En robust AI-basert løsning er bygget på data – ikke bare hvilken som helst data, men høykvalitets, nøyaktig annoterte data. Bare de beste og mest raffinerte dataene kan drive AI-prosjektet ditt, og denne datarenheten vil ha en enorm innvirkning på prosjektets utfall.
Vi har ofte kalt data drivstoffet for AI-prosjekter, men ikke hvilken som helst data duger. Hvis du trenger rakettdrivstoff for å hjelpe prosjektet ditt med å oppnå løftet, kan du ikke fylle råolje i tanken. I stedet må data (som drivstoff) raffineres nøye for å sikre at kun informasjon av høyeste kvalitet driver prosjektet ditt. Denne foredlingsprosessen kalles dataannotering, og det eksisterer ganske mange vedvarende misoppfatninger om den.
Definer opplæringsdatakvalitet i merknader
Vi vet at datakvalitet utgjør en stor forskjell for resultatet av AI-prosjektet. Noen av de beste og mest høyytende ML-modellene har vært basert på detaljerte og nøyaktig merkede datasett.
Men hvordan definerer vi kvalitet i en merknad?
Når vi snakker om datanotering kvalitet, nøyaktighet, pålitelighet og konsistens betyr noe. Et datasett sies å være nøyaktig hvis det samsvarer med grunnsannheten og informasjon fra den virkelige verden.
Konsistens av data refererer til nivået av nøyaktighet som opprettholdes gjennom datasettet. Kvaliteten på et datasett bestemmes imidlertid mer nøyaktig av typen prosjekt, dets unike krav og ønsket resultat. Derfor bør dette være kriteriene for å bestemme datamerking og merknadskvalitet.
Hvorfor er det viktig å definere datakvalitet?
Det er viktig å definere datakvalitet da det fungerer som en helhetlig faktor som bestemmer kvaliteten på prosjektet og resultatet.
- Data av dårlig kvalitet kan påvirke produktets og forretningsstrategiene.
- Et maskinlæringssystem er like bra som kvaliteten på data det er trent på.
- Data av god kvalitet eliminerer etterarbeid og kostnader forbundet med det.
- Det hjelper bedrifter med å ta informerte prosjektbeslutninger og overholder regelverket.
Hvordan måler vi kvaliteten på opplæringsdata under merking?
Det finnes flere metoder for å måle kvaliteten på treningsdata, og de fleste starter med å først lage en konkret retningslinje for datakommentarer. Noen av metodene inkluderer:
Benchmarks etablert av eksperter
Kvalitetsmål eller gullstandardkommentar Metoder er de enkleste og rimeligste kvalitetssikringsalternativene som fungerer som et referansepunkt som måler prosjektets produksjonskvalitet. Den måler datakommentarene opp mot referansen etablert av ekspertene.
Cronbachs alfa-test
Cronbachs alfatest bestemmer korrelasjonen eller konsistensen mellom datasettelementer. Etikettens pålitelighet og større nøyaktighet kan måles basert på forskningen.
Konsensusmåling
Konsensusmåling bestemmer graden av samsvar mellom maskinelle eller menneskelige annotatorer. Det bør vanligvis oppnås konsensus for hvert element og bør avgjøres i tilfelle uenighet.
Panelgjennomgang
Et ekspertpanel bestemmer vanligvis etikettens nøyaktighet ved å gjennomgå dataetiketter. Noen ganger blir en definert del av dataetiketter vanligvis tatt som en prøve for å bestemme nøyaktigheten.
Gjennomgang Treningsdata Kvalitet
Selskapene som tar på seg AI-prosjekter er fullt kjøpt inn i kraften til automatisering, og det er grunnen til at mange fortsetter å tro at automerknader-drevet av AI vil være raskere og mer nøyaktig enn å kommentere manuelt. For nå er realiteten at det krever mennesker å identifisere og klassifisere data fordi nøyaktighet er så viktig. De ekstra feilene som opprettes gjennom automatisk merking vil kreve ytterligere iterasjoner for å forbedre algoritmens nøyaktighet, og eliminere enhver tidsbesparelse.
En annen misforståelse – og en som sannsynligvis bidrar til bruken av automatisk merknad – er at små feil ikke har mye effekt på resultatene. Selv de minste feilene kan produsere betydelige unøyaktigheter på grunn av et fenomen som kalles AI-drift, der inkonsistens i inngangsdata fører en algoritme i en retning som programmerere aldri hadde tenkt.
Kvaliteten på opplæringsdataene – aspektene ved nøyaktighet og konsistens – vurderes konsekvent for å møte de unike kravene til prosjektene. En gjennomgang av treningsdataene utføres vanligvis ved å bruke to forskjellige metoder –
Automatisk kommenterte teknikker
Den automatiske annoteringsgjennomgangsprosessen sikrer at tilbakemelding føres tilbake i systemet og forhindrer feil, slik at annotatorer kan forbedre prosessene sine.
Automatisk merknad drevet av kunstig intelligens er nøyaktig og raskere. Automatisk merknad reduserer tiden manuelle QA-er bruker på gjennomgang, slik at de kan bruke mer tid på komplekse og kritiske feil i datasettet. Automatisk merknad kan også bidra til å oppdage ugyldige svar, repetisjoner og feil merknad.
Manuelt via datavitenskapseksperter
Dataforskere gjennomgår også datakommentarer for å sikre nøyaktighet og pålitelighet i datasettet.
Små feil og unøyaktigheter i merknader kan påvirke resultatet av prosjektet betydelig. Og disse feilene blir kanskje ikke oppdaget av verktøyene for automatisk kommentargjennomgang. Dataforskere utfører prøvekvalitetstesting fra forskjellige batchstørrelser for å oppdage datainkonsistens og utilsiktede feil i datasettet.
Bak hver AI-overskrift er det en kommentarprosess, og Shaip kan bidra til å gjøre det smertefritt
Unngå AI Project Fallgruver
Mange organisasjoner er plaget av mangel på interne annoteringsressurser. Dataforskere og ingeniører er etterspurt, og å ansette nok av disse fagfolkene til å ta på seg et AI-prosjekt betyr å skrive en sjekk som er utenfor rekkevidde for de fleste bedrifter. I stedet for å velge et budsjettalternativ (som crowdsourcing-kommentarer) som til slutt vil hjemsøke deg, bør du vurdere å sette ut annoteringsbehovene dine til en erfaren ekstern partner. Outsourcing sikrer en høy grad av nøyaktighet samtidig som man reduserer flaskehalsene med ansettelse, opplæring og ledelse som oppstår når du prøver å sette sammen et internt team.
Når du outsourcer kommentarbehovene dine spesifikt med Shaip, benytter du deg av en kraftig kraft som kan akselerere AI-initiativet ditt uten snarveiene som vil kompromittere alle viktige resultater. Vi tilbyr en fullt administrert arbeidsstyrke, noe som betyr at du kan få langt større nøyaktighet enn du ville oppnå gjennom crowddsourcing-annoteringsinnsats. Forhåndsinvesteringen kan være høyere, men det vil lønne seg under utviklingsprosessen når færre iterasjoner er nødvendig for å oppnå ønsket resultat.
Datatjenestene våre dekker også hele prosessen, inkludert sourcing, som er en funksjon som de fleste andre merkeleverandører ikke kan tilby. Med vår erfaring kan du raskt og enkelt skaffe deg store mengder høykvalitets, geografisk mangfoldig data som er avidentifisert og er i samsvar med alle relevante forskrifter. Når du lagrer disse dataene i vår skybaserte plattform, får du også tilgang til velprøvde verktøy og arbeidsflyter som øker den generelle effektiviteten til prosjektet ditt og hjelper deg med å gå raskere enn du trodde var mulig.
Og til slutt vår interne bransjeeksperter forstå dine unike behov. Enten du bygger en chatbot eller jobber med å bruke ansiktsgjenkjenningsteknologi for å forbedre helsevesenet, har vi vært der og kan hjelpe med å utvikle retningslinjer som vil sikre at merknadsprosessen oppnår målene som er skissert for prosjektet ditt.
Hos Shaip er vi ikke bare begeistret for den nye æraen med AI. Vi hjelper det på utrolige måter, og vår erfaring har hjulpet oss med å få utallige vellykkede prosjekter i gang. For å se hva vi kan gjøre for din egen implementering, ta kontakt med oss Be om en demo i dag.