په 2020، 1.7 MB ډیټا هره ثانیه د خلکو لخوا رامینځته شوی. او په همدې کال کې، موږ په 2.5 کې هره ورځ نږدې 2020 کوینټیلیون ډیټا بایټ تولید کړل. د ډیټا ساینس پوهانو وړاندوینه وکړه چې تر 2025 پورې به خلک نږدې XNUMX کوینټیلیون ډیټا بایټ تولید کړي. 463 ایکسابایټ هره ورځ د معلوماتو. په هرصورت، ټول معلومات د سوداګرۍ لخوا د ګټورو بصیرتونو د راټولولو یا د ماشین زده کړې وسیلو پراختیا لپاره نشي کارول کیدی.
لکه څنګه چې د څو سرچینو څخه د ګټورو معلوماتو راټولولو خنډ د کلونو په اوږدو کې اسانه شوی ، سوداګرۍ د راتلونکي نسل AI حلونو رامینځته کولو ته لاره هواروي. څرنګه چې د AI پر بنسټ وسایل د سوداګرۍ سره د ودې لپاره غوره پریکړې کولو کې مرسته کوي، دوی دقیق لیبل شوي او تشریح شوي ډاټا ته اړتیا لري. د معلوماتو لیبل کول او تشریح د ډیټا پری پروسس کولو برخه جوړوي، په کوم کې چې د ګټو توکي د اړوندو معلوماتو سره ټګ یا لیبل شوي، کوم چې د ML الګوریتم روزلو کې مرسته کوي.
بیا هم، کله چې شرکتونه د AI ماډلونو جوړولو په اړه فکر کوي، داسې وخت به راشي چې دوی باید سخت پریکړه وکړي - یو هغه چې کولی شي د ML ماډل پایلې اغیزه وکړي - په کور کې یا بهر سرچینه شوي ډیټا لیبل کول. ستاسو پریکړه کولی شي د پراختیایي پروسې، بودیجې، فعالیت او د پروژې بریالیتوب اغیزه وکړي. نو راځئ چې دواړه پرتله کړو او د دواړو ګټې او زیانونه وپیژنو.
د کور دننه د معلوماتو لیبل کول د بهر سرچینې معلوماتو لیبل کول
| د کور دننه د معلوماتو لیبل کول | د معلوماتو بهر ته ليبل کول |
| انعطاف | |
| که پروژه ساده وي او ځانګړي اړتیاوې نلري، نو بیا د کور دننه ډیټا لیبل کول ټیم کولی شي هدف ته خدمت وکړي. | که هغه پروژه چې تاسو یې ترسره کوئ خورا مشخص او پیچلي وي او د لیبل کولو ځانګړي اړتیاوې لري، نو سپارښتنه کیږي چې ستاسو د معلوماتو لیبل کولو اړتیاوې بهر کړئ. |
| د بیې | |
| په کور کې د معلوماتو لیبل کول او تشریح کول د زیربنا جوړولو او کارمندانو روزنې لپاره خورا ګران کیدی شي. | د آؤټ سورسنګ ډیټا لیبل کول د کیفیت او دقت سره موافقت پرته ستاسو اړتیاو لپاره د مناسب قیمت پلان غوره کولو آزادي سره راځي. |
| مدیریت | |
| اداره کول د د معلوماتو تشریح یا د لیبل کولو ټیم کیدی شي ننګونه وي، په ځانګړې توګه ځکه چې دا په وخت، پیسو، او سرچینو کې پانګونې ته اړتیا لري. | د معلوماتو لیبل کولو او تشریح کولو بهر سرچینې کول کولی شي تاسو سره د ML ماډل پراختیا باندې تمرکز کولو کې مرسته وکړي. سربیره پردې، د تجربه لرونکو تشریح کونکو شتون هم کولی شي د ستونزو حل کولو کې مرسته وکړي. |
| د روزنې | |
| دقیق ډیټا لیبل کول د تشریح وسیلو کارولو په اړه د کارمندانو پراخه روزنې ته اړتیا لري. نو تاسو باید د کور دننه روزنې ټیمونو کې ډیر وخت او پیسې مصرف کړئ. | بهر سورس کول د روزنې لګښتونه نه لري، ځکه چې د ډیټا لیبل کولو خدماتو چمتو کونکي روزل شوي او تجربه لرونکي کارمندان استخدام کوي چې کولی شي د وسیلو، د پروژې اړتیاو، او میتودونو سره سمون ولري. |
| امنیت | |
| د کور دننه ډیټا لیبل کول د معلوماتو امنیت ډیروي ، ځکه چې د پروژې توضیحات د دریمې ډلې سره ندي شریک شوي. | د بهر څخه د معلوماتو تشریح کار د کور دننه خوندي نه دی. د سخت امنیتي پروتوکولونو سره د تصدیق شوي خدماتو چمتو کونکي غوره کول حل دی. |
| وخت | |
| د کور دننه ډیټا لیبل کول د بهر سرچینې کار په پرتله خورا ډیر وخت نیسي ، ځکه چې د میتودونو ، وسیلو او پروسې په اړه د ټیم روزنې لپاره وخت ډیر دی. | دا غوره ده چې د لنډ ګمارنې وخت لپاره د خدماتو چمتو کونکو ته د ډیټا لیبلینګ بهر کړئ ځکه چې دوی د دقیق ډیټا لیبل کولو لپاره ښه تاسیس شوي تاسیسات لري. |
کله د کور دننه ډیټا تشریح ډیر معنی لري؟
پداسې حال کې چې د ډیټا لیبل کولو آؤټ سورس کولو لپاره ډیری ګټې شتون لري ، داسې وختونه شتون لري چې د کور دننه ډیټا لیبل کول د آؤټ سورس کولو څخه ډیر معنی لري. تاسو کولی شئ انتخاب کړئ په کور کې د معلوماتو تشریح كله:
- د کور دننه ټیمونه نشي کولی د ډیټا لوی مقدار اداره کړي
- یو ځانګړی محصول یوازې د شرکت کارمندانو ته پیژندل کیږي
- پروژه د داخلي سرچینو لپاره ځانګړي اړتیاوې لري
- د بهرنیو خدماتو چمتو کونکو روزلو لپاره وخت ضایع کول
4 دلیلونه چې تاسو ورته اړتیا لرئ د خپل ډیټا تشریح پروژې بهر سرچینه کړئ
د متخصص ډیټا تشریح کونکي
راځئ چې له څرګند سره پیل وکړو. د معلوماتو تشریح کونکي روزل شوي مسلکي کسان دي چې د دندې ترسره کولو لپاره اړین سم ډومین تخصص لري. پداسې حال کې چې د معلوماتو تشریح ستاسو د داخلي استعداد حوض لپاره یو له دندو څخه کیدی شي، دا د معلوماتو تشریح کونکو لپاره یوازینۍ ځانګړې دنده ده. دا یو لوی توپیر رامینځته کوي ځکه چې تشریح کونکي به پوه شي چې د ځانګړو معلوماتو ډولونو لپاره د تشریح کولو کومه طریقه غوره کار کوي، د لوی معلوماتو تشریح کولو غوره لارې، غیر منظم معلومات پاکول، د مختلفو ډیټاسیټ ډولونو لپاره نوي سرچینې چمتو کول، او نور ډیر څه.
د ډیری حساسو فاکتورونو سره دخیل وي ، د ډیټا تشریح کونکي یا ستاسو د معلوماتو پلورونکي به ډاډ ترلاسه کړي چې وروستی معلومات چې تاسو ترلاسه کوئ بې ګناه دي او دا د روزنې اهدافو لپاره مستقیم ستاسو د AI ماډل ته تغذیه کیدی شي.
سکالبل
کله چې تاسو د AI ماډل رامینځته کوئ ، تاسو تل د ناڅرګند حالت کې یاست. تاسو هیڅکله نه پوهیږئ کله چې تاسو د ډیټا ډیرو مقدارونو ته اړتیا لرئ یا کله چې تاسو اړتیا لرئ د یو څه مودې لپاره د روزنې ډیټا چمتو کولو مخه ونیسئ. توزیع کول د دې ډاډ ترلاسه کولو کې کلیدي ده چې ستاسو د AI پراختیا پروسه په اسانۍ سره ترسره کیږي او دا بې ثباتي یوازې ستاسو د کور مسلکي متخصصینو سره نشي ترلاسه کیدی.
دا یوازې د مسلکي ډیټا تشریح کونکي دي چې کولی شي د متحرک غوښتنو سره وساتي او په دوامداره توګه د ډیټاسیټونو اړین مقدار وړاندې کړي. پدې مرحله کې ، تاسو باید دا هم په یاد ولرئ چې د ډیټاسیټونو تحویل کول کلیدي ندي بلکه د ماشین لخوا د تغذیې وړ ډیټاسیټونو تحویلول دي.
داخلي تعصب له منځه یوسي
یو سازمان د تونل لید کې نیول شوی که تاسو د هغې په اړه فکر کوئ. د پروتوکولونو، پروسو، کاري جریانونو، میتودولوژیو، ایډیالوژیو، کاري کلتور او نورو سره تړلي، هر یو کارمند یا د ټیم غړی کولی شي ډیر یا لږ تر لږه یو متقابل باور ولري. او کله چې دا ډول متحد ځواکونه د معلوماتو په تشریح کولو کار کوي ، نو یقینا د تعصب رامینځته کیدو چانس شتون لري.
او هیڅ تعصب هیڅکله هیڅ AI پراختیا کونکي ته ښه خبر نه دی راوړی. د تعصب معرفي کول پدې معنی دي چې ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونه ځانګړي باورونو ته متوجه دي او په معقول ډول تحلیل شوي پایلې نه وړاندې کوي لکه څنګه چې باید وي. تعصب کولی شي تاسو ته ستاسو د سوداګرۍ لپاره بد شهرت راوړي. له همدې امله تاسو د دې په څیر حساس موضوعاتو لپاره دوامداره لید لپاره د تازه سترګو یوه جوړه ته اړتیا لرئ او د سیسټمونو څخه تعصب پیژندلو او له مینځه وړو ته دوام ورکړئ.
څرنګه چې د روزنې ډیټاسیټونه یو له لومړنیو سرچینو څخه دی چې تعصب پکې رامینځته کیدی شي ، نو دا غوره ده چې د ډیټا تشریح کونکو ته اجازه ورکړئ چې د تعصب کمولو او هدف او متنوع ډیټا وړاندې کولو کې کار وکړي.
د لوړ کیفیت ډیټاسیټونه
لکه څنګه چې تاسو پوهیږئ، AI د ارزونې وړتیا نلري د روزنې ډاټاسیټونه او موږ ته ووایه چې دوی د ټیټ کیفیت لرونکي دي. دوی یوازې د هغه څه څخه زده کوي چې دوی ته تغذیه کیږي. له همدې امله کله چې تاسو د ټیټ کیفیت ډاټا تغذیه کوئ، دوی غیر ضروري یا خرابې پایلې لري.
کله چې تاسو د ډیټاسیټونو رامینځته کولو لپاره داخلي سرچینې لرئ ، نو ډیر احتمال شتون لري چې تاسو ممکن ډیټاسیټونه تالیف کړئ چې غیر اړونده ، غلط یا نیمګړي وي. ستاسو د داخلي ډیټا ټچ پوائنټونه د اړخونو وده کوي او په داسې ادارو کې د روزنې ډیټا چمتو کول یوازې ستاسو د AI ماډل ضعیف کولی شي.
همچنان ، کله چې د تشریح شوي معلوماتو خبره راځي ، ستاسو د ټیم غړي ممکن دقیقا هغه څه تشریح نه کړي چې دوی یې باید ولري. غلط رنګ کوډونه، پراخ شوي بونډینګ بکسونه، او نور کولی شي ماشینونه د نوي شیانو انګیرنې او زده کړي چې په بشپړ ډول غیر ارادي وو.
دا هغه ځای دی چې د ډیټا تشریح کونکي په کې غوره دي. دوی د دې ننګونې او وخت مصرف کونکي دندې په ترسره کولو کې عالي دي. دوی کولی شي غلط تشریحات په نښه کړي او پوه شي چې څنګه د مهمو معلوماتو په تشریح کولو کې د SMEs دخیل شي. له همدې امله تاسو تل د ډیټا پلورونکو څخه غوره کیفیت ډیټاسیټونه ترلاسه کوئ.
[هم ولولئ: د ډیټا تشریح لپاره د پیل کونکي لارښود: لارښوونې او غوره کړنې]
