים חכמים מאפשרים לעסקים להפוך משימות עבודה לאוטומטיות, ניהול צינורות, בקרת איכות של נתוני הערות ולהציע נוחות רבה יותר. ללא כלים חכמים, הצוות עדיין היה עובד על טכניקות מיושנות, ודוחף שעות אנושיות באופן משמעותי להשלים את העבודה.
ניהול עקביות באיכות הנתונים ובכמותם
אחד ההיבטים החשובים בהערכת איכות הנתונים הוא הערכת הגדרת התוויות במערכות נתונים. עבור לא יזומים, בואו להבין שיש שני סוגים עיקריים של מערכי נתונים -
- נתונים אובייקטיביים - נתונים נכונים או אוניברסליים ללא קשר למי שמסתכל עליהם
- ונתונים סובייקטיביים - נתונים שיכולים להיות בעלי תפיסות מרובות על סמך מי ניגש אליהם
לדוגמה, תיוג תפוח כתפוח אדום הוא אובייקטיבי כיוון שהוא אוניברסלי אך דברים מסתבכים כשיש מערכי נתונים ניואנסיים ביד. שקול תגובה שנונה של לקוח על סקירה. על המביא להיות מספיק חכם כדי להבין אם ההערה היא סרקסטית או מחמאה כדי לתייג אותה בהתאם. ניתוח הסנטימנט המודולים יעובדו על סמך מה שסימן המביא. אם כן, כאשר מספר עיניים ומוחות מעורבים, כיצד צוות אחד מגיע להסכמה?
כיצד עסקים יכולים לאכוף הנחיות וכללים המבטלים הבדלים ומביאים כמות אובייקטיבית משמעותית במערכי נתונים סובייקטיביים?
אתה אולי מכיר את GDPR, CCPA, DPA והנחיות אחרות, אך ישנם חוקים ותאימות חדשים יותר המפותחים ומיישמים על ידי מדינות ברחבי העולם. כאשר נוצרים נפחי נתונים נוספים, הפרטיות הופכת מכרעת בהערת נתונים כאשר נתונים מחיישנים וראיית מחשב מייצרים נתונים שיש להם פנים של אנשים, פרטים סודיים ממסמכי KYC, לוחיות מספרים של רכבים, מספרי רישוי ועוד.עטיפת Up
זה די מכריע, נכון, כמות האתגרים שמדענים ומפרשים מתמודדים איתם מדי יום? החששות שדנו בהם עד כה הם רק חלק אחד של האתגר שנובע מהעקביות זמינות הנתונים. יש הרבה יותר בספקטרום הזה.
עם זאת, יש לקוות כי נתקדם כל זאת הודות להתפתחותם של תהליכים ומערכות בהערת נתונים. תמיד יש מיקור חוץ (שאפ) אפשרויות זמינות, המציעות לך נתונים באיכות גבוהה על פי הדרישות שלך.
