Data -aantekening of data -etikettering, soos u weet, is 'n voortdurende proses. Daar is niemand wat 'n bepaalde oomblik kan bepaal dat u sou stop met die opleiding van u AI -modules nie, want dit is heeltemal akkuraat en vinnig om resultate te lewer.
Alhoewel die bekendstelling van u AI-aangedrewe module slegs 'n mylpaal is, vind AI-opleiding voortdurend plaas na die bekendstelling om resultate en doeltreffendheid te optimaliseer. Daarom pla organisasies die kommer om groot hoeveelhede relevante data vir hul masjienleermodules te genereer.
Dit is egter nie die bekommernis wat ons vandag gaan bespreek nie. Ons gaan die uitdagings wat opduik sodra hierdie kommer ontstaan, ondersoek data genereer is vasgestel. Stel jou voor dat jy ontelbare data -raakpunte het. Die meer problematiese probleem wat u op hierdie stadium sal ondervind, is aantekening sulke groot hoeveelhede data.
Op die skaalbare etikettering van data gaan ons vandag lig werp, want die organisasies en spanne met wie ons gepraat het, het ons almal daarop gewys dat die bou van masjienvertroue meer uitdagend is as om data te genereer. En soos u weet, kan masjienvertroue slegs gebou word deur behoorlik opgeleide stelsels wat ondersteun word deur presies geannoteerde data. Laat ons dus kyk na die 5 belangrikste bekommernisse wat die doeltreffendheid van data -etiketteringsprosesse verminder.
5 werklike uitdagings wat pogings tot die etikettering van data verdun
Arbeidsmagbestuur
Ons het herhaaldelik herhaal dat etikettering nie net tydrowend is nie, maar ook arbeidsintensief. Kundiges vir data-annotasie spandeer ontelbare ure om ongestruktureerde data skoon te maak, dit op te stel en dit masjienleesbaar te maak. Terselfdertyd moet hulle verseker dat hul aantekeninge akkuraat en van hoë gehalte is.Organisasies staan dus voor die uitdaging om kwaliteit en kwantiteit in balans te bring om resultate uit te skakel wat 'n verskil kan maak en 'n doel kan oplos. In sulke gevalle word die bestuur van die arbeidsmag uiters moeilik en moeisaam. Terwyl uitkontraktering help, het ondernemings waarvoor interne spanne toegewy is data-aantekening struikelblokke, soos:
- Opleiding van werknemers vir data -etikettering
- Verdeling van werk oor spanne en bevordering van interoperabiliteit
- Prestasie- en vorderingsopsporing op beide mikro- en makrovlak
- Aanpak van uitputting en heropleiding van nuwe werknemers
- Vereenvoudiging van koördinasie tussen data -wetenskaplikes, aantekenaars en projekbestuurders
- Uitskakeling van kulturele, taal- en geografiese hindernisse en die verwydering van vooroordele uit operasionele ekosisteme en meer
Ons het herhaaldelik herhaal dat etikettering nie net tydrowend is nie, maar ook arbeidsintensief. Kundiges vir data-annotasie spandeer ontelbare ure om ongestruktureerde data skoon te maak, dit op te stel en dit masjienleesbaar te maak. Terselfdertyd moet hulle verseker dat hul aantekeninge akkuraat en van hoë gehalte is.Opsporing van finansies
Begroting is een van die belangrikste fases in AI -opleiding. Dit definieer hoeveel u bereid is om te spandeer aan die bou van 'n AI -module ten opsigte van die tegnologie -stapel, hulpbronne, personeel en meer, en help u dan om akkurate ROI te bereken. Naby aan 26% van die ondernemings die onderneming om AI -stelsels te ontwikkel, misluk halfpad as gevolg van onbehoorlike begroting. Daar is geen deursigtigheid oor waar geld ingepomp word nie, en ook geen effektiewe statistieke wat intydse insigte bied aan belanghebbendes oor waarna hul geld vertaal word nie.
Klein en medium ondernemings beland dikwels in die dilemma van betaling per projek of per uur en in die skuiwergat om KMO's aan te stel vir body doeleindes vs die werwing van 'n poel tussengangers. Al hierdie kan tydens die begrotingsproses uitgeskakel word.
Nakoming en nakoming van data -privaatheid
Terwyl die aantal gebruiksgebiede vir AI toeneem, haas ondernemings om die golf te ry en oplossings te ontwikkel wat lewens en ervaring verhoog. Aan die ander kant van die spektrum lê 'n uitdaging waaraan besighede van alle groottes aandag moet gee - kommer oor privaatheid oor data.
U is moontlik bekend met GDPR, CCPA, DPA en ander riglyne, maar daar word nuwer wette en nakomings ontwikkel deur nasionale lande regoor die wêreld. As meer gegewens gegenereer word, word privaatheid van kardinale belang in data -aantekeninge, aangesien data van sensors en rekenaarvisie data genereer wat mense se gesig het, vertroulike besonderhede uit KYC -dokumente, nommerplate van voertuie, lisensienommers en meer.Dit dring aan op die behoefte aan behoorlike instandhouding van privaatheidstandaarde en die nakoming van die billike gebruik van vertroulike data. Tegnies behoort ondernemings wat 'n gesonde en veilige omgewing verseker, ongemagtigde toegang tot data, die gebruik van ongemagtigde toestelle in 'n data-veilige ekosisteem, onwettige aflaai van lêers, oordrag na wolkstelsels en meer te verseker. Wette oor privaatheid van data is ingewikkeld en daar moet sorg gedra word dat aan elke vereiste voldoen word om regsgevolge te vermy.
Slim gereedskap en geassisteerde aantekeninge
Uit die twee verskillende tipes annotasiemetodes - handmatig en outomaties, is 'n hibriede aantekeningsmodel ideaal vir die toekoms. Dit is omdat AI -stelsels goed is om massiewe hoeveelhede data naatloos te verwerk en mense goed is om foute aan te dui en resultate te optimaliseer.
Gereedskap met AI en aantekeningstegnieke is vaste oplossings vir die uitdagings wat ons vandag in die gesig staar, aangesien dit die lewens van alle belanghebbendes wat by die proses betrokke is, maklik maak. Met slim gereedskap kan besighede werkopdragte, pypleidingbestuur, kwaliteitsbeheer van geannoteerde data outomatiseer en meer gerief bied. Sonder slim gereedskap werk die personeel steeds aan verouderde tegnieke, wat die menslike ure aansienlik inspan om die werk te voltooi.
Bestuur konsekwentheid in datakwaliteit en kwantiteit
Een van die belangrike aspekte van die beoordeling van datakwaliteit is die beoordeling van die definisie van etikette in datastelle. Vir die oningewydes, laat ons verstaan dat daar twee hoofsoorte datastelle is -
- Objektiewe data - data wat waar of universeel is, ongeag wie daarna kyk
- En subjektiewe data - data wat verskeie persepsies kan hê, gebaseer op wie toegang daartoe het
Byvoorbeeld, etikettering 'n appel as 'n rooi appel is objektief omdat dit universeel is, maar dinge raak ingewikkeld as daar genuanseerde datastelle in die hand is. Oorweeg 'n geestige reaksie van 'n klant op 'n resensie. Die aantekenaar moet slim genoeg wees om te verstaan of die opmerking sarkasties is of 'n kompliment om dit dienooreenkomstig te benoem. Sentimentanalise modules verwerk op grond van wat die aantekenaar gemerk het. Dus, as verskeie oë en gedagtes betrokke is, hoe kom een span tot konsensus?
Hoe kan ondernemings riglyne en reëls afdwing wat verskille uitskakel en 'n beduidende hoeveelheid objektiwiteit in subjektiewe datastelle meebring?
U is moontlik bekend met GDPR, CCPA, DPA en ander riglyne, maar daar word nuwer wette en nakomings ontwikkel deur nasionale lande regoor die wêreld. As meer gegewens gegenereer word, word privaatheid van kardinale belang in data -aantekeninge, aangesien data van sensors en rekenaarvisie data genereer wat mense se gesig het, vertroulike besonderhede uit KYC -dokumente, nommerplate van voertuie, lisensienommers en meer.Wikkel
Is dit nogal oorweldigend, die hoeveelheid uitdagings wat datawetenskaplikes en aantekenaars daagliks in die gesig staar? Die kommer wat ons tot dusver bespreek het, is slegs een deel van die uitdaging wat voortspruit uit die konsekwente beskikbaarheid van data. Daar is baie meer in hierdie spektrum.
Hopelik sal ons dit alles vooruitloop danksy die ontwikkeling van prosesse en stelsels in data -annotasie. Daar is altyd uitkontraktering (shaip) beskikbare opsies, wat u data van hoë gehalte bied, gebaseer op u vereistes.
