Стабилно решение, базирано на изкуствен интелект, е изградено върху данни – не просто каквито и да било данни, а висококачествени, точно анотирани данни. Само най-добрите и прецизни данни могат да захранват вашия AI проект и тази чистота на данните ще има огромно влияние върху резултата от проекта.
Често сме наричали данните гориво за AI проекти, но не каквито и да е данни са подходящи. Ако имате нужда от ракетно гориво, за да помогнете на вашия проект да постигне излитане, не можете да поставите суров петрол в резервоара. Вместо това данните (като гориво) трябва да бъдат внимателно прецизирани, за да се гарантира, че само най-висококачествената информация захранва вашия проект. Този процес на прецизиране се нарича анотация на данни и съществуват доста постоянни погрешни схващания за него.
Определете качеството на данните за обучение в анотация
Знаем, че качеството на данните има голямо значение за резултата от проекта за изкуствен интелект. Някои от най-добрите и най-ефективните ML модели са базирани на подробни и точно обозначени набори от данни.
Но как точно да дефинираме качеството в една анотация?
Когато говорим за това анотация на данни качество, точността, надеждността и последователността са от значение. Твърди се, че даден набор от данни е точен, ако съвпада с основната истина и информацията от реалния свят.
Съгласуваността на данните се отнася до нивото на точност, поддържано в целия набор от данни. Качеството на набора от данни обаче се определя по-точно от вида на проекта, неговите уникални изисквания и желания резултат. Следователно това трябва да бъде критериите за определяне на етикетирането на данните и качеството на анотацията.
Защо е важно да се дефинира качеството на данните?
Важно е да се дефинира качеството на данните, тъй като то действа като цялостен фактор, който определя качеството на проекта и резултата.
- Данните с лошо качество могат да повлияят на продукта и бизнес стратегиите.
- Системата за машинно обучение е толкова добра, колкото и качеството на данните, върху които се обучава.
- Данните с добро качество елиминират преработката и свързаните с нея разходи.
- Той помага на бизнеса да взема информирани проектни решения и да се придържа към регулаторното съответствие.
Как измерваме качеството на данните за обучение, докато етикетираме?
Има няколко метода за измерване на качеството на данните за обучение и повечето от тях започват с първо създаване на конкретни указания за анотация на данни. Някои от методите включват:
Бенчмаркове, установени от експерти
Еталони за качество или анотация към златен стандарт методите са най-лесните и достъпни опции за осигуряване на качество, които служат като отправна точка, която измерва качеството на изхода на проекта. Той измерва анотациите на данните спрямо бенчмарка, установен от експертите.
Алфа тест на Кронбах
Алфа тестът на Cronbach определя корелацията или съгласуваността между елементите на набора от данни. Надеждността на етикета и по-голяма точност може да се измери въз основа на изследването.
Консенсусно измерване
Консенсусното измерване определя нивото на съгласие между машинните и човешките анотатори. Обикновено трябва да се постигне консенсус за всеки елемент и трябва да се решава в случай на разногласия.
Преглед на панела
Експертна комисия обикновено определя точността на етикета чрез преглед на етикетите с данни. Понякога определена част от етикетите на данни обикновено се взема като проба за определяне на точността.
Преглед Данни за обучение Качество
Компаниите, които се заемат с AI проекти, са напълно увлечени от силата на автоматизацията, поради което мнозина продължават да мислят, че автоматичното анотиране, управлявано от AI, ще бъде по-бързо и по-точно от ръчното анотиране. Засега реалността е, че са необходими хора, за да идентифицират и класифицират данните, тъй като точността е толкова важна. Допълнителните грешки, създадени чрез автоматично етикетиране, ще изискват допълнителни итерации, за да се подобри точността на алгоритъма, отричайки всякакви спестявания на време.
Друго погрешно схващане – и такова, което вероятно допринася за приемането на автоматичните анотации – е, че малките грешки нямат голям ефект върху резултатите. Дори и най-малките грешки могат да доведат до значителни неточности поради феномен, наречен AI drift, при който несъответствията във входните данни водят алгоритъма в посока, която програмистите никога не са планирали.
Качеството на данните за обучение – аспектите на точност и последователност – се преразглеждат последователно, за да отговорят на уникалните изисквания на проектите. Прегледът на данните за обучението обикновено се извършва с помощта на два различни метода –
Автоматично анотирани техники
Автоматичното пояснение, управлявано от изкуствен интелект, е точно и по-бързо. Автоматичното анотиране намалява времето, което ръчните QA отделят за преглед, което им позволява да отделят повече време за сложни и критични грешки в набора от данни. Автоматичната анотация може също да помогне за откриване на невалидни отговори, повторения и неправилна анотация.
Ръчно чрез експерти по наука за данни
Специалистите по данни също преглеждат анотацията на данните, за да гарантират точност и надеждност в набора от данни.
Малки грешки и неточности в анотациите могат значително да повлияят на резултата от проекта. И тези грешки може да не бъдат открити от инструментите за автоматичен преглед на анотации. Специалистите по данни правят тестове за качество на проби от различни размери на партиди, за да открият несъответствия в данните и неволни грешки в набора от данни.
Зад всяко заглавие на AI стои процес на анотация и Шайп може да помогне да стане безболезнен
Избягване на капаните на AI проекта
Много организации са измъчвани от липсата на вътрешни ресурси за анотация. Учените по данни и инженерите са много търсени и наемането на достатъчно от тези професионалисти, за да се заемат с AI проект, означава да напишете чек, който е недостъпен за повечето компании. Вместо да изберете бюджетна опция (като краудсорсинг анотация), която в крайна сметка ще ви преследва, помислете за възлагане на вашите нужди от анотация на опитен външен партньор. Аутсорсингът гарантира висока степен на точност, като същевременно намалява пречките при наемане, обучение и управление, които възникват, когато се опитвате да съберете вътрешен екип.
Когато възложите нуждите си от анотации специално с Shaip, вие се докосвате до мощна сила, която може да ускори вашата инициатива с ИИ без преките пътища, които ще компрометират всички важни резултати. Ние предлагаме напълно управлявана работна сила, което означава, че можете да получите много по-голяма точност, отколкото бихте постигнали чрез усилия за краудсорсинг на анотации. Предварителната инвестиция може да е по-висока, но ще се изплати по време на процеса на разработка, когато са необходими по-малко повторения за постигане на желания резултат.
Нашите услуги за данни също покриват целия процес, включително снабдяване, което е възможност, която повечето други доставчици на етикети не могат да предложат. С нашия опит можете бързо и лесно да придобиете големи обеми от висококачествени, географски разнообразни данни, които са деидентифицирани и са в съответствие с всички приложими разпоредби. Когато съхранявате тези данни в нашата облачно базирана платформа, вие също получавате достъп до доказани инструменти и работни потоци, които повишават общата ефективност на вашия проект и ви помагат да напредвате по-бързо, отколкото сте смятали за възможно.
И накрая, нашата вътрешни експерти в индустрията разберете вашите уникални нужди. Независимо дали създавате чатбот или работите за прилагане на технология за лицево разпознаване за подобряване на здравеопазването, ние сме там и можем да помогнем да разработим насоки, които ще гарантират, че процесът на анотиране постига целите, очертани за вашия проект.
Ние в Shaip не се вълнуваме само от новата ера на AI. Ние му помагаме по невероятни начини и опитът ни ни помогна да стартираме безброй успешни проекти. За да видите какво можем да направим за вашето собствено внедряване, свържете се с нас заявка за демонстрация днес.
