Penyelesaian berasaskan AI yang mantap dibina berdasarkan data – bukan sebarang data tetapi data beranotasi dengan tepat berkualiti tinggi. Hanya data yang terbaik dan paling halus boleh menggerakkan projek AI anda, dan ketulenan data ini akan memberi kesan yang besar pada hasil projek.
Kami sering memanggil data sebagai bahan api untuk projek AI, tetapi bukan sebarang data yang boleh dilakukan. Jika anda memerlukan bahan api roket untuk membantu projek anda mencapai pelepasan, anda tidak boleh memasukkan minyak mentah ke dalam tangki. Sebaliknya, data (seperti bahan api) perlu diperhalusi dengan berhati-hati untuk memastikan bahawa hanya maklumat berkualiti tinggi yang menguasai projek anda. Proses penghalusan itu dipanggil anotasi data, dan terdapat beberapa salah tanggapan berterusan mengenainya.
Tentukan Kualiti Data Latihan dalam Anotasi
Kami tahu bahawa kualiti data membuat banyak perbezaan kepada hasil projek AI. Beberapa model ML terbaik dan paling berprestasi tinggi telah berdasarkan set data yang terperinci dan dilabel dengan tepat.
Tetapi bagaimana sebenarnya kita mentakrifkan kualiti dalam anotasi?
Apabila kita bercakap tentang anotasi data kualiti, ketepatan, kebolehpercayaan dan ketekalan perkara. Set data dikatakan tepat jika ia sepadan dengan kebenaran asas dan maklumat dunia sebenar.
Ketekalan data merujuk kepada tahap ketepatan yang dikekalkan sepanjang set data. Walau bagaimanapun, kualiti set data ditentukan dengan lebih tepat oleh jenis projek, keperluan uniknya dan hasil yang diinginkan. Oleh itu, ini sepatutnya menjadi kriteria untuk menentukan kualiti pelabelan dan anotasi data.
Mengapa Penting untuk Menentukan Kualiti Data?
Adalah penting untuk menentukan kualiti data kerana ia bertindak sebagai faktor komprehensif yang menentukan kualiti projek dan hasilnya.
- Data berkualiti rendah boleh memberi kesan kepada produk dan strategi perniagaan.
- Sistem pembelajaran mesin adalah sama baiknya dengan kualiti data yang dilatihnya.
- Data berkualiti baik menghapuskan kerja semula dan kos yang berkaitan dengannya.
- Ia membantu perniagaan membuat keputusan projek termaklum dan mematuhi pematuhan peraturan.
Bagaimanakah kita mengukur kualiti data Latihan semasa pelabelan?
Terdapat beberapa kaedah untuk mengukur kualiti data latihan, dan kebanyakannya bermula dengan mencipta garis panduan anotasi data konkrit terlebih dahulu. Beberapa kaedah termasuk:
Penanda aras yang ditetapkan oleh pakar
Penanda aras kualiti atau anotasi standard emas kaedah adalah pilihan jaminan kualiti yang paling mudah dan berpatutan yang berfungsi sebagai titik rujukan yang mengukur kualiti output projek. Ia mengukur anotasi data terhadap penanda aras yang ditetapkan oleh pakar.
Ujian Alpha Cronbach
Ujian alfa Cronbach menentukan korelasi atau konsistensi antara item set data. Kebolehpercayaan label dan ketepatan yang lebih besar boleh diukur berdasarkan kajian.
Pengukuran Konsensus
Pengukuran konsensus menentukan tahap persetujuan antara mesin atau anotasi manusia. Konsensus biasanya perlu dicapai untuk setiap item dan harus ditimbangtarakan sekiranya berlaku perselisihan faham.
Semakan Panel
Panel pakar biasanya menentukan ketepatan label dengan menyemak label data. Kadangkala, bahagian label data yang ditentukan biasanya diambil sebagai sampel untuk menentukan ketepatan.
Mengkaji Data latihan Kualiti
Syarikat-syarikat yang mengambil projek AI sepenuhnya menggunakan kuasa automasi, itulah sebabnya mengapa banyak yang berpendapat bahawa penjelasan automatik yang didorong oleh AI akan lebih cepat dan lebih tepat daripada memberi anotasi secara manual. Buat masa ini, kenyataannya adalah bahawa manusia memerlukan untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan data kerana ketepatan sangat penting. Kesalahan tambahan yang dibuat melalui pelabelan automatik akan memerlukan iterasi tambahan untuk meningkatkan ketepatan algoritma, meniadakan penjimatan masa.
Kesalahpahaman lain - dan kemungkinan besar menyumbang kepada penerapan anotasi automatik - adalah bahawa kesalahan kecil tidak banyak mempengaruhi hasil. Kesalahan terkecil sekalipun dapat menghasilkan ketidaktepatan yang ketara kerana fenomena yang disebut AI drift, di mana ketidakkonsistenan dalam data input membawa algoritma ke arah yang tidak pernah diinginkan oleh pengaturcara.
Kualiti data latihan - aspek ketepatan dan ketekalan - disemak secara konsisten untuk memenuhi permintaan unik projek. Semakan data latihan biasanya dilakukan menggunakan dua kaedah berbeza -
Teknik auto anotasi
Proses semakan anotasi automatik memastikan maklum balas digelungkan semula ke dalam sistem dan menghalang kesilapan supaya anotasi boleh memperbaiki proses mereka.
Auto anotasi yang didorong oleh kecerdasan buatan adalah tepat dan lebih pantas. Anotasi auto mengurangkan masa manual QA yang dibelanjakan untuk menyemak, membolehkan mereka menghabiskan lebih banyak masa untuk ralat kompleks dan kritikal dalam set data. Auto anotasi juga boleh membantu mengesan jawapan yang tidak sah, ulangan dan anotasi yang salah.
Secara manual melalui pakar sains data
Saintis data juga menyemak anotasi data untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan dalam set data.
Ralat kecil dan ketidaktepatan anotasi boleh memberi kesan ketara kepada hasil projek. Dan ralat ini mungkin tidak dapat dikesan oleh alat semakan anotasi auto. Saintis data melakukan ujian kualiti sampel daripada saiz kelompok yang berbeza untuk mengesan ketidakkonsistenan data dan ralat yang tidak diingini dalam set data.
Di Sebalik Setiap Tajuk AI Adalah Proses Anotasi, dan Shaip Dapat Membantu Membuatnya Tidak Menyakitkan
Mengelakkan Perangkap Projek AI
Banyak organisasi dibelenggu oleh kekurangan sumber anotasi dalaman. Saintis data dan jurutera mendapat permintaan yang tinggi, dan mengupah cukup profesional ini untuk menjalankan projek AI bermakna menulis cek yang tidak dapat dicapai oleh kebanyakan syarikat. Daripada memilih pilihan belanjawan (seperti anotasi penyumberan ramai) yang akhirnya akan kembali menghantui anda, pertimbangkan untuk menyumber luar keperluan anotasi anda kepada rakan kongsi luar yang berpengalaman. Penyumberan luar memastikan tahap ketepatan yang tinggi sambil mengurangkan kesesakan pengambilan, latihan dan pengurusan yang timbul apabila anda cuba mengumpulkan pasukan dalaman.
Apabila anda menggunakan keperluan anotasi dengan Shaip secara khusus, anda menggunakan kekuatan yang kuat yang dapat mempercepat inisiatif AI anda tanpa jalan pintas yang akan menjejaskan hasil yang sangat penting. Kami menawarkan tenaga kerja yang dikendalikan sepenuhnya, yang bermaksud anda dapat memperoleh ketepatan yang jauh lebih besar daripada yang anda capai melalui usaha anotasi crowdsourcing. Pelaburan pendahuluan mungkin lebih tinggi, tetapi akan membuahkan hasil semasa proses pembangunan apabila lebih sedikit lelaran diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Perkhidmatan data kami juga merangkumi keseluruhan proses, termasuk sumber, yang merupakan kemampuan yang tidak dapat ditawarkan oleh kebanyakan penyedia label lain. Dengan pengalaman kami, anda dapat dengan cepat dan mudah memperoleh banyak data berkualiti tinggi, beragam dari segi geografi yang telah dikenalpasti dan mematuhi semua peraturan yang berkaitan. Apabila anda menyimpan data ini di platform berasaskan awan kami, anda juga mendapat akses ke alat dan aliran kerja yang terbukti yang meningkatkan kecekapan keseluruhan projek anda dan membantu anda maju lebih cepat daripada yang anda fikirkan mungkin.
Dan akhirnya, kami pakar industri dalaman memahami keperluan unik anda. Sama ada anda sedang membina chatbot atau berusaha untuk menggunakan teknologi pengecaman muka untuk meningkatkan penjagaan kesihatan, kami telah berada di sana dan boleh membantu membangunkan garis panduan yang akan memastikan proses anotasi mencapai matlamat yang digariskan untuk projek anda.
Di Shaip, kami tidak hanya teruja dengan era AI yang baru. Kami menolongnya dengan cara yang luar biasa, dan pengalaman kami telah membantu kami menghasilkan banyak projek yang berjaya. Untuk melihat apa yang dapat kami lakukan untuk pelaksanaan anda sendiri, hubungi kami minta demo hari ini.
