[{"text_idx": "#000001", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau\nCwrw ArbenigolAI Gofal Iechyd Casglu, Dad-nodi ac Anodi setiau data mawr gan arbenigwyr Gofal Iechyd. AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog.AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy.Gweld popeth\nCasglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd.\nAnodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach.\nDad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig.\nTrawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd.\nCanllaw Prynwr: Anodi / Labelu Data"}, {"text_idx": "#000002", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau"}, {"text_idx": "#000004", "text": "AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog."}, {"text_idx": "#000005", "text": "AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Casglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Anodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Dad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Trawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000013", "text": "Setiau Data MeddygolData gofal iechyd safonol aur, o ansawdd uchel, wedi'i ddad-nodi."}, {"text_idx": "#000014", "text": "Setiau Data Lleferydd/SainDod o hyd i ddata lleferydd, wedi'i drawsgrifio a'i anodi mewn dros 50 o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000018", "text": "DiwydiantBancio a Chyllid Gwella modelau ML i greu profiad defnyddiwr diogel.Diwydiant Ceir Data hyfforddi a dilysu hynod gywir ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol. manwerthu Hyfforddwch eich model AI gyda'r Data Hyfforddi mwyaf cyd-destunol a pherthnasol.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionAnodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd.Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb. Asesiad Niwed Cerbydau Nodi a chydnabod maint y difrod i ragfynegi ac amcangyfrif cost.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionProsesu Iaith Naturiol Deall y Bwriad neu'r emosiwn y tu o\u0302l i'r sgwrs ddynol.Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol. Cydnabod Cymeriad Optegol (OCR) Optimeiddio digideiddio data gyda data hyfforddi OCR o ansawdd uchel.Gweld popeth"}, {"text_idx": "#000022", "text": "Anodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd."}, {"text_idx": "#000023", "text": "Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb."}, {"text_idx": "#000026", "text": "Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol."}, {"text_idx": "#000028", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf.Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad.Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data.\nSetiau Data Sampl Setiau data sampl o ansawdd uchel i hyfforddi'ch model AI.Yn Y Cyfryngau Detholiad o erthyglau AI a straeon newyddion ar Shaip o bob rhan o'r byd.Blogiau Gwybod y mewnwelediadau diweddaraf sy'n gyrru AI & ML Technologies.\nData hyfforddi i adeiladu AI Sgwrs amlieithog\nAnodiad Cydnabod Endid a Enwir ar gyfer NLP Clinigol"}, {"text_idx": "#000029", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf."}, {"text_idx": "#000030", "text": "Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad."}, {"text_idx": "#000031", "text": "Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data."}, {"text_idx": "#000037", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial.Arweinyddiaeth Y ti\u0302m sy'n arwain Shaip i'r cyfeiriad cywir.Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth.\nLles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas.Ystafell y Wasg Sylw Shaip yn y wasg mewn cyhoeddiadau blaenllaw.Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2023 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2022 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes"}, {"text_idx": "#000038", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000040", "text": "Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000041", "text": "Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth."}, {"text_idx": "#000042", "text": "Lles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000045", "text": "Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!"}, {"text_idx": "#000050", "text": "Pweru'r mentrau AI niferus a Dysgu peiriant atebion yw data. Gall AI ond fod cystal a\u0302'r data sy'n bwydo'r algorithm. Gallai data o ansawdd isel arwain at ganlyniadau o ansawdd isel a rhagfynegiadau anghywir."}, {"text_idx": "#000051", "text": "Er y bu llawer o sylw ar ddatblygu datrysiadau ML ac AI, mae ymwybyddiaeth o'r hyn sy'n gymwys fel set ddata o ansawdd ar goll. Yn yr erthygl hon, rydym yn llywio'r llinell amser o data hyfforddi AI o ansawdd a nodi dyfodol AI trwy ddealltwriaeth o gasglu data a hyfforddiant."}, {"text_idx": "#000052", "text": "Diffiniad o ddata hyfforddiant AI"}, {"text_idx": "#000053", "text": "Wrth adeiladu datrysiad ML, mae maint ac ansawdd y set ddata hyfforddi o bwys. Mae'r system ML nid yn unig yn gofyn am lawer iawn o ddata hyfforddi deinamig, diduedd a gwerthfawr, ond mae angen llawer ohono hefyd."}, {"text_idx": "#000054", "text": "Ond beth yw data hyfforddi AI?"}, {"text_idx": "#000055", "text": "Mae data hyfforddi AI yn gasgliad o ddata wedi'i labelu a ddefnyddir i hyfforddi'r algorithm ML i wneud rhagfynegiadau cywir. Mae'r system ML yn ceisio adnabod a nodi patrymau, deall perthnasoedd rhwng paramedrau, gwneud penderfyniadau angenrheidiol, a gwerthuso yn seiliedig ar y data hyfforddi."}, {"text_idx": "#000056", "text": "Cymerwch yr enghraifft o geir hunan-yrru, er enghraifft. Dylai'r set ddata hyfforddi ar gyfer model ML hunan-yrru gynnwys delweddau wedi'u labelu a fideos o geir, cerddwyr, arwyddion stryd, a cherbydau eraill."}, {"text_idx": "#000057", "text": "Yn fyr, i wella ansawdd yr algorithm ML, mae angen llawer iawn o ddata hyfforddi wedi'i strwythuro'n dda, wedi'i anodi a'i labelu."}, {"text_idx": "#000058", "text": "Pwysigrwydd data hyfforddi o safon a'i EsblygiadData hyfforddi o ansawdd uchel yw'r mewnbwn allweddol yn natblygiad ap AI ac ML. Cesglir data o wahanol ffynonellau a'u cyflwyno mewn ffurf ddi-drefn sy'n anaddas at ddibenion dysgu peirianyddol. Mae data hyfforddi o safon - wedi'i labelu, ei anodi a'i dagio - bob amser mewn fformat trefnus - yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddiant ML.Mae data hyfforddi ansawdd yn ei gwneud hi'n haws i'r system ML adnabod gwrthrychau a'u dosbarthu yn o\u0302l nodweddion a bennwyd ymlaen llaw. Gallai'r set ddata roi canlyniadau model gwael os nad yw'r dosbarthiad yn gywir."}, {"text_idx": "#000059", "text": "Pwysigrwydd data hyfforddi o safon a'i Esblygiad"}, {"text_idx": "#000060", "text": "Data hyfforddi o ansawdd uchel yw'r mewnbwn allweddol yn natblygiad ap AI ac ML. Cesglir data o wahanol ffynonellau a'u cyflwyno mewn ffurf ddi-drefn sy'n anaddas at ddibenion dysgu peirianyddol. Mae data hyfforddi o safon - wedi'i labelu, ei anodi a'i dagio - bob amser mewn fformat trefnus - yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddiant ML."}, {"text_idx": "#000061", "text": "Mae data hyfforddi ansawdd yn ei gwneud hi'n haws i'r system ML adnabod gwrthrychau a'u dosbarthu yn o\u0302l nodweddion a bennwyd ymlaen llaw. Gallai'r set ddata roi canlyniadau model gwael os nad yw'r dosbarthiad yn gywir."}, {"text_idx": "#000063", "text": "Er bod AI yn dominyddu'r byd busnes ac ymchwil presennol, y dyddiau cynnar cyn ML oedd yn dominyddu Cudd-wybodaeth Artiffisial roedd yn hollol wahanol."}, {"text_idx": "#000064", "text": "Cafodd camau cychwynnol data hyfforddi AI eu pweru gan raglenwyr dynol a werthusodd allbwn y model trwy ddyfeisio rheolau newydd yn gyson a oedd yn gwneud y model yn fwy effeithlon. Yn y cyfnod 2000 \u2013 2005, cre\u0308wyd y set ddata fawr gyntaf, ac roedd yn broses hynod o araf, yn dibynnu ar adnoddau, ac yn ddrud. Arweiniodd at ddatblygu setiau data hyfforddi ar raddfa, a chwaraeodd MTurk Amazon ro\u0302l arwyddocaol wrth newid canfyddiadau pobl o gasglu data. Ar yr un pryd, dechreuodd labelu ac anodi dynol hefyd."}, {"text_idx": "#000065", "text": "Roedd yr ychydig flynyddoedd nesaf yn canolbwyntio ar y rhai nad oeddent yn rhaglennu yn creu ac yn gwerthuso'r modelau data. Ar hyn o bryd, mae'r ffocws ar fodelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw a ddatblygwyd gan ddefnyddio dulliau casglu data hyfforddiant uwch."}, {"text_idx": "#000066", "text": "Nifer dros ansawddWrth asesu cywirdeb setiau data hyfforddi AI yn ystod y dydd, canolbwyntiodd gwyddonwyr data ar Swm data hyfforddiant AI dros ansawdd.Er enghraifft, roedd camsyniad cyffredin bod cronfeydd data mawr yn rhoi canlyniadau cywir. Credwyd bod y swm enfawr o ddata yn ddangosydd da o werth data. Dim ond un o'r prif ffactorau sy'n pennu gwerth y set ddata yw maint - cydnabuwyd ro\u0302l ansawdd data.Mae'r ymwybyddiaeth bod ansawdd data yn dibynnu ar gyflawnrwydd data, dibynadwyedd, dilysrwydd, argaeledd, ac amseroldeb cynyddol. Yn bwysicaf oll, roedd addasrwydd data ar gyfer y prosiect yn pennu ansawdd y data a gasglwyd.Cyfyngiadau systemau AI cynnar oherwydd data hyfforddi gwaelRoedd data hyfforddi gwael, ynghyd a\u0302 diffyg systemau cyfrifiadurol uwch, yn un o'r rhesymau dros sawl addewid nas cyflawnwyd o systemau AI cynnar.Oherwydd diffyg data hyfforddi o safon, ni allai atebion ML nodi'n gywir batrymau gweledol sy'n atal datblygiad ymchwil niwral. Er bod llawer o ymchwilwyr wedi nodi addewid adnabod iaith lafar, ni allai ymchwil na datblygu offer adnabod lleferydd ddwyn ffrwyth oherwydd diffyg setiau data lleferydd. Rhwystr mawr arall i ddatblygu offer AI pen uchel oedd diffyg galluoedd cyfrifiadurol a storio cyfrifiaduron."}, {"text_idx": "#000067", "text": "Wrth asesu cywirdeb setiau data hyfforddi AI yn ystod y dydd, canolbwyntiodd gwyddonwyr data ar Swm data hyfforddiant AI dros ansawdd."}, {"text_idx": "#000068", "text": "Er enghraifft, roedd camsyniad cyffredin bod cronfeydd data mawr yn rhoi canlyniadau cywir. Credwyd bod y swm enfawr o ddata yn ddangosydd da o werth data. Dim ond un o'r prif ffactorau sy'n pennu gwerth y set ddata yw maint - cydnabuwyd ro\u0302l ansawdd data."}, {"text_idx": "#000069", "text": "Mae'r ymwybyddiaeth bod ansawdd data yn dibynnu ar gyflawnrwydd data, dibynadwyedd, dilysrwydd, argaeledd, ac amseroldeb cynyddol. Yn bwysicaf oll, roedd addasrwydd data ar gyfer y prosiect yn pennu ansawdd y data a gasglwyd."}, {"text_idx": "#000070", "text": "Cyfyngiadau systemau AI cynnar oherwydd data hyfforddi gwael"}, {"text_idx": "#000071", "text": "Roedd data hyfforddi gwael, ynghyd a\u0302 diffyg systemau cyfrifiadurol uwch, yn un o'r rhesymau dros sawl addewid nas cyflawnwyd o systemau AI cynnar."}, {"text_idx": "#000072", "text": "Oherwydd diffyg data hyfforddi o safon, ni allai atebion ML nodi'n gywir batrymau gweledol sy'n atal datblygiad ymchwil niwral. Er bod llawer o ymchwilwyr wedi nodi addewid adnabod iaith lafar, ni allai ymchwil na datblygu offer adnabod lleferydd ddwyn ffrwyth oherwydd diffyg setiau data lleferydd. Rhwystr mawr arall i ddatblygu offer AI pen uchel oedd diffyg galluoedd cyfrifiadurol a storio cyfrifiaduron."}, {"text_idx": "#000074", "text": "Roedd newid amlwg yn yr ymwybyddiaeth bod ansawdd y set ddata o bwys. Er mwyn i'r system ML ddynwared deallusrwydd dynol a galluoedd gwneud penderfyniadau yn gywir, mae'n rhaid iddi ffynnu ar ddata hyfforddi cyfaint uchel o ansawdd uchel."}, {"text_idx": "#000075", "text": "Meddyliwch am eich data ML fel arolwg \u2013 po fwyaf yw\u2019r sampl data maint, y gorau yw'r rhagfynegiad. Os nad yw'r data sampl yn cynnwys yr holl newidynnau, efallai na fydd yn adnabod patrymau nac yn dod i gasgliadau anghywir."}, {"text_idx": "#000076", "text": "Datblygiadau mewn technoleg AI a'r angen am well data hyfforddi Mae'r datblygiadau mewn technoleg AI yn cynyddu'r angen am ddata hyfforddi o safon.Arweiniodd y ddealltwriaeth bod gwell data hyfforddi yn cynyddu\u2019r siawns o fodelau ML dibynadwy at well methodolegau casglu data, anodi a labelu. Cafodd ansawdd a pherthnasedd y data effaith uniongyrchol ar ansawdd y model AI."}, {"text_idx": "#000077", "text": "Datblygiadau mewn technoleg AI a'r angen am well data hyfforddi"}, {"text_idx": "#000078", "text": "Mae'r datblygiadau mewn technoleg AI yn cynyddu'r angen am ddata hyfforddi o safon."}, {"text_idx": "#000079", "text": "Arweiniodd y ddealltwriaeth bod gwell data hyfforddi yn cynyddu\u2019r siawns o fodelau ML dibynadwy at well methodolegau casglu data, anodi a labelu. Cafodd ansawdd a pherthnasedd y data effaith uniongyrchol ar ansawdd y model AI."}, {"text_idx": "#000081", "text": "Mwy o ffocws ar ansawdd a chywirdeb dataEr mwyn i'r model ML ddechrau darparu canlyniadau cywir, caiff ei fwydo ar setiau data o ansawdd sy'n mynd trwy gamau mireinio data ailadroddol.Er enghraifft, efallai y bydd bod dynol yn gallu adnabod brid penodol o gi o fewn ychydig ddyddiau ar o\u0302l cael ei gyflwyno i'r bri\u0302d - trwy luniau, fideos, neu wyneb yn wyneb. Mae bodau dynol yn defnyddio eu profiad a gwybodaeth gysylltiedig i gofio a datblygu'r wybodaeth hon pan fo angen. Eto i gyd, nid yw'n gweithio mor hawdd ar gyfer Peiriant. Mae'n rhaid bwydo'r peiriant a\u0302 delweddau wedi'u hanodi a'u labelu'n glir - cannoedd neu filoedd - o'r bri\u0302d penodol hwnnw a bridiau eraill er mwyn iddo wneud y cysylltiad.Mae model AI yn rhagweld y canlyniad trwy gydberthyn y wybodaeth a hyfforddwyd a\u0302'r wybodaeth a gyflwynir yn y byd go iawn. Mae'r algorithm yn cael ei wneud yn ddiwerth os nad yw'r data hyfforddi yn cynnwys gwybodaeth berthnasol.Pwysigrwydd data hyfforddi amrywiol a chynrychioliadol Mae mwy o amrywiaeth data hefyd yn cynyddu cymhwysedd, yn lleihau tuedd, ac yn hybu cynrychiolaeth deg o bob senario. Os yw'r model AI wedi'i hyfforddi gan ddefnyddio set ddata homogenaidd, gallwch fod yn sicr y bydd y cymhwysiad newydd yn gweithio at ddiben penodol yn unig ac yn gwasanaethu poblogaeth benodol.Gallai set ddata fod yn gogwyddo tuag at boblogaeth benodol, hil, rhyw, dewis, a barn ddeallusol, a allai arwain at fodel anghywir.Mae\u2019n bwysig sicrhau bod llif y broses casglu data gyfan, gan gynnwys dewis y gronfa o bynciau, curadu, anodi, a labelu, yn ddigon amrywiol, cytbwys, ac yn gynrychioliadol o\u2019r boblogaeth."}, {"text_idx": "#000082", "text": "Mwy o ffocws ar ansawdd a chywirdeb data"}, {"text_idx": "#000083", "text": "Er mwyn i'r model ML ddechrau darparu canlyniadau cywir, caiff ei fwydo ar setiau data o ansawdd sy'n mynd trwy gamau mireinio data ailadroddol."}, {"text_idx": "#000084", "text": "Er enghraifft, efallai y bydd bod dynol yn gallu adnabod brid penodol o gi o fewn ychydig ddyddiau ar o\u0302l cael ei gyflwyno i'r bri\u0302d - trwy luniau, fideos, neu wyneb yn wyneb. Mae bodau dynol yn defnyddio eu profiad a gwybodaeth gysylltiedig i gofio a datblygu'r wybodaeth hon pan fo angen. Eto i gyd, nid yw'n gweithio mor hawdd ar gyfer Peiriant. Mae'n rhaid bwydo'r peiriant a\u0302 delweddau wedi'u hanodi a'u labelu'n glir - cannoedd neu filoedd - o'r bri\u0302d penodol hwnnw a bridiau eraill er mwyn iddo wneud y cysylltiad."}, {"text_idx": "#000085", "text": "Mae model AI yn rhagweld y canlyniad trwy gydberthyn y wybodaeth a hyfforddwyd a\u0302'r wybodaeth a gyflwynir yn y byd go iawn. Mae'r algorithm yn cael ei wneud yn ddiwerth os nad yw'r data hyfforddi yn cynnwys gwybodaeth berthnasol."}, {"text_idx": "#000086", "text": "Pwysigrwydd data hyfforddi amrywiol a chynrychioliadol"}, {"text_idx": "#000087", "text": "Mae mwy o amrywiaeth data hefyd yn cynyddu cymhwysedd, yn lleihau tuedd, ac yn hybu cynrychiolaeth deg o bob senario. Os yw'r model AI wedi'i hyfforddi gan ddefnyddio set ddata homogenaidd, gallwch fod yn sicr y bydd y cymhwysiad newydd yn gweithio at ddiben penodol yn unig ac yn gwasanaethu poblogaeth benodol."}, {"text_idx": "#000088", "text": "Gallai set ddata fod yn gogwyddo tuag at boblogaeth benodol, hil, rhyw, dewis, a barn ddeallusol, a allai arwain at fodel anghywir."}, {"text_idx": "#000089", "text": "Mae\u2019n bwysig sicrhau bod llif y broses casglu data gyfan, gan gynnwys dewis y gronfa o bynciau, curadu, anodi, a labelu, yn ddigon amrywiol, cytbwys, ac yn gynrychioliadol o\u2019r boblogaeth."}, {"text_idx": "#000090", "text": "Mae llwyddiant modelau AI yn y dyfodol yn dibynnu ar ansawdd a maint y data hyfforddi a ddefnyddir i hyfforddi'r algorithmau ML. Mae'n hanfodol cydnabod bod y berthynas hon rhwng ansawdd a swm data yn dasg-benodol ac nad oes ganddo ateb pendant."}, {"text_idx": "#000091", "text": "Yn y pen draw, caiff digonolrwydd set ddata hyfforddi ei ddiffinio gan ei allu i berfformio'n ddibynadwy o dda at y diben y'i hadeiladwyd."}, {"text_idx": "#000092", "text": "Datblygiadau mewn technegau casglu data ac anodiGan fod ML yn sensitif i'r data bwydo, mae'n hanfodol symleiddio'r polisi\u0308au casglu data ac anodi. Mae gwallau wrth gasglu data, curadu, camliwio, mesuriadau anghyflawn, cynnwys anghywir, dyblygu data, a mesuriadau gwallus yn cyfrannu at ansawdd data annigonol.Mae casglu data awtomataidd trwy gloddio data, crafu gwe, ac echdynnu data yn paratoi'r ffordd ar gyfer cynhyrchu data cyflymach. Yn ogystal, mae setiau data wedi'u rhag-becynnu yn gweithredu fel techneg casglu data atgyweiriad cyflym.Mae torfoli yn ddull arloesol arall o gasglu data. Er na ellir gwarantu cywirdeb y data, mae'n arf ardderchog ar gyfer casglu delwedd gyhoeddus. Yn olaf, arbenigol casglu data mae arbenigwyr hefyd yn darparu data a gafwyd at ddibenion penodol.Mwy o bwyslais ar ystyriaethau moesegol mewn data hyfforddi Gyda'r datblygiadau cyflym mewn AI, mae nifer o faterion moesegol wedi codi, yn enwedig wrth gasglu data hyfforddi. Mae rhai ystyriaethau moesegol wrth gasglu data hyfforddi yn cynnwys caniata\u0302d gwybodus, tryloywder, tuedd, a phreifatrwydd data.Gan fod data bellach yn cynnwys popeth o ddelweddau wyneb, olion bysedd, recordiadau llais, a data biometrig critigol arall, mae'n dod yn hanfodol bwysig sicrhau cydymffurfiaeth ag arferion cyfreithiol a moesegol er mwyn osgoi achosion cyfreithiol drud a niwed i enw da.Y potensial ar gyfer data hyfforddi amrywiol o ansawdd gwell fyth yn y dyfodolMae potensial enfawr i data hyfforddi amrywiol ac o ansawdd uchel yn y dyfodol. Diolch i ymwybyddiaeth o ansawdd data ac argaeledd darparwyr data sy'n darparu ar gyfer gofynion ansawdd datrysiadau AI.Mae darparwyr data presennol yn fedrus wrth ddefnyddio technolegau arloesol i ddod o hyd i symiau enfawr o setiau data amrywiol yn foesegol ac yn gyfreithiol. Mae ganddynt hefyd dimau mewnol i labelu, anodi a chyflwyno'r data wedi'i deilwra ar gyfer gwahanol brosiectau ML."}, {"text_idx": "#000093", "text": "Datblygiadau mewn technegau casglu data ac anodi"}, {"text_idx": "#000094", "text": "Gan fod ML yn sensitif i'r data bwydo, mae'n hanfodol symleiddio'r polisi\u0308au casglu data ac anodi. Mae gwallau wrth gasglu data, curadu, camliwio, mesuriadau anghyflawn, cynnwys anghywir, dyblygu data, a mesuriadau gwallus yn cyfrannu at ansawdd data annigonol."}, {"text_idx": "#000095", "text": "Mae casglu data awtomataidd trwy gloddio data, crafu gwe, ac echdynnu data yn paratoi'r ffordd ar gyfer cynhyrchu data cyflymach. Yn ogystal, mae setiau data wedi'u rhag-becynnu yn gweithredu fel techneg casglu data atgyweiriad cyflym."}, {"text_idx": "#000096", "text": "Mae torfoli yn ddull arloesol arall o gasglu data. Er na ellir gwarantu cywirdeb y data, mae'n arf ardderchog ar gyfer casglu delwedd gyhoeddus. Yn olaf, arbenigol casglu data mae arbenigwyr hefyd yn darparu data a gafwyd at ddibenion penodol."}, {"text_idx": "#000097", "text": "Mwy o bwyslais ar ystyriaethau moesegol mewn data hyfforddi"}, {"text_idx": "#000098", "text": "Gyda'r datblygiadau cyflym mewn AI, mae nifer o faterion moesegol wedi codi, yn enwedig wrth gasglu data hyfforddi. Mae rhai ystyriaethau moesegol wrth gasglu data hyfforddi yn cynnwys caniata\u0302d gwybodus, tryloywder, tuedd, a phreifatrwydd data."}, {"text_idx": "#000099", "text": "Gan fod data bellach yn cynnwys popeth o ddelweddau wyneb, olion bysedd, recordiadau llais, a data biometrig critigol arall, mae'n dod yn hanfodol bwysig sicrhau cydymffurfiaeth ag arferion cyfreithiol a moesegol er mwyn osgoi achosion cyfreithiol drud a niwed i enw da."}, {"text_idx": "#000100", "text": "Y potensial ar gyfer data hyfforddi amrywiol o ansawdd gwell fyth yn y dyfodol"}, {"text_idx": "#000101", "text": "Mae potensial enfawr i data hyfforddi amrywiol ac o ansawdd uchel yn y dyfodol. Diolch i ymwybyddiaeth o ansawdd data ac argaeledd darparwyr data sy'n darparu ar gyfer gofynion ansawdd datrysiadau AI."}, {"text_idx": "#000102", "text": "Mae darparwyr data presennol yn fedrus wrth ddefnyddio technolegau arloesol i ddod o hyd i symiau enfawr o setiau data amrywiol yn foesegol ac yn gyfreithiol. Mae ganddynt hefyd dimau mewnol i labelu, anodi a chyflwyno'r data wedi'i deilwra ar gyfer gwahanol brosiectau ML."}, {"text_idx": "#000103", "text": "Mae'n bwysig partneru a\u0302 gwerthwyr dibynadwy sydd a\u0302 dealltwriaeth aciwt o ddata ac ansawdd i datblygu modelau AI pen uchel. Shaip yw'r prif gwmni anodi sy'n fedrus wrth ddarparu datrysiadau data wedi'u teilwra sy'n cwrdd ag anghenion a nodau eich prosiect AI. Partner gyda ni ac archwilio'r cymwyseddau, yr ymrwymiad, a'r cydweithio yr ydym yn eu cyflwyno."}, {"text_idx": "#000105", "text": "Dadlwythwch y Llyfr Am Ddim"}]