Ha mesterséges intelligencia-megoldást fejleszt, a termék forgalomba hozatalához szükséges idő nagyban függ a minőségi adatkészletek időben történő rendelkezésre állásától a képzés céljából. Csak akkor, ha kéznél vannak a szükséges adatkészletek, elindítja modelljei képzési folyamatait, optimalizálja az eredményeket, és előkészíti a megoldást a bevezetésre.
És tudod, a minőségi adatkészletek időben történő lekérése ijesztő kihívás minden méretű és méretű vállalkozás számára. Beavatatlanok számára közel A vállalkozások 19% -a felfedik, hogy az adatok hiánya korlátozza őket az AI megoldások elfogadásában.
Azt is meg kell értenünk, hogy még akkor is, ha sikerül releváns és kontextuális adatokat generálnia, adat annotáció önmagában is kihívás. Időigényes, és kiváló mesterséget és a részletekre való odafigyelést igényel. Az AI fejlesztési idejének körülbelül 80% -a az adathalmazok jegyzetelésével megy végbe.
Most már nem pusztíthatjuk el teljesen a rendszerünkből az adatfeldolgozási folyamatokat, mivel ezek képezik az AI képzés támaszpontját. Modelljei nem tudnak eredményeket hozni (nemhogy minőségi eredményeket), ha nincsenek jegyzetelt adatok. Eddig számtalan témát tárgyaltunk az adat alapú kihívásokról, a megjegyzések technikáiról és egyebekről. Ma egy másik fontos szempontot fogunk megvitatni, amely maga az adatcímkézés körül forog.
Ebben a bejegyzésben a spektrumon használt kétféle megjegyzési módszert vizsgáljuk meg:
- Manuális adatcímkézés
- És automatikus adatcímkézés
Megvilágítjuk a kettő közötti különbségeket, miért kulcsfontosságú a kézi beavatkozás, és milyen kockázatokkal jár az automatika adatcímkézés.
Manuális adatcímkézés
Ahogy a neve is sugallja, a kézi adatcímkézés embereket érint. Az adatfeliratkozással foglalkozó szakértők az adatkészletek címkézési elemeinek feladata. Szakértők alatt olyan kkv -kat és tartományi hatóságokat értünk, akik pontosan tudják, mit kell jegyzetelni. A manuális folyamat azzal kezdődik, hogy az annotátorokat nyers adatkészletekkel látják el a megjegyzésekhez. Az adatkészletek lehetnek képek, videofájlok, hangfelvételek vagy átiratok, szövegek vagy ezek kombinációja.
A projektek, a kívánt eredmények és specifikációk alapján az annotátorok a lényeges elemek jegyzetelésén dolgoznak. A szakértők tudják, hogy melyik technika a legmegfelelőbb bizonyos adatkészletekhez és célokhoz. Projektjeikhez a megfelelő technikát használják, és időben oktatható adatkészleteket szállítanak.
A kézi címkézés rendkívül időigényes, és az adathalmazonkénti átlagos feliratozási idő számos tényezőtől függ, például az alkalmazott eszköztől, a jegyzetelni kívánt elemek számától, az adatok minőségétől stb. Például akár 1500 órába is beletelhet, amíg egy szakértő közel 100,000 5 képet címkéz fel képenként XNUMX megjegyzéssel.
Míg a kézi címkézés csak egy része a folyamatnak, a feliratozás munkafolyamatában van egy második szakasz, az úgynevezett minőségellenőrzés és audit. Ebben ellenőrzik a jegyzetekkel ellátott adatkészletek hitelességét és pontosságát. Ehhez a vállalatok konszenzusos módszert alkalmaznak, ahol több kommentár dolgozik ugyanazon adatkészleteken egyhangú eredmények érdekében. Az ellentmondások megszűnnek megjegyzések és megjelölések esetén is. A feliratozási folyamathoz képest a minőség-ellenőrzési szakasz kevésbé megerőltető és időigényes.
Automatikus adatcímkézés
Tehát most már érti, hogy mennyi kézi erőfeszítésbe kerül az adatcímkézés. Az olyan ágazatokban, mint az egészségügy, használható megoldások, a pontosság és a részletekre való odafigyelés egyre fontosabbá válik. A gyorsabb adatcímkézés és a megjegyzésekkel ellátott adatok kézbesítése előtt az automatikus adatcímkézési modellek fokozatosan előtérbe kerülnek.
Ebben a módszerben az AI rendszerek gondoskodnak az adatok jegyzeteléséről. Ezt vagy heurisztikus módszerek, vagy gépi tanulási modellek, vagy mindkettő segítségével érik el. A heurisztikus módszerben egyetlen adatkészletet előre meghatározott szabályok vagy feltételek sorozatán keresztül továbbítanak egy adott címke érvényesítéséhez. A feltételeket az emberek teremtik meg.
Bár ez hatékony, ez a módszer sikertelen, ha az adatstruktúrák gyakran változnak. Ezenkívül a feltételek lefektetése bonyolulttá teszi a rendszereket arra, hogy megalapozott döntést hozzanak. Míg az emberek meg tudják különböztetni a fagylaltot és a limonádét, nem tudjuk, hogy az agy hogyan közelíti meg a különbséget. Ezt megismételni emberileg lehetetlen a gépekben.
Ez számos aggodalomra ad okot az AI rendszerek eredményeinek minőségével kapcsolatban. Annak ellenére, hogy beindul az automatizálás, szüksége van egy emberre (vagy egy csomójukra) az adatcímkék érvényesítésére és javítására. És ez kiváló szegmens a következő szakaszunkhoz.
AI-támogatott megjegyzés: Az intelligencia agyat igényel (hibrid megközelítés)
A legjobb eredmény érdekében hibrid megközelítésre van szükség. Míg az AI rendszerek gondoskodhatnak a gyorsabb címkézésről, az emberek érvényesíthetik az eredményeket és optimalizálhatják azokat. Rossz ötlet lehet, ha a gépek kezében hagynánk az adatfeldolgozás teljes folyamatát, és ezért teljesen értelmes az emberek bevonása a körbe.
A képzés után a gépek pontosan szegmentálhatják és megjegyzéseket fűzhetnek a legalapvetőbb elemekhez. Csak az összetett feladatok igényelnek manuális beavatkozást. Ilyen esetekben ez nem lenne olyan időigényes, mint a kézi adatcímkézés, és nem lenne olyan kockázatos, mint az automatikus adatcímkézés.
Létezik egyensúly, és a folyamat költséghatékony módon is megtörténhet. A szakértők optimalizált visszacsatolási hurkokat dolgozhatnának ki a gépek számára, hogy jobb címkéket állítsanak elő, ami végül csökkenti az érintett kézi erőfeszítések szükségességét. A gépi bizalmi pontszámok jelentős növekedésével a címkézett adatok minősége is javítható.
Csomagolta
Teljesen autonóm adatcímkézés mechanizmusok soha nem működnének - legalábbis egyelőre. Amire szükségünk van, az az összhang az ember és a gépek között egy unalmas feladat elvégzésében. Ez növeli a jegyzetekkel ellátott adatkészletek szállítási idejét is, ahol a vállalatok zökkenőmentesen megkezdhetik mesterséges intelligencia -képzési fázisaikat. Ha pedig kiváló minőségű adatkészleteket keres AI-modelljeihez, forduljon hozzánk még ma.
