Sztuczna inteligencja wspiera interakcje człowieka z systemami komputerowymi, podczas gdy uczenie maszynowe pozwala tym maszynom nauczyć się naśladować ludzką inteligencję podczas każdej interakcji. Ale co napędza te wysoce zaawansowane narzędzia ML i AI? Adnotacja danych.
Dane to surowiec zasilający algorytmy ML – im więcej danych wykorzystasz, tym lepszy będzie produkt AI. Chociaż niezwykle ważny jest dostęp do dużych ilości danych, równie ważne jest upewnienie się, że są one dokładnie opatrzone adnotacjami, aby uzyskać realistyczne wyniki. Adnotacje danych to potęga danych stojąca za zaawansowaną, niezawodną i dokładną wydajnością algorytmów uczenia maszynowego.
Rola adnotacji danych w szkoleniu AI
Adnotacja danych odgrywa kluczową rolę w szkoleniu ML i ogólnym sukcesie projektów AI. Pomaga identyfikować określone obrazy, dane, cele i filmy oraz oznacza je, aby ułatwić maszynie identyfikację wzorców i klasyfikowanie danych. Jest to zadanie kierowane przez człowieka, które trenuje model ML w celu dokonywania dokładnych prognoz.
Jeśli adnotacja danych nie jest wykonywana dokładnie, algorytm ML nie może łatwo powiązać atrybutów z obiektami.
Znaczenie danych treningowych z adnotacjami dla systemów sztucznej inteligencji
Adnotacja danych umożliwia dokładne funkcjonowanie modeli ML. Istnieje niezaprzeczalny związek między dokładnością i precyzją adnotacji danych a sukcesem projektu AI.
Przewiduje się, że globalna wartość rynku sztucznej inteligencji, szacowana na 119 miliardów dolarów w 2022 roku, sięgnie $ 1,597 mld 2030, rosnąc w CAGR na poziomie 38% w tym okresie. Podczas gdy cały projekt AI przechodzi przez kilka krytycznych etapów, etap adnotacji danych jest najbardziej znaczącym etapem projektu.
Zbieranie danych dla samych danych niewiele pomoże Twojemu projektowi. Aby pomyślnie wdrożyć projekt AI, potrzebujesz ogromnych ilości odpowiednich danych wysokiej jakości. Około 80% czasu poświęconego na opracowywanie projektów uczenia maszynowego poświęca się na zadania związane z danymi, takie jak etykietowanie, czyszczenie, agregowanie, identyfikowanie, rozszerzanie i dodawanie adnotacji.
Adnotacje danych to obszar, w którym ludzie mają przewagę nad komputerami, ponieważ mają wrodzoną zdolność do rozszyfrowywania intencji, przedzierania się przez niejednoznaczności i klasyfikowania niepewnych informacji.
Dlaczego adnotacja danych jest ważna?
Wartość i wiarygodność Twojego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji zależy w dużej mierze od jakości danych wejściowych wykorzystywanych do szkolenia modeli.
Maszyna nie może przetwarzać obrazów tak jak my; należy je przeszkolić, aby rozpoznawały wzorce poprzez szkolenie. Ponieważ modele uczenia maszynowego obsługują szeroki zakres zastosowań – krytyczne rozwiązania, takie jak opieka zdrowotna i pojazdy autonomiczne – gdzie każdy błąd w adnotacji danych może mieć niebezpieczne reperkusje.
Adnotacja danych gwarantuje, że Twoje rozwiązanie AI działa z pełnymi możliwościami. Szkolenie modelu ML w celu dokładnej interpretacji jego środowiska poprzez wzorce i korelacje, przewidywania i podejmowania niezbędnych działań wymaga wysoce skategoryzowanego i opatrzonego adnotacjami dane treningowe. Adnotacja pokazuje modelowi ML wymaganą prognozę przez oznaczanie, transkrypcję i etykietowanie krytycznych funkcji w zestawie danych.
Nadzorowana nauka
Zanim zagłębimy się w adnotacje danych, rozwikłajmy adnotacje danych poprzez uczenie nadzorowane i nienadzorowane.
Podkategoria uczenia maszynowego nadzorowanego przez uczenie maszynowe wskazuje szkolenie modelu AI za pomocą dobrze oznakowanego zestawu danych. W metodzie uczenia nadzorowanego niektóre dane są już dokładnie oznaczone i opatrzone adnotacjami. Model ML, gdy jest wystawiony na działanie nowych danych, wykorzystuje dane szkoleniowe do uzyskania dokładnej prognozy na podstawie oznaczonych danych.
Na przykład model ML jest szkolony na szafce pełnej różnych rodzajów ubrań. Pierwszym krokiem w szkoleniu byłoby przeszkolenie modela w różnych rodzajach ubrań, z wykorzystaniem cech i atrybutów każdego elementu ubioru. Po przeszkoleniu maszyna będzie mogła identyfikować poszczególne części garderoby, wykorzystując swoją wcześniejszą wiedzę lub przeszkolenie. Uczenie nadzorowane można podzielić na klasyfikację (na podstawie kategorii) i regresję (na podstawie rzeczywistej wartości).
Jak adnotacja danych wpływa na wydajność systemów AI
Dane nigdy nie są pojedynczym bytem – przybierają różne formy – tekstu, wideo i obrazu. Nie trzeba dodawać, że adnotacje danych mają różne formy.
Aby maszyna rozumiała i dokładnie identyfikowała różne jednostki, ważne jest podkreślenie jakości znakowania nazwanych jednostek. Jeden błąd w tagowaniu i adnotacji, a ML nie rozróżniał Amazona – e-sklepu, rzeki czy papugi.
Poza tym adnotacje danych pomagają maszynom rozpoznawać subtelne intencje – cechę, która przychodzi ludziom naturalnie. Komunikujemy się w różny sposób, a ludzie rozumieją zarówno myśli wyrażone wprost, jak i ukryte komunikaty. Na przykład odpowiedzi lub recenzje w mediach społecznościowych mogą być zarówno pozytywne, jak i negatywne, a ML powinien być w stanie zrozumieć oba. 'Wspaniałe miejsce. Odwiedzę ponownie. Jest to pozytywne zdanie, podczas gdy „Jakie to było wspaniałe miejsce! Kiedyś kochaliśmy to miejsce! jest ujemna, a adnotacje ludzkie mogą znacznie ułatwić ten proces.
Wyzwania związane z adnotacją danych i sposoby ich przezwyciężenia
Dwa główne wyzwania związane z adnotacją danych to koszt i dokładność.
Potrzeba bardzo dokładnych danych: Losy projektów AI i ML zależą od jakości danych z adnotacjami. Modele ML i AI muszą być konsekwentnie zasilane dobrze sklasyfikowanymi danymi, które mogą nauczyć model rozpoznawania korelacji między zmiennymi.
Potrzeba dużych ilości danych: Wszystkie modele ML i AI rozwijają się na dużych zbiorach danych — pojedynczy projekt ML wymaga co najmniej tysięcy oznaczonych elementów.
Zapotrzebowanie na zasoby: Projekty AI są zależne od zasobów, zarówno pod względem kosztów, czasu, jak i siły roboczej. Bez któregokolwiek z nich jakość Twojego projektu adnotacji danych może pójść na marne.
[Przeczytaj także: Adnotacja wideo dla uczenia maszynowego ]
Najlepsze praktyki w zakresie adnotacji danych
Wartość adnotacji danych jest oczywista w jej wpływie na wynik projektu AI. Jeśli zestaw danych, na którym trenujesz swoje modele ML, jest pełen niespójności, stronniczy, niezrównoważony lub uszkodzony, Twoje rozwiązanie AI może zakończyć się niepowodzeniem. Ponadto, jeśli etykiety są błędne, a adnotacje niespójne, rozwiązanie AI również spowoduje niedokładne prognozy. Jakie są zatem najlepsze praktyki w zakresie adnotacji danych?
Wskazówki dotyczące wydajnego i skutecznego adnotowania danych
- Upewnij się, że tworzone etykiety danych są konkretne i zgodne z potrzebami projektu, a jednocześnie wystarczająco ogólne, aby uwzględnić wszystkie możliwe warianty.
- Dodawaj adnotacje do dużych ilości danych niezbędnych do trenowania modelu uczenia maszynowego. Im więcej danych dodasz adnotacją, tym lepszy wynik szkolenia modelu.
- Wytyczne dotyczące adnotacji danych znacznie przyczyniają się do ustanawiania standardów jakości i zapewniania spójności w całym projekcie oraz w przypadku kilku adnotatorów.
- Ponieważ dodawanie adnotacji do danych może być kosztowne i wymagać siły roboczej, sprawdzanie wstępnie oznakowanych zestawów danych od usługodawców ma sens.
- Aby pomóc w dokładnym dodawaniu adnotacji i szkoleniu, wykorzystaj efektywność człowieka w pętli, aby zapewnić różnorodność i radzić sobie z krytycznymi przypadkami wraz z możliwościami oprogramowania do adnotacji.
- Nadaj priorytet jakości, testując adnotatory pod kątem zgodności, dokładności i spójności jakości.
Znaczenie kontroli jakości w procesie adnotacji
Jakość adnotacji danych jest siłą napędową wydajnych rozwiązań AI. Dobrze opatrzone adnotacjami zestawy danych pomagają systemom sztucznej inteligencji działać nienagannie, nawet w chaotycznym środowisku. Podobnie, odwrotność jest równie prawdziwa. Zbiór danych pełen nieścisłości w adnotacjach spowoduje powstanie niespójnych rozwiązań.
Tak więc kontrola jakości obrazu, etykietowania wideo i procesu adnotacji odgrywa znaczącą rolę w wyniku sztucznej inteligencji. Jednak utrzymanie wysokiej jakości standardów kontroli w całym procesie adnotacji stanowi wyzwanie dla małych i dużych firm. Zależność od różnych typów narzędzi do adnotacji i zróżnicowanej siły roboczej zajmującej się adnotacjami może być trudna do oceny i utrzymania spójności jakości.
Utrzymanie jakości rozproszonych lub zdalnych adnotatorów danych jest trudne, zwłaszcza dla osób niezaznajomionych z wymaganymi standardami. Ponadto rozwiązywanie problemów lub naprawianie błędów może zająć trochę czasu, ponieważ należy je zidentyfikować wśród rozproszonej siły roboczej.
Rozwiązaniem byłoby przeszkolenie adnotatorów, zaangażowanie przełożonego lub zlecenie wielu adnotatorom danych przeglądania i przeglądania rówieśników pod kątem dokładności adnotacji zestawu danych. Wreszcie, regularne sprawdzanie adnotatorów pod kątem znajomości standardów.
Rola adnotatorów i jak wybrać odpowiednich adnotatorów dla swoich danych
Ludzcy adnotatorzy są kluczem do udanego projektu AI. Adnotatorzy danych zapewniają, że dane są dokładnie, spójnie i niezawodnie opatrzone adnotacjami, ponieważ mogą zapewnić kontekst, zrozumieć intencje i położyć podwaliny pod podstawowe prawdy w danych.
Niektóre dane są sztucznie lub automatycznie opatrzone adnotacjami za pomocą rozwiązań automatyzacyjnych o dość wysokim stopniu niezawodności. Na przykład możesz pobrać setki tysięcy zdjęć domów z Google i utworzyć z nich zestaw danych. Jednak dokładność zbioru danych można wiarygodnie określić dopiero po rozpoczęciu działania modelu.
Zautomatyzowana automatyzacja może sprawić, że sprawy będą łatwiejsze i szybsze, ale niezaprzeczalnie mniej dokładne. Z drugiej strony, ludzki adnotator może być wolniejszy i bardziej kosztowny, ale jest dokładniejszy.
Adnotatorzy danych ludzkich mogą dodawać adnotacje i klasyfikować dane w oparciu o swoją wiedzę merytoryczną, wrodzoną wiedzę i specjalne przeszkolenie. Adnotatorzy danych określają dokładność, precyzję i spójność.
[Przeczytaj także: Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki ]
Wnioski
Aby stworzyć wysokowydajny projekt AI, potrzebujesz wysokiej jakości danych szkoleniowych z adnotacjami. Konsekwentne pozyskiwanie dobrze opatrzonych adnotacjami danych może być czasochłonne i czasochłonne — nawet w przypadku dużych korporacji — rozwiązaniem jest skorzystanie z usług uznanych dostawców usług w zakresie adnotacji danych, takich jak Shaip. W Shaip pomagamy skalować możliwości sztucznej inteligencji za pośrednictwem naszych specjalistycznych usług adnotacji danych, spełniając wymagania rynku i klientów.
