Надежное решение на основе ИИ строится на данных — не просто на любых данных, а на высококачественных, точно аннотированных данных. Только самые лучшие и самые точные данные могут привести в действие ваш проект ИИ, и эта чистота данных окажет огромное влияние на результат проекта.
Мы часто называем данные топливом для проектов ИИ, но не любые данные годятся. Если вам нужно ракетное топливо, чтобы помочь вашему проекту достичь взлета, вы не можете заливать сырую нефть в бак. Вместо этого данные (например, топливо) необходимо тщательно уточнять, чтобы обеспечить поддержку вашего проекта только самой качественной информацией. Этот процесс уточнения называется аннотацией данных, и существует довольно много устойчивых неверных представлений о нем.
Определите качество обучающих данных в аннотации
Мы знаем, что качество данных имеет большое значение для результатов проекта ИИ. Некоторые из лучших и наиболее эффективных моделей машинного обучения основаны на подробных и точно размеченных наборах данных.
Но как именно мы определяем качество в аннотации?
Когда мы говорим о аннотация данных , точность, надежность и согласованность имеют значение. Набор данных считается точным, если он соответствует действительности и реальной информации.
Непротиворечивость данных относится к уровню точности, поддерживаемому во всем наборе данных. Однако качество набора данных более точно определяется типом проекта, его уникальными требованиями и желаемым результатом. Следовательно, это должно быть критерием для определения качества маркировки данных и аннотации.
Почему важно определять качество данных?
Важно определить качество данных, поскольку оно действует как комплексный фактор, определяющий качество проекта и результат.
- Данные низкого качества могут повлиять на продукт и бизнес-стратегии.
- Система машинного обучения так же хороша, как и качество данных, на которых она обучается.
- Данные хорошего качества исключают повторную работу и затраты, связанные с ней.
- Это помогает компаниям принимать обоснованные решения по проектам и соблюдать нормативные требования.
Как мы измеряем качество обучающих данных при маркировке?
Существует несколько методов измерения качества обучающих данных, и большинство из них начинаются с создания руководства по аннотации конкретных данных. Некоторые из методов включают в себя:
Ориентиры, установленные экспертами
Контрольные показатели качества или аннотация золотого стандарта методы являются самыми простыми и доступными вариантами обеспечения качества, которые служат точкой отсчета, измеряющей качество выходных данных проекта. Он сравнивает аннотации данных с эталоном, установленным экспертами.
Альфа-тест Кронбаха
Альфа-тест Кронбаха определяет корреляцию или согласованность между элементами набора данных. Надежность этикетки и большая точность можно измерить на основе исследования.
Консенсусное измерение
Измерение консенсуса определяет уровень согласия между комментаторами-машинами или людьми. Консенсус, как правило, должен достигаться по каждому пункту, а в случае разногласий должен рассматриваться в арбитраже.
Обзор панели
Группа экспертов обычно определяет точность метки, просматривая метки данных. Иногда определенная часть меток данных обычно берется в качестве образца для определения точности.
Обзор Тренировочные данные Качество
Компании, берущие на себя проекты ИИ, полностью вовлечены в автоматизацию, поэтому многие продолжают думать, что автоматические аннотации, управляемые ИИ, будут быстрее и точнее, чем аннотирование вручную. На данный момент реальность такова, что для идентификации и классификации данных нужны люди, потому что точность очень важна. Дополнительные ошибки, возникающие в результате автоматической маркировки, потребуют дополнительных итераций для повышения точности алгоритма, сводя на нет любую экономию времени.
Еще одно заблуждение, которое, вероятно, способствует внедрению автоматических аннотаций, заключается в том, что небольшие ошибки не оказывают большого влияния на результаты. Даже самые мелкие ошибки могут привести к значительным неточностям из-за явления, называемого дрейфом ИИ, когда несоответствия во входных данных приводят алгоритм в направлении, которое программисты никогда не задумывали.
Качество обучающих данных — аспекты точности и согласованности — постоянно пересматриваются, чтобы соответствовать уникальным требованиям проектов. Обзор обучающих данных обычно выполняется с использованием двух разных методов:
Автоматически аннотированные методы
Автоматический процесс просмотра аннотаций гарантирует, что обратная связь возвращается в систему, и предотвращает ошибки, чтобы аннотаторы могли улучшить свои процессы.
Автоматические аннотации, управляемые искусственным интеллектом, точны и быстрее. Автоматическая аннотация сокращает время, затрачиваемое вручную QA на проверку, позволяя им тратить больше времени на сложные и критические ошибки в наборе данных. Автоматическая аннотация также может помочь обнаружить неверные ответы, повторы и неправильную аннотацию.
Вручную с помощью экспертов по науке о данных
Специалисты по данным также просматривают аннотации данных, чтобы обеспечить точность и надежность набора данных.
Небольшие ошибки и неточности в аннотациях могут существенно повлиять на результат проекта. И эти ошибки могут не обнаруживаться инструментами автоматического просмотра аннотаций. Специалисты по данным проводят тестирование качества выборки из пакетов разного размера, чтобы обнаружить несоответствия данных и непреднамеренные ошибки в наборе данных.
За каждым заголовком AI стоит процесс аннотации, и Shaip может помочь сделать его безболезненным
Как избежать ловушек в проектах ИИ
Многие организации страдают от нехватки собственных ресурсов для аннотаций. Специалисты по данным и инженеры пользуются большим спросом, и нанять достаточное количество таких специалистов для участия в проекте ИИ означает выписать чек, недоступный для большинства компаний. Вместо того, чтобы выбирать бюджетный вариант (например, краудсорсинг аннотаций), который в конечном итоге будет преследовать вас, подумайте о том, чтобы передать ваши потребности в аннотациях на аутсорсинг опытному внешнему партнеру. Аутсорсинг обеспечивает высокую степень точности, уменьшая при этом узкие места в найме, обучении и управлении, которые возникают, когда вы пытаетесь собрать внутреннюю команду.
Когда вы передаете на аутсорсинг свои потребности в аннотациях с помощью Shaip, вы подключаетесь к мощной силе, которая может ускорить вашу инициативу в области ИИ без ярлыков, которые могут поставить под угрозу все важные результаты. Мы предлагаем полностью управляемую рабочую силу, а это означает, что вы можете получить гораздо большую точность, чем вы достигли бы с помощью усилий по краудсорсингу аннотаций. Первоначальные вложения могут быть выше, но они окупятся в процессе разработки, когда для достижения желаемого результата потребуется меньше итераций.
Наши услуги по обработке данных также охватывают весь процесс, включая поиск поставщиков, который не может предложить большинство других поставщиков этикеток. Благодаря нашему опыту вы можете быстро и легко получить большие объемы высококачественных, географически разнесенных данных, которые были обезличены и соответствуют всем применимым нормам. Когда вы размещаете эти данные на нашей облачной платформе, вы также получаете доступ к проверенным инструментам и рабочим процессам, которые повышают общую эффективность вашего проекта и помогают продвигаться быстрее, чем вы думали.
И наконец, наша собственные отраслевые эксперты понимать свои уникальные потребности. Независимо от того, создаете ли вы чат-бота или работаете над применением технологии распознавания лиц для улучшения здравоохранения, мы всегда рядом и можем помочь разработать рекомендации, которые обеспечат достижение целей процесса аннотирования, поставленных перед вашим проектом.
В Shaip мы не просто рады новой эре ИИ. Мы невероятно помогаем этому, и наш опыт помог нам запустить бесчисленное количество успешных проектов. Чтобы узнать, что мы можем сделать для вашей собственной реализации, свяжитесь с нами по запроса демо-версии прямо сейчас
