Aynı şeyi ima ediyorlar. Bunları çeşitli şekillerde açıklamaya çalışan ve çelişkiler oluşturan makalelerden çıkacaksınız. Terminoloji mükemmel bir ortam değildir; insanlar tam ifadeleri kullandıklarında bile farklı yönleri ima edebilirler. Bununla birlikte, bu alandaki bayilerle ve veri ek açıklama kullanıcılarıyla yaptığımız görüşmelere göre, bu kavramlar arasında herhangi bir farklılık yoktur.
Verilere açıklama eklemenin maliyeti: Veri annotasyonu otomatik veya manuel olarak yapılabilir. Bununla birlikte, verilere manuel olarak açıklama eklemek çok fazla çaba gerektirir ve ayrıca verilerin bütünlüğünü korumanız gerekir.
Ek açıklamanın doğruluğu: İnsan ihmalleri, kötü veri kalitesine yol açabilir ve AI/ML modellerinin projeksiyonunu hemen etkileyebilir. Gartner'ın araştırması, kötü veri kalitesinin şirketlere gelirlerinin yüzde on beşine mal olduğunu vurguluyor.
Faturalar ve makbuzlarla çalışıyorsanız veya kimlik doğrulama konusunda endişeleniyorsanız, Nanonets'e göz atın çevrimiçi OCR or PDF metin çıkarıcı PDF belgelerinden metin çıkarmak için bedava. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıya tıklayın Nanonets Kurumsal Otomasyon Çözümü.
Veri Açıklama Türleri
İnsan gibi çalışan bir AI veya ML modeli oluşturmak, büyük miktarda eğitim verisine ihtiyaç duyar. Bir modelin kararlar oluşturması ve eylemi ele geçirmesi için belirli verileri kavrayacak şekilde donatılması gerekir. Veri açıklaması, Yapay Zeka uygulamaları için verilerin sınıflandırılmasıdır. Eğitim verileri, belirli bir kullanım durumu için uygun şekilde açıklanmalı ve kategorilere ayrılmalıdır. Firmalar, mükemmel kalitede, insan gücüyle desteklenen veri açıklamalarıyla yapay zeka uygulamaları oluşturabilir ve geliştirebilir. Sonuç, ürün önerileri, ilgili arama motoru sonuçları, konuşma tanıma, bilgisayarla görme, sohbet robotları ve daha fazlası gibi gelişmiş bir müşteri bilgisi çözümüdür. Çeşitli birincil veri türleri vardır: ses, metin, görüntü ve video.
Metin Açıklama
En genel olarak kullanılan veri kategorisi, 2020 Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Durumu raporuna göre metindir, şirketlerin yüzde yetmişi metne bağlıdır. Metin ek açıklamaları, amaç, duygu ve sorgu gibi çok çeşitli ek açıklamaları içerir.
Duygu Açıklaması
Duygu analizi, doğru eğitim verilerine sahip olmayı önemli hale getirerek duyguları, tutumları ve görüşleri inceler. Bu verileri saklamak için, örneğin hassas, saygısız etiketleri etiketleme ve raporlama kapasitesine sahip, sosyal medya ve e-Ticaret alanlarını içeren tüm web çıkışlarındaki duyarlılığı ve uygun içeriği değerlendirebildikleri için, insan ek açıklamalarından sıklıkla yararlanılır.
Amaç Açıklaması
Siz insan-makine arayüzleriyle sohbet ederken, cihazlar hem kullanıcı amacını hem de doğal dili anlamaya uygun olmalıdır. Çok amaçlı veri sınıflandırması ve toplama, amacı temel sınıflandırmalara ayırabilir: komut, istek, rezervasyon, onay ve öneri.
Anlamsal Ek Açıklama
Anlamsal açıklama, ürün listelemelerini geliştirir ve müşterilerin aradıkları ürünleri keşfetmelerini sağlar. Bu, tarayıcıları alıcılara dönüştürmelerini sağlar. Semantik açıklama hizmetleri, ürün arama sorguları ve başlıklarındaki çeşitli öğeleri indeksleyerek, algoritmanızın bu ayrı parçaları kavraması ve genel arama uygulanabilirliğini geliştirmesi için eğitim almanıza yardımcı olur.
Adlandırılmış Varlık Açıklaması
NER (Adlandırılmış Varlık Tanıma) sistemleri, büyük miktarda manuel açıklamalı eğitime ihtiyaç duyar. Appen gibi kurumlar, e-Ticaret müşterilerinin bir dizi anahtar tanımlayıcıyı belirlemesine ve etiketlemesine olanak sağlamak veya sosyal medya şirketlerine yerler, insanlar, unvanlar, şirketler ve kuruluşlar gibi varlıkları etiketlemede fayda sağlamak gibi çok çeşitli kullanım durumlarında adlandırılmış varlık açıklama yeteneklerine sahiptir. daha iyi hedeflenmiş tanıtım içeriği ile yardım.
Ses Açıklaması
Sesli açıklama, belirli bilgilerin ve telaffuzun yazıya dökülmesini ve lehçe, dil ve konuşmacı demografisinin tanımlanmasını içeren konuşma verilerinin zaman damgası ve yazıya dökülmesidir. Her kullanım durumu benzersizdir ve bazıları çok özel bir yaklaşıma ihtiyaç duyar: örneğin, acil durum ve güvenlik yardım hattı teknolojisi uygulamalarında uygulama için güçlü konuşma göstergelerinin ve cam kırma gibi konuşma dışı tonların etiketlenmesi.
Görüntü Açıklaması
Görüntü açıklamaları, robotik görme, bilgisayarla görme, yüz tanıma ve görüntüleri çıkarmak için makine öğrenimine dayanan çözümler de dahil olmak üzere birçok uygulama için gereklidir. Bu açıklamaları eğitmek için, resimlere başlıklar, tanımlayıcılar veya anahtar kelimelerin yapısında meta veriler atanmalıdır. Kendi kendini süren otomobiller ve ürünleri yakalayan ve ayıran makineler tarafından kullanılan bilgisayarlı görme ağlarından, tıbbi durumları tanımlayan sağlık uygulamalarına kadar, birçok kullanım senaryosu yüksek hacimli açıklamalı resimlere ihtiyaç duyar. Görüntü açıklamaları, bu sistemleri etkin bir şekilde donatarak doğruluğu ve hassasiyeti artırır.
Video Açıklaması
İnsan açıklamalı veriler, karlı makine öğrenimi için temeldir. İnsanlar, niyeti anlamada, öznelliği yönetmede ve belirsizlikle başa çıkmada bilgisayarlardan açıkça daha iyidir. Örneğin, bir arama motoru bulgusunun alakalı olup olmadığı çıkarımı yapılırken, anlaşma için birçok kişiden bilgi alınması gerekir. Bir bilgisayar modeli veya görüntü tanıma çözümü ile tanışıldığında, insanlar bir resimdeki ağaçlar veya trafik işaretleri dahil tüm pikselleri özetlemek gibi belirli verileri belirtmeli ve açıklama yapmalıdır. Makineler, test ve çıktıda bu bağlantıları tanımak için bu yapılandırılmış verileri kullanabilir.
Veri Açıklama Prosedüründe Temel Adımlar
Bazen karmaşık veri açıklama ve etiketleme projelerinde gelen aşama süreçlerinden bahsetmek yardımcı olabilir.
- İlk aşama satın almadır. Şirketlerin verileri derlediği ve topladığı yer burasıdır. Bu aşama genellikle, konu yeterliliğini insan operatörlere veya bir veri lisanslama sözleşmesine dayandırmayı içerir.
- Prosedürün ikinci ve belirgin adımı açıklama ve etiketlemeyi içerir. Bu adım, NER ve niyet incelemesinin gerçekleştirileceği yerdir. Bunlar, amaç ve hedeflerinde başarılı olan makine öğrenimi programlarında kullanılacak verilerin doğru bir şekilde indekslenmesi ve etiketlenmesinin esaslarıdır.
- Veriler yeterince indekslendikten, etiketlendikten veya açıklama eklendikten sonra, prosedürün üçüncü ve nihai aşamasına gönderilir: dağıtım veya çıktı. Başvuru aşaması ile ilgili unutulmaması gereken bir husus da uygunluk şartıdır. Bu, gizlilik sorunlarının karmaşık hale gelebileceği aşamadır. İster GDPR, ister HIPAA veya diğer yerel veya federal yaklaşımlar olsun, oyundaki veriler hassas ve düzenlenmesi gereken veriler olabilir. Tüm bu bileşenlerin bilinciyle, bu üç aşamalı prosedür, endüstri paydaşları için sonuçların geliştirilmesinde benzersiz bir şekilde faydalı olabilir.
Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Verimliliği artırırken Zamandan, Efordan ve Paradan Tasarruf Edin!
Sonuç
Verilerin sürekli olarak gelişmesine benzer şekilde, veri açıklama prosedürü daha karmaşık hale geliyor. 4-5 yıl önce, bir yüzdeki birkaç çentiği etiketlemek ve bu verilere dayanarak bir AI prototipi oluşturmak yeterliydi. Şimdi, sadece dudaklarda yirmi kadar nokta olabilir.
Senaryolu sohbet robotlarından yapay zekaya sürekli geçiş, doğal ve yapay etkileşimler arasındaki uçurumu kapatmak için umut verici olanlardan biridir. Şu anda, yapay zekadan türetilen çözümlere yönelik tüketici güveni kasıtlı olarak artıyor. Bir araştırma, insanların bir ürünün pratikliğine veya doğru performansına ulaştıklarında bir algoritmanın önerilerini onaylamaya daha meyilli olduklarını buldu.
Algoritmalar, öngörülebilir kader için tüketici anlayışını şekillendirmeye devam edecek - ancak algoritmalar kusurlu olabilir ve yaratıcılarının aynı önyargılarına dayanabilir. Yapay zeka destekli deneyimlerin büyüleyici, verimli ve faydalı olduğunu garanti etmek, çeşitli ekipler tarafından ne açıklama yaptıklarına dair iyi bir anlayışla yapılan veri açıklamalarına ihtiyaç duyar. Ancak o zaman veriye dayalı çözümlerin mümkün olduğu kadar ayrıntılı ve temsili olduğundan emin olunabilir.
Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonetlerin kullanım durumlarının ürününüze nasıl uygulanabileceği.
