5 ошибок, которые делают маркировку данных ИИ неэффективной

В мире, где бизнес-предприятия борются друг с другом, чтобы первыми изменить свою деловую практику, применяя решения искусственного интеллекта, маркировка данных кажется единственной задачей, о которой все начинают спотыкаться. Возможно, это связано с тем, что качество данных, на которых вы обучаете свои модели ИИ, определяет их точность и успех.

Маркировка данных или аннотация данных никогда не бывают одноразовыми. Это непрерывный процесс. Не существует поворотной точки, когда вы могли бы подумать, что достаточно тренировались или что ваши модели ИИ точны в достижении результатов.

Но где обещание ИИ использовать новые возможности не соответствует действительности? Иногда в процессе маркировки данных.

Одной из основных проблем предприятий, внедряющих решения ИИ, является аннотация данных. Итак, давайте рассмотрим 5 основных ошибок маркировки данных, которых следует избегать.

5 основных ошибок маркировки данных ИИ, которых следует избегать

1. Недостаточно данных для проекта

Данные важны, но они должны соответствовать целям вашего проекта. Чтобы модель выдавала точные результаты, данные, на которых она обучается, должны быть помечены, а качество проверено для обеспечения точности.

Если вы хотите разработать работающее и надежное решение для искусственного интеллекта, вы должны предоставить ему большое количество высококачественных релевантных данных. И вы должны постоянно передавать эти данные своим моделям машинного обучения, чтобы они могли понимать и сопоставлять различные фрагменты информации, которую вы предоставляете.

Очевидно, что чем больший набор данных вы используете, тем точнее будут прогнозы.

Одной из ловушек в процессе маркировки данных является сбор очень небольшого количества данных для менее распространенных переменных. Когда вы маркируете изображения на основе одной общедоступной переменной в необработанных документах, вы не обучаете свою модель ИИ для глубокого обучения на других менее распространенных переменных.

Модели глубокого обучения требуют тысяч фрагментов данных, чтобы модель работала достаточно хорошо. Например, при обучении робота-манипулятора на основе ИИ управлять сложным механизмом каждое незначительное изменение в работе может потребовать еще одного набора обучающих данных. Но сбор таких данных может быть дорогим, а иногда и совершенно невозможным, и их трудно аннотировать для любого бизнеса.

1. Отсутствие проверки качества данных

Хотя наличие данных — это одно, также жизненно важно проверять наборы данных, которые вы используете, чтобы убедиться, что они соответствуют высокому качеству. Однако компаниям сложно получить качественные наборы данных. В целом существует два основных типа наборов данных — субъективные и объективные.

При маркировке наборов данных в игру вступает субъективная правда маркировщика. Например, их опыт, язык, культурные интерпретации, география и многое другое могут повлиять на их интерпретацию данных. Неизменно каждый маркировщик даст другой ответ, основанный на их собственных предубеждениях. Но у субъективных данных нет «правильного или неправильного ответа», поэтому у сотрудников должны быть четкие стандарты и рекомендации при маркировке изображений и других данных.

Проблема, представленная объективными данными, заключается в том, что маркировщик не имеет опыта или знаний в предметной области для определения правильных ответов. Полностью избавиться от человеческих ошибок невозможно, поэтому жизненно важно иметь стандарты и метод обратной связи с обратной связью.

1. Отказ от управления персоналом

Модели машинного обучения зависят от больших наборов данных разных типов, поэтому учитываются все сценарии. Однако успешное аннотирование изображений связано с собственным набором проблем управления персоналом.

Одной из основных проблем является управление огромной рабочей силой, которая может вручную обрабатывать значительные наборы неструктурированных данных. Следующим шагом является поддержание высоких стандартов качества среди сотрудников. Многие проблемы могут возникнуть во время проектов аннотирования данных.

Некоторые:

• Необходимость обучения новых этикетировщиков использованию инструментов аннотации

• Документирование инструкций в кодовой книге

• Обеспечение соблюдения кодовой книги всеми членами команды

• Определение рабочего процесса — распределение тех, кто чем занимается, в зависимости от их возможностей

• Перекрестная проверка и решение технических проблем Обеспечение качества и проверка наборов данных

• Обеспечение бесперебойного сотрудничества между командами этикетировщиков

• Сведение к минимуму предвзятости маркировщика

Чтобы убедиться, что вы справитесь с этой задачей, вы должны улучшить свои навыки и возможности управления персоналом.

1. Неверный выбор инструментов маркировки данных

Объем рынка инструментов аннотирования данных в 2020 году превысил 1 миллиард долларов, и ожидается, что к 2027 году этот показатель вырастет более чем на 30% в год. Огромный рост инструментов маркировки данных заключается в том, что они преобразуют результаты ИИ и машинного обучения.

Используемые методы инструментов варьируются от одного набора данных к другому. Мы заметили, что большинство организаций начинают процесс глубокого обучения, сосредоточившись на разработке собственных инструментов маркировки. Но очень скоро они понимают, что по мере того, как потребности в аннотациях начинают расти, их инструменты не поспевают за ними. Кроме того, разработка собственных инструментов является дорогостоящей, трудоемкой и практически ненужной.

Вместо того, чтобы идти консервативным путем ручной маркировки или инвестировать в разработку пользовательских инструментов для маркировки, разумно покупать устройства у третьих лиц. При использовании этого метода все, что вам нужно сделать, это выбрать правильный инструмент в зависимости от ваших потребностей, предоставляемых услуг и масштабируемости.

1. Несоблюдение правил безопасности данных

Соответствие требованиям безопасности данных вскоре значительно возрастет, поскольку все больше компаний будут собирать большие наборы неструктурированных данных. CCPA, DPA и GDPR — это некоторые из международных стандартов соответствия требованиям безопасности данных, используемых предприятиями.

Стремление к соблюдению требований безопасности получает признание, потому что когда дело доходит до маркировки неструктурированных данных, на изображениях присутствуют экземпляры личных данных. Помимо защиты конфиденциальности субъектов, также жизненно важно обеспечить безопасность данных. Предприятия должны убедиться, что работники без допуска к безопасности не имеют доступа к этим наборам данных и не могут передавать или подделывать их в любой форме.

Соответствие требованиям безопасности становится главной проблемой, когда дело доходит до передачи задач по маркировке сторонним поставщикам. Безопасность данных увеличивает сложность проекта, и поставщики услуг по маркировке должны соблюдать правила бизнеса.

Итак, ваш следующий крупный проект в области ИИ ждет подходящего сервиса маркировки данных?

Успех любого проекта ИИ зависит от наборов данных, которые мы вводим в алгоритм машинного обучения. И, если ожидается, что проект ИИ даст точные результаты и прогнозы, аннотации и маркировка данных имеют первостепенное значение.

Сосредоточив внимание на постоянном поддержании высококачественных наборов данных, обеспечении обратной связи с обратной связью и эффективном управлении рабочей силой, вы сможете реализовывать первоклассные проекты ИИ, обеспечивающие более высокий уровень точности.