Εάν αναπτύσσετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης, ο χρόνος κυκλοφορίας του προϊόντος σας στην αγορά εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την έγκαιρη διαθεσιμότητα ποιοτικών συνόλων δεδομένων για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Μόνο όταν έχετε τα απαιτούμενα σύνολα δεδομένων στα χέρια σας, ξεκινάτε τις διαδικασίες εκπαίδευσης των μοντέλων σας, βελτιστοποιείτε τα αποτελέσματα και προετοιμάζετε τη λύση σας για κυκλοφορία.
Και ξέρετε, η έγκαιρη λήψη ποιοτικών συνόλων δεδομένων είναι μια τρομακτική πρόκληση για επιχειρήσεις κάθε μεγέθους και κλίμακας. Για τους αμύητους, κοντά στο 19% των επιχειρήσεων αποκαλύπτουν ότι είναι η έλλειψη διαθεσιμότητας δεδομένων που τους περιορίζει από την υιοθέτηση λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.
Θα πρέπει επίσης να καταλάβουμε ότι ακόμα κι αν καταφέρετε να δημιουργήσετε σχετικά και συμφραζόμενα δεδομένα, σχολιασμός δεδομένων είναι μια πρόκληση από μόνη της. Είναι χρονοβόρο και απαιτεί εξαιρετική μαεστρία και προσοχή στη λεπτομέρεια. Περίπου το 80% του χρόνου ανάπτυξης μιας τεχνητής νοημοσύνης πηγαίνει στον σχολιασμό συνόλων δεδομένων.
Τώρα, δεν μπορούμε απλώς να εξαλείψουμε εντελώς τις διαδικασίες σχολιασμού δεδομένων από τα συστήματά μας, καθώς αποτελούν το επίκεντρο της εκπαίδευσης AI. Τα μοντέλα σας θα αποτυγχάνουν να προσφέρουν αποτελέσματα (πόσο μάλλον ποιοτικά αποτελέσματα) εάν δεν υπάρχουν σχολιασμένα δεδομένα. Μέχρι στιγμής, έχουμε συζητήσει μυριάδες θέματα σχετικά με προκλήσεις που βασίζονται σε δεδομένα, τεχνικές σχολιασμού και πολλά άλλα. Σήμερα, θα συζητήσουμε μια άλλη κρίσιμη πτυχή που περιστρέφεται γύρω από την ίδια την επισήμανση δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξερευνήσουμε τους δύο τύπους μεθόδων σχολιασμού που χρησιμοποιούνται σε όλο το φάσμα, οι οποίοι είναι:
- Χειροκίνητη επισήμανση δεδομένων
- Και αυτόματη σήμανση δεδομένων
Θα ρίξουμε φως στις διαφορές μεταξύ των δύο, γιατί η χειρωνακτική παρέμβαση είναι βασική και ποιοι είναι οι κίνδυνοι που συνδέονται με την αυτόματη επισήμανση δεδομένων.
Εγχειρίδιο επισήμανσης δεδομένων
Όπως υποδηλώνει το όνομα, η χειροκίνητη επισήμανση δεδομένων περιλαμβάνει ανθρώπους. Οι ειδικοί σχολιασμού δεδομένων αναλαμβάνουν την επισήμανση στοιχείων σε σύνολα δεδομένων. Με τον όρο εμπειρογνώμονες, εννοούμε τις ΜΜΕ και τις αρχές τομέα που γνωρίζουν ακριβώς τι να σχολιάσουν. Η μη αυτόματη διαδικασία ξεκινά με τους σχολιαστές να παρέχονται με ακατέργαστα σύνολα δεδομένων για σχολιασμό. Τα σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι εικόνες, αρχεία βίντεο, ηχογραφήσεις ή μεταγραφές, κείμενα ή συνδυασμός αυτών.
Με βάση τα έργα, τα απαιτούμενα αποτελέσματα και τις προδιαγραφές, οι σχολιαστές εργάζονται για τον σχολιασμό σχετικών στοιχείων. Οι ειδικοί γνωρίζουν ποια τεχνική είναι πιο κατάλληλη για συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων και σκοπούς. Χρησιμοποιούν τη σωστή τεχνική για τα έργα τους και παρέχουν εκπαιδεύσιμα σύνολα δεδομένων εγκαίρως.
Η χειροκίνητη επισήμανση είναι εξαιρετικά χρονοβόρα και ο μέσος χρόνος σχολιασμού ανά σύνολο δεδομένων εξαρτάται από διάφορους παράγοντες όπως το εργαλείο που χρησιμοποιείται, ο αριθμός των στοιχείων που θα σχολιαστούν, η ποιότητα των δεδομένων και πολλά άλλα. Για παράδειγμα, μπορεί να χρειαστούν έως και 1500 ώρες για έναν ειδικό να επισημάνει σχεδόν 100,000 εικόνες με 5 σχολιασμούς ανά εικόνα.
Ενώ η μη αυτόματη επισήμανση είναι μόνο ένα μέρος της διαδικασίας, υπάρχει μια δεύτερη φάση στη ροή εργασιών σχολιασμού που ονομάζεται ποιοτικοί έλεγχοι και έλεγχοι. Σε αυτό, τα σχολιασμένα σύνολα δεδομένων επαληθεύονται για την αυθεντικότητα και την ακρίβεια. Για να γίνει αυτό, οι εταιρείες υιοθετούν μια μέθοδο συναίνεσης, όπου πολλαπλοί σχολιασμοί λειτουργούν στα ίδια σύνολα δεδομένων για ομόφωνα αποτελέσματα. Οι αποκλίσεις επιλύονται σε περίπτωση σχολίων και επισήμανσης επίσης. Σε σύγκριση με τη διαδικασία σχολιασμού, η φάση του ποιοτικού ελέγχου είναι λιγότερο επίπονη και χρονοβόρα.
Αυτόματη επισήμανση δεδομένων
Λοιπόν, τώρα καταλαβαίνετε πόση μη αυτόματη προσπάθεια καταβάλλεται για την επισήμανση δεδομένων. Καθώς οι λύσεις που θα χρησιμοποιηθούν σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, η ακρίβεια και η προσοχή στη λεπτομέρεια γίνονται ακόμη πιο κρίσιμες. Για να προετοιμαστεί ο δρόμος για ταχύτερη επισήμανση δεδομένων και παράδοση σχολιασμένων δεδομένων, τα μοντέλα αυτόματης επισήμανσης δεδομένων αποκτούν σταδιακά εξέχουσα θέση.
Σε αυτή τη μέθοδο, τα συστήματα AI φροντίζουν για τον σχολιασμό των δεδομένων. Αυτό επιτυγχάνεται με τη βοήθεια είτε ευρετικών μεθόδων είτε μοντέλων μηχανικής μάθησης είτε και των δύο. Στην ευρετική μέθοδο, ένα μεμονωμένο σύνολο δεδομένων περνά μέσα από μια σειρά προκαθορισμένων κανόνων ή συνθηκών για την επικύρωση μιας συγκεκριμένης ετικέτας. Τις προϋποθέσεις τις θέτει ο άνθρωπος.
Αν και αυτό είναι αποτελεσματικό, αυτή η μέθοδος αποτυγχάνει όταν αλλάζουν συχνά οι δομές δεδομένων. Επίσης, ο καθορισμός των συνθηκών γίνεται πολύπλοκος για να οδηγήσει τα συστήματα στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Ενώ οι άνθρωποι μπορούν να κάνουν διαφοροποίηση μεταξύ παγωτού και λεμονάδας, δεν γνωρίζουμε την προσέγγιση που ακολουθεί ο εγκέφαλος για να βρει τη διάκριση. Αυτό είναι ανθρωπίνως αδύνατο να αναπαραχθεί στις μηχανές.
Αυτό προκαλεί μια σειρά από ανησυχίες σχετικά με την ποιότητα των αποτελεσμάτων από συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Παρά την έναρξη της αυτοματοποίησης, χρειάζεστε έναν άνθρωπο (ή ένα σωρό από αυτούς) για την επικύρωση και τη διόρθωση των ετικετών δεδομένων. Και αυτό είναι ένα εξαιρετικό segue στην επόμενη ενότητα μας.
Σχολιασμός υποβοηθούμενος από AI: Η νοημοσύνη απαιτεί εγκεφάλους (υβριδική προσέγγιση)
Για καλύτερα αποτελέσματα, απαιτείται μια υβριδική προσέγγιση. Ενώ τα συστήματα AI μπορούν να φροντίσουν για ταχύτερη επισήμανση, οι άνθρωποι μπορούν να επικυρώσουν τα αποτελέσματα και να τα βελτιστοποιήσουν. Το να αφήσουμε ολόκληρη τη διαδικασία του σχολιασμού των δεδομένων στα χέρια των μηχανών θα μπορούσε να είναι κακή ιδέα και γι' αυτό είναι απολύτως λογικό να φέρουμε ανθρώπους στο βρόχο.
Μόλις εκπαιδευτούν, οι μηχανές μπορούν να τμηματοποιήσουν και να σχολιάσουν τα πιο θεμελιώδη στοιχεία με ακρίβεια. Είναι μόνο οι περίπλοκες εργασίες που απαιτούν χειροκίνητη παρέμβαση. Σε τέτοιες περιπτώσεις, αυτό δεν θα ήταν τόσο χρονοβόρο όσο η χειροκίνητη επισήμανση δεδομένων και τόσο επικίνδυνο όσο η αυτόματη επισήμανση δεδομένων.
Υπάρχει μια ισορροπία που έχει δημιουργηθεί και η διαδικασία μπορεί να συμβεί και με οικονομικά αποδοτικούς τρόπους. Οι ειδικοί θα μπορούσαν να βρουν βελτιστοποιημένους βρόχους ανάδρασης για τις μηχανές που θα παράγουν καλύτερες ετικέτες, μειώνοντας τελικά την ανάγκη για εμπλεκόμενες μη αυτόματες προσπάθειες. Με τη σημαντική αύξηση των βαθμολογιών εμπιστοσύνης μηχανής, η ποιότητα των δεδομένων με ετικέτα μπορεί επίσης να βελτιωθεί.
Ολοκληρώνοντας
Εντελώς αυτόνομο επισήμανση δεδομένων Οι μηχανισμοί δεν θα λειτουργούσαν ποτέ – τουλάχιστον προς το παρόν. Αυτό που χρειαζόμαστε είναι αρμονία μεταξύ ανθρώπου και μηχανών για την ολοκλήρωση ενός κουραστικού έργου. Αυτό αυξάνει επίσης τον χρόνο παράδοσης των σχολιασμένων συνόλων δεδομένων, όπου οι εταιρείες μπορούν να ξεκινήσουν απρόσκοπτα τις φάσεις εκπαίδευσης AI. Και αν αναζητάτε σύνολα δεδομένων υψηλής ποιότητας για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας, επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα.
