Adnotacja danych lub etykietowanie danych, jak wiecie, jest nieustannym procesem. Nie ma jednego decydującego momentu, w którym mógłbyś powiedzieć, że przestaniesz trenować swoje moduły AI, ponieważ stały się one idealnie dokładne i szybkie w dostarczaniu wyników.
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 to nie jest problem, o którym będziemy dzisiaj dyskutować. Zamierzamy zbadać wyzwania, które pojawiają się, gdy ta troska o generowanie danych jest naprawiony. Wyobraź sobie, że masz niezliczone punkty styku z generowaniem danych. Bardziej problematyczny problem, z którym będziesz się zmagać w tym momencie, to opisywanie tak ogromne 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
Wielokrotnie powtarzaliśmy, że oznaczanie danych jest nie tylko czasochłonne, ale także pracochłonne. Eksperci od adnotacji danych spędzają niezliczone godziny na czyszczeniu nieustrukturyzowanych danych, kompilowaniu ich i przygotowywaniu do odczytu maszynowego. Jednocześnie muszą zadbać o to, aby ich adnotacje były precyzyjne i wysokiej jakości.Tak więc organizacje stoją przed wyzwaniem zrównoważenia zarówno jakości, jak i ilości, aby uzyskać wyniki, które mają znaczenie i pozwalają osiągnąć cel. W takich przypadkach zarządzanie siłą roboczą staje się niezwykle trudne i żmudne. Podczas gdy outsourcing pomaga, firmy, które mają dedykowane zespoły wewnętrzne dla adnotacja danych celów, stawiaj czoła przeszkodom, takim 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
Wielokrotnie powtarzaliśmy, że oznaczanie danych jest nie tylko czasochłonne, ale także pracochłonne. Eksperci od adnotacji danych spędzają niezliczone godziny na czyszczeniu nieustrukturyzowanych danych, kompilowaniu ich i przygotowywaniu do odczytu maszynowego. Jednocześnie muszą zadbać o to, aby ich adnotacje były precyzyjne i wysokiej jakości.Śledzenie finansów
Budżetowanie to jeden z najważniejszych etapów szkolenia AI. Określa, ile chcesz wydać na budowę modułu AI pod względem stosu technologicznego, zasobów, personelu i nie tylko, a następnie pomaga obliczyć dokładny zwrot z inwestycji. Blisko 26% firm że przedsięwzięcie rozwoju systemów sztucznej inteligencji kończy się niepowodzeniem z powodu niewłaściwego budżetowania. Nie ma ani przejrzystości co do tego, gdzie są pompowane pieniądze, ani skutecznych wskaźników, które oferują zainteresowanym stronom wgląd w czasie rzeczywistym na temat tego, na co przekładają się ich pieniądze.
Małe i średnie przedsiębiorstwa często są uwikłane w dylemat płatności za projekt lub za godzinę oraz w lukę w zatrudnianiu MŚP do adnotacja celów vs rekrutacja puli pośredników. Wszystko to można wyeliminować podczas procesu 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.
Możesz być zaznajomiony z RODO, CCPA, DPA i innymi wytycznymi, ale istnieją nowsze przepisy i zgodność, które są opracowywane i wdrażane przez narody na całym świecie. Gdy generowanych jest więcej ilości danych, prywatność staje się kluczowa w adnotacjach danych, ponieważ dane z czujników i wizji komputerowej generują dane, które mają twarze ludzi, poufne szczegóły z dokumentów KYC, tablice rejestracyjne pojazdów, numery rejestracyjne i inne.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, etykietowanie jabłko jako czerwone jabłko jest obiektywne, ponieważ jest uniwersalne, ale sprawy się komplikują, gdy mamy do czynienia z dopracowanymi zestawami danych. Rozważ dowcipną odpowiedź klienta na recenzję. Adnotator musi być na tyle sprytny, aby zrozumieć, czy komentarz jest sarkastyczny, czy też jest komplementem, aby odpowiednio go nazwać. Analiza sentymentów moduły będą przetwarzane na podstawie tego, co oznaczył adnotator. Tak więc, gdy zaangażowanych jest wiele oczu i umysłów, w jaki sposób jeden zespół osiąga konsensus?
W jaki sposób firmy mogą egzekwować wytyczne i zasady, które eliminują różnice i wprowadzają znaczną dozę obiektywności w subiektywnych zbiorach danych?
Możesz być zaznajomiony z RODO, CCPA, DPA i innymi wytycznymi, ale istnieją nowsze przepisy i zgodność, które są opracowywane i wdrażane przez narody na całym świecie. Gdy generowanych jest więcej ilości danych, prywatność staje się kluczowa w adnotacjach danych, ponieważ dane z czujników i wizji komputerowej generują dane, które mają twarze ludzi, poufne szczegóły z dokumentów KYC, tablice rejestracyjne pojazdów, numery rejestracyjne i inne.Owijanie w górę
To dość przytłaczające, prawda, ilość wyzwań, z którymi na co dzień stają naukowcy zajmujący się danymi i adnotatorami? Obawy, które omówiliśmy do tej pory, to tylko część wyzwania, które wynika z konsekwentnego… dostępność danych. W tym spektrum jest znacznie więcej.
Miejmy jednak nadzieję, że uda nam się to wszystko wyprzedzić dzięki ewolucji procesów i systemów w adnotacji danych. Cóż, zawsze są outsourcing (Shaip) dostępne opcje, które oferują wysokiej jakości dane w oparciu o Twoje wymagania.
