Jeśli tworzysz rozwiązanie AI, czas wprowadzenia produktu na rynek w dużej mierze zależy od dostępności na czas wysokiej jakości zestawów danych do celów szkoleniowych. Dopiero gdy masz pod ręką wymagane zestawy danych, zainicjujesz procesy uczenia modeli, zoptymalizuj wyniki i przygotuj swoje rozwiązanie do uruchomienia.
Wiesz, że pobieranie wysokiej jakości zbiorów danych na czas jest zniechęcającym wyzwaniem dla firm każdej wielkości i skali. Dla niewtajemniczonych, blisko 19% firm ujawniają, że to brak dostępu do danych ogranicza ich stosowanie rozwiązań AI.
Powinniśmy również zrozumieć, że nawet jeśli uda Ci się wygenerować odpowiednie i kontekstowe dane, adnotacja danych jest wyzwaniem samym w sobie. Jest czasochłonny i wymaga doskonałego opanowania i dbałości o szczegóły. Około 80% czasu opracowywania sztucznej inteligencji zajmuje dodawanie adnotacji do zbiorów danych.
Teraz nie możemy po prostu całkowicie wyeliminować procesów adnotacji danych z naszych systemów, ponieważ są one podstawą szkolenia AI. Twoje modele nie będą dostarczać wyników (nie mówiąc już o jakości), jeśli nie będzie dostępnych danych z adnotacjami. Do tej pory omówiliśmy mnóstwo tematów dotyczących wyzwań związanych z danymi, technik adnotacji i nie tylko. Dzisiaj omówimy kolejny kluczowy aspekt, który dotyczy samego etykietowania danych.
W tym poście przyjrzymy się dwóm rodzajom metod adnotacji stosowanych w całym spektrum, którymi są:
- Ręczne oznaczanie danych
- I automatyczne etykietowanie danych
Wyjaśnimy różnice między nimi, dlaczego interwencja ręczna jest kluczowa i jakie są zagrożenia związane z automatyką etykietowanie danych.
Ręczne oznaczanie danych
Jak sama nazwa wskazuje, ręczne etykietowanie danych dotyczy ludzi. Eksperci od adnotacji danych zajmują się tagowaniem elementów w zbiorach danych. Przez ekspertów rozumiemy MŚP i władze dziedzinowe, które dokładnie wiedzą, co opisywać. Proces ręczny rozpoczyna się od dostarczenia adnotatorom nieprzetworzonych zestawów danych do adnotacji. Zbiorami danych mogą być obrazy, pliki wideo, nagrania audio lub transkrypcje, teksty lub ich kombinacja.
Na podstawie projektów, wymaganych wyników i specyfikacji adnotatorzy pracują nad opisywaniem odpowiednich elementów. Eksperci wiedzą, jaka technika jest najbardziej odpowiednia dla określonych zestawów danych i celów. Używają odpowiedniej techniki dla swoich projektów i dostarczają zestawy danych, które można wyszkolić na czas.
Ręczne etykietowanie jest niezwykle czasochłonne, a średni czas adnotacji na zestaw danych zależy od wielu czynników, takich jak używane narzędzie, liczba elementów do opisania, jakość danych i inne. Na przykład, zanim ekspert oznaczy blisko 1500 100,000 zdjęć 5 adnotacjami na zdjęcie, może minąć do XNUMX godzin.
Podczas gdy ręczne etykietowanie to tylko jedna część procesu, istnieje druga faza przepływu pracy adnotacji, zwana kontrolami jakości i audytami. W tym przypadku zbiory danych z adnotacjami są weryfikowane pod kątem autentyczności i precyzji. W tym celu firmy stosują metodę konsensusu, w której wiele adnotacji działa na tych samych zestawach danych w celu uzyskania jednomyślnych wyników. Rozbieżności są rozwiązywane również w przypadku komentarzy i oflagowania. W porównaniu z procesem adnotacji etap kontroli jakości jest mniej uciążliwy i czasochłonny.
Automatyczne etykietowanie danych
Teraz już wiesz, ile ręcznego wysiłku wkłada się w etykietowanie danych. Tym bardziej istotne stają się rozwiązania do zastosowania w sektorach takich jak opieka zdrowotna, precyzja i dbałość o szczegóły. Aby utorować drogę do szybszego etykietowania danych i dostarczania danych z adnotacjami, stopniowo zyskują na znaczeniu modele automatycznego etykietowania danych.
W tej metodzie systemy AI zajmują się opisywaniem danych. Osiąga się to za pomocą metod heurystycznych lub modeli uczenia maszynowego lub obu. W metodzie heurystycznej pojedynczy zestaw danych przechodzi przez szereg wstępnie zdefiniowanych reguł lub warunków w celu sprawdzenia poprawności określonej etykiety. Warunki stawiane są przez ludzi.
Chociaż jest to wydajne, ta metoda nie działa, gdy struktury danych często się zmieniają. Ponadto określenie warunków staje się skomplikowane, aby układy napędowe mogły podejmować świadomą decyzję. Chociaż ludzie potrafią odróżnić lody od lemoniady, nie znamy podejścia, jakie przyjmuje mózg, aby to rozróżnić. Odtworzenie tego w maszynach jest po ludzku niemożliwe.
Rodzi to szereg obaw co do jakości wyników z systemów SI. Pomimo rozpoczęcia automatyzacji, potrzebujesz człowieka (lub kilku osób), aby zweryfikować i naprawić etykiety danych. I to jest doskonałe przejście do naszej następnej sekcji.
Adnotacja wspomagana sztuczną inteligencją: Inteligencja wymaga mózgów (podejście hybrydowe)
Aby uzyskać najlepsze wyniki, wymagane jest podejście hybrydowe. Podczas gdy systemy sztucznej inteligencji mogą zająć się szybszym etykietowaniem, ludzie mogą weryfikować wyniki i je optymalizować. Pozostawienie całego procesu adnotacji danych w rękach maszyn może być złym pomysłem i dlatego włączenie ludzi w pętlę ma całkowity sens.
Po przeszkoleniu maszyny mogą precyzyjnie segmentować i opisywać najbardziej podstawowe elementy. To tylko złożone zadania, które wymagają ręcznej interwencji. W takich przypadkach nie byłoby to tak czasochłonne jak ręczne etykietowanie danych i tak ryzykowne jak automatyczne etykietowanie danych.
Istnieje równowaga, która została ustalona, a proces może również przebiegać w opłacalny sposób. Eksperci mogliby wymyślić zoptymalizowane pętle sprzężenia zwrotnego dla maszyn, aby produkować lepsze etykiety, co ostatecznie zmniejszy potrzebę angażowania ręcznej pracy. Wraz ze znacznym wzrostem wyników zaufania maszyn, można również poprawić jakość oznaczonych danych.
Owijanie w górę
Całkowicie autonomiczny etykietowanie danych mechanizmy nigdy by nie zadziałały – przynajmniej na razie. To, czego potrzebujemy, to harmonia między człowiekiem a maszynami w realizacji żmudnego zadania. Wydłuża to również czas dostarczania zestawów danych z adnotacjami, dzięki czemu firmy mogą płynnie inicjować fazy szkolenia AI. A jeśli szukasz wysokiej jakości zbiorów danych do swoich modeli AI, skontaktuj się z nami już dziś.
