Chyby v označování dat

5 hlavních chyb v označování dat, které snižují efektivitu umělé inteligence

Ve světě, kde obchodní společnosti bojují proti sobě, aby jako první změnily své obchodní praktiky aplikací řešení umělé inteligence, se zdá, že označování dat je tím jediným úkolem, o který každý začíná zakopávat. Možná je to proto, že kvalita dat, na kterých trénujete své modely AI, určuje jejich přesnost a úspěšnost.

Označování dat nebo anotace dat nejsou nikdy jednorázovou událostí. Je to nepřetržitý proces. Neexistuje žádný stěžejní bod, kde byste si mohli myslet, že jste absolvovali dostatek tréninku nebo že vaše modely umělé inteligence dosahují výsledků přesně.

Ale kde se pokazí slib AI o využívání nových příležitostí? Někdy během procesu označování dat.

Jedním z hlavních problémů podniků využívajících řešení AI je anotace dat. Pojďme se tedy podívat na 5 nejčastějších chyb při označování dat, kterým je třeba se vyhnout.

5 nejčastějších chyb při označování dat, kterým je třeba se vyhnout

  1. Neshromažďuje dostatek dat pro projekt

    Data jsou nezbytná, ale měla by být relevantní pro cíle vašeho projektu. Aby model zobrazoval přesné výsledky, měla by být data, na kterých je trénován, označena a zkontrolována kvalita, aby byla zajištěna přesnost.

    Pokud chcete vyvinout fungující a spolehlivé řešení AI, musíte do něj dodávat velké množství vysoce kvalitních a relevantních dat. A tato data musíte neustále přidávat do svých modelů strojového učení, aby mohly porozumět různým informacím, které poskytujete, a dát je do vzájemného vztahu.

    Je zřejmé, že čím větší soubor dat použijete, tím lepší budou předpovědi.

    Jedním z úskalí v procesu označování dat je shromažďování velmi malého množství dat pro méně běžné proměnné. Když obrázky označíte na základě jedné běžně dostupné proměnné v nezpracovaných dokumentech, nebudete trénovat svůj model hlubokého učení AI na jiných méně běžných proměnných.

    Modely hlubokého učení vyžadují tisíce datových kusů, aby model fungoval přiměřeně dobře. Například při trénování robotického ramene založeného na umělé inteligenci pro manévrování se složitým strojním zařízením může každá nepatrná změna v práci vyžadovat další sadu tréninkových dat. Shromažďování takových dat však může být drahé a někdy přímo nemožné a pro jakoukoli firmu je obtížné anotovat.

  2. Kvalita dat se neověřuje

    I když mít data je jedna věc, je také důležité ověřit soubory dat, které používáte, aby bylo zajištěno, že jsou konzistentní a vysoké kvality. Pro podniky je však obtížné získat kvalitní datové sady. Obecně existují dva základní typy souborů dat – subjektivní a objektivní.

    Kvalita dat se neověřuje Při označování souborů dat vstupuje do hry subjektivní pravda vydavatele. Například jejich zkušenosti, jazyk, kulturní interpretace, geografie a další mohou ovlivnit jejich interpretaci dat. Každý výrobce štítků vždy poskytne jinou odpověď na základě svých vlastních předsudků. Subjektivní data však nemají „správnou nebo špatnou odpověď – proto musí mít zaměstnanci jasné standardy a pokyny pro označování obrázků a dalších dat.

    Výzvou, kterou představují objektivní data, je riziko, že vydavatel nebude mít zkušenosti nebo znalosti v oboru, aby identifikoval správné odpovědi. Je nemožné zcela odstranit lidské chyby, takže je životně důležité mít standardy a metodu zpětné vazby s uzavřenou smyčkou.

  1. Nezaměřuje se na řízení pracovní síly

    Modely strojového učení jsou závislé na velkých souborech dat různých typů, takže je možné vyhovět každému scénáři. Úspěšná anotace obrázků však přichází s vlastní sadou výzev pro řízení pracovní síly.

    Jedním z hlavních problémů je řízení obrovské pracovní síly, která může ručně zpracovávat rozsáhlé nestrukturované datové sady. Dalším je udržování standardů vysoké kvality napříč pracovní silou. Během projektů anotací dat může dojít k oříznutí mnoha problémů.

    Někteří jsou:

    • Potřeba vyškolit nové štítkovače v používání anotačních nástrojů
    • Dokumentace pokynů v číselníku
    • Zajištění, aby všichni členové týmu dodržovali číselník
    • Definování pracovního postupu – určení toho, kdo co dělá, na základě svých schopností
    • Křížová kontrola a řešení technických problémů
    • Zajištění kvality a validace datových sad
    • Zajištění hladké spolupráce mezi týmy štítkovačů
    • Minimalizace zkreslení štítkovače

    Abyste si byli jisti, že tuto výzvu zvládnete, měli byste zlepšit své dovednosti a schopnosti v oblasti řízení pracovní síly.

  2. Nevybíráte správné nástroje pro označování dat

    Velikost trhu nástrojů pro anotaci dat skončila 1 miliard $ v 2020a očekává se, že toto číslo do roku 30 poroste o více než 2027 % CAGR. Obrovský nárůst nástrojů pro označování dat spočívá v tom, že transformuje výsledky umělé inteligence a strojového učení.

    Použité nástrojové techniky se liší od jednoho souboru dat k druhému. Všimli jsme si, že většina organizací začíná proces hlubokého učení se zaměřením na vývoj vlastních nástrojů pro označování. Ale velmi brzy si uvědomí, že jak potřeby anotací začínají růst, jejich nástroje nemohou držet krok. Kromě toho je vývoj vlastních nástrojů drahý, časově náročný a prakticky zbytečný.

    Namísto konzervativního způsobu ručního označování nebo investic do vývoje vlastních nástrojů pro označování je nákup zařízení od třetí strany chytrý. S touto metodou stačí vybrat správný nástroj na základě vašich potřeb, poskytovaných služeb a škálovatelnosti.

  3. Nedodržení pokynů pro zabezpečení dat

    Soulad se zabezpečením dat zaznamená významný nárůst, jakmile bude více společností shromažďovat velké soubory nestrukturovaných dat. CCPA, DPA a GDPR jsou některé z mezinárodních standardů pro dodržování bezpečnosti dat používaných podniky.

    Nesplňuje pokyny pro zabezpečení dat Tlak na zajištění souladu s bezpečností získává uznání, protože pokud jde o označování nestrukturovaných dat, na obrázcích jsou přítomny případy osobních údajů. Kromě ochrany soukromí subjektů je také důležité zajistit zabezpečení dat. Podniky musí zajistit, aby pracovníci bez bezpečnostní prověrky neměli přístup k těmto datovým souborům a nemohli je v žádné formě přenášet nebo s nimi manipulovat.

    Soulad se zabezpečením se stává ústředním bodem bolesti, pokud jde o outsourcing úkolů označování poskytovateli třetích stran. Zabezpečení dat zvyšuje složitost projektu a poskytovatelé služeb označování musí dodržovat předpisy podniku.

Čeká tedy váš další velký projekt AI na správnou službu označování dat?

Věříme, že úspěch jakéhokoli projektu umělé inteligence závisí na souborech dat, které vkládáme do algoritmu strojového učení. A pokud se očekává, že projekt umělé inteligence přinese přesné výsledky a předpovědi, má prvořadý význam anotace a označování dat. Podle outsourcing vašich úloh anotací dat, ujišťujeme vás, že tyto výzvy dokážete efektivně vyřešit.

S naším zaměřením na důsledné udržování vysoce kvalitních datových sad, poskytování zpětné vazby v uzavřené smyčce a efektivní řízení pracovní síly budete schopni dodávat špičkové projekty AI, které přinášejí vyšší úroveň přesnosti.

[Přečtěte si také: Vlastní nebo externí anotace dat – která poskytuje lepší výsledky AI?]

Sociální sdílení