Egy robusztus, mesterséges intelligencia-alapú megoldás adatokra épül – nem akármilyen adatokra, hanem kiváló minőségű, pontosan jegyzett adatokra. Csak a legjobb és legkifinomultabb adatok hajthatják végre az AI-projektet, és ez az adattisztaság óriási hatással lesz a projekt eredményére.
Gyakran neveztük az adatokat az AI-projektek üzemanyagának, de nem akármilyen adat alkalmas. Ha rakéta-üzemanyagra van szüksége, hogy segítse a projektet a felemelkedésben, akkor nem tölthet nyersolajat a tartályba. Ehelyett az adatokat (például az üzemanyagot) gondosan finomítani kell annak biztosítása érdekében, hogy csak a legjobb minőségű információk hajtsák végre a projektet. Ezt a finomítási folyamatot adatannotációnak nevezik, és nagyon sok állandó tévhit létezik ezzel kapcsolatban.
Határozza meg a képzési adatok minőségét a megjegyzésekben
Tudjuk, hogy az adatminőség nagyban befolyásolja az AI-projekt kimenetelét. A legjobb és legjobban teljesítő ML modellek némelyike részletes és pontosan felcímkézett adatkészleteken alapul.
De hogyan határozzuk meg pontosan a minőséget egy megjegyzésben?
Amikor beszélünk adat annotáció világítás, a pontosság, a megbízhatóság és a következetesség számít. Egy adathalmaz akkor mondható pontosnak, ha megfelel az alapigazságnak és a való világ információinak.
Az adatok konzisztenciája az adathalmazban fenntartott pontosság szintjére vonatkozik. Az adatkészlet minőségét azonban pontosabban határozza meg a projekt típusa, egyedi követelményei és a kívánt eredmény. Ezért ez legyen az adatcímkézés és a megjegyzések minőségének meghatározásának kritériuma.
Miért fontos az adatminőség meghatározása?
Fontos az adatminőség meghatározása, mivel az átfogó tényezőként működik, amely meghatározza a projekt minőségét és az eredményt.
- A rossz minőségű adatok hatással lehetnek a termékre és az üzleti stratégiákra.
- A gépi tanulási rendszer olyan jó, mint az általa betanított adatok minősége.
- A jó minőségű adatok kiküszöbölik az átdolgozást és az ezzel kapcsolatos költségeket.
- Segít a vállalkozásoknak megalapozott projektdöntések meghozatalában és a szabályozási megfelelés betartásában.
Hogyan mérjük a képzési adatok minőségét a címkézés során?
Számos módszer létezik a képzési adatok minőségének mérésére, és ezek többsége először egy konkrét adatfeljegyzési irányelv létrehozásával kezdődik. Néhány módszer a következőket tartalmazza:
Szakértők által megállapított referenciaértékek
Minőségi viszonyítási alapok ill arany standard annotáció A módszerek a legegyszerűbb és legolcsóbb minőségbiztosítási lehetőségek, amelyek referenciapontként szolgálnak a projekt kimeneti minőségének mérésére. Az adatjelöléseket a szakértők által megállapított benchmarkhoz méri.
Cronbach-alfa teszt
A Cronbach-alfa teszt meghatározza az adatkészlet-elemek közötti korrelációt vagy konzisztenciát. A címke megbízhatósága és nagyobb pontosság a kutatás alapján mérhető.
Konszenzus mérése
A konszenzus mérés határozza meg a gépi vagy emberi annotátorok közötti egyetértés szintjét. Konszenzusra jellemzően minden egyes elemre vonatkozóan kell jutni, és nézeteltérés esetén dönteni kell.
Panel áttekintése
Egy szakértői testület általában az adatcímkék áttekintésével határozza meg a címke pontosságát. Néha az adatcímkék meghatározott részét általában mintaként veszik a pontosság meghatározásához.
áttekintve Képzési adatok Minőség
A mesterséges intelligencia projekteket vállaló vállalatok teljes mértékben az automatizálás hatalmába kerülnek, ezért sokan továbbra is azt gondolják, hogy az AI által vezérelt automatikus feliratozás gyorsabb és pontosabb lesz, mint a kézi jegyzetelés. Egyelőre a valóság az, hogy emberekre van szükség az adatok azonosításához és osztályozásához, mert a pontosság nagyon fontos. Az automatikus címkézéssel létrehozott további hibák további iterációkat igényelnek az algoritmus pontosságának javítása érdekében, ezáltal minden időmegtakarítás elmarad.
Egy másik tévhit - és valószínűleg hozzájárul az automatikus feliratozás elfogadásához - az, hogy a kis hibák nem sok hatással vannak az eredményekre. Még a legkisebb hibák is jelentős pontatlanságokat okozhatnak az AI driftnek nevezett jelenség miatt, amikor a bemeneti adatok következetlenségei olyan algoritmusba vezetnek, amelyre a programozók soha nem gondoltak.
A képzési adatok minőségét – a pontosság és konzisztencia szempontjait – folyamatosan felülvizsgáljuk, hogy megfeleljen a projektek egyedi igényeinek. Az edzési adatok áttekintése általában két különböző módszerrel történik –
Automatikus megjegyzésekkel ellátott technikák
Az automatikus kommentár-ellenőrzési folyamat biztosítja, hogy a visszacsatolás visszakerüljön a rendszerbe, és megakadályozza a tévedéseket, így az annotátorok javíthatják folyamataikat.
A mesterséges intelligencia által vezérelt automatikus annotáció pontos és gyorsabb. Az automatikus annotáció csökkenti a kézi minőségellenőrzőknek az áttekintéssel töltött idejét, így több időt fordíthatnak az adatkészlet összetett és kritikus hibáira. Az automatikus annotáció segíthet az érvénytelen válaszok, ismétlések és helytelen megjegyzések észlelésében is.
Manuálisan adattudományi szakértők segítségével
Az adatkutatók az adatfeljegyzéseket is felülvizsgálják, hogy biztosítsák az adatkészlet pontosságát és megbízhatóságát.
A kisebb hibák és a megjegyzés pontatlanságai jelentősen befolyásolhatják a projekt eredményét. És előfordulhat, hogy ezeket a hibákat az automatikus megjegyzés-ellenőrző eszközök nem észlelik. Az adattudósok minőségi mintavizsgálatot végeznek különböző méretű kötegekből, hogy felderítsék az adatok következetlenségeit és nem szándékos hibáit az adatkészletben.
Minden AI-címsor mögött egy kommentálási folyamat áll, és a Shaip segíthet fájdalommentessé tenni
Az AI-projekt buktatóinak elkerülése
Sok szervezetet sújt a házon belüli annotációs források hiánya. Az adattudósokra és mérnökökre nagy a kereslet, és ha elegendő számú szakembert alkalmaznak egy mesterségesintelligencia-projekthez, akkor olyan csekket kell írni, amely a legtöbb vállalat számára elérhetetlen. Ahelyett, hogy olyan költségkeret-beállítást választana (például a kommentárok csoportos beszerzése), amely végül ismét kísérteni fogja Önt, fontolja meg a kommentárok szükségleteinek kiszervezését egy tapasztalt külső partnerhez. Az outsourcing nagyfokú pontosságot biztosít, miközben csökkenti a munkaerő-felvétel, a képzés és a menedzsment szűk keresztmetszeteit, amelyek akkor merülnek fel, amikor házon belüli csapatot próbál összeállítani.
Amikor kifejezetten a Shaip segítségével kiszervezi a megjegyzésekkel kapcsolatos igényeit, akkor egy olyan erőt vesz igénybe, amely felgyorsíthatja az AI-kezdeményezését a gyorsbillentyűk nélkül, amelyek veszélyeztetik a legfontosabb eredményeket. Teljesen felügyelt munkaerőt kínálunk, ami azt jelenti, hogy sokkal nagyobb pontosságot érhet el, mint amennyit a tömeges forrásból származó feliratozási erőfeszítésekkel elérne. Az előzetes befektetés magasabb lehet, de a fejlesztési folyamat során megtérül, ha kevesebb iterációra van szükség a kívánt eredmény eléréséhez.
Adatszolgáltatásaink a teljes folyamatot lefedik, beleértve a beszerzést is, amely képességet a legtöbb más címkézési szolgáltató nem tud nyújtani. Tapasztalataink segítségével gyorsan és egyszerűen szerezhet nagy mennyiségű, kiváló minőségű, földrajzilag változatos adatot, amelyet azonosítottak, és megfelel minden vonatkozó előírásnak. Ha ezeket az adatokat felhőalapú platformunkba helyezi, hozzáférhet a bevált eszközökhöz és munkafolyamatokhoz is, amelyek növelik a projekt általános hatékonyságát, és segítenek gyorsabban haladni, mint azt elképzelte.
És végül a miénk házon belüli iparági szakértők megértse egyedi igényeit. Akár chatbotot épít, akár az arcfelismerő technológia alkalmazásán dolgozik az egészségügyi ellátás javítása érdekében, mi ott vagyunk, és segíthetünk olyan irányelvek kidolgozásában, amelyek biztosítják, hogy a megjegyzések készítési folyamata elérje a projektje által meghatározott célokat.
A Shaipnél nem csak izgatottan várjuk az AI új korszakát. Hihetetlen módon segítjük, és tapasztalataink segítettek számtalan sikeres projekt elindításában. Ha szeretné megtudni, mit tehetünk a saját megvalósítása érdekében, forduljon hozzánk kérjen bemutatót Ma.
