Сегодня индустрия искусственного интеллекта полна возможностей, которые хочет использовать каждый бизнес. Вот почему сегодня искусственный интеллект активно внедряется почти во всех отраслях промышленности. Начиная с автомобилестроения, розничной торговли, развлечений, производства и других отраслей для развертывания в своем бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес может принести массу конкурентных преимуществ, а также помочь вам процветать. Сегодня отрасль сталкивается с множеством проблем, связанных с процессами маркировки и аннотирования больших данных.

Сегодня модели искусственного интеллекта обеспечивают работу с большими данными, а для этого требуются массивные данные. Данные должны быть большими, и чем больше вы введете в модель машинного обучения, тем более точные прогнозы вы получите. Данные также должны быть актуальными и полными, что позволит вам эффективно достигать своих целей, а также мы разделяем слепые пятна и предубеждения. Это также должно быть соответствующим образом маркировано и пройти несколько этапов проверки качества, чтобы обеспечить его пригодность для использования в процессе.

Ознакомьтесь с пятью проблемами, с которыми сегодня сталкивается индустрия аннотирования данных и этикетирования:

Количество вариантов использования искусственного интеллекта быстро растет, и компании спешат оседлать волну и разработать новые решения, которые понравятся своей жизни и опыту. Однако, с другой стороны, существует целый ряд проблем, с которыми сталкиваются компании любого размера, связанные с конфиденциальностью данных. Вот почему правительство разработало различные решения, такие как GDP, CCPA, DP и другие руководящие принципы, однако существуют новые законы и требования, которые разрабатываются и внедряются другими странами по всему миру для защиты конфиденциальности данных.

Огромные объемы генерируемых данных вызывают проблемы с конфиденциальностью и становятся сенсацией во всех отраслевых вертикалях. Датчики и компьютерное зрение генерируют данные, которые содержат конфиденциальные данные людей, документы KYC, номера лицензий и многое другое. Это подтолкнуло к необходимости иметь надлежащие стандарты конфиденциальности и их соблюдение для обеспечения добросовестного использования конфиденциальных данных. Правовые органы уже разработали несколько законов о защите данных и конфиденциальности, чтобы избежать юридических последствий в будущем.

2. Управление персоналом

Специалисты по аннотации данных тратят средства на очистку и структурирование данных, а также на то, чтобы сделать их машиночитаемыми. В то же время они также обеспечивают высокое качество процессов аннотирования данных. Следовательно, организации сталкиваются с серьезной проблемой баланса между качеством и количеством и созданием решений, которые будут иметь большое значение и решать поставленную задачу.

В таких случаях управление рабочей силой становится чрезвычайно трудным и утомительным. Большинство компаний сегодня отдают людей на аутсорсинг или у них есть специальные внутренние команды, чтобы избежать определенных проблем, таких как обучение сотрудников, распределение работы и производительность и многое другое.

3. Отслеживание финансовых затрат

Чаще всего компании изо всех сил пытаются правильно выделить бюджет для своих проектов ИИ. Согласно опросу, 26% предприятий жаловались на нехватку бюджета для внедрения решения ИИ. Следовательно, без метрик ответственный мониторинг и объективные стандарты успеха маркировки данных ограничены в своей способности отслеживать результаты, касающиеся затрат времени на работу.

В результате бренды платят за свои проекты по маркировке данных либо собственными силами, либо по контракту. И поскольку данные продолжают расти в геометрической прогрессии, цены тоже растут. Следовательно, большинство брендов и организаций сталкиваются с огромными трудностями при включении маркировки данных в свои бюджеты.

4. Обеспечение качества данных

Одним из важных аспектов обеспечения качества данных является оценка определения меток в каждом наборе данных. Для начала давайте разберемся с двумя основными типами наборов данных. Во-первых, это объективные данные, которые всегда верны независимо от того, кто на них смотрит? Объективные данные, которые имеют несколько восприятий в зависимости от того, кто получает доступ и для какой цели они используются. Следовательно, учитывая различные обстоятельства, вы должны быть достаточно умны, чтобы понять истинное значение данных.

Это также включает в себя модуль анализа настроений, который будет обрабатываться на основе того, что пометил оператор. Вот как предприятия применяют руководящие принципы и правила для устранения различий и обеспечения значительной степени объективности в различных наборах субъективных данных. Вот как бренды сталкиваются с проблемами поддержания согласованности качества данных, а также количества.

5. Умные инструменты и помощь

Два различных типа методов аннотирования — автоматические и ручные, и теперь появилась гибридная модель аннотирования, которая идеально подходит для будущего. Это связано с тем, что системы искусственного интеллекта хорошо справляются с обработкой огромных объемов данных, а люди отлично умеют указывать на ошибки и эффективно оптимизировать результаты.

Вот почему методы аннотации являются решением проблем, с которыми сегодня сталкивается более или менее каждая промышленная отрасль. Интеллектуальные инструменты позволяют предприятиям автоматизировать рабочие задания, управление конвейером и контроль качества аудиторских данных и предлагают больше удобства. Следовательно, без интеллектуальных инструментов занятость по-прежнему будет работать по старым методам и значительно подталкивать людей к выполнению работы.

О нас:

Data Labeler предлагает экономичное решение для высококачественных меток данных. В Data Labeler мы постоянно проверяем качество, поскольку мы намерены стать вашим передовым и надежным партнером в области этикетирования.

Мы также предлагаем передовое программное обеспечение для управления персоналом, которое легко масштабируется с помощью высокоточных размеченных данных. "Для получения более подробной информации свяжитесь с нами.

Первоначально опубликовано на https://www.datalabeler.com 8 ноября 2021 г.