In un mondo in cui le imprese si sfidano per essere le prime a trasformare le proprie pratiche aziendali applicando soluzioni di intelligenza artificiale, l'etichettatura dei dati sembra essere l'unico compito in cui tutti iniziano a inciampare. Forse è perché la qualità dei dati su cui stai addestrando i tuoi modelli di IA ne determina l'accuratezza e il successo.
L'etichettatura o l'annotazione dei dati non è mai un evento una tantum. È un processo continuo. Non c'è un punto cruciale in cui potresti pensare di aver fatto abbastanza formazione o che i tuoi modelli di intelligenza artificiale siano accurati nel raggiungimento dei risultati.
Ma dove va storta la promessa dell'IA di sfruttare nuove opportunità? A volte durante il processo di etichettatura dei dati.
Uno dei principali punti deboli delle aziende che incorporano soluzioni di intelligenza artificiale è l'annotazione dei dati. Diamo quindi un'occhiata ai 5 principali errori di etichettatura dei dati da evitare.
I 5 principali errori di etichettatura dei dati da evitare
Non raccogliere dati sufficienti per il progetto
I dati sono essenziali, ma dovrebbero essere rilevanti per gli obiettivi del tuo progetto. Affinché il modello produca risultati accurati, i dati su cui è addestrato dovrebbero essere etichettati, la qualità controllata per garantire l'accuratezza.
Se vuoi sviluppare una soluzione di intelligenza artificiale funzionante e affidabile, devi fornirle grandi quantità di dati rilevanti e di alta qualità. Inoltre, devi fornire costantemente questi dati ai tuoi modelli di apprendimento automatico in modo che possano comprendere e correlare le varie informazioni fornite.
Evidentemente, maggiore è il set di dati che utilizzi, migliori saranno le previsioni.
Una trappola nel processo di etichettatura dei dati è la raccolta di pochissimi dati per variabili meno comuni. Quando etichetti le immagini in base a una variabile comunemente disponibile nei documenti non elaborati, non stai addestrando il tuo modello di intelligenza artificiale di deep learning su altre variabili meno comuni.
I modelli di deep learning richiedono migliaia di dati affinché il modello funzioni ragionevolmente bene. Ad esempio, quando si addestra un braccio robotico basato sull'intelligenza artificiale per manovrare macchinari complessi, ogni piccola variazione nel lavoro potrebbe richiedere un altro batch di set di dati di addestramento. Tuttavia, la raccolta di tali dati può essere costosa e talvolta addirittura impossibile e difficile da annotare per qualsiasi azienda.
Non convalidare la qualità dei dati
Sebbene la disponibilità di dati sia una cosa, è anche fondamentale convalidare i set di dati utilizzati per garantire che siano coerenti e di alta qualità. Tuttavia, le aziende trovano difficile acquisire set di dati di qualità. In generale, ci sono due tipi fondamentali di set di dati: soggettivi e oggettivi.
Quando si etichettano i set di dati, entra in gioco la verità soggettiva dell'etichettatore. Ad esempio, la loro esperienza, lingua, interpretazioni culturali, geografia e altro possono influire sulla loro interpretazione dei dati. Invariabilmente, ogni etichettatore fornirà una risposta diversa in base ai propri pregiudizi. Ma i dati soggettivi non hanno una "risposta giusta o sbagliata: ecco perché la forza lavoro deve avere standard e linee guida chiari quando etichetta immagini e altri dati.La sfida presentata dai dati oggettivi è il rischio che l'etichettatore non abbia l'esperienza o la conoscenza del dominio per identificare le risposte corrette. È impossibile eliminare completamente gli errori umani, quindi diventa fondamentale disporre di standard e un metodo di feedback a circuito chiuso.
Quando si etichettano i set di dati, entra in gioco la verità soggettiva dell'etichettatore. Ad esempio, la loro esperienza, lingua, interpretazioni culturali, geografia e altro possono influire sulla loro interpretazione dei dati. Invariabilmente, ogni etichettatore fornirà una risposta diversa in base ai propri pregiudizi. Ma i dati soggettivi non hanno una "risposta giusta o sbagliata: ecco perché la forza lavoro deve avere standard e linee guida chiari quando etichetta immagini e altri dati.
Non concentrarsi sulla gestione della forza lavoro
I modelli di apprendimento automatico dipendono da set di dati di grandi dimensioni di diversi tipi in modo che ogni scenario sia soddisfatto. Tuttavia, l'annotazione di immagini di successo comporta una serie di sfide di gestione della forza lavoro.
Uno dei problemi principali è la gestione di una vasta forza lavoro in grado di elaborare manualmente set di dati non strutturati di notevoli dimensioni. Il prossimo è il mantenimento di standard di alta qualità in tutta la forza lavoro. Molti problemi potrebbero verificarsi durante i progetti di annotazione dei dati.
Alcuni sono:
- La necessità di formare nuovi etichettatori sull'uso degli strumenti di annotazione
- Documentare le istruzioni nel codebook
- Garantire che il codebook sia seguito da tutti i membri del team
- Definire il flusso di lavoro: allocare chi fa cosa in base alle proprie capacità
- Controllo incrociato e risoluzione di problemi tecnici
- Garantire la qualità e la convalida dei set di dati
- Garantire una collaborazione agevole tra i team di etichettatura
- Ridurre al minimo la distorsione dell'etichettatrice
Per essere sicuro di superare questa sfida, dovresti migliorare le tue capacità e capacità di gestione della forza lavoro.
Non selezionare gli strumenti di etichettatura dei dati corretti
La dimensione del mercato degli strumenti di annotazione dei dati era finita $ 1 miliardi nel 2020, e questo numero dovrebbe crescere di oltre il 30% CAGR entro il 2027. L'enorme crescita degli strumenti di etichettatura dei dati è che trasforma i risultati dell'IA e dell'apprendimento automatico.
Le tecniche di lavorazione utilizzate variano da un set di dati all'altro. Abbiamo notato che la maggior parte delle organizzazioni inizia il processo di deep learning concentrandosi sullo sviluppo di strumenti di etichettatura interni. Ma molto presto si rendono conto che man mano che le esigenze di annotazione iniziano a crescere, i loro strumenti non riescono a tenere il passo. Inoltre, lo sviluppo di strumenti interni è costoso, dispendioso in termini di tempo e praticamente non necessario.
Invece di adottare il metodo conservativo dell'etichettatura manuale o investire nello sviluppo di strumenti di etichettatura personalizzati, acquistare dispositivi da terze parti è intelligente. Con questo metodo, tutto ciò che devi fare è selezionare lo strumento giusto in base alle tue esigenze, ai servizi forniti e alla scalabilità.
Non conforme alle linee guida sulla sicurezza dei dati
La conformità alla sicurezza dei dati vedrà un aumento significativo non appena più aziende raccoglieranno grandi set di dati non strutturati. CCPA, DPA e GDPR sono alcuni degli standard internazionali di conformità alla sicurezza dei dati utilizzati dalle aziende.
La spinta per la conformità alla sicurezza sta guadagnando consenso perché quando si tratta di etichettare dati non strutturati, ci sono istanze di dati personali presenti sulle immagini. Oltre a proteggere la privacy dei soggetti, è anche fondamentale garantire la sicurezza dei dati. Le imprese devono assicurarsi che i lavoratori, senza nulla osta di sicurezza, non abbiano accesso a questi set di dati e non possano trasferirli o manometterli in qualsiasi forma.La conformità alla sicurezza diventa un punto dolente centrale quando si tratta di esternalizzare le attività di etichettatura a fornitori di terze parti. La sicurezza dei dati aumenta la complessità del progetto e i fornitori di servizi di etichettatura devono rispettare le normative aziendali.
La spinta per la conformità alla sicurezza sta guadagnando consenso perché quando si tratta di etichettare dati non strutturati, ci sono istanze di dati personali presenti sulle immagini. Oltre a proteggere la privacy dei soggetti, è anche fondamentale garantire la sicurezza dei dati. Le imprese devono assicurarsi che i lavoratori, senza nulla osta di sicurezza, non abbiano accesso a questi set di dati e non possano trasferirli o manometterli in qualsiasi forma.Quindi, il tuo prossimo grande progetto di intelligenza artificiale sta aspettando il giusto servizio di etichettatura dei dati?
Riteniamo che il successo di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale dipenda dai set di dati che inseriamo nell'algoritmo di apprendimento automatico. E, se si prevede che il progetto AI produca risultati e previsioni accurati, l'annotazione e l'etichettatura dei dati sono di fondamentale importanza. Di esternalizzando le attività di annotazione dei dati, ti assicuriamo che puoi risolvere in modo efficiente queste sfide.
Con la nostra attenzione sul mantenimento costante di set di dati di alta qualità, sull'offerta di feedback a circuito chiuso e sulla gestione efficace della forza lavoro, sarai in grado di fornire progetti di intelligenza artificiale di prim'ordine che portano un livello di precisione più elevato.
[Leggi anche: Annotazione dei dati interna o esternalizzata: cosa offre risultati di intelligenza artificiale migliori?]
