Аннотации данных или маркировка данных, как известно, это вечный процесс. Нет ни одного определяющего момента, когда вы могли бы сказать, что вы прекратите обучать свои модули ИИ, потому что они стали совершенно точными и быстрыми в предоставлении результатов.
Хотя запуск модуля на базе ИИ - это всего лишь веха, обучение ИИ постоянно проводится после запуска для оптимизации результатов и повышения эффективности. Из-за этого организации обеспокоены созданием огромных объемов релевантных данных для своих модулей машинного обучения.
Однако это не та проблема, которую мы собираемся обсуждать сегодня. Мы собираемся исследовать проблемы, которые возникают, когда эта проблема создание данных фиксированный. Представьте, что у вас есть бесчисленные точки соприкосновения с генерацией данных. Более проблемная проблема, с которой вы столкнетесь на этом этапе, - это аннотирование такие огромные объемы данных.
Масштабируемая маркировка данных - это то, на что мы собираемся пролить свет сегодня, потому что все организации и группы, с которыми мы разговаривали, указали нам на тот факт, что эти заинтересованные стороны считают создание доверия к машинам более сложной задачей, чем создание данных. И, как вы знаете, доверие к машине может быть достигнуто только с помощью должным образом обученных систем, подкрепленных точно аннотированными данными. Итак, давайте рассмотрим 5 основных проблем, которые снижают эффективность процессов маркировки данных.
5 реальных проблем, которые сводят на нет усилия по маркировке данных
Управление персоналом
Мы неоднократно повторяли, что маркировка данных требует не только времени, но и трудозатрат. Специалисты по аннотации данных тратят бесчисленные часы на очистку неструктурированных данных, их компиляцию и доведение до машиночитаемых данных. В то же время им необходимо обеспечить точность и высокое качество своих аннотаций.Итак, перед организациями стоит задача найти баланс между качеством и количеством, чтобы добиться результатов, которые имеют значение и помогут решить поставленную задачу. В таких случаях управление персоналом становится чрезвычайно трудным и утомительным. Хотя аутсорсинг помогает, компании, у которых есть собственные команды для аннотация данных цели, сталкиваются с препятствиями, такими как:
- Обучение сотрудников маркировке данных
- Распределение работы между командами и обеспечение взаимодействия
- Отслеживание производительности и прогресса на микро- и макроуровнях
- Борьба с оттоком и переподготовка новых сотрудников
- Оптимизация координации между специалистами по данным, аннотаторами и руководителями проектов
- Устранение культурных, языковых и географических барьеров и устранение предубеждений в операционных экосистемах и т. Д.
Мы неоднократно повторяли, что маркировка данных требует не только времени, но и трудозатрат. Специалисты по аннотации данных тратят бесчисленные часы на очистку неструктурированных данных, их компиляцию и доведение до машиночитаемых данных. В то же время им необходимо обеспечить точность и высокое качество своих аннотаций.Отслеживание финансов
Составление бюджета - один из важнейших этапов обучения искусственному интеллекту. Он определяет, сколько вы готовы потратить на создание модуля ИИ с точки зрения технологического стека, ресурсов, персонала и т. Д., А затем помогает рассчитать точный ROI. Рядом с 26% компаний это предприятие по разработке систем искусственного интеллекта провалилось на полпути из-за неправильного составления бюджета. Нет ни прозрачности в отношении того, куда закачиваются деньги, ни эффективных показателей, которые в режиме реального времени предлагают заинтересованным сторонам информацию о том, во что переводятся их деньги.
Малые и средние предприятия часто оказываются перед дилеммой оплаты за проект или за час, а также перед лазейкой найма МСП для аннотирование цели или набор посредников. Все это можно устранить в процессе составления бюджета.
Соблюдение и соблюдение конфиденциальности данных
В то время как количество вариантов использования ИИ растет, компании стремятся оседлать волну и разрабатывать решения, которые улучшают жизнь и опыт. На другом конце спектра находится проблема, на которую предприятия любого размера должны обращать внимание, - проблемы конфиденциальности данных.
Возможно, вы знакомы с GDPR, CCPA, DPA и другими руководящими принципами, но есть новые законы и соответствия, которые разрабатываются и внедряются странами по всему миру. Когда генерируется больше данных, конфиденциальность становится критически важной в аннотации данных, поскольку данные с датчиков и компьютерного зрения генерируют данные с лицами людей, конфиденциальными деталями из документов KYC, номерными знаками транспортных средств, номерами лицензий и т. Д.Это подталкивает к необходимости надлежащего соблюдения стандартов конфиденциальности и соблюдения требований к справедливому использованию конфиденциальных данных. Технически, здоровая и безопасная среда должна быть гарантирована предприятиями, которые предотвращают несанкционированный доступ к данным, использование неавторизованных устройств в экосистеме безопасности данных, незаконную загрузку файлов, передачу в облачные системы и многое другое. Законы, регулирующие конфиденциальность данных, сложны, и необходимо соблюдать все требования, чтобы избежать юридических последствий.
Умные инструменты и вспомогательные аннотации
Из двух различных типов методов аннотации - ручного и автоматического - гибридная модель аннотации идеально подходит для будущего. Это связано с тем, что системы искусственного интеллекта хорошо обрабатывают огромные объемы данных, а люди отлично умеют указывать на ошибки и оптимизировать результаты.
Инструменты и методы аннотации на основе искусственного интеллекта - надежные решения проблем, с которыми мы сталкиваемся сегодня, поскольку они упрощают жизнь всем заинтересованным сторонам, участвующим в процессе. Интеллектуальные инструменты позволяют предприятиям автоматизировать рабочие задания, управление конвейером, контроль качества аннотированных данных и предлагают больше удобства. Без интеллектуальных инструментов сотрудники все еще работали бы над устаревшими технологиями, значительно увеличивая количество рабочих часов для завершения работы.
Обеспечение согласованности качества и количества данных
Одним из важных аспектов оценки качества данных является оценка определения меток в наборах данных. Для непосвященных давайте поймем, что существует два основных типа наборов данных:
- Объективные данные - данные, которые верны или универсальны, независимо от того, кто на них смотрит.
- И субъективные данные - данные, которые могут восприниматься по-разному в зависимости от того, кто к ним обращается.
Например, маркировка Яблоко как красное яблоко объективно, потому что оно универсально, но все усложняется, когда под рукой есть подробные наборы данных. Рассмотрим остроумный ответ покупателя на отзыв. Аннотатор должен быть достаточно умен, чтобы понимать, является ли комментарий саркастичным или комплиментом, чтобы обозначить его соответствующим образом. Анализ настроений модули будут обрабатываться на основе того, что пометил аннотатор. Итак, когда задействовано несколько глаз и умов, как одна команда приходит к консенсусу?
Как компании могут обеспечить соблюдение руководящих принципов и правил, которые устраняют различия и вносят значительный объем объективности в субъективные наборы данных?
Возможно, вы знакомы с GDPR, CCPA, DPA и другими руководящими принципами, но есть новые законы и соответствия, которые разрабатываются и внедряются странами по всему миру. Когда генерируется больше данных, конфиденциальность становится критически важной в аннотации данных, поскольку данные с датчиков и компьютерного зрения генерируют данные с лицами людей, конфиденциальными деталями из документов KYC, номерными знаками транспортных средств, номерами лицензий и т. Д.Подводя итог
Это ошеломляюще, правда, количество проблем, с которыми специалисты по обработке данных и аннотаторы сталкиваются ежедневно? Обеспокоенность, которую мы обсуждали до сих пор, - это лишь часть проблемы, которая проистекает из последовательной доступность данных. В этом спектре намного больше.
Надеюсь, однако, что мы опередим все это благодаря эволюции процессов и систем в аннотации данных. Ну а аутсорсинг есть всегда (Shaip) доступны варианты, предлагающие высококачественные данные в соответствии с вашими требованиями.
