ביאור נתונים ותיוג נתונים

מדריך הקונים האולטימטיבי 2022

אז אתה רוצה להתחיל יוזמה חדשה של AI/ML ועכשיו אתה מבין מהר שלא רק למצוא איכות גבוהה נתוני אימונים אך גם ביאור הנתונים יהיה מעט מן ההיבטים המאתגרים עבור הפרויקט שלך. התפוקה של דגמי ה- AI & ML שלך טובה רק כמו הנתונים שבהם אתה משתמש כדי לאמן אותם - כך שהדיוק שאתה מחיל על צבירת נתונים והתיוג והזיהוי של הנתונים האלה חשובים!

לאן אתה הולך כדי לקבל את שירותי ביאורי הנתונים ותיוג הנתונים הטובים ביותר עבור AI ומכונות עסקיות
פרויקטים של למידה?

זו שאלה שכל מנהיג ועסק כמוך חייב לשקול כשהם מפתחים את שלהם
מפת דרכים וציר זמן לכל אחת מיוזמות ה- AI/ML שלהם.

ביאור נתונים
קרא את מדריך קניית הערות / תיוג נתונים או להוריד גרסת PDF

מבוא

מדריך זה יעזור מאוד לאותם קונים ומקבלי החלטות שמתחילים להפנות את מחשבותיהם לעבר האגוזים והברגים של מקור נתונים והטמעת נתונים הן עבור רשתות עצביות והן מסוגים אחרים של פעולות AI ו- ML.

ביאור נתונים

מאמר זה מוקדש לחלוטין לשפוך אור על התהליך, מדוע הוא בלתי נמנע, קריטי
גורמים שחברות צריכות לקחת בחשבון כאשר ניגשים לכלי ביאור נתונים ועוד. לכן, אם אתה בעל עסק, התכונן להארה מכיוון שמדריך זה ילווה אותך בכל מה שאתה צריך לדעת על ביאורי נתונים.

בואו נתחיל.

לאלו מכם שדפדפו במאמר, הנה כמה מהלכים מהירים שתמצאו במדריך:

  • הבן מהי הערת נתונים
  • דע את הסוגים השונים של תהליכי הערת נתונים
  • דע את היתרונות של יישום תהליך ביאור הנתונים
  • קבל בהירות אם עליך ללכת לסימון נתונים פנימי או להוציא אותם למיקור חוץ
  • גם תובנות לגבי בחירת הערת הנתונים הנכונה

למי מיועד המדריך הזה?

מדריך נרחב זה מיועד ל:

  • כל אתם היזמים והסולופירנים שצורכים כמות עצומה של נתונים באופן קבוע
  • AI ולימוד מכונה או אנשי מקצוע שמתחילים בטכניקות לייעול תהליכים
  • מנהלי פרויקטים שמתכוונים ליישם זמן מהיר יותר לשוק עבור מודולי AI שלהם או מוצרים מונעי AI
  • וחובבי טכנולוגיה שאוהבים להיכנס לפרטי השכבות המעורבים בתהליכי AI.
ביאור נתונים

מהי למידת מכונה?

דיברנו על איך ביאור נתונים או תיוג נתונים תומך בלמידת מכונה ושהוא מורכב מתיוג או זיהוי רכיבים. אך באשר ללמידה עמוקה ולמידת מכונה עצמה: הנחת היסוד של למידת מכונה היא שמערכות ותוכנות מחשב יכולות לשפר את תפוקתן בדרכים הדומות לתהליכים קוגניטיביים אנושיים, ללא עזרה או התערבות אנושית ישירה, כדי לתת לנו תובנות. במילים אחרות, הם הופכים למכונות למידה עצמית, בדומה לאדם, הופכות טובות יותר בעבודתן עם יותר תרגול. "תרגול" זה מושג מניתוח ופירוש נתוני אימון נוספים (וטובים יותר).

ביאור נתונים אחד המושגים המרכזיים בלימוד מכונה הוא הרשת העצבית, בה ממופים נוירונים דיגיטליים בודדים בשכבות. הרשת העצבית שולחת אותות דרך אותם שכבות, בדומה לפעולתו של מוח אנושי בפועל, כדי להשיג תוצאות.

איך זה נראה בשטח שונה מכל מקרה לגופו, אך מרכיבים בסיסיים חלים. אחד מאלה הוא הצורך בלמידה מסומנת ומפוקחת.

נתונים מתויגים אלה מגיעים בדרך כלל בצורה של אימונים ומערכי מבחנים אשר יכוונו את תוכנית למידת המכונה לתוצאות עתידיות ככל שנוספו תשומות עתידיות. במילים אחרות, כאשר יש לך הגדרת נתוני בדיקה והדרכה טובה, המכונה מסוגלת לפרש ולמיין נתוני ייצור נכנסים חדשים בדרכים טובות ויעילות יותר.

במובן זה, אופטימיזציה של למידת מכונה זו היא חיפוש אחר איכות ודרך לפתור את "בעיית הלמידה הערכית" - הבעיה כיצד מכונות יכולות ללמוד לחשוב לבד ולקבוע עדיפות לתוצאות בעזרת כמה שפחות סיוע אנושי.

בפיתוח התוכניות הטובות ביותר כיום, המפתח להטמעה יעילה של AI/ML הוא נתונים "נקיים". מערכי נתוני בדיקות והדרכה המעוצבים היטב ומפרטים תומכים בתוצאות שהמהנדסים צריכים מ- ML מצליח.

מהי תיוג נתונים? כל מה שמתחיל צריך לדעת

מהי הערת נתונים?

כמו שהזכרנו קודם, קרוב ל 95% מהנתונים שנוצרו אינם מובנים. במילים פשוטות, נתונים לא מובנים יכולים להיות בכל מקום ואינם מוגדרים כראוי. אם אתה בונה מודל AI, עליך להזין מידע לאלגוריתם כדי שיעבד ויעביר תפוקות והסקות.

ביאור נתוניםתהליך זה יכול לקרות רק כאשר האלגוריתם מבין ומסווג את הנתונים המוזנים אליו.

ותהליך זה של ייחוס, תיוג או תיוג של נתונים נקרא ביאור נתונים. לסיכום, תיוג נתונים והערת נתונים עוסקים בתיוג או תיוג מידע/מטא נתונים רלוונטיים במערך נתונים כדי לאפשר למכונות להבין מה הן. מערך הנתונים יכול להיות בכל צורה שהיא, למשל, תמונה, קובץ שמע, קטעי וידאו או אפילו טקסט. כאשר אנו מסמנים רכיבים בנתונים, מודלי ML מבינים במדויק את מה שהם הולכים לעבד ושומרים על מידע זה לעיבוד אוטומטי של מידע חדש יותר הבנוי על ידע קיים כדי לקבל החלטות בזמן.

עם הערת נתונים, מודל AI יידע אם הנתונים שהוא מקבל הם שמע, וידאו, טקסט, גרפיקה או שילוב של פורמטים. בהתאם לפונקציות ולפרמטרים שהוקצו, המודל יסווג את הנתונים ואז ימשיך בביצוע המשימות שלו.

ביאור לנתונים הוא בלתי נמנע מכיוון שיש להכשיר באופן עקבי מודלים של AI ולימוד מכונה כדי להפוך ליעילים ויעילים יותר בהפקת תפוקות נדרשות. בלמידה מפוקחת, התהליך הופך להיות מכריע יותר מכיוון שככל שנתונים מוסברים יותר המוזנים למודל, כך הוא מאמן את עצמו ללמוד ללמוד באופן אוטונומי.

למשל, אם עלינו לדבר על מכוניות בנהיגה עצמית, אשר מסתמכות לחלוטין על נתונים המופקים ממרכיבי הטכנולוגיה המגוונים שלה כגון ראיית מחשב, NLP (עיבוד שפות טבעיות), חיישנים ועוד, ביאור נתונים הוא מה שדוחף את האלגוריתמים לקבל החלטות נהיגה מדויקות בכל שנייה. בהעדר התהליך, מודל לא יבין אם מכשול מתקרב הוא מכונית אחרת, הולכת רגל, חיה או מחסום. זה רק גורם לתוצאה לא רצויה ולכישלון של דגם ה- AI.

כאשר מיושם ביאור נתונים, המודלים שלך מאומנים במדויק. כך שלא משנה אם תפרס את המודל לצ'אט בוטים, זיהוי דיבור, אוטומציה או תהליכים אחרים, תקבל תוצאות אופטימליות ומודל חסין הוכחות.

מדוע יש צורך בהערת נתונים?

אנו יודעים כי מחשבים מסוגלים לספק תוצאות אולטימטיביות לא רק מדויקות אלא רלוונטיות וגם בזמן. עם זאת, כיצד מכונה לומדת לספק ביעילות כזו?


כל זה בגלל ביאור נתונים. כאשר מודול למידת מכונה עדיין נמצא בפיתוח, הם מוזנים בנפחים לאחר כמויות של נתוני אימון AI כדי להפוך אותם טובים יותר בקבלת החלטות ובזיהוי אובייקטים או אלמנטים.

רק באמצעות תהליך ביאור הנתונים המודולים יכולים להבדיל בין חתול לכלב, שם עצם ותואר, או דרך ממדרכה. ללא ביאור נתונים, כל תמונה תהיה זהה למכונות מכיוון שאין להן מידע או ידע מובנה לגבי שום דבר בעולם.

ביאור נתונים נדרש בכדי לגרום למערכות לספק תוצאות מדויקות, לעזור למודולים לזהות אלמנטים לאימון ראיית מחשב ודיבור, מודלים לזיהוי. כל דגם או מערכת שיש לה מערכת קבלת החלטות מבוססת מכונה בנקודת המשען, ביאור נתונים נדרש כדי להבטיח שההחלטות מדויקות ורלוונטיות.

ביאור נתונים VS תיוג נתונים

יש הבדל בקו דק מאוד בין ביאור נתונים ותיוג נתונים, למעט הסגנון וסוג תיוג התוכן בו משתמשים. לכן לעתים קרובות הם שימשו לסירוגין ליצירת ערכות נתוני אימון ML בהתאם למודל AI ותהליך אימון האלגוריתמים.

ביאור נתוניםתיוג נתונים
ביאור נתונים היא הטכניקה שבאמצעותה אנו מסמנים נתונים כדי להפוך אובייקטים לזיהוי על ידי מכונותתיוג נתונים עוסק בהוספת מידע/מטא נתונים נוספים לנתונים שונים
סוגים (טקסט, אודיו, תמונה ווידאו) על מנת להכשיר דגמי ML
נתונים מסומנים הם הדרישה הבסיסית להכשרת דגמי MLהתיוג עוסק בזיהוי תכונות רלוונטיות במערך הנתונים
ביאור מסייע בזיהוי נתונים רלוונטייםתיוג מסייע בזיהוי דפוסים על מנת להכשיר אלגוריתמים

עליית ביאור הנתונים ותווית נתונים

הדרך הפשוטה ביותר להסביר את מקרי השימוש של הערות נתונים ותוויות נתונים היא לדון תחילה בלמידת מכונה מפוקחת ולא מפוקחת.

באופן כללי, ב למידת מכונה בפיקוח, בני האדם מספקים "נתונים מסומנים" המעניקים לאלגוריתם למידת מכונה יתרון; משהו להמשיך. בני אדם תייגו יחידות נתונים באמצעות כלים או פלטפורמות שונות כגון ShaipCloud כך שאלגוריתם למידת המכונה יכול ליישם כל עבודה שצריך לעשות, כבר יודע משהו על הנתונים שהוא נתקל בהם.

לעומת זאת, למידת נתונים ללא פיקוח כולל תוכניות שבהן מכונות צריכות לזהות נקודות נתונים פחות או יותר בכוחות עצמן.

שימוש בצורה מפושטת יותר להבנת זאת הוא שימוש בדוגמא 'סלסלת פירות'. נניח שיש לך מטרה למיין תפוחים, בננות וענבים לתוצאות הגיוניות באמצעות אלגוריתם של בינה מלאכותית.

ביאור נתונים וסימון נתונים

עם נתונים מסומנים, תוצאות שכבר מזוהים כתפוחים, בננות וענבים, כל מה שהתוכנית צריכה לעשות הוא להבחין בין פריטי הבדיקה המסומנים האלה כדי לסווג נכון את התוצאות.

עם זאת, עם למידת מכונה ללא פיקוח - כאשר תיוג הנתונים אינו קיים - המכונה תצטרך לזהות תפוחים, ענבים ובננות באמצעות הקריטריונים החזותיים שלהם - למשל, מיון חפצים אדומים ועגולים מעצמים צהובים, ארוכים או חפצים מקובצים.

החיסרון העיקרי בלמידה ללא פיקוח הוא האלגוריתם הוא, בכל כך הרבה דרכים מרכזיות, לעבוד עיוור. כן, זה יכול ליצור תוצאות - אך רק עם פיתוח אלגוריתמים חזק הרבה יותר ומשאבים טכניים. כל זה אומר יותר דולרי פיתוח ומשאבים מראש - מה שמוסיף לרמות עוד יותר גדולות של אי וודאות. זו הסיבה שמודלים של למידה מפוקחת, והערות הנתונים ותוויות שמגיעים איתם, הם כל כך בעלי ערך בבניית כל סוג של פרויקט ML. לעתים קרובות יותר מאשר לא, פרויקטים של למידה בפיקוח מגיעים בעלויות פיתוח נמוכות יותר ודיוק הרבה יותר גדול.

בהקשר זה, קל לראות כיצד ביאור נתונים ותווית נתונים יכולים להגדיל באופן דרמטי את מה שמסוגלת לתוכנית AI או ML ובו זמנית להקטין את זמן השוק ואת עלות הבעלות הכוללת.

כעת, לאחר שקבענו כי סוג זה של יישום ויישום מחקר חשוב גם מבוקש בואו נסתכל על השחקנים.

שוב, זה מתחיל באנשים שמדריך זה נועד לעזור - הרוכשים ומקבלי ההחלטות הפועלים כאסטרטגים או כיוצרים של תוכנית ה- AI של הארגון. לאחר מכן הוא משתרע על מדעני הנתונים ומהנדסי הנתונים שיעבדו ישירות עם אלגוריתמים ונתונים, ויבקרו וישלטו, במקרים מסוימים, על תפוקת מערכות AI / ML. כאן נכנס לתפקיד החיוני של "האדם בלולאה".

אדם בתוך הלולאה (HITL) היא דרך כללית להתייחס לחשיבות הפיקוח האנושי בפעולות AI. מושג זה רלוונטי מאוד לתיוג נתונים במספר חזיתות - ראשית כל, ניתן לראות את תיוג הנתונים עצמו כהטמעה של HITL.

מהו כלי לסימון/ביאור נתונים?

כלי תיוג/ביאור נתונים במילים פשוטות, זוהי פלטפורמה או פורטל המאפשר למומחים ומומחים להערות, לתייג או לתייג מערכי נתונים מכל הסוגים. זהו גשר או אמצעי בין נתונים גולמיים לבין התוצאות שבסופו של דבר המודולים של למידת מכונה היו מסתלקים.

כלי לסימון נתונים הוא פתרון מקומי או מבוסס ענן המביא נתונים על אימון איכותי עבור מודלים של למידת מכונה. למרות שחברות רבות מסתמכות על ספק חיצוני שיבצע הערות מורכבות, לארגונים מסוימים עדיין יש כלים משלהם שנבנים בהתאמה אישית או שמבוססים על כלי תוכנה חופשית או פתוחה הזמינים בשוק. כלים כאלה נועדו בדרך כלל להתמודד עם סוגי נתונים ספציפיים, כלומר, תמונה, וידאו, טקסט, אודיו וכו '. הכלים מציעים תכונות או אפשרויות כמו תיבות תחום או מצולעים למערבי נתונים לתווית תמונות. הם יכולים פשוט לבחור את האפשרות ולבצע את המשימות הספציפיות שלהם.

להתגבר על האתגרים המרכזיים בעבודת נתונים

ישנם מספר אתגרים מרכזיים שיש להעריך בפיתוח או רכישת שירותי ביאור ותיוג נתונים שיציע את הפלט האיכותי ביותר של דגמי למידת המכונה שלך (ML).

חלק מהאתגרים קשורים להביא את הניתוח הנכון לנתונים שאתה מתייג (כלומר מסמכי טקסט, קבצי שמע, תמונות או וידאו). בכל המקרים, הפתרונות הטובים ביותר יוכלו להגיע לפרשנויות, תיוג ותמלולים ספציפיים וממוקדים.

כאן האלגוריתמים צריכים להיות שרירים וממוקדים למשימה שעומדת על הפרק. אך זהו רק הבסיס לחלק מהשיקולים הטכניים יותר בפיתוח שירותי תיוג נתונים טובים יותר של nlp.

ברמה רחבה יותר, תיוג הנתונים הטוב ביותר ללמידת מכונות עוסק הרבה יותר באיכות ההשתתפות האנושית. מדובר בניהול זרימת עבודה והרשמה לעובדים אנושיים מכל הסוגים-וודא כי האדם הנכון מוסמך ועושה את העבודה הנכונה.

יש אתגר להשיג את הכישרון הנכון ואת המשלחת הנכונה לגשת למקרה מסוים של למידת מכונה, כפי שנדבר בהמשך.

יש להכניס את שני הסטנדרטים הבסיסיים העיקריים הללו להערת נתונים יעילה ולתמיכה בתיוג נתונים ליישומי AI / ML.

עבודת נתונים

סוגי הערות נתונים

זהו מונח מטריה המקיף סוגי ביאור נתונים שונים. זה כולל תמונה, טקסט, אודיו ווידאו. כדי לתת לך הבנה טובה יותר, פירקנו כל אחד לשברים נוספים. בואו לבדוק אותם בנפרד.

ביאור תמונה

ביאור תמונה

ממערכי הנתונים עליהם קיבלו הכשרה הם יכולים לבדל באופן מיידי ומדויק את העיניים שלך מהאף ואת הגבה שלך מהריסים שלך. לכן המסננים שאתה מיישם מתאימים בצורה מושלמת ללא קשר לצורת הפנים שלך, עד כמה אתה קרוב למצלמה שלך ועוד.


אז, כפי שאתה יודע עכשיו, ביאור תמונה חיוני במודולים הכוללים זיהוי פנים, ראייה ממוחשבת, ראייה רובוטית ועוד. כאשר מומחי AI מאמנים מודלים כאלה, הם מוסיפים כיתובים, מזהים ומילות מפתח כתכונות לתמונות שלהם. האלגוריתמים מזהים ומבינים מפרמטרים אלה ולומדים באופן אוטונומי.

ביאור שמע

ביאור שמע

לנתוני שמע יש דינמיקה רבה יותר מאשר נתוני תמונה. כמה גורמים קשורים לקובץ שמע כולל אך בהחלט לא מוגבל לשפה, דמוגרפיה של דוברים, ניבים, מצב רוח, כוונה, רגש, התנהגות. כדי שאלגוריתמים יהיו יעילים בעיבוד, יש לזהות ולתייג את כל הפרמטרים הללו על ידי טכניקות כגון חותמת זמן, תיוג שמע ועוד. מלבד רמזים מילוליים בלבד, ניתן להעלות הערות על מקרים לא מילוליים כמו שתיקה, נשימות, ואפילו רעשי רקע, כך שמערכות יבינו באופן מקיף.

ביאור וידאו

ביאור וידאו

בעוד שתמונה דוממת, סרטון הוא אוסף תמונות שיוצר אפקט של עצמים הנמצאים בתנועה. כעת, כל תמונה באוסף זה נקראת מסגרת. בכל הנוגע להערת וידיאו, התהליך כולל הוספה של מקשי מקשים, מצולעים או תיבות תוחמות כדי להערות על אובייקטים שונים בשדה בכל פריים.

כאשר מסגרות אלה מחוברות יחדיו, ניתן ללמוד את התנועה, ההתנהגות, הדפוסים ועוד על ידי דגמי הבינה המלאכותית בפעולה. זה רק דרך ביאור וידאו שאפשר ליישם מושגים כמו לוקליזציה, טשטוש תנועה ומעקב אחר אובייקטים במערכות.

ביאור טקסט

ביאור טקסט

כיום רוב העסקים מסתמכים על נתונים מבוססי טקסט לקבלת תובנה ומידע ייחודיים. עכשיו, טקסט יכול להיות כל דבר החל משוב לקוחות על אפליקציה ועד אזכור ברשתות החברתיות. ובניגוד לתמונות וסרטונים שבעיקר משדרים כוונות שהן פשוטות, הטקסט מגיע עם הרבה סמנטיקה.

כבני אדם, אנו מכוונים להבין את ההקשר של ביטוי, את המשמעות של כל מילה, משפט או ביטוי, לקשר אותם למצב מסוים או לשיחה ואז להבין את המשמעות ההוליסטית מאחורי הצהרה. לעומת זאת, מכונות אינן יכולות לעשות זאת ברמות מדויקות. מושגים כמו סרקזם, הומור ואלמנטים מופשטים אחרים אינם ידועים להם ולכן תיוג נתוני הטקסט הופך להיות קשה יותר. זו הסיבה להערת טקסט יש כמה שלבים מעודנים יותר כמו הבאים:

ביאור סמנטי - אובייקטים, מוצרים ושירותים הופכים לרלוונטיים יותר על ידי פרמטרים תיוג וזיהוי מתאימים של מילות מפתח. צ'ט-בוטים נועדו גם לחקות שיחות אנושיות בדרך זו.

ביאור כוונה - כוונת המשתמש והשפה בה משתמשים הם מתויגים להבנת מכונות. בעזרת זה, מודלים יכולים להבדיל בין בקשה לפקודה, או המלצה מהזמנה, וכן הלאה.

קטגוריות טקסט - ניתן לתייג ולסווג משפטים או פסקאות על סמך נושאים כוללים, מגמות, נושאים, דעות, קטגוריות (ספורט, בידור ודומיהם) ופרמטרים אחרים.

ביאור ישויות - שם מתויגים משפטים לא מובנים כדי להפוך אותם למשמעותיים יותר ולהביא אותם לפורמט שניתן להבין על ידי מכונות. כדי לגרום לזה לקרות, מעורבים שני היבטים - הכרה בישויות בשם ו קישור ישויות. זיהוי ישויות בשם הוא כאשר שמות של מקומות, אנשים, אירועים, ארגונים ועוד מתויגים ומזוהים וקישור ישויות הוא כאשר תגים אלה מקושרים למשפטים, ביטויים, עובדות או דעות הבאים בעקבותיהם. באופן קולקטיבי, שני התהליכים הללו מבססים את הקשר בין הטקסטים הקשורים לאמירה סביבו.

3 שלבים מרכזיים בתהליכי תיוג נתונים ורישום נתונים 

לפעמים זה יכול להיות שימושי לדבר על תהליכי ההיערכות המתרחשים בפרויקט מורכב של הערות ותוויות נתונים.

אל האני השלב ראשון היא רכישה. הנה המקום שבו חברות אוספות ומאגרות נתונים. שלב זה כולל בדרך כלל את הצורך למקור את מומחיות הנושא, או ממפעילים אנושיים או באמצעות חוזה רישוי נתונים.

אל האני שני והשלב המרכזי בתהליך כולל את התיוג וההערה בפועל.

שלב זה הוא המקום שבו ניתוח ה- NER, הסנטימנט וניתוח הכוונות יתקיים כפי שדיברנו עליו קודם בספר.

אלו הם האגוזים של תיוג ותווית מדויקים של נתונים שישמשו בפרויקטים של למידת מכונה שמצליחים ביעדים וביעדים שהוגדרו להם.

לאחר שהנתונים תויגו, סומנו או הובאו מספיק, הנתונים נשלחים אל שלב שלישי ואחרון של התהליך, שהוא פריסה או ייצור.

שלושה שלבים מרכזיים בפרויקטים של הערות נתונים ותוויות נתונים

דבר אחד שיש לזכור לגבי שלב היישום הוא הצורך בתאימות. זה השלב בו בעיות פרטיות עלולות להיות בעייתיות. בין אם זה HIPAA או GDPR או הנחיות מקומיות או פדרליות אחרות, הנתונים במשחק עשויים להיות נתונים רגישים ויש לשלוט בהם.

עם תשומת לב לכל הגורמים הללו, תהליך בשלושה שלבים זה יכול להיות יעיל באופן ייחודי בפיתוח תוצאות עבור בעלי העניין בעסקים.

תהליך ביאור נתונים

שלושה שלבים מרכזיים בפרויקטים של הערות נתונים ותוויות נתונים

תכונות לכלי הערת נתונים וסימון נתונים

כלים לביאור נתונים הם גורמים מכריעים שיכולים לגרום לפרויקט ה- AI שלך או לשבור אותו. בכל הנוגע לתפוקות ותוצאות מדויקות, אין חשיבות לאיכות מערכי הנתונים בלבד. למעשה, כלי ביאורי הנתונים שבהם אתה משתמש כדי לאמן את מודולי ה- AI שלך משפיעים מאוד על התפוקות שלך.

לכן חיוני לבחור ולהשתמש בכלי תיוג הנתונים המתפקד והמתאים ביותר העונה על צרכי העסק או הפרויקט שלך. אבל מהו כלי ביאור נתונים מלכתחילה? איזו מטרה היא משרתת? האם יש סוגים? ובכן, בואו לגלות.

תכונות עבור כלי ביאור נתונים ותיוג נתונים

בדומה לכלים אחרים, כלי ביאור הנתונים מציעים מגוון רחב של תכונות ויכולות. כדי לתת לך מושג מהיר על התכונות, הנה רשימה של כמה מהתכונות הבסיסיות ביותר שעליך לחפש בעת בחירת כלי לביאור נתונים.

ניהול מערכי נתונים

כלי ביאור הנתונים שאתה מתכוון להשתמש בו חייב לתמוך במערכות הנתונים שיש לך ביד ולאפשר לך לייבא אותם לתוכנה לצורך תיוג. אם כן, ניהול מערכי הנתונים שלך הוא ההצעה העיקרית של כלי התכונות. פתרונות עכשוויים מציעים תכונות המאפשרות לך לייבא כמויות גבוהות של נתונים בצורה חלקה, ובמקביל לאפשר לך לארגן את מערכי הנתונים שלך באמצעות פעולות כמו מיון, סינון, שיבוט, מיזוג ועוד.

לאחר סיום הקלט של מערכי הנתונים שלך, הבא הוא ייצואם כקבצים שמיש. הכלי שבו אתה משתמש אמור לאפשר לך לשמור את מערכי הנתונים שלך בפורמט שאתה מציין כדי שתוכל להאכיל אותם במודלי ה- ML שלך.

טכניקות ביאורים

לשם כך בנוי או מיועד כלי ביאור נתונים. כלי מוצק צריך להציע לך מגוון של טכניקות ביאור למערכי נתונים מכל הסוגים. זאת, אלא אם כן אתה מפתח פתרון מותאם אישית לצרכיך. הכלי שלך אמור לאפשר לך להוסיף הערות לסרטונים או תמונות מחזון מחשב, אודיו או טקסט ממסמכי NLP ותעודות ועוד. אם לחדד זאת עוד יותר, צריכות להיות אפשרויות להשתמש בקופסאות גבול, פילוח סמנטי, קוביות, אינטרפולציה, ניתוח סנטימנט, חלקי דיבור, פתרון התייחסות ועוד.

עבור מי שאינם יזומים, ישנם גם כלי ביאור נתונים המופעלים על ידי AI. אלה מגיעים עם מודולי AI הלומדים באופן אוטונומי מדפוסי העבודה של המביאור ומעירים באופן אוטומטי תמונות או טקסט. כגון
ניתן להשתמש במודולים כדי לספק סיוע מדהים למערינים, לייעל ביאורים ואפילו ליישם בדיקות איכות.

בקרת איכות נתונים

אם כבר מדברים על בדיקות איכות, מספר כלי ביאור נתונים קיימים בחוץ עם מודולים של בדיקת איכות משובצת. אלה מאפשרים למבקרים לשתף פעולה טוב יותר עם חברי הצוות שלהם ולעזור לייעל את תהליכי העבודה. בעזרת תכונה זו, מבארים יכולים לסמן ולעקוב אחר הערות או משוב בזמן אמת, לעקוב אחר זהויות מאחורי אנשים שעושים שינויים בקבצים, לשחזר גרסאות קודמות, לבחור תיוג קונצנזוס ועוד.

אבטחה

מכיוון שאתה עובד עם נתונים, האבטחה צריכה להיות בראש סדר העדיפויות. יתכן שאתה עובד על נתונים חסויים כמו אלה הכוללים פרטים אישיים או קניין רוחני. לכן, הכלי שלך חייב לספק אבטחה אטומה מבחינת המקום שבו הנתונים מאוחסנים וכיצד הם משתפים. עליו לספק כלים המגבילים את הגישה לחברי הצוות, מונעים הורדות לא מורשות ועוד.

מלבד אלה, יש לעמוד בתקני האבטחה והפרוטוקולים ולציית להם.

ניהול כוח אדם

כלי לביאור נתונים הוא גם פלטפורמה לניהול פרויקטים למינהם, שבה ניתן להקצות משימות לחברי צוות, עבודה שיתופית יכולה לקרות, ביקורות אפשריות ועוד. לכן הכלי שלך צריך להתאים לזרימת העבודה ולתהליך שלך לצורך פרודוקטיביות מותאמת.

חוץ מזה, הכלי חייב להיות בעל עקומת למידה מינימלית מכיוון שתהליך ביאור הנתונים כשלעצמו גוזל זמן. זה לא משרת שום מטרה להשקיע יותר מדי זמן בללמוד את הכלי. לכן, זה צריך להיות אינטואיטיבי וחלק עבור כל אחד להתחיל במהירות.

ניתוח היתרונות של הערת נתונים

כאשר תהליך כה מורכב ומוגדר, חייבת להיות מערכת יתרונות ספציפית שמשתמשים או אנשי מקצוע יכולים לחוות. מלבד העובדה שביאור נתונים מייעל את תהליך ההכשרה לאלגוריתמים של AI ולימוד מכונה, הוא מציע גם יתרונות מגוונים. בואו נבדוק מה הם.
ניתוח היתרונות של הערת נתונים

חוויית משתמש סוחפת יותר

מטרתם של דגמי AI היא להציע חוויה אולטימטיבית למשתמשים ולהפוך את חייהם לפשוטים. רעיונות כמו צ'ט-בוטים, אוטומציה, מנועי חיפוש ועוד צצו כולם באותה מטרה. עם הערת נתונים, משתמשים זוכים לחוויה מקוונת חלקה שבה נפתרים הקונפליקטים שלהם, שאילתות חיפוש מתקבלות עם תוצאות רלוונטיות ופקודות ומשימות מבוצעות בקלות.

הם הופכים את מבחן טיורינג לפיצוח

מבחן טיורינג הוצע על ידי אלן טיורינג למכונות חשיבה. כאשר מערכת סודקת את הבדיקה, נאמר שהיא תואמת את המוח האנושי, שם האדם בצד השני של המכונה לא יוכל לדעת אם הוא מתקשר עם אדם אחר או מכונה. כיום, כולנו רחוקים מפיצוח מבחן טיורינג בגלל טכניקות תיוג נתונים. הצ'ט-בוטים והעוזרים הווירטואליים מופעלים על-ידי מודלי הערות מעולים המשחזרים בצורה חלקה שיחות שאפשר לנהל עם בני אדם. אם אתה שם לב, עוזרים וירטואליים כמו סירי לא רק הפכו להיות חכמים יותר אלא גם מוזרים יותר.

הם הופכים את התוצאות ליעילות יותר

ניתן לפענח את ההשפעה של דגמי AI מיעילות התוצאות שהם מספקים. כאשר הנתונים מסומנים באופן מושלם ומתויגים, מודלים של AI אינם יכולים להשתבש ופשוט יפיקו תפוקות יעילות ומדויקות ביותר. למעשה, הם יוכשרו עד כדי כך שהתוצאות שלהם יהיו דינמיות עם תגובות המשתנות בהתאם לסיטואציות ותרחישים ייחודיים.

לבנות או לא לבנות כלי להערת נתונים

נושא אחד קריטי ועיקרי שעשוי לעלות במהלך פרויקט הערות נתונים או תיוג נתונים הוא הבחירה לבנות או לקנות פונקציונליות לתהליכים אלה. זה עשוי לעלות מספר פעמים בשלבי פרויקט שונים, או קשור למקטעים שונים של התוכנית. בבחירה אם לבנות מערכת באופן פנימי או להסתמך על ספקים, תמיד יש פשרה.

לבנות או לא לבנות כלי להערת נתונים

כפי שאתה יכול לומר כעת, הערות נתונים הן תהליך מורכב. יחד עם זאת, זהו גם תהליך סובייקטיבי. כלומר, אין תשובה אחת לשאלה האם עליכם לקנות או לבנות כלי הערת נתונים. צריך לקחת בחשבון הרבה גורמים ואתה צריך לשאול את עצמך כמה שאלות כדי להבין את הדרישות שלך ולהבין אם אתה באמת צריך לקנות או לבנות.

כדי להפוך את זה לפשוט, הנה כמה מהגורמים שכדאי לקחת בחשבון.

המטרה שלך

האלמנט הראשון שעליך להגדיר הוא המטרה עם מושגי הבינה המלאכותית שלך ולמידת מכונה.

  • מדוע אתה מיישם אותם בעסק שלך?
  • האם הם פותרים בעיה בעולם האמיתי שלקוחותיך מתמודדים?
  • האם הם מבצעים תהליך חזיתי או backend כלשהו?
  • האם תשתמש ב- AI כדי להציג תכונות חדשות או לייעל את האתר, האפליקציה או המודול הקיימים שלך?
  • מה המתחרה שלך עושה בקטע שלך?
  • האם יש לך מספיק מקרי שימוש שזקוקים להתערבות AI?

תשובות לאלו ירכזו את מחשבותיך - שעשויות להיות כרגע בכל מקום - למקום אחד ויעניקו לך בהירות רבה יותר.

איסוף / רישוי נתונים של AI

דגמי AI דורשים רק אלמנט אחד לתפקוד - נתונים. עליך לזהות מהיכן תוכל לייצר כמויות אדירות של נתוני אמת קרקעיים. אם העסק שלך מייצר כמויות גדולות של נתונים שצריך לעבד אותם כדי לקבל תובנות מכריעות על עסקים, פעולות, מחקר מתחרים, ניתוח תנודתיות בשוק, מחקר התנהגות לקוחות ועוד, אתה זקוק לכלי ביאור נתונים. עם זאת, עליך לשקול גם את נפח הנתונים שאתה מייצר. כפי שהוזכר קודם לכן, מודל AI יעיל לא פחות מאיכות וכמות הנתונים שהוא מוזן. לכן, ההחלטות שלך תמיד צריכות להיות תלויות בגורם זה.

אם אין לך את הנתונים הנכונים להכשיר את דגמי ה- ML שלך, הספקים יכולים להיות שימושיים למדי ולסייע לך ברישוי נתונים של קבוצת הנתונים הנכונה הדרושה להכשרת דגמי ML. בחלק מהמקרים, חלק מהערך שהספק מביא יכלול גם יכולת טכנית וגם גישה למשאבים שיקדמו את הצלחת הפרויקט.

תַקצִיב

תנאי מהותי נוסף המשפיע ככל הנראה על כל גורם אחד בו אנו דנים כעת. הפתרון לשאלה האם עליכם לבנות או לקנות הערת נתונים הופך להיות קל כשתבינו אם יש לכם מספיק תקציב להוציא.

מורכבות תאימות

מורכבות תאימות ספקים יכולים להיות מועילים ביותר בכל הנוגע לפרטיות נתונים וטיפול נכון בנתונים רגישים. אחד מסוגי המקרים הללו כולל בית חולים או עסק הקשור בתחום הבריאות המעוניין לנצל את הכוח של למידת מכונה מבלי לסכן את עמידתו ב- HIPAA ובכללי פרטיות נתונים אחרים. גם מחוץ לתחום הרפואי, חוקים כמו ה- GDPR האירופי מחמירים את השליטה בערכות הנתונים, ומחייבים עירנות רבה יותר מצד בעלי העניין בתאגיד.

כוח אדם

ביאור נתונים דורש כוח אדם מיומן לעבוד עליו ללא קשר לגודל, קנה המידה והתחום של העסק שלך. גם אם אתה מייצר נתונים מינימליים חשובים מדי יום, אתה צריך מומחי נתונים כדי לעבוד על הנתונים שלך לסימון. אז, עכשיו אתה צריך להבין אם יש לך את כוח האדם הנדרש. אם יש לך, האם הם מיומנים בכלים ובטכניקות הנדרשים או שהם זקוקים למיומנויות? אם הם זקוקים למיומנות, האם יש לך תקציב להכשיר אותם מלכתחילה?

יתר על כן, התוכנות הטובות ביותר לביאור נתונים ולתיוג נתונים לוקחות מספר מומחי נושא או תחום ומפלחות אותם לפי דמוגרפיה כמו גיל, מין ותחום התמחות - או לעיתים קרובות מבחינת השפות המקומיות איתן יעבדו. זהו, שוב, שם אנו בשיפ מדברים על השגת האנשים הנכונים למושבים הנכונים ובכך מניעים את התהליכים הנכונים של האדם, אשר יובילו את המאמצים הפרוגרמטיים שלך להצלחה.

הפעלת פרויקטים קטנים וגדולים וסף עלויות

במקרים רבים, תמיכת ספקים יכולה להיות אופציה רבה יותר לפרויקט קטן יותר או לשלבי פרויקטים קטנים יותר. כאשר ניתן לשלוט בעלויות, החברה יכולה להרוויח מיקור חוץ כדי לייעל ביאור נתונים או פרויקטים של תיוג נתונים.

חברות יכולות גם להסתכל על ספים חשובים - שם ספקים רבים קשורים בעלות לכמות הנתונים הנצרכים או לאמות מידה אחרות של משאבים. לדוגמה, נניח שחברה נרשמה עם ספק לביצוע הזנת הנתונים המייגעת הנדרשת להקמת מערכי בדיקה.

ייתכן שקיים סף נסתר בהסכם שבו, למשל, על השותף העסקי להוציא בלוק נוסף של אחסון נתונים AWS, או רכיב שירות אחר מאמזון שירותי האינטרנט, או ספק אחר של צד שלישי אחר. הם מעבירים את זה ללקוח בצורה של עלויות גבוהות יותר, וזה מעמיד את תג המחיר מחוץ להישג ידם של הלקוח.

במקרים אלה, מדידת השירותים שמקבלים מספקים עוזרת לשמור על סבירות הפרויקט. היקף הזכות במקום יבטיח כי עלויות הפרויקט לא יעלו על מה שניתן או סביר עבור המשרד המדובר.

חלופות קוד פתוח ותוכנות חופשיות

חלופות קוד פתוח וחופשיותכמה חלופות לתמיכה מלאה בספקים כוללות שימוש בתוכנת קוד פתוח, או אפילו תוכנה חופשית, לביצוע פרויקטים של הערות נתונים או תיוג. כאן יש מעין דרך אמצע בה חברות לא יוצרות הכל מאפס, אלא גם נמנעות מלהסתמך יותר מדי על ספקים מסחריים.

מנטליות העשה זאת בעצמך של קוד פתוח היא בעצמה סוג של פשרה - מהנדסים ואנשים פנימיים יכולים לנצל את קהילת הקוד הפתוח, שם בסיסי משתמשים מבוזרים מציעים תמיכה בסיסית משלהם. זה לא יהיה כמו מה שתקבל מספק - לא תקבל סיוע קל 24 שעות ביממה או תשובות לשאלות בלי לעשות מחקר פנימי - אבל תג המחיר נמוך יותר.

אז השאלה הגדולה - מתי כדאי לרכוש כלי להערת נתונים:

כמו בסוגים רבים של פרויקטים של היי-טק, ניתוח מסוג זה - מתי לבנות ומתי לקנות - דורש מחשבה והתייחסות מסורתיים לאופן שמקורם ומנוהל על פרויקטים אלה. האתגרים העומדים בפני רוב החברות הקשורים לפרויקטים של AI / ML כאשר שוקלים את האפשרות "לבנות" הם לא רק חלקי הבנייה והפיתוח של הפרויקט. לעיתים קרובות יש עקומת למידה עצומה כדי להגיע אפילו למצב בו התפתחות AI / ML אמיתית יכולה להתרחש. עם צוותי AI / ML חדשים ויוזמות, מספר "האלמונים הלא ידועים" עולה בהרבה על מספר ה"לא ידועים. "

לבנותקנו

יתרונות:

  • שליטה מלאה בכל התהליך
  • זמן תגובה מהיר יותר

יתרונות:

  • זמן יציאה לשוק ליתרון המובילים הראשונים
  • גישה לטכנולוגיה העדכנית ביותר בהתאם לשיטות העבודה המומלצות בתעשייה

חסרונות:

  • תהליך איטי ויציב. דורש סבלנות, זמן וכסף.
  • הוצאות שוטפות ותחזוקת פלטפורמות
חסרונות:
  • ייתכן שהצעת הספק הקיימת תצטרך התאמה אישית כדי לתמוך במקרה השימוש שלך
  • הפלטפורמה עשויה לתמוך בדרישות מתמשכות ואינה מבטיחה תמיכה עתידית.

כדי להפוך את הדברים לפשוטים עוד יותר, שקול את ההיבטים הבאים:

  • כשאתה עובד על כמויות עצומות של נתונים
  • כאשר אתה עובד על מגוון נתונים מגוון
  • כאשר הפונקציות הקשורות למודלים או לפתרונות שלך עלולות להשתנות או להתפתח בעתיד
  • כשיש לך מקרה מעורפל או כללי
  • כאשר אתה זקוק למושג ברור לגבי ההוצאות הכרוכות בפריסת כלי הערת נתונים
  • וכשאין לך כוח עבודה מתאים או מומחים מיומנים לעבוד על הכלים ומחפשים עקומת למידה מינימלית

אם התגובות שלך היו מנוגדות לתרחישים אלה, עליך להתמקד בבניית הכלי שלך.

גורמים שיש לקחת בחשבון בעת ​​בחירת הכלי הנכון להערת נתונים

אם אתה קורא את זה, הרעיונות האלה נשמעים מרגשים, ובהחלט קל יותר לומר מאשר לעשות אותם. אז איך ניתן למנף את שלל כלי ההערות הקיימים כבר קיימים שם? לכן, השלב הבא הכרוך בשקילת הגורמים הקשורים לבחירת הכלי הנכון להערת נתונים.

שלא כמו לפני כמה שנים, השוק התפתח עם טונות של כלים לביאור נתונים בפועל כיום. לעסקים אפשרויות רבות יותר לבחור אחת על פי צרכיהם המובהקים. אבל כל כלי אחד מגיע עם מערכת יתרונות וחסרונות משלו. כדי לקבל החלטה נבונה, יש לנקוט בדרך אובייקטיבית מלבד דרישות סובייקטיביות.

בואו נסתכל על כמה גורמים מכריעים שעליכם לקחת בחשבון בתהליך.

הגדרת מקרה השימוש שלך

כדי לבחור את הכלי הנכון להערת נתונים, עליך להגדיר את מקרה השימוש שלך. עליך להבין אם הדרישה שלך כוללת טקסט, תמונה, וידאו, שמע או שילוב של כל סוגי הנתונים. ישנם כלים עצמאיים שתוכלו לקנות ויש כלים הוליסטיים המאפשרים לכם לבצע פעולות מגוונות על מערכי נתונים.

הכלים כיום הם אינטואיטיביים ומציעים לך אפשרויות מבחינת מתקני אחסון (רשת, מקומי או ענן), טכניקות ביאור (שמע, תמונה, תלת מימד ועוד) ועוד שלל היבטים. אתה יכול לבחור כלי המבוסס על הדרישות הספציפיות שלך.

קביעת תקני בקרת איכות

קביעת תקני בקרת איכות זהו גורם מכריע שיש לקחת בחשבון כי המטרה והיעילות של מודלי ה- AI שלך תלויים בסטנדרטים האיכות שאתה קובע. כמו ביקורת, עליך לבצע בדיקות איכות של הנתונים שאתה מזין והתוצאות שהתקבלו כדי להבין אם המודלים שלך מאומנים בדרך הנכונה ולמטרות הנכונות. עם זאת, השאלה היא איך אתה מתכוון לקבוע תקני איכות?

כמו בסוגים רבים ושונים של עבודות, אנשים רבים יכולים לבצע הערות ותיוג נתונים אך הם עושים זאת בדרגות שונות של הצלחה. כשאתה מבקש שירות, אתה לא מאמת אוטומטית את רמת בקרת האיכות. לכן התוצאות משתנות.

אז, האם אתה רוצה לפרוס מודל קונצנזוס, שבו ביאורים מציעים משוב על אמצעים איכותיים ומתקנים ננקטים באופן מיידי? לחלופין, האם אתה מעדיף סקירת מדגם, תקני זהב או צומת על פני דגמי האיחוד?

תוכנית הקנייה הטובה ביותר תבטיח את בקרת האיכות מההתחלה על ידי קביעת סטנדרטים לפני שמוסכם על כל חוזה סופי. כאשר אתה קובע את זה, אתה לא צריך להתעלם גם שוליים שגיאה. לא ניתן להימנע לחלוטין מהתערבות ידנית מכיוון שמערכות חייבות לייצר שגיאות בשיעור של 3%. זה אכן לוקח עבודה מראש, אבל זה שווה את זה.

מי יעריר את הנתונים שלך?

הגורם העיקרי הבא מסתמך על מי שמביא הערות לנתונים שלך. האם אתה מתכוון לקיים צוות פנים או שאתה מעדיף להעביר אותו למיקור חוץ? אם אתה מבצע מיקור חוץ, יש חוקיות ואמצעי תאימות שאתה צריך לקחת בחשבון בגלל החששות לגבי פרטיות וסודיות הקשורים לנתונים. ואם יש לך צוות פנים, עד כמה הם יעילים בלימוד כלי חדש? מה הזמן שלך לשווק עם המוצר או השירות שלך? האם יש לך מדדי איכות וצוותים מתאימים לאישור התוצאות?

הספק נגד דיון שותפים

הספק נגד דיון שותפים ביאור נתונים הוא תהליך שיתופי. זה כרוך בתלות ומורכבויות כמו יכולת פעולה הדדית. המשמעות היא שצוותים מסוימים עובדים תמיד זה לצד זה ואחד הצוותים יכול להיות הספק שלך. זו הסיבה שהספק או השותף שאתה בוחר חשוב לא פחות מהכלי בו אתה משתמש לתיוג נתונים.

עם גורם זה, יש לקחת בחשבון היבטים כמו היכולת לשמור על הנתונים והכוונות שלך, הכוונה לקבל ולעבוד על משוב, להיות פרואקטיבית מבחינת דרישות הנתונים, גמישות בתפעול ועוד לפני שאתה לוחץ ידיים לספק או לשותף. . כללנו גמישות מכיוון שדרישות הערות הנתונים אינן תמיד ליניאריות או סטטיות. הם עשויים להשתנות בעתיד ככל שתגדיל את העסק שלך עוד יותר. אם כרגע אתה מתמודד עם נתונים מבוססי טקסט בלבד, ייתכן שתרצה להוסיף הערות לנתוני שמע או וידאו תוך כדי שינוי גודל והתמיכה שלך צריכה להיות מוכנה להרחיב את אופקיהם איתך.

מעורבות ספק

אחת הדרכים להעריך את מעורבות הספקים היא התמיכה שתקבלו.

כל תוכנית קנייה צריכה להתחשב במרכיב זה. איך תיראה תמיכה בשטח? מי יהיו בעלי העניין והאנשים המצביעים משני צידי המשוואה?

ישנן גם משימות קונקרטיות שצריכות לאתר מהי מעורבות הספק (או תהיה). בפרט של הערת נתונים או תיוג נתונים, האם הספק יספק באופן פעיל את הנתונים הגולמיים, או לא? מי ישמש כמומחים בנושא, ומי יעסיק אותם כשכירים או כקבלנים עצמאיים?

מקרי שימוש מרכזיים

מדוע חברות מתחייבות בפרויקטים אלה של הערות נתונים ותוויות נתונים?

מקרים שימושיים רבים, אך חלק מהמקרים הנפוצים ממחישים כיצד מערכות אלו מסייעות לחברות להשיג יעדים ויעדים.

מקרי שימוש במפתח ביאור נתונים

לדוגמא, מקרי שימוש מסוימים כוללים ניסיון להכשיר עוזרים דיגיטליים או מערכות תגובה קוליות אינטראקטיביות. באמת, אותם סוגים של משאבים יכולים להועיל בכל מצב בו ישות בינה מלאכותית מקיימת אינטראקציה עם בן אנוש. ככל שהערות נתונים יותר וסימון נתונים תרמו לנתוני בדיקה ממוקדים ולנתוני אימונים, כך יחסים אלה עובדים טוב יותר באופן כללי.

מקרה שימוש מרכזי נוסף לביאור נתונים ולתיוג נתונים הוא בפיתוח AI ספציפי לתעשייה. אתה יכול לקרוא לכמה מסוגים אלה של פרויקטים "AI מוכוון מחקר", כאשר אחרים הם יותר מבצעיים או פרוצדורליים. שירותי בריאות הם אנכי מרכזי למאמץ עתיר נתונים זה. עם זאת, עם זאת, תעשיות אחרות כמו פיננסים, בתי חולים, ייצור או אפילו קמעונאות ישתמשו גם במערכות מסוג זה.

מקרי שימוש אחרים הם ספציפיים יותר באופיים. קח זיהוי פנים כמערכת לעיבוד תמונה. אותה הערת נתונים ותווית נתונים מסייעת לספק למערכות המחשב את המידע הדרוש להם כדי לזהות אנשים ולהפיק תוצאות ממוקדות.

הסלידה של כמה חברות מתחום זיהוי הפנים היא דוגמה לאופן שבו זה עובד. כאשר הטכנולוגיה אינה נשלטת מספיק, היא מביאה לחששות עצומים לגבי ההגינות והשפעתה על קהילות אנושיות.

מקרי מבחן

להלן כמה דוגמאות למקרה ספציפי המתייחסות לאופן בו ביאור נתונים ותיוג נתונים פועלים באמת בשטח. ב- Shaip אנו דואגים לספק את הרמות הגבוהות ביותר של איכות ותוצאות מעולות בהערת נתונים וסימון נתונים.

חלק ניכר מהדיון לעיל בהישגים סטנדרטיים להערות נתונים ולתיוג נתונים מגלה כיצד אנו ניגשים לכל פרויקט, ומה אנו מציעים לחברות ובעלי העניין שאיתם אנו עובדים.

חומרי לימוד מקרה שידגימו כיצד זה עובד:

מקרי שימוש במפתח ביאור נתונים

בפרויקט של רישוי נתונים קליניים, צוות Shaip עיבד מעל 6,000 שעות שמע, הסיר את כל המידע הבריאותי המוגן (PHI) והשאיר תוכן תואם HIPAA למודלים לזיהוי דיבור בתחום הבריאות לעבודה.

במקרה מסוג זה, הקריטריונים ומיון ההישגים הם החשובים. הנתונים הגולמיים הם בצורה של אודיו, ויש צורך לזהות את הצדדים. לדוגמא, בשימוש בניתוח NER, המטרה הכפולה היא לבטל את הזיהוי והערת התוכן.

מחקר מקרה נוסף כולל עומק נתוני אימון AI לשיחה פרויקט שהשלמנו עם 3,000 בלשנים שעבדו על פני תקופה של 14 שבועות. זה הוביל לייצור נתוני הדרכה ב-27 שפות, על מנת לפתח עוזרים דיגיטליים רב לשוניים המסוגלים להתמודד עם אינטראקציות אנושיות במבחר רחב של שפות אם.

במחקר מקרה ספציפי זה ניכר הצורך להביא את האדם הנכון לכיסא הנכון. המספרים הגדולים של מומחי נושא ומפעילי קלט תוכן גרמו לכך שיש צורך בארגון וייעול פרוצדורלי בכדי לבצע את הפרויקט על ציר זמן מסוים. הצוות שלנו הצליח להכות את תקן התעשייה בפער רחב, באמצעות אופטימיזציה של איסוף הנתונים ותהליכים הבאים.

סוגים אחרים של מחקרי מקרה כוללים דברים כמו הכשרת בוטים והערת טקסטים לצורך למידת מכונה. שוב, בפורמט טקסט, עדיין חשוב לטפל בגורמים מזוהים על פי חוקי הפרטיות ולמיין את הנתונים הגולמיים כדי להשיג את התוצאות הממוקדות.

במילים אחרות, בעבודה על פני סוגי נתונים ופורמטים מרובים, שייפ הוכיח את אותה הצלחה חיונית על ידי יישום אותן שיטות ועקרונות גם על נתונים גולמיים וגם על תרחישים עסקיים לרישוי נתונים.

עטיפת Up

אנו באמת מאמינים כי מדריך זה היה בעל תושייה עבורך וכי יש לך את רוב שאלותיך. עם זאת, אם אתה עדיין לא משוכנע לגבי ספק אמין, אל תחפש עוד.

אנו ב- Shaip הינם חברת מובילים לביאור נתונים. יש לנו מומחים בתחום שמבינים נתונים ודאגות בעלות הברית מאין כמוהם. אנו יכולים להיות השותפים האידיאליים שלך כאשר אנו מביאים לשולחן יכולות כמו מחויבות, סודיות, גמישות ובעלות לכל פרויקט או שיתוף פעולה.

לכן, ללא קשר לסוג הנתונים שאתה מתכוון לקבל ביאורים אליהם, אתה יכול למצוא את אותו צוות ותיק שבינינו כדי לענות על הדרישות והיעדים שלך. קבל אופטימיזציה למודלים שלך ללימוד איתנו.

בוא נדבר

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

שאלות נפוצות (FAQ)

ביאור נתונים או תיוג נתונים הוא התהליך שהופך נתונים עם אובייקטים ספציפיים לזיהוי על ידי מכונות כדי לחזות את התוצאה. תיוג, תמלול או עיבוד אובייקטים בתוך טקסטואל, תמונה, סריקות וכו 'מאפשרים לאלגוריתמים לפרש את הנתונים המסומנים ולהתאמן לפתור מקרים עסקיים אמיתיים בכוחות עצמם ללא התערבות אנושית.

בלמידת מכונה (הן בפיקוח והן בלי פיקוח), נתונים עם תוויות או ביאורים הם תיוג, תמלול או עיבוד של התכונות שאתה רוצה שהמודלים של למידת מכונות שלך יבינו ויכירו בכדי לפתור אתגרים בעולם האמיתי.

מבטא נתונים הוא אדם שפועל ללא לאות להעשרת הנתונים כדי להפוך אותו לזיהוי על ידי מכונות. זה עשוי לכלול אחד או כל השלבים הבאים (בכפוף למקרה השימוש ביד ולדרישה): ניקוי נתונים, תעתיק נתונים, תיוג נתונים או ביאור נתונים, QA וכו '.

כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של נתונים באיכות גבוהה (כגון טקסט, אודיו, תמונה, וידאו) עם מטא נתונים ללמידת מכונה נקראים כלי ביאור נתונים.

כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של תמונות נעות מסגרת-מסגרת מסרטון לבניית נתוני הדרכה איכותיים ללמידת מכונה.

כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של טקסט מביקורות, עיתונים, מרשם רופא, רשומות בריאות אלקטרוניות, מאזנים וכו 'לבניית נתוני הדרכה איכותיים ללמידת מכונה. תהליך זה יכול להיקרא גם תיוג, תיוג, תמלול או עיבוד.