Σχολιασμός δεδομένων ή επισήμανση δεδομένων, όπως γνωρίζετε, είναι μια αέναη διαδικασία. Δεν υπάρχει καμία καθοριστική στιγμή που θα μπορούσατε να πείτε ότι θα σταματήσετε να εκπαιδεύετε τις μονάδες AI σας επειδή έχουν γίνει απόλυτα ακριβείς και γρήγορες στην παροχή αποτελεσμάτων.
Ενώ η κυκλοφορία της μονάδας σας με τεχνητή νοημοσύνη είναι απλώς ένα ορόσημο, η εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης πραγματοποιείται συνεχώς μετά την κυκλοφορία για τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων και της αποτελεσματικότητας. Εξαιτίας αυτού, οι οργανισμοί μαστίζονται από την ανησυχία της δημιουργίας τεράστιου όγκου σχετικών δεδομένων για τις ενότητες μηχανικής εκμάθησης τους.
Ωστόσο, δεν είναι αυτή η ανησυχία που θα συζητήσουμε σήμερα. Θα διερευνήσουμε τις προκλήσεις που προκύπτουν μόλις αυτή η ανησυχία δημιουργία δεδομένων είναι σταθερό. Φανταστείτε ότι έχετε αναρίθμητα σημεία επαφής δημιουργίας δεδομένων. Το πιο προβληματικό ζήτημα που θα αντιμετωπίσετε σε αυτό το σημείο είναι σχολιάζοντας τόσο τεράστιοι όγκοι δεδομένων.
Η κλιμακούμενη επισήμανση δεδομένων είναι αυτό που πρόκειται να ρίξουμε φως σήμερα, επειδή οι οργανισμοί και οι ομάδες με τις οποίες έχουμε μιλήσει μάς έχουν υποδείξει στο γεγονός ότι αυτοί οι ενδιαφερόμενοι θεωρούν ότι η οικοδόμηση εμπιστοσύνης για τη μηχανή είναι πιο δύσκολη από τη δημιουργία δεδομένων. Και όπως γνωρίζετε, η εμπιστοσύνη των μηχανών μπορεί να χτιστεί μόνο μέσω κατάλληλα εκπαιδευμένων συστημάτων που υποστηρίζονται από δεδομένα με ακρίβεια. Λοιπόν, ας ρίξουμε μια ματιά σε 5 σημαντικές ανησυχίες που μειώνουν την αποτελεσματικότητα των διαδικασιών επισήμανσης δεδομένων.
5 πραγματικές προκλήσεις που μειώνουν τις προσπάθειες επισήμανσης δεδομένων
Διαχείριση εργατικού δυναμικού
Επαναλαμβάνουμε επανειλημμένα ότι η επισήμανση δεδομένων δεν είναι απλώς χρονοβόρα αλλά και έντασης εργασίας. Οι ειδικοί στον σχολιασμό δεδομένων ξοδεύουν αμέτρητες ώρες καθαρίζοντας μη δομημένα δεδομένα, συγκεντρώνοντάς τα και καθιστώντας τα αναγνώσιμα από μηχανή. Ταυτόχρονα, πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι σχολιασμοί τους είναι ακριβείς και υψηλής ποιότητας.Έτσι, οι οργανισμοί είναι έτοιμοι να αντιμετωπίσουν την πρόκληση να εξισορροπήσουν τόσο την ποιότητα όσο και την ποσότητα για να παράγουν αποτελέσματα που κάνουν τη διαφορά και λύνουν έναν σκοπό. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η διαχείριση του εργατικού δυναμικού γίνεται εξαιρετικά δύσκολη και επίπονη. Ενώ η εξωτερική ανάθεση βοηθά, τις επιχειρήσεις που έχουν αφιερώσει εσωτερικές ομάδες για σχολιασμός δεδομένων σκοπούς, αντιμετωπίζουν εμπόδια όπως:
- Εκπαίδευση εργαζομένων για επισήμανση δεδομένων
- Κατανομή της εργασίας σε ομάδες και ενθάρρυνση της διαλειτουργικότητας
- Παρακολούθηση απόδοσης και προόδου σε μικρο και μακρο επίπεδο
- Αντιμετώπιση της φθοράς και επανεκπαίδευση νέων εργαζομένων
- Βελτιστοποίηση του συντονισμού μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων, των σχολιαστών και των διαχειριστών έργων
- Εξάλειψη πολιτιστικών, γλωσσικών και γεωγραφικών φραγμών και άρση προκαταλήψεων από τα λειτουργικά οικοσυστήματα και άλλα
Επαναλαμβάνουμε επανειλημμένα ότι η επισήμανση δεδομένων δεν είναι απλώς χρονοβόρα αλλά και έντασης εργασίας. Οι ειδικοί στον σχολιασμό δεδομένων ξοδεύουν αμέτρητες ώρες καθαρίζοντας μη δομημένα δεδομένα, συγκεντρώνοντάς τα και καθιστώντας τα αναγνώσιμα από μηχανή. Ταυτόχρονα, πρέπει να διασφαλίσουν ότι οι σχολιασμοί τους είναι ακριβείς και υψηλής ποιότητας.Παρακολούθηση οικονομικών
Ο προϋπολογισμός είναι μια από τις πιο κρίσιμες φάσεις στην εκπαίδευση AI. Καθορίζει πόσα είστε διατεθειμένοι να ξοδέψετε για την κατασκευή μιας ενότητας AI όσον αφορά τη στοίβα τεχνολογίας, τους πόρους, το προσωπικό και πολλά άλλα και στη συνέχεια σας βοηθά να υπολογίσετε την ακριβή απόδοση απόδοσης. Κοντά σε 26% των εταιρειών που τολμούν να αναπτύξουν συστήματα AI αποτυγχάνουν στα μισά του δρόμου λόγω ακατάλληλου προϋπολογισμού. Δεν υπάρχει ούτε διαφάνεια σχετικά με το πού διοχετεύονται χρήματα ούτε αποτελεσματικές μετρήσεις που προσφέρουν πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο στους ενδιαφερόμενους σχετικά με το σε τι μεταφράζονται τα χρήματά τους.
Οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις βρίσκονται συχνά στο δίλημμα της πληρωμής ανά έργο ή ανά ώρα και στο παραθυράκι της πρόσληψης ΜΜΕ για σχόλιο σκοποί έναντι της στρατολόγησης μιας ομάδας διαμεσολαβητών. Όλα αυτά μπορούν να εξαλειφθούν κατά τη διαδικασία κατάρτισης προϋπολογισμού.
Τήρηση και συμμόρφωση με το απόρρητο δεδομένων
Ενώ ο αριθμός των περιπτώσεων χρήσης για την τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται, οι επιχειρήσεις σπεύδουν να οδηγήσουν το κύμα και να αναπτύξουν λύσεις που εξυψώνουν τη ζωή και την εμπειρία. Στο άλλο άκρο του φάσματος βρίσκεται μια πρόκληση που πρέπει να δώσουν προσοχή οι επιχειρήσεις όλων των μεγεθών – ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων.
Μπορεί να είστε εξοικειωμένοι με το GDPR, το CCPA, το DPA και άλλες οδηγίες, αλλά υπάρχουν νεότεροι νόμοι και συμμορφώσεις που αναπτύσσονται και εφαρμόζονται από κράτη σε όλο τον κόσμο. Όταν δημιουργούνται περισσότεροι όγκοι δεδομένων, το απόρρητο γίνεται ζωτικής σημασίας για τον σχολιασμό δεδομένων, καθώς δεδομένα από αισθητήρες και όραση υπολογιστή δημιουργούν δεδομένα με πρόσωπα ανθρώπων, εμπιστευτικές λεπτομέρειες από έγγραφα KYC, πινακίδες οχημάτων, αριθμούς άδειας κυκλοφορίας και πολλά άλλα.Αυτό ωθεί την ανάγκη για σωστή διατήρηση των προτύπων απορρήτου και συμμόρφωση με τη δίκαιη χρήση των εμπιστευτικών δεδομένων. Τεχνικά, ένα υγιές και ασφαλές περιβάλλον θα πρέπει να διασφαλίζεται από τις επιχειρήσεις που εμποδίζουν τη μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε δεδομένα, τη χρήση μη εξουσιοδοτημένων συσκευών σε ένα ασφαλές για δεδομένα οικοσύστημα, τις παράνομες λήψεις αρχείων, τη μεταφορά σε συστήματα cloud και άλλα. Οι νόμοι που διέπουν το απόρρητο των δεδομένων είναι περίπλοκοι και πρέπει να λαμβάνεται μέριμνα ώστε να διασφαλίζεται ότι πληρούνται όλες οι απαιτήσεις για την αποφυγή νομικών συνεπειών.
Έξυπνα εργαλεία και υποβοηθούμενοι σχολιασμοί
Από τους δύο διαφορετικούς τύπους μεθόδων σχολιασμού - χειροκίνητο και αυτόματο, ένα υβριδικό μοντέλο σχολιασμού είναι ιδανικό για το μέλλον. Αυτό συμβαίνει επειδή τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι καλά στην απρόσκοπτη επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων και οι άνθρωποι είναι εξαιρετικοί στο να επισημαίνουν λάθη και να βελτιστοποιούν τα αποτελέσματα.
Τα εργαλεία και οι τεχνικές σχολιασμού με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν σταθερές λύσεις στις προκλήσεις που αντιμετωπίζουμε σήμερα, καθώς διευκολύνουν τη ζωή όλων των ενδιαφερομένων που εμπλέκονται στη διαδικασία. Τα έξυπνα εργαλεία επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιούν τις αναθέσεις εργασίας, τη διαχείριση αγωγών, τον ποιοτικό έλεγχο των σχολιασμένων δεδομένων και να προσφέρουν περισσότερη άνεση. Χωρίς έξυπνα εργαλεία, το προσωπικό θα εξακολουθούσε να εργάζεται σε απαρχαιωμένες τεχνικές, ωθώντας σημαντικά τις ανθρώπινες ώρες για να ολοκληρώσει την εργασία.
Διαχείριση της συνέπειας στην ποιότητα και την ποσότητα των δεδομένων
Μία από τις σημαντικές πτυχές της αξιολόγησης της ποιότητας των δεδομένων είναι η αξιολόγηση του ορισμού των ετικετών σε σύνολα δεδομένων. Για τους μη μυημένους, ας καταλάβουμε ότι υπάρχουν δύο κύριοι τύποι συνόλων δεδομένων –
- Αντικειμενικά δεδομένα – δεδομένα που είναι αληθή ή καθολικά ανεξάρτητα από το ποιος τα κοιτάζει
- Και υποκειμενικά δεδομένα – δεδομένα που θα μπορούσαν να έχουν πολλαπλές αντιλήψεις με βάση το ποιος έχει πρόσβαση σε αυτά
Για παράδειγμα, τιτλοφόρηση ένα μήλο ως κόκκινο μήλο είναι αντικειμενικό επειδή είναι καθολικό, αλλά τα πράγματα γίνονται περίπλοκα όταν υπάρχουν διαφοροποιημένα σύνολα δεδομένων στο χέρι. Σκεφτείτε μια πνευματώδη απάντηση από έναν πελάτη σε μια κριτική. Ο σχολιαστής πρέπει να είναι αρκετά έξυπνος ώστε να καταλάβει αν το σχόλιο είναι σαρκαστικό ή κομπλιμέντο για να το χαρακτηρίσει ανάλογα. Ανάλυση συναισθημάτων Οι ενότητες θα επεξεργαστούν με βάση αυτό που έχει επισημάνει ο σχολιαστής. Έτσι, όταν εμπλέκονται πολλά μάτια και μυαλά, πώς μια ομάδα καταλήγει σε συναίνεση;
Πώς μπορούν οι επιχειρήσεις να επιβάλουν κατευθυντήριες γραμμές και κανόνες που εξαλείφουν τις διαφορές και φέρνουν σημαντικό βαθμό αντικειμενικότητας στα υποκειμενικά σύνολα δεδομένων;
Μπορεί να είστε εξοικειωμένοι με το GDPR, το CCPA, το DPA και άλλες οδηγίες, αλλά υπάρχουν νεότεροι νόμοι και συμμορφώσεις που αναπτύσσονται και εφαρμόζονται από κράτη σε όλο τον κόσμο. Όταν δημιουργούνται περισσότεροι όγκοι δεδομένων, το απόρρητο γίνεται ζωτικής σημασίας για τον σχολιασμό δεδομένων, καθώς δεδομένα από αισθητήρες και όραση υπολογιστή δημιουργούν δεδομένα με πρόσωπα ανθρώπων, εμπιστευτικές λεπτομέρειες από έγγραφα KYC, πινακίδες οχημάτων, αριθμούς άδειας κυκλοφορίας και πολλά άλλα.Ολοκληρώνοντας
Είναι πολύ συντριπτικό, σωστά, ο αριθμός των προκλήσεων που αντιμετωπίζουν οι επιστήμονες δεδομένων και οι σχολιαστές σε καθημερινή βάση; Οι ανησυχίες που συζητήσαμε μέχρι στιγμής είναι μόνο ένα μέρος της πρόκλησης που πηγάζει από τη συνεπή διαθεσιμότητα δεδομένων. Υπάρχουν πολλά περισσότερα σε αυτό το φάσμα.
Ας ελπίσουμε, ωστόσο, να προχωρήσουμε σε όλα αυτά χάρη στην εξέλιξη των διαδικασιών και των συστημάτων στον σχολιασμό δεδομένων. Λοιπόν, υπάρχουν πάντα outsourcing (shaip) διαθέσιμες επιλογές, που σας προσφέρουν δεδομένα υψηλής ποιότητας με βάση τις απαιτήσεις σας.
