Dacă dezvoltați o soluție AI, timpul de lansare pe piață al produsului dvs. se bazează în mare măsură pe disponibilitatea în timp util a seturilor de date de calitate în scopuri de instruire. Doar atunci când aveți seturile de date necesare în mână, inițiați procesele de antrenament ale modelelor, optimizați rezultatele și pregătiți soluția pentru lansare.
Și știți, obținerea la timp a seturilor de date de calitate este o provocare descurajantă pentru companiile de toate dimensiunile și dimensiunile. Pentru cei neinițiați, aproape de 19% din afaceri dezvăluie că lipsa disponibilității datelor îi limitează să adopte soluții AI.
De asemenea, ar trebui să înțelegem că, chiar dacă reușiți să generați date relevante și contextuale, adnotarea datelor este o provocare în sine. Este consumator de timp și necesită o măiestrie excelentă și atenție la detalii. Aproximativ 80% din timpul de dezvoltare al unei AI se petrece cu adnotarea seturilor de date.
Acum, nu putem doar să eliminăm complet procesele de adnotare a datelor din sistemele noastre, deoarece acestea sunt punctul de sprijin al antrenamentului AI. Modelele dvs. nu vor oferi rezultate (darămite rezultate de calitate) dacă nu există date adnotate în mână. Până acum, am discutat o multitudine de subiecte despre provocări bazate pe date, tehnici de adnotare și multe altele. Astăzi, vom discuta un alt aspect crucial care se învârte în jurul etichetării datelor în sine.
În această postare, vom explora cele două tipuri de metode de adnotare utilizate pe tot spectrul, care sunt:
- Etichetarea manuală a datelor
- Și etichetarea automată a datelor
Vom face lumină asupra diferențelor dintre cele două, de ce intervenția manuală este esențială și care sunt riscurile asociate cu automatizarea etichetarea datelor.
Etichetarea manuală a datelor
După cum sugerează și numele, etichetarea manuală a datelor implică oameni. Experții în adnotarea datelor se ocupă de etichetarea elementelor din seturile de date. Prin experți, înțelegem IMM-urile și autoritățile de domeniu care știu exact ce să adnoteze. Procesul manual începe cu adnotatorii care primesc seturi de date brute pentru adnotare. Seturile de date pot fi imagini, fișiere video, înregistrări audio sau transcrieri, texte sau o combinație a acestora.
Pe baza proiectelor, a rezultatelor necesare și a specificațiilor, adnotatorii lucrează la adnotarea elementelor relevante. Experții știu ce tehnică este cea mai potrivită pentru anumite seturi de date și scopuri. Ei folosesc tehnica potrivită pentru proiectele lor și oferă seturi de date antrenabile la timp.
Etichetarea manuală necesită foarte mult timp, iar timpul mediu de adnotare per set de date depinde de o serie de factori, cum ar fi instrumentul utilizat, numărul de elemente care trebuie adnotate, calitatea datelor și altele. De exemplu, ar putea dura până la 1500 de ore pentru ca un expert să eticheteze aproape 100,000 de imagini cu 5 adnotări per imagine.
În timp ce etichetarea manuală este doar o parte a procesului, există o a doua fază în fluxul de lucru de adnotare numită verificări și audituri de calitate. În aceasta, seturile de date adnotate sunt verificate pentru autenticitate și precizie. Pentru a face acest lucru, companiile adoptă o metodă de consens, în care adnotările multiple funcționează pe aceleași seturi de date pentru rezultate unanime. Discrepanțele sunt rezolvate și în cazul comentariilor și semnalizării. În comparație cu procesul de adnotare, faza de verificare a calității este mai puțin solicitantă și mai puțin solicitantă.
Etichetarea automată a datelor
Deci, acum înțelegeți cât de mult efort manual este implicat în etichetarea datelor. Pentru ca soluțiile să fie utilizate în sectoare precum sănătatea, precizia și atenția la detalii devin cu atât mai importante. Pentru a deschide calea pentru etichetarea mai rapidă a datelor și livrarea de date adnotate, modelele automate de etichetare a datelor devin treptat proeminente.
În această metodă, sistemele AI se ocupă de adnotarea datelor. Acest lucru se realizează fie cu ajutorul metodelor euristice, fie a modelelor de învățare automată sau a ambelor. În metoda euristică, un singur set de date este trecut printr-o serie de reguli sau condiții predefinite pentru a valida o anumită etichetă. Condițiile sunt puse de oameni.
Deși acest lucru este eficient, această metodă eșuează atunci când structurile de date se schimbă frecvent. De asemenea, stabilirea condițiilor devine complexă pentru a determina sistemele să ia o decizie informată. În timp ce oamenii pot face diferența între înghețată și limonadă, nu știm care este abordarea creierului pentru a face distincția. Replicarea acestui lucru este uman imposibil în mașini.
Acest lucru dă naștere la o serie de preocupări cu privire la calitatea rezultatelor din sistemele AI. În ciuda lansării automatizării, aveți nevoie de un om (sau de o grămadă de ei) care să valideze și să repare etichetele datelor. Și aceasta este o continuare excelentă către următoarea noastră secțiune.
Adnotare asistată de inteligență artificială: inteligența necesită creier (abordare hibridă)
Pentru cele mai bune rezultate, este necesară o abordare hibridă. În timp ce sistemele AI se pot ocupa de o etichetare mai rapidă, oamenii pot valida rezultatele și le pot optimiza. Lăsarea întregului proces de adnotare a datelor în mâinile mașinilor ar putea fi o idee proastă și de aceea aducerea oamenilor în buclă are sens complet.
Odată instruite, mașinile pot segmenta și adnota cu precizie cele mai fundamentale elemente. Sunt doar sarcinile complexe care necesită intervenție manuală. În astfel de cazuri, acest lucru nu ar fi la fel de consumator de timp precum etichetarea manuală a datelor și la fel de riscant ca etichetarea automată a datelor.
Există un echilibru care este stabilit și procesul se poate întâmpla și în moduri rentabile. Experții ar putea veni cu bucle de feedback optimizate pentru ca mașinile să producă etichete mai bune, reducând în cele din urmă nevoia de eforturi manuale implicate. Odată cu creșterea semnificativă a scorurilor de încredere a mașinii, calitatea datelor etichetate poate fi, de asemenea, îmbunătățită.
Încheierea
Complet autonom etichetarea datelor mecanismele nu ar funcționa niciodată – cel puțin pentru moment. Ceea ce avem nevoie este armonie între om și mașini în îndeplinirea unei sarcini obositoare. Acest lucru crește, de asemenea, timpul de livrare a seturilor de date adnotate, în care companiile își pot iniția fără probleme fazele de instruire AI. Și dacă căutați seturi de date de înaltă calitate pentru modelele dvs. AI, contactați-ne astăzi.
