'n Robuuste KI-gebaseerde oplossing is gebou op data - nie net enige data nie, maar hoë kwaliteit, akkuraat geannoteerde data. Slegs die beste en mees verfynde data kan jou KI-projek aandryf, en hierdie datasuiwerheid sal 'n groot impak op die projek se uitkoms hê.
Ons het data al dikwels die brandstof vir KI-projekte genoem, maar nie net enige data sal deug nie. As jy vuurpylbrandstof nodig het om jou projek te help om opheffing te kry, kan jy nie rou olie in die tenk gooi nie. In plaas daarvan moet data (soos brandstof) noukeurig verfyn word om te verseker dat slegs die hoogste gehalte inligting jou projek aandryf. Daardie verfyningsproses word data-annotasie genoem, en daar bestaan 'n hele paar aanhoudende wanopvattings daaroor.
Definieer opleidingsdatakwaliteit in annotasie
Ons weet dat datakwaliteit 'n groot verskil maak aan die uitkoms van die KI-projek. Sommige van die beste en mees hoëpresterende ML-modelle is gebaseer op gedetailleerde en akkuraat benoemde datastelle.
Maar hoe presies definieer ons kwaliteit in 'n annotasie?
Wanneer ons praat data-aantekening gehalte, akkuraatheid, betroubaarheid en konsekwentheid maak saak. Daar word gesê dat 'n datastel akkuraat is as dit ooreenstem met die grondwaarheid en werklike inligting.
Konsekwentheid van data verwys na die vlak van akkuraatheid wat regdeur die datastel gehandhaaf word. Die kwaliteit van 'n datastel word egter meer akkuraat bepaal deur die tipe projek, sy unieke vereistes en die gewenste uitkoms. Daarom moet dit die kriteria wees vir die bepaling van data-etikettering en annotasiekwaliteit.
Waarom is dit belangrik om datakwaliteit te definieer?
Dit is belangrik om datakwaliteit te definieer aangesien dit optree as 'n omvattende faktor wat die kwaliteit van die projek en die uitkoms bepaal.
- Swak kwaliteit data kan die produk en besigheidstrategieë beïnvloed.
- 'n Masjienleerstelsel is so goed soos die kwaliteit van data waarop dit opgelei is.
- Goeie kwaliteit data skakel herwerk en koste daaraan verbonde uit.
- Dit help besighede om ingeligte projekbesluite te neem en voldoen aan regulatoriese nakoming.
Hoe meet ons die kwaliteit van opleidingsdata tydens etikettering?
Daar is verskeie metodes om opleidingsdatakwaliteit te meet, en die meeste van hulle begin met die skep van 'n konkrete data-aantekeningriglyn. Sommige van die metodes sluit in:
Maatstawwe wat deur kundiges vasgestel is
Kwaliteit maatstawwe of goue standaard-aantekening metodes is die maklikste en mees bekostigbare gehalteversekering opsies wat dien as 'n verwysingspunt wat projek uitset kwaliteit meet. Dit meet die data-aantekeninge teen die maatstaf wat deur die kundiges vasgestel is.
Cronbach se Alpha-toets
Cronbach se alfatoets bepaal die korrelasie of konsekwentheid tussen datastelitems. Die etiket se betroubaarheid en groter akkuraatheid gemeet kan word op grond van die navorsing.
Konsensusmeting
Konsensusmeting bepaal die vlak van ooreenstemming tussen masjien- of menslike annoteerders. Konsensus moet tipies vir elke item bereik word en moet oor gearbitreer word in geval van meningsverskil.
Paneeloorsig
'n Deskundige paneel bepaal gewoonlik die etiket se akkuraatheid deur data-etikette te hersien. Soms word 'n gedefinieerde gedeelte van data-etikette gewoonlik geneem as 'n monster vir die bepaling van akkuraatheid.
Hersiening Opleidingsdata Gehalte
Die ondernemings wat AI-projekte aanpak, is ten volle geïnteresseerd in outomatisering, en daarom dink baie mense dat outomatiese aantekeninge wat deur AI aangedryf word, vinniger en akkurater sal wees as om handmatig aan te meld. Vir eers is die realiteit dat dit mense nodig het om data te identifiseer en te klassifiseer omdat akkuraatheid so belangrik is. Die bykomende foute wat deur outomatiese etikettering veroorsaak word, sal addisionele herhalings verg om die akkuraatheid van die algoritme te verbeter, wat enige tydsbesparing negeer.
'N Ander wanopvatting - en waarskynlik 'n bydrae tot die aanvaarding van outomatiese aantekeninge - is dat klein foute nie veel van die uitwerking het nie. Selfs die kleinste foute kan beduidende onjuisthede veroorsaak as gevolg van 'n verskynsel genaamd AI-drift, waar teenstrydighede in invoergegewens 'n algoritme lei in die rigting wat programmeerders nooit bedoel het nie.
Die kwaliteit van die opleidingsdata – die aspekte van akkuraatheid en konsekwentheid – word konsekwent hersien om aan die unieke eise van die projekte te voldoen. 'N Hersiening van die opleidingsdata word tipies uitgevoer met behulp van twee verskillende metodes -
Outomatiese geannoteerde tegnieke
Die outomatiese annotasie-hersieningsproses verseker dat terugvoer na die stelsel teruggelus word en voorkom dwalings sodat annoteerders hul prosesse kan verbeter.
Outo-aantekeninge wat deur kunsmatige intelligensie aangedryf word, is akkuraat en vinniger. Outo-aantekening verminder die tyd wat handmatige QA's aan hersiening bestee, sodat hulle meer tyd aan komplekse en kritieke foute in die datastel kan spandeer. Outo-aantekening kan ook help om ongeldige antwoorde, herhalings en verkeerde aantekeninge op te spoor.
Handmatig via datawetenskapkenners
Datawetenskaplikes hersien ook data-aantekeninge om akkuraatheid en betroubaarheid in die datastel te verseker.
Klein foute en aantekeningonakkuraathede kan die uitkoms van die projek aansienlik beïnvloed. En hierdie foute word dalk nie deur die outo-aantekeninghersieningnutsgoed opgespoor nie. Datawetenskaplikes doen steekproefkwaliteittoetse van verskillende groepgroottes om data-inkonsekwenthede en onbedoelde foute in die datastel op te spoor.
Agter elke AI-opskrif is 'n aantekeningproses, en Shaip kan help om dit pynloos te maak
Vermy KI-projek slaggate
Baie organisasies word geteister deur 'n gebrek aan interne annotasiehulpbronne. Daar is groot aanvraag na datawetenskaplikes en ingenieurs, en om genoeg van hierdie professionele persone aan te stel om 'n KI-projek aan te pak, beteken om 'n tjek te skryf wat vir die meeste maatskappye buite bereik is. In plaas daarvan om 'n begrotingsopsie te kies (soos skareverkryging-aantekening) wat uiteindelik by jou sal terugkom, oorweeg dit om jou annotasiebehoeftes aan 'n ervare eksterne vennoot uit te kontrakteer. Uitkontraktering verseker 'n hoë mate van akkuraatheid, terwyl die knelpunte van aanstelling, opleiding en bestuur wat ontstaan wanneer jy probeer om 'n interne span saam te stel, verminder word.
As u u aantekenbehoeftes met Shaip spesifiek uitkontrakteer, gebruik u 'n kragtige krag wat u AI-inisiatief kan versnel sonder die kortpaaie wat die belangrikste uitkomste in die gedrang sal bring. Ons bied 'n volledig bestuurde arbeidsmag aan, wat beteken dat u 'n veel groter akkuraatheid kan kry as wat u sou bereik deur die inspanning van 'n groot aantal mense. Die voorafbelegging kan hoër wees, maar dit sal vrugte afwerp tydens die ontwikkelingsproses wanneer minder herhalings nodig is om die gewenste resultaat te behaal.
Ons datadienste dek ook die hele proses, insluitend verkryging, wat die meeste ander etiketverskaffers nie kan bied nie. Met ons ervaring kan u vinnig en maklik groot hoeveelhede geografiese uiteenlopende gegewens van hoë gehalte bekom wat gedentifiseer is en aan alle relevante regulasies voldoen. As u hierdie data in ons wolkgebaseerde platform bevat, kry u ook toegang tot beproefde gereedskap en werkstrome wat die algehele doeltreffendheid van u projek verhoog en u help om vinniger te vorder as wat u gedink het.
En uiteindelik, ons interne kundiges in die bedryf jou unieke behoeftes verstaan. Of jy nou 'n kletsbot bou of besig is om gesigsherkenningstegnologie toe te pas om gesondheidsorg te verbeter, ons was daar en kan help om riglyne te ontwikkel wat sal verseker dat die annotasieproses die doelwitte bereik wat vir jou projek uiteengesit is.
By Shaip is ons nie net opgewonde oor die nuwe era van AI nie. Ons help dit op ongelooflike maniere, en ons ervaring het ons gehelp om talle suksesvolle projekte van die grond af te kry. Kontak ons om te sien wat ons vir u eie implementering kan doen versoek 'n demo vandag.
