Adnotacja lub etykietowanie danych , jak wiadomo, to proces ciągły. Nie ma jednego decydującego momentu, w którym można by powiedzieć, że zaprzestaniesz trenowania modułów AI, ponieważ stały się one idealnie dokładne i szybko dostarczają wyniki.
Podczas gdy uruchomienie modułu opartego na sztucznej inteligencji jest tylko kamieniem milowym, szkolenie AI stale odbywa się po uruchomieniu, aby zoptymalizować wyniki i wydajność. Z tego powodu organizacje borykają się z problemem generowania ogromnych ilości odpowiednich danych dla swoich modułów uczenia maszynowego.
Jednak nie to będzie przedmiotem naszej dzisiejszej dyskusji. Przyjrzymy się wyzwaniom, jakie pojawią się po rozwiązaniu problemu generowania danych. Wyobraź sobie, że masz niezliczoną liczbę punktów styku z generowaniem danych . Bardziej problematycznym problemem, z którym będziesz się teraz mierzyć, będzie adnotacja tak ogromnych ilości danych.
Skalowalne etykietowanie danych jest tym, co zamierzamy dziś rzucić na światło dzienne, ponieważ organizacje i zespoły, z którymi rozmawialiśmy, zwróciły nam uwagę na fakt, że dla tych interesariuszy budowanie zaufania do maszyn jest większym wyzwaniem niż generowanie danych. Jak wiadomo, zaufanie do maszyny można zbudować tylko dzięki odpowiednio przeszkolonym systemom, które są wspierane przez precyzyjnie opatrzone adnotacjami dane. Przyjrzyjmy się więc 5 głównym problemom, które obniżają wydajność procesów znakowania danych.
5 rzeczywistych wyzwań, które osłabiają wysiłki związane z oznaczaniem danych
Zarządzanie siłą roboczą
Organizacje stoją zatem przed wyzwaniem znalezienia równowagi między jakością a ilością, aby osiągać rezultaty, które mają znaczenie i spełniają cel. W takich przypadkach zarządzanie siłą roboczą staje się niezwykle trudne i uciążliwe. Chociaż outsourcing jest pomocny, firmy, które posiadają dedykowane wewnętrzne zespoły do adnotacji danych , napotykają na przeszkody, takie jak:
- Szkolenie pracowników w zakresie znakowania danych
- Podział pracy pomiędzy zespoły i wspieranie interoperacyjności
- Śledzenie wydajności i postępów zarówno na poziomie mikro, jak i makro
- Walka z odpływem pracowników i przekwalifikowywanie nowych pracowników
- Usprawnienie koordynacji między analitykami danych, adnotatorami i kierownikami projektów
- Eliminacja barier kulturowych, językowych i geograficznych oraz usuwanie uprzedzeń z ekosystemów operacyjnych i nie tylko
Śledzenie finansów
Budżetowanie to jeden z najważniejszych etapów szkoleń z zakresu AI. Określa ono, ile jesteś gotów wydać na budowę modułu AI pod względem stosu technologicznego, zasobów, personelu i innych czynników, a następnie pomaga obliczyć dokładny zwrot z inwestycji (ROI). Blisko 26% firm , które podejmują się tworzenia systemów AI, upada w połowie z powodu niewłaściwego budżetowania. Brakuje przejrzystości co do tego, gdzie inwestowane są środki, ani skutecznych wskaźników, które oferowałyby interesariuszom wgląd w czasie rzeczywistym w to, na co przeznaczane są ich pieniądze.
Małe i średnie przedsiębiorstwa często borykają się z dylematem płatności za projekt lub za godzinę oraz z luką prawną polegającą na zatrudnianiu MŚP do celów adnotacji zamiast rekrutacji grupy pośredników. Wszystkie te problemy można wyeliminować w procesie budżetowania.
Przestrzeganie i zgodność prywatności danych
Podczas gdy liczba przypadków użycia sztucznej inteligencji rośnie, firmy śpieszą się, by płynąć na fali i opracowywać rozwiązania, które podnoszą jakość życia i doświadczenie. Na drugim końcu spektrum znajduje się wyzwanie, na które firmy każdej wielkości muszą zwrócić uwagę – obawy dotyczące prywatności danych.
Popycha to potrzebę odpowiedniego utrzymania standardów prywatności i zgodności z uczciwym wykorzystaniem poufnych danych. Z technicznego punktu widzenia firmy, które zapobiegają nieautoryzowanemu dostępowi do danych, korzystaniu z nieautoryzowanych urządzeń w ekosystemie bezpiecznym dla danych, nielegalnemu pobieraniu plików, przenoszeniu do systemów w chmurze i nie tylko, powinny zagwarantować solidne i bezpieczne środowisko. Przepisy dotyczące prywatności danych są skomplikowane i należy zadbać o spełnienie każdego wymogu, aby uniknąć konsekwencji prawnych.
Inteligentne narzędzia i wspomagane adnotacje
Spośród dwóch różnych typów metod adnotacji – ręcznej i automatycznej, hybrydowy model adnotacji jest idealny na przyszłość. Dzieje się tak, ponieważ systemy AI są dobre w bezproblemowym przetwarzaniu ogromnych ilości danych, a ludzie są świetni w wskazywaniu błędów i optymalizacji wyników.
Narzędzia wspomagane przez sztuczną inteligencję i techniki adnotacji to solidne rozwiązania problemów, przed którymi stoimy dzisiaj, ponieważ ułatwiają życie wszystkim zainteresowanym stronom zaangażowanym w ten proces. Inteligentne narzędzia umożliwiają firmom automatyzację przydziałów pracy, zarządzanie potokami, kontrolę jakości danych z adnotacjami i oferują większą wygodę. Bez inteligentnych narzędzi pracownicy nadal pracowaliby nad przestarzałymi technikami, co znacznie wydłużałoby czas pracy, aby ukończyć pracę.
Zarządzanie spójnością jakości i ilości danych
Jednym z ważnych aspektów oceny jakości danych jest ocena definicji etykiet w zbiorach danych. Dla niewtajemniczonych zrozummy, że istnieją dwa główne typy zbiorów danych –
- Dane obiektywne – dane, które są prawdziwe lub uniwersalne niezależnie od tego, kto na nie patrzy
- Oraz dane subiektywne – dane, które mogą mieć różne percepcje w zależności od tego, kto ma do nich dostęp
Na przykład, oznaczenie jabłka jako czerwonego jest obiektywne, ponieważ jest uniwersalne, ale sytuacja się komplikuje, gdy mamy do czynienia z niuansowanymi zbiorami danych. Rozważmy dowcipną odpowiedź klienta na recenzję. Adnotator musi być na tyle inteligentny, aby zrozumieć, czy komentarz jest sarkastyczny, czy stanowi komplement, i odpowiednio go oznaczyć. Moduły analizy sentymentu będą przetwarzać dane na podstawie etykiet nadanych przez adnotatora. Jak zatem, gdy zaangażowanych jest wiele oczu i umysłów, jeden zespół może dojść do konsensusu?
W jaki sposób firmy mogą egzekwować wytyczne i zasady, które eliminują różnice i wprowadzają znaczną dozę obiektywności w subiektywnych zbiorach danych?
Owijanie w górę
To przytłaczające, prawda? Ogrom wyzwań, z jakimi codziennie mierzą się naukowcy i annotatorzy danych? Problemy, które omówiliśmy do tej pory, to tylko część wyzwań wynikających z ciągłej dostępności danych. W tym spektrum jest ich o wiele więcej.
Mamy jednak nadzieję, że uda nam się wyprzedzić te wszystkie zmiany dzięki rozwojowi procesów i systemów adnotacji danych. Zawsze dostępne są opcje outsourcingu ( SHAI ), które oferują wysokiej jakości dane dostosowane do Państwa potrzeb.
