Η Τεχνητή Νοημοσύνη προωθεί αλληλεπιδράσεις που μοιάζουν με τον άνθρωπο με υπολογιστικά συστήματα, ενώ η Μηχανική Μάθηση επιτρέπει σε αυτές τις μηχανές να μάθουν να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη μέσω κάθε αλληλεπίδρασης. Αλλά τι εξουσιοδοτεί αυτά τα εξαιρετικά προηγμένα εργαλεία ML και AI; Σχολιασμός δεδομένων.
Τα δεδομένα είναι η πρώτη ύλη που τροφοδοτεί τους αλγόριθμους ML – όσο περισσότερα δεδομένα χρησιμοποιείτε, τόσο καλύτερο θα είναι το προϊόν τεχνητής νοημοσύνης. Αν και είναι εξαιρετικά σημαντικό να έχουμε πρόσβαση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων, είναι εξίσου σημαντικό να διασφαλίζουμε ότι σχολιάζονται με ακρίβεια για να αποφέρουν εφικτά αποτελέσματα. Ο σχολιασμός δεδομένων είναι η δύναμη δεδομένων πίσω από την προηγμένη, αξιόπιστη και ακριβή αλγοριθμική απόδοση ML.
Ο ρόλος του σχολιασμού δεδομένων στην εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης
Ο σχολιασμός δεδομένων παίζει βασικό ρόλο στην εκπαίδευση ML και στη συνολική επιτυχία των έργων τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθά στον εντοπισμό συγκεκριμένων εικόνων, δεδομένων, στόχων και βίντεο και τα επισημαίνει για να διευκολύνει το μηχάνημα να αναγνωρίζει μοτίβα και να ταξινομεί δεδομένα. Είναι μια ανθρωποκεντρική εργασία που εκπαιδεύει το μοντέλο ML να κάνει ακριβείς προβλέψεις.
Εάν ο σχολιασμός δεδομένων δεν εκτελείται με ακρίβεια, ο αλγόριθμος ML δεν μπορεί να συσχετίσει χαρακτηριστικά με αντικείμενα εύκολα.
Σημασία των σχολιασμένων δεδομένων εκπαίδευσης για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης
Ο σχολιασμός δεδομένων επιτρέπει την ακριβή λειτουργία των μοντέλων ML. Υπάρχει μια αδιαμφισβήτητη σχέση μεταξύ της ακρίβειας και της ακρίβειας του σχολιασμού των δεδομένων και της επιτυχίας του έργου AI.
Η παγκόσμια αξία της αγοράς τεχνητής νοημοσύνης, που εκτιμάται ότι θα είναι 119 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022, προβλέπεται να φτάσει $ 1,597 δισ. ευρώ από 2030, αυξάνεται με CAGR 38% κατά την περίοδο. Ενώ ολόκληρο το έργο τεχνητής νοημοσύνης περνά από πολλά κρίσιμα στάδια, το στάδιο σχολιασμού δεδομένων είναι όπου το έργο σας βρίσκεται στο πιο σημαντικό στάδιο.
Η συλλογή δεδομένων για χάρη των δεδομένων δεν πρόκειται να βοηθήσει πολύ το έργο σας. Χρειάζεστε τεράστιες ποσότητες υψηλής ποιότητας, σχετικών δεδομένων για να υλοποιήσετε με επιτυχία το έργο AI σας. Περίπου το 80% του χρόνου σας στην ανάπτυξη έργου ML αφιερώνεται σε εργασίες που σχετίζονται με δεδομένα, όπως η επισήμανση, ο καθαρισμός, η συγκέντρωση, ο εντοπισμός, η αύξηση και ο σχολιασμός.
Ο σχολιασμός δεδομένων είναι ένας τομέας όπου οι άνθρωποι έχουν ένα πλεονέκτημα έναντι των υπολογιστών, επειδή έχουμε την έμφυτη ικανότητα να αποκρυπτογραφούμε την πρόθεση, να διατρέχουμε την ασάφεια και να ταξινομούμε αβέβαιες πληροφορίες.
Γιατί είναι σημαντικός ο σχολιασμός δεδομένων;
Η αξία και η αξιοπιστία της λύσης τεχνητής νοημοσύνης σας εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα των δεδομένων που εισάγονται για την εκπαίδευση μοντέλων.
Ένα μηχάνημα δεν μπορεί να επεξεργαστεί εικόνες όπως εμείς. πρέπει να εκπαιδευτούν ώστε να αναγνωρίζουν πρότυπα μέσω της εκπαίδευσης. Δεδομένου ότι τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών – κρίσιμες λύσεις όπως η υγειονομική περίθαλψη και τα αυτόνομα οχήματα – όπου οποιοδήποτε σφάλμα στον σχολιασμό δεδομένων μπορεί να έχει επικίνδυνες επιπτώσεις.
Ο σχολιασμός δεδομένων διασφαλίζει ότι η λύση τεχνητής νοημοσύνης σας λειτουργεί με όλες τις δυνατότητές της. Η εκπαίδευση ενός μοντέλου ML ώστε να ερμηνεύει με ακρίβεια το περιβάλλον του μέσω μοτίβων και συσχετισμών, να κάνει προβλέψεις και να λαμβάνει τις απαραίτητες ενέργειες απαιτεί υψηλή κατηγοριοποίηση και σχολιασμό δεδομένα κατάρτισης. Ο σχολιασμός δείχνει στο μοντέλο ML την απαιτούμενη πρόβλεψη με προσθήκη ετικετών, μεταγραφή και επισήμανση κρίσιμων χαρακτηριστικών στο σύνολο δεδομένων.
Εποπτευόμενη μάθηση
Πριν εμβαθύνουμε στον σχολιασμό δεδομένων, ας ξετυλίξουμε τον σχολιασμό δεδομένων μέσω της εποπτευόμενης και χωρίς επίβλεψη εκμάθησης.
Μια υποκατηγορία της εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης μηχανικής μάθησης υποδεικνύει εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με τη βοήθεια ενός καλά επισημασμένου δεδομένων. Σε μια εποπτευόμενη μέθοδο εκμάθησης, ορισμένα δεδομένα έχουν ήδη επισημανθεί με ακρίβεια και σχολιασμό. Το μοντέλο ML, όταν εκτίθεται σε νέα δεδομένα, χρησιμοποιεί τα δεδομένα εκπαίδευσης για να καταλήξει σε μια ακριβή πρόβλεψη με βάση τα επισημασμένα δεδομένα.
Για παράδειγμα, το μοντέλο ML εκπαιδεύεται σε ένα ντουλάπι γεμάτο με διαφορετικά είδη ρούχων. Το πρώτο βήμα στην εκπαίδευση θα ήταν να εκπαιδεύσετε το μοντέλο με διαφορετικούς τύπους ρούχων χρησιμοποιώντας τα χαρακτηριστικά και τα χαρακτηριστικά κάθε υφάσματος. Μετά την εκπαίδευση, το μηχάνημα θα μπορεί να αναγνωρίσει ξεχωριστά κομμάτια ρούχων εφαρμόζοντας τις προηγούμενες γνώσεις ή εκπαίδευσή του. Η εποπτευόμενη μάθηση μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε ταξινόμηση (με βάση την κατηγορία) και παλινδρόμηση (με βάση την πραγματική αξία).
Πώς ο σχολιασμός δεδομένων επηρεάζει την απόδοση των συστημάτων AI
Τα δεδομένα δεν είναι ποτέ μια ενιαία οντότητα – παίρνουν διαφορετικές μορφές – κείμενο, βίντεο και εικόνα. Περιττό να πούμε ότι ο σχολιασμός δεδομένων έρχεται σε διάφορες μορφές.
Για να κατανοήσει το μηχάνημα και να προσδιορίσει με ακρίβεια διαφορετικές οντότητες, είναι σημαντικό να τονιστεί η ποιότητα της προσθήκης ετικετών με όνομα οντότητας. Ένα λάθος στην προσθήκη ετικετών και στον σχολιασμό, και το ML δεν μπορούσε να διακρίνει μεταξύ του Amazon – του καταστήματος ηλεκτρονικού εμπορίου, του ποταμού ή ενός παπαγάλου.
Επιπλέον, ο σχολιασμός δεδομένων βοηθά τα μηχανήματα να αναγνωρίζουν τη λεπτή πρόθεση - μια ποιότητα που έρχεται φυσικά στους ανθρώπους. Επικοινωνούμε διαφορετικά και οι άνθρωποι κατανοούν τόσο τις ρητά εκφραζόμενες σκέψεις όσο και τα υπονοούμενα μηνύματα. Για παράδειγμα, οι απαντήσεις ή οι κριτικές των μέσων κοινωνικής δικτύωσης θα μπορούσαν να είναι θετικές και αρνητικές και ο ML θα πρέπει να μπορεί να κατανοήσει και τα δύο. 'Εξαιρετικό μέρος. Θα το επισκεφτώ ξανά.' Είναι μια θετική φράση ενώ «Τι υπέροχο μέρος ήταν κάποτε! Παλιά μας άρεσε αυτό το μέρος!' είναι αρνητικό και ο ανθρώπινος σχολιασμός μπορεί να κάνει αυτή τη διαδικασία πολύ πιο εύκολη.
Προκλήσεις στον σχολιασμό δεδομένων και πώς να τις ξεπεράσετε
Δύο κύριες προκλήσεις στον σχολιασμό δεδομένων είναι το κόστος και η ακρίβεια.
Η ανάγκη για δεδομένα υψηλής ακρίβειας: Η τύχη των έργων AI και ML εξαρτάται από την ποιότητα των σχολιασμένων δεδομένων. Τα μοντέλα ML και AI πρέπει να τροφοδοτούνται με συνέπεια με καλά ταξινομημένα δεδομένα που μπορούν να εκπαιδεύσουν το μοντέλο να αναγνωρίζει τη συσχέτιση μεταξύ των μεταβλητών.
Η ανάγκη για μεγάλες ποσότητες δεδομένων: Όλα τα μοντέλα ML και AI ευδοκιμούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων – ένα μόνο έργο ML χρειάζεται τουλάχιστον χιλιάδες στοιχεία με ετικέτα.
Η ανάγκη για πόρους: Τα έργα τεχνητής νοημοσύνης εξαρτώνται από πόρους, τόσο από άποψη κόστους, χρόνου και εργατικού δυναμικού. Χωρίς κανένα από αυτά, η ποιότητα του έργου σχολιασμού δεδομένων σας θα μπορούσε να πάει χαμένη.
[Διαβάστε επίσης: Σχολιασμός βίντεο για τη μηχανική μάθηση ]
Βέλτιστες πρακτικές στον σχολιασμό δεδομένων
Η αξία του σχολιασμού δεδομένων είναι εμφανής στον αντίκτυπό του στο αποτέλεσμα του έργου AI. Εάν το σύνολο δεδομένων στο οποίο εκπαιδεύετε τα μοντέλα ML σας είναι γεμάτο με ασυνέπειες, προκατειλημμένο, μη ισορροπημένο ή κατεστραμμένο, η λύση τεχνητής νοημοσύνης σας μπορεί να είναι αποτυχημένη. Επιπλέον, εάν οι ετικέτες είναι λανθασμένες και ο σχολιασμός είναι ασυνεπής, τότε και η λύση AI θα επιφέρει ανακριβείς προβλέψεις. Λοιπόν, ποιες είναι οι βέλτιστες πρακτικές στον σχολιασμό δεδομένων;
Συμβουλές για αποτελεσματικό και αποτελεσματικό σχολιασμό δεδομένων
- Βεβαιωθείτε ότι οι ετικέτες δεδομένων που δημιουργείτε είναι συγκεκριμένες και συνεπείς με τις ανάγκες του έργου και ωστόσο αρκετά γενικές ώστε να καλύπτουν όλες τις πιθανές παραλλαγές.
- Σημειώστε μεγάλες ποσότητες δεδομένων που είναι απαραίτητες για την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης. Όσο περισσότερα δεδομένα σχολιάζετε, τόσο καλύτερο είναι το αποτέλεσμα της εκπαίδευσης του μοντέλου.
- Οι κατευθυντήριες γραμμές για τον σχολιασμό δεδομένων συμβάλλουν πολύ στη θέσπιση προτύπων ποιότητας και στη διασφάλιση της συνέπειας σε όλο το έργο και σε πολλούς σχολιαστές.
- Δεδομένου ότι ο σχολιασμός δεδομένων μπορεί να είναι δαπανηρός και εξαρτάται από το ανθρώπινο δυναμικό, ο έλεγχος των προεπισημασμένων συνόλων δεδομένων από τους παρόχους υπηρεσιών είναι λογικό.
- Για να βοηθήσετε στον ακριβή σχολιασμό και την εκπαίδευση των δεδομένων, φέρτε την αποτελεσματικότητα του ανθρώπινου κυκλώματος για να φέρετε την ποικιλομορφία και να αντιμετωπίσετε κρίσιμες περιπτώσεις μαζί με τις δυνατότητες του λογισμικού σχολιασμού.
- Δώστε προτεραιότητα στην ποιότητα δοκιμάζοντας τους σχολιαστές για συμμόρφωση, ακρίβεια και συνέπεια στην ποιότητα.
Σημασία του ποιοτικού ελέγχου στη διαδικασία σχολιασμού
Ο σχολιασμός δεδομένων ποιότητας είναι η ψυχή των λύσεων τεχνητής νοημοσύνης υψηλής απόδοσης. Τα καλά σχολιασμένα σύνολα δεδομένων βοηθούν τα συστήματα AI να αποδίδουν άψογα, ακόμη και σε ένα χαοτικό περιβάλλον. Ομοίως, ισχύει και το αντίστροφο. Ένα σύνολο δεδομένων γεμάτο με ανακρίβειες σχολιασμού πρόκειται να δημιουργήσει ασυνεπείς λύσεις.
Έτσι, ο ποιοτικός έλεγχος στην εικόνα, την επισήμανση βίντεο και τη διαδικασία σχολιασμού παίζει σημαντικό ρόλο στο αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, η διατήρηση προτύπων ελέγχου υψηλής ποιότητας σε όλη τη διαδικασία σχολιασμού αποτελεί πρόκληση για μικρές και μεγάλες εταιρείες. Η εξάρτηση από διάφορους τύπους εργαλείων σχολιασμού και το ποικίλο εργατικό δυναμικό σχολιασμών μπορεί να είναι δύσκολο να αξιολογηθεί και να διατηρηθεί η συνέπεια ποιότητας.
Η διατήρηση της ποιότητας των κατανεμημένων ή απομακρυσμένων σχολιαστών δεδομένων είναι δύσκολη, ειδικά για όσους δεν είναι εξοικειωμένοι με τα απαιτούμενα πρότυπα. Επιπλέον, η αντιμετώπιση προβλημάτων ή η διόρθωση σφαλμάτων μπορεί να πάρει χρόνο, καθώς πρέπει να εντοπιστεί σε ένα κατανεμημένο εργατικό δυναμικό.
Η λύση θα ήταν η εκπαίδευση των σχολιαστών, με τη συμμετοχή ενός επόπτη ή η διενέργεια πολλών σχολιαστών δεδομένων να εξετάζουν και να ελέγχουν τους ομοτίμους για την ακρίβεια του σχολιασμού των δεδομένων. Τέλος, ελέγχετε τακτικά τους σχολιαστές σχετικά με τις γνώσεις τους για τα πρότυπα.
Ο ρόλος των σχολιαστών και πώς να επιλέξετε τους κατάλληλους σχολιαστές για τα δεδομένα σας
Οι ανθρώπινοι σχολιαστές κρατούν το κλειδί για ένα επιτυχημένο έργο AI. Οι σχολιαστές δεδομένων διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα σχολιάζονται με ακρίβεια, συνέπεια και αξιοπιστία, καθώς μπορούν να παρέχουν το πλαίσιο, να κατανοούν την πρόθεση και να θέσουν τα θεμέλια για αλήθειες στα δεδομένα.
Ορισμένα δεδομένα σχολιάζονται τεχνητά ή αυτόματα με τη βοήθεια λύσεων αυτοματισμού με ικανοποιητικό βαθμό αξιοπιστίας. Για παράδειγμα, μπορείτε να κατεβάσετε εκατοντάδες χιλιάδες εικόνες σπιτιών από την Google και να τις δημιουργήσετε ως σύνολο δεδομένων. Ωστόσο, η ακρίβεια του συνόλου δεδομένων μπορεί να προσδιοριστεί αξιόπιστα μόνο αφού το μοντέλο ξεκινήσει την απόδοσή του.
Ο αυτοματοποιημένος αυτοματισμός μπορεί να κάνει τα πράγματα ευκολότερα και πιο γρήγορα, αλλά αναμφισβήτητα λιγότερο ακριβή. Από την άλλη πλευρά, ένας ανθρώπινος σχολιαστής μπορεί να είναι πιο αργός και δαπανηρός, αλλά είναι πιο ακριβής.
Οι σχολιαστές ανθρώπινων δεδομένων μπορούν να σχολιάσουν και να ταξινομήσουν δεδομένα με βάση την εξειδίκευσή τους στο θέμα, την έμφυτη γνώση και την ειδική τους κατάρτιση. Οι σχολιαστές δεδομένων καθορίζουν την ακρίβεια, την ακρίβεια και τη συνέπεια.
[Διαβάστε επίσης: Ένας οδηγός για αρχάριους για τον σχολιασμό δεδομένων: Συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές ]
Συμπέρασμα
Για να δημιουργήσετε ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης υψηλής απόδοσης, χρειάζεστε σχολιασμένα δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας. Ενώ η συνεχής απόκτηση δεδομένων με καλά σχολιασμούς θα μπορούσε να είναι χρόνος και απαιτεί πόρους - ακόμη και για μεγάλες εταιρείες - η λύση έγκειται στην αναζήτηση υπηρεσιών από καθιερωμένους παρόχους υπηρεσιών σχολιασμού δεδομένων όπως η Shaip. Στη Shaip, σας βοηθάμε να κλιμακώσετε τις δυνατότητές σας AI μέσω των εξειδικευμένων υπηρεσιών σχολιασμού δεδομένων, ανταποκρινόμενοι στη ζήτηση της αγοράς και των πελατών.
