Įvadas
Viena iš jų yra sukurti AI patvirtinimo koncepciją tyrimų laboratorijoje, bet kita – pritaikyti šį modelį įmonės gamyboje. Daug organizacijų susiduria su atotrūkiu tarp ankstyvos AI sėkmės ir gamybos masto rezultatų. Skirtumas dažnai yra duomenų anotacijoje tomas. Neturėdama patikimų anotavimo konfigūracijų, įmonės gali patekti į vadinamąsias „POC spąstus“ – kai daug žadantys protokolai taip ir nebus naudojami komerciškai.
POC spąstai
Kontroliuojamoje laboratorijos aplinkoje AI projektai dažnai grindžiami mažais duomenų rinkiniais, kuriuos atidžiai prižiūrimi pradiniai eksperimentai. Šie modeliai gali suteikti daug žadančių rezultatų, bet nesuderinami su realybe. Priežastis paprasta: ribotų arba nenuoseklių duomenų mokymas negali paruošti modelių, skirtų kintamoms gamybos aplinkų galimybėms. Neturėdama didelio masto, nuosekliai pažymėtų duomenų rinkinių, įmonės nuolat keičia modelius, o tai sunaudoja laiko, pinigų ir pasitikėjimo.
Norint pritaikyti mastelį, reikalingas anotavimas apimties skiltyje
Norint matuoti DI, reikia pereiti ne tik iš prabangių duomenų rinkinių, bet ir anotuoti įmonės mastu. Kompiuterinės vizijos atveju tai gali reikšti milijonų produktų vaizdų, pažeidimų arba kelio sąlygų ženklinimą. robotikos arba autonominių sistemų atveju tai gali apimti tūkstančius valandų anotuoto vaizdo įrašo arba LiDAR. NLP ir LLM programėlių atveju, mastelio keitimas reiškia, kad reikia kurti daugiakalbius duomenų rinkinius, kurie atspindėtų įmonių klientų kultūrinę ir kalbinę įvairovę visose pasaulio rinkose. Norint pasiekti šio lygio anotavimą, reikia darbo eigos organizavimo platformų, pasaulinių darbuotojų pajėgumų ir automatinio kokybės užtikrinimo, kuris užtikrina nuoseklų darbą pagal milijonus pavyzdžių.
Plėstinio anotavimo įmonės privalumai
Kai įmonės investuoja į keičiamą anotavimą, jos suteikia keletą privalumų. Pirma, jie sumažina permokymo ciklus, nes modeliai parengti naudojant pakankamai plačius duomenų rinkinius, kad nuo pat pradžių būtų galima užfiksuoti realų duomenų rinkinį. Antra, jos užtikrina nuoseklumą įvairiose vietovėse, kurie yra labai svarbūs užtikrinant reikalavimų atitikimą, sąžiningumą ir pasaulinę prekės ženklo reputaciją. Trečia, lanksčiomis anotacijomis suteikiamas įmonėms reikiamas darbo jėgos lankstumas, kuris leidžia greitai reaguoti į sezoninę paklausą, reguliavimo terminus ar didelio masto produktų pristatymą.
Kodėl verta rinktis „Uber“ DI sprendimai
„Uber“ AI sprendimų anotavimas didelio masto anotacijoje teikia daugiau kaip 8 milijonus darbuotojų iš 72 šalyse ir palaiko pažangias platformas, pvz., „uLabel“ ir „uTask“.
Realiojo laiko kokybės užtikrinimas, sutarimo modeliavimas ir automatizuotos kokybės darbo eigos, „Uber“ užtikrina, kad įmonės DI projektai saugiai plėtotųsi ne tik protokoluose, o jų gamybos procesus.
Vadovams tai reiškia greitesnį diegimą, mažesnes išlaidas ir DI modelius, kurie nuosekliai veikia realiomis sąlygomis.
Sprendimai pramonei
Pramonės
Gidai