Adnotarea datelor

Asigurarea adnotării exacte a datelor pentru proiectele AI

O soluție robustă bazată pe inteligență artificială este construită pe date – nu orice date, ci date de înaltă calitate, adnotate cu precizie. Doar cele mai bune și mai rafinate date vă pot alimenta proiectul AI, iar această puritate a datelor va avea un impact imens asupra rezultatului proiectului.

Am numit adesea datele combustibilul pentru proiectele AI, dar nu orice date va fi de folos. Dacă aveți nevoie de combustibil pentru rachete pentru a vă ajuta proiectul să atingă decolarea, nu puteți pune ulei brut în rezervor. În schimb, datele (cum ar fi combustibilul) trebuie să fie rafinate cu atenție pentru a se asigura că doar informațiile de cea mai înaltă calitate vă alimentează proiectul. Acest proces de rafinare se numește adnotare de date și există destul de multe concepții greșite persistente despre el.

Definiți calitatea datelor de antrenament în adnotare

Știm că calitatea datelor face o mare diferență pentru rezultatul proiectului AI. Unele dintre cele mai bune și mai performante modele ML s-au bazat pe seturi de date detaliate și etichetate cu acuratețe.

Dar cum definim exact calitatea într-o adnotare?

Când vorbim adnotarea datelor calitate, acuratețea, fiabilitatea și consistența contează. Se spune că un set de date este corect dacă se potrivește cu adevărul de la sol și cu informațiile din lumea reală.

Consistența datelor se referă la nivelul de acuratețe menținut în întregul set de date. Cu toate acestea, calitatea unui set de date este determinată mai precis de tipul de proiect, de cerințele sale unice și de rezultatul dorit. Prin urmare, acestea ar trebui să fie criteriile pentru determinarea etichetării datelor și a calității adnotărilor.

De ce este important să definim calitatea datelor?

Este important să se definească calitatea datelor, deoarece acţionează ca un factor cuprinzător care determină calitatea proiectului şi a rezultatului.

  • Datele de slabă calitate pot avea impact asupra produsului și strategiilor de afaceri.
  • Un sistem de învățare automată este la fel de bun ca și calitatea datelor pe care este antrenat.
  • Datele de bună calitate elimină reprelucrarea și costurile asociate cu acestea.
  • Ajută companiile să ia decizii informate privind proiectele și să adere la conformitatea cu reglementările.

Cum măsurăm calitatea datelor de formare în timpul etichetării?

Cum măsurăm calitatea datelor de formare în timpul etichetării?

Există mai multe metode de măsurare a calității datelor de antrenament și cele mai multe dintre ele încep cu crearea mai întâi a unui ghid concret de adnotare a datelor. Unele dintre metode includ:

  • Criterii de referință stabilite de experți

    Repere de calitate sau adnotare standard de aur metodele sunt cele mai simple și mai accesibile opțiuni de asigurare a calității, care servesc drept punct de referință care măsoară calitatea rezultatelor proiectului. Măsoară adnotările de date în raport cu benchmark-ul stabilit de experți.

  • Testul Alfa al lui Cronbach

    Testul alfa lui Cronbach determină corelația sau consistența dintre elementele setului de date. Fiabilitatea etichetei și precizie mai mare poate fi măsurat pe baza cercetării.

  • Măsurarea consensului

    Măsurarea consensului determină nivelul de acord între adnotatorii mașini sau umani. În mod obișnuit, ar trebui să se ajungă la un consens pentru fiecare articol și ar trebui să fie arbitrat în cazul unor dezacorduri.

  • Revizuirea panoului

    De obicei, un grup de experți determină acuratețea etichetei examinând etichetele datelor. Uneori, o porțiune definită a etichetelor de date este de obicei luată ca eșantion pentru a determina acuratețea.

Să discutăm astăzi despre cerințele tale privind datele de instruire AI.

revizuirea Date de instruire Calitate

Companiile care preiau proiecte AI sunt pe deplin preluate de puterea automatizării, motiv pentru care mulți continuă să creadă că adnotarea automată condusă de AI va fi mai rapidă și mai precisă decât adnotarea manuală. Deocamdată, realitatea este că oamenii trebuie să identifice și să clasifice datele, deoarece acuratețea este atât de importantă. Erorile suplimentare create prin etichetarea automată vor necesita iterații suplimentare pentru a îmbunătăți acuratețea algoritmului, anulând orice economie de timp.

O altă concepție greșită - și una care contribuie probabil la adoptarea adnotării automate - este că erorile mici nu au un efect prea mare asupra rezultatelor. Chiar și cele mai mici erori pot produce inexactități semnificative din cauza unui fenomen numit deriva AI, în care inconsecvențele în datele de intrare conduc un algoritm într-o direcție pe care programatorii nu au vrut-o niciodată.

Calitatea datelor de instruire – aspectele de acuratețe și coerență – sunt revizuite în mod constant pentru a satisface cerințele unice ale proiectelor. O revizuire a datelor de antrenament este de obicei efectuată folosind două metode diferite -

Tehnici de adnotare automată

Tehnici de adnotare automată Procesul de revizuire automată a adnotărilor asigură că feedback-ul este transmis înapoi în sistem și previne erorile, astfel încât adnotatorii să-și poată îmbunătăți procesele.

Adnotarea automată condusă de inteligența artificială este precisă și mai rapidă. Adnotarea automată reduce timpul petrecut manual de QA pentru revizuire, permițându-le să petreacă mai mult timp erorilor complexe și critice din setul de date. Adnotarea automată poate ajuta, de asemenea, la detectarea răspunsurilor nevalide, a repetărilor și a adnotărilor incorecte.

Manual prin experți în știința datelor

Oamenii de știință de date revizuiesc, de asemenea, adnotarea datelor pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea setului de date.

Micile erori și inexactitățile de adnotare pot avea un impact semnificativ asupra rezultatului proiectului. Și este posibil ca aceste erori să nu fie detectate de instrumentele de examinare automată a adnotărilor. Oamenii de știință de date efectuează teste de calitate a eșantioanelor din diferite dimensiuni de loturi pentru a detecta inconsecvențele datelor și erorile neintenționate în setul de date.

În spatele fiecărui titlu de inteligență artificială se află un proces de adnotare, iar Shaip poate ajuta să fie fără durere

Evitarea capcanelor proiectului AI

Multe organizații sunt afectate de lipsa resurselor interne de adnotare. Oamenii de știință de date și inginerii sunt la mare căutare, iar angajarea suficienților dintre acești profesioniști pentru a participa la un proiect AI înseamnă a scrie un cec care nu este la îndemâna majorității companiilor. În loc să alegeți o opțiune bugetară (cum ar fi adnotarea crowdsourcing) care va reveni în cele din urmă să vă bântuie, luați în considerare externalizarea nevoilor de adnotare către un partener extern cu experiență. Externalizarea asigură un grad ridicat de acuratețe, reducând în același timp blocajele de angajare, instruire și management care apar atunci când încercați să aduni o echipă internă.

Când externalizați nevoile dvs. de adnotare cu Shaip în mod specific, accesați o forță puternică care vă poate accelera inițiativa AI fără comenzile rapide care vor compromite rezultatele extrem de importante. Oferim o forță de muncă complet gestionată, ceea ce înseamnă că puteți obține o acuratețe mult mai mare decât ați obține prin eforturile de adnotare prin crowdsourcing. Investiția inițială ar putea fi mai mare, dar va da roade în timpul procesului de dezvoltare atunci când sunt necesare mai puține iterații pentru a obține rezultatul dorit.

Serviciile noastre de date acoperă, de asemenea, întregul proces, inclusiv aprovizionarea, care este o capacitate pe care majoritatea celorlalți furnizori de etichetare nu o pot oferi. Cu experiența noastră, puteți achiziționa rapid și ușor volume mari de date de înaltă calitate, diverse din punct de vedere geografic, care au fost de-identificate și care sunt conforme cu toate reglementările relevante. Când găzduiți aceste date în platforma noastră bazată pe cloud, aveți, de asemenea, acces la instrumente și fluxuri de lucru dovedite care sporesc eficiența generală a proiectului și vă ajută să progresați mai repede decât credeați că este posibil.

Și în sfârșit, a noastră experți interni în industrie înțelege nevoile tale unice. Indiferent dacă construiți un chatbot sau lucrați pentru a aplica tehnologia de recunoaștere facială pentru a îmbunătăți asistența medicală, am fost acolo și vă putem ajuta la dezvoltarea unor linii directoare care să asigure că procesul de adnotare îndeplinește obiectivele prezentate pentru proiectul dvs.

La Shaip, nu suntem doar încântați de noua eră a AI. Îl ajutăm în moduri incredibile, iar experiența noastră ne-a ajutat să lansăm nenumărate proiecte de succes. Pentru a vedea ce putem face pentru propria dvs. implementare, contactați-ne cereți o demonstrație astăzi.

Partajare socială