Dalam dunia di mana perusahaan perniagaan berebut-rebut antara satu sama lain untuk menjadi yang pertama mengubah amalan perniagaan mereka dengan menggunakan penyelesaian kecerdasan buatan, pelabelan data nampaknya merupakan satu-satunya tugas yang semua orang mula tersandung. Mungkin, itu kerana kualiti data yang anda latih model AI anda menentukan ketepatan dan kejayaannya.
Pelabelan data atau anotasi data bukanlah peristiwa sekali sahaja. Ia adalah satu proses yang berterusan. Tiada titik penting di mana anda mungkin fikir anda telah melakukan latihan yang mencukupi atau model AI anda tepat dalam mencapai keputusan.
Tetapi, di manakah silapnya janji AI untuk mengeksploitasi peluang baharu? Kadang-kadang semasa proses pelabelan data.
Salah satu masalah utama perniagaan yang menggabungkan penyelesaian AI ialah anotasi data. Jadi mari kita lihat 5 kesilapan pelabelan Data teratas untuk dielakkan.
5 Kesilapan Pelabelan Data Teratas yang Perlu Dielakkan
Tidak Mengumpul Data yang Cukup untuk Projek
Data adalah penting, tetapi ia harus relevan dengan matlamat projek anda. Untuk model menghasilkan hasil yang tepat, data yang dilatihnya hendaklah dilabel, kualiti diperiksa untuk memastikan ketepatan.
Jika anda ingin membangunkan penyelesaian AI yang berfungsi dan boleh dipercayai, anda perlu membekalkannya dalam kuantiti yang banyak data yang relevan dan berkualiti tinggi. Dan, anda perlu sentiasa menyuap data ini kepada model pembelajaran mesin anda supaya mereka boleh memahami dan mengaitkan pelbagai maklumat yang anda berikan.
Jelas sekali, lebih besar set data yang anda gunakan, lebih baik ramalannya.
Satu perangkap dalam proses pelabelan data ialah mengumpulkan data yang sangat sedikit untuk pembolehubah yang kurang biasa. Apabila anda melabelkan imej berdasarkan satu pembolehubah yang biasa tersedia dalam dokumen mentah, anda tidak melatih model AI pembelajaran mendalam anda pada pembolehubah lain yang kurang biasa.
Model pembelajaran mendalam menuntut beribu-ribu keping data untuk model itu berfungsi dengan baik. Sebagai contoh, apabila melatih lengan robotik berasaskan AI untuk menggerakkan jentera yang kompleks, setiap perubahan kecil dalam kerja mungkin memerlukan satu lagi kumpulan set data latihan. Tetapi, pengumpulan data sedemikian boleh menjadi mahal dan kadangkala sangat mustahil, dan sukar untuk dianotasi untuk mana-mana perniagaan.
Tidak Mengesahkan Kualiti Data
Walaupun mempunyai data adalah satu perkara, ia juga penting untuk mengesahkan set data yang anda gunakan untuk memastikan ia konsisten dengan kualiti tinggi. Walau bagaimanapun, perniagaan mendapati sukar untuk memperoleh set data yang berkualiti. Secara umum, terdapat dua jenis asas set data - subjektif dan objektif.
Apabila melabel set data, kebenaran subjektif pelabel akan dimainkan. Contohnya, pengalaman, bahasa, tafsiran budaya, geografi dan banyak lagi mereka boleh memberi kesan kepada tafsiran data mereka. Selalunya, setiap pelabel akan memberikan jawapan yang berbeza berdasarkan berat sebelah mereka sendiri. Tetapi data subjektif tidak mempunyai 'jawapan betul atau salah - itulah sebabnya tenaga kerja perlu mempunyai piawaian dan garis panduan yang jelas apabila melabelkan imej dan data lain.Cabaran yang dikemukakan oleh data objektif ialah risiko pelabel tidak mempunyai pengalaman atau pengetahuan domain untuk mengenal pasti jawapan yang betul. Adalah mustahil untuk menghapuskan kesilapan manusia sepenuhnya, jadi menjadi penting untuk mempunyai piawaian dan kaedah maklum balas gelung tertutup.
Apabila melabel set data, kebenaran subjektif pelabel akan dimainkan. Contohnya, pengalaman, bahasa, tafsiran budaya, geografi dan banyak lagi mereka boleh memberi kesan kepada tafsiran data mereka. Selalunya, setiap pelabel akan memberikan jawapan yang berbeza berdasarkan berat sebelah mereka sendiri. Tetapi data subjektif tidak mempunyai 'jawapan betul atau salah - itulah sebabnya tenaga kerja perlu mempunyai piawaian dan garis panduan yang jelas apabila melabelkan imej dan data lain.
Tidak Fokus pada Pengurusan Tenaga Kerja
Model pembelajaran mesin bergantung pada set data besar pelbagai jenis supaya setiap senario dipenuhi. Walau bagaimanapun, anotasi imej yang berjaya disertakan dengan set cabaran pengurusan tenaga kerjanya sendiri.
Satu isu utama ialah mengurus tenaga kerja yang besar yang boleh memproses set data tidak berstruktur yang besar secara manual. Seterusnya ialah mengekalkan piawaian berkualiti tinggi di seluruh tenaga kerja. Banyak isu mungkin dipangkas semasa projek anotasi data.
Sebilangannya adalah:
- Keperluan untuk melatih pelabel baharu menggunakan alat anotasi
- Mendokumentasikan arahan dalam buku kod
- Memastikan buku kod diikuti oleh semua ahli pasukan
- Mentakrifkan aliran kerja – memperuntukkan siapa yang melakukan apa berdasarkan keupayaan mereka
- Menyemak silang dan menyelesaikan isu teknikal
- Memastikan kualiti dan pengesahan set data
- Menyediakan kerjasama yang lancar antara pasukan pelabel
- Meminimumkan berat sebelah pelabel
Untuk memastikan anda mengharungi cabaran ini, anda harus meningkatkan kemahiran dan keupayaan pengurusan tenaga kerja anda.
Tidak Memilih alat pelabelan Data yang Tepat
Saiz pasaran alat anotasi data telah tamat $ 1 bilion pada 2020, dan jumlah ini dijangka meningkat pada CAGR lebih 30% menjelang 2027. Pertumbuhan yang luar biasa dalam alat pelabelan data ialah ia mengubah hasil AI dan pembelajaran mesin.
Teknik perkakas yang digunakan berbeza dari satu set data ke set data yang lain. Kami mendapati bahawa kebanyakan organisasi memulakan proses pembelajaran mendalam dengan memfokuskan pada membangunkan alat pelabelan dalaman. Tetapi tidak lama lagi, mereka menyedari bahawa apabila anotasi keperluan mula berkembang, alat mereka tidak dapat mengikuti rentak. Selain itu, membangunkan alat dalaman adalah mahal, memakan masa, dan boleh dikatakan tidak diperlukan.
Daripada menggunakan cara konservatif pelabelan manual atau melabur dalam membangunkan alat pelabelan tersuai, membeli peranti daripada pihak ketiga adalah bijak. Dengan kaedah ini, anda hanya perlu memilih alat yang betul berdasarkan keperluan anda, perkhidmatan yang disediakan dan kebolehskalaan.
Tidak Mematuhi Garis Panduan Keselamatan Data
Pematuhan keselamatan data akan menyaksikan lonjakan yang ketara tidak lama lagi apabila lebih banyak syarikat mengumpulkan set besar data tidak berstruktur. CCPA, DPA dan GDPR ialah beberapa piawaian pematuhan keselamatan data antarabangsa yang digunakan oleh perusahaan.
Desakan untuk pematuhan keselamatan semakin diterima kerana apabila ia melibatkan pelabelan data tidak berstruktur, terdapat contoh data peribadi yang terdapat pada imej. Selain melindungi privasi subjek, ia juga penting untuk memastikan data terjamin. Perusahaan perlu memastikan pekerja, tanpa kebenaran keselamatan, tidak mempunyai akses kepada set data ini dan tidak boleh memindahkan atau mengusiknya dalam sebarang bentuk.Pematuhan keselamatan menjadi titik kesakitan utama apabila ia melibatkan tugas pelabelan penyumberan luar kepada penyedia pihak ketiga. Keselamatan data meningkatkan kerumitan projek dan pembekal perkhidmatan pelabelan perlu mematuhi peraturan perniagaan.
Desakan untuk pematuhan keselamatan semakin diterima kerana apabila ia melibatkan pelabelan data tidak berstruktur, terdapat contoh data peribadi yang terdapat pada imej. Selain melindungi privasi subjek, ia juga penting untuk memastikan data terjamin. Perusahaan perlu memastikan pekerja, tanpa kebenaran keselamatan, tidak mempunyai akses kepada set data ini dan tidak boleh memindahkan atau mengusiknya dalam sebarang bentuk.Jadi, adakah projek AI besar anda yang seterusnya menunggu perkhidmatan pelabelan data yang betul?
Kami percaya kejayaan mana-mana projek AI bergantung pada set data yang kami masukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin. Dan, jika projek AI dijangka menghasilkan keputusan dan ramalan yang tepat, anotasi data dan pelabelan adalah amat penting. Oleh penyumberan luar tugas anotasi data anda, kami memberi jaminan bahawa anda boleh menyelesaikan cabaran ini dengan cekap.
Dengan tumpuan kami untuk mengekalkan set data berkualiti tinggi secara konsisten, menawarkan maklum balas gelung tertutup dan mengurus tenaga kerja dengan berkesan, anda akan dapat menyampaikan projek AI terkemuka yang membawakan tahap ketepatan yang lebih tinggi.
[Baca juga: Anotasi Data Dalaman atau Penyumberan Luar – Manakah yang Memberikan Keputusan AI yang Lebih Baik?]
