Sztuczna inteligencja (AI) przyniosła postęp w całej branży. Istnieje wiele przypadków użycia AI w branżach ze względu na rosnący rynek aplikacji AI. Jednak dokładność modelu AI zależy od jego treningu. To szkolenie modelu AI jest złożone. Cały proces, od zebrania danych po precyzyjne ich oznaczenie, wymaga dużo pracy.

Wcześniej dane te były oznaczane ręcznie. Ręczne etykietowanie jest jednak żmudnym zadaniem, które wymaga indywidualnego etykietowania danych przez człowieka. Na przykład dom biznesowy chciał przeanalizować nastroje w recenzjach online pozostawionych przez swoich klientów. Wyobraź sobie, że Twoja firma chce stworzyć dokładny model danych na podstawie 90 000 recenzji. Osoba zajmująca się etykietowaniem będzie potrzebować 750 godzin na ukończenie pracy, jeśli zajmie 30 sekund na dodanie adnotacji do każdego komentarza.

Dlatego opracowano zautomatyzowane rozwiązania do adnotacji danych , aby uwolnić przedsiębiorstwa od ciężaru prostego etykietowania i przekierować ich uwagę na ich główne cele. Rozwiązania te pomagają firmom oznaczać tysiące danych w ciągu kilku sekund.

Na tym blogu pomożemy Ci zrozumieć;

  • Co to jest automatyczne etykietowanie danych?
  • Jak działa automatyczne etykietowanie?
  • Korzyści z automatyzacji etykietowania danych
  • Kluczowe wyzwania związane z automatycznym etykietowaniem danych

Automatyczne etykietowanie danych: jak to działa?

Automatyczne etykietowanie odnosi się do adnotacji danych wykonywanych przez oprogramowanie, a nie przez ludzi. Eksperci od etykietowania danych opracowują sztuczną inteligencję, która etykietuje nieoznaczone, surowe dane w tym procesie. Etykieciarka identyfikuje i weryfikuje etykietę. Jeśli model automatycznego etykietowania pomyślnie etykietuje dane, jest dodawany do całego zestawu danych.

Jednak w niektórych przypadkach model działa tylko za jednym razem i może oznaczać dane nieprawidłowo lub niedokładnie. Następnie dane przekazane AI zostaną ponownie przeszkolone, a pętle szkoleniowe będą kontynuowane, dopóki model nie będzie mógł poprawnie oznaczyć wszystkich danych.

Po naprawieniu błędów i prawidłowym oznakowaniu danych, są one dodawane do zbioru danych oznaczonych etykietami do trenowania. To, jak dokładnie etykietuje cały zestaw danych, decyduje o tym, czy model może trenować inne modele. Ostatecznie zespoły ML szkolą wiele modeli przy użyciu zgromadzonych danych szkoleniowych oznaczonych etykietami.

Chociaż zautomatyzowany proces etykietowania danych przyspiesza proces etykietowania, uczenie maszynowe typu „człowiek w pętli” ma kluczowe znaczenie dla zagwarantowania jakości i dokładności etykietowania danych w przypadku uczenia maszynowego. Gdy dane zostaną opatrzone adnotacjami, ludzie zajmujący się etykietami mogą ręcznie sprawdzić pracę lub wypełnić luki lub obszary, które wymagają więcej adnotacji.

Korzyści z automatyzacji etykietowania danych

Korzyści z automatyzacji etykietowania danych

Oto niektóre z zalet wyboru automatycznego etykietowania zamiast ręcznego.

  • Zmniejszone obciążenie pracą

Tradycyjnie w procedurach ręcznego etykietowania danych cały zespół osób etykietujących musi codziennie oznaczać setki danych. Całkowite oznakowanie danych może zająć tygodnie, a nawet miesiące. W międzyczasie firma może zebrać więcej danych. Aby zaoszczędzić czas i wysiłek, firmy wybierają automatyzację. Automatyzacja może ograniczyć pracę ludzką wymaganą do wykonania adnotacji danych w projekcie uczenia maszynowego. Do uczenia danych można użyć modelu automatycznego etykietowania. Ekspert zajmujący się etykietowaniem danych może przeglądać lub korygować adnotacje o niższych ocenach pewności. Cała ta procedura wymaga mniej ludzi i wysiłku.

  • Lepszy współczynnik dokładności

Zautomatyzowane etykietowanie danych tworzy bardzo dokładne adnotacje danych przy użyciu aktywnego uczenia się, metody częściowo nadzorowanej. Te dane są trenowane i testowane, aż osiągną pełną dokładność. Domy biznesowe można uwolnić od ludzkich błędów i pomyłek. Ponadto automatyzacja stale ulepsza i ulepsza procedury etykietowania danych.

  • Ekonomiczny

Niektóre domy biznesowe nadal stosują ręczne metody etykietowania danych. Metody te mogą prowadzić do zakłóceń operacyjnych, błędów w etykietowaniu i naruszeń przepisów, a wszystko to zwiększa wydatki Twojej firmy. Stosując zautomatyzowane etykietowanie danych, które wymaga niewielkiej lub żadnej interakcji człowieka, firmy mogą obniżyć koszty utrzymania całego wewnętrznego zespołu adnotatorów danych. Dodatkowo firma oszczędza na procedurach rekrutacji i zatrudniania.

  • Zasady i Regulacje

Istnieje kilka standardów, wytycznych i przepisów dotyczących bezpieczeństwa danych. Zagrożenia i luki w zabezpieczeniach rosną, ponieważ obecna infrastruktura chmurowa staje się coraz bardziej skomplikowana. W odpowiedzi przepisy wciąż się zmieniają, aby zapewnić zmniejszenie tych zagrożeń. Nadążanie za tymi szybkimi zmianami w kilku zestawach standardów dla nowych i starszych technologii jest jednym z najważniejszych problemów w zakresie zgodności danych. Automatyzacja jest niezbędna, ponieważ szybko wdraża aktualizacje zgodności w całym systemie i stale śledzi te aktualizacje, zapewniając, że dane są zawsze zgodne z niezbędnymi zasadami i zasadami.

  • Osiągnij jednolitość etykiety

Najczęstszym wyzwaniem dla firmy jest jednolitość etykiet. Gdy ręcznie etykietujesz dane, możliwe jest, że różni adnotatorzy, zgodnie z własnym rozumieniem, językiem i kulturą, etykietują te dane, co powoduje rozbieżności. Takim danym brakuje jednolitości i stają się one nieefektywne w szkoleniu modeli AI/ML. Dlatego posiadanie kompleksowego modelu automatycznego etykietowania danych może być korzystne. Narzędzia te są wstępnie przeszkolone, co pomaga firmom zachować ogólną spójność etykietowania danych.

Kluczowe wyzwania związane z automatycznym etykietowaniem danych

Firma stale musi radzić sobie z różnymi trudnościami podczas klasyfikowania danych. Oto kilka przykładów.

  • Wymagany czas szkolenia

Chociaż automatyzacja jest lepsza niż ręczne etykietowanie, wymaga odpowiedniego przeszkolenia. Trenowanie modelu AI to trudne zadanie. Adnotator musi spędzić czas na szkoleniu modelu, a następnie sprawdzić stopień dokładności, a jeśli pojawią się jakieś błędy, ponownie go wyszkolić, jeśli zajdzie taka potrzeba. Cały czas poświęcony na przygotowanie jednego modelu AI do projektu jest wysoki. Aby poradzić sobie z tym problemem, domy biznesowe mogą łatwo zdecydować się na usługi adnotacji świadczone przez organizację zewnętrzną. Organizacje te dysponują wyspecjalizowanymi adnotatorami danych, które mogą pomóc w dokładnym oznaczaniu danych. Tymczasem firmy mogą przekierować swoją uwagę na swoje główne cele biznesowe.

  • Bezsilny z wieloma przypadkami użycia.

Wstępnie wytrenowane modele są specjalnie zaprojektowane w celu zapewnienia określonego rodzaju danych wyjściowych zgodnie z danymi wejściowymi. Kiedy firma używa tych modeli na innym typie danych, pojawia się problem. Na przykład dane wyjściowe modelu automatycznego etykietowania nie odpowiadają przypadkom użycia nowego modelu, który zostanie przeszkolony. W takim przypadku ponowne uczenie modelu automatycznego etykietowania w celu spełnienia wymagań projektu może wymagać dodatkowego czasu i wysiłku ze strony zespołu programistów. Na przykład model z automatycznym etykietowaniem, wyszkolony do oznaczania obrazów w świetle dziennym, nie będzie w stanie oznaczać obrazów nocnego nieba.

  • Zarządzanie spójnością

Istnieją dwa rodzaje danych, obiektywne i subiektywne.

  1. Dane obiektywne- Prawdziwe lub uniwersalne dane niezależnie od tego, kto je bada.
  2. Subiektywne dane mogą być różnie interpretowane w zależności od tego, kto ma do nich dostęp.

Analiza sposobu definiowania etykiet w zbiorach danych jest jednym z kluczowych elementów oceny jakości danych. Różne typy danych mogą powodować bałagan, nawet jeśli korzystamy z automatyzacji; na przykład sklasyfikowanie jabłka jako czerwonego jest obiektywne, ponieważ jest terminem uniwersalnym, ale sytuacja staje się trudniejsza, gdy mamy do czynienia ze złożonymi statystykami. Aby temu zaradzić, firmy mogą wybrać modele przeszkolone w zakresie wdrażania zasad i przepisów, które usuwają różnice i zapewniają znaczny poziom obiektywności w subiektywnych zbiorach danych.

Wniosek

Liczba przeszkód, jakie regularnie napotykają adnotatorzy, może wydawać się przytłaczająca, zwłaszcza w procesie ręcznego etykietowania. Aby sprostać tym pracochłonnym zadaniom, konieczna jest współpraca między ludźmi a maszynami. Wraz z rozwojem narzędzi i metod dodawania adnotacji do danych adnotatorzy mogą oszczędzać czas i wydajniej oznaczać więcej danych.

Zawsze jednak istnieje możliwość outsourcingu usług oznaczania danych jako realnej opcji dostarczania wysokiej jakości danych zgodnie z Twoimi potrzebami.