ڊيٽا اينوٽيشن يا ڊيٽا ليبلنگ ، جيئن توهان ڄاڻو ٿا، هڪ دائمي عمل آهي. ڪو به اهڙو لمحو ناهي جيڪو توهان ٻڌائي سگهو ته توهان پنهنجي AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ بند ڪندا ڇاڪاڻ ته اهي مڪمل طور تي صحيح ۽ نتيجا پهچائڻ ۾ تيز ٿي ويا آهن.
جڏهن ته توهان جي AI-طاقتور ماڊل کي لانچ ڪرڻ صرف هڪ سنگ ميل آهي، AI ٽريننگ لاڳيتو ٿيندي رهي ٿي پوسٽ لانچ کان پوءِ نتيجن ۽ ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاءِ. انهي جي ڪري، تنظيمون انهن جي مشين لرننگ ماڊلز لاءِ لاڳاپيل ڊيٽا جي وڏي مقدار کي پيدا ڪرڻ جي تشويش سان ڀريل آهن.
جڏهن ته، اهو مسئلو ناهي جنهن تي اسين اڄ بحث ڪرڻ وارا آهيون. اسان انهن چئلينجن کي ڳولڻ وارا آهيون جيڪي ڊيٽا پيدا ڪرڻ جي هن مسئلي کي حل ڪرڻ کان پوءِ پيدا ٿين ٿا. تصور ڪريو ته توهان وٽ بيشمار ڊيٽا پيدا ڪرڻ جا ٽچ پوائنٽس آهن. هن نقطي تي توهان کي جيڪو وڌيڪ مسئلو درپيش هوندو اهو ڊيٽا جي وڏي مقدار کي بيان ڪرڻ آهي.
اسپيبلبل ڊيٽا ليبلنگ اهو آهي جيڪو اسان اڄ تي روشني وجهڻ وارا آهيون ڇاڪاڻ ته اسان جن تنظيمن ۽ ٽيمن سان ڳالهايو آهي انهن سڀني اسان کي انهي حقيقت ڏانهن اشارو ڪيو آهي ته اهي اسٽيڪ هولڊرز ڊيٽا پيدا ڪرڻ کان وڌيڪ مشڪل مشين جي اعتماد کي ڳوليندا آهن. ۽ جيئن توهان ڄاڻو ٿا، مشين جي اعتماد کي صرف صحيح طور تي بيان ڪيل ڊيٽا جي پٺڀرائي سان صحيح طور تي تربيتي نظام ذريعي تعمير ڪري سگهجي ٿو. تنهن ڪري، اچو ته 5 اهم خدشات تي هڪ نظر رکون جيڪي ڊيٽا ليبلنگ جي عملن جي ڪارڪردگي کي گهٽائي.
5 حقيقي دنيا جا چئلينج جيڪي ڊيٽا ليبلنگ جي ڪوششن کي ڪمزور ڪن ٿا
افرادي قوت جو انتظام
تنهن ڪري، تنظيمون معيار ۽ مقدار ٻنهي کي متوازن ڪرڻ جي چئلينج سان تيار آهن ته جيئن نتيجا ڪڍي سگهجن جيڪي فرق پيدا ڪن ۽ هڪ مقصد کي حل ڪن. اهڙين حالتن ۾، افرادي قوت کي منظم ڪرڻ انتهائي ڏکيو ۽ سخت ٿي ويندو آهي. جڏهن ته آئوٽ سورسنگ مدد ڪري ٿي، ڪاروبار جيڪي ڊيٽا جي تشريح جي مقصدن لاءِ اندروني ٽيمون وقف ڪيون آهن، انهن کي رڪاوٽن جو منهن ڏسڻو پوي ٿو جهڙوڪ:
- ڊيٽا ليبلنگ لاء ملازم ٽريننگ
- ٽيمن ۾ ڪم جي ورڇ ۽ باهمي تعاون کي فروغ ڏيڻ
- مائڪرو ۽ ميڪرو ٻنهي سطحن تي ڪارڪردگي ۽ ترقي جي ٽريڪنگ
- انتشار کي منهن ڏيڻ ۽ نون ملازمن کي ٻيهر تربيت ڏيڻ
- ڊيٽا سائنسدانن، تشريح ڪندڙ، ۽ پروجيڪٽ مينيجرز جي وچ ۾ هم آهنگي کي منظم ڪرڻ
- ثقافتي، ٻولي، ۽ جاگرافيائي رڪاوٽن جو خاتمو ۽ آپريشنل ايڪو سسٽم مان تعصب کي ختم ڪرڻ ۽ وڌيڪ
ماليات جي ٽريڪنگ
بجيٽنگ AI تربيت ۾ سڀ کان اهم مرحلن مان هڪ آهي. اهو بيان ڪري ٿو ته توهان ٽيڪ اسٽيڪ، وسيلن، عملي، ۽ وڌيڪ جي لحاظ کان AI ماڊل ٺاهڻ تي ڪيترو خرچ ڪرڻ لاءِ تيار آهيو ۽ پوءِ توهان کي صحيح RoI جو حساب لڳائڻ ۾ مدد ڪري ٿو. تقريبن 26٪ ڪمپنيون جيڪي AI سسٽم ٺاهڻ ۾ ڪوشش ڪن ٿيون اهي غلط بجيٽنگ جي ڪري اڌ رستي ۾ ناڪام ٿين ٿيون. نه ته شفافيت آهي ته پئسا ڪٿي پمپ ڪيا پيا وڃن ۽ نه ئي اثرائتي ميٽرڪس جيڪي اسٽيڪ هولڊرز کي حقيقي وقت جي بصيرت پيش ڪن ٿا ته انهن جا پئسا ڇا ۾ ترجمو ڪيا پيا وڃن.
ننڍا ۽ وچولي ادارا اڪثر ڪري في پروجيڪٽ يا في ڪلاڪ ادائيگي جي مسئلي ۾ ڦاٿل هوندا آهن ۽ SMEs کي تشريح جي مقصدن لاءِ ڀرتي ڪرڻ جي ڪوششن ۾ ڦاسي پوندا آهن ۽ وچولين جي هڪ ٽولي کي ڀرتي ڪرڻ جي ڪوشش ۾. انهن سڀني کي بجيٽ جي عمل دوران ختم ڪري سگهجي ٿو.
ڊيٽا رازداري جي تعميل ۽ تعميل
جڏهن ته AI لاءِ استعمال جي ڪيسن جو تعداد وڌي رهيو آهي، ڪاروبار ڊوڙي رهيا آهن لہر کي سوار ڪرڻ ۽ حل ٺاهي رهيا آهن جيڪي زندگي ۽ تجربي کي بلند ڪن. اسپيڪٽرم جي ٻئي پڇاڙيء ۾ هڪ چيلنج آهي جنهن تي سڀني سائزن جي ڪاروبار کي ڌيان ڏيڻ جي ضرورت آهي - ڊيٽا رازداري خدشات.
اهو رازداري معيار جي مناسب سار سنڀال ۽ رازداري ڊيٽا جي منصفانه استعمال جي تعميل جي ضرورت کي زور ڏئي ٿو. ٽيڪنيڪل طور تي، ڪاروبار طرفان هڪ آواز ۽ محفوظ ماحول جي ضمانت هجڻ گهرجي جيڪي ڊيٽا جي غير مجاز رسائي کي روڪيندا آهن، ڊيٽا محفوظ ايڪو سسٽم ۾ غير مجاز ڊوائيسز جو استعمال، فائلن جي غير قانوني ڊائون لوڊ، ڪلائوڊ سسٽم ڏانهن منتقلي، ۽ وڌيڪ. ڊيٽا جي رازداري کي سنڀالڻ وارا قانون پيچيده آهن ۽ خيال رکڻو پوندو ته قانوني نتيجن کان بچڻ لاءِ هر هڪ گهرج پوري ڪئي وڃي.
سمارٽ اوزار ۽ مدد ڪيل تشريحون
تشريح جي طريقن جي ٻن مختلف قسمن مان - دستي ۽ خودڪار، هڪ هائبرڊ تشريح ماڊل مستقبل لاءِ مثالي آهي. اهو ئي سبب آهي ته AI سسٽم وڏي مقدار ۾ ڊيٽا کي بغير بغير پروسيس ڪرڻ ۾ سٺو آهن ۽ انسان غلطين جي نشاندهي ڪرڻ ۽ نتيجن کي بهتر ڪرڻ ۾ عظيم آهن.
AI جي مدد سان اوزار ۽ تشريح جي ٽيڪنڪ انهن چئلينجن جو مضبوط حل آهن جن کي اسان اڄ منهن ڏئي رهيا آهيون جيئن ته اهو عمل ۾ شامل سڀني اسٽيڪ هولڊرز جي زندگين کي آسان بڻائي ٿو. سمارٽ اوزار ڪاروبار کي ڪم جي تفويض کي خودڪار ڪرڻ، پائپ لائن مينيجمينٽ، بيان ڪيل ڊيٽا جي معيار تي ڪنٽرول ڪرڻ، ۽ وڌيڪ سهولت پيش ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا. سمارٽ اوزارن کان سواءِ، اسٽاف اڃا تائين پراڻو ٽيڪنڪ تي ڪم ڪري رهيو آهي، انساني ڪلاڪن کي ڪم مڪمل ڪرڻ لاءِ خاص طور تي زور ڏئي ٿو.
ڊيٽا جي معيار ۽ مقدار ۾ تسلسل کي منظم ڪرڻ
ڊيٽا جي معيار جو جائزو وٺڻ جي اهم حصن مان هڪ آهي ڊيٽا سيٽ ۾ ليبل جي تعريف جو جائزو وٺڻ. اڻ شروع ٿيل لاءِ، اچو ته سمجھون ته ڊيٽا سيٽ جا ٻه وڏا قسم آهن-
- مقصدي ڊيٽا - ڊيٽا جيڪا سچي يا آفاقي هجي قطع نظر ان کي ڪير ڏسي
- ۽ موضوعي ڊيٽا - ڊيٽا جيڪا ٿي سگهي ٿي ڪيترن ئي تصورن جي بنياد تي جيڪو ان تائين رسائي ڪري ٿو
مثال طور، هڪ سيب کي ڳاڙهي سيب طور ليبل ڪرڻ مقصدي آهي ڇاڪاڻ ته اهو عالمگير آهي پر شيون پيچيده ٿي وينديون آهن جڏهن هٿ ۾ نفيس ڊيٽا سيٽ هوندا آهن. هڪ جائزو تي گراهڪ جي مزاحيه جواب تي غور ڪريو. تشريح ڪندڙ کي سمجهڻ لاءِ ڪافي هوشيار هجڻ گهرجي ته تبصرو طنزيه آهي يا تعريف آهي ته جيئن ان کي مطابق ليبل ڪري سگهي. جذبات جي تجزيي جا ماڊل ان جي بنياد تي عمل ڪندا جيڪو تشريح ڪندڙ ليبل ڪيو آهي. تنهن ڪري، جڏهن ڪيتريون ئي اکيون ۽ ذهن شامل هوندا آهن، هڪ ٽيم ڪيئن اتفاق راءِ تي پهچندي آهي؟
ڪاروبار ڪيئن هدايتون ۽ ضابطا لاڳو ڪري سگھن ٿا جيڪي اختلافن کي ختم ڪن ٿا ۽ موضوعي ڊيٽا سيٽن ۾ معقول مقدار ۾ آڻين ٿا؟
ڪپڙڻ وارو
اهو تمام گهڻو وڏو آهي، صحيح، ڊيٽا سائنسدانن ۽ تشريح ڪندڙن کي روزانو ڪيترين ئي چئلينجن کي منهن ڏيڻو پوي ٿو؟ اسان جيڪي خدشا هاڻي تائين بحث ڪيا آهن اهي چئلينج جو صرف هڪ حصو آهن جيڪي ڊيٽا جي مسلسل دستيابي مان پيدا ٿين ٿا. هن اسپيڪٽرم ۾ گهڻو ڪجهه آهي.
اميد ته، جيتوڻيڪ، ڊيٽا اينوٽيشن ۾ عملن ۽ سسٽم جي ارتقا جي ڪري، اسان انهن سڀني کان اڳتي وڌنداسين. خير، هميشه آئوٽ سورسنگ ( shaip ) آپشن موجود آهن، جيڪي توهان کي توهان جي گهرجن جي بنياد تي اعليٰ معيار جو ڊيٽا پيش ڪن ٿا.
