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, det å hente kvalitetsdatasett i tide er en skremmende utfordring for bedrifter i alle størrelser og skalaer. For de uinnvidde oppgir nesten 19 % av bedriftene at det er mangelen på tilgjengelighet av data som hindrer dem i å ta i bruk AI-løsninger.
Vi bør også forstå at selv om man klarer å generere relevante og kontekstuelle data, er dataannotering en utfordring i seg selv. Det er tidkrevende og krever utmerket mestring og detaljfokus. Rundt 80 % av en AIs utviklingstid går med til å annotere 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 inngripen er viktig, og hva er risikoene 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.
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.
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.
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 autonome mekanismer for datamerking ville aldri fungere – i hvert fall ikke foreløpig. Det vi trenger er harmoni mellom menneske og maskin for å utføre en kjedelig oppgave. Dette øker også leveringstiden for kommenterte datasett, der bedrifter sømløst kan starte sine AI-opplæringsfaser. Og hvis du leter etter datasett av høy kvalitet for dine AI-modeller, ta kontakt med oss i dag.
