Äriinnovatsiooni edendamine tehisintellekti koolituse andmeteenustega

Kas olete kunagi mõelnud, kuidas masinad mõistavad ja tõlgendavad inimkeelt? Tänapäeva kiiresti areneval tehnoloogilisel maastikul on tehisintellektist (AI) saanud paljude edusammude liikumapanev jõud. Tehisintellekti koolituse andmeteenused mängivad keskset rolli tehisintellektisüsteemide varustamisel inimkeele täpseks mõistmiseks ja genereerimiseks. 

Vaatamata kasvavale nõudlusele nende teenuste järele vajavad paljud siiski abi nende mõju väljaselgitamiseks; see on keeruline kontseptsioon ja me saame sellest aru. Kuid kui te ei mõista, millega on tegu, võib see kaasneda võimalustest, et selle eeliseid ära kasutada. 

Selle artikli eesmärk on analüüsida nende lahenduste läbi ja lõhki ning heita valgust nende võimalustele, eelistele ja tegelikele kasutusjuhtudele. Kas olete valmis sukelduma? Hea.

AI koolituse andmeteenuste mõistmine

Kui te pole ikka veel selles küsimuses ekspert, ärge paanitsege. Järgmised segmendid aitavad teil saada ümarama ettekujutuse. Lõppkokkuvõttes aitab see teil tuvastada, milline lahendus vastab teie vajadustele kõige paremini ja võib anda suurimat kasu.

AI koolitusandmete roll AI mudelite täiustamisel

Globaliseeruvas maailmas püüavad ettevõtted klientidega suhelda nende eelistatud keeltes. Seetõttu on AI koolituse andmeteenuste keskmes eesmärk parandada tehisintellekti mudelite jõudlust, mis hõlmab vestluspõhiseid tehisintellekti ja masinõppe mudeleid. 

Huvitav, miks? Selle põhjuseks on asjaolu, et need süsteemid toetuvad inimkeele mustrite õppimiseks ja nendega kohanemiseks tohutul hulgal kommenteeritud andmetele.

Koolitades tehisintellekti mudeleid erinevatel ja mitmekeelsetel andmekogumitel, saavad ettevõtted välja töötada süsteeme, mis mõistavad ja genereerivad keelt suurema täpsusega. St tehisintellekti koolitusandmed loovad aluse õpetamismasinatele, et dešifreerida inimkeele keerukusi, sealhulgas süntaksit, semantikat ja konteksti.

#Optimatiivne näpunäide. Tehisintellektist hangitud hästi koolitatud andmed võivad olla rahvusvahelistele ettevõtetele võimas tööriist, kuna need võimaldavad neil ületada keelebarjääre ja laiendada oma haaret. Lugege lisateavet tehisintellekti edusammude kohta tõlkimisel.

Kas tehisintellekti koolituse andmeteenused on samad, mis andmete märkimine ja andmete märgistamine?

Nagu paljude uute ja tehniliste kontseptsioonide puhul, on nende eristamine keeruline. Selle segmendi võtmeküsimusele kiireks vastuseks: ei, need kolm mõistet ei ole samad. Siiski on nad omavahel tihedalt seotud.

Siin on iga termini lühike selgitus.

• AI Training Data Services: see viitab laiale valikule lahendustele andmete ettevalmistamiseks ja optimeerimiseks masinõppemudelite treenimiseks. See võib hõlmata selliseid ülesandeid nagu andmete kogumine, andmete eeltöötlus, andmete täiendamine ja palju muud.
• Andmete annotatsioon: see hõlmab erinevaid meetodeid ja tehnikaid, mida kasutatakse andmete rikastamiseks või täiustamiseks täiendava teabe või konteksti lisamise kaudu. See hõlmab ülesandeid, nagu andmete märgistamine, kuid võib hõlmata ka muud tüüpi märkusi, nagu piirded, võtmepunktid, sentimentide analüüs ja palju muud – lisateabe saamiseks vaadake altpoolt. Annotatsioon aitab muuta andmed informatiivsemaks ja koolituseks sobivamaks.
• Andmete märgistamine: see on protsess, mille käigus määratakse andmestiku konkreetsetele andmepunktidele või objektidele eelmääratletud sildid. See on andmete teatud omaduste või omaduste kirjeldamine. St, piltide klassifitseerimise ülesanne, see hõlmab objektide tuvastamist vastavate klassi siltidega.

Kokkuvõttes on andmete märgistamine spetsiifiline ülesanne andmete annotatsioonis, laiem termin, mis hõlmab andmete täiustamise meetodeid. Tehisintellekti koolituse andmeteenused valmistavad ette ja optimeerivad andmeid tehisintellekti mudelite jaoks, sealhulgas märgistamist ja märkusi.

#Optimaalne näpunäide. Selleks, et koolitusandmed oleksid tõeliselt väärtuslikud, tuleb need märgistada. Ja kuigi ülesannet saab teha automatiseeritult, tagavad inimese loodud sildid sageli kõrgeima täpsustaseme ja on sageli ainsaks elujõuliseks lähenemisviisiks.

8 Andmete märkimisteenuste kasutusjuhud ja tüübid

Allpool on loetelu mõnedest selle teenuse moodustavatest tehnikatest, mis professionaalsete keeleteadlaste poolt kasutusele võetud võivad pakkuda kvaliteetset väljundit. Lisasime kindlasti näiteid.

1. Klassi märgistamine: eelmääratletud siltide või kategooriate määramine andmepunktidele, mida tavaliselt kasutatakse klassifitseerimisülesannete jaoks. Näiteks meilide liigitamine rämpspostiks.
2. Objekti märgistamine: konkreetsete objektide tuvastamine piltidel või videotes. Näiteks autode, jalakäijate ja liiklusmärkide märgistamine autonoomse sõidu andmekogumites.
3. Semantiline segmenteerimine: üksikute pikslite või piirkondade märgistamine pildi sees, et määrata need kindlatesse kategooriatesse. See aitab näiteks erinevate taimestikutüüpide tuvastamisel satelliidipiltidel.
4. Sentiment Analysis: märgistus, mis näitab väljendatud tundeid või emotsioone, näiteks positiivseid või negatiivseid. See on SNS-i analüüsis ja klientide tagasiside klassifikatsioonis üsna populaarne.
5. Ajaline märkus: andmete rikastamine teabega, nagu kuupäevad, kellaajad või kestused. See on ülioluline ülesannete puhul, mis hõlmavad aegridade analüüsi, sündmuste tuvastamist või ajalooliste andmete töötlemist.
6. Helimärkus: kõnesolevate sõnade või lõikude transkribeerimine ja sildistamine helisisus. Üsna kasulik kõnetuvastuses ja äritranskriptsioonis.
7. Võtmepunkti märkus: konkreetsete orientiiride märkimine pildis või videos. Näiteks näopunktide märgistamine näo tuvastamiseks.
8. Tekstimärkus: see on üksuste, kõneosade, keele jne tuvastamine. Kuna see hõlmab erinevaid tehisintellekti koolituse andmeteenuste alamtehnikaid, määratleme kõige asjakohasemad:
   • Nimetatud üksuste tuvastamine (NER) on üksuste tuvastamine, näiteks inimeste, organisatsioonide, asukohtade jne nimed. See parandab teabe hankimist ja kasutaja kavatsuste mõistmist. Näiteks nimeliste üksuste märgistamine uudisteartiklites.
   • Kõneosa (POS) sildistamine hõlmab grammatiliste siltide kasutamist, mis aitavad AI-l mõista lausete süntaktilist struktuuri, parandades keele mõistmist ja genereerimist. See on kasulik ka sõnade tähenduste ühemõtteliseks selgitamiseks. St iga sõna märgistamine lauses sellele vastava kõneosaga, nagu nimisõna, tegusõna, määrsõna jne.

Erijuhtum: loomuliku keele mõistmine

Kui olete siin, olete ilmselt vähemalt korra kuulnud või lugenud lühendit NLP. Kas pole?

Seetõttu arvame, et loomuliku keele mõistmine (NLU) ja selle suhe NLP-ga väärib selles vestluses eraldi ruumi. 

NLU hõlmab masinõppemudelite koolitamist inimkeele mõistmiseks ja tõlgendamiseks, analüüsides selle struktuuri. Eesmärk on aidata neil teksti- või kõneandmetest tähendust eraldada, sealhulgas selliseid aspekte nagu grammatika, süntaks, semantika, kontekst ja kavatsused.

Ja nagu te võib-olla teate, on NLU põhikomponent mitmesugustes loomuliku keele töötlemise (NLP) rakendustes, sealhulgas vestlusrobotites, virtuaalsetes assistentides, keele tõlkes ja küsimustele vastamise süsteemides.

#OptimationalTip: NLU on mitme ülalmainitud tehnika summa, mille lõppeesmärk on võimaldada masinal keelerikkusega hakkama saada.

AI andmekoolitusteenuste peamised eelised rahvusvahelistele ettevõtetele

Nagu me teame, on andmed olulised teadlike otsuste tegemiseks ning meie võimete ja üldiste strateegiate parandamiseks, olenemata sellest, mis tööstusharu jaoks on tegemist. Saadud andmed (allika eiramine) ei ole aga alati selgesti tõlgendatavad, isegi mitte meie, inimeste jaoks. 

Kahjuks võivad andmed olla segased või puudulikud. Kuid päikeseline pool on see, et saame anda talle vajaliku järjekorra ja konteksti, et sellest aru saada. Andmete annotatsiooniteenustega saate seda saavutada ja saada järgmisi eeliseid.

Suurenenud Tõhusus

Saate optimeerida protsesse ja suurendada tegevuse tõhusust. AI-mudeleid kvaliteetsete annoteeritud andmetega koolitades on võimalik automatiseerida erinevaid ülesandeid, tõhustada töövooge ja vähendada käsitsi tehtavaid jõupingutusi. See tähendab kulude kokkuhoidu, kiiremat reageerimisaega ja paremat tootlikkust rahvusvaheliste operatsioonide jaoks. St saate kasutada AI-vestlusbotit, mis töötab ööpäevaringselt ja käsitleb korraga suuri päringuid.

Täiustatud otsuste tegemine

Seda tüüpi teenuse teine eelis on see, et koos andmeanalüüsiga võimaldab see mitmekeelsest sisendist väärtuslikku teavet hankida. Näiteks aitavad kommenteeritud andmetest koostatud sentiment-analüüsi mudelid tuvastada klientide arvamusi, hinnata kaubamärgi tajumist ja turu sentimenti. See omakorda annab teile võimaluse töötada välja suunatud turundusstrateegiaid, optimeerida kliendikogemust ja saada rahvusvahelistel turgudel konkurentsieelist.

Mitmekeelne tugi

Tuginedes tehisintellekti koolitusandmete teenustele, saate koolitada vestluspõhiseid AI süsteeme, et muuta need suuteliseks pakkuma kliendituge erinevates keeltes. Teisisõnu, kvaliteetsete andmete kasutamine võimaldab teil arendada tehisintellektisüsteeme, mis mõistavad klientide päringuid ja vastavad neile täpselt ja tõhusalt, olenemata kasutatavast keelest.

Täiustatud CX

Kogutud andmed võimaldavad teil luua AI-toega rakendusi, mis pakuvad isikupärastatud soovitusi, kohandatud sisu ja intuitiivseid kasutajaliideseid. Need rakendused võivad teie klientide vajadusi ette näha, pakkuda neile asjakohast teavet ja parandada nende üldist kasutuskogemust. Kui juhite rahvusvahelist äri, on see hindamatu väärtus, et muuta lokaliseerimine isikupärastamise lahutamatuks osaks, mis toob kaasa rikkalikuma kogemuse.

#Optimaalne näpunäide. On ka teisi teiseseid eeliseid, näiteks masintõlke väljundi kvaliteedi tõstmine. See aitab saavutada tekste, mis on paremini lokaliseeritud teie klientide keelevariandiga, ning muudab professionaalse sisu redigeerimise protsessi teie jaoks aja- ja kuluefektiivsemaks.

Vaadake seda artiklit, kui soovite saada teavet tehisintellekti eeliste kohta subtiitrite maailmas.

Kokkuvõte: kus on potentsiaali, seal on uuendusi

Kuna nõudlus tehisintellektil põhinevate lahenduste järele kasvab jätkuvalt, on nende olulisuse mõistmine kriitilise tähtsusega ettevõtetele, kes soovivad püsida digiajastu esirinnas. Kasutades tehisintellekti koolituse andmeteenuste võimsust, saate asuda muutlikule teekonnale, mis juhib innovatsiooni ja määratleb uuesti suhted klientidega. Need lahendused on moodsa tehnoloogia arendamisel võtmetähtsusega, võimaldades masinatel õppida näidetest, nagu inimesed seda teevad. 

Siiski tekivad väljakutsed, näiteks vajadus määrata optimaalne andmehulk, mis varieerub sõltuvalt mitmest tegurist, näiteks soovitud täpsusastmest. Selleks on oluline partnerlus kvalifitseeritud spetsialistidega sellel maastikul liikumiseks, märkuste tegemise protsessi sujuvamaks muutmiseks ja AI täieliku potentsiaali avamiseks. Siiski väärib väljakutsete analüüs eraldi arutelu. Nii et olge selle kohta tulevases artiklis rohkem kursis.
Kui tehisintellekti treeningandmed tunduvad teie jaoks sobivad, võtke meiega ühendust juba täna. Saame teile suunata, millisest teenusest saaksite kõige rohkem kasu ja asuge seda kasutama.