การติดฉลากข้อมูลในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไรและทำงานอย่างไร

ข้อมูลคือความมั่งคั่งใหม่สำหรับธุรกิจในปัจจุบัน ด้วยเทคโนโลยีอย่างปัญญาประดิษฐ์ที่ค่อยๆ เข้ามาครอบงำกิจกรรมในแต่ละวันของเรา การใช้ข้อมูลอย่างเหมาะสมจึงส่งผลต่อสังคมในทางบวก การแยกและติดป้ายกำกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ อัลกอริธึม ML สามารถค้นพบปัญหาและนำเสนอโซลูชันที่ใช้งานได้จริงและมีความเกี่ยวข้อง

ด้วยความช่วยเหลือของการติดฉลากข้อมูล เราสอนเทคนิคต่างๆ ให้กับเครื่องและป้อนข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้พวกเขาทำงาน "ฉลาด" วิทยาศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการติดฉลากข้อมูลเกี่ยวข้องกับการบ้านจำนวนมากในรูปแบบของการใส่คำอธิบายประกอบหรือติดป้ายกำกับชุดข้อมูลด้วยข้อมูลเดียวกันหลายรูปแบบ แม้ว่าผลลัพธ์สุดท้ายจะน่าประหลาดใจและช่วยให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้น แต่การทำงานที่อยู่เบื้องหลังสิ่งเดียวกันนั้นยิ่งใหญ่และน่ายกย่องการอุทิศตน

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร?

ในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณภาพและประเภทของข้อมูลอินพุตเป็นตัวกำหนดคุณภาพและประเภทของเอาต์พุต คุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกเครื่องจะช่วยเพิ่มความแม่นยำให้กับโมเดล AI ของคุณ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การติดฉลากข้อมูลเป็นกระบวนการในการฝึกเครื่องเพื่อค้นหาความแตกต่างและความคล้ายคลึงระหว่างชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือแบบมีโครงสร้างโดยการติดฉลากหรือใส่คำอธิบายประกอบ

ให้เราเข้าใจสิ่งนี้ด้วยตัวอย่าง ในการฝึกให้เครื่องรู้ว่าไฟแดงเป็นสัญญาณให้หยุด คุณจะต้องติดแท็กไฟแดงทั้งหมดในรูปภาพต่างๆ เพื่อให้เครื่องเข้าใจสัญญาณ จากสิ่งนี้ AI จะสร้างอัลกอริธึมที่จะอ่านแสงสีแดงเป็นสัญญาณหยุดในทุกสถานการณ์ อีกตัวอย่างหนึ่งคือประเภทดนตรีสามารถแบ่งแยกได้ด้วยชุดข้อมูลหลายชุดภายใต้ป้ายกำกับ แจ๊ส ป๊อป ร็อค คลาสสิก และอื่นๆ

ความท้าทายในการติดฉลากข้อมูล

การเปลี่ยนแปลง/ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหรือโครงสร้างใหม่ๆ นำมาซึ่งประโยชน์และความท้าทาย ไม่แตกต่างกันสำหรับการติดฉลากข้อมูล แม้ว่าการติดป้ายกำกับข้อมูลจะช่วยลดเวลาในการ ปรับขนาดธุรกิจ ได้อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับต้นทุน ให้เราพูดถึงความท้าทายบางอย่างที่การติดฉลากข้อมูลนำมาด้วย

ค่าใช้จ่ายในแง่ของเวลาและความพยายาม

เป็นงานที่ท้าทายในตัวเองในการรับข้อมูลเฉพาะกลุ่มในปริมาณมาก การเพิ่มแท็กด้วยตนเองสำหรับแต่ละรายการจะเพิ่มเฉพาะงานที่ใช้เวลานานอยู่แล้ว หากโปรเจ็กต์ได้รับการจัดการภายในบริษัท เวลาส่วนใหญ่ของโปรเจ็กต์จะถูกใช้กับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น การรวบรวม การจัดเตรียม และการติดป้ายกำกับข้อมูล

ในการจัดการงานเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณได้งานที่ถูกต้องในครั้งแรก คุณจะต้องมีผู้เชี่ยวชาญผู้ติดฉลากที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านนี้ นี่เป็นกิจการที่มีราคาแพง ซึ่งทำให้มีค่าใช้จ่าย ไม่เพียงแต่ในแง่ของเวลา แต่ยังรวมถึงเงินด้วย

ความไม่สอดคล้องกัน

ผู้ทำหมายเหตุประกอบที่มีความเชี่ยวชาญต่างกันอาจมีเกณฑ์การติดฉลากต่างกัน ดังนั้นจึงมีความเป็นไปได้สูงที่จะเกิดการติดแท็กที่ไม่สอดคล้องกัน ต้องบอกว่าเมื่อหลายคนติดป้ายกำกับชุดข้อมูลเดียวกัน อัตราความถูกต้องของข้อมูลจะสูงขึ้นมาก

ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน

สำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ คุณจะรู้สึกถึงความจำเป็นในการจ้างผู้ติดฉลากที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ตัวอย่างเช่น ในการสร้าง แอป ML สำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ผู้ทำหมายเหตุประกอบที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านโดเมนที่เกี่ยวข้องจะพบว่าการแท็กองค์ประกอบอย่างถูกต้องเป็นเรื่องยากมาก

ความไม่สมบูรณ์

งานซ้ำๆ ที่มนุษย์ทำมักจะเกิดข้อผิดพลาด ไม่ว่าผู้ติดฉลากจะมีความเชี่ยวชาญในระดับใด การติดแท็กด้วยตนเองจะมีขอบเขตของความไม่สมบูรณ์อยู่เสมอ การทำให้มั่นใจว่าข้อผิดพลาดเป็นศูนย์นั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย เนื่องจากผู้ใส่คำอธิบายประกอบต้องจัดการกับข้อมูลดิบชุดใหญ่สำหรับการติดป้ายกำกับ

แนวทางการติดฉลากข้อมูล

ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น การติดฉลากข้อมูลเป็นงานที่ต้องใช้เวลามากซึ่งต้องอาศัยการดูรายละเอียด ตามคำชี้แจงปัญหา จำนวนข้อมูลที่จะแท็ก ความซับซ้อนของข้อมูล และรูปแบบ กลยุทธ์ที่ใช้กับข้อมูลคำอธิบายประกอบจะแตกต่างกันไป

มาทบทวนแนวทางต่างๆ ที่บริษัทของคุณสามารถเลือกได้ตามทรัพยากรทางการเงินและเวลาที่มี

การติดฉลากข้อมูลภายใน

ขึ้นอยู่กับประเภทของอุตสาหกรรม เวลาในมือในการทำโครงการ AI ที่กำหนด และความพร้อมใช้งานของทรัพยากรที่จำเป็น องค์กรสามารถดำเนินการกระบวนการป้ายข้อมูลภายในองค์กรได้

ข้อดี:

• ความแม่นยำสูง
• คุณภาพสูง
• การติดตามอย่างง่าย

จุดด้อย:

• ใช้เวลานาน/ช้า
• ต้องการทรัพยากรที่กว้างขวาง

Crowdsourcing

การจัดหาชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับโดย freelancer นั้นมีอยู่ในแพลตฟอร์มต่างๆ วิธีนี้ใช้สำหรับใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทั่วไป เช่น รูปภาพ

ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงที่สุดของการติดฉลากข้อมูลผ่าน crowdsourcing คือ Recaptcha ผู้ใช้จะถูกขอให้ระบุประเภทภาพที่เฉพาะเจาะจงเพื่อพิสูจน์ว่าเป็นมนุษย์ สิ่งเหล่านี้ได้รับการตรวจสอบตามอินพุตที่ได้รับจากผู้ใช้รายอื่น ซึ่งทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลของป้ายกำกับสำหรับอาร์เรย์ของรูปภาพ

ข้อดี:

• สะดวก รวดเร็ว
• คุ้มค่า

จุดด้อย:

• ไม่สามารถใช้สำหรับข้อมูลที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน
• ไม่รับประกันคุณภาพ

การเอาท์ซอร์ส

การเอาท์ซอร์สสามารถทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างการติดฉลากข้อมูลภายในองค์กรและการระดมทุนแบบคราวด์ซอร์ซ การจ้างองค์กรภายนอกหรือบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญด้านโดเมนสามารถช่วยองค์กรได้ทั้งหมด – โครงการระยะยาวและระยะสั้น

ข้อดี:

• เหมาะสมที่สุดสำหรับโครงการชั่วคราวระดับสูง
• บริษัทภายนอกภายนอกจัดหาพนักงานที่ได้รับการตรวจสอบ
• ให้ทั้งเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าและกำหนดเองตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ
• สามารถรับตัวเลือกของผู้เชี่ยวชาญด้านการติดฉลากข้อมูลเฉพาะกลุ่ม

จุดด้อย:

• การจัดการบุคคลที่สามอาจใช้เวลานาน

ใช้เครื่อง

หนึ่งในรูปแบบล่าสุดของการติดฉลากข้อมูลและคำอธิบายประกอบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นที่ยอมรับในอุตสาหกรรมคือคำอธิบายประกอบแบบใช้เครื่อง ทำให้กระบวนการติดฉลากข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยความช่วยเหลือของซอฟต์แวร์การติดฉลากข้อมูล ลดการแทรกแซงของมนุษย์ และเพิ่มความเร็วในการดำเนินการติดฉลาก ด้วยเทคนิคที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงรุก สามารถติดแท็กข้อมูลตามแท็กที่สามารถเพิ่มไปยังชุดข้อมูลการฝึกอบรมได้โดยอัตโนมัติ

ข้อดี:

• การประมวลผลและการติดฉลากข้อมูลที่รวดเร็วขึ้น
• เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงของมนุษย์น้อยลง

จุดด้อย:

• แม้ว่าจะมีคุณภาพดีกว่าแต่ไม่เทียบเท่ากับการติดแท็กของมนุษย์
• ในกรณีที่มีข้อผิดพลาดยังคงต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

การติดฉลากข้อมูลทำงานอย่างไร

คุณสามารถเลือกแนวทางที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณได้ดีที่สุดตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม กระบวนการติดฉลากข้อมูลจะทำงานตามลำดับเวลาต่อไปนี้

การเก็บรวบรวมข้อมูล

พื้นฐานของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงคือข้อมูล การรวบรวมข้อมูลดิบในปริมาณที่เหมาะสมในรูปแบบต่างๆ ประกอบด้วยขั้นตอนแรกของการติดฉลากข้อมูล การรวบรวมข้อมูลสามารถเป็นได้สองรูปแบบ แบบหนึ่งที่บริษัทได้รวบรวมไว้ภายใน และอีกแบบที่รวบรวมจากแหล่งภายนอกที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

เนื่องจากอยู่ในรูปแบบดิบ ข้อมูลนี้ต้องมีการล้างและประมวลผลก่อนสร้างป้ายกำกับสำหรับชุดข้อมูล ข้อมูลที่ล้างและประมวลผลล่วงหน้านี้จะถูกป้อนไปยังโมเดลสำหรับการฝึกอบรม ยิ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่และหลากหลายมากขึ้น ผลลัพธ์ก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

คำอธิบายประกอบข้อมูล

เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว ผู้เชี่ยวชาญของโดเมนจะตรวจสอบข้อมูลและเพิ่มป้ายกำกับโดยปฏิบัติตามแนวทางการติดฉลากข้อมูลต่างๆ บริบทที่มีความหมายแนบมากับแบบจำลองที่สามารถใช้เป็น ความจริงพื้นฐาน ได้ สิ่งเหล่านี้คือตัวแปรเป้าหมาย เช่น รูปภาพที่คุณต้องการให้แบบจำลองคาดการณ์

การประกันคุณภาพ

ความสำเร็จของการฝึกโมเดล ML นั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ควรมีความน่าเชื่อถือ แม่นยำ และสม่ำเสมอเป็นอย่างมาก เพื่อให้แน่ใจว่าฉลากข้อมูลที่แม่นยำและแม่นยำเหล่านี้ จะต้องมีการตรวจสอบ QA เป็นประจำ ด้วยการใช้อัลกอริธึม QA เช่น Consensus และการทดสอบอัลฟ่าของ Cronbach ความแม่นยำของคำอธิบายประกอบเหล่านี้สามารถกำหนดได้ การตรวจสอบ QA เป็นประจำมีส่วนอย่างมากต่อความถูกต้องของผลลัพธ์

การฝึกโมเดลและการทดสอบ

การทำตามขั้นตอนทั้งหมดข้างต้นจะสมเหตุสมผลหากข้อมูลได้รับการทดสอบความถูกต้องเท่านั้น การป้อนชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อดูว่าส่งผลลัพธ์ที่คาดหวังหรือไม่จะเป็นการทดสอบกระบวนการ

กรณีการใช้งานที่ชาญฉลาดของอุตสาหกรรมสำหรับการติดฉลากข้อมูล

ตอนนี้เราทราบแล้วว่าการติดฉลากข้อมูลคืออะไรและทำงานอย่างไร ให้เราตรวจสอบกรณีการใช้งานที่โดดเด่นที่สุด

คอมพิวเตอร์วิชั่น (CV)

นี่คือชุดย่อยของ AI ที่ช่วยให้เครื่องจักรได้รับการตีความที่มีความหมายจากอินพุตที่ให้ไว้ในรูปแบบของภาพและวิดีโอ (ภาพนิ่งที่แยกออกมาสำหรับการแท็ก)

คำอธิบายประกอบคอมพิวเตอร์วิทัศน์สามารถใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อนำประโยชน์เชิงปฏิบัติของ AI ไปใช้

1. ในอุตสาหกรรมยานยนต์ การติดฉลากรูปภาพและวิดีโอเพื่อแบ่งถนน อาคาร คนเดินถนน และวัตถุอื่นๆ จะช่วยให้ยานพาหนะอัตโนมัติแยกแยะระหว่างหน่วยงานเหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงการสัมผัสในชีวิตจริง
2. ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อาการของโรคสามารถแบ่งออกได้ในการสแกนด้วย X-ray, MRI และ CT ด้วยความช่วยเหลือของภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์ โรคที่สำคัญที่สุดสามารถวินิจฉัยได้ในระยะเริ่มแรก
3. รหัส QR บาร์โค้ดฉลาก ฯลฯ สามารถใช้เป็นฉลากในอุตสาหกรรมการขนส่งและโลจิสติกส์เพื่อติดตามสินค้า

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

นี่คือชุดย่อยที่ช่วยให้เครื่อง AI สามารถแปลภาษาและสถิติของมนุษย์ได้ จากความหมายจากข้อความและคำพูด อัลกอริธึมสามารถวิเคราะห์ด้านภาษาต่างๆ ได้

NLP มีการใช้งานมากขึ้นในโซลูชันระดับองค์กรจำนวน มาก

1. โดยทั่วไปจะใช้ในทุกอุตสาหกรรมในฐานะผู้ช่วยอีเมล คุณลักษณะการเติมข้อความอัตโนมัติ ตัวตรวจการสะกด การแยกอีเมลขยะและอีเมลที่ไม่ใช่สแปม และอื่นๆ อีกมากมาย
2. ในรูปแบบของ แชท บอ ท คำถามพื้นฐานที่ลูกค้าส่งมาจะได้รับการตีความและตอบโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ในแบบเรียลไทม์ คาดการณ์ว่า 70% ของการโต้ตอบกับลูกค้า จะได้รับการจัดการโดยแชทบอทและแอปพลิเคชั่นรับส่งข้อความทางมือถือภายในปี 2566
3. การทำความเข้าใจขั้วลบและขั้วบวกของข้อความเพื่อบันทึกความรู้สึกของลูกค้านั้นทำได้โดยการติดป้ายกำกับข้อมูลในอีคอมเมิร์ซ

Appinventiv ประสบความสำเร็จในการสร้าง แอปโซเชียลมีเดียสำหรับ Vyrb ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถส่งและรับข้อความเสียงที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์ Bluetooth ที่สวมใส่ได้

ภาพรวมของตลาดการติดฉลากข้อมูล AI

การติดฉลากข้อมูลเป็นอุตสาหกรรมที่เฟื่องฟูที่เกิดจาก เทคโนโลยี AI เนื่องจากการติดฉลากข้อมูลส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ถูกต้องที่ถูกป้อนเข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่อง จึงมีแนวโน้มว่าจะเติบโตในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นชัดเจนว่าอุตสาหกรรมเติบโตขึ้นและจะเติบโตอย่างต่อเนื่องในปีต่อๆ ไป คาดว่าจะเติบโตโดยมีการเติบโตต่อปีที่ 25.6% และมีขนาดตลาดถึง 8.22 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2571 กราฟด้านล่างแสดงการเติบโตตามประเภทข้อมูล

ภาพรวมของประเภทธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จากการติดฉลากข้อมูลคือภาคไอทีและยานยนต์ ซึ่งครอบคลุมส่วนแบ่งกว่า 30% ของรายได้ทั่วโลก ด้วยการ เติบโตของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ คาดว่าการติดฉลากข้อมูลจะเติบโตอย่างรวดเร็ว เนื่องจากความต้องการข้อมูลที่แม่นยำสำหรับ แอปพลิเคชันที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ในภาคส่วน ด้วยความช่วยเหลือของการติดฉลากรูปภาพ อุตสาหกรรมการค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซก็มีส่วนแบ่งการตลาดที่สำคัญในอุตสาหกรรมการติดฉลากข้อมูล

การติดฉลากข้อมูลด้วย Appinventiv

ในเชิงกลยุทธ์ บริษัทต่างๆ ได้ว่าจ้างบริการรวบรวมข้อมูลและติดป้ายกำกับเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่ง

Appinventiv เป็น บริษัทพัฒนา AI และ ML ที่ช่วยองค์กรต่างๆ ปลดล็อกโอกาสด้วย โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาหลายปี แล้ว ด้วยประสบการณ์เกือบทศวรรษในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ เราได้นำเสนอโครงการ AI ที่ซับซ้อนจำนวนมากสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างประสบความสำเร็จ

ตัวอย่างเช่น Appinventiv ได้ ทำให้กระบวนการธนาคารอัตโนมัติ สำหรับธนาคารชั้นนำในยุโรป ประสบความสำเร็จ กระบวนการอัตโนมัติช่วยให้ธนาคารปรับปรุงความแม่นยำขึ้น 50% และระดับบริการ ATM เพิ่มขึ้น 92%

อีกตัวอย่างหนึ่งที่ Appinventiv ช่วย YouCOMM สร้างโซลูชันที่ปฏิวัติวงการเพื่อ เปลี่ยนแปลงการสื่อสารของผู้ป่วยในโรงพยาบาล โดยให้การเข้าถึงความช่วยเหลือทางการแพทย์แบบเรียลไทม์ ด้วยระบบข้อความของผู้ป่วยที่ปรับแต่งได้ ผู้ป่วยสามารถแจ้งพนักงานถึงความต้องการได้อย่างง่ายดายผ่านคำสั่งเสียงและการใช้ท่าทางของศีรษะ

ด้วยความเชี่ยวชาญและทีมงานที่มุ่งเน้นลูกค้าของเรา เราให้บริการการติดฉลากข้อมูลที่จะช่วยให้คุณเอาชนะความท้าทายในการให้บริการการติดฉลากข้อมูลแบบองค์รวมตามความต้องการและความต้องการเฉพาะของคุณ

Appinventiv ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือมากมายที่จำเป็นสำหรับการแท็กและการทำหมายเหตุประกอบข้อมูล ทำให้สามารถปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมข้อมูลของคุณเพื่อลดความซับซ้อนของโมเดลที่ซับซ้อนได้ ซึ่งช่วยให้เรามีประสิทธิภาพเหนือกว่าในแง่ของความถูกต้องของการแบ่งส่วน การจัดประเภท และการติดฉลากข้อมูลที่จะรวดเร็วและง่ายดาย

ห่อ!

“พลังของปัญญาประดิษฐ์นั้นน่าทึ่งมาก มันจะเปลี่ยนสังคมไปในทางที่ลึกซึ้ง” - บิลเกตส์

ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพในการทำให้ชีวิตมนุษย์ง่ายขึ้นซึ่งเป็นประโยชน์ต่อสังคม ความสามารถในการจัดเรียงข้อมูลจำนวนมหาศาลให้เป็นคำสั่งที่มีความหมายด้วยความช่วยเหลือของการติดฉลากข้อมูลช่วยให้อุตสาหกรรมก้าวหน้าและเติบโตอย่างก้าวกระโดด

คำถามที่พบบ่อย

ถาม แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการติดฉลากข้อมูลที่สมบูรณ์แบบคืออะไร

A. ตามแนวทางที่คุณใช้ในการติดฉลากข้อมูล มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการที่คุณสามารถปฏิบัติตามได้:

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่รวบรวมได้เพียงพอ ทำความสะอาด และประมวลผลอย่างเหมาะสม
• ตามอุตสาหกรรม มอบหมายงานให้กับผู้ติดฉลากข้อมูลผู้เชี่ยวชาญโดเมนเท่านั้น
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมปฏิบัติตามแนวทางที่เป็นหนึ่งเดียวกันโดยให้เกณฑ์เทคนิคคำอธิบายประกอบที่ต้องปฏิบัติตาม
• ปฏิบัติตามกระบวนการตรวจสอบผู้สร้างโดยกำหนดคำอธิบายประกอบหลายรายการสำหรับการติดป้ายกำกับข้าม

ถาม: การติดฉลากข้อมูลมีประโยชน์อย่างไร?

A. การติดฉลากข้อมูลช่วยให้มีความชัดเจนมากขึ้นในบริบท คุณภาพ และความสามารถในการใช้งาน เพื่อคาดการณ์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจะช่วยในการปรับปรุงการใช้งานข้อมูลของตัวแปรในแบบจำลอง

ถาม องค์ประกอบต่าง ๆ ที่ควรพิจารณาในขณะที่คัดเลือกบริษัทจัดทำป้ายชื่อข้อมูลมีอะไรบ้าง

A. มีห้าพารามิเตอร์ที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกบริการป้ายข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

• ความสามารถในการปรับขนาดของกระบวนการติดฉลากข้อมูล
• ค่าบริการการติดฉลากข้อมูล
• ความปลอดภัยของข้อมูล
• แพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูล