As u 'n AI-oplossing ontwikkel, is die tydsbemarking van u produk sterk afhanklik van die tydige beskikbaarheid van kwaliteit datastelle vir opleidingsdoeleindes. Slegs as u die vereiste datastelle byderhand het, begin u met die opleidingsprosesse van u modelle, resultate optimaliseer en u oplossing gereed maak vir die bekendstelling.
En u weet, om betyds datastelle te haal, is 'n uitdaging vir ondernemings van alle groottes en skale. Vir die oningewydes, naby 19% van die besighede onthul dat dit die gebrek aan beskikbaarheid van data is wat hulle belet om AI -oplossings aan te neem.
Ons moet ook verstaan dat selfs as u daarin slaag om relevante en kontekstuele data te genereer, data-aantekening is 'n uitdaging op sigself. Dit is tydrowend en vereis uitstekende bemeestering en aandag aan detail. Ongeveer 80% van die AI se ontwikkelingstyd gaan oor die aantekening van datastelle.
Nou kan ons nie net die data -annotasieprosesse heeltemal uit ons stelsels verwyder nie, aangesien dit die steunpunt van AI -opleiding is. U modelle lewer nie resultate nie (wat nog te sê van kwaliteitresultate) as daar geen geannoteerde data byderhand is nie. Tot dusver het ons 'n magdom onderwerpe bespreek oor data-gebaseerde uitdagings, aantekeningstegnieke en meer. Vandag sal ons 'n ander belangrike aspek bespreek wat handel oor data -etikettering self.
In hierdie pos ondersoek ons die twee tipes aantekeningsmetodes wat oor die hele spektrum gebruik word:
- Handmatige data -etikettering
- En outomatiese etikettering van data
Ons sal lig werp op die verskille tussen die twee, waarom handmatige ingryping die belangrikste is en wat die risiko's verbonde is aan outomaties data -etikettering.
Handmatige data -etikettering
Soos die naam aandui, betrek mense die handmatige data -etikettering. Data -annotasie -deskundiges is verantwoordelik vir die etikettering van elemente in datastelle. Met kenners bedoel ons KMO's en domeinowerhede wat presies weet wat hulle moet aanteken. Die handmatige proses begin met aantekenaars wat rou datastelle vir aantekeninge voorsien. Die datastelle kan beelde, videolêers, klankopnames of transkripsies, tekste of 'n kombinasie hiervan wees.
Op grond van projekte, vereiste uitkomste en spesifikasies, werk annoteerders aan die aantekening van relevante elemente. Kenners weet watter tegniek die beste geskik is vir spesifieke datastelle en doeleindes. Hulle gebruik die regte tegniek vir hul projekte en lewer opleidingsdatastelle betyds.
Handmatige etikettering is uiters tydrowend en die gemiddelde aantekeningstyd per datastel hang af van 'n aantal faktore, soos die instrument wat gebruik word, die aantal elemente wat geannoteer moet word, kwaliteit van data en meer. Dit kan byvoorbeeld tot 1500 uur neem voordat 'n deskundige byna 100,000 5 beelde met XNUMX aantekeninge per prent kan benoem.
Hoewel handmatige etikettering slegs een deel van die proses is, is daar 'n tweede fase in die aantekeningwerkstroom, wat kwaliteitskontroles en oudits genoem word. Hierin word geannoteerde datastelle geverifieer vir egtheid en presisie. Om dit te doen, neem ondernemings 'n konsensusmetode toe, waar verskeie aantekeninge op dieselfde datastelle werk vir eenparige uitkomste. Afwykings word ook opgelos in geval van kommentaar en vlag. In vergelyking met die annotasieproses, is die kwaliteitskontrole-fase minder inspannend en tydrowend.
Outomatiese data -etikettering
U verstaan nou hoeveel handmatige inspanning in die etikettering van data gedoen word. Om oplossings te gebruik in sektore soos gesondheidsorg, word presisie en aandag aan detail des te belangriker. Om die weg te baan vir vinniger datamerking en aflewering van geannoteerde data, word outomatiese modelle vir etikettering van data geleidelik prominent.
In hierdie metode sorg AI -stelsels vir die aantekening van data. Dit word bereik met behulp van heuristiese metodes of masjienleermodelle of albei. In die heuristiese metode word 'n enkele datastel deur 'n reeks vooraf gedefinieerde reëls of voorwaardes gelei om 'n spesifieke etiket te bekragtig. Die voorwaardes word deur mense gestel.
Alhoewel dit doeltreffend is, misluk hierdie metode as datastrukture gereeld verander. Die uiteensetting van voorwaardes word ook ingewikkeld om stelsels te dryf om 'n ingeligte besluit te neem. Terwyl mense kan onderskei tussen roomys en limonade, weet ons nie watter benadering die brein volg om die onderskeid te vind nie. Dit is menslik onmoontlik om dit in masjiene te herhaal.
Dit gee aanleiding tot 'n aantal kommer oor die kwaliteit van die resultate van AI -stelsels. Ondanks die outomatiese aanvang, het u 'n mens (of 'n klomp daarvan) nodig om datatikette te bekragtig en reg te stel. En dit is 'n uitstekende gevolg vir ons volgende afdeling.
AI-ondersteunde aantekening: intelligensie vereis brein (hibriede benadering)
Vir die beste resultate is 'n hibriede benadering nodig. Alhoewel AI -stelsels vir vinniger etikettering kan sorg, kan mense die resultate bekragtig en optimaliseer. Dit kan 'n slegte idee wees om die hele proses van data -annotasie in die hande van masjiene te laat, en daarom is dit heeltemal sinvol om mense in die rondte in te bring.
As dit eers opgelei is, kan masjiene die belangrikste elemente presies segmenteer en aanteken. Dit is slegs die ingewikkelde take wat handmatige ingryping vereis. In sulke gevalle sal dit nie so tydrowend wees as handmatige data-etikettering en so riskant as outomatiese data-etikettering nie.
Daar is 'n balans en die proses kan ook op koste-effektiewe maniere plaasvind. Kenners kan met geoptimaliseerde terugvoerlusse vir masjiene vorendag kom om beter etikette uit te haal, wat uiteindelik die behoefte aan betrokke handmatige pogings verminder. Met die aansienlike toename in masjienvertroue, kan die kwaliteit van gemerkte data ook verbeter word.
Wikkel
Heeltemal outonoom data -etikettering meganismes sal nooit werk nie - ten minste vir eers. Wat ons nodig het, is harmonie tussen mens en masjien om 'n vervelige taak uit te voer. Dit verhoog ook die afleweringstyd van geannoteerde datastelle, waar ondernemings hul AI -opleidingsfases naatloos kan begin. En as u op soek is na datastelle van hoë gehalte vir u AI-modelle, kontak ons vandag.
