Если вы разрабатываете решение AI, время вывода вашего продукта на рынок во многом зависит от своевременной доступности качественных наборов данных для учебных целей. Только когда у вас есть необходимые наборы данных, вы можете инициировать процессы обучения своих моделей, оптимизировать результаты и подготовить свое решение к запуску.
И вы знаете, что своевременное получение качественных наборов данных - непростая задача для предприятий любого размера и масштаба. Для непосвященных, близких к 19% предприятий показывают, что именно отсутствие данных не позволяет им внедрять решения на основе искусственного интеллекта.
Мы также должны понимать, что даже если вам удастся создать релевантные и контекстные данные, аннотация данных это вызов сам по себе. Это отнимает много времени и требует отличного мастерства и внимания к деталям. Около 80% времени разработки ИИ уходит на аннотирование наборов данных.
Теперь мы не можем полностью исключить процессы аннотации данных из наших систем, поскольку они являются опорой обучения ИИ. Ваши модели не дадут результатов (не говоря уже о качественных результатах), если под рукой нет аннотированных данных. До сих пор мы обсудили множество тем, касающихся проблем, связанных с данными, методов аннотации и многого другого. Сегодня мы обсудим еще один важный аспект, связанный с самой маркировкой данных.
В этом посте мы рассмотрим два типа методов аннотации, используемых во всем спектре, а именно:
- Маркировка данных вручную
- И автоматическая маркировка данных
Мы прольем свет на различия между ними, почему ручное вмешательство является ключевым и каковы риски, связанные с автоматическим маркировка данных.
Маркировка данных вручную
Как следует из названия, ручная маркировка данных предполагает участие людей. Специалисты по аннотации данных берут на себя маркировку элементов в наборах данных. Под экспертами мы имеем в виду малые и средние предприятия и органы власти домена, которые точно знают, что аннотировать. Ручной процесс начинается с предоставления аннотаторам необработанных наборов данных для аннотации. Наборы данных могут быть изображениями, видеофайлами, аудиозаписями или расшифровками стенограмм, текстами или их комбинацией.
Основываясь на проектах, требуемых результатах и спецификациях, аннотаторы работают над аннотированием соответствующих элементов. Эксперты знают, какой метод лучше всего подходит для конкретных наборов данных и целей. Они используют правильную технику для своих проектов и вовремя предоставляют обучаемые наборы данных.
Пометка вручную занимает очень много времени, а среднее время аннотации для каждого набора данных зависит от ряда факторов, таких как используемый инструмент, количество аннотируемых элементов, качество данных и многое другое. Например, специалисту может потребоваться до 1500 часов, чтобы пометить около 100,000 5 изображений с XNUMX аннотациями на каждое изображение.
В то время как ручная маркировка - это всего лишь одна часть процесса, в рабочем процессе аннотации есть второй этап, называемый проверками качества и аудитами. При этом аннотированные наборы данных проверяются на подлинность и точность. Для этого компании применяют метод консенсуса, при котором несколько аннотаций работают с одними и теми же наборами данных для получения единодушных результатов. Расхождения также разрешаются в случае комментариев и отметок. По сравнению с процессом аннотации этап проверки качества менее трудоемок и требует много времени.
Автоматическая маркировка данных
Итак, теперь вы понимаете, сколько ручных усилий уходит на маркировку данных. Для решений, которые будут использоваться в таких секторах, как здравоохранение, точность и внимание к деталям становятся все более важными. Чтобы проложить путь к более быстрой маркировке данных и доставке аннотированных данных, постепенно становятся заметными модели автоматической маркировки данных.
В этом методе системы AI заботятся об аннотации данных. Это достигается с помощью либо эвристических методов, либо моделей машинного обучения, либо того и другого. В эвристическом методе один набор данных проходит через серию предопределенных правил или условий для проверки конкретной метки. Условия устанавливаются людьми.
Хотя это и эффективно, этот метод не работает, когда структуры данных часто меняются. Кроме того, создание условий становится сложным, чтобы заставить системы принять обоснованное решение. Хотя люди могут различать мороженое и лимонад, мы не знаем, какой подход использует мозг, чтобы сделать это различие. Воспроизвести это в машинах по-человечески невозможно.
Это вызывает ряд опасений относительно качества результатов работы систем искусственного интеллекта. Несмотря на то, что автоматизация сработала, вам нужен человек (или их группа) для проверки и исправления меток данных. И это отличный переход к следующему разделу.
Аннотация с использованием искусственного интеллекта: для интеллекта нужны мозги (гибридный подход)
Для достижения наилучших результатов требуется гибридный подход. В то время как системы искусственного интеллекта могут позаботиться о более быстрой маркировке, люди могут проверять результаты и оптимизировать их. Оставлять весь процесс аннотации данных в руках машин может быть плохой идеей, и поэтому включение людей в цикл имеет полный смысл.
После обучения машины могут точно сегментировать и аннотировать самые фундаментальные элементы. Только сложные задачи требуют ручного вмешательства. В таких случаях это будет не так много времени, как ручная маркировка данных, и так же рискованно, как автоматическая маркировка данных.
Установлен баланс, и процесс также может происходить рентабельными способами. Эксперты могут придумать оптимизированные петли обратной связи для машин, чтобы производить более качественные этикетки, что в конечном итоге снизит потребность в ручных усилиях. Благодаря значительному увеличению показателей достоверности машин качество помеченных данных также может быть улучшено.
Подводя итог
Полностью автономный маркировка данных механизмы никогда не сработают - по крайней мере, на данный момент. Нам нужна гармония между человеком и машинами при выполнении утомительной задачи. Это также увеличивает время доставки аннотированных наборов данных, позволяя компаниям беспрепятственно инициировать этапы обучения ИИ. И если вы ищете высококачественные наборы данных для своих моделей искусственного интеллекта, свяжитесь с нами сегодня.
