Pelabelan Data

Memahami perbezaan antara Pelabelan Data Manual & Automatik

Sekiranya anda mengembangkan penyelesaian AI, masa ke pasaran produk anda sangat bergantung pada ketersediaan set data berkualiti tepat pada masanya untuk tujuan latihan. Hanya apabila anda mempunyai set data yang diperlukan untuk memulakan proses latihan model anda, mengoptimumkan hasil dan menyiapkan penyelesaian anda untuk dilancarkan.

Dan anda tahu, pengambilan set data berkualiti tepat pada waktunya adalah cabaran yang menakutkan bagi perniagaan dari pelbagai saiz dan skala. Untuk yang belum tahu, dekat dengan 19% perniagaan mendedahkan bahawa kekurangan data yang menghalang mereka untuk menggunakan penyelesaian AI.

Kita juga harus memahami bahawa walaupun anda berjaya menghasilkan data yang relevan dan kontekstual, anotasi data adalah cabaran dengan sendirinya. Ini memakan masa dan memerlukan penguasaan yang sangat baik dan perhatian terhadap perincian. Kira-kira 80% masa pengembangan AI menggunakan set data anotasi.

Sekarang, kita tidak dapat sepenuhnya menghilangkan proses anotasi data dari sistem kita kerana ini adalah titik tolak latihan AI. Model anda akan gagal memberikan hasil (apalagi hasil yang berkualiti) jika tidak ada data yang dijelaskan. Setakat ini, kami telah membincangkan pelbagai topik mengenai cabaran berdasarkan data, teknik anotasi dan banyak lagi. Hari ini, kita akan membincangkan aspek penting lain yang berkisar pada pelabelan data itu sendiri.

Dalam catatan ini, kami akan meneroka dua jenis kaedah anotasi yang digunakan di seluruh spektrum, iaitu:

  • Pelabelan data manual
  • Dan pelabelan data automatik

Kami akan menjelaskan perbezaan antara keduanya, mengapa campur tangan manual adalah kunci, dan apa risiko yang berkaitan dengan automatik pelabelan data.

Pelabelan Data Manual

Seperti namanya, pelabelan data manual melibatkan manusia. Pakar anotasi data mengendalikan elemen penandaan dalam set data. Oleh pakar, kami bermaksud PKS dan pihak berkuasa domain yang tahu dengan tepat apa yang harus diberi penjelasan. Proses manual dimulakan dengan anotator diberikan set data mentah untuk anotasi. Set data dapat berupa gambar, fail video, rakaman audio atau transkrip, teks, atau kombinasi dari data tersebut.

Berdasarkan projek, hasil dan spesifikasi yang diperlukan, anotator berusaha memberi penjelasan mengenai elemen yang relevan. Pakar tahu teknik apa yang paling sesuai untuk set data dan tujuan tertentu. Mereka menggunakan teknik yang betul untuk projek mereka dan memberikan set data yang dapat dilatih tepat pada waktunya.

Pelabelan Data Manual Pelabelan manual sangat memakan masa dan waktu anotasi rata-rata setiap set data bergantung pada sejumlah faktor seperti alat yang digunakan, jumlah elemen yang akan diberi penjelasan, kualiti data, dan banyak lagi. Contohnya, diperlukan waktu hingga 1500 jam bagi seorang pakar untuk melabelkan hampir 100,000 gambar dengan 5 anotasi setiap gambar.

Walaupun pelabelan manual hanyalah satu bahagian dari proses, ada fasa kedua dalam alur kerja anotasi yang disebut pemeriksaan kualiti dan audit. Dalam ini, set data beranotasi disahkan untuk ketulenan dan ketepatannya. Untuk melakukan ini, syarikat menggunakan kaedah konsensus, di mana pelbagai anotasi berfungsi pada set data yang sama untuk hasil sebulat suara. Perbezaan diselesaikan sekiranya ada komen dan pemberian tanda juga. Jika dibandingkan dengan proses anotasi, fasa pemeriksaan kualiti kurang berat dan memerlukan masa.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Pelabelan Data Automatik

Oleh itu, sekarang anda memahami berapa banyak usaha manual yang berlaku dalam pelabelan data. Untuk penyelesaian yang akan digunakan dalam sektor seperti penjagaan kesihatan, ketepatan, dan perhatian terhadap perincian menjadi lebih penting. Untuk membuka jalan untuk pelabelan data yang lebih cepat dan penyampaian data beranotasi, model pelabelan data automatik secara bertahap menjadi terkenal.

Dalam kaedah ini, sistem AI mengurus anotasi data. Ini dicapai dengan bantuan kaedah heuristik atau model pembelajaran mesin atau kedua-duanya. Dalam kaedah heuristik, set data tunggal diteruskan melalui serangkaian peraturan atau syarat yang telah ditetapkan untuk mengesahkan label tertentu. Syaratnya ditetapkan oleh manusia.

Walaupun ini cekap, kaedah ini gagal apabila struktur data sering berubah. Juga, meletakkan syarat menjadi rumit untuk mendorong sistem membuat keputusan yang tepat. Walaupun manusia dapat membezakan antara ais krim dan limun, kita tidak tahu pendekatan yang diambil otak untuk membezakannya. Meniru ini tidak mungkin dilakukan oleh manusia.

Ini menimbulkan sejumlah keprihatinan berkenaan dengan kualiti hasil dari sistem AI. Walaupun automatik mula masuk, anda memerlukan manusia (atau sekumpulan dari mereka) untuk mengesahkan dan memperbaiki label data. Dan ini adalah bahagian yang sangat baik untuk bahagian seterusnya.

Anotasi Berbantu AI: Kecerdasan Memerlukan Otak (Pendekatan Hibrid)

Untuk hasil terbaik, pendekatan hibrid diperlukan. Walaupun sistem AI dapat menjaga pelabelan yang lebih cepat, manusia dapat mengesahkan hasil dan mengoptimumkannya. Meninggalkan keseluruhan proses anotasi data di tangan mesin boleh menjadi idea yang tidak baik dan itulah sebabnya membawa masuk manusia masuk akal.

Anotasi Berbantu Ai Setelah dilatih, mesin dapat membahagikan dan memberi anotasi elemen paling asas dengan tepat. Hanya tugas-tugas kompleks yang memerlukan campur tangan manual. Dalam kes seperti ini, ini tidak akan memakan masa seperti pelabelan data manual dan berisiko seperti pelabelan data automatik.

Terdapat keseimbangan yang terjalin dan prosesnya dapat berlaku dengan cara yang menjimatkan juga. Pakar dapat menghasilkan gelung maklum balas yang dioptimumkan untuk mesin mengeluarkan label yang lebih baik, akhirnya mengurangkan keperluan usaha manual yang terlibat. Dengan peningkatan skor keyakinan mesin yang ketara, kualiti data berlabel juga dapat ditingkatkan.

Membungkus Up

Otonomi sepenuhnya pelabelan data mekanisme tidak akan berfungsi - sekurang-kurangnya buat masa ini. Apa yang kita perlukan adalah keharmonian antara manusia dan mesin dalam menyelesaikan tugas yang membosankan. Ini juga meningkatkan masa penghantaran kumpulan data yang dianotasi, di mana syarikat dapat memulakan fasa latihan AI mereka dengan lancar. Dan jika anda mencari set data berkualiti tinggi untuk model AI anda, hubungi kami hari ini.

Kongsi sosial