Анотация на данни или етикетиране на данни, както знаете, е постоянен процес. Няма един определящ момент, за който бихте могли да кажете, че ще спрете да обучавате своите AI модули, защото те са станали съвършено точни и бързи в предоставянето на резултати.
Въпреки че стартирането на вашия модул, задвижван от AI, е само крайъгълен камък, обучението за AI непрекъснато се случва след стартирането, за да се оптимизират резултатите и ефективността. Поради това организациите са измъчвани от безпокойството да генерират огромни обеми от подходящи данни за своите модули за машинно обучение.
Това обаче не е проблемът, който ще обсъдим днес. Ще проучим предизвикателствата, които възникват след това безпокойство на генериране на данни поправено е. Представете си, че имате безброй допирни точки за генериране на данни. По-проблемният проблем, с който ще се сблъскате в този момент, е анотиране такива огромни обеми от данни.
Етикетирането с мащабируеми данни е това, върху което ще хвърлим светлина днес, защото организациите и екипите, с които говорихме, ни посочиха факта, че тези заинтересовани страни намират изграждането на доверие в машината за по-предизвикателно от генерирането на данни. И както знаете, доверието на машината може да бъде изградено само чрез правилно обучени системи, подкрепени от прецизно анотирани данни. И така, нека да разгледаме 5 основни проблеми, които намаляват ефективността на процесите за етикетиране на данни.
5 предизвикателства в реалния свят, които размиват усилията за етикетиране на данни
Управление на работната сила
Така че организациите са изправени пред предизвикателството да балансират както качеството, така и количеството, за да генерират резултати, които имат значение и решават цел. В такива случаи управлението на работната сила става изключително трудно и напрегнато. Докато аутсорсингът помага, фирмите, които имат специализирани вътрешни екипи за анотация на данни цели, изправени пред препятствия като:
- Обучение на служители за етикетиране на данни
- Разпределение на работата в екипи и насърчаване на оперативната съвместимост
- Проследяване на ефективността и напредъка както на микро, така и на макро ниво
- Справяне с изтичането и преквалификация на нови служители
- Рационализиране на координацията между специалисти по данни, анотатори и ръководители на проекти
- Премахване на културни, езикови и географски бариери и премахване на пристрастия от оперативни екосистеми и други
Проследяване на финанси
Бюджетирането е една от най-важните фази в обучението за ИИ. Той определя колко сте готови да похарчите за изграждане на AI модул по отношение на технологичния стек, ресурси, персонал и други и след това ви помага да изчислите точната възвръщаемост на инвестициите. Близо до 26% от компаниите това начинание за разработване на AI системи се проваля наполовина поради неправилно бюджетиране. Няма нито прозрачност за това къде се изпомпват парите, нито ефективни показатели, които предлагат информация в реално време на заинтересованите страни за това в какво се превръщат техните пари.
Малките и средните предприятия често са въвлечени в дилемата за плащане на проект или на час и в вратичката да наемат МСП за анотация цели срещу набиране на набор от посредници. Всичко това може да бъде премахнато по време на процеса на бюджетиране.
Придържане и спазване на поверителността на данните
Докато броят на случаите на използване на AI се увеличава, бизнесите бързат да яхнат вълната и да разработят решения, които издигат живота и изживяването. В другия край на спектъра се крие предизвикателство, на което бизнесите от всякакъв размер трябва да обърнат внимание – опасенията за поверителността на данните.
Това налага необходимостта от правилно поддържане на стандартите за поверителност и спазване на справедливото използване на поверителни данни. Технически, стабилна и сигурна среда трябва да бъде гарантирана от фирми, които предотвратяват неоторизиран достъп до данни, използване на неоторизирани устройства в екосистема, безопасна за данни, незаконно изтегляне на файлове, прехвърляне към облачни системи и др. Законите, регулиращи поверителността на данните, са сложни и трябва да се внимава да се гарантира, че всяко едно изискване е изпълнено, за да се избегнат правни последици.
Интелигентни инструменти и подпомогнати пояснения
От двата различни вида методи за анотиране – ръчни и автоматични, хибридният модел за анотиране е идеален за бъдещето. Това е така, защото AI системите са добри в безпроблемната обработка на огромни количества данни, а хората са страхотни в посочването на грешки и оптимизирането на резултатите.
Подпомаганите от AI инструменти и техники за пояснения са стабилни решения на предизвикателствата, пред които сме изправени днес, тъй като улесняват живота на всички заинтересовани страни, участващи в процеса. Интелигентните инструменти позволяват на бизнеса да автоматизира работни задачи, управление на конвейер, контрол на качеството на анотирани данни и предлага повече удобство. Без интелигентни инструменти персоналът все още ще работи по остарели техники, което ще натоварва значително човешките часове за завършване на работата.
Управление на последователност в качеството и количеството на данните
Един от важните аспекти на оценката на качеството на данните е оценката на дефиницията на етикетите в наборите от данни. За непосветените, нека разберем, че има два основни типа набори от данни –
- Обективни данни – данни, които са верни или универсални, независимо от това кой ги гледа
- И субективни данни – данни, които могат да имат множество възприятия въз основа на това кой има достъп до тях
Така например, етикетиране ябълката като червена ябълка е обективна, защото е универсална, но нещата се усложняват, когато има нюансирани набори от данни. Помислете за остроумен отговор от клиент на преглед. Анотаторът трябва да е достатъчно умен, за да разбере дали коментарът е саркастичен или комплимент, за да го обозначи съответно. Анализ на настроението модулите ще обработват въз основа на това, което анотаторът е етикетирал. И така, когато участват множество очи и умове, как един екип стига до консенсус?
Как могат фирмите да наложат насоки и правила, които елиминират различията и внасят значително количество обективност в субективните набори от данни?
Завършвайки
Доста е огромно, нали, количеството предизвикателства, пред които са изправени учените и анотаторите на данни ежедневно? Притесненията, които обсъдихме досега, са само една част от предизвикателството, което произтича от последователността наличие на данни. В този спектър има още много.
Надяваме се обаче, че ще изпреварим всичко това благодарение на еволюцията на процесите и системите в анотацията на данни. Е, винаги има аутсорсинг (шаип) налични опции, които ви предлагат висококачествени данни въз основа на вашите изисквания.
