Υπονοούν το ίδιο πράγμα. Θα βγείτε από άρθρα που προσπαθούν να τα εξηγήσουν με διάφορους τρόπους και να συνθέσουν αποκλίσεις. Η ορολογία δεν είναι εξαιρετικό μέσο. Οι άνθρωποι μπορούν να υπονοήσουν διαφορετικές πτυχές ακόμα και όταν χρησιμοποιούν τις ακριβείς φράσεις. Ωστόσο, με βάση τις συνομιλίες μας με αντιπροσώπους σε αυτόν τον τομέα και με χρήστες σχολιασμών δεδομένων, δεν υπάρχει ασυμφωνία μεταξύ αυτών των εννοιών.
Τα έξοδα σχολιασμού δεδομένων: Ο σχολιασμός δεδομένων μπορεί να γίνει αυτόματα ή μη αυτόματα. Ωστόσο, ο χειροκίνητος σχολιασμός δεδομένων απαιτεί μεγάλη προσπάθεια και πρέπει επίσης να διατηρήσετε την ακεραιότητα των δεδομένων.
Ακρίβεια σχολιασμού: Οι ανθρώπινες παραλείψεις μπορεί να οδηγήσουν σε κακή ποιότητα δεδομένων και να επηρεάσουν άμεσα την προβολή των μοντέλων AI/ML. Η έρευνα της Gartner υπογραμμίζει ότι η κακή ποιότητα δεδομένων κοστίζει στις εταιρείες το δεκαπέντε τοις εκατό των εσόδων τους.
Εάν εργάζεστε με τιμολόγια και αποδείξεις ή ανησυχείτε για την επαλήθευση ταυτότητας, ρίξτε μια ματιά στο Nanonets online OCR or Εξαγωγή κειμένου PDF για εξαγωγή κειμένου από έγγραφα PDF δωρεάν. Κάντε κλικ παρακάτω για να μάθετε περισσότερα Nanonets Enterprise Automation Solution.
Τύποι σχολιασμού δεδομένων
Η δημιουργία ενός μοντέλου AI ή ML που λειτουργεί όπως ένας άνθρωπος χρειάζεται μεγάλες ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης. Για να μπορεί ένα μοντέλο να δημιουργεί αποφάσεις και να λαμβάνει μέτρα, πρέπει να είναι εξοπλισμένο για να κατανοεί συγκεκριμένα δεδομένα. Ο σχολιασμός δεδομένων είναι η κατηγοριοποίηση δεδομένων για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Τα δεδομένα εκπαίδευσης πρέπει να σχολιάζονται και να κατηγοριοποιούνται κατάλληλα για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης. Οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν και να βελτιώσουν υλοποιήσεις τεχνητής νοημοσύνης με εξαιρετικής ποιότητας σχολιασμούς δεδομένων με ανθρώπινη ενέργεια. Το αποτέλεσμα είναι μια βελτιωμένη λύση γνώσεων πελατών, όπως προτάσεις προϊόντων, σχετικά αποτελέσματα μηχανών αναζήτησης, αναγνώριση ομιλίας, όραση υπολογιστή, chatbots και πολλά άλλα. Υπάρχουν διάφοροι κύριοι τύποι δεδομένων: ήχος, κείμενο, εικόνα και βίντεο.
Σχολιασμός κειμένου
Η πιο γενικά χρησιμοποιούμενη κατηγορία δεδομένων είναι το κείμενο σύμφωνα με την έκθεση 2020 State of AI and Machine Learning, το εβδομήντα τοις εκατό των εταιρειών εξαρτώνται από το κείμενο. Οι σχολιασμοί κειμένου περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα σχολιασμών όπως η πρόθεση, το συναίσθημα και το ερώτημα.
Σχολιασμός συναισθήματος
Η ανάλυση συναισθημάτων εξετάζει συναισθήματα, στάσεις και απόψεις, καθιστώντας σημαντικό να έχουμε ακριβή δεδομένα εκπαίδευσης. Για να διατηρηθούν αυτά τα δεδομένα, οι ανθρώπινοι σχολιαστές αξιοποιούνται συχνά, καθώς μπορούν να αξιολογήσουν το συναίσθημα και το κατάλληλο περιεχόμενο σε όλες τις ιστοσελίδες, που περιλαμβάνουν τομείς μέσων κοινωνικής δικτύωσης και ηλεκτρονικού εμπορίου, με δυνατότητα προσθήκης ετικετών και αναφοράς για ευαίσθητες, βωμολοχίες ή νεολογικές, για παράδειγμα.
Σχολιασμός πρόθεσης
Καθώς συνομιλείτε με διεπαφές ανθρώπου-μηχανής, οι συσκευές πρέπει να είναι κατάλληλες για κατανόηση τόσο της πρόθεσης χρήστη όσο και της φυσικής γλώσσας. Η κατηγοριοποίηση και η συλλογή δεδομένων πολλαπλών προθέσεων μπορεί να διακρίνει την πρόθεση σε βασικές ταξινομήσεις: εντολή, αίτημα, κράτηση, επιβεβαίωση και σύσταση.
Σημασιολογικός σχολιασμός
Ο σημασιολογικός σχολιασμός ενισχύει τις λίστες προϊόντων και διαβεβαιώνει τους πελάτες να ανακαλύψουν τα προϊόντα που αναζητούν. Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να μετατρέψουν τα προγράμματα περιήγησης σε αγοραστές. Με την ευρετηρίαση των διαφόρων στοιχείων εντός των ερωτημάτων αναζήτησης προϊόντων και των τίτλων, οι υπηρεσίες σημασιολογικού σχολιασμού βοηθούν στην εκπαίδευση του αλγόριθμού σας ώστε να κατανοεί αυτά τα μεμονωμένα μέρη και να βελτιώνει τη συνολική δυνατότητα αναζήτησης.
Επωνυμία Entity Annotation
Τα συστήματα NER (Named Entity Recognition) χρειάζονται μεγάλη ποσότητα εκπαίδευσης με μη αυτόματο σχολιασμό. Ιδρύματα όπως το Appen αφορούν δυνατότητες σχολιασμού επώνυμων οντοτήτων σε ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων χρήσης, όπως η δυνατότητα σε πελάτες ηλεκτρονικού εμπορίου να καθορίσουν και να προσθέσουν ετικέτες σε ένα εύρος βασικών περιγραφών ή να επωφεληθούν από εταιρείες κοινωνικών μέσων για την προσθήκη ετικετών σε οντότητες όπως μέρη, άτομα, τίτλους, εταιρείες και οργανισμούς. βοήθεια με καλύτερα στοχευμένο διαφημιστικό περιεχόμενο.
Ηχητικός σχολιασμός
Ο ηχητικός σχολιασμός είναι η χρονική σήμανση και η μεταγραφή δεδομένων ομιλίας, που περιλαμβάνει τη μεταγραφή ορισμένων πληροφοριών και προφοράς και τον προσδιορισμό της διαλέκτου, της γλώσσας και των δημογραφικών στοιχείων του ομιλητή. Κάθε περίπτωση χρήσης είναι μοναδική και ορισμένες χρειάζονται μια πολύ συγκεκριμένη προσέγγιση: για παράδειγμα, η προσθήκη ετικετών σε έντονες ενδείξεις ομιλίας και ηχητικούς τόνους όπως το σπάσιμο του γυαλιού για εξάσκηση σε εφαρμογές τεχνολογίας τηλεφωνικών γραμμών έκτακτης ανάγκης και ασφάλειας.
Σχολιασμός εικόνας
Ο σχολιασμός εικόνας είναι απαραίτητος για πολλές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της ρομποτικής όρασης, της όρασης υπολογιστή, της αναγνώρισης προσώπου και των λύσεων που βασίζονται στη μηχανική εκμάθηση για την εξαγωγή εικόνων. Για την εκπαίδευση αυτών των επεξηγήσεων, πρέπει να οριστούν μεταδεδομένα στις εικόνες στη δομή των λεζάντων, των αναγνωριστικών ή των λέξεων-κλειδιών. Από δίκτυα όρασης υπολογιστών που χρησιμοποιούνται από αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και μηχανές που αρπάζουν και ταξινομούν προϊόντα έως εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης που εντοπίζουν ιατρικές καταστάσεις, αρκετές περιπτώσεις χρήσης χρειάζονται μεγάλους όγκους σχολιασμένων εικόνων. Ο σχολιασμός εικόνας ενισχύει την ακρίβεια και την ακρίβεια εξοπλίζοντας αποτελεσματικά αυτά τα συστήματα.
Σχολιασμός βίντεο
Τα δεδομένα που σχολιάζονται από τον άνθρωπο είναι θεμελιώδη για την κερδοφόρα μηχανική εκμάθηση. Οι άνθρωποι είναι σαφώς καλύτεροι από τους υπολογιστές στην κατανόηση της πρόθεσης, στη διαχείριση της υποκειμενικότητας και στην αντιμετώπιση της ασάφειας. Για παράδειγμα, όταν συμπεραίνουμε εάν ένα εύρημα της μηχανής αναζήτησης είναι σχετικό, απαιτείται πρόσληψη από πολλά άτομα για συμφωνία. Όταν οι άνθρωποι εξοικειώνονται με μια λύση αναγνώρισης μοτίβων ή όρασης υπολογιστή, οι άνθρωποι πρέπει να προσδιορίζουν και να σχολιάζουν συγκεκριμένα δεδομένα, όπως τη σύνοψη όλων των εικονοστοιχείων, συμπεριλαμβανομένων των δέντρων ή των πινακίδων κυκλοφορίας σε μια εικόνα. Οι μηχανές μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δομημένα δεδομένα για να αναγνωρίσουν αυτές τις συνδέσεις στη δοκιμή και την έξοδο.
Βασικά βήματα στη διαδικασία σχολιασμού δεδομένων
Περιστασιακά μπορεί να είναι χρήσιμο να μιλήσουμε για τις διαδικασίες σταδίου που έρχονται σε περίπλοκα έργα σχολιασμού και επισήμανσης δεδομένων.
- Η πρώτη φάση είναι η απόκτηση. Εδώ οι εταιρείες συγκεντρώνουν και συγκεντρώνουν δεδομένα. Αυτή η φάση γενικά περιλαμβάνει την ανάγκη να βασιστεί η ικανότητα του θέματος σε ανθρώπινους χειριστές ή μέσω μιας συμφωνίας αδειοδότησης δεδομένων.
- Το δεύτερο και σημαντικό βήμα της διαδικασίας περιλαμβάνει τον σχολιασμό και την επισήμανση. Αυτό το βήμα είναι όπου θα πραγματοποιηθεί η εξέταση NER και πρόθεσης. Αυτά είναι τα βασικά στοιχεία της ακριβούς ευρετηρίασης και επισήμανσης δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν σε προγράμματα μηχανικής εκμάθησης που επιτυγχάνουν τους στόχους και τους στόχους τους.
- Μετά την κατάλληλη ευρετηρίαση, επισήμανση ή σχολιασμό των δεδομένων, τα δεδομένα ταχυδρομούνται στο τρίτο και τελευταίο στάδιο της διαδικασίας: ανάπτυξη ή έξοδος. Ένα πράγμα που πρέπει να θυμάστε σχετικά με το στάδιο της αίτησης είναι η απαίτηση για συμμόρφωση. Αυτή είναι η φάση όπου τα προβλήματα απορρήτου θα μπορούσαν να γίνουν πολύπλοκα. Είτε πρόκειται για GDPR είτε για HIPAA είτε για άλλες τοπικές ή ομοσπονδιακές προσεγγίσεις, τα δεδομένα που παίζουν μπορεί να είναι ευαίσθητα δεδομένα και πρέπει να ελέγχονται. Έχοντας επίγνωση όλων αυτών των συνιστωσών, αυτή η διαδικασία τριών βημάτων μπορεί να είναι μοναδικά επωφελής για την ανάπτυξη αποτελεσμάτων για τα ενδιαφερόμενα μέρη του κλάδου.
Θέλετε να αυτοματοποιήσετε επαναλαμβανόμενες χειροκίνητες εργασίες; Εξοικονομήστε χρόνο, κόπο και χρήματα ενώ ενισχύετε την αποτελεσματικότητα!
Συμπέρασμα
Με παρόμοιο τρόπο που τα δεδομένα εξελίσσονται συνεχώς, η διαδικασία σχολιασμού δεδομένων γίνεται πιο περίπλοκη. Για να το θέσουμε σε μια προοπτική, πριν από 4-5 χρόνια, ήταν αρκετό να επισημάνουμε μερικές εγκοπές σε ένα πρόσωπο και να δημιουργήσουμε ένα πρωτότυπο AI με βάση αυτά τα δεδομένα. Τώρα, μπορεί να υπάρχουν έως και είκοσι κουκκίδες μόνο στα χείλη.
Η συνεχής μετάβαση από τα σεναριακά chatbots στο AI είναι ένα από τα πολλά υποσχόμενα που θα γεφυρώσουν το ρήγμα μεταξύ φυσικών και τεχνητών αλληλεπιδράσεων. Αυτή τη στιγμή, η εμπιστοσύνη των καταναλωτών στις λύσεις που προέρχονται από την τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται σκόπιμα. Μια μελέτη διαπίστωσε ότι οι άνθρωποι ήταν περισσότερο διατεθειμένοι να επικυρώσουν τις προτάσεις ενός αλγορίθμου όταν κατέληξαν στην πρακτικότητα ή την ακριβή απόδοση ενός προϊόντος.
Οι αλγόριθμοι θα συνεχίσουν να διαμορφώνουν την κατανόηση των καταναλωτών για την προβλέψιμη μοίρα — αλλά οι αλγόριθμοι μπορεί να είναι ελαττωματικοί και μπορούν να υπομείνουν τις ίδιες προκαταλήψεις των δημιουργών τους. Η διασφάλιση ότι οι εμπειρίες που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη είναι συναρπαστικές, αποτελεσματικές και ωφέλιμες, ο σχολιασμός δεδομένων αναγκών γίνεται από διάφορες ομάδες με καλή κατανόηση του τι σχολιάζουν. Μόνο τότε μπορεί κανείς να διασφαλίσει ότι οι λύσεις που βασίζονται σε δεδομένα είναι όσο πιο λεπτομερείς και αντιπροσωπευτικές είναι εφικτές.
Νανοδίκτυα διαδικτυακό OCR & OCR API έχουν πολλά ενδιαφέροντα περιπτώσεις χρήσης tΤο καπέλο θα μπορούσε να βελτιστοποιήσει την απόδοση της επιχείρησής σας, να εξοικονομήσει κόστος και να αυξήσει την ανάπτυξη. Βρίσκω πώς μπορούν να εφαρμοστούν οι περιπτώσεις χρήσης Nanonets στο προϊόν σας.
