Μια ισχυρή λύση που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε δεδομένα – όχι μόνο σε οποιαδήποτε δεδομένα, αλλά σε δεδομένα υψηλής ποιότητας, με ακριβή σχολιασμό. Μόνο τα καλύτερα και πιο εκλεπτυσμένα δεδομένα μπορούν να τροφοδοτήσουν το έργο AI σας και αυτή η καθαρότητα δεδομένων θα έχει τεράστιο αντίκτυπο στο αποτέλεσμα του έργου.
Συχνά αποκαλούμε τα δεδομένα ως το καύσιμο για έργα τεχνητής νοημοσύνης, αλλά όχι μόνο οποιαδήποτε δεδομένα. Εάν χρειάζεστε καύσιμο πυραύλων για να βοηθήσετε το έργο σας να πετύχει την εκτόξευση, δεν μπορείτε να βάλετε ακατέργαστο λάδι στη δεξαμενή. Αντίθετα, τα δεδομένα (όπως τα καύσιμα) πρέπει να βελτιωθούν προσεκτικά για να διασφαλιστεί ότι μόνο οι πληροφορίες υψηλότερης ποιότητας τροφοδοτούν το έργο σας. Αυτή η διαδικασία βελτίωσης ονομάζεται σχολιασμός δεδομένων και υπάρχουν αρκετές επίμονες παρανοήσεις σχετικά με αυτήν.
Ορίστε την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης στον σχολιασμό
Γνωρίζουμε ότι η ποιότητα των δεδομένων κάνει μεγάλη διαφορά στο αποτέλεσμα του έργου AI. Μερικά από τα καλύτερα και πιο υψηλής απόδοσης μοντέλα ML έχουν βασιστεί σε λεπτομερή και επακριβώς επισημασμένα σύνολα δεδομένων.
Πώς ακριβώς όμως ορίζουμε την ποιότητα σε έναν σχολιασμό;
Όταν μιλάμε σχολιασμός δεδομένων ποιότητα, η ακρίβεια, η αξιοπιστία και η συνέπεια έχουν σημασία. Ένα σύνολο δεδομένων λέγεται ότι είναι ακριβές εάν ταιριάζει με την αλήθεια και τις πληροφορίες του πραγματικού κόσμου.
Η συνέπεια των δεδομένων αναφέρεται στο επίπεδο ακρίβειας που διατηρείται σε όλο το σύνολο δεδομένων. Ωστόσο, η ποιότητα ενός συνόλου δεδομένων καθορίζεται με μεγαλύτερη ακρίβεια από τον τύπο του έργου, τις μοναδικές απαιτήσεις του και το επιθυμητό αποτέλεσμα. Επομένως, αυτό θα πρέπει να είναι τα κριτήρια για τον προσδιορισμό της ποιότητας της επισήμανσης και του σχολιασμού των δεδομένων.
Γιατί είναι σημαντικό να ορίζεται η ποιότητα των δεδομένων;
Είναι σημαντικό να οριστεί η ποιότητα των δεδομένων καθώς λειτουργεί ως ένας ολοκληρωμένος παράγοντας που καθορίζει την ποιότητα του έργου και το αποτέλεσμα.
- Τα δεδομένα κακής ποιότητας μπορούν να επηρεάσουν το προϊόν και τις επιχειρηματικές στρατηγικές.
- Ένα σύστημα μηχανικής εκμάθησης είναι τόσο καλό όσο και η ποιότητα των δεδομένων στα οποία εκπαιδεύεται.
- Τα δεδομένα καλής ποιότητας εξαλείφουν την επανεπεξεργασία και το κόστος που σχετίζεται με αυτήν.
- Βοηθά τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις για έργα και να τηρούν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
Πώς μετράμε την ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης κατά την επισήμανση;
Υπάρχουν διάφορες μέθοδοι για τη μέτρηση της ποιότητας των δεδομένων εκπαίδευσης και οι περισσότερες ξεκινούν με τη δημιουργία μιας συγκεκριμένης κατευθυντήριας γραμμής σχολιασμού δεδομένων. Μερικές από τις μεθόδους περιλαμβάνουν:
Σημεία αναφοράς που καθορίζονται από ειδικούς
Σημεία αναφοράς ποιότητας ή σχολιασμός χρυσού προτύπου Οι μέθοδοι είναι οι πιο εύκολες και προσιτές επιλογές διασφάλισης ποιότητας που χρησιμεύουν ως σημείο αναφοράς που μετράει την ποιότητα του αποτελέσματος του έργου. Μετρά τους σχολιασμούς δεδομένων σε σχέση με το σημείο αναφοράς που καθορίζουν οι ειδικοί.
Τεστ άλφα του Cronbach
Το τεστ άλφα του Cronbach προσδιορίζει τη συσχέτιση ή τη συνέπεια μεταξύ των στοιχείων δεδομένων. Η αξιοπιστία της ετικέτας και μεγαλύτερη ακρίβεια μπορεί να μετρηθεί με βάση την έρευνα.
Συναινετική μέτρηση
Η συναινετική μέτρηση καθορίζει το επίπεδο συμφωνίας μεταξύ μηχανικών ή ανθρώπινων σχολιαστών. Συνήθως θα πρέπει να επιτυγχάνεται συναίνεση για κάθε στοιχείο και θα πρέπει να διαιτητεύεται σε περίπτωση διαφωνιών.
Επισκόπηση πίνακα
Μια ομάδα ειδικών καθορίζει συνήθως την ακρίβεια της ετικέτας εξετάζοντας τις ετικέτες δεδομένων. Μερικές φορές, ένα καθορισμένο τμήμα ετικετών δεδομένων λαμβάνεται συνήθως ως δείγμα για τον προσδιορισμό της ακρίβειας.
Επανεξέταση Δεδομένα εκπαίδευσης Ποιότητα
Οι εταιρείες που αναλαμβάνουν έργα τεχνητής νοημοσύνης έχουν εξαγοραστεί πλήρως από τη δύναμη του αυτοματισμού, γι' αυτό πολλοί συνεχίζουν να πιστεύουν ότι ο αυτόματος σχολιασμός που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα είναι ταχύτερος και ακριβέστερος από τον χειροκίνητο σχολιασμό. Προς το παρόν, η πραγματικότητα είναι ότι χρειάζεται ο άνθρωπος για τον εντοπισμό και την ταξινόμηση των δεδομένων, επειδή η ακρίβεια είναι τόσο σημαντική. Τα πρόσθετα σφάλματα που δημιουργούνται μέσω της αυτόματης επισήμανσης θα απαιτήσουν πρόσθετες επαναλήψεις για τη βελτίωση της ακρίβειας του αλγορίθμου, αναιρώντας τυχόν εξοικονόμηση χρόνου.
Μια άλλη εσφαλμένη αντίληψη - και αυτή που πιθανότατα συμβάλλει στην υιοθέτηση του αυτόματου σχολιασμού - είναι ότι τα μικρά σφάλματα δεν έχουν μεγάλη επίδραση στα αποτελέσματα. Ακόμη και τα μικρότερα σφάλματα μπορούν να προκαλέσουν σημαντικές ανακρίβειες λόγω ενός φαινομένου που ονομάζεται AI drift, όπου οι ασυνέπειες στα δεδομένα εισόδου οδηγούν έναν αλγόριθμο σε μια κατεύθυνση που δεν σκόπευαν ποτέ οι προγραμματιστές.
Η ποιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης - οι πτυχές της ακρίβειας και της συνέπειας - αναθεωρούνται με συνέπεια για να ανταποκριθούν στις μοναδικές απαιτήσεις των έργων. Η ανασκόπηση των δεδομένων εκπαίδευσης πραγματοποιείται συνήθως χρησιμοποιώντας δύο διαφορετικές μεθόδους –
Τεχνικές αυτόματου σχολιασμού
Η διαδικασία αναθεώρησης αυτόματου σχολιασμού διασφαλίζει ότι η ανάδραση επαναλαμβάνεται στο σύστημα και αποτρέπει τα λάθη, έτσι ώστε οι σχολιαστές να μπορούν να βελτιώσουν τις διαδικασίες τους.
Ο αυτόματος σχολιασμός που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι ακριβής και ταχύτερος. Ο αυτόματος σχολιασμός μειώνει τον χρόνο που αφιερώνουν οι μη αυτόματες QA για τον έλεγχο, επιτρέποντάς τους να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο σε περίπλοκα και κρίσιμα σφάλματα στο σύνολο δεδομένων. Ο αυτόματος σχολιασμός μπορεί επίσης να βοηθήσει στον εντοπισμό μη έγκυρων απαντήσεων, επαναλήψεων και εσφαλμένων σχολιασμών.
Χειροκίνητα μέσω ειδικών επιστήμης δεδομένων
Οι επιστήμονες δεδομένων εξετάζουν επίσης τον σχολιασμό δεδομένων για να διασφαλίσουν την ακρίβεια και την αξιοπιστία στο σύνολο δεδομένων.
Μικρά λάθη και ανακρίβειες σχολιασμού μπορεί να επηρεάσουν σημαντικά το αποτέλεσμα του έργου. Και αυτά τα σφάλματα ενδέχεται να μην εντοπιστούν από τα εργαλεία ελέγχου αυτόματου σχολιασμού. Οι επιστήμονες δεδομένων πραγματοποιούν δοκιμές ποιότητας δειγμάτων από διαφορετικά μεγέθη παρτίδων για να εντοπίσουν ασυνέπειες δεδομένων και ακούσια σφάλματα στο σύνολο δεδομένων.
Πίσω από κάθε επικεφαλίδα AI είναι μια διαδικασία σχολιασμού και το Shaip μπορεί να σας βοηθήσει να το κάνετε ανώδυνο
Αποφυγή παγίδων έργου AI
Πολλοί οργανισμοί μαστίζονται από έλλειψη εσωτερικών πόρων σχολιασμού. Οι επιστήμονες και οι μηχανικοί δεδομένων έχουν μεγάλη ζήτηση και η πρόσληψη αρκετών από αυτούς τους επαγγελματίες για να αναλάβουν ένα έργο τεχνητής νοημοσύνης σημαίνει τη σύνταξη μιας επιταγής που δεν είναι εφικτή για τις περισσότερες εταιρείες. Αντί να επιλέξετε μια επιλογή προϋπολογισμού (όπως ο σχολιασμός crowdsourcing) που τελικά θα σας στοιχειώσει ξανά, εξετάστε το ενδεχόμενο να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες τις ανάγκες του σχολιασμού σας σε έναν έμπειρο εξωτερικό συνεργάτη. Η εξωτερική ανάθεση εξασφαλίζει υψηλό βαθμό ακρίβειας, ενώ μειώνει τα σημεία συμφόρησης στις προσλήψεις, την εκπαίδευση και τη διαχείριση που προκύπτουν όταν προσπαθείτε να συγκεντρώσετε μια εσωτερική ομάδα.
Όταν αναθέτετε σε τρίτους τις ανάγκες σας για σχολιασμούς ειδικά με το Shaip, αξιοποιείτε μια ισχυρή δύναμη που μπορεί να επιταχύνει την πρωτοβουλία σας για την τεχνητή νοημοσύνη χωρίς τις συντομεύσεις που θα θέσουν σε κίνδυνο τα πολύ σημαντικά αποτελέσματα. Προσφέρουμε ένα πλήρως διαχειριζόμενο εργατικό δυναμικό, πράγμα που σημαίνει ότι μπορείτε να έχετε πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι θα πετύχατε μέσω των προσπαθειών σχολιασμού crowdsourcing. Η αρχική επένδυση μπορεί να είναι υψηλότερη, αλλά θα αποδώσει κατά τη διαδικασία ανάπτυξης όταν απαιτούνται λιγότερες επαναλήψεις για να επιτευχθεί το επιθυμητό αποτέλεσμα.
Οι υπηρεσίες δεδομένων μας καλύπτουν επίσης ολόκληρη τη διαδικασία, συμπεριλαμβανομένης της προμήθειας, η οποία είναι μια δυνατότητα που οι περισσότεροι άλλοι πάροχοι ετικετών δεν μπορούν να προσφέρουν. Με την εμπειρία μας, μπορείτε γρήγορα και εύκολα να αποκτήσετε μεγάλους όγκους υψηλής ποιότητας, γεωγραφικά διαφορετικών δεδομένων που έχουν αποχαρακτηριστεί και συμμορφώνονται με όλους τους σχετικούς κανονισμούς. Όταν τοποθετείτε αυτά τα δεδομένα στην πλατφόρμα μας που βασίζεται σε σύννεφο, έχετε επίσης πρόσβαση σε αποδεδειγμένα εργαλεία και ροές εργασίας που ενισχύουν τη συνολική αποτελεσματικότητα του έργου σας και σας βοηθούν να προοδεύσετε γρηγορότερα από όσο νομίζατε ότι είναι δυνατό.
Και τέλος, το δικό μας εμπειρογνώμονες του εσωτερικού κλάδου κατανοήσετε τις μοναδικές σας ανάγκες. Είτε φτιάχνετε ένα chatbot είτε εργάζεστε για να εφαρμόσετε τεχνολογία αναγνώρισης προσώπου για τη βελτίωση της υγειονομικής περίθαλψης, ήμασταν εκεί και μπορούμε να σας βοηθήσουμε να αναπτύξουμε οδηγίες που θα διασφαλίσουν ότι η διαδικασία σχολιασμού επιτυγχάνει τους στόχους που περιγράφονται για το έργο σας.
Στη Shaip, δεν είμαστε απλώς ενθουσιασμένοι με τη νέα εποχή της AI. Το βοηθάμε με απίστευτους τρόπους και η εμπειρία μας μάς έχει βοηθήσει να πετύχουμε αμέτρητα επιτυχημένα έργα. Για να δείτε τι μπορούμε να κάνουμε για τη δική σας εφαρμογή, επικοινωνήστε μαζί μας ζητήστε ένα demo σήμερα.
