انقلاب هوش مصنوعی: داده‌های با کیفیت بالا و نیروی انسانی

منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۱ جولای ۲۰۲۲
لینک منبع AI REVOLUTION: HIGH-QUALITY, HUMAN-POWERED DATA

در دهه گذشته، ما به سرعت استفاده از هوش مصنوعی را افزایش داده‌ایم. ماشین‌ها در حال حاضر می‌توانند رفتار انسان را با سرعت قابل‌توجهی یاد بگیرند و تقلید کنند. این بهبود به لطف پلت‌فرم‌های برچسب‌گذاری داده است که داده‌های با کیفیت بالا و نیروی انسانی را فراهم می‌کنند.

برچسب زدن داده‌ها فرآیند اختصاص لیبل‌ها به نقاط داده است. پیش از این، برچسب‌گذاری داده‌ها توسط انسان‌ها انجام می‌شد، زیرا نیازمند درک زمینه و معنای داده‌ها بود. برای مثال، هنگام آموزش هوش مصنوعی برای شناسایی اشیا در تصاویر، برچسب‌های داده ممکن است شامل «سگ»، «درخت» یا «ماشین» باشند.

کیفیت برچسب‌های داده به دو دلیل ضروری است. اول، تعیین می‌کند که هوش مصنوعی تا چه حد می‌تواند از داده‌ها یاد بگیرد. دوم، بر توانایی هوش مصنوعی برای تعمیم یادگیری خود به نقاط داده جدید تاثیر می‌گذارد. به عبارت دیگر، اگر برچسب‌های داده کیفیت پایینی داشته باشند، هوش مصنوعی قادر به یادگیری موثر نخواهد بود و ممکن است قادر به اعمال یادگیری خود در موقعیت‌های جدید نباشد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که با ایجاد ماشین‌های هوشمند سر و کار دارد که می‌توانند مانند انسان‌ها کار کنند و واکنش نشان دهند. اصطلاح هوش مصنوعی اولین بار در سال ۱۹۵۵ توسط دانشمند کامپیوتر جان مک‌کارتی ابداع شد. تحقیق هوش مصنوعی با این سوال سر و کار دارد که چگونه می‌توان کامپیوتری ساخت که قابلیت رفتار هوشمندانه را داشته باشد. در شرایط عملی، برنامه‌های هوش مصنوعی می‌توانند به چند روش گسترش یابند، از جمله:

یادگیری ماشینی: این روش به کامپیوترها یاد می‌دهد که بدون برنامه‌ریزی صریح از داده‌ها یاد بگیرند.

پردازش زبان طبیعی: این شامل آموزش کامپیوتر برای درک زبان انسان و پاسخ به روشی است که برای انسان طبیعی است.

رباتیک: این کار شامل استفاده از ربات‌ها برای انجام کارهایی است که در غیر این صورت برای انسان‌ها دشوار یا غیرممکن خواهد بود.

یک پلت‌فرم برچسب‌‌گذاری داده چیست؟

برچسب زدن داده‌ها فرآیند اختصاص لیبل‌ها به نقاط داده است. از نظر تاریخی، این فرآیند معمولا توسط انسان‌ها انجام می‌شود، زیرا نیازمند درک زمینه و معنای داده‌ها است. برای مثال، هنگام آموزش هوش مصنوعی برای شناسایی اشیا در تصاویر، برچسب‌های داده ممکن است شامل «سگ»، «درخت» یا «ماشین» باشند. با این حال پیشرفت‌های اخیر در تکنولوژی هوش مصنوعی، هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا این وظیفه را به عهده بگیرد.

کیفیت برچسب‌های داده به دو دلیل ضروری است. اول، تعیین می‌کند که هوش مصنوعی تا چه حد می‌تواند از داده‌ها یاد بگیرد. دوم، بر توانایی هوش مصنوعی برای تعمیم یادگیری خود به نقاط داده جدید تاثیر می‌گذارد. به عبارت دیگر، اگر برچسب‌های داده کیفیت پایینی داشته باشند، هوش مصنوعی قادر به یادگیری موثر نخواهد بود و ممکن است قادر به اعمال یادگیری خود در موقعیت‌های جدید نباشد.

کاربردهای پلت‌فرم برچسب گذاری داده

یک پلتفرم موثر برای نشان دادن اطلاعات می‌تواند تاثیر زیادی بر کسب‌وکار شما داشته باشد. این کار می‌تواند به شما کمک کند که کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر شوید و استفاده از داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اید را بهبود بخشد.

برچسب‌گذاری داده‌ها طیف گسترده‌ای از کاربردها را در بر دارد، از جمله:

تحلیل احساسی: فرآیند تعیین لحن احساسی یک متن. یک شرکت می‌تواند از تجزیه و تحلیل احساسی برای تجزیه و تحلیل نظرات مشتری و بازخورد خودکار استفاده کند.

تشخیص شی: فرآیند شناسایی اشیا در تصاویر یا فیلم‌ها. تشخیص اشیا برای اهداف امنیتی (به عنوان مثال، برای شناسایی مزاحمان) یا برای اهداف تجاری (به عنوان مثال، برای شمارش تعداد محصولات در یک قفسه) مفید است.

تشخیص گفتار: این فرآیند تبدیل گفتار به متن است. تشخیص گفتار برای موتورهای جستجوی مبتنی بر صدا یا رونویسی خودکار فایل‌های صوتی ارزشمند است.

طبقه‌بندی تصویر: فرآیند اختصاص یک برچسب به یک تصویر. این جنبه از برچسب‌گذاری داده‌ها برای سازماندهی خودکار عکس‌ها یا شناسایی محتوای تصاویر عالی است (به عنوان مثال، «گربه»، «درختی»، «ماشین»).

جمع‌بندی

برچسب‌گذاری داده‌ها بخش مهمی از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالا است. بسیاری از پلت‌فرم‌های برچسب‌گذاری داده در دسترس هستند، که هر کدام دارای نقاط قوت و ضعف هستند. بهترین پلت‌فرم برچسب‌گذاری داده برای نیازهای شما به نوع داده، بودجه و ویژگی‌های مورد نیاز شما بستگی دارد. با این حال، یک چیز قطعی است: برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالا ضروری است.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.