Anótáil Sonraí & Lipéadú Sonraí

Treoir na gCeannaitheoirí Deiridh 2022

Comhroinn ar Nasctha
Comhroinn ar twitter
Comhroinn ar facebook

Mar sin ba mhaith leat tionscnamh nua AI / ML a thosú agus anois tá tú ag tuiscint go gasta nach amháin go bhfaighidh tú ardchaighdeán sonraí oiliúna ach freisin beidh anótáil sonraí ar bheagán de na gnéithe dúshlánacha do do thionscadal. Níl aschur do mhúnlaí AI & ML ach chomh maith leis na sonraí a úsáideann tú chun iad a oiliúint - mar sin tá an cruinneas a chuireann tú i bhfeidhm maidir le comhiomlánú sonraí agus clibeáil agus aithint na sonraí sin tábhachtach!

Cá dtéann tú chun na seirbhísí anótála sonraí agus lipéadaithe sonraí is fearr a fháil le haghaidh AI gnó agus meaisín
tionscadail foghlama?

Is ceist í nach mór do gach feidhmeannach agus ceannaire gnó mar tusa a mheas agus iad ag forbairt a gcuid
treochlár agus amlíne do gach ceann dá dtionscnaimh AI / ML.

Anótáil Sonraí
Léigh an Treoir um Cheannaitheoirí Anótáil Sonraí / Lipéadú Sonraí, nó íoslódáil Leagan PDF

Réamhrá

Beidh an treoir seo an-chabhrach do na ceannaitheoirí agus na cinnteoirí sin atá ag tosú ar a gcuid smaointe a chur i dtreo cnónna agus boltaí foinsiú sonraí agus cur i bhfeidhm sonraí do líonraí neural agus do chineálacha eile oibríochtaí AI agus ML.

Anótáil Sonraí

Tá an t-alt seo tiomnaithe go hiomlán do sholas a chaitheamh ar a bhfuil sa phróiseas, cén fáth go bhfuil sé dosheachanta, ríthábhachtach
na tosca ba cheart do chuideachtaí a mheas agus iad ag druidim le huirlisí anótála sonraí agus níos mó. Mar sin, má tá gnó agat, déan réidh le bheith soilsithe mar go dtabharfaidh an treoir seo tú trí gach rud a theastaíonn uait a fháil faoi anótáil sonraí.

Ar aghaidh linn.

Dóibh siúd agaibh atá ag scimeáil tríd an alt, seo roinnt beir leat beir leat beir leat go tapa sa treoir:

  • A thuiscint cad é anótáil sonraí
  • Bheith eolach ar na cineálacha éagsúla próiseas anótála sonraí
  • Bheith eolach ar na buntáistí a bhaineann leis an bpróiseas anótála sonraí a chur i bhfeidhm
  • Faigh soiléireacht maidir le cibé ar cheart duit lipéadú sonraí intí a dhéanamh nó iad a fhoinsiú allamuigh
  • Léargais ar an nóta ceart sonraí a roghnú freisin

Cé dó a bhfuil an Treoir seo?

Tá an treoir fhairsing seo le haghaidh:

  • Is fiontraithe agus solopreneurs tú go léir a bhíonn ag brú méid ollmhór sonraí go rialta
  • AI agus foghlaim meaisín nó gairmithe atá ag tosú le teicnící optamaithe próisis
  • Bainisteoirí tionscadail a bhfuil sé ar intinn acu margadh níos gasta a chur i bhfeidhm dá modúil AI nó dá dtáirgí faoi thiomáint AI
  • Agus díograiseoirí ardteicneolaíochta ar mhaith leo sonraí na sraitheanna a bhfuil baint acu le próisis AI a fháil.
Anótáil Sonraí

Cad is Foghlaim Meaisín ann?

Labhraíomar faoi conas anótáil sonraí nó lipéadú sonraí tacaíonn sé le foghlaim meaisín agus is éard atá ann comhpháirteanna a chlibeáil nó a aithint. Ach maidir le foghlaim dhomhain agus foghlaim meaisín féin: is é bunphrionsabal na foghlama meaisín gur féidir le córais agus cláir ríomhaire a n-aschur a fheabhsú ar bhealaí atá cosúil le próisis chognaíoch dhaonna, gan cúnamh nó idirghabháil dhíreach ón duine, chun léargas a thabhairt dúinn. Is é sin le rá, is meaisíní féinfhoghlama iad a éiríonn níos fearr, cosúil le duine, ag a bpost le níos mó cleachtadh. Faightear an “cleachtas” seo as anailís agus léirmhíniú a dhéanamh ar níos mó sonraí oiliúna (agus níos fearr).

Anótáil Sonraí Ceann de na príomhchoincheapa i bhfoghlaim meaisín is ea an líonra neural, áit a ndéantar néaróin dhigiteacha aonair a mhapáil le chéile i sraitheanna. Seolann an líonra neural comharthaí trí na sraitheanna sin, cosúil le hoibriú inchinn dhaonna iarbhír, chun torthaí a fháil.

Tá an chuma atá air seo sa réimse difriúil ar bhonn cás ar chás, ach tá gnéithe bunúsacha i bhfeidhm. Ceann díobh sin is ea an gá le foghlaim lipéadaithe agus faoi mhaoirseacht.

Is gnách go dtagann na sonraí lipéadaithe seo i bhfoirm tacair oiliúna agus tástála a threoróidh an clár foghlama meaisín i dtreo torthaí amach anseo de réir mar a chuirtear ionchuir sonraí amach anseo. Is é sin le rá, nuair a bhíonn socrú maith sonraí tástála agus oiliúna agat, tá an meaisín in ann sonraí táirgeachta nua atá ag teacht isteach a léirmhíniú agus a shórtáil ar bhealaí níos fearr agus níos éifeachtaí.

Sa chiall sin, is é atá i gceist leis an bhfoghlaim meaisín seo a bharrfheabhsú ná cuardach a dhéanamh ar cháilíocht agus ar bhealach chun an “fhadhb foghlama luacha” a réiteach - an fhadhb maidir le conas is féidir le meaisíní foghlaim le smaoineamh leo féin agus tosaíocht a thabhairt do thorthaí le chomh beag agus is féidir de chúnamh daonna.

Agus na cláir reatha is fearr á bhforbairt, is í an eochair do chur chun feidhme éifeachtach AI / ML ná sonraí lipéadaithe “glan”. Tacaíonn tacair sonraí tástála agus oiliúna atá dea-dheartha agus anótáilte leis na torthaí a theastaíonn ó innealtóirí ó ML rathúil.

Cad is Nóta Sonraí ann?

Mar a luadh muid cheana, tá gar do 95% de na sonraí a gineadh neamhstruchtúrtha. I bhfocail shimplí, is féidir sonraí neamhstruchtúrtha a bheith ar fud na háite agus ní dhéantar iad a shainiú i gceart. Má tá samhail AI á thógáil agat, ní mór duit faisnéis a bheathú chuig algartam chun aschur agus tátail a phróiseáil agus a sheachadadh.

Anótáil SonraíNí féidir leis an bpróiseas seo tarlú ach amháin nuair a thuigeann agus a aicmíonn an algartam na sonraí atá á gcothú dó.

Agus tugtar anótáil sonraí ar an bpróiseas seo chun sonraí a chur i leith, a chlibeáil nó a lipéadú. Mar achoimre, is éard atá i gceist le lipéadú sonraí agus anótáil sonraí ná faisnéis / meiteashonraí ábhartha a lipéadú nó a chlibeáil i tacar sonraí chun ligean do mheaisíní a bhfuil iontu a thuiscint. D’fhéadfadh an tacar sonraí a bheith i bhfoirm ar bith ie íomhá, comhad fuaime, píosaí físe, nó fiú téacs. Nuair a dhéanaimid lipéad ar eilimintí i sonraí, tuigeann samhlacha ML go cruinn an méid atá le próiseáil agus coimeádann siad an fhaisnéis sin chun faisnéis níos nuaí a phróiseáil go huathoibríoch atá tógtha ar an eolas atá ann cheana chun cinntí tráthúla a dhéanamh.

Le anótáil sonraí, bheadh ​​a fhios ag samhail AI an bhfuil na sonraí a fhaigheann sé fuaime, físe, téacs, grafaicí nó meascán formáidí. Ag brath ar a fheidhmiúlachtaí agus a pharaiméadair a shanntar, dhéanfadh an tsamhail na sonraí a aicmiú agus dul ar aghaidh lena tascanna a chur i gcrích.

Tá anótáil sonraí dosheachanta toisc go gcaithfear samhlacha AI agus foghlama meaisín a oiliúint go comhsheasmhach chun a bheith níos éifeachtaí agus níos éifeachtaí chun na haschuir riachtanacha a sheachadadh. Maidir le foghlaim faoi mhaoirseacht, bíonn an próiseas níos ríthábhachtach fós mar is luaithe a thraenáiltear na sonraí a thugtar don mhúnla, is luaithe a thraenálfaidh sé é féin chun foghlaim go neamhspleách.

Mar shampla, má chaithfimid labhairt faoi ghluaisteáin féin-tiomána, atá ag brath go hiomlán ar shonraí a ghintear óna gcomhpháirteanna éagsúla teicneolaíochta mar fís ríomhaire, NLP (Próiseáil Teanga Nádúrtha), braiteoirí, agus go leor eile, anótáil sonraí a bhrúnn na halgartaim chun cinntí tiomána beachta a dhéanamh gach dara. Cheal an phróisis, ní thuigfeadh samhail más carr eile, coisithe, ainmhí nó bloc bóthair é an druidim atá ag druidim. Ní bhíonn de thoradh air seo ach iarmhairt neamh-inmhianaithe agus cliseadh na samhla AI.

Nuair a chuirtear anótáil sonraí i bhfeidhm, déantar oiliúint bheacht ar do mhúnlaí. Mar sin, is cuma má úsáideann tú an tsamhail le haghaidh chatbots, aitheantas cainte, uathoibriú, nó próisis eile, gheofá na torthaí is fearr agus samhail atá cruthúnas amadán.

Cén fáth a bhfuil gá le Nóta Sonraí?

Tá a fhios againn go deimhin go bhfuil ríomhairí in ann torthaí deiridh a sheachadadh nach bhfuil ach beacht ach ábhartha agus tráthúil freisin. Mar sin féin, conas a fhoghlaimíonn meaisín seachadadh chomh héifeachtúil sin?


Tá sé seo ar fad mar gheall ar anótáil sonraí. Nuair a bhíonn modúl foghlama meaisín fós á fhorbairt, tugtar méideanna dóibh tar éis méideanna sonraí oiliúna AI chun iad a dhéanamh níos fearr maidir le cinntí a dhéanamh agus rudaí nó eilimintí a aithint.

Is tríd an bpróiseas anótála sonraí a d’fhéadfadh modúil idirdhealú a dhéanamh idir cat agus madra, ainmfhocal agus aidiacht, nó bóthar ó thaobhlíne. Gan anótáil sonraí, bheadh ​​gach íomhá mar an gcéanna do mheaisíní toisc nach bhfuil aon fhaisnéis nó eolas bunúsach acu faoi aon rud ar domhan.

Teastaíonn anótáil sonraí chun go mbeidh córais in ann torthaí cruinne a sheachadadh, chun cabhrú le modúil eilimintí a shainaithint chun fís ríomhaire agus samhlacha cainte, aitheantais a oiliúint. Teastaíonn aon nóta nó córas a bhfuil córas cinnteoireachta meaisín-tiomáinte aige ag an fulcrum, anótáil sonraí chun a chinntiú go bhfuil na cinntí cruinn agus ábhartha.

Anótáil Sonraí VS Lipéadú Sonraí

Tá difríocht líne an-tanaí idir anótáil sonraí agus lipéadú sonraí, ach amháin an stíl agus an cineál clibeála ábhair a úsáidtear. Dá bhrí sin is minic a úsáideadh iad go hidirmhalartaithe chun tacair sonraí oiliúna ML a chruthú ag brath ar mhúnla AI agus ar phróiseas oiliúna na halgartaim.

Anótáil SonraíLipéadú Sonraí
Is í anótáil sonraí an teicníc trína ndéanaimid lipéadú ar shonraí chun rudaí a dhéanamh inaitheanta ag meaisíníIs éard atá i gceist le lipéadú sonraí ná tuilleadh faisnéise / meiteashonraí a chur le sonraí éagsúla
cineálacha (téacs, fuaim, íomhá agus físeán) d’fhonn samhlacha ML a oiliúint
Is iad sonraí anótáilte an bunriachtanas chun samhlacha ML a oiliúintIs éard atá i gceist le lipéadú gnéithe ábhartha sa tacar sonraí a aithint
Cuidíonn anótáil le sonraí ábhartha a aithintCuidíonn lipéadú le patrúin a aithint chun halgartaim a oiliúint

An t-ardú ar anótáil sonraí agus ar lipéadú sonraí

Is é an bealach is simplí chun cásanna úsáide anótála sonraí agus lipéadú sonraí a mhíniú ná foghlaim meaisín faoi mhaoirsiú agus gan mhaoirsiú a phlé ar dtús.

Go ginearálta, i foghlaim meaisín faoi mhaoirseacht, tá “sonraí lipéadaithe” á gcur ar fáil ag daoine a thugann tús tosaigh don algartam foghlama meaisín; rud éigin le dul ar aghaidh. Tá daoine tar éis aonaid sonraí a chlibeáil ag baint úsáide as uirlisí nó ardáin éagsúla mar ShaipCloud ionas gur féidir leis an algartam foghlama meaisín cibé obair is gá a dhéanamh, agus rud éigin ar eolas aige cheana faoi na sonraí a bhfuil sé ag teacht orthu.

I gcodarsnacht leis sin, foghlaim sonraí gan mhaoirsiú baineann sé le cláir ina gcaithfidh meaisíní pointí sonraí a aithint níos mó nó níos lú leo féin.

Ag baint úsáide as bealach róshimplithe chun é seo a thuiscint tá sampla ‘ciseán torthaí’ á úsáid. Cuir i gcás go bhfuil sé d’aidhm agat úlla, bananaí agus fíonchaora a shórtáil i dtorthaí loighciúla agus algartam faisnéise saorga á úsáid.

Anótáil Sonraí agus Lipéadú Sonraí

Le sonraí lipéadaithe, torthaí a shainaithnítear cheana mar úlla, bananaí agus fíonchaora, níl le déanamh ag an gclár ach idirdhealú a dhéanamh idir na míreanna tástála lipéadaithe seo chun na torthaí a aicmiú i gceart.

Mar sin féin, le foghlaim meaisín gan mhaoirsiú - i gcás nach bhfuil lipéadú sonraí i láthair - beidh ar an meaisín úlla, fíonchaora agus bananaí a aithint trína gcritéir amhairc - mar shampla, rudaí dearga, cruinne a shórtáil ó rudaí buí, fada nó rudaí glasa cnuasaithe.

Is é an míbhuntáiste is mó a bhaineann le foghlaim gan mhaoirsiú ná go bhfuil an algartam, ar an oiread sin príomhbhealaí, ag obair go dall. Sea, féadann sé torthaí a chruthú - ach le forbairt algartam agus acmhainní teicniúla i bhfad níos cumhachtaí. Ciallaíonn sé sin go léir níos mó dollar forbartha agus acmhainní tosaigh - ag cur le leibhéil éiginnteachta níos mó fós. Sin é an fáth go bhfuil samhlacha foghlama faoi mhaoirsiú, agus anótáil sonraí agus lipéadú a thagann leo, chomh luachmhar le tionscadal ML de chineál ar bith a thógáil. Níos minice ná a mhalairt, bíonn costais forbartha tosaigh níos ísle agus cruinneas i bhfad níos mó ag baint le tionscadail foghlama faoi mhaoirseacht.

Sa chomhthéacs seo, is furasta a fheiceáil conas is féidir le anótáil sonraí agus lipéadú sonraí cur go mór leis an méid atá clár AI nó ML in ann agus ag an am céanna an t-am chun an mhargaidh agus costas iomlán úinéireachta a laghdú.

Anois agus muid tar éis a shuíomh go bhfuil an cineál seo feidhmchlár taighde agus cur chun feidhme tábhachtach agus go bhfuil éileamh orainn féachaint ar na himreoirí.

Arís, tosaíonn sé leis na daoine go bhfuil an treoir seo deartha chun cabhrú - na ceannaitheoirí agus na cinnteoirí a oibríonn mar straitéisithe nó mar chruthaitheoirí phlean AI eagraíochta. Ansin leathnaíonn sé chuig na heolaithe sonraí agus na hinnealtóirí sonraí a bheidh ag obair go díreach le halgartaim agus sonraí, agus ag déanamh monatóireachta agus rialaithe, i gcásanna áirithe, ar aschur na gcóras AI / ML. Seo an áit a dtagann ról ríthábhachtach an “Duine sa Lúb” i bhfeidhm.

Duine-ar-an Lúb (HITL) Is bealach cineálach é chun dul i ngleic leis an tábhacht a bhaineann le maoirseacht dhaonna in oibríochtaí AI. Tá an coincheap seo an-ábhartha maidir le lipéadú sonraí ar roinnt réimsí - ar an gcéad dul síos, is féidir lipéadú sonraí féin a fheiceáil mar chur i bhfeidhm HITL.

Cad is uirlis lipéadaithe / anótála sonraí ann?

Uirlis Lipéadaithe / Anótála Sonraí I dtéarmaí simplí, is ardán nó tairseach é a ligeann do speisialtóirí agus do shaineolaithe tacar sonraí de gach cineál a anótáil, a chlibeáil nó a lipéadú. Is droichead nó meán é idir sonraí amha agus na torthaí a chuirfeadh do mhodúil foghlama meaisín amach sa deireadh.

Is éard atá in uirlis lipéadaithe sonraí réiteach ar-prem, nó scamall-bhunaithe a anótálann sonraí oiliúna ar ardchaighdeán do mhúnlaí foghlama meaisín. Cé go bhfuil go leor cuideachtaí ag brath ar dhíoltóir seachtrach chun nótaí casta a dhéanamh, tá a gcuid uirlisí féin ag eagraíochtaí áirithe atá saincheaptha nó atá bunaithe ar uirlisí saor-earraí nó oscailte atá ar fáil ar an margadh. De ghnáth déantar uirlisí den sórt sin a dhearadh chun cineálacha sonraí ar leith a láimhseáil ie íomhá, físeán, téacs, fuaim, srl. Tairgeann na huirlisí gnéithe nó roghanna cosúil le boscaí teorantacha nó polagáin do anótálaithe sonraí chun íomhánna a lipéadú. Ní féidir leo ach an rogha a roghnú agus a gcuid tascanna ar leith a dhéanamh.

Na Príomhdhúshláin i Saothar Sonraí a shárú

Tá roinnt príomhdhúshlán le meas maidir le forbairt nó éadáil an seirbhísí anótála sonraí agus lipéadaithe a thabharfaidh aschur den chaighdeán is airde de do mhúnlaí foghlama meaisín (ML).

Tá baint ag cuid de na dúshláin leis an anailís cheart a thabhairt ar na sonraí atá á lipéadú agat (ie cáipéisí téacs, comhaid fuaime, íomhánna nó físeán). I ngach cás, beidh na réitigh is fearr in ann teacht ar léirmhínithe, lipéadú agus trascríbhinní ar leith, spriocdhírithe.

Seo an áit a gcaithfidh halgartaim a bheith mhatánach agus a bheith dírithe ar an tasc atá idir lámha. Ach níl anseo ach an bunús le haghaidh cuid de na cúinsí níos teicniúla maidir le seirbhísí lipéadaithe sonraí nlp níos fearr a fhorbairt.

Ar leibhéal níos leithne, tá an lipéadú sonraí is fearr le haghaidh foghlaim meaisín i bhfad níos mó faoi cháilíocht rannpháirtíochta an duine. Baineann sé le bainistíocht sreabhadh oibre agus dul ar bord d’oibrithe daonna de gach cineál - agus a chinntiú go bhfuil an duine ceart cáilithe agus an post ceart á dhéanamh aige.

Tá dúshlán ann an tallann cheart agus an toscaireacht cheart a fháil chun dul chuig cás áirithe maidir le húsáid foghlama meaisín, mar a labhróidh muid faoi níos déanaí.

Caithfear an dá phríomhchaighdeán bunúsach seo a chur i bhfeidhm chun anótáil éifeachtach sonraí agus tacaíocht lipéadaithe sonraí a thabhairt do chur chun feidhme AI / ML.

Saothair Sonraí

Cineálacha Anótáil Sonraí

Scáth-théarma é seo a chuimsíonn cineálacha éagsúla anótála sonraí. Cuimsíonn sé seo íomhá, téacs, fuaim agus físeán. Chun tuiscint níos fearr a thabhairt duit, táimid tar éis gach ceann a bhriseadh síos ina blúirí breise. Déanaimis iad a sheiceáil ina n-aonar.

Anótáil Íomhá

Anótáil Íomhá

Ó na tacair sonraí ar cuireadh oiliúint orthu is féidir leo do shúile a idirdhealú ó do shrón agus ó do shúil ó do fabhraí. Sin an fáth go n-oirfeadh na scagairí a chuireann tú i bhfeidhm go foirfe beag beann ar chruth d’aghaidh, cé chomh cóngarach agus atá tú do do cheamara, agus níos mó.


Mar sin, mar atá a fhios agat anois, anótáil íomhá ríthábhachtach i modúil lena mbaineann aitheantas aghaidhe, fís ríomhaire, fís róbatach, agus go leor eile. Nuair a chuireann saineolaithe AI ​​oiliúint ar mhúnlaí den sórt sin, cuireann siad fotheidil, aitheantóirí agus eochairfhocail mar thréithe dá n-íomhánna. Ansin aithníonn agus tuigeann na halgartaim na paraiméadair seo agus foghlaimíonn siad go neamhspleách.

Anótáil Fuaime

Anótáil Fuaime

Tá níos mó dinimic ceangailte le sonraí fuaime ná sonraí íomhá. Tá baint ag roinnt fachtóirí le comhad fuaime lena n-áirítear ach gan a bheith teoranta dóibh - teanga, déimeagrafaic an chainteora, canúintí, giúmar, rún, mothúchán, iompar. Ionas go mbeidh halgartaim éifeachtach ó thaobh próiseála de, ba cheart na paraiméadair seo go léir a shainaithint agus a chlibeáil le teicnící mar stampáil ama, lipéadú fuaime agus go leor eile. Seachas leideanna ó bhéal amháin, d’fhéadfaí cásanna neamhbhriathartha cosúil le tost, anáil, fiú torann cúlra a nótáil chun go dtuigfeadh córais go cuimsitheach.

Nóta Físe

Nóta Físe

Cé go bhfuil íomhá fós ann, is éard atá i bhfíseán ná tiomsú íomhánna a chruthaíonn éifeacht go bhfuil rudaí ag gluaiseacht. Anois, tugtar fráma ar gach íomhá sa chnuasach seo. Maidir le anótáil físe, is éard atá i gceist leis an bpróiseas eochairphointí, polagáin nó boscaí teorantacha a chur leis chun rudaí éagsúla sa réimse i ngach fráma a anótáil.

Nuair a bhíonn na frámaí seo fuaite le chéile, d’fhéadfadh na samhlacha AI an gníomh, an t-iompar, na patrúin agus go leor eile a fhoghlaim. Is trí anótáil físe amháin a d’fhéadfaí coincheapa mar logánú, doiléir gluaisne agus rianú réad a chur i bhfeidhm i gcórais.

Anótáil Téacs

Anótáil Téacs

Sa lá atá inniu ann tá mórchuid na ngnólachtaí ag brath ar shonraí téacs-bhunaithe chun léargas agus faisnéis uathúil a fháil. Anois, d’fhéadfadh téacs a bheith mar rud ar bith ó aiseolas ó chustaiméirí ar aip go lua sna meáin shóisialta. Agus murab ionann agus íomhánna agus físeáin a chuireann in iúl den chuid is mó rúin atá simplí, tagann go leor séimeantaice le téacs.

Mar dhaoine, táimid tiúnáilte le comhthéacs frása a thuiscint, brí gach focal, abairt nó frása, iad a cheangal le cás nó comhrá áirithe agus ansin an bhrí iomlánaíoch atá taobh thiar de ráiteas a bhaint amach. Os a choinne sin, ní féidir le meaisíní é seo a dhéanamh ag leibhéil bheachta. Ní fios dóibh coincheapa cosúil le searbhas, greann agus eilimintí teibí eile agus sin an fáth go mbíonn sé níos deacra lipéadú sonraí téacs a dhéanamh. Sin an fáth go bhfuil roinnt céimeanna níos scagtha ag anótáil téacs mar seo a leanas:

Anótáil Shéimeantach - déantar rudaí, táirgí agus seirbhísí a dhéanamh níos ábhartha trí pharaiméadair chlibeála agus aitheantais eochairfhocail iomchuí. Déantar chatbots freisin chun comhráite daonna a aithris ar an mbealach seo.

Nóta Intinne - clibeáiltear rún úsáideora agus an teanga a úsáideann siad chun go dtuigfidh meaisíní iad. Leis seo, is féidir le samhlacha iarratas ó ordú, nó moladh ó áirithint, agus mar sin de, a dhifreáil.

Catagóiriú Téacs - is féidir abairtí nó míreanna a chlibeáil agus a aicmiú bunaithe ar ábhair uileghabhálacha, treochtaí, ábhair, tuairimí, catagóirí (spóirt, siamsaíocht agus a leithéid) agus paraiméadair eile.

Nóta Aonáin - nuair a chlibeáiltear abairtí neamhstruchtúrtha chun iad a dhéanamh níos brí agus iad a thabhairt go formáid is féidir le meaisíní a thuiscint. Chun go dtarlóidh sé seo, tá dhá ghné i gceist - aitheantas aonáin ainmnithe agus aonán ag nascadh. Aithnítear eintiteas ainmnithe nuair a dhéantar ainmneacha áiteanna, daoine, imeachtaí, eagraíochtaí agus go leor eile a chlibeáil agus a aithint agus nascann aonáin nuair a bhíonn na clibeanna seo nasctha le habairtí, frásaí, fíricí nó tuairimí a leanann iad. I dteannta a chéile, bunaíonn an dá phróiseas seo an gaol idir na téacsanna lena mbaineann agus an ráiteas a bhaineann leis.

3 Phríomhchéim sa Lipéadú Sonraí agus sa Phróiseas Anótála Sonraí 

Uaireanta is féidir go mbeadh sé úsáideach labhairt faoi na próisis stáitse a bhíonn ar siúl i dtionscadal casta anótála agus lipéadaithe sonraí.

An an chéad chéim is éadáil. Seo an áit a mbailíonn agus a chomhiomlánaíonn cuideachtaí sonraí. De ghnáth bíonn i gceist leis an gcéim seo an saineolas ábhair a aimsiú, ó oibreoirí daonna nó trí chonradh ceadúnaithe sonraí.

An dara agus baineann an lipéadú agus anótáil iarbhír le céim lárnach an phróisis.

Is í an chéim seo an áit a ndéanfaí an anailís NER, meon agus rún mar a labhair muid faoi níos luaithe sa leabhar.

Seo iad na cnónna agus na boltaí a bhaineann le sonraí a chlibeáil agus a lipéadú go cruinn le húsáid i dtionscadail foghlama meaisín a n-éiríonn leo na haidhmeanna agus na cuspóirí a leagtar síos dóibh.

Tar éis na sonraí a chlibeáil, a lipéadú nó a anótáil go leordhóthanach, seoltar na sonraí chuig an an tríú céim agus an chéim dheiridh den phróiseas, is é sin imscaradh nó táirgeadh.

Trí Phríomhchéim i dTionscadail Anótála Sonraí agus Lipéadú Sonraí

Rud amháin atá le coinneáil i gcuimhne faoin gcéim iarratais is ea an gá atá le comhlíonadh. Seo an chéim ina bhféadfadh fadhbanna príobháideachta éirí fadhbanna. Cibé an HIPAA nó GDPR é nó treoirlínte áitiúla nó cónaidhme eile, féadfaidh na sonraí atá i bhfeidhm a bheith ina sonraí atá íogair agus caithfear iad a rialú.

Agus aird á tabhairt ar na fachtóirí seo go léir, is féidir leis an bpróiseas trí chéim sin a bheith éifeachtach uathúil maidir le torthaí a fhorbairt do gheallsealbhóirí gnó.

Próiseas Anótála Sonraí

Trí Phríomhchéim i dTionscadail Anótála Sonraí agus Lipéadú Sonraí

Gnéithe le haghaidh Uirlisí Anótála Sonraí agus Lipéadú Sonraí

Is fachtóirí cinntitheacha iad uirlisí anótála sonraí a d’fhéadfadh do thionscadal AI a dhéanamh nó a bhriseadh. Maidir le haschuir agus torthaí beachta, ní hionann cáilíocht na tacar sonraí amháin. Déanta na fírinne, bíonn tionchar mór ag na huirlisí anótála sonraí a úsáideann tú chun do mhodúil AI a oiliúint ar d’aschuir.

Sin an fáth go bhfuil sé riachtanach an uirlis lipéadaithe sonraí is feidhmiúla agus is iomchuí a roghnú agus a úsáid a fhreastalaíonn ar do riachtanais ghnó nó tionscadail. Ach cad is uirlis anótála sonraí sa chéad áit? Cén aidhm atá leis? An bhfuil aon chineálacha ann? Bhuel, déanaimis a fháil amach.

Gnéithe le haghaidh Uirlisí Anótála Sonraí agus Lipéadú Sonraí

Cosúil le huirlisí eile, tairgeann uirlisí anótála sonraí raon leathan gnéithe agus cumais. Chun smaoineamh tapa a thabhairt duit ar ghnéithe, seo liosta de chuid de na gnéithe is bunúsaí ba cheart duit a lorg agus uirlis anótála sonraí á roghnú agat.

Bainistíocht tacar sonraí

Caithfidh an uirlis anótála sonraí atá beartaithe agat a úsáid tacú leis na tacair sonraí atá agat idir lámha agus ligean duit iad a iompórtáil isteach sna bogearraí le haghaidh lipéadaithe. Mar sin, is é bainistíocht do thacair sonraí na príomhuirlisí a thairgeann uirlisí. Tairgeann réitigh chomhaimseartha gnéithe a ligeann duit líon ard sonraí a iompórtáil gan uaim, ag ligean duit do thacair sonraí a eagrú ag an am céanna trí ghníomhartha cosúil le sórtáil, scagaire, clón, cumasc agus níos mó.

Nuair a bheidh ionchur do thacair sonraí déanta, is é an chéad rud eile iad a onnmhairiú mar chomhaid inúsáidte. Ba cheart go ligfeadh an uirlis a úsáideann tú do thacair sonraí a shábháil san fhormáid a shonraíonn tú ionas go bhféadfá iad a bheathú isteach i do mhodúil ML.

Teicnící Anótála

Seo a bhfuil uirlis anótála sonraí tógtha nó deartha dó. Ba cheart go gcuirfeadh uirlis sholadach raon teicnící anótála ar fáil duit le haghaidh tacar sonraí de gach cineál. Tá sé seo mura bhfuil réiteach saincheaptha á fhorbairt agat do do chuid riachtanas. Ba chóir go ligfeadh d’uirlis duit físeán nó íomhánna a anótáil ó fhís ríomhaire, fuaime nó téacs ó NLPanna agus trascríbhinní agus go leor eile. Agus é seo á bheachtú tuilleadh, ba cheart go mbeadh roghanna ann chun boscaí teorantacha, deighilt shéimeantach, ciúbóidí, idirshuíomh, anailís meon, codanna cainte, tuaslagán croítheachta agus go leor eile a úsáid.

Maidir leis na daoine neamhionannaithe, tá uirlisí anótála sonraí faoi thiomáint AI ann freisin. Tagann siad seo le modúil AI a fhoghlaimíonn go neamhspleách ó phatrúin oibre anótálaí agus a dhéanann nótaí nó téacs a anótáil go huathoibríoch. Den sórt sin
is féidir modúil a úsáid chun cúnamh dochreidte a sholáthar do anótálaithe, anótálacha a bharrfheabhsú agus fiú seiceálacha cáilíochta a chur i bhfeidhm.

Rialú Cáilíochta Sonraí

Ag labhairt di ar sheiceálacha cáilíochta, rolladh amach roinnt uirlisí anótála sonraí le modúil seiceála cáilíochta leabaithe. Ligeann siad seo do anótálaithe comhoibriú níos fearr lena mbaill foirne agus cabhrú le sreafaí oibre a bharrfheabhsú. Leis an ngné seo, is féidir le anótálaithe tráchtanna nó aiseolas a mharcáil agus a rianú i bhfíor-am, aitheantais a rianú taobh thiar de dhaoine a dhéanann athruithe ar chomhaid, leaganacha roimhe seo a athbhunú, comhthoil lipéadaithe agus níos mó a roghnú.

Slándáil

Ó tharla go bhfuil tú ag obair le sonraí, ba cheart go mbeadh an tosaíocht is airde ag slándáil. D’fhéadfá a bheith ag obair ar shonraí rúnda cosúil leo siúd a bhaineann le sonraí pearsanta nó maoin intleachtúil. Mar sin, caithfidh d’uirlis slándáil aerdhíonach a sholáthar maidir leis an áit a stóráiltear na sonraí agus an chaoi a roinntear iad. Caithfidh sé uirlisí a sholáthar a chuireann srian ar rochtain ar bhaill foirne, a choisceann íoslódálacha neamhúdaraithe agus níos mó.

Taobh amuigh díobh seo, caithfear caighdeáin agus prótacail slándála a chomhlíonadh agus cloí leo.

Bainistíocht an Fhórsa Saothair

Is éard atá in uirlis anótála sonraí ná ardán bainistíochta tionscadail de gach cineál, áit ar féidir tascanna a shannadh do bhaill foirne, is féidir le hobair chomhoibritheach tarlú, is féidir athbhreithnithe a dhéanamh agus níos mó. Sin an fáth gur chóir go mbeadh d’uirlis oiriúnach do do shreabhadh oibre agus do phróiseas le haghaidh táirgiúlachta optamaithe.

Ina theannta sin, ní mór cuar foghlama íosta a bheith ag an uirlis freisin toisc go dtógann an próiseas anótála sonraí leis féin go leor ama. Ní fhreastalaíonn sé ar aon chuspóir an iomarca ama a chaitheamh ag foghlaim na huirlise amháin. Mar sin, ba cheart go mbeadh sé iomasach agus gan uaim do dhuine ar bith tosú go gasta.

Anailís a dhéanamh ar na Buntáistí a bhaineann le Nóta Sonraí

Nuair a bhíonn próiseas chomh casta agus sainmhínithe, caithfear tacar sonrach buntáistí a bheith ann a fhéadfaidh úsáideoirí nó gairmithe a bheith acu. Seachas go ndéanann anótáil sonraí an próiseas oiliúna a bharrfheabhsú le haghaidh AI agus halgartaim foghlama meaisín, tá buntáistí éagsúla ann freisin. Déanaimis iniúchadh ar a bhfuil iontu.
Anailís a dhéanamh ar na Buntáistí a bhaineann le Nóta Sonraí

Tuilleadh Taithí Úsáideora Tumoideachais

Is é an aidhm amháin atá le samhlacha AI ná taithí dheiridh a thairiscint d’úsáideoirí agus a saol a dhéanamh simplí. Tá smaointe cosúil le chatbots, uathoibriú, innill chuardaigh agus go leor eile tar éis teacht chun na críche céanna. Le anótáil sonraí, faigheann úsáideoirí taithí gan uaim ar líne nuair a réitítear a gcuid coinbhleachtaí, comhlíontar ceisteanna cuardaigh le torthaí ábhartha agus déantar orduithe agus tascanna gan stró.

Déanann siad Tástáil Turing In-scáinte

Mhol Alan Turing an Tástáil Turing do mheaisíní smaointeoireachta. Nuair a scoilteann córas an tástáil, deirtear go bhfuil sé ar aon dul le hintinn an duine, i gcás nach mbeadh an duine ar an taobh eile den mheaisín in ann a rá an bhfuil siad ag idirghníomhú le duine eile nó le meaisín. Sa lá atá inniu ann, táimid go léir céim ar shiúl ó Scáineadh an Tástáil Turing mar gheall ar theicnící lipéadaithe sonraí. Tá na chatbots agus na cúntóirí fíorúla uile faoi thiomáint ag samhlacha anótála níos fearr a dhéanann athchruthú gan uaim ar chomhráite a d’fhéadfadh a bheith ag daoine le daoine. Má thugann tú faoi deara, ní amháin go bhfuil cúntóirí fíorúla mar Siri éirithe níos cliste ach níos ciúine freisin.

Déanann siad Torthaí Níos Éifeachtaí

Is féidir tionchar na samhlacha AI a laghdú ó éifeachtúlacht na dtorthaí a sholáthraíonn siad. Nuair a dhéantar sonraí a nótáil agus a chlibeáil go foirfe, ní féidir le samhlacha AI dul mícheart agus ní dhéanfaidís ach aschuir is éifeachtaí agus is beaichte a tháirgeadh. Déanta na fírinne, chuirfidís oiliúint chomh fada sin go mbeadh a dtorthaí dinimiciúil agus na freagraí ag athrú de réir cásanna agus cásanna uathúla.

Uirlis Anótála Sonraí a thógáil nó gan é a thógáil

Saincheist chriticiúil agus uileghabhálach amháin a d’fhéadfadh teacht aníos le linn tionscadal anótála sonraí nó lipéadaithe sonraí is ea an rogha feidhmiúlacht a thógáil nó a cheannach do na próisis seo. D’fhéadfadh sé seo teacht aníos arís agus arís eile i gcéimeanna éagsúla tionscadail, nó a bhaineann le codanna éagsúla den chlár. Agus tú ag roghnú an ceart córas a thógáil go hinmheánach nó brath ar dhíoltóirí, bíonn comhbhabhtáil ann i gcónaí.

Uirlis Anótála Sonraí a Thógáil nó Gan é a Thógáil

Mar is féidir leat a rá anois, is próiseas casta é anótáil sonraí. Ag an am céanna, is próiseas suibiachtúil é freisin. De bhrí, níl aon fhreagra amháin ar an gceist ar cheart duit uirlis anótála sonraí a cheannach nó a thógáil. Ní mór go leor fachtóirí a mheas agus ní mór duit roinnt ceisteanna a chur ort féin chun do riachtanais a thuiscint agus a thuiscint más gá duit ceann a cheannach nó a thógáil.

Chun é seo a dhéanamh simplí, seo cuid de na tosca ba cheart duit smaoineamh.

Do Sprioc

Is í an chéad ghné a chaithfidh tú a shainiú an sprioc le do choincheapa intleacht shaorga agus foghlama meaisín.

  • Cén fáth a bhfuil tú á gcur i bhfeidhm i do ghnó?
  • An réitíonn siad fadhb sa saol fíor atá os comhair do chustaiméirí?
  • An bhfuil aon phróiseas deireadh nó deireadh seachtaine á dhéanamh acu?
  • An úsáidfidh tú AI chun gnéithe nua a thabhairt isteach nó an suíomh Gréasáin, aip nó modúl atá agat cheana a bharrfheabhsú?
  • Cad atá á dhéanamh ag d’iomaitheoir i do dheighleog?
  • An bhfuil go leor cásanna úsáide agat a dteastaíonn idirghabháil AI uathu?

Déanfaidh freagraí orthu seo do chuid smaointe - a d’fhéadfadh a bheith ar fud na háite faoi láthair - a thiomsú in aon áit amháin agus tabharfaidh siad níos mó soiléireachta duit.

Bailiú / Ceadúnú Sonraí AI

Níl ach gné amháin ag teastáil ó mhúnlaí AI chun feidhmiú - sonraí. Ní mór duit a aithint ón áit ar féidir leat méideanna ollmhóra sonraí fírinne na talún a ghiniúint. Má ghineann do ghnó méideanna móra sonraí nach mór a phróiseáil le haghaidh léargas ríthábhachtach ar ghnó, oibríochtaí, taighde iomaitheora, anailís luaineachta margaidh, staidéar ar iompar custaiméirí agus níos mó, teastaíonn uirlis anótála sonraí uait. Mar sin féin, ba cheart duit smaoineamh freisin ar líon na sonraí a ghineann tú. Mar a luadh cheana, níl samhail AI ach chomh héifeachtach le cáilíocht agus méid na sonraí a chothaítear é. Mar sin, ba cheart go mbeadh do chinntí i gcónaí ag brath ar an bhfachtóir seo.

Mura bhfuil na sonraí cearta agat chun do mhúnlaí ML a oiliúint, is féidir le díoltóirí teacht an-áisiúil, ag cabhrú leat le ceadúnú sonraí an tacar ceart sonraí a theastaíonn chun samhlacha ML a oiliúint. I roinnt cásanna, beidh cumas teicniúil agus rochtain ar acmhainní a chuirfidh rath tionscadail chun cinn mar chuid den luach a thabharfaidh an díoltóir.

Buiséad

Coinníoll bunúsach eile a théann i bhfeidhm ar gach fachtóir amháin atá á phlé againn faoi láthair. Is furasta an réiteach ar an gceist ar cheart duit anótáil sonraí a thógáil nó a cheannach nuair a thuigeann tú an bhfuil go leor buiséid agat le caitheamh.

Coimpléascachtaí Comhlíonta

Coimpléascachtaí Comhlíonta Is féidir le díoltóirí a bheith thar a bheith cabhrach maidir le príobháideacht sonraí agus láimhseáil cheart sonraí íogaire. Baineann ceann de na cineálacha úsáide seo le gnó ospidéil nó gnó a bhaineann le cúram sláinte atá ag iarraidh cumhacht na foghlama meaisín a úsáid gan a chomhlíonadh le HIPAA agus rialacha príobháideachta sonraí eile a chur i gcontúirt. Fiú amháin lasmuigh den réimse míochaine, tá dlíthe cosúil le GDPR na hEorpa ag géarú smacht ar thacair sonraí, agus ag teastáil ó níos mó airdeall ó gheallsealbhóirí corparáideacha.

Daonchumhachta

Éilíonn anótáil sonraí go n-oibreoidh daonchumhacht oilte beag beann ar mhéid, scála agus fearann ​​do ghnó. Fiú má tá tú ag giniúint sonraí íosta lom gach lá, teastaíonn saineolaithe sonraí uait chun oibriú ar do chuid sonraí le haghaidh lipéadaithe. Mar sin, anois, ní mór duit a thuiscint an bhfuil an daonchumhacht riachtanach agat. Má dhéanann tú, an bhfuil siad oilte ar na huirlisí agus na teicnící riachtanacha nó an bhfuil breisoiliúint ag teastáil uathu? Má theastaíonn breisoiliúint uathu, an bhfuil an buiséad agat chun iad a oiliúint sa chéad áit?

Ina theannta sin, tógann na cláir anótála sonraí agus lipéadaithe sonraí is fearr roinnt saineolaithe ábhair nó fearainn agus déanann siad iad a dheighilt de réir déimeagrafaic mar aois, inscne agus réimse saineolais - nó go minic i dtéarmaí na dteangacha áitiúla a mbeidh siad ag obair leo. Sin é, arís, nuair a labhraímid ag Shaip faoi na daoine cearta a fháil sna suíocháin cheart agus ar an gcaoi sin na próisis cheart daonna-sa-lúb a thiomáint a fhágfaidh go n-éireoidh le d’iarrachtaí clár.

Oibríochtaí Tionscadal Beag agus Mór agus Tairseacha Costas

In a lán cásanna, féadann tacaíocht díoltóra a bheith níos rogha do thionscadal níos lú, nó do chéimeanna tionscadail níos lú. Nuair is féidir na costais a rialú, is féidir leis an gcuideachta leas a bhaint as foinsiú allamuigh chun tionscadail anótála sonraí nó lipéadaithe sonraí a dhéanamh níos éifeachtaí.

Is féidir le cuideachtaí breathnú ar thairseacha tábhachtacha freisin - i gcás ina gceanglaíonn go leor díoltóirí costas le méid na sonraí a ídítear nó tagarmharcanna acmhainní eile. Mar shampla, abair go bhfuil cuideachta tar éis clárú le díoltóir chun an iontráil sonraí slachtmhara a theastaíonn chun tacair tástála a chur ar bun.

D’fhéadfadh go mbeadh tairseach i bhfolach sa chomhaontú ina gcaithfidh, mar shampla, an comhpháirtí gnó bloc eile de stóráil sonraí AWS, nó comhpháirt seirbhíse éigin eile a bhaint as Amazon Web Services, nó díoltóir tríú páirtí éigin eile. Cuireann siad é sin ar aghaidh chuig an gcustaiméir i bhfoirm costas níos airde, agus cuireann sé an chlib praghas as sroicheadh ​​an chustaiméara.

Sna cásanna seo, cuidíonn méadrú na seirbhísí a fhaigheann tú ó dhíoltóirí leis an tionscadal a choinneáil ar phraghas réasúnta. Cinnteoidh an scóip cheart a bheith aige nach sáróidh costais tionscadail an méid atá réasúnach nó indéanta don ghnólacht atá i gceist.

Roghanna Oscailte Foinse Oscailte agus Saor-earraí

Roghanna Oscailte Foinse Oscailte agus Saor-earraíIs éard atá i gceist le roinnt roghanna seachas tacaíocht iomlán díoltóra ná bogearraí foinse oscailte, nó fiú saor-earraí, a úsáid chun tabhairt faoi thionscadail anótála sonraí nó lipéadaithe. Tá cineál talún lár anseo nach gcruthaíonn cuideachtaí gach rud ón tús, ach seachnaíonn siad a bheith ag brath an iomarca ar dhíoltóirí tráchtála.

Is cineál comhréitigh é an meon féin a bhaineann le foinse oscailte - is féidir le hinnealtóirí agus le daoine inmheánacha leas a bhaint as an bpobal foinse oscailte, áit a dtugann bunáiteanna úsáideoirí díláraithe a gcineálacha tacaíochta féin ar bhonn an phobail. Ní bheidh sé cosúil leis an méid a gheobhaidh tú ó dhíoltóir - ní bhfaighidh tú cúnamh éasca 24/7 ná freagraí ar cheisteanna gan taighde inmheánach a dhéanamh - ach tá an tag praghas níos ísle.

Mar sin, an cheist mhór - Cathain ba Chóir duit Uirlis Anótála Sonraí a Cheannach:

Mar is amhlaidh le go leor cineálacha tionscadal ardteicneolaíochta, teastaíonn machnamh agus machnamh tiomnaithe ar an gcaoi a ndéantar na tionscadail seo a fhoinsiú agus a bhainistiú, mar gheall ar an gcineál seo anailíse - cathain is ceart iad a thógáil agus cathain a cheannach. Is iad na dúshláin a bhíonn roimh fhormhór na gcuideachtaí a bhaineann le tionscadail AI / ML agus an rogha “tógála” á meas acu, ní bhaineann sé ach le codanna tógála agus forbartha an tionscadail. Is minic go bhfuil cuar ollmhór foghlama ann chun dul chomh fada leis an bpointe inar féidir fíorfhorbairt AI / ML a tharlú. Le foirne agus tionscnaimh nua AI / ML tá líon na “n-anaithnid anaithnid” níos tábhachtaí ná líon na “n-aineolach aitheanta”.

TógáilCeannaigh

Son:

  • Rialú iomlán ar an bpróiseas iomlán
  • Am freagartha níos gasta

Son:

  • Am níos tapa chun an mhargaidh do bhuntáistí na chéad ghluaisitheoirí
  • Rochtain ar an teicneolaíocht is déanaí de réir dea-chleachtas an tionscail

CONS:

  • Próiseas mall agus seasmhach. Éilíonn foighne, am agus airgead.
  • Costais leanúnacha cothabhála agus feabhsúcháin ardáin
CONS:
  • D’fhéadfadh go mbeadh oiriúnú de dhíth ar thairiscintí díoltóra atá ann cheana chun tacú le do chás úsáide
  • Féadfaidh an t-ardán tacú le riachtanais leanúnacha agus ní chinntíonn sé tacaíocht sa todhchaí.

Chun rudaí a dhéanamh níos simplí, smaoinigh ar na gnéithe seo a leanas:

  • nuair a bhíonn tú ag obair ar líon mór sonraí
  • nuair a bhíonn tú ag obair ar chineálacha éagsúla sonraí
  • cathain a d’fhéadfadh na feidhmiúlachtaí a bhaineann le do mhúnlaí nó réitigh athrú nó forbairt sa todhchaí
  • nuair a bhíonn cás úsáide doiléir nó cineálach agat
  • nuair is gá duit smaoineamh soiléir ar na costais a bhaineann le huirlis anótála sonraí a úsáid
  • agus nuair nach bhfuil an lucht saothair nó na saineolaithe oilte cearta agat chun obair ar na huirlisí agus tú ag lorg cuar foghlama íosta

Má bhí do chuid freagraí contrártha leis na cásanna seo, ba cheart duit díriú ar d’uirlis a thógáil.

Fachtóirí le breithniú agus an Uirlis Anótála Sonraí ceart á roghnú agat

Má tá tú á léamh seo, tá na smaointe seo corraitheach, agus is cinnte go bhfuil siad níos éasca a rá ná a dhéanamh. Mar sin cén chaoi a ndéantar iarracht raidhse na n-uirlisí anótála sonraí atá ann cheana a ghiaráil? Mar sin, is é an chéad chéim eile atá i gceist ná na tosca a bhaineann le roghnú an uirlis anótála sonraí ceart a mheas.

Murab ionann agus cúpla bliain ar ais, tá an margadh tagtha chun cinn le tonna uirlisí anótála sonraí i gcleachtas inniu. Tá níos mó roghanna ag gnóthais ceann a roghnú bunaithe ar a riachtanais ar leith. Ach tagann gach uirlis lena tacar buntáistí agus míbhuntáistí féin. Chun cinneadh ciallmhar a dhéanamh, caithfear bealach oibiachtúil a ghlacadh seachas riachtanais suibiachtúla freisin.

Breathnaímid ar chuid de na tosca ríthábhachtach ar cheart duit smaoineamh orthu sa phróiseas.

Do Chás Úsáide a Shainiú

Chun an uirlis anótála sonraí ceart a roghnú, ní mór duit do chás úsáide a shainiú. Ba cheart duit a thuiscint an bhfuil téacs, íomhá, físeán, fuaim nó meascán de gach cineál sonraí i gceist le do riachtanas. Tá uirlisí neamhspleácha ann a d’fhéadfá a cheannach agus tá uirlisí iomlánaíoch ann a ligeann duit gníomhartha éagsúla a dhéanamh ar thacair sonraí.

Tá na huirlisí iomasach inniu agus tugann siad roghanna duit maidir le háiseanna stórála (líonra, áitiúil nó scamall), teicnící anótála (fuaim, íomhá, 3D agus níos mó) agus a lán gnéithe eile. D’fhéadfá uirlis a roghnú bunaithe ar do riachtanais shonracha.

Caighdeáin Rialaithe Cáilíochta a bhunú

Caighdeáin Rialaithe Cáilíochta a bhunú Is fachtóir ríthábhachtach é seo le breithniú toisc go bhfuil cuspóir agus éifeachtúlacht do mhúnlaí AI ag brath ar na caighdeáin cháilíochta a bhunaíonn tú. Cosúil le hiniúchadh, ní mór duit seiceálacha cáilíochta a dhéanamh ar na sonraí a bheathaíonn tú agus ar na torthaí a fhaightear chun a thuiscint an bhfuil do mhúnlaí á n-oiliúint ar an mbealach ceart agus chun na críocha cearta. Is í an cheist, áfach, conas atá sé ar intinn agat caighdeáin cháilíochta a bhunú?

Mar is amhlaidh le go leor cineálacha éagsúla post, is féidir le go leor daoine anótáil agus clibeáil sonraí a dhéanamh ach déanann siad é ar leibhéil éagsúla rathúlachta. Nuair a iarrann tú seirbhís, ní fhíoraíonn tú an leibhéal rialaithe cáilíochta go huathoibríoch. Sin an fáth go mbíonn éagsúlacht sna torthaí.

Mar sin, an bhfuil tú ag iarraidh samhail chomhthoil a úsáid, áit a dtugann anótálaithe aiseolas ar cháilíocht agus go ndéantar bearta ceartaitheacha láithreach? Nó, an fearr leat athbhreithniú samplach, caighdeáin óir nó crosbhealach thar mhúnlaí ceardchumainn?

Cinnteoidh an plean ceannaigh is fearr go mbeidh an rialú cáilíochta i bhfeidhm ón tús trí chaighdeáin a leagan síos sula gcomhaontófar aon chonradh deiridh. Agus é seo á bhunú, níor cheart duit dearmad a dhéanamh ar chorrlaigh earráide freisin. Ní féidir idirghabháil láimhe a sheachaint go hiomlán toisc go bhfuil córais faoi cheangal earráidí a tháirgeadh ag rátaí 3% níos airde. Tógann sé seo obair chun tosaigh, ach is fiú é.

Cé a Anótálfaidh Do Shonraí?

Braitheann an chéad fhachtóir mór eile ar cé a anótálann do chuid sonraí. An bhfuil sé i gceist agat foireann inmheánach a bheith agat nó arbh fhearr leat foinsiú allamuigh a fháil? Má tá tú ag foinsiú allamuigh, tá dlíthe agus bearta comhlíonta ann a chaithfidh tú a mheas mar gheall ar na hábhair imní maidir le príobháideacht agus rúndacht a bhaineann le sonraí. Agus má tá foireann inmheánach agat, cé chomh héifeachtúil agus atá siad maidir le huirlis nua a fhoghlaim? Cén t-am atá agat chun an táirge nó an tseirbhís a chur ar an margadh? An bhfuil na méadrachtaí agus na foirne cáilíochta cearta agat chun na torthaí a cheadú?

An Díoltóir Vs. Díospóireacht Comhpháirtí

An Díoltóir Vs. Díospóireacht Comhpháirtí Is próiseas comhoibritheach é anótáil sonraí. Tá spleáchais agus intricacies cosúil le hidir-inoibritheacht i gceist leis. Ciallaíonn sé seo go mbíonn foirne áirithe i gcónaí ag obair i dteannta a chéile agus d’fhéadfadh go mbeadh ceann de na foirne mar do dhíoltóir. Sin an fáth go bhfuil an díoltóir nó an comhpháirtí a roghnaíonn tú chomh tábhachtach leis an uirlis a úsáideann tú chun lipéadú sonraí a dhéanamh.

Leis an bhfachtóir seo, ba cheart gnéithe cosúil leis an gcumas do chuid sonraí agus d’intinn a choinneáil faoi rún, rún glacadh le haiseolas agus obair air, a bheith réamhghníomhach i dtéarmaí foréilimh sonraí, solúbthacht in oibríochtaí agus go leor eile sula ndéanann tú lámh a chroitheadh ​​le díoltóir nó le páirtí . Chuireamar solúbthacht san áireamh toisc nach mbíonn riachtanais anótála sonraí líneach nó statach i gcónaí. D’fhéadfadh go n-athróidh siad sa todhchaí de réir mar a dhéanfaidh tú do ghnó a scála níos mó. Mura bhfuil tú ag déileáil ach le sonraí téacs-bhunaithe faoi láthair, b’fhéidir gur mhaith leat sonraí fuaime nó físe a anótáil de réir mar a dhéanann tú scála agus ba chóir go mbeadh do thacaíocht réidh chun a léaslínte a leathnú leat.

Rannpháirtíocht Díoltóra

Ceann de na bealaí chun rannpháirtíocht díoltóra a mheas is ea an tacaíocht a gheobhaidh tú.

Caithfear machnamh éigin a dhéanamh ar an gcomhpháirt seo in aon phlean ceannaigh. Cén chuma a bheidh ar thacaíocht ar an talamh? Cé a bheidh na páirtithe leasmhara agus na daoine dírithe ar dhá thaobh na cothromóide?

Tá tascanna nithiúla ann freisin a chaithfidh a bheith bainteach le (nó a bheidh) an díoltóra. Maidir le tionscadal anótála sonraí nó lipéadaithe sonraí go háirithe, an mbeidh an díoltóir ag soláthar na sonraí amha go gníomhach, nó nach mbeidh? Cé a ghníomhóidh mar shaineolaithe ábhair, agus a fhostóidh iad mar fhostaithe nó mar chonraitheoirí neamhspleácha?

Cásanna Príomhúsáide

Cén fáth a dtugann cuideachtaí faoi na cineálacha seo de thionscadail anótála sonraí agus lipéadaithe sonraí?

Tá go leor cásanna úsáide ann, ach léiríonn cuid de na cásanna coitianta an chaoi a gcuidíonn na córais seo le cuideachtaí aidhmeanna agus cuspóirí a bhaint amach.

Cásanna Eochair-Úsáid Anótála Sonraí

Mar shampla, baineann roinnt cásanna úsáide le hiarracht a dhéanamh cúntóirí digiteacha nó córais idirghníomhacha freagartha guth a oiliúint. I ndáiríre, is féidir leis na cineálacha céanna acmhainní a bheith cabhrach in aon chás ina mbíonn eintiteas faisnéise saorga ag idirghníomhú le duine. Dá mhéad anótáil sonraí agus lipéadú sonraí a chuidigh le sonraí tástála spriocdhírithe, agus le sonraí oiliúna, is amhlaidh is fearr a oibríonn na caidrimh sin, go ginearálta.

Príomhchás úsáide eile le haghaidh anótáil sonraí agus lipéadú sonraí is ea AI a bhaineann go sonrach leis an tionscal a fhorbairt. D’fhéadfá AI “dírithe ar thaighde” a ghlaoch ar chuid de na cineálacha tionscadal seo, áit a bhfuil cinn eile níos oibríochtúla nó níos nós imeachta. Is mór-ingearach é cúram sláinte don iarracht seo atá dian ar shonraí. Agus é sin san áireamh, áfach, úsáidfidh tionscail eile cosúil le hairgeadas, ospidéil, déantúsaíocht nó fiú miondíol na cineálacha córais seo.

Tá cásanna úsáide eile níos sainiúla. Glac aitheantas aghaidhe mar chóras próiseála íomhá. Cuidíonn an nóta sonraí agus an lipéadú sonraí céanna leis an bhfaisnéis a sholáthar do na córais ríomhaireachta a theastaíonn uathu chun daoine aonair a aithint agus torthaí spriocdhírithe a sholáthar.

Is sampla é an aisiompú atá ag cuideachtaí áirithe ar an earnáil aitheantais aghaidhe ar an gcaoi a n-oibríonn sé sin. Nuair nach ndéantar rialú leordhóthanach ar an teicneolaíocht, bíonn imní mhór uirthi faoi chothroime agus a tionchar ar phobail an duine.

Cás-Staidéir

Seo roinnt samplaí cás-staidéir ar leith a thugann aghaidh ar an gcaoi a n-oibríonn anótáil sonraí agus lipéadú sonraí ar an talamh i ndáiríre. Ag Shaip, déanaimid cúram na leibhéil cháilíochta is airde agus torthaí níos fearr a sholáthar maidir le anótáil sonraí agus lipéadú sonraí.

Nochtann cuid mhaith den phlé thuas ar ghnóthachtálacha caighdeánacha maidir le anótáil sonraí agus lipéadú sonraí an chaoi a ndéanaimid cur chuige i ngach tionscadal, agus an méid a chuirimid ar fáil do na cuideachtaí agus na páirtithe leasmhara a mbímid ag obair leo.

Ábhair chás-staidéir a léireoidh conas a oibríonn sé seo:

Cásanna Eochair-Úsáid Anótála Sonraí

I dtionscadal ceadúnaithe sonraí cliniciúla, rinne foireann Shaip breis agus 6,000 uair an chloig fuaime a phróiseáil, ag baint gach faisnéise sláinte faoi chosaint (PHI), agus ag fágáil ábhar a chomhlíonann HIPAA le go n-oibreodh samhlacha aitheantais cainte cúram sláinte.

Sa chás seo, is iad na critéir agus na héachtaí a rangú atá tábhachtach. Tá na sonraí amha i bhfoirm fuaime, agus tá gá le páirtithe a dhí-aithint. Mar shampla, agus anailís NER á húsáid, is é an désprioc an t-ábhar a dhí-aithint agus a anótáil.

Tá cás-staidéar eile i gceist go domhain sonraí oiliúna AI comhrá tionscadal a chríochnaigh muid le 3,000 teangeolaí ag obair thar thréimhse 14 seachtaine. Mar thoradh air seo táirgeadh sonraí oiliúna i 27 teanga, d’fhonn cúntóirí digiteacha ilteangacha a fhorbairt a bheadh ​​in ann idirghníomhaíochtaí daonna a láimhseáil i rogha leathan teangacha dúchais.

Sa chás-staidéar áirithe seo, ba léir go raibh gá leis an duine ceart a fháil sa chathaoir cheart. Chiallaigh an líon mór saineolaithe ábhair agus oibreoirí ionchuir ábhair go raibh gá le sruthlíniú eagraíochta agus nós imeachta chun an tionscadal a chur i gcrích ar amlíne áirithe. Bhí ár bhfoireann in ann caighdeán an tionscail a bhualadh le corrlach leathan, trí bhailiú sonraí agus próisis ina dhiaidh sin a bharrfheabhsú.

Baineann cineálacha eile cás-staidéir le rudaí mar oiliúint bot agus anótáil téacs le haghaidh foghlaim meaisín. Arís, i bhformáid téacs, tá sé tábhachtach fós caitheamh le páirtithe aitheanta de réir dlíthe príobháideachta, agus na sonraí amha a shórtáil chun na torthaí spriocdhírithe a fháil.

Is é sin le rá, agus é ag obair ar fud iliomad cineálacha agus formáidí sonraí, léirigh Shaip an rath ríthábhachtach céanna trí na modhanna agus na prionsabail chéanna a chur i bhfeidhm ar chásanna gnó amhábhar agus ceadúnaithe sonraí.

Timfhilleadh Suas

Creidimid go hionraic go raibh an treoir seo seiftiúil duit agus gur freagraíodh an chuid is mó de do chuid ceisteanna. Mar sin féin, mura bhfuil tú cinnte fós faoi dhíoltóir iontaofa, ná cuardaigh níos mó.

Is cuideachta anótála sonraí príomha muid, ag Shaip. Tá saineolaithe againn sa réimse a thuigeann sonraí agus a n-imní gaolmhara cosúil le haon cheann eile. D’fhéadfaimis a bheith mar do chomhpháirtithe idéalach agus muid ag tabhairt inniúlachtaí cosúil le tiomantas, rúndacht, solúbthacht agus úinéireacht do gach tionscadal nó comhoibriú.

Mar sin, beag beann ar an gcineál sonraí a bhfuil sé ar intinn agat nótaí a fháil dó, d’fhéadfá an fhoireann veteranach sin a aimsiú ionainn chun d’éilimh agus do spriocanna a chomhlíonadh. Déan do mhúnlaí AI a bharrfheabhsú le haghaidh foghlama linn.

Labhraímis

  • Trí chlárú, aontaím le Shaip Beartas Príobháideachais agus Tearmaí Seirbhís agus mo thoiliú a thabhairt chun cumarsáid margaíochta B2B a fháil ó Shaip.

Ceisteanna Coitianta (Ceisteanna Coitianta)

Is é anótáil sonraí nó an lipéadú sonraí an próiseas a fhágann go bhfuil meaisíní inaitheanta ar shonraí le rudaí ar leith chun an toradh a thuar. Trí chlibeáil, tras-scríobh nó próiseáil rudaí laistigh de théacs, íomhá, scananna, srl. Cuireann halgartaim ar chumas na sonraí lipéadaithe a léirmhíniú agus oiliúint a fháil chun fíorchásanna gnó a réiteach leis féin gan idirghabháil an duine.

I bhfoghlaim meaisín (faoi mhaoirseacht nó gan mhaoirsiú araon), tá sonraí lipéadaithe nó anótáilte ag clibeáil, ag tras-scríobh nó ag próiseáil na ngnéithe a theastaíonn uait go dtuigfidh agus go n-aithníonn do mhúnlaí foghlama meaisín chun dúshláin an domhain a réiteach.

Is éard is anótálaí sonraí ann duine a oibríonn go dícheallach chun na sonraí a shaibhriú ionas go mbeidh meaisíní inaitheanta orthu. D’fhéadfadh go mbeadh ceann amháin nó gach ceann de na céimeanna seo a leanas i gceist leis (faoi réir an cháis úsáide idir lámha agus an riachtanas): Glanadh Sonraí, Tras-scríobh Sonraí, Lipéadú Sonraí nó Anótáil Sonraí, QA srl.

Tugtar uirlisí anótála sonraí ar uirlisí nó ardáin (scamall-bhunaithe nó ar an mbonn) a úsáidtear chun sonraí ardchaighdeáin a lipéadú nó a anótáil (mar shampla téacs, fuaim, íomhá, físeán) le meiteashonraí d’fhoghlaim meaisín.

Uirlisí nó ardáin (scamall-bhunaithe nó ar bhonn) a úsáidtear chun íomhánna gluaisteacha a lipéadú nó a anótáil fráma-ar-fhráma ó fhíseán chun sonraí oiliúna ardchaighdeáin a thógáil d’fhoghlaim meaisín.

Uirlisí nó ardáin (scamall-bhunaithe nó ar bhonn) a úsáidtear chun téacs ó athbhreithnithe, nuachtáin, oideas dochtúra, taifid sláinte leictreonacha, cláir chomhardaithe, srl a lipéadú nó a anótáil chun sonraí oiliúna ar ardchaighdeán a thógáil d’fhoghlaim meaisín. Is féidir lipéadú, clibeáil, tras-scríobh nó próiseáil a thabhairt ar an bpróiseas seo freisin.