Надежное решение на основе ИИ строится на данных — не просто любых данных, а высококачественных, точно аннотированных данных. Только самые лучшие и самые очищенные данные могут питать ваш проект ИИ, и эта чистота данных окажет огромное влияние на результат проекта. В основе успешных проектов ИИ лежит аннотация данных, процесс уточнения необработанных данных до формата, который могут понять машины.
Однако процесс подготовки обучающих данных многоуровневый, утомительный и отнимает много времени. От поиска данных до очистки, аннотирования и обеспечения соответствия он часто может показаться непосильным. Вот почему многие организации рассматривают возможность передачи своих потребностей в маркировке данных на аутсорсинг экспертным поставщикам. Но как обеспечить как точность аннотирования данных, так и выбрать правильного поставщика маркировки данных? Это всеобъемлющее руководство поможет вам в обоих случаях.
Почему точная аннотация данных имеет решающее значение для проектов ИИ
Мы часто называли данные топливом для проектов ИИ, но не любые данные подойдут. Если вам нужно «ракетное топливо», чтобы помочь вашему проекту достичь старта, вы не можете залить сырую нефть в бак. Данные должны быть тщательно очищены, чтобы гарантировать, что только самая высококачественная информация питает ваш проект. Этот процесс очищения, известный как аннотация данных, является ключом к успеху систем машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта.
Определение качества обучающих данных в аннотации
Когда мы говорим о качество аннотации данныхв игру вступают три ключевых фактора:
точность
Набор данных должен соответствовать истинным данным и реальной информации.
Согласованность
Точность должна поддерживаться во всем наборе данных.
Надежность
Данные должны последовательно отражать желаемые результаты проекта.
Команда тип проекта, уникальные требования и желаемые результаты следует определить критерии качества данных. Данные низкого качества могут привести к неточным результатам, дрейфу ИИ и высоким затратам на доработку.
Измерение и проверка качества обучающих данных
Для обеспечения наивысшего качества обучающих данных используются несколько методов:
Контрольные показатели, установленные экспертами
Стандартные аннотации служат ориентирами для измерения качества выходных данных.
Альфа-тест Кронбаха
Это позволяет измерить корреляцию или согласованность между элементами набора данных, обеспечивая большую точность.
Консенсусное измерение
Определяет согласие между людьми и машинами, составляющими комментарии, и разрешает разногласия.
Обзор панели
Экспертные группы рассматривают выборку меток данных, чтобы определить общую точность и надежность.
Ручная и автоматизированная проверка качества аннотаций
В то время как автоматическая аннотация Методы, основанные на ИИ, могут ускорить процесс, но часто требуют человеческого контроля, чтобы избежать ошибок. Небольшие неточности в аннотации данных могут привести к серьезным проблемам проекта из-за дрейфа ИИ. В результате многие организации по-прежнему полагаются на ученые-данные вручную проверять данные на предмет несоответствий и обеспечивать точность.
Выбор подходящего поставщика услуг маркировки данных для вашего проекта ИИ
Аутсорсинг маркировки данных считается идеальной альтернативой внутренним усилиям, поскольку он обеспечивает разработчикам машинного обучения своевременный доступ к высококачественным данным. Однако при наличии на рынке множества поставщиков выбор подходящего партнера может быть сложной задачей. Ниже приведены основные шаги по выбору подходящего поставщика маркировки данных:
1. Определите и поставьте цели
Четкие цели выступают в качестве основы для вашего сотрудничества с поставщиком маркировки данных. Определите требования к вашему проекту, включая:
- Сроки
- Объем данных
- Бюджет
- Предпочтительные стратегии ценообразования
- Требования к безопасности данных
Четко определенный объем работ (SoP) сводит к минимуму путаницу и обеспечивает бесперебойную коммуникацию между вами и поставщиком.
2. Относитесь к поставщикам как к части своей команды
Ваш поставщик маркировки данных должен легко интегрироваться в ваши операции как расширение вашей внутренней команды. Оцените их знакомство с:
- Ваши методики разработки и тестирования моделей
- Часовые пояса и операционные протоколы
- Стандарты связи
Это обеспечивает бесперебойное сотрудничество и соответствие целям вашего проекта.
3. Индивидуально разработанные модули доставки
Требования к данным для обучения ИИ динамичны. Иногда вам могут понадобиться большие объемы данных быстро, а иногда достаточно небольших наборов данных в течение длительного периода. Ваш поставщик должен учитывать такие меняющиеся потребности с помощью масштабируемых решений.
Безопасность данных и соответствие требованиям: решающий фактор
Безопасность данных имеет первостепенное значение при аутсорсинге задач аннотирования. Ищите поставщиков, которые:
- Соблюдайте нормативные требования, такие как GDPR, HIPAAили другие соответствующие протоколы.
- Принять строгие меры по обеспечению конфиденциальности данных.
- ОФЕРТА деидентификация данных процессов, особенно если вы имеете дело с конфиденциальными данными, такими как медицинская информация.
Важность проведения пробного тестирования поставщика
Прежде чем выбрать поставщика, проведите короткий пробный проект оценить:
- Рабочая этика
- Время отклика
- Качество окончательных наборов данных
- Гибкость
- Операционные методологии
Это поможет вам понять их методы сотрудничества, выявить любые тревожные сигналы и обеспечить соответствие вашим стандартам.
Стратегии ценообразования и прозрачность
При выборе поставщика убедитесь, что его модель ценообразования соответствует вашему бюджету. Задайте вопросы о:
- Взимают ли они плату за задачу, за проект или по часам.
- Дополнительные сборы за срочные запросы или другие особые потребности.
- Условия договора.
Прозрачное ценообразование снижает риск скрытых затрат и помогает масштабировать ваши потребности по мере необходимости.
Как избежать ошибок в проектах ИИ: почему стоит сотрудничать с опытным поставщиком
Многие организации сталкиваются с нехваткой внутренних ресурсов для задач аннотирования. Создание внутренней команды — дело дорогостоящее и требующее много времени. Аутсорсинг надежному поставщику маркировки данных, такому как Shaip, устраняет эти узкие места и обеспечивает высококачественные результаты.
Почему стоит выбрать Шаип?
- Полностью управляемая рабочая сила: Мы предоставляем услуги опытных аннотаторов для последовательной и точной маркировки данных.
- Комплексные услуги передачи данных: Мы охватываем весь процесс — от поиска источников до аннотации.
- Соответствие нормативным требованиям: Все данные обезличены и соответствуют мировым стандартам, таким как GDPR и HIPAA.
- Облачные инструменты: Наша платформа включает в себя проверенные инструменты и рабочие процессы для повышения эффективности проектов.
Подводя итоги: правильный поставщик может ускорить ваш проект ИИ
Точная аннотация данных имеет решающее значение для успеха вашего проекта ИИ, и выбор правильного поставщика гарантирует вам эффективное достижение ваших целей. Передавая работу на аутсорсинг такому опытному партнеру, как Shaip, вы получаете доступ к надежной команде, масштабируемым решениям и непревзойденному качеству данных.
Если вы готовы упростить свои потребности в аннотациях и вывести на новый уровень свои инициативы в области ИИ, свяжитесь с нами сегодня, чтобы обсудить ваши требования или запросить демонстрацию.
