Cothaíonn Intleacht Shaorga idirghníomhaíochtaí cosúil leis an duine le córais ríomhaireachta, agus ligeann Machine Learning do na meaisíní seo foghlaim conas aithris a dhéanamh ar fhaisnéis dhaonna trí gach idirghníomhaíocht. Ach cad iad na cumhachtaí atá ag na huirlisí ML agus AI ardfhorbartha seo? Nóta sonraí.
Is ionann sonraí agus an t-amhábhar a chumhachtaíonn halgartaim ML – dá mhéad sonraí a úsáideann tú, is amhlaidh is fearr a bheidh an táirge AI. Cé go bhfuil sé ríthábhachtach rochtain a bheith agat ar mhéideanna móra sonraí, tá sé chomh tábhachtach céanna a áirithiú go ndéantar anótáil chruinn orthu chun torthaí indéanta a thabhairt. Is é anótáil sonraí an chumhacht sonraí atá taobh thiar d’fheidhmíocht algartamaíoch ML atá chun cinn, iontaofa agus cruinn.
Ról anótála sonraí in oiliúint AI
Tá ról lárnach ag anótáil sonraí in oiliúint ML agus i rathúlacht iomlán na dtionscadal AI. Cuidíonn sé le híomhánna, sonraí, cuspóirí agus físeáin ar leith a aithint agus lipéadaíonn sé iad chun é a dhéanamh níos éasca don mheaisín patrúin a aithint agus sonraí a rangú. Is tasc é atá faoi stiúir an duine a chuireann oiliúint ar an tsamhail ML chun tuar cruinn a dhéanamh.
Mura ndéantar an anótáil sonraí go cruinn, ní féidir leis an algartam ML tréithe a nascadh le réada go héasca.
Tábhacht na sonraí oiliúna anótáilte do chórais AI
Cumasaíonn anótáil sonraí feidhmiú cruinn samhlacha ML. Tá nasc dothuigthe idir cruinneas agus beachtas anótála sonraí agus rath an tionscadail AI.
Táthar ag tuar go mbainfidh luach margaidh domhanda AI, a mheastar a bheith $119 billiún in 2022, amach $ 1,597 billiún de réir 2030, ag fás ag CAGR de 38% le linn na tréimhse. Cé go dtéann an tionscadal AI iomlán trí roinnt céimeanna ríthábhachtacha, is é an chéim anótála sonraí an áit a bhfuil do thionscadal ag an gcéim is suntasaí.
Ní chuideoidh bailiú sonraí ar mhaithe le do thionscadal mórán. Teastaíonn méideanna ollmhóra sonraí ábhartha ardchaighdeáin uait chun do thionscadal AI a chur i bhfeidhm go rathúil. Caitear thart ar 80% de do chuid ama ar fhorbairt tionscadail ML ar thascanna a bhaineann le sonraí, mar lipéadú, scrobarnach, comhiomlánú, aithint, cur leis agus anótáil.
Réimse amháin is ea anótáil sonraí ina bhfuil buntáiste ag daoine thar ríomhairí mar go bhfuil an cumas dúchasach againn rún a dhéanamh amach, dul tríd an débhríocht, agus faisnéis éiginnte a rangú.
Cén fáth a bhfuil Anótáil Sonraí Tábhachtach?
Braitheann luach agus creidiúnacht do réitigh intleachta saorga go mór ar cháilíocht an ionchuir sonraí a úsáidtear le haghaidh oiliúint samhaltaithe.
Ní féidir le meaisín íomhánna a phróiseáil mar a dhéanaimid; ní mór iad a oiliúint chun patrúin a aithint trí oiliúint. Ós rud é go bhfreastalaíonn samhlacha meaisínfhoghlama ar raon leathan feidhmeanna – réitigh ríthábhachtacha amhail cúram sláinte agus feithiclí uathrialaitheacha – nuair is féidir iarmhairtí contúirteacha a bheith ag earráid ar bith sa anótáil sonraí.
Cinntíonn anótáil sonraí go n-oibríonn do réiteach AI go dtí a chumas iomlán. Teastaíonn an-chatagóiriú agus anótáilte chun samhail ML a oiliúint chun a timpeallacht a léirmhíniú go beacht trí phatrúin agus comhghaolta, réamh-mheastacháin a dhéanamh, agus gníomh riachtanach a dhéanamh. sonraí oiliúna. Taispeánann an nóta don tsamhail ML an réamh-mheastachán riachtanach trí ghnéithe ríthábhachtacha sa tacar sonraí a chlibeáil, a thrascríobh agus a lipéadú.
Foghlaim faoi mhaoirsiú
Sula gcuirfimid anótáil sonraí níos doimhne, déanaimis anótáil sonraí a réiteach trí fhoghlaim maoirsithe agus neamhmhaoirsithe.
Léiríonn fochatagóir de mheaisín-fhoghlaim maoirsithe oiliúint sa tsamhail AI le cabhair ó thacar sonraí dea-lipéadaithe. I modh foghlama maoirsithe, déantar roinnt sonraí a chlibeáil agus a anótáil go beacht cheana féin. Úsáideann an tsamhail ML, nuair a nochtar sonraí nua é, na sonraí oiliúna chun tuar cruinn a dhéanamh bunaithe ar na sonraí lipéadaithe.
Mar shampla, tá an tsamhail ML oilte ar chófra atá lán de chineálacha éagsúla éadaí. Ba é an chéad chéim san oiliúint ná an múnla a oiliúint le cineálacha éagsúla éadaí ag baint úsáide as tréithe agus tréithe gach míre éadach. Tar éis na hoiliúna, beidh an meaisín in ann píosaí éadaí ar leith a aithint trína eolas nó a oiliúint roimhe seo a chur i bhfeidhm. Is féidir foghlaim faoi mhaoirseacht a chatagóiriú i rangú (bunaithe ar chatagóir) agus aischéimniú (bunaithe ar fhíorluach).
An chaoi a dtéann anótáil sonraí i bhfeidhm ar fheidhmíocht na gcóras AI
Ní aonán amháin iad sonraí riamh – bíonn foirmeacha éagsúla ann – téacs, físeán agus íomhá. Ní gá a rá, is i bhfoirmeacha éagsúla a bhíonn anótáil sonraí.
Chun an meaisín aonáin éagsúla a thuiscint agus a aithint go cruinn, tá sé tábhachtach béim a chur ar cháilíocht Clibeáil Aonáin Ainmnithe. Botún amháin maidir le clibeáil agus anótáil, agus níorbh fhéidir leis an ML idirdhealú a dhéanamh idir Amazon - an siopa ríomhthráchtála, an abhainn, nó parrot.
Ina theannta sin, cabhraíonn anótáil sonraí le meaisíní rún caolchúiseach a aithint – cáilíocht a thagann go nádúrtha do dhaoine. Déanaimid cumarsáid éagsúil, agus tuigeann daoine smaointe a chuirtear in iúl go follasach agus teachtaireachtaí intuigthe. Mar shampla, d’fhéadfadh freagraí nó léirmheasanna ar na meáin shóisialta a bheith dearfach agus diúltach, agus ba cheart go mbeadh an ML in ann an dá rud a thuiscint. ‘Áit iontach. Tabharfaidh sé cuairt arís.' Is frása dearfach é agus 'Áit iontach a bhíodh sé! Ba bhreá linn an áit seo!' diúltach, agus féadann anótáil dhaonna an próiseas seo a dhéanamh i bhfad níos éasca.
Dúshláin i anótáil sonraí agus conas iad a shárú
Dhá phríomhdhúshlán a bhaineann le anótáil sonraí ná costas agus cruinneas.
An Gá atá le Sonraí Fíorchruinne: Braitheann cinniúint na dtionscadal AI agus ML ar cháilíocht na sonraí anótáilte. Ní mór na samhlacha ML agus AI a chothú go comhsheasmhach le sonraí dea-aicmithe a fhéadfaidh an tsamhail a oiliúint chun an comhghaol idir athróga a aithint.
An Gá atá le Cainníochtaí Móra Sonraí: Éiríonn le gach samhail ML agus AI ar thacair shonraí mhóra – tá na mílte mír lipéadaithe ar a laghad ag teastáil ó thionscadal ML amháin.
An Gá le hAcmhainní: Tá tionscadail AI ag brath ar acmhainní, i dtéarmaí costais, ama agus lucht saothair. Gan ceachtar acu seo, d’fhéadfadh cáilíocht do thionscadail anótála sonraí dul i gceart.
[Léigh freisin: Anótáil Físeáin d'Fhoghlaim Meaisín ]
Cleachtais is Fearr i Anótáil Sonraí
Tá luach anótála sonraí le feiceáil ina thionchar ar thoradh an tionscadail AI. Má tá an tacar sonraí ar a bhfuil tú ag oiliúint do mhúnlaí ML lán le neamhréireachtaí, claonta, neamhchothromaithe nó truaillithe, d’fhéadfadh gur theip ar do réiteach AI. Ina theannta sin, má tá na lipéid mícheart agus an nóta ar neamhréir, ansin beidh tuar míchruinn mar thoradh ar an réiteach AI freisin. Mar sin, cad iad na cleachtais is fearr maidir le anótáil sonraí?
Leideanna le haghaidh anótáil sonraí atá éifeachtach agus éifeachtúil
- Cinntigh go bhfuil na lipéid sonraí a chruthaíonn tú sainiúil agus comhsheasmhach le riachtanas an tionscadail agus fós ginearálta go leor chun freastal ar gach athrú féideartha.
- Anótáil cainníochtaí móra sonraí atá riachtanach chun an tsamhail mheaisínfhoghlama a oiliúint. Dá mhéad sonraí a dhéanann tú anótáil, is amhlaidh is fearr an toradh a bheidh ar an oiliúint eiseamláireach.
- Cabhraíonn treoirlínte anótála sonraí go mór le caighdeáin cháilíochta a bhunú agus comhsheasmhacht a chinntiú ar fud an tionscadail agus thar roinnt nótaíoirí.
- Ós rud é go bhféadfadh anótáil sonraí a bheith costasach agus ag brath ar an daonchumhachta, tá ciall le tacair shonraí réamhlipéadaithe a sheiceáil ó sholáthraithe seirbhíse.
- Chun cabhrú le sonraí cruinne a anótáil agus le hoiliúint, éifeachtúlachtaí an duine-i-an-lúb a thabhairt isteach chun éagsúlacht a thabhairt isteach agus déileáil le cásanna criticiúla mar aon le cumas bogearraí nótaí.
- Tús áite a thabhairt do cháilíocht trí thástáil a dhéanamh ar na nótaíadóirí le haghaidh cáilíochta, cruinneas agus comhsheasmhachta.
Tábhacht rialaithe cáilíochta sa phróiseas anótála
Tá anótáil sonraí cáilíochta mar chroílár réitigh AI ardfheidhmíochta. Cuidíonn tacair shonraí dea-anótáilte le córais AI feidhmiú go sármhaith, fiú i dtimpeallacht chaotic. Mar an gcéanna, tá a mhalairt chomh fíor freisin. Rachaidh tacar sonraí lán le míchruinneas anótála chun réitigh neamh-chomhsheasmhacha a chruthú.
Mar sin, tá ról suntasach ag rialú cáilíochta san íomhá, sa lipéadú físeáin, agus sa phróiseas anótála i dtoradh AI. Mar sin féin, tá sé dúshlánach do chuideachtaí beaga agus mórscála caighdeáin rialaithe ardcháilíochta a choinneáil ar feadh an phróisis nótaí. Is deacair an spleáchas ar chineálacha éagsúla uirlisí anótála agus lucht saothair éagsúla anótála a mheas agus comhsheasmhacht cáilíochta a choinneáil.
Is dian é cáilíocht anótálaithe sonraí dáilte nó cianoibre a chothabháil, go háirithe dóibh siúd nach bhfuil cur amach acu ar na caighdeáin riachtanacha. Ina theannta sin, féadann sé go leor ama a ghlacadh chun fabhtcheartaithe nó ceartú earráidí a dhéanamh de réir mar is gá é a aithint thar fhórsa saothair dáilte.
Is é an réiteach a bheadh air ná oiliúint a chur ar na nótaíadóirí, maoirseoir a bheith i gceist, nó análaithe sonraí iolracha a fheiceáil agus athbhreithniú a dhéanamh ar phiaraí le haghaidh cruinneas anótála tacair sonraí. Ar deireadh, tástáil rialta a dhéanamh ar na nótaíadóirí ar a n-eolas ar na caighdeáin.
Ról na naótairí agus conas na nótaíadóirí cearta a roghnú do do shonraí
Tá an eochair do thionscadal rathúil AI ag nótaíoirí daonna. Cinntíonn anótálaithe sonraí go ndéantar na sonraí a anótáil go beacht, go comhsheasmhach agus go hiontaofa ós rud é gur féidir leo comhthéacs a sholáthar, rún a thuiscint, agus bonn a leagan d'fhírinní bunúsacha na sonraí.
Tá roinnt sonraí á n-anótáil go saorga nó go huathoibríoch le cabhair ó réitigh uathoibrithe le leibhéal cothrom iontaofachta. Mar shampla, is féidir leat na céadta mílte íomhánna de thithe a íoslódáil ó Google agus iad a dhéanamh mar thacar sonraí. Mar sin féin, ní féidir cruinneas an tacar sonraí a chinneadh go hiontaofa ach amháin tar éis don mhúnla a fheidhmíocht a thosú.
D’fhéadfadh uathoibriú uathoibrithe cúrsaí a dhéanamh níos éasca agus níos tapúla, ach gan amhras, ní bheadh sé chomh cruinn. Ar an taobh smeach, is féidir le anótóir daonna a bheith níos moille agus níos costasaí, ach tá siad níos cruinne.
Is féidir le anótálaithe sonraí daonna sonraí a anótáil agus a rangú bunaithe ar a saineolas ar an ábhar, ar a n-eolas dúchasach agus ar a sainoiliúint. Socraíonn anótairí sonraí cruinneas, beachtas agus comhsheasmhacht.
[Léigh freisin: Treoir do Thosaitheoirí ar Anótáil Sonraí: Leideanna agus Dea-Chleachtais ]
Conclúid
Chun tionscadal AI ardfheidhmíochta a chruthú, beidh sonraí oiliúna anótáilte ar ardchaighdeán uait. Cé go bhféadfadh am agus acmhainní a chaitheamh go comhsheasmhach sonraí dea-anótáilte a fháil – fiú amháin i gcás corparáidí móra – is é an réiteach atá ann ná seirbhísí soláthraithe seirbhíse anótála sonraí seanbhunaithe amhail Shaip a lorg. Ag Shaip, cabhraímid leat do chumais AI a scála trínár sainseirbhísí anótála sonraí trí shásamh a dhéanamh ar éileamh an mhargaidh agus custaiméirí.
