Adnotarea datelor sau etichetarea datelorDupă cum știți, este un proces perpetuu. Nu există niciun moment definitoriu pe care să-l poți spune că ai înceta să-ți antrenezi modulele AI, 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.
Cu toate acestea, nu aceasta este preocuparea pe care o vom discuta astăzi. Vom explora provocările care apar odată cu această preocupare generarea datelor e reparat. Imaginați-vă că aveți nenumărate puncte de contact pentru generarea de date. Problema mai problematică cu care te vei confrunta în acest moment este adnotarea volume atât de uriașe 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
Am repetat în mod repetat că etichetarea datelor nu necesită doar timp, ci și forță de muncă. Experții în adnotarea datelor petrec nenumărate ore curățând datele nestructurate, compilându-le și făcându-le citibile de mașină. În același timp, trebuie să se asigure că adnotările lor sunt precise și de înaltă calitate.Deci, organizațiile sunt pregătite pentru provocarea de a echilibra atât calitatea cât și cantitatea pentru a produce rezultate care să facă diferența și să rezolve un scop. În astfel de cazuri, gestionarea forței de muncă devine extrem de dificilă și obositoare. În timp ce externalizarea ajută, companiile care au echipe interne dedicate pentru adnotarea datelor scopuri, 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
Am repetat în mod repetat că etichetarea datelor nu necesită doar timp, ci și forță de muncă. Experții în adnotarea datelor petrec nenumărate ore curățând datele nestructurate, compilându-le și făcându-le citibile de mașină. În același timp, trebuie să se asigure că adnotările lor sunt precise și de înaltă calitate.Urmărirea finanțelor
Elaborarea bugetului este una dintre cele mai cruciale faze ale instruirii AI. Acesta definește cât de mult sunteți dispus să cheltuiți pentru construirea unui modul AI în ceea ce privește stiva tehnologică, resurse, personal și multe altele și apoi vă ajută să calculați RoI precis. Aproape de 26% din companii care se aventurează în dezvoltarea sistemelor AI eșuează la jumătatea drumului din cauza bugetării necorespunzătoare. Nu există nici transparență cu privire la locul în care sunt pompați banii, nici măsurători eficiente care să ofere informații în timp real părților interesate despre în ce se traduc banii lor.
Întreprinderile mici și mijlocii sunt adesea prinse în dilema plății pe proiect sau pe oră și în lacuna angajării IMM-urilor pentru adnotare scopuri vs 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.
S-ar putea să fiți familiarizat cu GDPR, CCPA, DPA și alte linii directoare, dar există legi și conformități mai noi care sunt dezvoltate și implementate de națiunile din întreaga lume. Când sunt generate mai multe volume de date, confidențialitatea devine crucială în adnotarea datelor, deoarece datele de la senzori și viziunea computerizată generează date care au fețele oamenilor, detalii confidențiale din documentele KYC, plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor, numerele de înmatriculare și multe altele.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 un măr ca un măr roșu este obiectiv pentru că este universal, dar lucrurile se complică atunci când există seturi de date nuanțate în mână. Luați în considerare un răspuns plin de spirit din partea unui client la o recenzie. Adnotatorul trebuie să fie suficient de inteligent pentru a înțelege dacă comentariul este sarcastic sau un compliment pentru a-l eticheta în consecință. Analiza sentimentelor modulele vor procesa în funcție de ceea ce a etichetat adnotatorul. Deci, 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?
S-ar putea să fiți familiarizat cu GDPR, CCPA, DPA și alte linii directoare, dar există legi și conformități mai noi care sunt dezvoltate și implementate de națiunile din întreaga lume. Când sunt generate mai multe volume de date, confidențialitatea devine crucială în adnotarea datelor, deoarece datele de la senzori și viziunea computerizată generează date care au fețele oamenilor, detalii confidențiale din documentele KYC, plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor, numerele de înmatriculare și multe altele.Încheierea
Este destul de copleșitor, nu-i așa, cantitatea de provocări cu care se confruntă oamenii de știință de date și adnotatorii zilnic? Preocupările pe care le-am discutat până acum sunt doar o parte a provocării care decurge din consecvență disponibilitatea datelor. Sunt mult mai multe în acest spectru.
Cu toate acestea, sperăm că vom merge înaintea tuturor acestor lucruri datorită evoluției proceselor și sistemelor de adnotare a datelor. Ei bine, întotdeauna există externalizări (shaip) opțiuni disponibile, care vă oferă date de înaltă calitate bazate pe cerințele dvs.
