Solidne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opiera się na danych — nie tylko dowolnych danych, ale wysokiej jakości danych z dokładnymi adnotacjami. Tylko najlepsze i najbardziej dopracowane dane mogą zasilać Twój projekt AI, a czystość danych będzie miała ogromny wpływ na wynik projektu.
Często nazywaliśmy dane paliwem dla projektów AI, ale nie wystarczy, że zrobią to jakiekolwiek dane. Jeśli potrzebujesz paliwa rakietowego, aby pomóc w realizacji projektu, nie możesz wlać surowego oleju do zbiornika. Zamiast tego dane (takie jak paliwo) muszą być starannie dopracowane, aby zapewnić, że tylko informacje najwyższej jakości zasilają Twój projekt. Ten proces udoskonalania nazywa się adnotacją danych i istnieje na jego temat sporo trwałych nieporozumień.
Zdefiniuj jakość danych szkoleniowych w adnotacji
Wiemy, że jakość danych ma duży wpływ na wynik projektu AI. Niektóre z najlepszych i najbardziej wydajnych modeli ML zostały oparte na szczegółowych i dokładnie oznaczonych zestawach danych.
Ale jak dokładnie definiujemy jakość w adnotacji?
Kiedy mówimy o adnotacja danych jakość, liczy się dokładność, niezawodność i spójność. Mówi się, że zestaw danych jest dokładny, jeśli jest zgodny z prawdą podstawową i informacjami ze świata rzeczywistego.
Spójność danych odnosi się do poziomu dokładności utrzymywanego w całym zbiorze danych. Jednak jakość zbioru danych jest dokładniej określana przez rodzaj projektu, jego unikalne wymagania i pożądany wynik. Dlatego powinno to być kryterium określania jakości etykietowania danych i adnotacji.
Dlaczego ważne jest określenie jakości danych?
Ważne jest, aby zdefiniować jakość danych, ponieważ działa ona jako kompleksowy czynnik, który determinuje jakość projektu i wynik.
- Dane o niskiej jakości mogą mieć wpływ na produkt i strategie biznesowe.
- System uczenia maszynowego jest tak dobry, jak jakość danych, na których jest szkolony.
- Dobrej jakości dane eliminują przeróbki i koszty z tym związane.
- Pomaga firmom podejmować świadome decyzje dotyczące projektów i zapewnia zgodność z przepisami.
Jak mierzymy jakość danych szkoleniowych podczas etykietowania?
Istnieje kilka metod pomiaru jakości danych treningowych, a większość z nich zaczyna się od stworzenia konkretnych wytycznych dotyczących adnotacji danych. Niektóre z metod obejmują:
Benchmarki ustalone przez ekspertów
Wzorce jakości lub adnotacja złotego standardu Metody są najłatwiejszymi i najtańszymi opcjami zapewnienia jakości, które służą jako punkt odniesienia mierzący jakość wyników projektu. Mierzy adnotacje danych w stosunku do poziomu odniesienia ustalonego przez ekspertów.
Test alfa Cronbacha
Test alfa Cronbacha określa korelację lub spójność między elementami zestawu danych. Wiarygodność etykiety i większa dokładność można zmierzyć na podstawie badań.
Pomiar konsensusu
Pomiar konsensusu określa poziom zgodności między adnotatorami maszynowymi lub ludzkimi. Konsensus powinien być zazwyczaj osiągnięty dla każdego punktu i powinien być rozstrzygany w przypadku sporów.
Przegląd panelu
Panel ekspertów zwykle określa dokładność etykiety, przeglądając etykiety danych. Czasami określona część etykiet danych jest zwykle pobierana jako próbka do określenia dokładności.
Przeglądanie Dane treningowe Jakość
Firmy podejmujące projekty AI są w pełni kupione w mocy automatyzacji, dlatego wiele osób nadal uważa, że automatyczne adnotacje oparte na sztucznej inteligencji będą szybsze i dokładniejsze niż ręczne dodawanie adnotacji. Na razie rzeczywistość jest taka, że do identyfikacji i klasyfikacji danych potrzeba ludzi, ponieważ dokładność jest tak ważna. Dodatkowe błędy powstałe w wyniku automatycznego etykietowania będą wymagały dodatkowych iteracji, aby poprawić dokładność algorytmu, negując wszelkie oszczędności czasu.
Innym błędnym przekonaniem — i prawdopodobnie przyczyniającym się do przyjęcia adnotacji automatycznych — jest to, że małe błędy nie mają dużego wpływu na wyniki. Nawet najmniejsze błędy mogą powodować znaczne niedokładności z powodu zjawiska zwanego dryfem AI, w którym niespójności w danych wejściowych prowadzą algorytm w kierunku, którego programiści nigdy nie zamierzali.
Jakość danych szkoleniowych – aspekty dokładności i spójności – są konsekwentnie weryfikowane w celu spełnienia unikalnych wymagań projektów. Przegląd danych treningowych jest zwykle wykonywany przy użyciu dwóch różnych metod –
Techniki z automatycznymi adnotacjami
Proces automatycznego sprawdzania adnotacji zapewnia, że informacje zwrotne są przesyłane z powrotem do systemu i zapobiega błędom, dzięki czemu adnotatorzy mogą ulepszać swoje procesy.
Automatyczne adnotacje oparte na sztucznej inteligencji są dokładne i szybsze. Automatyczne adnotacje skracają czas, jaki kontrolerzy kontroli jakości poświęcają na ręczne sprawdzanie, co pozwala im poświęcić więcej czasu na złożone i krytyczne błędy w zbiorze danych. Automatyczne adnotacje mogą również pomóc w wykrywaniu nieprawidłowych odpowiedzi, powtórzeń i nieprawidłowych adnotacji.
Ręcznie za pośrednictwem ekspertów ds. analizy danych
Analitycy danych sprawdzają również adnotacje danych, aby zapewnić dokładność i wiarygodność zestawu danych.
Małe błędy i niedokładności adnotacji mogą znacząco wpłynąć na wynik projektu. A te błędy mogą nie zostać wykryte przez narzędzia do automatycznego sprawdzania adnotacji. Analitycy danych przeprowadzają testy jakości próbek o różnej wielkości partii, aby wykryć niespójności danych i niezamierzone błędy w zestawie danych.
Za każdym nagłówkiem AI kryje się proces adnotacji, a Shaip może sprawić, że będzie on bezbolesny
Unikanie pułapek projektów AI
Wiele organizacji cierpi z powodu braku wewnętrznych zasobów adnotacji. Naukowcy i inżynierowie zajmujący się danymi są bardzo poszukiwani, a zatrudnienie wystarczającej liczby tych specjalistów do podjęcia projektu AI oznacza wypisanie czeku, który jest poza zasięgiem większości firm. Zamiast wybierać opcję budżetową (taką jak adnotacja crowdsourcingowa), która w końcu wróci, by Cię prześladować, rozważ outsourcing swoich potrzeb w zakresie adnotacji doświadczonemu partnerowi zewnętrznemu. Outsourcing zapewnia wysoki stopień dokładności, jednocześnie redukując wąskie gardła związane z zatrudnianiem, szkoleniem i zarządzaniem, które pojawiają się, gdy próbujesz zebrać wewnętrzny zespół.
Kiedy zlecasz firmie Shaip swoje potrzeby związane z adnotacjami, wykorzystujesz potężną siłę, która może przyspieszyć twoją inicjatywę AI bez skrótów, które zagrażają wszystkim ważnym wynikom. Oferujemy w pełni zarządzaną siłę roboczą, co oznacza, że możesz uzyskać znacznie większą dokładność niż w przypadku adnotacji w ramach crowdsourcingu. Inwestycja początkowa może być wyższa, ale zwróci się w trakcie procesu rozwoju, gdy do osiągnięcia pożądanego rezultatu potrzeba mniej iteracji.
Nasze usługi w zakresie danych obejmują również cały proces, w tym zaopatrzenie, co jest funkcją, której większość innych dostawców etykiet nie może zaoferować. Dzięki naszemu doświadczeniu możesz szybko i łatwo pozyskać duże ilości wysokiej jakości, zróżnicowanych geograficznie danych, które zostały zdeidentyfikowane i są zgodne ze wszystkimi odpowiednimi przepisami. Gdy przechowujesz te dane na naszej platformie w chmurze, zyskujesz również dostęp do sprawdzonych narzędzi i przepływów pracy, które zwiększają ogólną wydajność Twojego projektu i pomagają osiągać postępy szybciej, niż wydawało Ci się to możliwe.
I wreszcie nasz wewnętrzni eksperci branżowi zrozumieć Twoje wyjątkowe potrzeby. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatbota, czy pracujesz nad zastosowaniem technologii rozpoznawania twarzy w celu poprawy opieki zdrowotnej, byliśmy tam i możemy pomóc w opracowaniu wytycznych, które zapewnią, że proces dodawania adnotacji zapewni osiągnięcie celów określonych dla Twojego projektu.
W Shaip nie jesteśmy tylko podekscytowani nową erą sztucznej inteligencji. Pomagamy jej w niesamowity sposób, a nasze doświadczenie pomogło nam uruchomić niezliczone udane projekty. Aby zobaczyć, co możemy zrobić dla Twojej własnej realizacji, skontaktuj się z nami, aby poprosić o demo dzisiaj.
