Pokud vyvíjíte řešení AI, doba uvedení vašeho produktu na trh do značné míry závisí na včasné dostupnosti kvalitních datových sad pro účely školení. Pouze tehdy, když máte požadované datové sady v ruce, zahájíte tréninkové procesy svých modelů, optimalizujete výsledky a připravíte řešení pro spuštění.
A víte, včasné načtení kvalitních datových sad je pro podniky všech velikostí a velikostí skličující výzvou. Pro nezasvěcené blízko 19% podniků odhalit, že je to nedostatek dostupnosti dat, která je omezuje v přijímání řešení AI.
Měli bychom také pochopit, že i když se vám podaří generovat relevantní a kontextová data, anotace dat je výzva sama o sobě. Je to časově náročné a vyžaduje vynikající mistrovství a pozornost k detailům. Přibližně 80% času vývoje AI pokračuje v anotování datových sad.
Nyní nemůžeme zcela eliminovat procesy anotace dat z našich systémů, protože jsou základem školení AI. Pokud nejsou k dispozici žádná anotovaná data, vaše modely by nedokázaly doručit výsledky (natož výsledky kvality). Zatím jsme probrali nespočet témat o problémech založených na datech, technikách anotací a dalších. Dnes probereme další zásadní aspekt, který se točí kolem samotného označování dat.
V tomto příspěvku prozkoumáme dva typy anotačních metod používaných v celém spektru, kterými jsou:
- Ruční značení dat
- A automatické označování dat
Osvítíme rozdíly mezi těmito dvěma, proč je klíčový manuální zásah a jaká jsou rizika spojená s automatikou označení dat.
Ruční značení dat
Jak naznačuje název, ruční označování dat zahrnuje lidi. Experti na anotace dat se starají o značkovací prvky v datových sadách. Odborníky máme na mysli malé a střední podniky a doménové úřady, které přesně vědí, co komentovat. Ruční proces začíná tím, že anotátorům budou poskytnuty nezpracované datové sady pro anotaci. Datové sady mohou být obrázky, video soubory, zvukové záznamy nebo přepisy, texty nebo jejich kombinace.
Na základě projektů, požadovaných výstupů a specifikací pracují anotátoři na anotování relevantních prvků. Odborníci vědí, jaká technika je pro konkrétní datové sady a účely nejvhodnější. Pro své projekty používají správnou techniku a dodávají trénovatelné datové sady včas.
Přestože je ruční označování pouze jednou částí procesu, v pracovním postupu anotace existuje druhá fáze, která se nazývá kontroly kvality a audity. V tomto případě se u anotovaných datových sad ověřuje pravost a přesnost. Společnosti za tímto účelem přijmou metodu konsensu, kdy více anotací pracuje na stejných datových sadách pro jednomyslné výsledky. Nesrovnalosti jsou vyřešeny také v případě komentářů a označení. Ve srovnání s anotačním procesem je fáze kontroly kvality méně namáhavá a časově náročná.
Automatické označování dat
Takže teď chápete, kolik ruční práce je věnováno označování dat. Pro řešení, která mají být použita v odvětvích, jako je zdravotnictví, je přesnost a pozornost k detailům stále důležitější. Aby se připravila půda pro rychlejší označování dat a doručování anotovaných dat, začínají se postupně prosazovat modely automatického označování dat.
V této metodě se systémy AI starají o anotování dat. Toho je dosaženo buď pomocí heuristických metod, nebo modelů strojového učení nebo obojího. V heuristické metodě je jedna datová sada předána řadou předdefinovaných pravidel nebo podmínek k ověření konkrétního štítku. Podmínky kladou lidé.
I když je to efektivní, tato metoda selže, když se často mění datové struktury. Stanovení podmínek se také stává složitým pro systémy řízení, aby se mohli informovaně rozhodnout. Zatímco lidé mohou rozlišovat mezi zmrzlinou a limonádou, neznáme přístup, který mozek zaujme k rozlišení. Replikovat to je na strojích lidsky nemožné.
To vyvolává řadu obav ohledně kvality výsledků systémů AI. Navzdory automatizace, potřebujete člověka (nebo spoustu z nich) k ověření a opravě štítků s daty. A to je vynikající přechod do naší další sekce.
Anotace s asistencí AI: Inteligence vyžaduje mozek (hybridní přístup)
Pro dosažení nejlepších výsledků je vyžadován hybridní přístup. Zatímco systémy AI se mohou postarat o rychlejší označování, lidé mohou výsledky validovat a optimalizovat. Ponechat celý proces anotace dat v rukou strojů by mohl být špatný nápad, a proto má zapojení lidí do smyčky úplný smysl.
Je zde rovnováha, která je stanovena, a proces se může uskutečnit také nákladově efektivním způsobem. Odborníci by mohli přijít s optimalizovanými smyčkami zpětné vazby pro stroje, aby chrlili lepší štítky, což by v konečném důsledku snížilo potřebu zapojeného manuálního úsilí. S výrazným zvýšením skóre spolehlivosti stroje lze také zlepšit kvalitu označených dat.
Balil
Zcela autonomní označení dat mechanismy by nikdy nefungovaly - alespoň prozatím. Při plnění únavného úkolu vyžadujeme harmonii mezi člověkem a stroji. Tím se také prodlužuje dodací lhůta anotovaných datových sad, kde mohou společnosti bezproblémově zahájit fáze školení AI. A pokud hledáte vysoce kvalitní datové sady pro vaše modely AI, kontaktujte nás ještě dnes.
