Ако разработвате AI решение, времето за пускане на пазара на вашия продукт зависи до голяма степен от навременната наличност на качествени набори от данни за целите на обучението. Само когато разполагате с необходимите си набори от данни, започвате процесите на обучение на вашите модели, оптимизирате резултатите и подготвяте решението си за стартиране.
И знаете ли, извличането на качествени набори от данни навреме е обезсърчаващо предизвикателство за фирми от всякакъв размер и мащаб. За незапознатите, близо до 19% от бизнеса разкриват, че липсата на наличност на данни ги ограничава да приемат AI решения.
Трябва също така да разберем, че дори да успеете да генерирате подходящи и контекстуални данни, анотация на данни е предизвикателство само по себе си. Отнема много време и изисква отлично майсторство и внимание към детайла. Около 80% от времето за разработка на AI отива за анотиране на набори от данни.
Сега не можем просто напълно да елиминираме процесите за анотиране на данни от нашите системи, тъй като те са опорната точка на обучението на AI. Вашите модели няма да успеят да дадат резултати (да не говорим за качествени резултати), ако няма анотирани данни в ръка. Досега сме обсъждали безброй теми за предизвикателства, базирани на данни, техники за пояснения и други. Днес ще обсъдим друг важен аспект, който се върти около самото етикетиране на данни.
В тази публикация ще разгледаме двата типа методи за анотиране, използвани в целия спектър, които са:
- Ръчно етикетиране на данни
- И автоматично етикетиране на данни
Ще хвърлим светлина върху разликите между двете, защо ръчната намеса е ключова и какви са рисковете, свързани с автоматичната етикетиране на данни.
Ръчно етикетиране на данни
Както подсказва името, ръчното етикетиране на данни включва хора. Експертите по анотация на данни поемат отговорността за маркирането на елементи в набори от данни. Под експерти имаме предвид малки и средни предприятия и органи на домейни, които знаят точно какво да анотират. Ръчният процес започва с анотаторите, които получават необработени набори от данни за анотация. Наборите от данни могат да бъдат изображения, видео файлове, аудио записи или преписи, текстове или комбинация от тях.
Въз основа на проекти, изисквани резултати и спецификации анотаторите работят върху анотирането на съответните елементи. Експертите знаят коя техника е най-подходяща за конкретни набори от данни и цели. Те използват правилната техника за своите проекти и доставят обучаеми набори от данни навреме.
Въпреки че ръчното етикетиране е само една част от процеса, има втора фаза в работния процес на анотации, наречена проверки на качеството и одити. При това анотираните набори от данни се проверяват за автентичност и прецизност. За да направят това, компаниите приемат консенсусен метод, при който множество анотации работят върху едни и същи набори от данни за единодушни резултати. Несъответствията се разрешават и в случай на коментари и маркиране. В сравнение с процеса на анотиране, фазата на проверка на качеството е по-малко напрегната и изисква време.
Автоматично етикетиране на данни
И така, сега разбирате колко ръчни усилия се влагат в етикетирането на данни. За решенията, които се използват в сектори като здравеопазването, прецизността и вниманието към детайла стават още по-важни. За да проправят пътя за по-бързо етикетиране на данни и доставка на анотирани данни, моделите за автоматично етикетиране на данни постепенно стават известни.
При този метод AI системите се грижат за анотирането на данни. Това се постига с помощта или на евристични методи, или на модели за машинно обучение, или и на двете. При евристичния метод единичен набор от данни се предава през поредица от предварително дефинирани правила или условия за валидиране на конкретен етикет. Условията са поставени от хората.
Въпреки че това е ефективно, този метод се проваля, когато структурите на данните се променят често. Освен това определянето на условия става сложно, за да накара системите да вземат информирано решение. Въпреки че хората могат да направят разлика между сладолед и лимонада, ние не знаем подхода, който мозъкът използва, за да направи разликата. Възпроизвеждането на това е човешки невъзможно в машини.
Това поражда редица опасения по отношение на качеството на резултатите от AI системите. Въпреки навлизането на автоматизацията, имате нужда от човек (или група от тях), за да валидирате и коригирате етикетите на данните. И това е отлично продължение към следващия ни раздел.
Анотация с помощта на AI: Интелектът изисква мозък (хибриден подход)
За най-добри резултати е необходим хибриден подход. Докато AI системите могат да се погрижат за по-бързо етикетиране, хората могат да валидират резултатите и да ги оптимизират. Оставянето на целия процес на анотиране на данни в ръцете на машините може да е лоша идея и затова включването на хора в цикъла има пълен смисъл.
Има баланс, който е установен и процесът може да се осъществи и по икономически ефективни начини. Експертите биха могли да създадат оптимизирани вериги за обратна връзка за машините, за да произвеждат по-добри етикети, като в крайна сметка намаляват необходимостта от ръчни усилия. Със значителното увеличение на резултатите за доверие на машината, качеството на етикетираните данни също може да бъде подобрено.
Завършвайки
Напълно автономен етикетиране на данни механизмите никога няма да работят - поне засега. Това, от което се нуждаем, е хармония между човека и машините при изпълнението на една досадна задача. Това също така увеличава времето за доставка на анотирани набори от данни, където компаниите могат безпроблемно да започнат своите фази на обучение за AI. И ако търсите висококачествени набори от данни за вашите AI модели, свържете се с нас днес.
