W świecie, w którym przedsiębiorstwa walczą ze sobą, aby jako pierwsze zmienić swoje praktyki biznesowe poprzez zastosowanie rozwiązań sztucznej inteligencji, etykietowanie danych wydaje się być jedynym zadaniem, na którym wszyscy zaczynają się potykać. Być może dzieje się tak dlatego, że jakość danych, na których trenujesz swoje modele AI, decyduje o ich dokładności i sukcesie.
Etykietowanie danych lub dodawanie adnotacji do danych nigdy nie jest jednorazowym wydarzeniem. Jest to proces ciągły. Nie ma punktu zwrotnego, w którym można by pomyśleć, że odbyłeś wystarczającą liczbę szkoleń lub że Twoje modele AI są dokładne w osiąganiu wyników.
Ale gdzie się nie udaje obietnica AI dotycząca wykorzystania nowych możliwości? Czasami podczas procesu etykietowania danych.
Jednym z głównych problemów firm stosujących rozwiązania AI jest adnotacja danych. Przyjrzyjmy się zatem 5 najważniejszym błędom w oznaczaniu danych, których należy unikać.
5 najważniejszych błędów w oznaczaniu danych, których należy unikać
Nie zbieramy wystarczającej ilości danych do projektu
Dane są niezbędne, ale powinny odpowiadać celom projektu. Aby model podawał dokładne wyniki, dane, na których jest szkolony, powinny być oznakowane, a jakość sprawdzona w celu zapewnienia dokładności.
Jeśli chcesz opracować działające, niezawodne rozwiązanie AI, musisz dostarczyć mu duże ilości wysokiej jakości odpowiednich danych. Musisz też stale przesyłać te dane do modeli uczenia maszynowego, aby mogły zrozumieć i skorelować różne dostarczane przez Ciebie informacje.
Najwyraźniej im większy zestaw danych użyjesz, tym lepsze będą prognozy.
Jedną z pułapek w procesie oznaczania danych jest zbieranie bardzo mało danych dla mniej popularnych zmiennych. Gdy oznaczasz obrazy w oparciu o jedną powszechnie dostępną zmienną w nieprzetworzonych dokumentach, nie szkolisz swojego modelu głębokiego uczenia sztucznej inteligencji na innych mniej popularnych zmiennych.
Modele głębokiego uczenia wymagają tysięcy fragmentów danych, aby model działał w miarę dobrze. Na przykład podczas szkolenia ramienia robota opartego na sztucznej inteligencji do manewrowania złożonymi maszynami każda niewielka zmiana w pracy może wymagać kolejnej partii zestawu danych szkoleniowych. Jednak gromadzenie takich danych może być kosztowne, a czasem wręcz niemożliwe i trudne do opisania dla każdej firmy.
Nie weryfikuje jakości danych
Chociaż posiadanie danych to jedno, ważne jest również, aby zweryfikować używane zestawy danych, aby upewnić się, że są spójne i wysokiej jakości. Jednak firmom trudno jest pozyskać wysokiej jakości zestawy danych. Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa podstawowe typy zbiorów danych – subiektywne i obiektywne.
Podczas etykietowania zbiorów danych w grę wchodzi subiektywna prawda osoby etykietującej. Na przykład ich doświadczenie, język, interpretacje kulturowe, geografia i nie tylko mogą wpływać na ich interpretację danych. Niezmiennie każdy etykieciarz udzieli innej odpowiedzi w oparciu o własne uprzedzenia. Ale subiektywne dane nie mają „dobrej lub złej odpowiedzi – dlatego pracownicy muszą mieć jasne standardy i wytyczne podczas etykietowania obrazów i innych danych.Wyzwanie, jakie niosą ze sobą obiektywne dane, to ryzyko, że osoba etykietująca nie będzie miała doświadczenia w danej dziedzinie lub wiedzy, aby zidentyfikować prawidłowe odpowiedzi. Nie da się całkowicie wyeliminować błędów ludzkich, dlatego niezbędne staje się posiadanie standardów i metody sprzężenia zwrotnego w pętli zamkniętej.
Podczas etykietowania zbiorów danych w grę wchodzi subiektywna prawda osoby etykietującej. Na przykład ich doświadczenie, język, interpretacje kulturowe, geografia i nie tylko mogą wpływać na ich interpretację danych. Niezmiennie każdy etykieciarz udzieli innej odpowiedzi w oparciu o własne uprzedzenia. Ale subiektywne dane nie mają „dobrej lub złej odpowiedzi – dlatego pracownicy muszą mieć jasne standardy i wytyczne podczas etykietowania obrazów i innych danych.
Nie skupianie się na zarządzaniu siłą roboczą
Modele uczenia maszynowego zależą od dużych zestawów danych różnych typów, dzięki czemu każdy scenariusz jest uwzględniony. Jednak udana adnotacja do obrazu wiąże się z własnym zestawem wyzwań związanych z zarządzaniem pracownikami.
Jednym z głównych problemów jest zarządzanie ogromną siłą roboczą, która może ręcznie przetwarzać duże, nieustrukturyzowane zestawy danych. Kolejnym jest utrzymanie wysokich standardów jakości wśród pracowników. Wiele problemów może pojawić się podczas projektów adnotacji do danych.
Niektóre są:
- Konieczność szkolenia nowych osób zajmujących się etykietami w zakresie korzystania z narzędzi do adnotacji
- Dokumentowanie instrukcji w książce kodów
- Zapewnienie przestrzegania książki kodów przez wszystkich członków zespołu
- Definiowanie przepływu pracy – przydzielanie, kto co robi w oparciu o jego możliwości
- Sprawdzanie krzyżowe i rozwiązywanie problemów technicznych
- Zapewnienie jakości i walidacji zbiorów danych
- Zapewnianie płynnej współpracy między zespołami etykietowania
- Minimalizowanie błędu oznakowania
Aby mieć pewność, że przejdziesz przez to wyzwanie, powinieneś poprawić swoje umiejętności i możliwości zarządzania siłą roboczą.
Niedobór odpowiednich narzędzi do oznaczania danych
Rozmiar rynku narzędzi do adnotacji danych się skończył $ 1 mld 2020, a liczba ta ma wzrosnąć o ponad 30% CAGR do 2027 r. Ogromny rozwój narzędzi do etykietowania danych polega na tym, że przekształca wyniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Stosowane techniki narzędziowe różnią się w zależności od zestawu danych. Zauważyliśmy, że większość organizacji rozpoczyna proces głębokiego uczenia się, koncentrując się na opracowywaniu własnych narzędzi do etykietowania. Jednak bardzo szybko zdają sobie sprawę, że w miarę jak potrzeby adnotacji zaczynają rosnąć, ich narzędzia nie mogą nadążyć. Poza tym tworzenie własnych narzędzi jest drogie, czasochłonne i praktycznie niepotrzebne.
Zamiast iść konserwatywnym sposobem ręcznego etykietowania lub inwestowania w opracowywanie niestandardowych narzędzi do etykietowania, kupowanie urządzeń od strony trzeciej jest mądre. Dzięki tej metodzie wszystko, co musisz zrobić, to wybrać odpowiednie narzędzie w oparciu o swoje potrzeby, świadczone usługi i skalowalność.
Nieprzestrzeganie wytycznych dotyczących bezpieczeństwa danych
Zgodność z przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa danych szybko wzrośnie, gdy więcej firm będzie gromadzić duże zestawy nieustrukturyzowanych danych. CCPA, DPA i RODO to niektóre z międzynarodowych standardów zgodności bezpieczeństwa danych stosowanych przez przedsiębiorstwa.
Dążenie do zapewnienia zgodności z bezpieczeństwem zyskuje akceptację, ponieważ jeśli chodzi o oznaczanie danych nieustrukturyzowanych, na obrazach pojawiają się przypadki danych osobowych. Oprócz ochrony prywatności podmiotów ważne jest również zapewnienie bezpieczeństwa danych. Przedsiębiorstwa muszą upewnić się, że pracownicy bez poświadczenia bezpieczeństwa nie mają dostępu do tych zbiorów danych i nie mogą ich przenosić ani manipulować nimi w jakiejkolwiek formie.Zgodność z zabezpieczeniami staje się głównym problemem przy zlecaniu zadań związanych z etykietowaniem zewnętrznym dostawcom. Bezpieczeństwo danych zwiększa złożoność projektu, a dostawcy usług etykietowania muszą przestrzegać przepisów biznesowych.
Dążenie do zapewnienia zgodności z bezpieczeństwem zyskuje akceptację, ponieważ jeśli chodzi o oznaczanie danych nieustrukturyzowanych, na obrazach pojawiają się przypadki danych osobowych. Oprócz ochrony prywatności podmiotów ważne jest również zapewnienie bezpieczeństwa danych. Przedsiębiorstwa muszą upewnić się, że pracownicy bez poświadczenia bezpieczeństwa nie mają dostępu do tych zbiorów danych i nie mogą ich przenosić ani manipulować nimi w jakiejkolwiek formie.Czy Twój kolejny duży projekt AI czeka na odpowiednią usługę etykietowania danych?
Wierzymy, że sukces każdego projektu AI zależy od zestawów danych, które wprowadzamy do algorytmu uczenia maszynowego. A jeśli oczekuje się, że projekt AI wygeneruje dokładne wyniki i prognozy, adnotacje i etykiety danych mają ogromne znaczenie. Za pomocą zlecanie zadań adnotacji danych, zapewniamy, że możesz skutecznie stawić czoła tym wyzwaniom.
Dzięki naszemu naciskowi na konsekwentne utrzymywanie wysokiej jakości zestawów danych, oferowanie informacji zwrotnych w pętli zamkniętej i efektywne zarządzanie pracownikami, będziesz w stanie dostarczać najwyższej klasy projekty sztucznej inteligencji, które zapewniają wyższy poziom dokładności.
[Przeczytaj także: Adnotacje danych wewnętrznych lub zewnętrznych — co daje lepsze wyniki AI?]
