Dataannotering eller datamærkning er, som du ved, en evig proces. Der er ikke ét afgørende øjeblik, hvor du kan sige, at du vil stoppe med at træne dine AI-moduler, fordi de er blevet perfekt præcise og hurtige til at levere resultater.
Selvom lanceringen af dit AI-drevne modul kun er en milepæl, sker AI-træning løbende efter lanceringen for at optimere resultater og effektivitet. På grund af dette er organisationer plaget af bekymring over at generere massive mængder af relevante data til deres maskinlæringsmoduler.
Det er dog ikke den bekymring, vi skal diskutere i dag. Vi vil udforske de udfordringer, der opstår, når dette problem med datagenerering er løst. Forestil dig, at du har utallige berøringspunkter med datagenerering. Det mere problematiske problem, du vil stå over for på dette tidspunkt, er annotering af så enorme datamængder.
Skalerbar datamærkning er det, vi skal kaste lys over i dag, fordi de organisationer og teams, vi har talt med, alle har peget os på, at disse interessenter finder opbygning af maskintillid mere udfordrende end at generere data. Og som du ved, kan maskintillid kun opbygges gennem korrekt uddannede systemer, der understøttes af præcist kommenterede data. Så lad os se på 5 store bekymringer, der reducerer effektiviteten af datamærkningsprocesser.
5 udfordringer i den virkelige verden, der udvander indsatsen for datamærkning
Arbejdsstyrke ledelse
Så organisationer står over for udfordringen med at balancere både kvalitet og kvantitet for at skabe resultater, der gør en forskel og opfylder et formål. I sådanne tilfælde bliver det ekstremt vanskeligt og anstrengende at styre arbejdsstyrken. Mens outsourcing hjælper, står virksomheder, der har dedikerede interne teams til dataannotation , over for forhindringer som:
- Medarbejderuddannelse til datamærkning
- Fordeling af arbejdet på tværs af teams og fremme interoperabilitet
- Sporing af ydeevne og fremskridt på både mikro- og makroniveau
- Bekæmpelse af nedslidning og omskolering af nye medarbejdere
- Effektivisering af koordinering mellem dataforskere, annotatorer og projektledere
- Eliminering af kulturelle, sproglige og geografiske barrierer og fjernelse af bias fra operationelle økosystemer og mere
Sporing af økonomi
Budgettering er en af de mest afgørende faser i AI-træning. Det definerer, hvor meget du er villig til at bruge på at bygge et AI-modul med hensyn til teknologisk kapacitet, ressourcer, personale og mere, og hjælper dig derefter med at beregne et præcist investeringsafkast. Næsten 26 % af de virksomheder , der vover sig ud i at udvikle AI-systemer, mislykkes halvvejs på grund af forkert budgettering. Der er hverken gennemsigtighed om, hvor pengene pumpes ind, eller effektive målinger, der giver interessenter indsigt i realtid om, hvad deres penge bliver omsat til.
Små og mellemstore virksomheder sidder ofte fast i dilemmaet med betaling pr. projekt eller pr. time og i smuthullet mellem at hyre SMV'er til annotationsformål versus at rekruttere en pulje af formidlere. Alt dette kan elimineres under budgetteringsprocessen.
Overholdelse af databeskyttelse og overholdelse
Mens antallet af anvendelsessager til AI stiger, skynder virksomheder sig at bølge og udvikle løsninger, der højner liv og erfaring. I den anden ende af spektret ligger en udfordring, som virksomheder i alle størrelser skal være opmærksomme på - bekymringer for databeskyttelse.
Dette presser behovet for korrekt vedligeholdelse af fortrolighedsstandarder og overholdelse af fair brug af fortrolige data. Teknisk set bør virksomheder garantere et sundt og sikkert miljø, der forhindrer uautoriseret adgang til data, brug af uautoriserede enheder i et datasikkert økosystem, ulovlig download af filer, overførsel til cloud-systemer og mere. Lovene om databeskyttelse er indviklede, og der skal udvises omhu for at sikre, at hvert eneste krav er opfyldt for at undgå juridiske konsekvenser.
Smarte værktøjer og assisterede kommentarer
Ud af de to forskellige typer annotationsmetoder - manuel og automatisk, er en hybrid annotationsmodel ideel til fremtiden. Dette skyldes, at AI -systemer er gode til at behandle enorme datamængder problemfrit, og mennesker er gode til at påpege fejl og optimere resultater.
AI-assisterede værktøjer og annoteringsteknikker er faste løsninger på de udfordringer, vi står over for i dag, da det gør livet for alle interessenter, der er involveret i processen, let. Smarte værktøjer giver virksomheder mulighed for at automatisere arbejdsopgaver, pipeline -styring, kvalitetskontrol af kommenterede data og tilbyde mere bekvemmelighed. Uden smarte værktøjer ville personalet stadig arbejde på forældede teknikker og presse menneskelige timer betydeligt til at fuldføre arbejdet.
Håndtering af konsistens i datakvalitet og kvantitet
Et af de vigtige aspekter ved vurdering af datakvalitet er vurdering af definitionen af etiketter i datasæt. For de uindviede, lad os forstå, at der er to hovedtyper af datasæt -
- Objektive data - data, der er sande eller universelle, uanset hvem der ser på dem
- Og subjektive data - data, der kunne have flere opfattelser baseret på, hvem der har adgang til dem
For eksempel er det objektivt at betegne et æble som et rødt æble, fordi det er universelt, men tingene bliver komplicerede, når der er nuancerede datasæt ved hånden. Overvej et vittigt svar fra en kunde på en anmeldelse. Annotatoren skal være klog nok til at forstå, om kommentaren er sarkastisk eller en kompliment, til at betegne den i overensstemmelse hermed. Sentimentanalysemoduler vil behandle baseret på, hvad annotatoren har betegnet. Så når flere øjne og sind er involveret, hvordan når ét team frem til enighed?
Hvordan kan virksomheder håndhæve retningslinjer og regler, der eliminerer forskelle og medfører en betydelig objektivitet i subjektive datasæt?
Indpakning op
Det er ret overvældende, ikke sandt, mængden af udfordringer, som dataforskere og annotatorer står over for dagligt? De bekymringer, vi har diskuteret indtil videre, er blot én del af den udfordring, der stammer fra den konstante tilgængelighed af data. Der er mange flere i dette spektrum.
Forhåbentlig kan vi dog komme foran alt dette takket være udviklingen af processer og systemer inden for dataannotation. Der er altid outsourcing ( shaip ) muligheder tilgængelige, der tilbyder dig data af høj kvalitet baseret på dine krav.
