Anotace dat školení AI

Kvalitní anotace dat pohání pokročilá řešení AI

Umělá inteligence podporuje lidské interakce s výpočetními systémy, zatímco strojové učení umožňuje těmto strojům naučit se napodobovat lidskou inteligenci prostřednictvím každé interakce. Co ale pohání tyto vysoce pokročilé nástroje ML a AI? Anotace dat.

Data jsou surovinou, která pohání algoritmy ML – čím více dat použijete, tím lepší bude produkt AI. I když je kriticky důležité mít přístup k velkému množství dat, je stejně důležité zajistit, aby byly přesně anotovány, aby přinesly proveditelné výsledky. Anotace dat je datovou silou, která stojí za pokročilým, spolehlivým a přesným výkonem algoritmu ML.

Role anotace dat v tréninku AI

Anotace dat hraje klíčovou roli ve školení ML a celkovém úspěchu projektů AI. Pomáhá identifikovat konkrétní obrázky, data, cíle a videa a označuje je, aby stroj snáze identifikoval vzory a klasifikoval data. Jedná se o lidsky řízený úkol, který trénuje model ML, aby dělal přesné předpovědi.

Pokud není anotace dat provedena přesně, algoritmus ML nemůže snadno přiřadit atributy k objektům.

Význam anotovaných trénovacích dat pro systémy AI

Anotace dat umožňuje přesné fungování modelů ML. Mezi přesností a přesností anotace dat a úspěchem projektu AI existuje nesporná souvislost.

Očekává se, že globální tržní hodnota AI, která se v roce 119 odhaduje na 2022 miliard dolarů, dosáhne $ 1,597 miliard 2030, která během období vzrostla o CAGR 38 %. Zatímco celý projekt umělé inteligence prochází několika kritickými kroky, fáze anotace dat je místem, kde je váš projekt v nejdůležitější fázi.

Sběr dat pro data vašemu projektu příliš nepomůže. K úspěšné implementaci projektu AI potřebujete obrovské množství vysoce kvalitních relevantních dat. Přibližně 80 % vašeho času při vývoji projektu ML strávíte úkoly souvisejícími s daty, jako je označování, čištění, agregace, identifikace, rozšiřování a přidávání poznámek.

Anotace dat je jednou z oblastí, kde mají lidé výhodu oproti počítačům, protože máme vrozenou schopnost dešifrovat záměry, prokousávat se nejednoznačnostmi a klasifikovat nejisté informace.

Proč je anotace dat důležitá?

Hodnota a důvěryhodnost vašeho řešení umělé inteligence závisí do značné míry na kvalitě vstupních dat použitých pro trénování modelu.

Stroj nemůže zpracovávat obrázky jako my; potřebují být trénováni k rozpoznání vzorců prostřednictvím tréninku. Protože modely strojového učení se starají o širokou škálu aplikací – kritická řešení, jako je zdravotnictví a autonomní vozidla – kde jakákoli chyba v anotaci dat může mít nebezpečné důsledky.

Anotace dat zajišťuje, že vaše řešení AI bude fungovat naplno. Trénink modelu ML tak, aby přesně interpretoval své prostředí prostřednictvím vzorců a korelací, dělal předpovědi a podnikal nezbytné kroky, vyžaduje vysoce kategorizované a komentované tréninková data. Anotace ukazuje modelu ML požadovanou předpověď pomocí tagování, přepisu a označení kritických prvků v datové sadě.

Dozorované učení

Než se pustíme hlouběji do anotace dat, pojďme rozluštit anotaci dat prostřednictvím učení pod dohledem a bez dohledu.

Podkategorie strojového učení pod dohledem strojového učení označuje trénování modelu AI pomocí dobře označené datové sady. V metodě učení pod dohledem jsou některá data již přesně označena a anotována. Model ML, když je vystaven novým datům, využívá trénovací data k vytvoření přesné predikce na základě označených dat.

Například model ML je cvičen na skříni plné různých druhů oblečení. Prvním krokem v tréninku by bylo trénovat modelku s různými typy oblečení s využitím charakteristik a atributů každého kusu látky. Po zaškolení bude stroj schopen identifikovat jednotlivé části oblečení uplatněním svých předchozích znalostí nebo školení. Řízené učení lze kategorizovat do klasifikace (na základě kategorie) a regrese (na základě skutečné hodnoty).

Jak anotace dat ovlivňuje výkon systémů umělé inteligence

Ai training data labeling Data nikdy nejsou jedinou entitou – mají různé podoby – text, video a obrázek. Netřeba dodávat, že anotace dat má různé formy.

Aby stroj porozuměl a přesně identifikoval různé entity, je důležité zdůraznit kvalitu označování pojmenovaných entit. Jedna chyba v tagování a anotaci a ML nedokázal rozlišit mezi Amazonem – e-shopem, řekou nebo papouškem.

Kromě toho anotace dat pomáhá strojům rozpoznat jemný záměr – kvalitu, která je pro lidi přirozená. Komunikujeme odlišně a lidé rozumí jak explicitně vyjádřeným myšlenkám, tak implicitním zprávám. Například odpovědi nebo recenze na sociálních sítích mohou být pozitivní i negativní a ML by měl být schopen porozumět obojímu. 'Skvělé místo. Navštívím znovu.“ Je to pozitivní fráze, zatímco „Jaké to bývalo skvělé místo! Kdysi jsme tohle místo milovali!“ je negativní a lidská anotace může tento proces značně usnadnit.

Výzvy v anotaci dat a jak je překonat

Dvěma hlavními výzvami v anotaci dat jsou náklady a přesnost.

Potřeba vysoce přesných údajů: Osud projektů AI a ML závisí na kvalitě anotovaných dat. Modely ML a AI musí být konzistentně zásobovány dobře klasifikovanými daty, které mohou model trénovat, aby rozpoznával korelaci mezi proměnnými.

Potřeba velkého množství dat: Všechny modely ML a AI prosperují na velkých souborech dat – jeden projekt ML potřebuje alespoň tisíce označených položek.

Potřeba zdrojů: Projekty AI jsou závislé na zdrojích, a to jak z hlediska nákladů, času, tak pracovní síly. Bez kteréhokoli z nich by se kvalita vašeho projektu anotací dat mohla ztratit.

[Přečtěte si také: Video anotace pro strojové učení ]

Osvědčené postupy v anotaci dat

Hodnota anotace dat je zřejmá v jejím dopadu na výsledek projektu AI. Pokud je datová sada, na které trénujete své modely ML, plná nekonzistencí, neobjektivní, nevyvážená nebo poškozená, vaše řešení AI může selhat. Pokud jsou navíc štítky chybné a anotace nekonzistentní, pak řešení AI také způsobí nepřesné předpovědi. Jaké jsou tedy nejlepší postupy při anotaci dat?

Tipy pro efektivní a efektivní anotaci dat

  • Ujistěte se, že štítky dat, které vytvoříte, jsou specifické a konzistentní s potřebami projektu a přesto dostatečně obecné, aby vyhovovaly všem možným variantám.
  • Poznámky k velkému množství dat nezbytných k trénování modelu strojového učení. Čím více dat anotujete, tím lepší bude výsledek modelování.
  • Pokyny pro anotace dat jdou dlouhou cestou při zavádění standardů kvality a zajišťování konzistence v celém projektu a napříč několika anotátory.
  • Vzhledem k tomu, že anotace dat může být nákladná a závislá na pracovní síle, dává smysl vyzkoušení předem označených datových sad od poskytovatelů služeb.
  • Chcete-li pomoci při přesné anotaci dat a školení, zapojte efektivitu práce člověka ve smyčce, která přinese rozmanitost a řešení kritických případů spolu se schopnostmi anotačního softwaru.
  • Upřednostněte kvalitu testováním anotátorů z hlediska shody kvality, přesnosti a konzistence.

Význam kontroly kvality v procesu anotace

Data annotation quality Kvalitní anotace dat je mízou vysoce výkonných řešení AI. Dobře anotované datové sady pomáhají systémům umělé inteligence fungovat bezvadně, a to i v chaotickém prostředí. Podobně to platí i obráceně. Datový soubor prošpikovaný anotačními nepřesnostmi vyvolá nekonzistentní řešení.

Kontrola kvality v procesu označování obrázků, videa a poznámek tedy hraje významnou roli ve výsledku AI. Udržení vysoce kvalitních standardů kontroly v průběhu celého procesu anotací je však pro malé i velké společnosti náročné. Závislost na různých typech anotačních nástrojů a různorodé anotační pracovní síle může být obtížné posoudit a udržet konzistentní kvalitu.

Udržování kvality distribuovaných nebo vzdálených pracovních datových anotátorů je obtížné, zejména pro ty, kteří neznají požadované standardy. Odstraňování problémů nebo náprava chyb může navíc nějakou dobu trvat, protože je třeba je identifikovat napříč distribuovanou pracovní silou.

Řešením by bylo školení anotátorů, zapojení supervizora nebo více anotátorů dat, kteří by prozkoumali a zkontrolovali peer z hlediska přesnosti anotace datové sady. Nakonec pravidelně testujte anotátory z jejich znalostí norem.

Role anotátorů a jak vybrat správné anotátory pro vaše data

Lidští anotátoři jsou klíčem k úspěšnému projektu AI. Anotátoři dat zajišťují, že data jsou přesně, konzistentně a spolehlivě anotována, protože mohou poskytnout kontext, pochopit záměr a položit základ pro základní pravdy v datech.

Některá data jsou uměle nebo automaticky anotována pomocí automatizačních řešení se slušnou mírou spolehlivosti. Můžete si například stáhnout statisíce obrázků domů z Googlu a vytvořit je jako datovou sadu. Přesnost datové sady však lze spolehlivě určit až poté, co model začne fungovat.

Automatizovaná automatizace může věci zjednodušit a urychlit, ale nepochybně bude méně přesná. Na druhou stranu může být lidský anotátor pomalejší a dražší, ale je přesnější.

Anotátoři lidských dat mohou anotovat a klasifikovat data na základě svých odborných znalostí, vrozených znalostí a specifického školení. Anotátory dat zajišťují přesnost, přesnost a konzistenci.

[Přečtěte si také: Průvodce pro začátečníky anotací dat: Tipy a osvědčené postupy ]

Proč investovat do čističky vzduchu?

Chcete-li vytvořit vysoce výkonný projekt umělé inteligence, potřebujete vysoce kvalitní anotovaná tréninková data. I když konzistentní získávání dobře anotovaných dat může být náročné na čas a zdroje – i pro velké společnosti – řešení spočívá ve vyhledávání služeb zavedených poskytovatelů anotačních služeb, jako je Shaip. Ve společnosti Shaip vám pomáháme škálovat vaše schopnosti umělé inteligence prostřednictvím našich specializovaných služeb pro anotaci dat tím, že uspokojíme poptávku trhu a zákazníků.

Sociální sdílení