Adnotarea datelor sau etichetarea datelor , după cum știți, este un proces perpetuu. Nu există un moment definitoriu în care să puteți spune că veți înceta să vă antrenați modulele de inteligență artificială, deoarece acestea au devenit perfect precise și rapide în furnizarea de rezultate.
În timp ce lansarea modulului dvs. alimentat de AI este doar o piatră de hotar, instruirea AI are loc continuu după lansare pentru a optimiza rezultatele și eficiența. Din acest motiv, organizațiile sunt afectate de preocuparea de a genera volume masive de date relevante pentru modulele lor de învățare automată.
Totuși, nu aceasta este preocuparea pe care o vom discuta astăzi. Vom explora provocările care apar odată ce această problemă a generării de date este rezolvată. Imaginați-vă că aveți nenumărate puncte de contact în generarea de date. Problema mai problematică cu care vă veți confrunta în acest moment este adnotarea unor volume atât de mari de date.
Etichetarea scalabilă a datelor este ceea ce vom arunca în lumină astăzi, deoarece organizațiile și echipele cu care am vorbit ne-au atras atenția asupra faptului că aceste părți interesate consideră că construirea încrederii în mașini este mai dificilă decât generarea de date. Și după cum știți, încrederea în mașină poate fi creată numai prin sisteme bine instruite, susținute de date adnotate precis. Deci, să aruncăm o privire la 5 preocupări majore care reduc eficiența proceselor de etichetare a datelor.
5 provocări din lumea reală care diluează eforturile de etichetare a datelor
Managementul fortei de munca
Așadar, organizațiile se confruntă cu provocarea de a echilibra calitatea și cantitatea pentru a obține rezultate care să facă diferența și să rezolve un scop. În astfel de cazuri, gestionarea forței de muncă devine extrem de dificilă și anevoioasă. Deși externalizarea ajută, companiile care au echipe interne dedicate adnotării datelor se confruntă cu obstacole precum:
- Instruirea angajaților pentru etichetarea datelor
- Distribuirea muncii între echipe și promovarea interoperabilității
- Urmărirea performanței și a progresului la nivel micro și macro
- Abordarea uzurii și recalificarea noilor angajați
- Raționalizarea coordonării între cercetătorii de date, adnotatori și managerii de proiect
- Eliminarea barierelor culturale, lingvistice și geografice și eliminarea părtinirilor din ecosistemele operaționale și multe altele
Urmărirea finanțelor
Bugetarea este una dintre cele mai importante faze ale instruirii în domeniul inteligenței artificiale. Aceasta definește cât sunteți dispus să cheltuiți pentru construirea unui modul de inteligență artificială în ceea ce privește tehnologia, resursele, personalul și multe altele, și apoi vă ajută să calculați cu precizie rentabilitatea investiției (ROI). Aproape 26% dintre companiile care se aventurează în dezvoltarea de sisteme de inteligență artificială eșuează la jumătatea drumului din cauza bugetării necorespunzătoare. Nu există transparență cu privire la locul în care sunt investiți banii și nici indicatori eficienți care să ofere informații în timp real părților interesate despre cum se traduc banii lor.
Întreprinderile mici și mijlocii sunt adesea prinse în dilema plății pe proiect sau pe oră și în lacuna dintre angajarea IMM-urilor în scopuri de adnotare și recrutarea unui grup de intermediari. Toate acestea pot fi eliminate în timpul procesului de bugetare.
Respectarea și respectarea confidențialității datelor
În timp ce numărul de cazuri de utilizare pentru AI este în creștere, companiile se grăbesc să călătorească pe val și să dezvolte soluții care ridică viața și experiența. La celălalt capăt al spectrului se află o provocare căreia întreprinderile de toate dimensiunile trebuie să-i acorde atenție – preocupările privind confidențialitatea datelor.
Acest lucru împinge necesitatea menținerii adecvate a standardelor de confidențialitate și a conformității la utilizarea corectă a datelor confidențiale. Din punct de vedere tehnic, un mediu sunet și securizat ar trebui să fie garantat de companiile care împiedică accesul neautorizat la date, utilizarea dispozitivelor neautorizate într-un ecosistem sigur pentru date, descărcările ilegale de fișiere, transferul în sistemele cloud și multe altele. Legile care guvernează confidențialitatea datelor sunt complicate și trebuie avut grijă să se asigure că fiecare cerință este îndeplinită pentru a evita consecințele legale.
Instrumente inteligente și adnotări asistate
Dintre cele două tipuri distincte de metode de adnotare – manuală și automată, un model hibrid de adnotare este ideal pentru viitor. Acest lucru se datorează faptului că sistemele AI sunt bune la procesarea cantităților masive de date fără probleme, iar oamenii sunt grozavi în a semnala erorile și a optimiza rezultatele.
Instrumentele asistate de IA și tehnicile de adnotare sunt soluții ferme la provocările cu care ne confruntăm astăzi, deoarece facilitează viața tuturor părților interesate implicate în proces. Instrumentele inteligente permit companiilor să automatizeze sarcinile de lucru, gestionarea conductelor, controlul calității datelor adnotate și să ofere mai multă comoditate. Fără instrumente inteligente, personalul ar continua să lucreze la tehnici învechite, împingând în mod semnificativ orele umane pentru a finaliza munca.
Gestionarea coerenței în calitatea și cantitatea datelor
Unul dintre aspectele importante ale evaluării calității datelor este evaluarea definiției etichetelor în seturile de date. Pentru cei neinițiați, să înțelegem că există două tipuri majore de seturi de date -
- Date obiective – date care sunt adevărate sau universale, indiferent de cine le privește
- Și date subiective – date care ar putea avea percepții multiple în funcție de cine le accesează
De exemplu, etichetarea unui măr drept măr roșu este obiectivă, deoarece este universală, dar lucrurile se complică atunci când există seturi de date nuanțate la îndemână. Luați în considerare un răspuns spiritual din partea unui client la o recenzie. Persoana care a adnotat comentariul trebuie să fie suficient de inteligentă pentru a înțelege dacă este sarcastic sau un compliment, astfel încât să îl eticheteze în consecință. Modulele de analiză a sentimentelor vor procesa informațiile pe baza a ceea ce a etichetat persoana care a adnotat comentariul. Așadar, atunci când sunt implicați mai mulți ochi și minți, cum ajunge o echipă la un consens?
Cum pot companiile să aplice liniile directoare și regulile care elimină diferențele și aduc o cantitate semnificativă de obiectivitate în seturile de date subiective?
Încheierea
Este destul de copleșitor, nu-i așa, numărul de provocări cu care se confruntă zilnic oamenii de știință și adnotatorii de date? Preocupările pe care le-am discutat până acum sunt doar o parte a provocării care decurge din disponibilitatea constantă a datelor. Există mult mai multe în acest spectru.
Sperăm însă că vom avansa în toate acestea datorită evoluției proceselor și sistemelor de adnotare a datelor. Ei bine, există întotdeauna opțiuni de externalizare ( shaip ) disponibile, care vă oferă date de înaltă calitate, bazate pe cerințele dumneavoastră.
