Tietojen merkinnät

5 suurta haastetta, jotka heikentävät tietojen merkintöjen tehokkuutta

Tietojen merkinnät tai tietojen merkinnätKuten tiedätte, se on ikuinen prosessi. Ei ole olemassa yhtä määrittävää hetkeä, jonka voit sanoa lopettavan tekoälymoduuliesi harjoittelun, koska niistä on tullut täysin tarkkoja ja nopeita tulosten tuottamisessa.

Vaikka tekoälykäyttöisen moduulin käynnistäminen on vain virstanpylväs, tekoälyharjoittelu tapahtuu jatkuvasti julkaisun jälkeen tulosten ja tehokkuuden optimoimiseksi. Tämän vuoksi organisaatioita vaivaa huoli tuottaa valtavia määriä relevanttia dataa koneoppimoduuleilleen.

Siitä ei kuitenkaan puhuta tänään. Aiomme tutkia haasteita, joita tämä huolenaihe aiheuttaa tietojen tuottaminen on korjattu. Kuvittele, että sinulla on lukemattomia tiedonkeruupisteitä. Tässä vaiheessa ongelmallisempi ongelma on merkitsemällä niin suuria tietomääriä.

Skaalautuvien tietojen merkitseminen on asia, jota aiomme valaista tänään, koska kaikki puhumme organisaatiot ja tiimit ovat kaikki osoittaneet meille, että nämä sidosryhmät pitävät koneen luottamuksen rakentamista haastavampana kuin tiedon tuottaminen. Ja kuten tiedätte, koneen luottamusta voidaan rakentaa vain asianmukaisesti koulutettujen järjestelmien avulla, joita tukevat tarkasti huomautetut tiedot. Katsotaanpa siis viittä suurta huolenaihetta, jotka heikentävät tietojen merkintäprosessien tehokkuutta.

5 todellista haastetta, jotka laimentavat tietojen merkintätoimia

  1. Työvoiman hallinta

    5 tosielämän haastetta, jotka laimentavat datamerkintöjä Olemme toistaneet toistuvasti, että tietojen merkitseminen ei ole vain aikaa vievää, vaan myös työvoimavaltaista. Tietojen merkintäasiantuntijat käyttävät lukemattomia tunteja strukturoimattoman datan puhdistamiseen, kokoamiseen ja koneellisesti luettavaan. Samanaikaisesti heidän on varmistettava, että niiden merkinnät ovat tarkkoja ja laadukkaita.

    Joten organisaatiot ovat valmiita haasteeseen tasapainottaa sekä laatu että määrä, jotta saadaan aikaan tuloksia, jotka vaikuttavat ja ratkaisevat tarkoituksen. Tällaisissa tapauksissa työvoiman hallinta on erittäin vaikeaa ja rasittavaa. Vaikka ulkoistaminen auttaa, yritykset, joilla on oma tiimi tietojen merkintä kohdata esteitä, kuten:

    • Työntekijöiden koulutus tietojen merkitsemiseen
    • Työn jakaminen tiimien kesken ja yhteentoimivuuden edistäminen
    • Suorituskyvyn ja edistymisen seuranta sekä mikro- että makrotasolla
    • Puuttuminen ja uusien työntekijöiden uudelleenkoulutus
    • Tehostetaan koordinointia datatieteilijöiden, kommentoijien ja projektipäälliköiden välillä
    • Kulttuuristen, kielellisten ja maantieteellisten esteiden poistaminen ja ennakkoluulojen poistaminen toiminnallisista ekosysteemeistä ja paljon muuta

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

  1. Talouden seuranta

    Budjetointi on yksi AI -koulutuksen tärkeimmistä vaiheista. Se määrittää, kuinka paljon olet valmis maksamaan tekoälymoduulin rakentamisesta tekniikkapinon, resurssien, henkilöstön ja muun suhteen, ja auttaa sitten laskemaan tarkan tuoton. Lähellä 26% yrityksistä että tekoälyjärjestelmien kehittäminen epäonnistuu puolessa välissä väärän budjetoinnin vuoksi. Ei ole avoimuutta siitä, mihin rahaa pumpataan, eikä tehokkaita mittareita, jotka tarjoavat reaaliaikaista tietoa sidosryhmille siitä, mihin heidän rahansa muunnetaan.

    Pienet ja keskisuuret yritykset joutuvat usein vaikeuksiin, jotka koskevat maksua hankekohtaisesti tai tunnissa ja pk -yritysten rekrytoinnin porsaanreikään. huomautus tarkoituksiin verrattuna rekrytoida joukko välittäjiä. Kaikki nämä voidaan poistaa budjetointiprosessin aikana.

  2. Tietosuojan noudattaminen ja noudattaminen

    Vaikka tekoälyn käyttötapausten määrä kasvaa, yritykset ryhtyvät ajamaan aaltoa ja kehittämään ratkaisuja, jotka nostavat elämää ja kokemusta. Taajuuden toisessa päässä on haaste, johon kaikenkokoisten yritysten on kiinnitettävä huomiota - tietosuojaongelmat.

    Tietosuojan noudattaminen & Amp; Vaatimustenmukaisuus Saatat tuntea GDPR: n, CCPA: n, DPA: n ja muut ohjeet, mutta kansat ympäri maailmaa kehittävät ja panevat täytäntöön uusia lakeja ja vaatimustenmukaisuuksia. Kun tietomääriä luodaan enemmän, yksityisyydestä tulee ratkaiseva merkitys tietoihin, koska antureista ja tietokonenäköstä saadut tiedot tuottavat ihmisten kasvot sisältäviä tietoja, luottamuksellisia tietoja KYC -asiakirjoista, ajoneuvojen rekisterikilvet, lisenssinumerot ja paljon muuta.

    Tämä työntää luottamuksellisten tietojen oikeudenmukaiseen käyttöön yksityisyyden standardien asianmukaisen ylläpidon ja noudattamisen tarpeen. Teknisesti yritysten tulisi taata hyvä ja turvallinen ympäristö, joka estää tietojen luvattoman käytön, luvattomien laitteiden käytön tietoturvallisessa ekosysteemissä, tiedostojen laittomat lataukset, siirtämisen pilvijärjestelmiin ja paljon muuta. Tietosuojaa koskevat lait ovat monimutkaisia, ja on huolehdittava siitä, että jokainen vaatimus täytetään oikeudellisten seurausten välttämiseksi.

  3. Älykkäät työkalut ja avustetut merkinnät

    Kahdesta erilaisesta huomautusmenetelmästä - manuaalinen ja automaattinen - hybridimerkintamalli on ihanteellinen tulevaisuutta varten. Tämä johtuu siitä, että tekoälyjärjestelmät pystyvät käsittelemään suuria määriä dataa saumattomasti ja ihmiset ovat hyviä osoittamaan virheitä ja optimoimaan tuloksia.

    Tekoälyavusteiset työkalut ja huomautustekniikat ovat vahvoja ratkaisuja haasteisiin, joita kohtaamme tänään, koska ne helpottavat kaikkien prosessiin osallistuvien sidosryhmien elämää. Älykkäiden työkalujen avulla yritykset voivat automatisoida työtehtäviä, prosessinhallintaa, merkittyjen tietojen laadunvalvontaa ja tarjota enemmän mukavuutta. Ilman älykkäitä työkaluja henkilökunta työskentelee edelleen vanhentuneiden tekniikoiden parissa ja työstää tunteja merkittävästi työn loppuun saattamiseksi.

  4. Tietojen laadun ja määrän johdonmukaisuuden hallinta

    Yksi tärkeistä tietojen laadun arvioinnin näkökohdista on tarrojen määrittelyn arvioiminen tietojoukoissa. Aloittamattomien on ymmärrettävä, että on olemassa kahdenlaisia ​​tietojoukkoja -

    • Objektiiviset tiedot - tiedot, jotka ovat totta tai yleisiä riippumatta siitä, kuka niitä katsoo
    • Ja subjektiiviset tiedot - tiedot, joilla voi olla useita käsityksiä sen mukaan, kuka niitä käyttää

    Esimerkiksi merkinnät omena punaisena omenana on objektiivinen, koska se on universaali, mutta asiat muuttuvat monimutkaisiksi, kun käsillä on vivahteita. Harkitse asiakkaan nokkelia vastausta arvosteluun. Merkintälaitteen on oltava riittävän älykäs ymmärtääkseen, onko kommentti sarkastinen vai kohteliaisuus, jotta se voidaan merkitä sen mukaisesti. Sentiment-analyysi moduulit käsittelevät sen perusteella, mitä annotator on merkinnyt. Joten kun useat silmät ja mielet ovat mukana, miten yksi joukkue saavuttaa yksimielisyyden?

    Kuinka yritykset voivat valvoa ohjeita ja sääntöjä, jotka poistavat erot ja tuovat huomattavan määrän objektiivisuutta subjektiivisiin tietojoukkoihin?

Käärimistä

On melko ylivoimaista, eikö niin, kuinka paljon haasteita tiedemiehet ja huomautukset kohtaavat päivittäin? Tähän mennessä keskustellut huolenaiheet ovat vain yksi osa haasteesta, joka johtuu johdonmukaisuudesta tietojen saatavuus. Tällä spektrillä on paljon muutakin.

Toivomme kuitenkin, että voimme ohjata tätä kaikkea tietojen merkintöjen prosessien ja järjestelmien kehityksen ansiosta. No, aina on ulkoistuksia (shaip) vaihtoehtoja, jotka tarjoavat sinulle korkealaatuista tietoa tarpeidesi mukaan.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa