В мире, где бизнес-предприятия сталкиваются друг с другом, чтобы первыми трансформировать свою бизнес-практику, применяя решения на основе искусственного интеллекта, маркировка данных кажется единственной задачей, с которой все начинают спотыкаться. Возможно, это потому, что качество данных, на которых вы тренируете свои модели ИИ, определяет их точность и успешность.
Маркировка данных или аннотация данных никогда не бывают одноразовыми. Это непрерывный процесс. Нет такой точки поворота, когда вы могли бы подумать, что достаточно тренировались или что ваши модели ИИ точны в достижении результатов.
Но где же обещание ИИ использовать новые возможности не оправдывается? Иногда во время процесса маркировки данных.
Аннотации данных - одна из основных проблем бизнеса, использующего решения на основе искусственного интеллекта. Итак, давайте рассмотрим 5 основных ошибок при маркировке данных, которых следует избегать.
5 основных ошибок при маркировке данных, которых следует избегать
Сбор недостаточно данных для проекта
Данные важны, но они должны соответствовать целям вашего проекта. Чтобы модель давала точные результаты, данные, на которых она обучается, должны быть помечены, а качество проверено для обеспечения точности.
Если вы хотите разработать работающее и надежное решение для искусственного интеллекта, вы должны предоставить ему большие объемы высококачественных и актуальных данных. И вы должны постоянно передавать эти данные своим моделям машинного обучения, чтобы они могли понимать и соотносить различные фрагменты информации, которые вы предоставляете.
Очевидно, что чем больший набор данных вы используете, тем точнее будут прогнозы.
Одна из ловушек в процессе маркировки данных - это сбор очень небольшого количества данных для менее распространенных переменных. Когда вы маркируете изображения на основе одной общедоступной переменной в необработанных документах, вы не тренируете свою модель ИИ с глубоким обучением на других менее распространенных переменных.
Модели глубокого обучения требуют тысячи единиц данных, чтобы модель работала достаточно хорошо. Например, при обучении роботизированной руки на основе искусственного интеллекта маневрировать сложным оборудованием каждое небольшое изменение в работе может потребовать еще одного пакета обучающих данных. Но сбор таких данных может быть дорогостоящим, а иногда и совершенно невозможным, а аннотировать их сложно для любого бизнеса.
Отсутствие проверки качества данных
Хотя наличие данных - это одно дело, также жизненно важно проверять используемые наборы данных, чтобы гарантировать их высокое качество. Однако предприятиям сложно получить качественные наборы данных. В общем, есть два основных типа наборов данных - субъективные и объективные.
При маркировке наборов данных в игру вступает субъективная правда этикетировщика. Например, их опыт, язык, культурные интерпретации, география и многое другое могут повлиять на их интерпретацию данных. Неизменно, каждый этикетировщик даст свой ответ, исходя из своих предубеждений. Но субъективные данные не имеют правильного или неправильного ответа - вот почему у сотрудников должны быть четкие стандарты и рекомендации при маркировке изображений и других данных.Проблема, представленная объективными данными, - это риск того, что этикетировщик не будет иметь опыта или знаний в предметной области, чтобы определить правильные ответы. Невозможно полностью избавиться от человеческих ошибок, поэтому жизненно важно иметь стандарты и метод обратной связи с обратной связью.
При маркировке наборов данных в игру вступает субъективная правда этикетировщика. Например, их опыт, язык, культурные интерпретации, география и многое другое могут повлиять на их интерпретацию данных. Неизменно, каждый этикетировщик даст свой ответ, исходя из своих предубеждений. Но субъективные данные не имеют правильного или неправильного ответа - вот почему у сотрудников должны быть четкие стандарты и рекомендации при маркировке изображений и других данных.
Не сосредотачиваясь на управлении персоналом
Модели машинного обучения зависят от больших наборов данных разных типов, поэтому каждый сценарий может быть удовлетворен. Однако успешное аннотирование изображений сопряжено с определенным набором проблем управления персоналом.
Одна из основных проблем - это управление огромным количеством сотрудников, которые могут вручную обрабатывать большие наборы неструктурированных данных. Следующее - поддержание высоких стандартов качества среди сотрудников. Многие проблемы могут возникнуть во время проектов аннотации данных.
Некоторые:
- Необходимость обучения новых этикетировщиков использованию инструментов аннотации
- Документирование инструкций в кодовой книге
- Обеспечение соблюдения кодовой книги всеми членами команды
- Определение рабочего процесса - определение того, кто чем занимается, исходя из их возможностей
- Перекрестная проверка и решение технических проблем
- Обеспечение качества и проверки наборов данных
- Обеспечение беспрепятственного сотрудничества между командами этикетировщиков
- Минимизация предвзятости этикетировщика
Чтобы уверенно справиться с этой задачей, вам следует улучшить свои навыки и возможности управления персоналом.
Неправильный выбор инструментов маркировки данных
Объем рынка инструментов аннотации данных превысил $ 1 млрд 2020, и ожидается, что к 30 году это число вырастет более чем на 2027% в год. Огромный рост инструментов маркировки данных заключается в том, что они трансформируют результаты ИИ и машинного обучения.
Используемые инструменты варьируются от одного набора данных к другому. Мы заметили, что большинство организаций начинают процесс глубокого обучения с разработки собственных инструментов маркировки. Но очень скоро они понимают, что по мере того, как потребности в аннотациях начинают расти, их инструменты не успевают за ними. Кроме того, разработка собственных инструментов - дело дорогое, трудоемкое и практически ненужное.
Вместо того, чтобы идти консервативным путем ручной маркировки или инвестировать в разработку инструментов для маркировки, приобретение устройств у третьей стороны является разумным решением. При использовании этого метода все, что вам нужно сделать, это выбрать правильный инструмент в зависимости от ваших потребностей, предоставляемых услуг и масштабируемости.
Несоблюдение рекомендаций по безопасности данных
Скоро соблюдение требований к безопасности данных значительно возрастет по мере того, как все больше компаний будут собирать большие наборы неструктурированных данных. CCPA, DPA и GDPR - это одни из международных стандартов обеспечения безопасности данных, используемых предприятиями.
Стремление к соблюдению требований безопасности получает признание, потому что, когда дело доходит до маркировки неструктурированных данных, на изображениях присутствуют экземпляры личных данных. Помимо защиты конфиденциальности субъектов, также важно обеспечить безопасность данных. Предприятия должны убедиться, что работники без допуска к системе безопасности не имеют доступа к этим наборам данных и не могут передавать или изменять их в какой-либо форме.Соблюдение требований безопасности становится основной проблемой, когда дело доходит до передачи задач маркировки сторонним поставщикам. Безопасность данных увеличивает сложность проекта, и поставщики услуг маркировки должны соблюдать правила ведения бизнеса.
Стремление к соблюдению требований безопасности получает признание, потому что, когда дело доходит до маркировки неструктурированных данных, на изображениях присутствуют экземпляры личных данных. Помимо защиты конфиденциальности субъектов, также важно обеспечить безопасность данных. Предприятия должны убедиться, что работники без допуска к системе безопасности не имеют доступа к этим наборам данных и не могут передавать или изменять их в какой-либо форме.Итак, ожидает ли ваш следующий большой проект ИИ подходящей службы маркировки данных?
Мы считаем, что успех любого проекта ИИ зависит от наборов данных, которые мы вводим в алгоритм машинного обучения. И, если ожидается, что проект ИИ даст точные результаты и прогнозы, аннотации и маркировка данных имеют первостепенное значение. От аутсорсинг ваших задач по аннотации данных, уверяем вас, что вы сможете оперативно решить эти задачи.
Благодаря нашей ориентации на постоянное поддержание высококачественных наборов данных, обеспечение обратной связи с обратной связью и эффективное управление персоналом, вы сможете реализовывать первоклассные проекты ИИ, обеспечивающие более высокий уровень точности.
[Также Читайте: Внутреннее или аутсорсинговое аннотирование данных — что дает лучшие результаты ИИ?]
