Datamerking

Forstå forskjellene mellom manuell og automatisk datamerking

Hvis du utvikler en AI-løsning, er tiden-til-markedet for produktet ditt sterkt avhengig av rettidig tilgjengelighet av kvalitetsdatasett for opplæringsformål. Først når du har de nødvendige datasettene i hånden, starter du modellenes treningsprosesser, optimerer resultatene og får løsningen klar for lansering.

Og du vet, å hente kvalitetsdatasett i tide er en skremmende utfordring for virksomheter i alle størrelser og skalaer. For uinnvidde, nær 19 % av virksomhetene avsløre at det er mangelen på tilgjengelighet av data som begrenser dem fra å ta i bruk AI-løsninger.

Vi bør også forstå at selv om du klarer å generere relevante og kontekstuelle data, datanotering er en utfordring i seg selv. Det er tidkrevende og krever utmerket mestring og oppmerksomhet på detaljer. Rundt 80 % av utviklingstiden til en AI går til å kommentere datasett.

Nå kan vi ikke bare helt eliminere datakommentarprosesser fra systemene våre, siden de er omdreiningspunktet for AI-trening. Modellene dine vil ikke levere resultater (for ikke å si kvalitetsresultater) hvis det ikke er annoterte data i hånden. Så langt har vi diskutert en myriade av emner om databaserte utfordringer, annoteringsteknikker og mer. I dag vil vi diskutere et annet viktig aspekt som dreier seg om selve datamerkingen.

I dette innlegget vil vi utforske de to typene merknadsmetoder som brukes over hele spekteret, som er:

  • Manuell datamerking
  • Og automatisk datamerking

Vi vil belyse forskjellene mellom de to, hvorfor manuell intervensjon er nøkkelen, og hva er risikoen forbundet med automatisk datamerking.

Manuell datamerking

Som navnet antyder, involverer manuell datamerking mennesker. Dataannoteringseksperter tar ansvar for tagging av elementer i datasett. Med eksperter mener vi små og mellomstore bedrifter og domenemyndigheter som vet nøyaktig hva de skal kommentere. Den manuelle prosessen begynner med at annotatorer blir utstyrt med rådatasett for merknader. Datasettene kan være bilder, videofiler, lydopptak eller transkripsjoner, tekster eller en kombinasjon av disse.

Basert på prosjekter, påkrevde resultater og spesifikasjoner jobber annotatorer med å kommentere relevante elementer. Eksperter vet hvilken teknikk som er best egnet for spesifikke datasett og formål. De bruker riktig teknikk for sine prosjekter og leverer trenbare datasett i tide.

Manuell datamerking Manuell merking er ekstremt tidkrevende og gjennomsnittlig merknadstid per datasett avhenger av en rekke faktorer som verktøyet som brukes, antall elementer som skal kommenteres, kvaliteten på data og mer. For eksempel kan det ta opptil 1500 timer for en ekspert å merke nærmere 100,000 5 bilder med XNUMX merknader per bilde.

Mens manuell merking bare er en del av prosessen, er det en andre fase i merknadsarbeidsflyten kalt kvalitetskontroller og revisjoner. I denne blir kommenterte datasett verifisert for autentisitet og presisjon. For å gjøre dette vedtar bedrifter en konsensusmetode, der flere merknader fungerer på de samme datasettene for enstemmige resultater. Avvik løses også ved kommentarer og flagging. Sammenlignet med merknadsprosessen er kvalitetskontrollfasen mindre anstrengende og tidkrevende.

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Automatisk datamerking

Så nå forstår du hvor mye manuell innsats som legges til i datamerking. For løsninger som skal brukes i sektorer som helsevesen, blir presisjon og oppmerksomhet på detaljer desto mer avgjørende. For å bane vei for raskere datamerking og levering av annoterte data, blir automatiske datamerkingsmodeller gradvis fremtredende.

I denne metoden tar AI-systemer seg av å kommentere data. Dette oppnås ved hjelp av enten heuristiske metoder eller maskinlæringsmodeller eller begge deler. I den heuristiske metoden sendes et enkelt datasett gjennom en rekke forhåndsdefinerte regler eller betingelser for å validere en spesifikk etikett. Forholdene er lagt av mennesker.

Selv om dette er effektivt, mislykkes denne metoden når datastrukturer ofte endres. Dessuten blir det komplekst å legge ut forholdene for å drive systemer til å ta en informert beslutning. Mens mennesker kan skille mellom iskrem og limonade, vet vi ikke tilnærmingen hjernen tar for å komme opp med skillet. Å gjenskape dette er menneskelig umulig i maskiner.

Dette gir opphav til en rekke bekymringer med hensyn til kvaliteten på resultatene fra AI-systemer. Til tross for at automatisering starter, trenger du et menneske (eller en haug med dem) for å validere og fikse dataetiketter. Og dette er en utmerket segue til vår neste seksjon.

AI-assistert merknad: intelligens krever hjerner (hybrid tilnærming)

For best resultat kreves en hybrid tilnærming. Mens AI-systemer kan ta seg av raskere merking, kan mennesker validere resultater og optimalisere dem. Å overlate hele prosessen med datakommentarer i hendene på maskiner kan være en dårlig idé, og det er derfor det er helt fornuftig å bringe inn mennesker i løkken.

Ai-assistert merknad Når de er trent, kan maskiner segmentere og kommentere de mest grunnleggende elementene nøyaktig. Det er bare de komplekse oppgavene som krever manuell inngripen. I slike tilfeller vil dette ikke være så tidkrevende som manuell datamerking og like risikabelt som automatisk datamerking.

Det er en balanse som er etablert, og prosessen kan også skje på kostnadseffektive måter. Eksperter kan komme opp med optimaliserte tilbakemeldingssløyfer for maskiner for å lage bedre etiketter, og til slutt redusere behovet for involvert manuell innsats. Med den betydelige økningen i maskinsikkerhetspoeng, kan kvaliteten på merkede data også forbedres.

Innpakning Up

Helt autonom datamerking mekanismer ville aldri fungere – i hvert fall foreløpig. Det vi krever er harmoni mellom mennesker og maskiner for å utføre en kjedelig oppgave. Dette øker også leveringstiden for kommenterte datasett, der bedrifter sømløst kan starte sine AI-opplæringsfaser. Og hvis du ser etter høykvalitets datasett for AI-modellene dine, ta kontakt med oss ​​i dag.

Sosial Share