Изкуственият интелект насърчава човешките взаимодействия с изчислителните системи, докато машинното обучение позволява на тези машини да се научат да имитират човешкия интелект чрез всяко взаимодействие. Но какво захранва тези изключително напреднали инструменти за машинно обучение и изкуствен интелект? Анотация на данни.
Данните са суровината, захранваща ML алгоритмите – колкото повече данни използвате, толкова по-добър ще бъде AI продуктът. Въпреки че е изключително важно да имате достъп до големи количества данни, също толкова важно е да се гарантира, че те са точно анотирани, за да дадат възможни резултати. Анотирането на данни е източникът на данни зад усъвършенствана, надеждна и точна производителност на ML алгоритми.
Роля на анотацията на данни в обучението за AI
Анотирането на данни играе ключова роля в обучението по машинно обучение и цялостния успех на проектите за изкуствен интелект. Той помага за идентифицирането на конкретни изображения, данни, цели и видеоклипове и ги етикетира, за да улесни машината да идентифицира модели и да класифицира данни. Това е ръководена от хора задача, която обучава ML модела да прави точни прогнози.
Ако анотацията на данните не е изпълнена точно, алгоритъмът на ML не може лесно да асоциира атрибути с обекти.
Значение на анотираните данни за обучение за AI системи
Анотирането на данни позволява точното функциониране на ML моделите. Съществува безспорна връзка между точността и прецизността на анотацията на данните и успеха на AI проекта.
Глобалната пазарна стойност на ИИ, която се оценява на $119 милиарда през 2022 г., се очаква да достигне $ 1,597 милиарди от 2030, нараствайки с CAGR от 38% през периода. Докато целият AI проект преминава през няколко критични стъпки, етапът на анотация на данни е мястото, където вашият проект е на най-важния етап.
Събирането на данни заради самите данни няма да помогне много на вашия проект. Нуждаете се от огромни количества висококачествени, подходящи данни, за да реализирате успешно своя AI проект. Приблизително 80% от времето ви в разработването на ML проекти се изразходват за задачи, свързани с данни, като етикетиране, почистване, агрегиране, идентифициране, разширяване и анотиране.
Анотирането на данни е една област, в която хората имат предимство пред компютрите, защото имаме вродената способност да дешифрираме намерението, да преминаваме през двусмислието и да класифицираме несигурна информация.
Защо анотирането на данни е важно?
Стойността и надеждността на вашето решение за изкуствен интелект зависят до голяма степен от качеството на въведените данни, използвани за обучение на модели.
Една машина не може да обработва изображения като нас; те трябва да бъдат обучени да разпознават модели чрез обучение. Тъй като моделите за машинно обучение се грижат за широк спектър от приложения – критични решения като здравеопазване и автономни превозни средства – където всяка грешка в анотацията на данните може да има опасни последици.
Анотирането на данни гарантира, че вашето AI решение работи с пълните си възможности. Обучението на ML модел да интерпретира точно своята среда чрез модели и корелации, да прави прогнози и да предприема необходимите действия изисква високо категоризирани и анотирани данни за обучение. Анотацията показва на ML модела необходимата прогноза чрез маркиране, транскрибиране и етикетиране на критични характеристики в набора от данни.
Контролирано обучение
Преди да се задълбочим в анотацията на данни, нека разгадаем анотацията на данни чрез контролирано и неконтролирано обучение.
Подкатегория на контролирано машинно обучение показва обучение на AI модел с помощта на добре обозначен набор от данни. При метода на контролирано обучение някои данни вече са точно маркирани и анотирани. Моделът ML, когато е изложен на нови данни, използва данните за обучение, за да излезе с точна прогноза въз основа на етикетираните данни.
Например, моделът ML е обучен върху шкаф, пълен с различни видове дрехи. Първата стъпка в обучението ще бъде да обучите модела с различни видове дрехи, като използвате характеристиките и атрибутите на всеки елемент от дрехата. След обучението машината ще може да идентифицира отделни части от облеклото, като приложи своите предишни знания или обучение. Наблюдаваното обучение може да бъде категоризирано в класификация (въз основа на категория) и регресия (въз основа на реална стойност).
Как анотацията на данни влияе върху производителността на системите с изкуствен интелект
За да може машината да разбира и точно да идентифицира различните обекти, е важно да се подчертае качеството на маркирането на именуван обект. Една грешка в етикетирането и анотацията и ML не можеше да направи разлика между Amazon – магазина за електронна търговия, реката или папагал.
Освен това анотирането на данни помага на машините да разпознаят финото намерение – качество, което е естествено за хората. Ние общуваме по различен начин и хората разбират както изрично изразените мисли, така и подразбиращите се послания. Например отговорите или рецензиите в социалните медии могат да бъдат както положителни, така и отрицателни и ML трябва да може да разбира и двете. 'Страхотно място. Ще посетя отново.' Това е положителна фраза, докато „Какво страхотно място беше преди! Някога обичахме това място!' е отрицателен и човешката анотация може да направи този процес много по-лесен.
Предизвикателства при анотирането на данни и как да ги преодолеем
Две основни предизвикателства при анотирането на данни са цената и точността.
Необходимостта от изключително точни данни: Съдбата на проектите за AI и ML зависи от качеството на анотираните данни. Моделите ML и AI трябва последователно да се захранват с добре класифицирани данни, които могат да обучат модела да разпознава корелацията между променливите.
Необходимостта от големи количества данни: Всички ML и AI модели процъфтяват с големи набори от данни – един проект за ML се нуждае от поне хиляди етикетирани елементи.
Нуждата от ресурси: AI проектите са зависими от ресурси, както по отношение на разходите, времето, така и работната сила. Без нито едно от тях качеството на вашия проект за анотация на данни може да се обърка.
[Прочетете също: Видео анотация за машинно обучение ]
Най-добри практики в анотирането на данни
Стойността на анотацията на данните е очевидна в нейното въздействие върху резултата от проекта за ИИ. Ако наборът от данни, върху който обучавате своите ML модели, е пълен с несъответствия, предубеден, небалансиран или повреден, вашето AI решение може да се окаже провал. Освен това, ако етикетите са грешни и анотацията е несъвместима, тогава AI решението също ще доведе до неточни прогнози. И така, какви са най-добрите практики в анотацията на данни?
Съвети за ефективно и ефективно анотиране на данни
- Уверете се, че етикетите за данни, които създавате, са специфични и в съответствие с нуждите на проекта и същевременно достатъчно общи, за да се погрижат за всички възможни варианти.
- Анотирайте големи количества данни, необходими за обучение на модела за машинно обучение. Колкото повече данни анотирате, толкова по-добър е резултатът от обучението на модела.
- Насоките за анотиране на данни допринасят много за установяването на стандарти за качество и осигуряването на последователност в целия проект и в няколко анотатори.
- Тъй като анотацията на данни може да бъде скъпа и зависима от работна ръка, проверката на предварително маркирани набори от данни от доставчици на услуги има смисъл.
- За да подпомогнете точното анотиране на данни и обучение, внесете ефективността на човешкия цикъл, за да внесете разнообразие и да се справите с критични случаи заедно с възможностите на софтуера за анотация.
- Дайте приоритет на качеството, като тествате анотаторите за съответствие на качеството, точност и последователност.
Значение на контрола на качеството в процеса на анотиране
Така че контролът на качеството в процеса на етикетиране на изображението, видеото и поясненията играе важна роля в резултата от AI. Въпреки това, поддържането на висококачествени стандарти за контрол през целия процес на анотиране е предизвикателство за малките и големите компании. Зависимостта от различни видове инструменти за анотиране и разнообразна работна сила за анотиране може да бъде трудно да се оцени и да се поддържа последователност на качеството.
Поддържането на качеството на анотаторите на разпределени или отдалечени работни данни е трудно, особено за тези, които не са запознати с изискваните стандарти. Освен това отстраняването на неизправности или коригирането на грешки може да отнеме време, тъй като трябва да бъдат идентифицирани в разпределена работна сила.
Решението би било обучение на анотаторите, включващо надзорен орган или разполагане на множество анотатори на данни, които да разглеждат и преглеждат партньори за точност на анотацията на набора от данни. И накрая, редовно тестване на познанията на анотаторите за стандартите.
Ролята на анотаторите и как да изберете правилните анотатори за вашите данни
Човешките анотатори държат ключа към един успешен AI проект. Анотаторите на данни гарантират, че данните са точно, последователно и надеждно анотирани, тъй като те могат да осигурят контекст, да разберат намерението и да положат основата за основните истини в данните.
Някои данни се анотират изкуствено или автоматично с помощта на решения за автоматизация със сравнителна степен на надеждност. Например, можете да изтеглите стотици хиляди изображения на къщи от Google и да ги направите като набор от данни. Въпреки това, точността на набора от данни може да бъде надеждно определена едва след като моделът започне да работи.
Автоматизираната автоматизация може да направи нещата по-лесни и по-бързи, но безспорно по-малко прецизни. От друга страна, човешки анотатор може да бъде по-бавен и по-скъп, но е по-точен.
Анотаторите на човешки данни могат да анотират и класифицират данни въз основа на техния опит в предмета, вродени знания и специфично обучение. Анотаторите на данни установяват точност, прецизност и последователност.
[Прочетете също: Ръководство за начинаещи за анотиране на данни: съвети и най-добри практики ]
Заключение
За да създадете високоефективен AI проект, имате нужда от висококачествени анотирани данни за обучение. Въпреки че последователното получаване на добре анотирани данни може да отнеме време и ресурси – дори за големи корпорации – решението се крие в търсенето на услугите на утвърдени доставчици на услуги за анотиране на данни като Shaip. В Shaip ви помагаме да мащабирате възможностите си за изкуствен интелект чрез нашите специализирани услуги за анотации на данни, като отговаряме на търсенето на пазара и клиентите.
