Într-o lume în care întreprinderile de afaceri se confruntă unele cu altele pentru a fi primele care își transformă practicile de afaceri prin aplicarea soluțiilor de inteligență artificială, etichetarea datelor pare să fie singura sarcină pe care toată lumea începe să se împiedice. Poate că asta se datorează faptului că calitatea datelor pe care le antrenezi modelele AI determină acuratețea și succesul acestora.
Etichetarea sau adnotarea datelor nu este niciodată un eveniment unic. Este un proces continuu. Nu există un punct esențial în care ați putea crede că ați făcut suficient antrenament sau că modelele dvs. AI sunt precise în obținerea de rezultate.
Dar, unde merge prost promisiunea AI de a exploata noi oportunități? Uneori în timpul procesului de etichetare a datelor.
Unul dintre problemele majore ale companiilor care încorporează soluții AI este adnotarea datelor. Deci, să aruncăm o privire la primele 5 greșeli de etichetare a datelor de evitat.
Top 5 greșeli de etichetare a datelor de evitat
Nu se colectează suficiente date pentru proiect
Datele sunt esențiale, dar ar trebui să fie relevante pentru obiectivele proiectului dumneavoastră. Pentru ca modelul să ofere rezultate precise, datele pe care este antrenat trebuie să fie etichetate, verificate de calitate pentru a asigura acuratețea.
Dacă doriți să dezvoltați o soluție AI funcțională și fiabilă, trebuie să îi furnizați cantități mari de date relevante de înaltă calitate. Și trebuie să transmiteți în mod constant aceste date modelelor dvs. de învățare automată, astfel încât acestea să poată înțelege și corela diferitele informații pe care le furnizați.
Evident, cu cât setul de date pe care îl utilizați este mai mare, cu atât predicțiile vor fi mai bune.
O capcană în procesul de etichetare a datelor este strângerea de date foarte puține pentru variabile mai puțin comune. Când etichetați imagini pe baza unei variabile disponibile în mod obișnuit în documentele brute, nu vă antrenați modelul AI de deep learning pe alte variabile mai puțin comune.
Modelele de învățare profundă necesită mii de date pentru ca modelul să funcționeze în mod rezonabil. De exemplu, atunci când antrenați un braț robotizat bazat pe inteligență artificială pentru a manevra mașini complexe, fiecare variație ușoară a sarcinii ar putea necesita un alt set de date de antrenament. Dar, colectarea unor astfel de date poate fi costisitoare și uneori de-a dreptul imposibilă și dificil de adnotat pentru orice afacere.
Nu se validează calitatea datelor
Deși deținerea de date este un lucru, este, de asemenea, vital să validați seturile de date pe care le utilizați pentru a vă asigura că sunt consistente de înaltă calitate. Cu toate acestea, companiile consideră că este dificil să achiziționeze seturi de date de calitate. În general, există două tipuri de bază de seturi de date – subiective și obiective.
Când se etichetează seturile de date, intră în joc adevărul subiectiv al etichetatorului. De exemplu, experiența lor, limba, interpretările culturale, geografia și multe altele le pot afecta interpretarea datelor. În mod invariabil, fiecare etichetator va oferi un răspuns diferit bazat pe propriile părtiniri. Dar datele subiective nu au un „răspuns corect sau greșit – de aceea forța de muncă trebuie să aibă standarde și linii directoare clare atunci când etichetează imaginile și alte date.Provocarea prezentată de datele obiective este riscul ca etichetatorul să nu aibă experiența în domeniu sau cunoștințele necesare pentru a identifica răspunsurile corecte. Este imposibil să eliminați complet erorile umane, așa că devine vital să existe standarde și o metodă de feedback în buclă închisă.
Când se etichetează seturile de date, intră în joc adevărul subiectiv al etichetatorului. De exemplu, experiența lor, limba, interpretările culturale, geografia și multe altele le pot afecta interpretarea datelor. În mod invariabil, fiecare etichetator va oferi un răspuns diferit bazat pe propriile părtiniri. Dar datele subiective nu au un „răspuns corect sau greșit – de aceea forța de muncă trebuie să aibă standarde și linii directoare clare atunci când etichetează imaginile și alte date.
Nu se concentrează pe managementul forței de muncă
Modelele de învățare automată depind de seturi mari de date de diferite tipuri, astfel încât fiecare scenariu este luat în considerare. Cu toate acestea, adnotarea de succes a imaginii vine cu propriul set de provocări în managementul forței de muncă.
O problemă majoră este gestionarea unei forțe de muncă vaste care poate procesa manual seturi de date nestructurate considerabile. Următorul este menținerea standardelor de înaltă calitate în întreaga forță de muncă. Multe probleme pot apărea în timpul proiectelor de adnotare a datelor.
Unii sunt:
- Necesitatea de a instrui noi etichetatori cu privire la utilizarea instrumentelor de adnotare
- Documentarea instrucțiunilor în cartea de coduri
- Asigurarea că registrul de coduri este urmat de toți membrii echipei
- Definirea fluxului de lucru – alocarea cine face ce în funcție de capacitățile lor
- Verificarea încrucișată și rezolvarea problemelor tehnice
- Asigurarea calitatii si validarii seturilor de date
- Asigurarea unei colaborări fără probleme între echipele de etichetători
- Minimizarea părtinirii etichetatorului
Pentru a vă asigura că treceți peste această provocare, ar trebui să vă îmbunătățiți abilitățile și capacitățile de gestionare a forței de muncă.
Nu se selectează instrumentele corecte de etichetare a datelor
Dimensiunea pieței instrumentelor de adnotare a datelor sa încheiat 1 miliarde $ în 2020, iar acest număr este de așteptat să crească cu peste 30% CAGR până în 2027. Creșterea extraordinară a instrumentelor de etichetare a datelor este că transformă rezultatul AI și al învățării automate.
Tehnicile de instrumente utilizate variază de la un set de date la altul. Am observat că majoritatea organizațiilor încep procesul de deep learning concentrându-se pe dezvoltarea de instrumente interne de etichetare. Dar foarte curând, își dau seama că, pe măsură ce nevoile de adnotare încep să crească, instrumentele lor nu pot ține pasul. În plus, dezvoltarea instrumentelor interne este costisitoare, consumatoare de timp și practic inutilă.
În loc să mergeți pe calea conservatoare de etichetare manuală sau să investiți în dezvoltarea instrumentelor de etichetare personalizate, achiziționarea de dispozitive de la o terță parte este inteligentă. Cu această metodă, tot ce trebuie să faceți este să selectați instrumentul potrivit în funcție de nevoile dvs., de serviciile oferite și de scalabilitate.
Nerespectarea regulilor de securitate a datelor
Conformitatea securității datelor va înregistra o creștere semnificativă în curând, pe măsură ce mai multe companii adună seturi mari de date nestructurate. CJAP, DPA și GDPR sunt unele dintre standardele internaționale de conformitate cu securitatea datelor utilizate de întreprinderi.
Impulsul pentru conformitatea cu securitatea câștigă acceptare, deoarece atunci când vine vorba de etichetarea datelor nestructurate, există cazuri de date personale prezente pe imagini. Pe lângă protejarea confidențialității subiecților, este, de asemenea, vital să se asigure că datele sunt securizate. Întreprinderile trebuie să se asigure că lucrătorii, fără autorizație de securitate, nu au acces la aceste seturi de date și nu le pot transfera sau modifica sub nicio formă.Conformitatea securității devine un punct central de durere atunci când vine vorba de externalizarea sarcinilor de etichetare către furnizori terți. Securitatea datelor crește complexitatea proiectului, iar furnizorii de servicii de etichetare trebuie să respecte reglementările afacerii.
Impulsul pentru conformitatea cu securitatea câștigă acceptare, deoarece atunci când vine vorba de etichetarea datelor nestructurate, există cazuri de date personale prezente pe imagini. Pe lângă protejarea confidențialității subiecților, este, de asemenea, vital să se asigure că datele sunt securizate. Întreprinderile trebuie să se asigure că lucrătorii, fără autorizație de securitate, nu au acces la aceste seturi de date și nu le pot transfera sau modifica sub nicio formă.Așadar, următorul tău mare proiect AI așteaptă serviciul potrivit de etichetare a datelor?
Credem că succesul oricărui proiect AI depinde de seturile de date pe care le introducem în algoritmul de învățare automată. Și, dacă se așteaptă ca proiectul AI să dea rezultate și predicții precise, adnotarea și etichetarea datelor sunt de o importanță capitală. De externalizarea sarcinilor de adnotare a datelor, vă asigurăm că puteți rezolva eficient aceste provocări.
Având accent pe menținerea constantă a seturilor de date de înaltă calitate, oferirea de feedback în buclă închisă și gestionarea eficientă a forței de muncă, veți putea livra proiecte AI de top care aduc un nivel mai ridicat de acuratețe.
[Citește și: Adnotare de date internă sau externalizată – care oferă rezultate mai bune în IA?]
