Inteligența artificială încurajează interacțiunile umane cu sistemele de calcul, în timp ce Machine Learning permite acestor mașini să învețe să imite inteligența umană prin fiecare interacțiune. Dar ce alimentează aceste instrumente ML și AI foarte avansate? Adnotarea datelor.
Datele sunt materia primă care alimentează algoritmii ML – cu cât folosiți mai multe date, cu atât produsul AI va fi mai bun. Deși este extrem de important să aveți acces la cantități mari de date, este la fel de important să vă asigurați că acestea sunt adnotate cu acuratețe pentru a obține rezultate fezabile. Adnotarea datelor este puterea de date din spatele performanței algoritmice ML avansate, fiabile și precise.
Rolul adnotării datelor în instruirea AI
Adnotarea datelor joacă un rol cheie în instruirea ML și succesul general al proiectelor AI. Ajută la identificarea anumitor imagini, date, obiective și videoclipuri și le etichetează pentru a facilita mașinii să identifice modele și să clasifice datele. Este o sarcină condusă de oameni care antrenează modelul ML pentru a face predicții precise.
Dacă adnotarea datelor nu este efectuată cu acuratețe, algoritmul ML nu poate asocia cu ușurință atribute cu obiecte.
Importanța datelor de antrenament adnotate pentru sistemele AI
Adnotarea datelor permite funcționarea corectă a modelelor ML. Există o legătură incontestabilă între acuratețea și precizia adnotării datelor și succesul proiectului AI.
Valoarea de piață globală a inteligenței artificiale, estimată la 119 miliarde USD în 2022, se preconizează că va atinge 1,597 miliarde de dolari de 2030, crescând la un CAGR de 38% în timpul perioadei. În timp ce întregul proiect AI trece prin mai mulți pași critici, etapa de adnotare a datelor este cea în care proiectul dvs. se află la cel mai important stadiu.
Colectarea datelor de dragul datelor nu vă va ajuta prea mult proiectul. Aveți nevoie de cantități masive de date relevante de înaltă calitate pentru a vă implementa cu succes proiectul AI. Aproximativ 80% din timpul dumneavoastră în dezvoltarea proiectelor ML este petrecut pe sarcini legate de date, cum ar fi etichetarea, curățarea, agregarea, identificarea, creșterea și adnotarea.
Adnotarea datelor este un domeniu în care oamenii au un avantaj față de computere, deoarece avem capacitatea înnăscută de a descifra intenția, de a trece prin ambiguitate și de a clasifica informațiile incerte.
De ce este importantă adnotarea datelor?
Valoarea și credibilitatea soluției dvs. de inteligență artificială depind în mare măsură de calitatea datelor de intrare utilizate pentru antrenamentul modelului.
O mașină nu poate procesa imagini așa cum facem noi; ei trebuie să fie instruiți să recunoască tipare prin antrenament. Deoarece modelele de învățare automată se adresează unei game largi de aplicații – soluții critice, cum ar fi asistența medicală și vehiculele autonome – unde orice eroare în adnotarea datelor poate avea repercusiuni periculoase.
Adnotarea datelor asigură că soluția dvs. AI funcționează la maximum. Antrenarea unui model ML pentru a interpreta cu acuratețe mediul său prin modele și corelații, pentru a face predicții și pentru a lua măsurile necesare necesită clasificare și adnotare foarte mare. date de instruire. Adnotarea arată modelului ML predicția necesară prin etichetarea, transcrierea și etichetarea caracteristicilor critice din setul de date.
Învățare supravegheată
Înainte de a aprofunda adnotarea datelor, să dezvăluim adnotarea datelor prin învățarea supravegheată și nesupravegheată.
O subcategorie de învățare automată supravegheată de învățare automată indică pregătirea modelului AI cu ajutorul unui set de date bine etichetat. Într-o metodă de învățare supravegheată, unele date sunt deja etichetate și adnotate cu acuratețe. Modelul ML, atunci când este expus la date noi, folosește datele de antrenament pentru a crea o predicție precisă bazată pe datele etichetate.
De exemplu, modelul ML este antrenat pe un dulap plin cu diferite tipuri de haine. Primul pas în antrenament ar fi antrenamentul modelului cu diferite tipuri de haine folosind caracteristicile și atributele fiecărui articol de pânză. După antrenament, mașina va fi capabilă să identifice piese de îmbrăcăminte separate prin aplicarea cunoștințelor sau instruirii anterioare. Învățarea supravegheată poate fi clasificată în clasificare (pe bază de categorie) și regresie (pe baza valorii reale).
Cum afectează adnotarea datelor performanța sistemelor AI
Pentru ca mașina să înțeleagă și să identifice cu precizie diferite entități, este important să se sublinieze calitatea etichetării entităților denumite. O greșeală în etichetare și adnotare, iar ML nu a putut distinge între Amazon – magazinul de comerț electronic, râul sau un papagal.
În plus, adnotarea datelor ajută mașinile să recunoască intenția subtilă – o calitate care vine în mod natural pentru oameni. Comunicăm diferit, iar oamenii înțeleg atât gândurile exprimate în mod explicit, cât și mesajele implicite. De exemplu, răspunsurile sau recenziile din rețelele sociale ar putea fi atât pozitive, cât și negative, iar ML ar trebui să le poată înțelege pe ambele. — Un loc grozav. Vom vizita din nou. Este o frază pozitivă în timp ce „Ce loc grozav era cândva! Ne-a plăcut locul ăsta! este negativ, iar adnotarea umană poate face acest proces mult mai ușor.
Provocări în adnotarea datelor și cum să le depășiți
Două provocări principale în adnotarea datelor sunt costul și acuratețea.
Nevoia de date foarte precise: Soarta proiectelor AI și ML depinde de calitatea datelor adnotate. Modelele ML și AI trebuie să fie alimentate în mod constant cu date bine clasificate care pot antrena modelul să recunoască corelația dintre variabile.
Nevoia de cantitati mari de date: Toate modelele ML și AI prosperă pe seturi mari de date – un singur proiect ML are nevoie de cel puțin mii de articole etichetate.
Nevoia de resurse: Proiectele de inteligență artificială depind de resurse, atât în ceea ce privește costul, cât și timpul și forța de muncă. Fără oricare dintre acestea, calitatea proiectului dvs. de adnotare a datelor s-ar putea dezamăgi.
[Citește și: Adnotare video pentru învățare automată ]
Cele mai bune practici în adnotarea datelor
Valoarea adnotării datelor este evidentă în impactul acesteia asupra rezultatului proiectului AI. Dacă setul de date pe care le antrenezi modelele ML este plin de inconsecvențe, părtinitor, dezechilibrat sau corupt, soluția ta AI ar putea fi un eșec. În plus, dacă etichetele sunt greșite și adnotarea este inconsecventă, atunci și soluția AI va genera predicții inexacte. Deci, care sunt cele mai bune practici în adnotarea datelor?
Sfaturi pentru adnotarea eficientă și eficientă a datelor
- Asigurați-vă că etichetele de date pe care le creați sunt specifice și în concordanță cu nevoia proiectului și totuși suficient de generale pentru a satisface toate variațiile posibile.
- Adnotați cantități mari de date necesare pentru a antrena modelul de învățare automată. Cu cât adnotați mai multe date, cu atât rezultatul pregătirii modelului este mai bun.
- Orientările de adnotare a datelor contribuie foarte mult în stabilirea standardelor de calitate și asigurarea consecvenței pe tot parcursul proiectului și între mai mulți adnotatori.
- Deoarece adnotarea datelor poate fi costisitoare și depinde de forța de muncă, este logic să verificăm seturile de date preetichetate de la furnizorii de servicii.
- Pentru a ajuta la adnotarea și instruirea corectă a datelor, aduceți eficiența uman-in-the-loop pentru a aduce diversitate și a face față cazurilor critice, împreună cu capacitățile software-ului de adnotare.
- Prioritizează calitatea testând adnotatorii pentru conformitatea, acuratețea și coerența calității.
Importanța controlului calității în procesul de adnotare
Deci, controlul calității imaginii, etichetarea video și procesul de adnotare joacă un rol semnificativ în rezultatul AI. Cu toate acestea, menținerea standardelor de control de înaltă calitate pe tot parcursul procesului de adnotare este o provocare pentru companiile mici și mari. Dependența de diverse tipuri de instrumente de adnotare și forță de muncă diversă pentru adnotare poate fi greu de evaluat și de menținut coerența calității.
Menținerea calității adnotatorilor de date distribuite sau de lucru la distanță este dificilă, mai ales pentru cei care nu sunt familiarizați cu standardele cerute. În plus, depanarea sau rectificarea erorilor poate dura timp, deoarece trebuie identificată într-o forță de muncă distribuită.
Soluția ar fi antrenarea adnotatorilor, implicarea unui supervizor sau a mai mulți adnotatori de date să analizeze și să examineze colegii pentru acuratețea adnotărilor setului de date. În cele din urmă, testarea regulată a adnotatorilor cu privire la cunoștințele lor despre standarde.
Rolul adnotatorilor și cum să selectați adnotatorii potriviți pentru datele dvs
Adnotatorii umani dețin cheia unui proiect AI de succes. Adnotatorii de date asigură că datele sunt adnotate corect, consecvent și fiabil, deoarece pot oferi context, înțelege intenția și pot pune bazele adevărurilor de bază în date.
Unele date sunt adnotate artificial sau automat cu ajutorul soluțiilor de automatizare cu un grad de încredere. De exemplu, puteți descărca sute de mii de imagini cu case de la Google și le puteți crea ca un set de date. Cu toate acestea, acuratețea setului de date poate fi determinată în mod fiabil numai după ce modelul își începe performanța.
Automatizarea automatizată ar putea face lucrurile mai ușoare și mai rapide, dar, fără îndoială, mai puțin precise. Pe de altă parte, un adnotator uman poate fi mai lent și mai costisitor, dar ele sunt mai precise.
Adnotatorii de date umane pot adnota și clasifica datele pe baza expertizei în materie, a cunoștințelor înnăscute și a pregătirii specifice. Adnotatorii de date stabilesc acuratețea, precizia și consistența.
[Citește și: Un ghid pentru începători pentru adnotarea datelor: sfaturi și bune practici ]
Concluzie
Pentru a crea un proiect AI de înaltă performanță, aveți nevoie de date de antrenament adnotate de înaltă calitate. În timp ce obținerea de date bine adnotate în mod constant ar putea fi timp și consumatoare de resurse – chiar și pentru companiile mari – soluția constă în căutarea serviciilor furnizorilor de servicii de adnotare a datelor consacrați precum Shaip. La Shaip, vă ajutăm să vă scalați capacitățile AI prin serviciile noastre specializate în adnotarea datelor, satisfacând cererea pieței și a clienților.
