Σε έναν κόσμο όπου οι επιχειρηματικές επιχειρήσεις παλεύουν μεταξύ τους για να είναι οι πρώτες που θα μεταμορφώσουν τις επιχειρηματικές τους πρακτικές εφαρμόζοντας λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, η επισήμανση δεδομένων φαίνεται να είναι η μοναδική εργασία που ξεκινάει ο καθένας. Ίσως, αυτό συμβαίνει επειδή η ποιότητα των δεδομένων στα οποία εκπαιδεύετε τα μοντέλα AI σας καθορίζει την ακρίβεια και την επιτυχία τους.
Η επισήμανση δεδομένων ή ο σχολιασμός δεδομένων δεν είναι ποτέ μεμονωμένο γεγονός. Είναι μια συνεχής διαδικασία. Δεν υπάρχει κομβικό σημείο στο οποίο να νομίζετε ότι έχετε κάνει αρκετή εκπαίδευση ή ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας είναι ακριβή στην επίτευξη αποτελεσμάτων.
Όμως, πού πάει στραβά η υπόσχεση του AI για εκμετάλλευση νέων ευκαιριών; Μερικές φορές κατά τη διαδικασία επισήμανσης δεδομένων.
Ένα από τα κύρια σημεία πόνου των επιχειρήσεων που ενσωματώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης είναι ο σχολιασμός δεδομένων. Ας ρίξουμε λοιπόν μια ματιά στα 5 κορυφαία λάθη στην επισήμανση δεδομένων που πρέπει να αποφύγετε.
Κορυφαία 5 λάθη που πρέπει να αποφύγετε στην επισήμανση δεδομένων
Μη συλλογή επαρκών δεδομένων για το έργο
Τα δεδομένα είναι απαραίτητα, αλλά θα πρέπει να είναι σχετικά με τους στόχους του έργου σας. Προκειμένου το μοντέλο να παράγει ακριβή αποτελέσματα, τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται θα πρέπει να φέρουν ετικέτα, να ελέγχεται η ποιότητα για να διασφαλιστεί η ακρίβεια.
Εάν θέλετε να αναπτύξετε μια λειτουργική, αξιόπιστη λύση τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει να της τροφοδοτήσετε μεγάλες ποσότητες σχετικών δεδομένων υψηλής ποιότητας. Και, πρέπει να τροφοδοτείτε συνεχώς αυτά τα δεδομένα στα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, ώστε να μπορούν να κατανοούν και να συσχετίζουν διάφορες πληροφορίες που παρέχετε.
Προφανώς, όσο μεγαλύτερο είναι το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείτε, τόσο καλύτερες θα είναι οι προβλέψεις.
Μια παγίδα στη διαδικασία επισήμανσης δεδομένων είναι η συλλογή πολύ λίγων δεδομένων για λιγότερο κοινές μεταβλητές. Όταν προσθέτετε ετικέτες σε εικόνες με βάση μια συνήθως διαθέσιμη μεταβλητή στα μη επεξεργασμένα έγγραφα, δεν εκπαιδεύετε το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης βαθιάς εκμάθησης σε άλλες λιγότερο κοινές μεταβλητές.
Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης απαιτούν χιλιάδες κομμάτια δεδομένων για να αποδώσει αρκετά καλά το μοντέλο. Για παράδειγμα, όταν εκπαιδεύετε έναν ρομποτικό βραχίονα βασισμένο σε τεχνητή νοημοσύνη για ελιγμούς σύνθετων μηχανημάτων, κάθε μικρή παραλλαγή στην εργασία θα μπορούσε να απαιτεί άλλη μια παρτίδα σετ δεδομένων εκπαίδευσης. Ωστόσο, η συλλογή τέτοιων δεδομένων μπορεί να είναι δαπανηρή και μερικές φορές εντελώς αδύνατη και δύσκολο να σχολιαστεί για οποιαδήποτε επιχείρηση.
Μη επικύρωση ποιότητας δεδομένων
Ενώ η ύπαρξη δεδομένων είναι ένα πράγμα, είναι επίσης ζωτικής σημασίας να επικυρώσετε τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιείτε για να διασφαλίσετε ότι είναι συνεπή σε υψηλή ποιότητα. Ωστόσο, οι επιχειρήσεις θεωρούν ότι είναι δύσκολο να αποκτήσουν ποιοτικά σύνολα δεδομένων. Γενικά, υπάρχουν δύο βασικοί τύποι συνόλων δεδομένων – υποκειμενικά και αντικειμενικά.
Κατά την επισήμανση συνόλων δεδομένων, η υποκειμενική αλήθεια του ετικετοποιητή μπαίνει στο παιχνίδι. Για παράδειγμα, η εμπειρία τους, η γλώσσα, οι πολιτισμικές ερμηνείες, η γεωγραφία και πολλά άλλα μπορούν να επηρεάσουν την ερμηνεία των δεδομένων τους. Πάντα, κάθε εταιρεία ετικετών θα παρέχει διαφορετική απάντηση με βάση τις δικές του προκαταλήψεις. Αλλά τα υποκειμενικά δεδομένα δεν έχουν «σωστή ή λάθος απάντηση – γι' αυτό το εργατικό δυναμικό πρέπει να έχει σαφή πρότυπα και οδηγίες κατά την επισήμανση εικόνων και άλλων δεδομένων.Η πρόκληση που παρουσιάζουν τα αντικειμενικά δεδομένα είναι ο κίνδυνος να μην έχει ο υπεύθυνος ετικέτας την εμπειρία ή τη γνώση του τομέα για να εντοπίσει τις σωστές απαντήσεις. Είναι αδύνατο να εξαλειφθούν εντελώς τα ανθρώπινα λάθη, επομένως είναι ζωτικής σημασίας να υπάρχουν πρότυπα και μια μέθοδος ανάδρασης κλειστού βρόχου.
Κατά την επισήμανση συνόλων δεδομένων, η υποκειμενική αλήθεια του ετικετοποιητή μπαίνει στο παιχνίδι. Για παράδειγμα, η εμπειρία τους, η γλώσσα, οι πολιτισμικές ερμηνείες, η γεωγραφία και πολλά άλλα μπορούν να επηρεάσουν την ερμηνεία των δεδομένων τους. Πάντα, κάθε εταιρεία ετικετών θα παρέχει διαφορετική απάντηση με βάση τις δικές του προκαταλήψεις. Αλλά τα υποκειμενικά δεδομένα δεν έχουν «σωστή ή λάθος απάντηση – γι' αυτό το εργατικό δυναμικό πρέπει να έχει σαφή πρότυπα και οδηγίες κατά την επισήμανση εικόνων και άλλων δεδομένων.
Χωρίς εστίαση στη διαχείριση εργατικού δυναμικού
Τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης εξαρτώνται από μεγάλα σύνολα δεδομένων διαφορετικών τύπων, έτσι ώστε να καλύπτεται κάθε σενάριο. Ωστόσο, ο επιτυχημένος σχολιασμός εικόνας συνοδεύεται από το δικό του σύνολο προκλήσεων διαχείρισης εργατικού δυναμικού.
Ένα σημαντικό ζήτημα είναι η διαχείριση ενός τεράστιου εργατικού δυναμικού που μπορεί να επεξεργάζεται με μη αυτόματο τρόπο μεγάλα μη δομημένα σύνολα δεδομένων. Το επόμενο είναι η διατήρηση υψηλών προτύπων ποιότητας σε όλο το εργατικό δυναμικό. Πολλά προβλήματα ενδέχεται να προκύψουν κατά τη διάρκεια έργων σχολιασμού δεδομένων.
Μερικοι ειναι:
- Η ανάγκη εκπαίδευσης νέων ετικετών στη χρήση εργαλείων σχολιασμού
- Οδηγίες τεκμηρίωσης στο βιβλίο κωδικών
- Βεβαιωθείτε ότι το βιβλίο κωδικών ακολουθείται από όλα τα μέλη της ομάδας
- Καθορισμός της ροής εργασίας – κατανομή του ποιος κάνει τι με βάση τις δυνατότητές του
- Διασταύρωση και επίλυση τεχνικών θεμάτων
- Διασφάλιση ποιότητας και επικύρωσης συνόλων δεδομένων
- Παρέχοντας ομαλή συνεργασία μεταξύ των ομάδων ετικετών
- Ελαχιστοποίηση της προκατάληψης ετικετών
Για να βεβαιωθείτε ότι θα ξεπεράσετε αυτήν την πρόκληση, θα πρέπει να βελτιώσετε τις δεξιότητες και τις ικανότητές σας στη διαχείριση του εργατικού δυναμικού.
Μη επιλογή των σωστών εργαλείων επισήμανσης δεδομένων
Το μέγεθος της αγοράς των εργαλείων σχολιασμού δεδομένων είχε τελειώσει 1 δις $ σε 2020, και αυτός ο αριθμός αναμένεται να αυξηθεί σε περισσότερο από 30% CAGR έως το 2027. Η τεράστια ανάπτυξη στα εργαλεία επισήμανσης δεδομένων είναι ότι μεταμορφώνει το αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
Οι τεχνικές εργαλείων που χρησιμοποιούνται διαφέρουν από το ένα σύνολο δεδομένων στο άλλο. Έχουμε παρατηρήσει ότι οι περισσότεροι οργανισμοί ξεκινούν τη διαδικασία βαθιάς μάθησης εστιάζοντας στην ανάπτυξη εσωτερικών εργαλείων επισήμανσης. Αλλά πολύ σύντομα, συνειδητοποιούν ότι καθώς οι ανάγκες σχολιασμού αρχίζουν να αυξάνονται, τα εργαλεία τους δεν μπορούν να συμβαδίσουν. Επιπλέον, η ανάπτυξη εσωτερικών εργαλείων είναι δαπανηρή, χρονοβόρα και πρακτικά περιττή.
Αντί να ακολουθήσετε τον συντηρητικό τρόπο της χειροκίνητης επισήμανσης ή να επενδύσετε στην ανάπτυξη προσαρμοσμένων εργαλείων επισήμανσης, η αγορά συσκευών από τρίτους είναι έξυπνη. Με αυτήν τη μέθοδο, το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να επιλέξετε το σωστό εργαλείο με βάση τις ανάγκες σας, τις παρεχόμενες υπηρεσίες και την επεκτασιμότητα.
Μη συμμόρφωση με τις Οδηγίες Ασφάλειας Δεδομένων
Η συμμόρφωση με την ασφάλεια δεδομένων θα σημειώσει σημαντική αύξηση σύντομα, καθώς περισσότερες εταιρείες συγκεντρώνουν μεγάλα σύνολα μη δομημένων δεδομένων. CCPA, DPA και GDPR είναι μερικά από τα διεθνή πρότυπα συμμόρφωσης για την ασφάλεια δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τις επιχειρήσεις.
Η ώθηση για συμμόρφωση με την ασφάλεια κερδίζει αποδοχή επειδή όταν πρόκειται για την επισήμανση μη δομημένων δεδομένων, υπάρχουν περιπτώσεις προσωπικών δεδομένων που υπάρχουν στις εικόνες. Εκτός από την προστασία του απορρήτου των υποκειμένων, είναι επίσης ζωτικής σημασίας να διασφαλίζεται ότι τα δεδομένα είναι ασφαλή. Οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι εργαζόμενοι, χωρίς άδεια ασφαλείας, δεν έχουν πρόσβαση σε αυτά τα σύνολα δεδομένων και δεν μπορούν να τα μεταφέρουν ή να τα παραποιήσουν με οποιαδήποτε μορφή.Η συμμόρφωση με την ασφάλεια γίνεται ένα κεντρικό σημείο πόνου όταν πρόκειται για την εξωτερική ανάθεση εργασιών σήμανσης σε τρίτους παρόχους. Η ασφάλεια δεδομένων αυξάνει την πολυπλοκότητα του έργου και οι πάροχοι υπηρεσιών σήμανσης πρέπει να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς της επιχείρησης.
Η ώθηση για συμμόρφωση με την ασφάλεια κερδίζει αποδοχή επειδή όταν πρόκειται για την επισήμανση μη δομημένων δεδομένων, υπάρχουν περιπτώσεις προσωπικών δεδομένων που υπάρχουν στις εικόνες. Εκτός από την προστασία του απορρήτου των υποκειμένων, είναι επίσης ζωτικής σημασίας να διασφαλίζεται ότι τα δεδομένα είναι ασφαλή. Οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι εργαζόμενοι, χωρίς άδεια ασφαλείας, δεν έχουν πρόσβαση σε αυτά τα σύνολα δεδομένων και δεν μπορούν να τα μεταφέρουν ή να τα παραποιήσουν με οποιαδήποτε μορφή.Λοιπόν, το επόμενο μεγάλο έργο τεχνητής νοημοσύνης σας περιμένει τη σωστή υπηρεσία σήμανσης δεδομένων;
Πιστεύουμε ότι η επιτυχία οποιουδήποτε έργου AI εξαρτάται από τα σύνολα δεδομένων που τροφοδοτούμε στον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης. Και, εάν το έργο της τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να δώσει ακριβή αποτελέσματα και προβλέψεις, ο σχολιασμός και η επισήμανση δεδομένων είναι υψίστης σημασίας. Με την εξωτερική ανάθεση των εργασιών σχολιασμού δεδομένων σας, σας διαβεβαιώνουμε ότι μπορείτε να επιλύσετε αποτελεσματικά αυτές τις προκλήσεις.
Με την εστίασή μας στη συνεχή διατήρηση συνόλων δεδομένων υψηλής ποιότητας, την παροχή σχολίων κλειστού βρόχου και την αποτελεσματική διαχείριση του εργατικού δυναμικού, θα είστε σε θέση να παρέχετε κορυφαία έργα τεχνητής νοημοσύνης που προσφέρουν υψηλότερο επίπεδο ακρίβειας.
[Διαβάστε επίσης: Εσωτερικός ή εξωτερικός σχολιασμός δεδομένων – Ποιο δίνει καλύτερα αποτελέσματα AI;]
