Искусственный интеллект способствует человеческому взаимодействию с вычислительными системами, а машинное обучение позволяет этим машинам учиться имитировать человеческий интеллект при каждом взаимодействии. Но на чем основаны эти передовые инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта? Аннотация данных.
Данные — это исходный материал для алгоритмов машинного обучения. Чем больше данных вы используете, тем лучше будет продукт ИИ. Хотя критически важно иметь доступ к большим объемам данных, не менее важно обеспечить их точную аннотацию для получения реальных результатов. Аннотации данных — это источник данных, обеспечивающий расширенную, надежную и точную алгоритмическую работу машинного обучения.
Роль аннотации данных в обучении ИИ
Аннотации данных играют ключевую роль в обучении машинному обучению и общем успехе проектов ИИ. Он помогает идентифицировать определенные изображения, данные, цели и видео и помечает их, чтобы облегчить машине определение закономерностей и классификацию данных. Это задача под руководством человека, которая обучает модель машинного обучения делать точные прогнозы.
Если аннотация данных выполняется неточно, алгоритм машинного обучения не может легко связать атрибуты с объектами.
Важность аннотированных обучающих данных для систем ИИ
Аннотации данных обеспечивают точное функционирование моделей машинного обучения. Существует неоспоримая связь между точностью и точностью аннотирования данных и успехом проекта ИИ.
Прогнозируется, что глобальная рыночная стоимость ИИ, оцениваемая в 119 миллиардов долларов в 2022 году, достигнет $ 1,597 млрд. 2030, растущий в среднем на 38% за этот период. В то время как весь проект ИИ проходит через несколько важных этапов, этап аннотирования данных — это этап, на котором ваш проект находится на наиболее важном этапе.
Сбор данных ради самих данных не сильно поможет вашему проекту. Вам нужно огромное количество высококачественных и релевантных данных для успешной реализации вашего проекта ИИ. Приблизительно 80 % вашего времени при разработке проектов машинного обучения тратится на задачи, связанные с данными, такие как маркировка, очистка, агрегирование, идентификация, дополнение и аннотирование.
Аннотации данных — это одна из областей, в которой люди имеют преимущество перед компьютерами, потому что у нас есть врожденная способность расшифровывать намерения, преодолевать двусмысленность и классифицировать неопределенную информацию.
Почему важна аннотация данных?
Ценность и надежность вашего решения искусственного интеллекта во многом зависят от качества ввода данных, используемых для обучения модели.
Машина не может обрабатывать изображения так, как это делаем мы; их необходимо научить распознавать закономерности путем обучения. Поскольку модели машинного обучения подходят для широкого круга приложений — критически важных решений, таких как здравоохранение и автономные транспортные средства, — где любая ошибка в аннотации данных может иметь опасные последствия.
Аннотации данных гарантируют, что ваше решение ИИ работает на полную мощность. Обучение модели машинного обучения для точной интерпретации своей среды с помощью шаблонов и корреляций, создания прогнозов и выполнения необходимых действий требует высокой категоризации и аннотирования. данные обучения. Аннотация показывает модели ML требуемый прогноз путем пометки, расшифровки и маркировки критических функций в наборе данных.
Контролируемое обучение
Прежде чем мы углубимся в аннотацию данных, давайте разберем аннотацию данных с помощью контролируемого и неконтролируемого обучения.
Подкатегория машинного обучения с учителем указывает на обучение модели ИИ с помощью хорошо помеченного набора данных. В методе контролируемого обучения некоторые данные уже точно помечены и аннотированы. Модель ML при воздействии новых данных использует обучающие данные для получения точного прогноза на основе помеченных данных.
Например, модель ML тренируется на шкафу, полном разных видов одежды. Первым шагом в обучении будет обучение модели различным типам одежды с использованием характеристик и атрибутов каждого предмета одежды. После обучения машина сможет идентифицировать отдельные предметы одежды, применяя свои предыдущие знания или обучение. Обучение под наблюдением можно разделить на классификацию (на основе категории) и регрессию (на основе реальной ценности).
Как аннотация данных влияет на производительность систем ИИ
Данные никогда не бывают единым целым — они принимают разные формы — текст, видео и изображение. Излишне говорить, что аннотации данных бывают разных форм.
Чтобы машина понимала и точно идентифицировала различные сущности, важно подчеркнуть качество маркировки именованных сущностей. Одна ошибка в тегах и аннотациях, и ML не смог отличить Amazon от интернет-магазина, реки или попугая.
Кроме того, аннотация данных помогает машинам распознавать тонкие намерения — качество, естественное для людей. Мы общаемся по-разному, и люди понимают как явно выраженные мысли, так и подразумеваемые сообщения. Например, ответы или обзоры в социальных сетях могут быть как положительными, так и отрицательными, и ML должен понимать и то, и другое. 'Отличное место. Приеду снова. Это позитивная фраза, в то время как «Какое прекрасное место раньше было! Мы любили это место!» является отрицательным, и человеческая аннотация может значительно упростить этот процесс.
Проблемы в аннотации данных и как их преодолеть
Двумя основными проблемами при аннотации данных являются стоимость и точность.
Потребность в высокоточных данных: Судьба проектов AI и ML зависит от качества аннотированных данных. Модели машинного обучения и искусственного интеллекта должны постоянно получать хорошо классифицированные данные, которые могут научить модель распознавать корреляцию между переменными.
Потребность в большом количестве данных: Все модели машинного обучения и искусственного интеллекта работают на больших наборах данных — для одного проекта машинного обучения требуется как минимум тысяча помеченных элементов.
Потребность в ресурсах: Проекты ИИ зависят от ресурсов, как с точки зрения стоимости, времени, так и рабочей силы. Без любого из них качество вашего проекта аннотирования данных может пойти наперекосяк.
[Также Читайте: Аннотации к видео для машинного обучения ]
Передовой опыт в аннотации данных
Ценность аннотации данных очевидна в ее влиянии на результат проекта ИИ. Если набор данных, на котором вы обучаете свои модели машинного обучения, изобилует несоответствиями, предвзятостью, несбалансированностью или искажением, ваше решение ИИ может оказаться неудачным. Кроме того, если метки неверны, а аннотация непоследовательна, то решение ИИ также приведет к неточным прогнозам. Итак, каковы лучшие практики аннотирования данных?
Советы по эффективной и действенной аннотации данных
- Убедитесь, что метки данных, которые вы создаете, являются конкретными и согласуются с потребностями проекта, но в то же время достаточно общими, чтобы удовлетворить все возможные варианты.
- Аннотируйте большие объемы данных, необходимые для обучения модели машинного обучения. Чем больше данных вы аннотируете, тем лучше результат обучения модели.
- Руководящие принципы аннотирования данных имеют большое значение для установления стандартов качества и обеспечения согласованности на протяжении всего проекта и между несколькими аннотаторами.
- Поскольку аннотация данных может быть дорогостоящей и зависеть от рабочей силы, имеет смысл проверять предварительно размеченные наборы данных от поставщиков услуг.
- Чтобы помочь в точном аннотировании данных и обучении, задействуйте эффективность человека в цикле, чтобы внести разнообразие и справиться с критическими случаями вместе с возможностями программного обеспечения для аннотаций.
- Сделайте качество приоритетным, проверяя аннотаторы на соответствие качеству, точность и согласованность.
Важность контроля качества в процессе аннотации
Качественные аннотации данных — это основа высокопроизводительных решений ИИ. Хорошо аннотированные наборы данных помогают системам искусственного интеллекта работать безупречно даже в хаотичной среде. Точно так же верно и обратное. Набор данных, изобилующий неточностями аннотаций, приведет к противоречивым решениям.
Таким образом, контроль качества изображения, маркировка видео и процесс аннотирования играют важную роль в результате ИИ. Однако поддержание высоких стандартов контроля качества на протяжении всего процесса аннотирования является сложной задачей для малых и крупных компаний. Зависимость от различных типов инструментов аннотирования и разнообразной рабочей силы может быть трудно оценить и поддерживать согласованность качества.
Поддерживать качество распределенных или удаленно работающих аннотаторов данных сложно, особенно для тех, кто не знаком с требуемыми стандартами. Кроме того, устранение неполадок или исправление ошибок может занять некоторое время, поскольку их необходимо идентифицировать среди распределенной рабочей силы.
Решением может быть обучение аннотаторов с привлечением супервайзера или привлечение нескольких аннотаторов к данным для изучения и проверки коллег на предмет точности аннотирования наборов данных. Наконец, регулярное тестирование аннотаторов на знание стандартов.
Роль аннотаторов и как выбрать правильных аннотаторов для ваших данных
Аннотаторы-люди держат ключ к успешному проекту ИИ. Аннотаторы данных обеспечивают точную, последовательную и надежную аннотацию данных, поскольку они могут предоставить контекст, понять намерение и заложить основу для достоверности данных.
Некоторые данные искусственно или автоматически аннотируются с помощью решений автоматизации с достаточной степенью надежности. Например, вы можете загрузить из Google сотни тысяч изображений домов и сделать из них набор данных. Однако точность набора данных может быть надежно определена только после того, как модель начнет свою работу.
Автоматизированная автоматизация может упростить и ускорить процесс, но, несомненно, сделает его менее точным. С другой стороны, аннотатор-человек может быть медленнее и дороже, но он более точен.
Аннотаторы человеческих данных могут аннотировать и классифицировать данные на основе своего предметного опыта, врожденных знаний и специальной подготовки. Аннотаторы данных обеспечивают точность, четкость и согласованность.
[Также Читайте: Руководство для начинающих по аннотации данных: советы и рекомендации ]
Заключение
Чтобы создать высокопроизводительный проект ИИ, вам нужны качественные аннотированные обучающие данные. Хотя последовательное получение хорошо аннотированных данных может занять много времени и ресурсов — даже для крупных корпораций — решение заключается в поиске услуг известных поставщиков услуг аннотирования данных, таких как Shaip. В Shaip мы помогаем вам масштабировать ваши возможности искусственного интеллекта с помощью наших специализированных услуг по аннотации данных, удовлетворяя потребности рынка и клиентов.
