డేటా ఉల్లేఖన లేదా డేటా లేబులింగ్, మీకు తెలిసినట్లుగా, ఇది శాశ్వత ప్రక్రియ. మీరు మీ AI మాడ్యూల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మానేస్తారని మీరు చెప్పగలిగే క్షణాన్ని ఎవరూ నిర్వచించలేరు, ఎందుకంటే అవి ఖచ్చితంగా ఖచ్చితమైనవి మరియు ఫలితాలను అందించడంలో వేగంగా ఉన్నాయి.
మీ AI-శక్తితో కూడిన మాడ్యూల్ను ప్రారంభించడం కేవలం ఒక మైలురాయి మాత్రమే అయితే, ఫలితాలు మరియు సామర్థ్యాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి AI శిక్షణ నిరంతరంగా లాంచ్ తర్వాత జరుగుతుంది. దీని కారణంగా, సంస్థలు తమ మెషీన్ లెర్నింగ్ మాడ్యూల్స్ కోసం సంబంధిత డేటా యొక్క భారీ వాల్యూమ్లను రూపొందించే ఆందోళనతో బాధపడుతున్నాయి.
అయితే, ఈ రోజు మనం చర్చించబోయే ఆందోళన అది కాదు. ఈ ఆందోళన ఒకసారి తలెత్తే సవాళ్లను మేము అన్వేషించబోతున్నాము డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తోంది స్థిరంగా ఉంది. మీకు అసంఖ్యాక డేటా జనరేషన్ టచ్పాయింట్లు ఉన్నాయని ఊహించుకోండి. ఈ సమయంలో మీరు ఎదుర్కొంటున్న మరింత సమస్యాత్మక సమస్య వ్యాఖ్యానించడం అటువంటి భారీ వాల్యూమ్ల డేటా.
స్కేలబుల్ డేటా లేబులింగ్ అనేది ఈ రోజు మనం వెలుగులోకి తీసుకురాబోతున్నాం, ఎందుకంటే మేము మాట్లాడిన సంస్థలు మరియు బృందాలు డేటాను రూపొందించడం కంటే మెషిన్ కాన్ఫిడెన్స్ను నిర్మించడం మరింత సవాలుగా ఉన్నాయని ఈ వాటాదారులు కనుగొన్నారు. మరియు మీకు తెలిసినట్లుగా, మెషిన్ కాన్ఫిడెన్స్ అనేది సరిగ్గా ఉల్లేఖించబడిన డేటాతో కూడిన సరైన శిక్షణ పొందిన సిస్టమ్ల ద్వారా మాత్రమే నిర్మించబడుతుంది. కాబట్టి, డేటా లేబులింగ్ ప్రక్రియల సామర్థ్యాన్ని తగ్గించే 5 ప్రధాన ఆందోళనలను చూద్దాం.
డేటా లేబులింగ్ ప్రయత్నాలను పలుచన చేసే 5 వాస్తవ-ప్రపంచ సవాళ్లు
శ్రామిక శక్తి నిర్వహణ
కాబట్టి, ఒక వైవిధ్యాన్ని కలిగించే మరియు ఒక ప్రయోజనాన్ని పరిష్కరించే ఫలితాలను సాధించడానికి నాణ్యత మరియు పరిమాణం రెండింటినీ సమతుల్యం చేసే సవాలుతో సంస్థలు సిద్ధంగా ఉన్నాయి. అటువంటి సందర్భాలలో, శ్రామిక శక్తిని నిర్వహించడం చాలా కష్టంగా మరియు శ్రమతో కూడుకున్నది. ఔట్సోర్సింగ్ సహాయం చేస్తున్నప్పుడు, అంతర్గత బృందాలను అంకితం చేసిన వ్యాపారాలు డేటా ఉల్లేఖన ప్రయోజనాల, ముఖ అడ్డంకులు వంటి:
- డేటా లేబులింగ్ కోసం ఉద్యోగుల శిక్షణ
- బృందాల అంతటా పని పంపిణీ మరియు పరస్పర చర్యను పెంపొందించడం
- సూక్ష్మ మరియు స్థూల స్థాయిలలో పనితీరు మరియు పురోగతి ట్రాకింగ్
- అట్రిషన్ను పరిష్కరించడం మరియు కొత్త ఉద్యోగులకు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం
- డేటా శాస్త్రవేత్తలు, ఉల్లేఖనాలు మరియు ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్ల మధ్య సమన్వయాన్ని క్రమబద్ధీకరించడం
- సాంస్కృతిక, భాష మరియు భౌగోళిక అడ్డంకులను తొలగించడం మరియు కార్యాచరణ పర్యావరణ వ్యవస్థల నుండి పక్షపాతాలను తొలగించడం మరియు మరిన్ని
ఆర్థిక ట్రాకింగ్
AI శిక్షణలో బడ్జెటింగ్ అత్యంత కీలకమైన దశలలో ఒకటి. టెక్ స్టాక్, వనరులు, సిబ్బంది మరియు మరెన్నో పరంగా AI మాడ్యూల్ను నిర్మించడానికి మీరు ఎంత ఖర్చు చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారో ఇది నిర్వచిస్తుంది మరియు ఖచ్చితమైన RoIని లెక్కించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. దగ్గరగా 26% కంపెనీలు సరికాని బడ్జెటింగ్ కారణంగా AI సిస్టమ్లను అభివృద్ధి చేసే ప్రయత్నం సగంలోనే విఫలమైంది. డబ్బు ఎక్కడికి పంపబడుతుందనే దానిపై పారదర్శకత లేదు లేదా వాటాదారులకు వారి డబ్బు దేనిలోకి అనువదించబడుతుందనే దానిపై నిజ-సమయ అంతర్దృష్టులను అందించే ప్రభావవంతమైన కొలమానాలు లేవు.
చిన్న మరియు మధ్యతరహా పరిశ్రమలు తరచుగా ఒక ప్రాజెక్ట్కు లేదా గంటకు చెల్లింపుల గందరగోళంలో మరియు SMEలను నియమించుకునే లొసుగులో చిక్కుకుంటాయి. ఉల్లేఖన ప్రయోజనాల vs మధ్యవర్తుల సమూహాన్ని నియమించడం. బడ్జెట్ ప్రక్రియలో ఇవన్నీ తొలగించబడతాయి.
డేటా గోప్యత కట్టుబడి & సమ్మతి
AI కోసం వినియోగ కేసుల సంఖ్య పెరుగుతున్నప్పుడు, వ్యాపారాలు తరంగాలను తొక్కడం మరియు జీవితాన్ని మరియు అనుభవాన్ని మెరుగుపరిచే పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి పరుగెత్తుతున్నాయి. స్పెక్ట్రమ్ యొక్క మరొక చివరలో అన్ని పరిమాణాల వ్యాపారాలు శ్రద్ధ వహించాల్సిన సవాలు - డేటా గోప్యతా ఆందోళనలు.
ఇది గోప్యతా ప్రమాణాల సరైన నిర్వహణ మరియు గోప్యమైన డేటా యొక్క సరసమైన వినియోగానికి అనుగుణంగా ఉండవలసిన అవసరాన్ని పెంచుతుంది. సాంకేతికంగా, డేటాను అనధికారికంగా యాక్సెస్ చేయడాన్ని, డేటా-సురక్షిత పర్యావరణ వ్యవస్థలో అనధికార పరికరాలను ఉపయోగించడం, ఫైల్ల అక్రమ డౌన్లోడ్లు, క్లౌడ్ సిస్టమ్లకు బదిలీ చేయడం మరియు మరిన్నింటిని నిరోధించే వ్యాపారాల ద్వారా ధ్వని మరియు సురక్షితమైన పర్యావరణం హామీ ఇవ్వబడాలి. డేటా గోప్యతను నియంత్రించే చట్టాలు క్లిష్టంగా ఉంటాయి మరియు చట్టపరమైన పరిణామాలను నివారించడానికి ప్రతి ఒక్క అవసరాన్ని నిర్ధారించడానికి జాగ్రత్త తీసుకోవాలి.
స్మార్ట్ సాధనాలు & సహాయక ఉల్లేఖనాలు
రెండు విభిన్న రకాల ఉల్లేఖన పద్ధతుల్లో - మాన్యువల్ మరియు ఆటోమేటిక్, హైబ్రిడ్ ఉల్లేఖన నమూనా భవిష్యత్తుకు అనువైనది. ఎందుకంటే AI వ్యవస్థలు భారీ మొత్తంలో డేటాను సజావుగా ప్రాసెస్ చేయడంలో మంచివి మరియు లోపాలను ఎత్తి చూపడంలో మరియు ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మానవులు గొప్పగా ఉంటారు.
AI-సహాయక సాధనాలు మరియు ఉల్లేఖన పద్ధతులు ఈ రోజు మనం ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లకు దృఢమైన పరిష్కారాలు, ఎందుకంటే ఇది ప్రక్రియలో పాల్గొన్న అన్ని వాటాదారుల జీవితాలను సులభతరం చేస్తుంది. స్మార్ట్ సాధనాలు వ్యాపారాలు పని అసైన్మెంట్లు, పైప్లైన్ నిర్వహణ, ఉల్లేఖన డేటా నాణ్యత నియంత్రణను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు మరింత సౌకర్యాన్ని అందించడానికి అనుమతిస్తాయి. స్మార్ట్ సాధనాలు లేకుండా, సిబ్బంది ఇప్పటికీ వాడుకలో లేని సాంకేతికతలపై పని చేస్తారు, పనిని పూర్తి చేయడానికి మానవ గంటలను గణనీయంగా నెట్టివేస్తారు.
డేటా నాణ్యత & పరిమాణంలో స్థిరత్వాన్ని నిర్వహించడం
డేటా నాణ్యతను అంచనా వేయడంలో ముఖ్యమైన అంశాలలో ఒకటి డేటాసెట్లలో లేబుల్ల నిర్వచనాన్ని అంచనా వేయడం. తెలియని వారి కోసం, రెండు ప్రధాన రకాల డేటాసెట్లు ఉన్నాయని అర్థం చేసుకుందాం –
- ఆబ్జెక్టివ్ డేటా – ఎవరు చూసినా నిజమైన లేదా సార్వత్రికమైన డేటా
- మరియు సబ్జెక్టివ్ డేటా – ఎవరు యాక్సెస్ చేస్తారనే దాని ఆధారంగా బహుళ అవగాహనలను కలిగి ఉండే డేటా
ఉదాహరణకి, లేబులింగ్ ఎరుపు ఆపిల్గా ఆపిల్ ఆబ్జెక్టివ్గా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది సార్వత్రికమైనది కానీ చేతిలో సూక్ష్మమైన డేటాసెట్లు ఉన్నప్పుడు విషయాలు క్లిష్టంగా ఉంటాయి. సమీక్షలో కస్టమర్ నుండి చమత్కారమైన ప్రతిస్పందనను పరిగణించండి. వ్యాఖ్య వ్యంగ్యంగా ఉందా లేదా దానికి అనుగుణంగా లేబుల్ చేయడానికి పొగడ్తగా ఉందో లేదో అర్థం చేసుకునేంత తెలివిగా ఉల్లేఖకుడు ఉండాలి. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ ఉల్లేఖనకర్త లేబుల్ చేసిన దాని ఆధారంగా మాడ్యూల్స్ ప్రాసెస్ చేయబడతాయి. కాబట్టి, బహుళ కళ్ళు మరియు మనస్సులు పాల్గొన్నప్పుడు, ఒక బృందం ఏకాభిప్రాయానికి ఎలా వస్తుంది?
వ్యాపారాలు వ్యత్యాసాలను తొలగించే మార్గదర్శకాలు మరియు నియమాలను ఎలా అమలు చేయగలవు మరియు సబ్జెక్టివ్ డేటాసెట్లలో గణనీయమైన నిష్పాక్షికతను తీసుకురాగలవు?
చుట్టి వేయు
ఇది చాలా పెద్దది, సరియైనది, డేటా సైంటిస్ట్లు మరియు ఉల్లేఖనకర్తలు రోజువారీగా ఎదుర్కొనే సవాళ్లు ఎంత? మేము ఇప్పటివరకు చర్చించిన ఆందోళనలు స్థిరమైన వాటి నుండి ఉత్పన్నమయ్యే సవాలులో ఒక భాగం మాత్రమే డేటా లభ్యత. ఈ స్పెక్ట్రమ్లో ఇంకా చాలా ఉన్నాయి.
అయితే, డేటా ఉల్లేఖనంలో ప్రక్రియలు మరియు సిస్టమ్ల పరిణామానికి కృతజ్ఞతలు తెలుపుతూ మేము వీటన్నింటి కంటే ముందుంటామని ఆశిస్తున్నాము. సరే, ఎల్లప్పుడూ అవుట్సోర్సింగ్లు ఉంటాయి (షేప్) ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇవి మీ అవసరాల ఆధారంగా మీకు అధిక-నాణ్యత డేటాను అందిస్తాయి.
