Robustní řešení založené na umělé inteligenci je postaveno na datech – nejen na jakýchkoli datech, ale na vysoce kvalitních, přesně anotovaných datech. Pouze ta nejlepší a nejpropracovanější data mohou pohánět váš projekt AI a tato čistota dat bude mít obrovský dopad na výsledek projektu.
Často jsme data nazývali palivem pro projekty AI, ale ne jen tak ledajaká data. Pokud potřebujete raketové palivo, které pomůže vašemu projektu dosáhnout startu, nemůžete do nádrže nalít surový olej. Místo toho je třeba data (jako palivo) pečlivě zpřesnit, aby bylo zajištěno, že váš projekt pohání pouze informace nejvyšší kvality. Tento proces upřesnění se nazývá anotace dat a existuje o něm několik přetrvávajících mylných představ.
Definujte kvalitu školicích dat v anotaci
Víme, že kvalita dat má velký vliv na výsledek projektu AI. Některé z nejlepších a nejvýkonnějších modelů ML byly založeny na podrobných a přesně označených souborech dat.
Ale jak přesně definujeme kvalitu v anotaci?
Když o tom mluvíme anotace dat kvalitazáleží na přesnosti, spolehlivosti a konzistenci. Soubor dat je považován za přesný, pokud odpovídá základní pravdě a informacím ze skutečného světa.
Konzistence dat se týká úrovně přesnosti udržované v celém souboru dat. Kvalita datové sady je však přesněji určena typem projektu, jeho jedinečnými požadavky a požadovaným výsledkem. Toto by proto mělo být kritériem pro určování kvality označování dat a anotací.
Proč je důležité definovat kvalitu dat?
Je důležité definovat kvalitu dat, protože působí jako komplexní faktor, který určuje kvalitu projektu a výsledek.
- Špatná kvalita dat může ovlivnit produktové a obchodní strategie.
- Systém strojového učení je stejně dobrý jako kvalita dat, na kterých je trénován.
- Dobrá kvalita dat eliminuje přepracování a náklady s tím spojené.
- Pomáhá podnikům činit informovaná rozhodnutí o projektech a dodržovat předpisy.
Jak měříme kvalitu tréninkových dat při označování?
Existuje několik metod, jak měřit kvalitu trénovacích dat, a většina z nich začíná vytvořením konkrétního návodu k anotaci dat. Některé z metod zahrnují:
Benchmarky stanovené odborníky
Měřítka kvality popř zlatý standard anotace metody jsou nejjednodušší a cenově nejdostupnější možnosti zajištění kvality, které slouží jako referenční bod, který měří kvalitu výstupu projektu. Poměřuje anotace dat vůči benchmarku stanovenému odborníky.
Cronbachův alfa test
Cronbachův alfa test určuje korelaci nebo konzistenci mezi položkami datové sady. Spolehlivost štítku a větší přesnost lze měřit na základě výzkumu.
Konsensuální měření
Konsenzuální měření určuje úroveň shody mezi strojovými nebo lidskými anotátory. U každé položky by se mělo obvykle dosáhnout konsensu a v případě neshod by mělo být rozhodnuto.
Panelová recenze
Odborný panel obvykle určuje přesnost štítku přezkoumáním štítků s údaji. Někdy je definovaná část datových štítků obvykle brána jako vzorek pro určení přesnosti.
Prohlížení Údaje o školení Kvalita
Společnosti, které se zabývají projekty AI, jsou plně nakloněny síle automatizace, a proto si mnozí nadále myslí, že automatická anotace řízená AI bude rychlejší a přesnější než anotace ručně. Prozatím je realita taková, že lidé potřebují data identifikovat a klasifikovat, protože přesnost je tak důležitá. Další chyby vytvořené pomocí automatického označování budou vyžadovat další iterace, aby se zlepšila přesnost algoritmu, což neguje úsporu času.
Další mylná představa - a ta, která pravděpodobně přispívá k přijetí automatické anotace - je, že malé chyby nemají velký vliv na výsledky. I ty nejmenší chyby mohou způsobit významné nepřesnosti kvůli jevu zvanému AI drift, kde nesrovnalosti ve vstupních datech vedou algoritmus směrem, který programátoři nikdy neměli v úmyslu.
Kvalita školicích dat – aspekty přesnosti a konzistence – jsou důsledně kontrolovány, aby splňovaly jedinečné požadavky projektů. Kontrola tréninkových dat se obvykle provádí pomocí dvou různých metod –
Automaticky anotované techniky
Proces automatické kontroly anotací zajišťuje zpětnou vazbu zpět do systému a zabraňuje chybám, takže anotátoři mohou zlepšovat své procesy.
Automatická anotace řízená umělou inteligencí je přesná a rychlejší. Automatická anotace snižuje čas, který manuální QA stráví revizí, což jim umožňuje věnovat více času komplexním a kritickým chybám v datové sadě. Automatická anotace může také pomoci odhalit neplatné odpovědi, opakování a nesprávnou anotaci.
Ručně prostřednictvím odborníků na datovou vědu
Datoví vědci také kontrolují anotaci dat, aby zajistili přesnost a spolehlivost datové sady.
Malé chyby a nepřesnosti v anotacích mohou významně ovlivnit výsledek projektu. A tyto chyby nemusí nástroje pro automatickou kontrolu anotací detekovat. Datoví vědci provádějí testování kvality vzorků z různých velikostí dávek, aby odhalili nekonzistenci dat a nezamýšlené chyby v datové sadě.
Za každým nadpisem AI je proces anotace a Shaip vám může pomoci učinit jej bezbolestným
Vyhýbání se nástrahám projektu AI
Mnoho organizací trpí nedostatkem interních anotačních zdrojů. Datoví vědci a inženýři jsou velmi žádaní a najmout dostatek těchto odborníků, aby se ujali projektu AI, znamená napsat šek, který je pro většinu společností mimo dosah. Namísto výběru možnosti rozpočtu (jako je crowdsourcingová anotace), která se vám nakonec vrátí, zvažte outsourcing vašich potřeb anotací zkušenému externímu partnerovi. Outsourcing zajišťuje vysokou míru přesnosti a zároveň snižuje překážky spojené s najímáním, školením a řízením, které vznikají, když se snažíte sestavit vlastní tým.
Když zadáváte své potřeby anotací externě pomocí Shaip, využijete mocnou sílu, která může urychlit vaši iniciativu AI bez zkratek, které kompromitují všechny důležité výsledky. Nabízíme plně spravovanou pracovní sílu, což znamená, že můžete získat mnohem větší přesnost, než byste dosáhli snahou o anotaci crowdsourcingu. Počáteční investice může být vyšší, ale vyplatí se během vývojového procesu, pokud je k dosažení požadovaného výsledku zapotřebí méně iterací.
Naše datové služby také pokrývají celý proces, včetně získávání zdrojů, což je funkce, kterou většina ostatních poskytovatelů štítků nemůže nabídnout. S našimi zkušenostmi můžete rychle a snadno získat velké objemy vysoce kvalitních, geograficky rozmanitých dat, která byla de-identifikována a je v souladu se všemi příslušnými předpisy. Když tato data umístíte do naší cloudové platformy, získáte také přístup k osvědčeným nástrojům a pracovním tokům, které zvyšují celkovou efektivitu vašeho projektu a pomáhají vám postupovat rychleji, než jste si mysleli, že je to možné.
A nakonec naše interní odborníci v oboru porozumět svým jedinečným potřebám. Ať už budujete chatbota nebo pracujete na aplikaci technologie rozpoznávání obličeje ke zlepšení zdravotní péče, byli jsme u toho a můžeme vám pomoci vyvinout pokyny, které zajistí, že proces anotací dosáhne cílů nastíněných pro váš projekt.
Ve společnosti Shaip nejsme nadšeni pouze novou érou AI. Pomáháme tomu neuvěřitelnými způsoby a naše zkušenosti nám pomohly dostat nespočet úspěšných projektů. Chcete-li zjistit, co můžeme udělat pro vaši vlastní implementaci, kontaktujte nás požádat o demo dnes.
