شعار زيفيرنت

ما هو شرح البيانات؟ ما هي استخداماته وكيف يعمل؟

التاريخ:

إنها تعني نفس الشيء. ستخرج مقالات تحاول شرحها بعدة طرق وتكوين تناقضات. المصطلحات ليست وسيطا ممتازا. يمكن للأشخاص أن يشيروا إلى جوانب مختلفة حتى عند استخدامهم للعبارات الدقيقة. ومع ذلك ، بناءً على محادثاتنا مع التجار في هذا المجال ومع مستخدمي التعليقات التوضيحية للبيانات ، لا يوجد تناقض بين هذه المفاهيم.

حساب البيانات التوضيحية: يمكن عمل التعليقات التوضيحية على البيانات تلقائيًا أو يدويًا. ومع ذلك ، فإن التعليقات التوضيحية على البيانات يدويًا تتطلب الكثير من الجهد ، ويجب أيضًا الحفاظ على تكامل البيانات.

دقة الشرح: يمكن أن يؤدي الإغفال البشري إلى جودة بيانات سيئة ويؤثر على الفور على إسقاط نماذج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. يسلط بحث Gartner الضوء على أن جودة البيانات السيئة تكلف الشركات خمسة عشر بالمائة من إيراداتها.

إذا كنت تعمل مع الفواتير والإيصالات أو كنت تقلق بشأن التحقق من الهوية ، فتحقق من شبكات Nanonets التعرف الضوئي على الحروف عبر الإنترنت or مستخرج نص PDF لاستخراج نص من مستندات PDF مجانا. انقر أدناه لمعرفة المزيد عن حلول أتمتة المؤسسات النانونية.


أنواع التعليقات التوضيحية للبيانات

يحتاج إنشاء نموذج AI أو ML الذي يعمل مثل الإنسان إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب. لكي يتخذ النموذج القرارات ويقتنص الإجراءات ، يجب أن يكون مجهزًا لفهم بيانات محددة. شرح البيانات هو تصنيف البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يجب شرح بيانات التدريب بشكل مناسب وتصنيفها لحالة استخدام معينة. يمكن للشركات إنشاء وتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال التعليقات التوضيحية للبيانات المدعومة من قبل الإنسان بجودة ممتازة. والنتيجة هي حل معرفة العملاء المحسّن مثل توصيات المنتج ونتائج محرك البحث ذات الصلة والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر وروبوتات الدردشة والمزيد. هناك أنواع أساسية مختلفة من البيانات: الصوت والنص والصورة والفيديو.

شرح نصي

فئة البيانات الأكثر استخدامًا هي النص وفقًا لتقرير حالة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لعام 2020 ، حيث يعتمد سبعون بالمائة من الشركات على النص. تشتمل التعليقات التوضيحية النصية على نطاق واسع من التعليقات التوضيحية مثل القصد والشعور والاستعلام.

تعليق توضيحي للمشاعر

يفحص تحليل المشاعر العواطف والمواقف والآراء ، مما يجعل الحصول على بيانات تدريب دقيقة أمرًا مهمًا. للاحتفاظ بهذه البيانات ، كثيرًا ما يتم الاستفادة من أصحاب التعليقات التوضيحية البشرية حيث يمكنهم تقييم المشاعر والمحتوى المناسب على جميع منافذ الويب ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي ومناطق التجارة الإلكترونية ، مع القدرة على وضع علامة والإبلاغ عن العلامات الحساسة أو الدنيوية أو الجديدة ، على سبيل المثال.

نية التعليق التوضيحي

أثناء التحدث باستخدام واجهات التفاعل بين الإنسان والآلة ، يجب أن تكون الأجهزة مؤهلة لفهم كلاً من هدف المستخدم واللغة الطبيعية. يمكن أن يميز تصنيف البيانات متعددة الأغراض وجمعها النية في التصنيفات الرئيسية: الأمر والطلب والحجز والتأكيد والتوصية.

الشرح الدلالي

يعزز التعليق التوضيحي الدلالي قوائم المنتجات ويضمن للعملاء اكتشاف المنتجات التي يبحثون عنها. وهذا يمكنهم من تحويل المتصفحات إلى مشترين. من خلال فهرسة العناصر المختلفة داخل استعلامات وعناوين البحث عن المنتج ، تساعد خدمات التعليقات التوضيحية الدلالية في تدريب الخوارزمية الخاصة بك لفهم تلك الأجزاء الفردية وتعزيز إمكانية تطبيق البحث بشكل عام.

التعليق التوضيحي للكيان المحدد

تحتاج أنظمة NER (التعرف على الكيانات المسماة) إلى كمية كبيرة من التدريب المشروح يدويًا. تتعلق المؤسسات مثل Appen بإمكانيات التعليقات التوضيحية للكيانات المسماة عبر مجموعة واسعة من حالات الاستخدام ، مثل تمكين عملاء التجارة الإلكترونية من تحديد نطاق من الواصفات الرئيسية ووضع علامات عليها أو الاستفادة من شركات الوسائط الاجتماعية في وضع علامات على الكيانات مثل الأماكن والأشخاص والعناوين والشركات والمؤسسات من أجل المساعدة في محتوى دعاية أفضل استهدافًا.

الشرح الصوتي

التعليق التوضيحي الصوتي هو الختم الزمني ونسخ بيانات الكلام ، بما في ذلك نسخ معلومات معينة والنطق وتحديد اللهجة واللغة والتركيبة السكانية للمتحدث. تعتبر كل حالة استخدام فريدة من نوعها ، ويحتاج البعض إلى نهج خاص للغاية: على سبيل المثال ، وضع علامات على مؤشرات الكلام القوية والنغمات غير الكلامية مثل كسر الزجاج للممارسة في تطبيقات تكنولوجيا الخط الساخن للطوارئ والأمن.

تعليق توضيحي للصورة

يعد التعليق التوضيحي للصور ضروريًا للعديد من التطبيقات ، بما في ذلك الرؤية الآلية ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الوجه والحلول التي تعتمد على التعلم الآلي لاستنتاج الصور. لتدريب هذه التفسيرات ، يجب تعيين البيانات الوصفية للصور في بنية التعليقات أو المعرفات أو الكلمات الرئيسية. من شبكات الرؤية الحاسوبية التي تستخدمها السيارات والآلات ذاتية القيادة التي تلتقط المنتجات وتصنفها إلى تطبيقات الرعاية الصحية التي تحدد المواقف الطبية ، تحتاج العديد من حالات الاستخدام إلى كميات كبيرة من الصور المشروحة. يعزز التعليق التوضيحي للصور الدقة والدقة من خلال تجهيز هذه الأنظمة بشكل فعال.

شرح الفيديو

تعد البيانات المشروحة من قِبل الإنسان أساسية للتعلم الآلي المربح. من الواضح أن البشر أفضل من أجهزة الكمبيوتر في فهم النية وإدارة الذاتية والتعامل مع الغموض. على سبيل المثال ، عند استنتاج ما إذا كانت نتائج محرك البحث ذات صلة أم لا ، فإن الاستيعاب من العديد من الأشخاص مطلوب للاتفاق. عند التعرف على نمط الكمبيوتر أو حل التعرف على الرؤية ، يجب على البشر تحديد بيانات معينة والتعليق عليها ، مثل تلخيص جميع وحدات البكسل ، بما في ذلك الأشجار أو إشارات المرور في الصورة. يمكن للآلات الاستفادة من هذه البيانات المنظمة للتعرف على هذه الاتصالات في الاختبار والإخراج.

الخطوات الرئيسية في إجراء التعليقات التوضيحية للبيانات

قد يكون من المفيد في بعض الأحيان التحدث عن عمليات المرحلة التي تأتي في شرح البيانات المعقدة ومشروعات العلامات.

  • المرحلة الأولى هي الاستحواذ. هنا حيث تقوم الشركات بتجميع البيانات وتجميعها. تتضمن هذه المرحلة عمومًا الحاجة إلى تأسيس كفاءة الموضوع على المشغلين البشريين أو من خلال اتفاقية ترخيص البيانات.
  • تتضمن الخطوة الثانية والبارزة للإجراء التعليقات التوضيحية ووضع العلامات. هذه الخطوة هي المكان الذي سيجري فيه NER وفحص النية. هذه هي أساسيات فهرسة البيانات وتصنيفها بدقة لاستخدامها في برامج التعلم الآلي التي تنجح في تحقيق أهدافها وغاياتها.
  • بعد فهرسة البيانات أو تسميتها أو التعليق عليها بشكل مناسب ، يتم إرسال البيانات بالبريد إلى المرحلة الثالثة والأخيرة من الإجراء: النشر أو الإخراج. شيء واحد يجب تذكره حول مرحلة التطبيق هو شرط الامتثال. هذه هي المرحلة التي يمكن أن تصبح فيها مشكلات الخصوصية معقدة. سواء أكان الأمر يتعلق باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون HIPAA أو أي نُهج محلية أو فدرالية أخرى ، فقد تكون البيانات قيد التشغيل بيانات حساسة ويجب تنظيمها. مع إدراك كل هذه المكونات ، يمكن أن يكون هذا الإجراء المكون من ثلاث خطوات مفيدًا بشكل فريد في تطوير النتائج لأصحاب المصلحة في الصناعة.

هل تريد أتمتة المهام اليدوية المتكررة؟ وفر الوقت والجهد والمال مع تحسين الكفاءة!


وفي الختام

بنفس الطريقة التي تتطور بها البيانات باستمرار ، أصبح إجراء التعليقات التوضيحية للبيانات أكثر تعقيدًا. لوضعها في منظورها الصحيح ، قبل 4-5 سنوات ، كان كافياً تسمية بعض الشقوق على الوجه وبناء نموذج أولي للذكاء الاصطناعي بناءً على تلك البيانات. الآن ، يمكن أن يكون هناك ما يصل إلى عشرين نقطة على الشفاه وحدها.

يعد الانتقال المستمر من روبوتات المحادثة النصية إلى الذكاء الاصطناعي أحد الأمور الواعدة لسد الصدع بين التفاعلات الطبيعية والاصطناعية. في هذا الوقت ، تزداد ثقة المستهلك في الحلول المشتقة من الذكاء الاصطناعي بشكل متعمد. وجدت دراسة أن الناس كانوا أكثر ميلًا للتصديق على اقتراحات الخوارزمية عندما وصلوا إلى التطبيق العملي للمنتج أو الأداء الدقيق.

ستستمر الخوارزميات في تشكيل فهم المستهلك للمصير المتوقع - لكن الخوارزميات يمكن أن تكون معيبة ويمكن أن تتحمل نفس الأحكام المسبقة لمنشئوها. ضمان أن التجارب المدعومة بالذكاء الاصطناعي رائعة وفعالة ومفيدة. عندها فقط يمكن للمرء أن يضمن أن الحلول المستندة إلى البيانات مفصلة وممثلة بقدر الإمكان.


النانو OCR و OCR عبر الإنترنت لديها الكثير من الاهتمام استخدم حالات tيمكن أن تحسن أداء عملك ، وتوفر التكاليف وتعزز النمو. اكتشف كيف يمكن تطبيق حالات استخدام Nanonets على منتجك.


بقعة_صورة

أحدث المعلومات الاستخباراتية

بقعة_صورة