Anotasi data atau pelabelan data, seperti yang anda ketahui, adalah proses yang berterusan. Tidak ada satu momen yang dapat anda nyatakan bahawa anda akan berhenti melatih modul AI anda kerana mereka telah menjadi tepat dan cepat dalam memberikan hasil.
Walaupun melancarkan modul bertenaga AI anda hanyalah tonggak sejarah, latihan AI terus dilakukan selepas pelancaran untuk mengoptimumkan hasil dan kecekapan. Oleh kerana itu, organisasi terganggu dengan keprihatinan untuk menghasilkan sejumlah besar data yang relevan untuk modul pembelajaran mesin mereka.
Namun, itu bukan masalah yang akan kita bincangkan hari ini. Kami akan meneroka cabaran yang timbul setelah masalah ini menjana data diperbaiki. Bayangkan anda mempunyai titik sentuh penjanaan data yang tidak terkira banyaknya. Masalah yang lebih anda hadapi ketika ini adalah memberi penjelasan sebilangan besar data.
Pelabelan data berskala adalah apa yang akan kita jelaskan hari ini kerana organisasi dan pasukan yang telah kita bicarakan telah menunjukkan kepada kita bahawa pihak berkepentingan ini mendapati keyakinan membina mesin lebih mencabar daripada menghasilkan data. Dan seperti yang anda ketahui, keyakinan mesin dapat dibina hanya melalui sistem terlatih yang disokong oleh data yang diberi penjelasan yang tepat. Oleh itu, mari kita lihat 5 kebimbangan utama yang menurunkan kecekapan proses pelabelan data.
5 cabaran dunia nyata yang mencairkan usaha pelabelan data
Pengurusan tenaga kerja
Kami telah berulang kali mengatakan bahawa pelabelan data tidak hanya memakan masa tetapi juga memerlukan tenaga kerja. Pakar anotasi data menghabiskan berjam-jam membersihkan data yang tidak tersusun, menyusunnya, dan menjadikannya mudah dibaca oleh mesin. Pada masa yang sama, mereka perlu memastikan bahawa anotasi mereka tepat dan berkualiti tinggi.Jadi, organisasi bersedia menghadapi tantangan untuk menyeimbangkan kualiti dan kuantiti untuk menghasilkan hasil yang membuat perbezaan dan menyelesaikan tujuan. Dalam kes sedemikian, menguruskan tenaga kerja menjadi sangat sukar dan berat. Walaupun penyumberan luar membantu, perniagaan yang mempunyai pasukan khusus untuk anotasi data tujuan, rintangan muka seperti:
- Latihan pekerja untuk pelabelan data
- Pembahagian kerja di antara pasukan dan memupuk kebolehoperasian
- Penjejakan prestasi dan kemajuan di peringkat mikro dan makro
- Mengatasi gangguan dan melatih pekerja baru
- Menyelaraskan koordinasi antara saintis data, anotator, dan pengurus projek
- Penghapusan halangan budaya, bahasa, dan geografi dan menghilangkan bias dari ekosistem operasi dan banyak lagi
Kami telah berulang kali mengatakan bahawa pelabelan data tidak hanya memakan masa tetapi juga memerlukan tenaga kerja. Pakar anotasi data menghabiskan berjam-jam membersihkan data yang tidak tersusun, menyusunnya, dan menjadikannya mudah dibaca oleh mesin. Pada masa yang sama, mereka perlu memastikan bahawa anotasi mereka tepat dan berkualiti tinggi.Menjejaki kewangan
Penganggaran adalah salah satu fasa paling penting dalam latihan AI. Ini menentukan berapa banyak yang anda sanggup belanjakan untuk membina modul AI dari segi tumpukan teknologi, sumber, kakitangan, dan banyak lagi dan seterusnya membantu anda mengira RoI yang tepat. Berdekatan dengan 26% syarikat usaha untuk mengembangkan sistem AI gagal di pertengahan kerana penganggaran yang tidak betul. Tidak ada ketelusan di mana wang disalurkan ke dalam atau metrik berkesan yang menawarkan wawasan masa nyata kepada pihak berkepentingan mengenai apa yang wangnya diterjemahkan.
Perusahaan kecil dan sederhana sering terjebak dalam dilema pembayaran per projek atau sejam dan dalam celah pengambilan PKS untuk anotasi tujuan vs merekrut kumpulan pengantara. Semua ini dapat dihapuskan semasa proses penganggaran.
Pematuhan & pematuhan privasi data
Walaupun jumlah kes penggunaan untuk AI semakin meningkat, perniagaan bergegas menunggang gelombang dan mengembangkan penyelesaian yang meningkatkan kehidupan dan pengalaman. Di ujung spektrum yang lain terdapat satu cabaran yang perlu diberi perhatian oleh perniagaan dari semua ukuran - kebimbangan privasi data.
Anda mungkin biasa dengan GDPR, CCPA, DPA, dan garis panduan lain tetapi ada undang-undang dan kepatuhan baru yang dikembangkan dan dilaksanakan oleh negara-negara di seluruh dunia. Apabila lebih banyak jumlah data dihasilkan, privasi menjadi penting dalam anotasi data kerana data dari sensor dan penglihatan komputer menghasilkan data yang mempunyai wajah orang, perincian sulit dari dokumen KYC, plat nombor kenderaan, nombor lesen, dan banyak lagi.Ini mendorong perlunya pemeliharaan standard privasi dan pematuhan yang betul terhadap penggunaan data rahsia dengan adil. Secara teknikal, persekitaran yang baik dan selamat harus dijamin oleh perniagaan yang menghalang akses data yang tidak dibenarkan, penggunaan peranti yang tidak dibenarkan dalam ekosistem yang selamat data, muat turun fail secara haram, pemindahan ke sistem awan, dan banyak lagi. Undang-undang yang mengatur privasi data adalah rumit dan harus diambil perhatian untuk memastikan setiap persyaratan dipenuhi untuk menghindari akibat hukum.
Alat pintar & anotasi terbantu
Dari dua jenis kaedah anotasi yang berbeza - manual dan automatik, model anotasi hibrid sangat sesuai untuk masa depan. Ini kerana sistem AI pandai memproses sejumlah besar data dengan lancar dan manusia hebat menunjukkan kesalahan dan mengoptimumkan hasil.
Alat dan teknik anotasi yang dibantu AI adalah penyelesaian tegas untuk cabaran yang kita hadapi sekarang kerana ia memudahkan kehidupan semua pihak yang terlibat dalam proses ini. Alat pintar membolehkan perniagaan mengautomasikan tugasan kerja, pengurusan saluran paip, kawalan kualiti data yang dijelaskan, dan menawarkan lebih banyak kemudahan. Tanpa alat pintar, kakitangan tetap berusaha menggunakan teknik usang, mendorong masa manusia dengan ketara untuk menyelesaikan kerja.
Menguruskan ketekalan dalam kualiti & kuantiti data
Salah satu aspek penting dalam menilai kualiti data adalah menilai definisi label dalam set data. Bagi yang belum tahu, mari kita fahami bahawa terdapat dua jenis set data utama -
- Data objektif - data yang benar atau universal tanpa mengira siapa yang melihatnya
- Dan data subjektif - data yang mempunyai pelbagai persepsi berdasarkan siapa yang mengaksesnya
Sebagai contoh, pelabelan epal sebagai epal merah adalah objektif kerana bersifat universal tetapi perkara menjadi rumit apabila terdapat set data bernuansa. Pertimbangkan tindak balas yang bijak dari pelanggan pada ulasan. Anotator mesti cukup pintar untuk memahami apakah komen itu sarkastik atau pujian untuk melabelnya dengan sewajarnya. Analisis sentimen modul akan diproses berdasarkan apa yang dilabel oleh anotator. Oleh itu, apabila banyak mata dan fikiran terlibat, bagaimana satu pasukan mencapai kata sepakat?
Bagaimana perniagaan dapat menegakkan garis panduan dan peraturan yang menghilangkan perbezaan dan membawa sejumlah besar objektiviti dalam set data subjektif?
Anda mungkin biasa dengan GDPR, CCPA, DPA, dan garis panduan lain tetapi ada undang-undang dan kepatuhan baru yang dikembangkan dan dilaksanakan oleh negara-negara di seluruh dunia. Apabila lebih banyak jumlah data dihasilkan, privasi menjadi penting dalam anotasi data kerana data dari sensor dan penglihatan komputer menghasilkan data yang mempunyai wajah orang, perincian sulit dari dokumen KYC, plat nombor kenderaan, nombor lesen, dan banyak lagi.Membungkus Up
Bilangan cabaran yang dihadapi para saintis dan anotator data setiap hari? Keprihatinan yang kita bincangkan setakat ini hanyalah sebahagian daripada cabaran yang berpunca dari konsisten ketersediaan data. Terdapat banyak lagi dalam spektrum ini.
Walau bagaimanapun, semoga kita terus maju dalam semua ini berkat evolusi proses dan sistem dalam penjelasan data. Baik, selalu ada penyumberan luar (udang) pilihan yang ada, yang menawarkan data berkualiti tinggi berdasarkan keperluan anda.
