Anotace dat nebo označení dat, jak víte, je to věčný proces. Neexistuje žádný rozhodující okamžik, kdy byste mohli říci, že byste přestali trénovat své moduly AI, protože se staly dokonale přesnými a rychlými při poskytování výsledků.
I když je spuštění vašeho modulu poháněného umělou inteligencí jen milníkem, školení AI se po spuštění neustále provádí za účelem optimalizace výsledků a efektivity. Z tohoto důvodu se organizace potýkají se zájmem generovat obrovské objemy relevantních dat pro své moduly strojového učení.
To však není starost, o které dnes budeme diskutovat. Budeme zkoumat výzvy, které vyvstanou, jakmile tato obava z generování dat je opraveno. Představte si, že máte nespočet kontaktních bodů pro generování dat. Problémovější problém, se kterým se v tuto chvíli budete potýkat, je anotování tak obrovské objemy dat.
Škálovatelné označování dat je to, co si dnes osvětlíme, protože organizace a týmy, se kterými jsme hovořili, nás všechny upozornily na skutečnost, že tyto zúčastněné strany považují důvěru v budování strojů za náročnější než generování dat. A jak víte, důvěru strojů lze vybudovat pouze prostřednictvím řádně vyškolených systémů podložených přesně anotovanými daty. Pojďme se tedy podívat na 5 hlavních problémů, které snižují účinnost procesů označování dat.
5 skutečných výzev, které oslabují úsilí o označování dat
Řízení pracovních sil
Opakovaně opakujeme, že označování dat je nejen časově náročné, ale také náročné na práci. Experti na anotace dat tráví nespočet hodin úklidem nestrukturovaných dat, jejich kompilací a jejich strojovým čtením. Současně musí zajistit, aby jejich anotace byly přesné a vysoce kvalitní.Organizace jsou tedy postaveny před výzvu vyvážit rovnováhu mezi kvalitou a kvantitou, aby dosáhly výsledků, které budou znamenat rozdíl a vyřeší účel. V takových případech je řízení pracovní síly extrémně obtížné a namáhavé. Outsourcing sice pomáhá, ale firmy, které pro to mají vyhrazené interní týmy anotace dat pro účely překážek, jako jsou:
- Školení zaměstnanců pro označování dat
- Rozdělení práce mezi týmy a podpora interoperability
- Sledování výkonu a pokroku na mikro i makro úrovni
- Řešení odírání a rekvalifikace nových zaměstnanců
- Zefektivnění koordinace mezi datovými vědci, anotátory a projektovými manažery
- Odstranění kulturních, jazykových a geografických bariér a odstranění předsudků z provozních ekosystémů a další
Opakovaně opakujeme, že označování dat je nejen časově náročné, ale také náročné na práci. Experti na anotace dat tráví nespočet hodin úklidem nestrukturovaných dat, jejich kompilací a jejich strojovým čtením. Současně musí zajistit, aby jejich anotace byly přesné a vysoce kvalitní.Sledování financí
Rozpočet je jednou z nejdůležitějších fází školení AI. Definuje, kolik jste ochotni vynaložit na vybudování modulu AI, pokud jde o technologický zásobník, zdroje, zaměstnance a další, a poté vám pomůže vypočítat přesnou RoI. Blízko k 26% společností že podnik vyvíjející se systémy AI v polovině selhává kvůli nesprávnému rozpočtování. Neexistuje ani transparentnost ohledně toho, kam se peníze čerpají, ani efektivní metriky, které nabízejí v reálném čase pohledy zúčastněným stranám na to, do čeho se jejich peníze překládají.
Malé a střední podniky se často ocitají v dilematu ohledně plateb za projekt nebo za hodinu a ve skulině najímání malých a středních podniků na Anotace účely vs nábor skupiny zprostředkovatelů. To vše lze během rozpočtování eliminovat.
Dodržování a dodržování ochrany osobních údajů
Zatímco počet případů použití AI narůstá, podniky se řítí na vlně a vyvíjejí řešení, která zvyšují život a zkušenosti. Na druhém konci spektra leží výzva, které musí věnovat pozornost podniky všech velikostí - obavy o ochranu osobních údajů.
Možná jste obeznámeni s GDPR, CCPA, DPA a dalšími pokyny, ale existují národy po celém světě, které vyvíjejí a implementují novější zákony a předpisy. Když se generuje více objemů dat, v anotaci dat se stává klíčové soukromí, protože data ze senzorů a počítačového vidění generují data, která mají tváře lidí, důvěrné detaily z dokumentů KYC, poznávací značky vozidel, registrační čísla a další.To tlačí na potřebu řádné údržby standardů ochrany osobních údajů a dodržování spravedlivého používání důvěrných údajů. Technicky by podniky měly zaručit zdravé a bezpečné prostředí, které brání neoprávněnému přístupu k datům, používání neoprávněných zařízení v ekosystému bezpečném pro data, nelegálnímu stahování souborů, přenosu do cloudových systémů a dalším. Zákony upravující ochranu osobních údajů jsou složité a je třeba dbát na to, aby byly splněny všechny požadavky, aby se předešlo právním důsledkům.
Chytré nástroje a asistované poznámky
Ze dvou odlišných typů anotačních metod - manuální a automatické - je do budoucna ideální hybridní anotační model. Důvodem je to, že systémy AI jsou schopné bezproblémově zpracovávat obrovské množství dat a lidé skvěle upozorňují na chyby a optimalizují výsledky.
Nástroje podporované umělou inteligencí a anotační techniky jsou pevným řešením problémů, kterým dnes čelíme, protože usnadňují život všem zúčastněným stranám zapojeným do procesu. Chytré nástroje umožňují podnikům automatizovat pracovní úkoly, správu potrubí, kontrolu kvality komentovaných dat a nabízejí větší pohodlí. Bez chytrých nástrojů by zaměstnanci stále pracovali na zastaralých technikách a výrazně by tlačili lidské hodiny na dokončení práce.
Správa konzistence v kvalitě a množství dat
Jedním z důležitých aspektů hodnocení kvality dat je posouzení definice štítků v datových sadách. Pro nezasvěcené pochopme, že existují dva hlavní typy datových sad -
- Objektivní data - data, která jsou pravdivá nebo univerzální bez ohledu na to, kdo se na ně dívá
- A subjektivní data - data, která by mohla mít více vnímání podle toho, kdo k nim přistupuje
Například, označování jablko jako červené jablko je objektivní, protože je univerzální, ale věci se komplikují, když jsou k dispozici drobné datové sady. Zvažte vtipnou reakci zákazníka na recenzi. Anotátor musí být dostatečně chytrý, aby pochopil, zda je komentář sarkastický nebo kompliment, aby jej odpovídajícím způsobem označil. Analýza sentimentu moduly se budou zpracovávat na základě toho, co anotátor označil. Když se tedy zapojí více očí a myslí, jak jeden tým dosáhne konsensu?
Jak mohou podniky prosazovat pokyny a pravidla, která eliminují rozdíly a přinášejí do subjektivních datových sad značnou míru objektivity?
Možná jste obeznámeni s GDPR, CCPA, DPA a dalšími pokyny, ale existují národy po celém světě, které vyvíjejí a implementují novější zákony a předpisy. Když se generuje více objemů dat, v anotaci dat se stává klíčové soukromí, protože data ze senzorů a počítačového vidění generují data, která mají tváře lidí, důvěrné detaily z dokumentů KYC, poznávací značky vozidel, registrační čísla a další.Balil
Je to docela zdrcující, že, množství výzev, kterým vědci a anotátoři denně čelí? Obavy, o kterých jsme dosud hovořili, jsou pouze jednou částí výzvy, která vyplývá z důslednosti dostupnost dat. V tomto spektru je jich mnohem více.
Doufejme však, že to všechno zvládneme díky vývoji procesů a systémů v anotaci dat. Vždy existuje outsourcing (shaip) dostupné možnosti, které vám nabízejí vysoce kvalitní data na základě vašich požadavků.
