Kecerdasan Buatan memupuk interaksi seperti manusia dengan sistem pengkomputeran, manakala Pembelajaran Mesin membolehkan mesin ini belajar meniru kecerdasan manusia melalui setiap interaksi. Tetapi apakah kuasa alat ML dan AI yang sangat maju ini? Anotasi data.
Data ialah bahan mentah yang menjanakan algoritma ML - lebih banyak data yang anda gunakan, lebih baik produk AI. Walaupun adalah sangat penting untuk mempunyai akses kepada kuantiti data yang banyak, adalah sama penting untuk memastikan ia diberi anotasi dengan tepat untuk menghasilkan hasil yang boleh dilaksanakan. Anotasi data ialah kuasa data di sebalik prestasi algoritma ML yang canggih, boleh dipercayai dan tepat.
Peranan anotasi data dalam latihan AI
Anotasi data memainkan peranan penting dalam latihan ML dan kejayaan keseluruhan projek AI. Ia membantu mengenal pasti imej, data, objektif dan video tertentu serta melabelkannya untuk memudahkan mesin mengenal pasti corak dan mengelaskan data. Ia adalah tugas yang diketuai manusia yang melatih model ML untuk membuat ramalan yang tepat.
Jika anotasi data tidak dilakukan dengan tepat, algoritma ML tidak boleh mengaitkan atribut dengan objek dengan mudah.
Kepentingan data latihan beranotasi untuk sistem AI
Anotasi data membolehkan model ML berfungsi dengan tepat. Terdapat hubungan yang tidak dapat dipertikaikan antara ketepatan dan ketepatan anotasi data dan kejayaan projek AI.
Nilai pasaran AI global, dianggarkan $119 bilion pada 2022, diramalkan akan mencapai $ 1,597 bilion menjelang 2030, berkembang pada CAGR sebanyak 38% dalam tempoh tersebut. Walaupun keseluruhan projek AI melalui beberapa langkah kritikal, peringkat anotasi data ialah di mana projek anda berada di peringkat paling penting.
Mengumpul data untuk kepentingan data tidak akan banyak membantu projek anda. Anda memerlukan kuantiti besar data yang berkualiti tinggi dan relevan untuk melaksanakan projek AI anda dengan jayanya. Kira-kira 80% masa anda dalam pembangunan projek ML dibelanjakan untuk tugas berkaitan data, seperti pelabelan, menyental, mengagregat, mengenal pasti, menambah dan memberi anotasi.
Anotasi data ialah satu bidang di mana manusia mempunyai kelebihan berbanding komputer kerana kita mempunyai keupayaan semula jadi untuk mentafsir maksud, mengharungi kekaburan dan mengklasifikasikan maklumat yang tidak pasti.
Mengapa Anotasi Data Penting?
Nilai dan kredibiliti penyelesaian kecerdasan buatan anda bergantung pada kualiti input data yang digunakan untuk latihan model.
Mesin tidak boleh memproses imej seperti yang kita lakukan; mereka perlu dilatih untuk mengenali corak melalui latihan. Memandangkan model pembelajaran mesin memenuhi pelbagai aplikasi - penyelesaian kritikal seperti penjagaan kesihatan dan kenderaan autonomi - yang mana sebarang ralat dalam anotasi data boleh mendatangkan kesan berbahaya.
Anotasi data memastikan bahawa penyelesaian AI anda berfungsi dengan keupayaan penuhnya. Melatih model ML untuk mentafsir persekitarannya dengan tepat melalui corak dan korelasi, membuat ramalan dan mengambil tindakan yang perlu memerlukan pengkategorian dan anotasi yang tinggi data latihan. Anotasi menunjukkan model ML ramalan yang diperlukan dengan menandai, menyalin dan melabelkan ciri kritikal dalam set data.
Pembelajaran yang diawasi
Sebelum kita mendalami anotasi data, mari kita bongkarkan anotasi data melalui pembelajaran diselia dan tanpa pengawasan.
Subkategori pembelajaran mesin yang diselia pembelajaran mesin menunjukkan latihan model AI dengan bantuan set data yang dilabel dengan baik. Dalam kaedah pembelajaran yang diselia, beberapa data telah ditag dan diberi anotasi dengan tepat. Model ML, apabila terdedah kepada data baharu, menggunakan data latihan untuk menghasilkan ramalan yang tepat berdasarkan data berlabel.
Sebagai contoh, model ML dilatih di atas almari yang penuh dengan pelbagai jenis pakaian. Langkah pertama dalam latihan adalah untuk melatih model dengan pelbagai jenis pakaian menggunakan ciri dan sifat setiap item kain. Selepas latihan, mesin akan dapat mengenal pasti bahagian pakaian yang berasingan dengan menggunakan pengetahuan atau latihan sebelumnya. Pembelajaran yang diselia boleh dikategorikan kepada klasifikasi (berdasarkan kategori) dan regresi (berdasarkan nilai sebenar).
Cara anotasi data mempengaruhi prestasi sistem AI
Data bukanlah satu entiti - ia mengambil bentuk yang berbeza - teks, video dan imej. Tidak perlu dikatakan, anotasi data datang dalam bentuk yang berbeza.
Untuk mesin memahami dan mengenal pasti entiti yang berbeza dengan tepat, adalah penting untuk menekankan kualiti Penandaan Entiti Dinamakan. Satu kesilapan dalam penandaan dan anotasi, dan ML tidak dapat membezakan antara Amazon - kedai e-dagang, sungai atau burung kakak tua.
Selain itu, anotasi data membantu mesin mengenali niat halus - kualiti yang datang secara semula jadi kepada manusia. Kami berkomunikasi secara berbeza, dan manusia memahami kedua-dua pemikiran yang dinyatakan secara eksplisit dan mesej tersirat. Contohnya, balasan atau ulasan media sosial boleh menjadi positif dan negatif, dan ML seharusnya dapat memahami kedua-duanya. 'Tempat yang bagus. Akan melawat lagi.' Ia adalah frasa positif manakala 'Tempat yang hebat dahulu! Kami suka tempat ini dulu!' adalah negatif, dan anotasi manusia boleh menjadikan proses ini lebih mudah.
Cabaran dalam anotasi data dan cara mengatasinya
Dua cabaran utama dalam anotasi data ialah kos dan ketepatan.
Keperluan untuk Data Sangat Tepat: Nasib projek AI dan ML bergantung pada kualiti data beranotasi. Model ML dan AI mesti diberi secara konsisten dengan data terkelas yang boleh melatih model untuk mengenali korelasi antara pembolehubah.
Keperluan untuk Kuantiti Data yang Besar: Semua model ML dan AI berkembang maju pada set data yang besar - satu projek ML memerlukan sekurang-kurangnya beribu-ribu item berlabel.
Keperluan untuk Sumber: Projek AI bergantung kepada sumber, baik dari segi kos, masa dan tenaga kerja. Tanpa salah satu daripada ini, kualiti projek anotasi data anda boleh menjadi rosak.
[Baca juga: Anotasi Video untuk Pembelajaran Mesin ]
Amalan Terbaik dalam Anotasi Data
Nilai anotasi data jelas dalam kesannya terhadap hasil projek AI. Jika set data yang anda latih model ML anda penuh dengan ketidakkonsistenan, berat sebelah, tidak seimbang atau rosak, penyelesaian AI anda mungkin gagal. Selain itu, jika label salah dan anotasi tidak konsisten, maka penyelesaian AI juga akan menghasilkan ramalan yang tidak tepat. Jadi, apakah amalan terbaik dalam anotasi data?
Petua untuk anotasi data yang cekap dan berkesan
- Pastikan label data yang anda buat adalah khusus dan konsisten dengan keperluan projek namun cukup umum untuk memenuhi semua kemungkinan variasi.
- Anotasikan sejumlah besar data yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin. Lebih banyak data yang anda anotasi, lebih baik hasil latihan model.
- Garis panduan anotasi data sangat membantu dalam mewujudkan standard kualiti dan memastikan konsistensi sepanjang projek dan merentas beberapa anotor.
- Memandangkan anotasi data boleh mahal dan bergantung kepada tenaga kerja, menyemak set data pra-label daripada penyedia perkhidmatan adalah masuk akal.
- Untuk membantu dalam anotasi data dan latihan yang tepat, bawakan kecekapan human-in-the-loop untuk membawa kepelbagaian dan menangani kes kritikal bersama-sama dengan keupayaan perisian anotasi.
- Utamakan kualiti dengan menguji anotasi untuk pematuhan kualiti, ketepatan dan ketekalan.
Kepentingan kawalan kualiti dalam proses anotasi
Anotasi data yang berkualiti adalah nadi kepada penyelesaian AI berprestasi tinggi. Set data beranotasi dengan baik membantu sistem AI berprestasi dengan baik, walaupun dalam persekitaran yang huru-hara. Begitu juga, sebaliknya juga sama benar. Set data yang penuh dengan ketidaktepatan anotasi akan menimbulkan penyelesaian yang tidak konsisten.
Jadi, kawalan kualiti dalam imej, pelabelan video dan proses anotasi memainkan peranan penting dalam hasil AI. Walau bagaimanapun, mengekalkan piawaian kawalan berkualiti tinggi sepanjang proses anotasi adalah mencabar untuk syarikat berskala kecil dan besar. Kebergantungan pada pelbagai jenis alat anotasi dan tenaga kerja anotasi yang pelbagai boleh menjadi sukar untuk dinilai dan mengekalkan konsistensi kualiti.
Mengekalkan kualiti anotasi data yang diedarkan atau bekerja jauh adalah sukar, terutamanya bagi mereka yang tidak biasa dengan piawaian yang diperlukan. Selain itu, penyelesaian masalah atau pembetulan ralat boleh mengambil masa kerana ia perlu dikenal pasti merentas tenaga kerja teragih.
Penyelesaiannya ialah melatih pencatat, melibatkan penyelia, atau meminta berbilang pencatat data melihat dan menyemak rakan sebaya untuk ketepatan anotasi set data. Akhir sekali, kerap menguji annotator mengenai pengetahuan mereka tentang piawaian.
Peranan anotasi dan cara memilih anotasi yang betul untuk data anda
Anotasi manusia memegang kunci kepada projek AI yang berjaya. Anotasi data memastikan data dianotasi dengan tepat, konsisten dan boleh dipercayai kerana mereka boleh memberikan konteks, memahami niat dan meletakkan asas untuk kebenaran asas dalam data.
Sesetengah data sedang dianotasi secara buatan atau automatik dengan bantuan penyelesaian automasi dengan tahap kebolehpercayaan yang adil. Contohnya, anda boleh memuat turun ratusan ribu imej rumah daripada Google dan menjadikannya sebagai set data. Walau bagaimanapun, ketepatan set data hanya boleh ditentukan dengan pasti selepas model memulakan prestasinya.
Automasi automatik mungkin menjadikan urusan lebih mudah dan pantas, tetapi tidak dinafikan, kurang tepat. Sebaliknya, anotasi manusia boleh menjadi lebih perlahan dan lebih mahal, tetapi ia lebih tepat.
Anotasi data manusia boleh menganotasi dan mengklasifikasikan data berdasarkan kepakaran subjek, pengetahuan semula jadi dan latihan khusus mereka. Anotasi data menetapkan ketepatan, ketepatan dan ketekalan.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Petua dan Amalan Terbaik ]
Kesimpulan
Untuk mencipta projek AI berprestasi tinggi, anda memerlukan data latihan beranotasi berkualiti tinggi. Walaupun memperoleh data beranotasi baik secara konsisten boleh memakan masa, dan memakan sumber - walaupun untuk syarikat besar - penyelesaiannya terletak pada mendapatkan perkhidmatan penyedia perkhidmatan anotasi data yang mantap seperti Shaip. Di Shaip, kami membantu anda mengukur keupayaan AI anda melalui perkhidmatan pakar anotasi data kami dengan memenuhi permintaan pasaran dan pelanggan.
