Kunstig intelligens fremmer menneskelignende interaktioner med computersystemer, mens Machine Learning giver disse maskiner mulighed for at lære at efterligne menneskelig intelligens gennem hver interaktion. Men hvad driver disse meget avancerede ML- og AI-værktøjer? Dataanmærkning.
Data er råmaterialet, der driver ML-algoritmerne – jo flere data du bruger, jo bedre bliver AI-produktet. Selvom det er yderst vigtigt at have adgang til store mængder data, er det lige så vigtigt at sikre, at de er præcist kommenteret for at give gennemførlige resultater. Dataannotering er datakraftværket bag avanceret, pålidelig og nøjagtig ML-algoritmisk ydeevne.
Rolle for dataannotering i AI-træning
Dataannotering spiller en nøglerolle i ML-træning og AI-projekters overordnede succes. Det hjælper med at identificere specifikke billeder, data, mål og videoer og mærker dem for at gøre det nemmere for maskinen at identificere mønstre og klassificere data. Det er en menneskestyret opgave, der træner ML-modellen til at lave præcise forudsigelser.
Hvis dataannoteringen ikke udføres nøjagtigt, kan ML-algoritmen ikke nemt knytte attributter til objekter.
Vigtigheden af annoterede træningsdata for AI-systemer
Dataannotering muliggør nøjagtig funktion af ML-modeller. Der er en indiskutabel sammenhæng mellem nøjagtigheden og præcisionen af dataannoteringer og AI-projektets succes.
Den globale AI-markedsværdi, anslået til at være $119 milliarder i 2022, forventes at nå $ 1,597 mia 2030, der voksede med en CAGR på 38 % i perioden. Mens hele AI-projektet gennemgår flere kritiske trin, er dataanmærkningsfasen, hvor dit projekt er på det mest betydningsfulde stadie.
Indsamling af data for datas skyld vil ikke hjælpe dit projekt meget. Du har brug for enorme mængder af højkvalitets, relevante data for at implementere dit AI-projekt med succes. Cirka 80 % af din tid i ML-projektudvikling bruges på datarelaterede opgaver, såsom mærkning, skrubbe, aggregering, identifikation, forøgelse og annotering.
Dataannotering er et område, hvor mennesker har en fordel i forhold til computere, fordi vi har den medfødte evne til at dechifrere hensigter, vade gennem tvetydighed og klassificere usikker information.
Hvorfor er dataanmærkning vigtig?
Værdien og troværdigheden af din kunstige intelligens-løsning afhænger i høj grad af kvaliteten af datainput, der bruges til modeltræning.
En maskine kan ikke behandle billeder, som vi gør; de skal trænes til at genkende mønstre gennem træning. Da maskinlæringsmodeller henvender sig til en bred vifte af applikationer – kritiske løsninger såsom sundhedspleje og autonome køretøjer – hvor enhver fejl i dataannotering kan have farlige konsekvenser.
Dataannotering sikrer, at din AI-løsning fungerer fuldt ud. Træning af en ML-model til nøjagtigt at fortolke dens omgivelser gennem mønstre og korrelationer, lave forudsigelser og træffe nødvendige handlinger kræver meget kategorisering og kommenterede træningsdata. Annoteringen viser ML-modellen den nødvendige forudsigelse ved at tagge, transskribere og mærke kritiske funktioner i datasættet.
Overvåget læring
Før vi graver dybere ned i dataannotering, lad os optrevle dataannotering gennem overvåget og uovervåget læring.
En underkategori af maskinlæringsovervåget maskinlæring indikerer AI-modeltræning ved hjælp af et velmærket datasæt. I en overvåget læringsmetode er nogle data allerede nøjagtigt tagget og kommenteret. ML-modellen, når den udsættes for nye data, gør brug af træningsdataene til at komme med en præcis forudsigelse baseret på de mærkede data.
Eksempelvis trænes ML-modellen på et skab fyldt med forskellige typer tøj. Det første trin i træningen ville være at træne modellen med forskellige typer tøj ved hjælp af egenskaberne og egenskaberne for hvert stofstykke. Efter træningen vil maskinen være i stand til at identificere separate stykker tøj ved at anvende sin tidligere viden eller træning. Superviseret læring kan kategoriseres i klassifikation (baseret på kategori) og regression (baseret på reel værdi).
Hvordan dataannotering påvirker ydeevnen af AI-systemer
Data er aldrig en enkelt enhed – de antager forskellige former – tekst, video og billede. Det er overflødigt at sige, at dataannotering kommer i forskellige former.
For at maskinen kan forstå og nøjagtigt identificere forskellige entiteter, er det vigtigt at understrege kvaliteten af navngivne enhedsmærker. En fejl i tagging og annotering, og ML kunne ikke skelne mellem Amazon – e-handelsbutikken, floden eller en papegøje.
Desuden hjælper dataannoteringer maskiner med at genkende subtile hensigter – en kvalitet, der kommer naturligt for mennesker. Vi kommunikerer forskelligt, og mennesker forstår både eksplicit udtrykte tanker og underforståede budskaber. For eksempel kan svar eller anmeldelser på sociale medier være både positive og negative, og ML bør være i stand til at forstå begge dele. 'Godt sted. Vil besøge igen.' Det er en positiv sætning, mens 'Sikke et fantastisk sted det plejede at være! Vi plejede at elske dette sted!' er negativ, og menneskelig annotering kan gøre denne proces meget lettere.
Udfordringer i dataannotering og hvordan man overvinder dem
To hovedudfordringer i dataannotering er omkostninger og nøjagtighed.
Behovet for meget nøjagtige data: AI- og ML-projekters skæbne afhænger af kvaliteten af annoterede data. ML- og AI-modellerne skal konsekvent fodres med velklassificerede data, der kan træne modellen til at genkende sammenhængen mellem variabler.
Behovet for store mængder data: Alle ML- og AI-modeller trives med store datasæt – et enkelt ML-projekt har brug for mindst tusindvis af mærkede elementer.
Behovet for ressourcer: AI-projekter er ressourceafhængige, både hvad angår omkostninger, tid og arbejdsstyrke. Uden nogen af disse kan kvaliteten af dit dataannoteringsprojekt gå galt.
[Læs også: Videoanmærkning til maskinlæring ]
Bedste praksis inden for dataannotering
Værdien af dataannotering er tydelig i dens indvirkning på resultatet af AI-projektet. Hvis det datasæt, du træner dine ML-modeller på, er fyldt med uoverensstemmelser, partisk, ubalanceret eller korrupt, kan din AI-løsning være en fejl. Derudover, hvis etiketterne er forkerte, og annoteringen er inkonsekvent, vil AI-løsningen også medføre unøjagtige forudsigelser. Så hvad er den bedste praksis inden for dataannotering?
Tips til effektiv og effektiv dataannotering
- Sørg for, at de dataetiketter, du opretter, er specifikke og i overensstemmelse med projektets behov og alligevel generelle nok til at tage højde for alle mulige variationer.
- Anmærk store mængder data, der er nødvendige for at træne maskinlæringsmodellen. Jo flere data du annoterer, jo bedre er resultatet af modeltræningen.
- Retningslinjer for dataanmærkninger går langt i at etablere kvalitetsstandarder og sikre konsistens gennem hele projektet og på tværs af flere annotatorer.
- Da dataannotering kan være dyrt og afhængig af mandskab, giver det mening at tjekke præ-mærkede datasæt fra tjenesteudbydere.
- For at hjælpe med præcise dataannoteringer og træning skal du bringe effektiviteten af human-in-the-loop til at bringe mangfoldighed og håndtere kritiske sager sammen med funktionerne i annotationssoftware.
- Prioriter kvalitet ved at teste annotatorerne for kvalitetsoverholdelse, nøjagtighed og konsistens.
Betydningen af kvalitetskontrol i anmærkningsprocessen
Kvalitetsdataannotering er livsnerven i højtydende AI-løsninger. Godt kommenterede datasæt hjælper AI-systemer med at præstere upåklageligt godt, selv i et kaotisk miljø. På samme måde er det omvendte også lige sandt. Et datasæt fyldt med unøjagtigheder i annoteringer vil kaste inkonsistente løsninger op.
Så kvalitetskontrol i billed-, videomærkning og annoteringsprocessen spiller en væsentlig rolle i AI-resultatet. Det er imidlertid en udfordring for små og store virksomheder at opretholde kontrolstandarder af høj kvalitet gennem hele annoteringsprocessen. Afhængigheden af forskellige typer annoteringsværktøjer og forskelligartet annoteringsarbejdsstyrke kan være svær at vurdere og opretholde ensartet kvalitet.
Det er svært at vedligeholde kvaliteten af distribuerede eller fjernarbejdsdataannotatorer, især for dem, der ikke er bekendt med de påkrævede standarder. Derudover kan fejlfinding eller fejlretning tage tid, da det skal identificeres på tværs af en distribueret arbejdsstyrke.
Løsningen ville være at træne annotatorerne, involvere en supervisor eller få flere dataannotatorer til at se på og gennemgå peers for datasætannoteringsnøjagtighed. Endelig tester annotatorerne regelmæssigt deres viden om standarderne.
Annotatorernes rolle og hvordan man vælger de rigtige annotatorer til dine data
Menneskelige annotatorer har nøglen til et vellykket AI-projekt. Dataannotatorer sikrer, at dataene er præcist, konsekvente og pålidelige kommenterede, da de kan give kontekst, forstå hensigten og lægge grundlaget for grundsandheder i dataene.
Nogle data bliver kunstigt eller automatisk annoteret ved hjælp af automatiseringsløsninger med en rimelig grad af pålidelighed. For eksempel kan du downloade hundredtusindvis af billeder af huse fra Google og lave dem som et datasæt. Datasættets nøjagtighed kan dog først bestemmes pålideligt, efter at modellen starter sin ydeevne.
Automatiseret automatisering kan gøre tingene nemmere og hurtigere, men unægtelig mindre præcise. På bagsiden kan en menneskelig annotator være langsommere og dyrere, men de er mere nøjagtige.
Annotatorer af menneskelige data kan kommentere og klassificere data baseret på deres fagekspertise, medfødte viden og specifikke træning. Dataannotatorer etablerer nøjagtighed, præcision og konsistens.
[Læs også: En begyndervejledning til dataanmærkning: Tips og bedste praksis ]
Konklusion
For at skabe et højtydende AI-projekt har du brug for annoterede træningsdata af høj kvalitet. Selvom det konsekvent kan være tids- og ressourcekrævende at anskaffe velkommenterede data – selv for store virksomheder – ligger løsningen i at søge efter tjenester fra etablerede dataannoteringstjenesteudbydere som Shaip. Hos Shaip hjælper vi dig med at skalere dine AI-kapaciteter gennem vores dataannoteringsspecialisttjenester ved at imødekomme markedets og kundernes efterspørgsel.