В свят, в който бизнес предприятията се борят един срещу друг, за да бъдат първите, които трансформират своите бизнес практики чрез прилагане на решения с изкуствен интелект, етикетирането на данни изглежда е единствената задача, в която всички започват да се спъват. Може би това е така, защото качеството на данните, на които обучавате вашите AI модели, определя тяхната точност и успех.
Етикетирането или анотирането на данни никога не е еднократно събитие. Това е непрекъснат процес. Няма ключова точка, в която да мислите, че сте направили достатъчно обучение или че вашите AI модели са точни за постигане на резултати.
Но къде се обърква обещанието на AI за използване на нови възможности? Понякога по време на процеса на етикетиране на данни.
Една от основните болни точки на бизнеса, включващ AI решения, е анотацията на данните. Така че нека да разгледаме топ 5 грешки при етикетирането на данни, които трябва да избягвате.
Топ 5 грешки при етикетиране на данни, които трябва да избягвате
Не се събират достатъчно данни за проекта
Данните са от съществено значение, но трябва да са подходящи за целите на вашия проект. За да може моделът да дава точни резултати, данните, върху които се обучава, трябва да бъдат етикетирани, качеството им да бъде проверено, за да се гарантира точност.
Ако искате да разработите работещо, надеждно AI решение, трябва да му предоставите големи количества висококачествени, подходящи данни. И вие трябва постоянно да подавате тези данни към вашите модели за машинно обучение, така че те да могат да разберат и съпоставят различни части от информацията, която предоставяте.
Очевидно колкото по-голям набор от данни използвате, толкова по-добри ще бъдат прогнозите.
Една клопка в процеса на етикетиране на данни е събирането на много малко данни за по-рядко срещани променливи. Когато етикетирате изображения въз основа на една често срещана променлива в необработените документи, вие не обучавате вашия модел на дълбоко обучение AI на други по-рядко срещани променливи.
Моделите за дълбоко обучение изискват хиляди части от данни, за да може моделът да работи сравнително добре. Например, когато обучавате базирана на изкуствен интелект роботизирана ръка да маневрира със сложни машини, всяка малка вариация в работата може да изисква още един набор от данни за обучение. Но събирането на такива данни може да бъде скъпо и понякога направо невъзможно и трудно за анотиране за всеки бизнес.
Качеството на данните не се проверява
Въпреки че наличието на данни е едно нещо, също така е жизненоважно да валидирате наборите от данни, които използвате, за да сте сигурни, че са с високо качество. Предприятията обаче намират за предизвикателство да придобият качествени набори от данни. Най-общо има два основни вида масиви от данни – субективни и обективни.
Предизвикателството, представено от обективните данни, е рискът етикетиращият да няма опит или знания в областта, за да идентифицира правилните отговори. Невъзможно е напълно да се премахнат човешките грешки, така че става жизненоважно да има стандарти и метод за обратна връзка със затворен цикъл.
Не се фокусира върху управлението на работната сила
Моделите за машинно обучение зависят от големи набори от данни от различни типове, така че всеки сценарий да бъде обслужван. Въпреки това успешното анотиране на изображения идва със собствен набор от предизвикателства за управление на работната сила.
Един основен проблем е управлението на огромна работна сила, която може ръчно да обработва значителни набори от неструктурирани данни. Следващото е поддържането на висококачествени стандарти в цялата работна сила. Много проблеми могат да се появят по време на проекти за анотация на данни.
Някои са:
- Необходимостта от обучение на нови етикетиращи инструменти за използване на инструменти за анотация
- Документиране на инструкциите в кодовата книга
- Гарантиране, че кодовата книга се следва от всички членове на екипа
- Определяне на работния процес – разпределяне кой какво прави въз основа на неговите възможности
- Кръстосана проверка и разрешаване на технически проблеми
- Осигуряване на качество и валидиране на набори от данни
- Осигуряване на гладко сътрудничество между екипите за етикетиране
- Минимизиране на пристрастията на етикетера
За да сте сигурни, че ще преминете през това предизвикателство, трябва да подобрите уменията и способностите си за управление на работната сила.
Неизбиране на правилните инструменти за етикетиране на данни
Размерът на пазара на инструментите за анотиране на данни свърши $ 1 милиарда в 2020, като този брой се очаква да нарасне с повече от 30% CAGR до 2027 г. Огромният ръст в инструментите за етикетиране на данни е, че той трансформира резултата от ИИ и машинното обучение.
Използваните техники за инструменти варират от един набор от данни до друг. Забелязахме, че повечето организации започват процеса на задълбочено обучение, като се фокусират върху разработването на вътрешни инструменти за етикетиране. Но много скоро те осъзнават, че тъй като нуждите от анотации започват да нарастват, техните инструменти не могат да поддържат темпото. Освен това разработването на вътрешни инструменти е скъпо, отнема много време и практически не е необходимо.
Вместо да следвате консервативния начин на ръчно етикетиране или да инвестирате в разработването на персонализирани инструменти за етикетиране, закупуването на устройства от трета страна е умно. С този метод всичко, което трябва да направите, е да изберете правилния инструмент въз основа на вашите нужди, предоставяните услуги и мащабируемостта.
Неспазване на Указанията за сигурност на данните
Съответствието със сигурността на данните скоро ще се увеличи значително, тъй като повече компании събират големи набори от неструктурирани данни. ССРА, DPA и GDPR са някои от международните стандарти за съответствие със сигурността на данните, използвани от предприятията.
Съответствието със сигурността се превръща в централна болезнена точка, когато става въпрос за възлагане на задачи за етикетиране на външни доставчици. Сигурността на данните увеличава сложността на проекта и доставчиците на услуги за етикетиране трябва да спазват разпоредбите на бизнеса.
И така, вашият следващ голям AI проект чака ли правилната услуга за етикетиране на данни?
Вярваме, че успехът на всеки AI проект зависи от наборите от данни, които подаваме в алгоритъма за машинно обучение. И ако проектът за изкуствен интелект се очаква да изведе точни резултати и прогнози, анотацията и етикетирането на данните са от първостепенно значение. от аутсорсване на вашите задачи за анотиране на данни, ние ви уверяваме, че можете ефективно да разрешите тези предизвикателства.
С нашия фокус върху постоянно поддържане на висококачествени набори от данни, предлагане на обратна връзка в затворен цикъл и ефективно управление на работната сила, вие ще можете да доставяте първокласни AI проекти, които осигуряват по-високо ниво на точност.
[Прочетете също: Вътрешно или външно анотиране на данни – кое дава по-добри резултати от AI?]
