In 'n wêreld waar sakeondernemings teen mekaar stamp om die eerste te wees om hul sakepraktyke te transformeer deur kunsmatige intelligensie-oplossings toe te pas, blyk data-etikettering die een taak te wees waarop almal begin struikel. Miskien is dit omdat die kwaliteit van data waarop jy jou KI-modelle oplei, hul akkuraatheid en sukses bepaal.
Data-etikettering of data-aantekening is nooit 'n eenmalige gebeurtenis nie. Dit is 'n voortdurende proses. Daar is geen kernpunt waar jy dalk dink jy het genoeg opleiding gedoen of dat jou KI-modelle akkuraat is om resultate te behaal nie.
Maar waar loop die KI se belofte om nuwe geleenthede te ontgin verkeerd? Soms tydens die data-etiketteringsproses.
Een van die belangrikste pynpunte van besighede wat KI-oplossings inkorporeer, is data-aantekeninge. Kom ons kyk dus na die top 5 data-etiketteringsfoute om te vermy.
Top 5 data-etiketteringsfoute om te vermy
Versamel nie genoeg data vir die projek nie
Data is noodsaaklik, maar dit moet relevant wees vir jou projekdoelwitte. Vir die model om akkurate resultate te lewer, moet die data waarop dit opgelei is, gemerk word, kwaliteit gekontroleer word om akkuraatheid te verseker.
As jy 'n werkende, betroubare KI-oplossing wil ontwikkel, moet jy groot hoeveelhede relevante data van hoë gehalte daarvoor voer. En u moet hierdie data voortdurend aan u masjienleermodelle voer sodat hulle verskillende stukke inligting wat u verskaf, kan verstaan en korreleer.
Klaarblyklik, hoe groter die datastel wat jy gebruik, hoe beter sal die voorspellings wees.
Een slaggat in die data-etiketteringsproses is om baie min data vir minder algemene veranderlikes in te samel. Wanneer jy prente benoem op grond van een algemeen beskikbare veranderlike in die rou dokumente, oefen jy nie jou diepleer-KI-model op op ander minder algemene veranderlikes nie.
Diep leermodelle vereis duisende datastukke vir die model om redelik goed te presteer. Byvoorbeeld, wanneer 'n KI-gebaseerde robotarm opgelei word om komplekse masjinerie te maneuver, kan elke geringe variasie in die werk nog 'n groep opleidingsdatastel vereis. Maar die insameling van sulke data kan duur en soms heeltemal onmoontlik wees, en moeilik om vir enige besigheid te annoteer.
Valideer nie datakwaliteit nie
Alhoewel dit een ding is om data te hê, is dit ook noodsaaklik om die datastelle wat u gebruik te bekragtig om te verseker dat dit konsekwent van hoë gehalte is. Besighede vind dit egter uitdagend om kwaliteit datastelle te bekom. Oor die algemeen is daar twee basiese tipes datastelle – subjektief en objektief.
Wanneer datastelle benoem word, kom die etiketeerder se subjektiewe waarheid ter sprake. Byvoorbeeld, hul ervaring, taal, kulturele interpretasies, geografie en meer kan hul interpretasie van data beïnvloed. Elke etiketeerder sal altyd 'n ander antwoord verskaf op grond van hul eie vooroordele. Maar subjektiewe data het nie 'n 'regte of verkeerde antwoord nie - dit is hoekom die arbeidsmag duidelike standaarde en riglyne moet hê wanneer beelde en ander data geëtiketteer word.Die uitdaging wat objektiewe data bied, is die risiko dat die etiketeerder nie die domeinervaring of kennis het om die korrekte antwoorde te identifiseer nie. Dit is onmoontlik om heeltemal weg te doen met menslike foute, daarom word dit noodsaaklik om standaarde en 'n geslotelus-terugvoermetode te hê.
Wanneer datastelle benoem word, kom die etiketeerder se subjektiewe waarheid ter sprake. Byvoorbeeld, hul ervaring, taal, kulturele interpretasies, geografie en meer kan hul interpretasie van data beïnvloed. Elke etiketeerder sal altyd 'n ander antwoord verskaf op grond van hul eie vooroordele. Maar subjektiewe data het nie 'n 'regte of verkeerde antwoord nie - dit is hoekom die arbeidsmag duidelike standaarde en riglyne moet hê wanneer beelde en ander data geëtiketteer word.
Fokus nie op Werksmagbestuur nie
Masjienleermodelle is afhanklik van groot datastelle van verskillende tipes sodat daar in elke scenario voorsiening gemaak word. Suksesvolle beeldaantekeninge kom egter met sy eie stel uitdagings vir arbeidsmagbestuur.
Een groot probleem is die bestuur van 'n groot arbeidsmag wat aansienlike ongestruktureerde datastelle met die hand kan verwerk. Die volgende is die handhawing van hoë gehalte standaarde oor die hele arbeidsmag. Baie kwessies kan tydens data-aantekeningprojekte uitgesny word.
Sommige is:
- Die behoefte om nuwe etiketeerders op te lei oor die gebruik van annotasie-instrumente
- Dokumenteer instruksies in die kodeboek
- Verseker dat die kodeboek deur al die spanlede gevolg word
- Definieer die werkvloei – toewys wie wat doen op grond van hul vermoëns
- Kruiskontrolering en oplossing van tegniese probleme
- Verseker kwaliteit en validering van datastelle
- Voorsiening vir gladde samewerking tussen etiketteringspanne
- Minimaliseer etiketteervooroordeel
Om seker te maak jy vaar deur hierdie uitdaging, moet jy jou arbeidsmagbestuursvaardighede en -vermoëns verbeter.
Nie die regte data-etiketteringsnutsmiddels kies nie
Die markgrootte van die data-aantekeningnutsmiddels was verby $ 1 miljard in 2020, en hierdie getal sal na verwagting teen meer as 30% CAGR groei teen 2027. Die geweldige groei in data-etiketteringsinstrumente is dat dit die uitkoms van KI en masjienleer transformeer.
Die gereedskapstegnieke wat gebruik word, verskil van een datastel na 'n ander. Ons het opgemerk dat die meeste organisasies die diep leerproses begin deur te fokus op die ontwikkeling van interne etiketteringnutsmiddels. Maar baie gou besef hulle dat namate die aantekeningbehoeftes begin groei, hul gereedskap nie kan tred hou nie. Boonop is die ontwikkeling van interne gereedskap duur, tydrowend en feitlik onnodig.
In plaas daarvan om die konserwatiewe manier van handmatige etikettering te volg of te belê in die ontwikkeling van pasgemaakte etiketteringnutsmiddels, is dit slim om toestelle van 'n derde party aan te koop. Met hierdie metode hoef u net die regte instrument te kies gebaseer op u behoefte, die dienste wat gelewer word en skaalbaarheid.
Voldoen nie aan die riglyne vir datasekuriteit nie
Nakoming van datasekuriteit sal binnekort 'n aansienlike oplewing sien namate meer maatskappye groot stelle ongestruktureerde data versamel. RCVA, DPA en GDPR is sommige van die internasionale datasekuriteit-nakomingstandaarde wat deur ondernemings gebruik word.
Die strewe vir voldoening aan sekuriteit is besig om aanvaarding te kry, want wanneer dit kom by die etikettering van ongestruktureerde data, is daar gevalle van persoonlike data op die beelde. Behalwe om die privaatheid van die onderwerpe te beskerm, is dit ook noodsaaklik om te verseker dat die data beveilig is. Die ondernemings moet seker maak dat die werkers, sonder sekuriteitsklaring, nie toegang tot hierdie datastelle het nie en nie in enige vorm daarmee kan oordra of daarmee peuter nie.Sekuriteitsnakoming word 'n sentrale pynpunt wanneer dit kom by die uitkontraktering van etiketteringtake aan derdeparty-verskaffers. Datasekuriteit verhoog die kompleksiteit van die projek, en etiketteringdiensverskaffers moet aan die regulasies van die onderneming voldoen.
Die strewe vir voldoening aan sekuriteit is besig om aanvaarding te kry, want wanneer dit kom by die etikettering van ongestruktureerde data, is daar gevalle van persoonlike data op die beelde. Behalwe om die privaatheid van die onderwerpe te beskerm, is dit ook noodsaaklik om te verseker dat die data beveilig is. Die ondernemings moet seker maak dat die werkers, sonder sekuriteitsklaring, nie toegang tot hierdie datastelle het nie en nie in enige vorm daarmee kan oordra of daarmee peuter nie.So, wag jou volgende groot KI-projek vir die regte data-etiketteringsdiens?
Ons glo die sukses van enige KI-projek hang af van die datastelle wat ons in die masjienleeralgoritme voer. En as die KI-projek na verwagting akkurate resultate en voorspellings sal oplewer, is data-aantekeninge en -etikettering van kardinale belang. Deur die uitkontraktering van jou data-aantekeningtake, verseker ons jou dat jy hierdie uitdagings doeltreffend kan oplos.
Met ons fokus op die konsekwente handhawing van datastelle van hoë gehalte, die verskaffing van geslote-lus-terugvoer en die doeltreffende bestuur van die arbeidsmag, sal jy uitstaande KI-projekte kan lewer wat 'n hoër vlak van akkuraatheid inbring.
[Lees ook: In-huis of uitgekontrakteerde data-aantekening – wat gee beter KI-resultate?]
