Egy olyan világban, ahol az üzleti vállalkozások egymás ellen lökdösődnek, hogy elsőként alakítsák át üzleti gyakorlatukat mesterséges intelligencia-megoldások alkalmazásával, úgy tűnik, az adatcímkézés az egyetlen feladat, amelybe mindenki belebotlik. Talán azért, mert a mesterséges intelligencia modelljeit képező adatok minősége határozza meg azok pontosságát és sikerét.
Az adatcímkézés vagy adatfeljegyzés soha nem egyszeri esemény. Ez egy folyamatos folyamat. Nincs olyan sarkalatos pont, ahol azt gondolhatná, hogy eleget edzett, vagy hogy a mesterséges intelligencia modelljei pontosak az eredmények elérésében.
De hol téved el a mesterséges intelligencia ígérete az új lehetőségek kiaknázására? Néha az adatcímkézési folyamat során.
Az AI-megoldásokat alkalmazó vállalkozások egyik fő fájdalmas pontja az adatfeljegyzés. Tehát nézzük meg az 5 leggyakoribb adatcímkézési hibát, amelyet el kell kerülni.
Az 5 legjobb adatcímkézési hiba, amelyet el kell kerülni
Nem gyűjtünk elegendő adatot a projekthez
Az adatok elengedhetetlenek, de relevánsnak kell lenniük a projekt céljaihoz. Ahhoz, hogy a modell pontos eredményeket adjon, a betanított adatokat fel kell címkézni, és a pontosság érdekében ellenőrizni kell a minőséget.
Ha működő, megbízható mesterségesintelligencia-megoldást szeretne kifejleszteni, nagy mennyiségű, kiváló minőségű, releváns adatot kell betáplálnia. És ezeket az adatokat folyamatosan betáplálnia kell a gépi tanulási modelljeibe, hogy azok megértsék és korrelálhassák az Ön által megadott különféle információkat.
Nyilvánvaló, hogy minél nagyobb adatkészletet használ, annál jobbak lesznek az előrejelzések.
Az adatcímkézési folyamat egyik buktatója, hogy nagyon kevés adatot gyűjtenek a kevésbé gyakori változókhoz. Ha a nyers dokumentumokban egy általánosan elérhető változó alapján címkézi fel a képeket, akkor nem oktatja a mély tanulási mesterséges intelligencia modelljét más kevésbé gyakori változókra.
A mély tanulási modelleknek több ezer adatra van szükségük ahhoz, hogy a modell megfelelően jól működjön. Például, amikor egy mesterséges intelligencia-alapú robotkart tanítanak bonyolult gépek manőverezésére, a munka minden apró eltérése újabb betanítási adatkészletet igényelhet. Az ilyen adatok összegyűjtése azonban költséges lehet, és néha egyenesen lehetetlen, és bármilyen vállalkozás számára nehéz megjegyezni.
Nem érvényesül az adatminőség
Bár az adatok birtoklása egy dolog, az is létfontosságú, hogy érvényesítse a használt adatkészleteket, hogy biztosítsa azok kiváló minőségének állandóságát. A vállalkozások azonban kihívást jelentenek a minőségi adatkészletek beszerzése. Általában az adatkészleteknek két alapvető típusa van – szubjektív és objektív.
Az adathalmazok címkézésekor a címkéző szubjektív igazsága lép életbe. Például tapasztalataik, nyelvük, kulturális értelmezéseik, földrajzuk és egyebek befolyásolhatják az adatok értelmezését. Változatlanul minden címkéző más választ ad a saját elfogultságai alapján. A szubjektív adatokra azonban nincs „jó vagy rossz válasz” – ezért a munkaerőnek világos szabványokkal és irányelvekkel kell rendelkeznie a képek és egyéb adatok címkézésekor.Az objektív adatok által jelentett kihívás annak a kockázata, hogy a címkéző nem rendelkezik a megfelelő válaszok azonosításához szükséges szakterületi tapasztalattal vagy tudással. Az emberi hibákat lehetetlen teljesen kiküszöbölni, ezért elengedhetetlen a szabványok és a zárt hurkú visszacsatolási módszer.
Az adathalmazok címkézésekor a címkéző szubjektív igazsága lép életbe. Például tapasztalataik, nyelvük, kulturális értelmezéseik, földrajzuk és egyebek befolyásolhatják az adatok értelmezését. Változatlanul minden címkéző más választ ad a saját elfogultságai alapján. A szubjektív adatokra azonban nincs „jó vagy rossz válasz” – ezért a munkaerőnek világos szabványokkal és irányelvekkel kell rendelkeznie a képek és egyéb adatok címkézésekor.
Nem a munkaerő-menedzsmentre összpontosít
A gépi tanulási modellek nagy, különböző típusú adatkészletektől függenek, így minden forgatókönyvet figyelembe vesznek. A sikeres képannotáció azonban saját munkaerő-menedzsment kihívásokkal jár.
Az egyik fő probléma a hatalmas munkaerő kezelése, amely képes manuálisan feldolgozni a méretes strukturálatlan adatkészleteket. A következő lépés a magas minőségi szabványok fenntartása a munkaerő egészében. Számos probléma merülhet fel az adatfeliratozási projektek során.
Néhányan:
- Az új címkézők képzésének szükségessége az annotációs eszközök használatára
- Dokumentációs utasítások a kódkönyvben
- Győződjön meg arról, hogy a kódkönyvet a csapat összes tagja követi
- A munkafolyamat meghatározása – képességei alapján ki, mit csinál
- Technikai problémák keresztellenőrzése és megoldása
- Az adatsorok minőségének és validálásának biztosítása
- Zökkenőmentes együttműködést biztosít a címkéző csapatok között
- A címkéző torzításának minimalizálása
Ahhoz, hogy biztosan átvészelje ezt a kihívást, fejlesztenie kell munkaerő-menedzsment készségeit és képességeit.
Nem a megfelelő adatcímkéző eszközöket választotta ki
Az adatmagyarázó eszközök piacának mérete véget ért $ 1 milliárd 2020, és ez a szám 30-re várhatóan több mint 2027%-kal nő.
Az alkalmazott szerszámozási technikák adatkészletenként változnak. Észrevettük, hogy a legtöbb szervezet a mély tanulási folyamatot a házon belüli címkézési eszközök fejlesztésével kezdi. De nagyon hamar rájönnek, hogy amint a megjegyzések iránti igény egyre nő, eszközeik nem tudnak lépést tartani. Emellett a házon belüli eszközök fejlesztése költséges, időigényes és gyakorlatilag szükségtelen.
Ahelyett, hogy a kézi címkézés konzervatív módját választaná, vagy az egyedi címkézési eszközök fejlesztésébe fektetne be, okos megoldás, ha harmadik féltől vásárol eszközöket. Ezzel a módszerrel nem kell mást tennie, mint kiválasztani a megfelelő eszközt az igénye, a nyújtott szolgáltatások és a méretezhetőség alapján.
Nem felel meg az adatbiztonsági irányelveknek
Az adatbiztonsági előírásoknak való megfelelés hamarosan jelentősen megnövekszik, amint egyre több vállalat gyűjt össze nagy mennyiségű strukturálatlan adatot. CCPA, a DPA és a GDPR néhány a vállalatok által használt nemzetközi adatbiztonsági megfelelőségi szabvány.
A biztonsági megfelelésre irányuló törekvés egyre elfogadottabbá válik, mert amikor a strukturálatlan adatok címkézéséről van szó, előfordul, hogy a képeken személyes adatok jelennek meg. Az alanyok magánéletének védelme mellett létfontosságú az adatok biztonságának biztosítása is. A vállalkozásoknak gondoskodniuk kell arról, hogy a munkavállalók biztonsági tanúsítvány nélkül ne férhessenek hozzá ezekhez az adatkészletekhez, és azokat semmilyen formában ne továbbíthassák vagy módosíthassák.A biztonsági megfelelés központi fájdalomponttá válik, amikor a címkézési feladatokat külső szolgáltatókra bízzuk ki. Az adatbiztonság növeli a projekt összetettségét, a címkézési szolgáltatóknak pedig be kell tartaniuk az üzletszabályzatot.
A biztonsági megfelelésre irányuló törekvés egyre elfogadottabbá válik, mert amikor a strukturálatlan adatok címkézéséről van szó, előfordul, hogy a képeken személyes adatok jelennek meg. Az alanyok magánéletének védelme mellett létfontosságú az adatok biztonságának biztosítása is. A vállalkozásoknak gondoskodniuk kell arról, hogy a munkavállalók biztonsági tanúsítvány nélkül ne férhessenek hozzá ezekhez az adatkészletekhez, és azokat semmilyen formában ne továbbíthassák vagy módosíthassák.Tehát a következő nagy mesterségesintelligencia-projektje a megfelelő adatcímkézési szolgáltatásra vár?
Meggyőződésünk, hogy bármely AI-projekt sikere a gépi tanulási algoritmusba betáplált adatkészletektől függ. És ha a mesterséges intelligencia projekttől pontos eredményeket és előrejelzéseket várnak, az adatok megjegyzése és címkézése rendkívül fontos. Által adatfeljegyzési feladatok kiszervezése, biztosítjuk, hogy hatékonyan tudja megoldani ezeket a kihívásokat.
A kiváló minőségű adatkészletek következetes karbantartására, a zárt hurkú visszacsatolás biztosítására és a munkaerő hatékony menedzselésére összpontosítva csúcsminőségű AI-projekteket tud majd megvalósítani, amelyek magasabb szintű pontosságot biztosítanak.
[Olvassa el még: Házon belüli vagy kihelyezett adatfeljegyzés – melyik ad jobb AI-eredményeket?]
