Annotazione dei dati o etichettatura dei dati, come sai, è un processo perpetuo. Non c'è un momento decisivo in cui potresti dire che smetteresti di addestrare i tuoi moduli di intelligenza artificiale perché sono diventati perfettamente accurati e rapidi nel fornire risultati.
Sebbene il lancio del tuo modulo basato sull'intelligenza artificiale sia solo una pietra miliare, la formazione sull'IA avviene continuamente dopo il lancio per ottimizzare risultati ed efficienze. Per questo motivo, le organizzazioni sono afflitte dalla preoccupazione di generare enormi volumi di dati rilevanti per i loro moduli di machine learning.
Tuttavia, questa non è la preoccupazione di cui discuteremo oggi. Esploreremo le sfide che sorgono una volta che questa preoccupazione di generazione di dati è aggiustato. Immagina di avere innumerevoli punti di contatto per la generazione di dati. Il problema più problematico che dovrai affrontare a questo punto è annotando tali enormi volumi di dati.
L'etichettatura dei dati scalabile è ciò su cui faremo luce oggi perché le organizzazioni e i team con cui abbiamo parlato ci hanno tutti indicato il fatto che queste parti interessate trovano più difficile costruire la sicurezza delle macchine rispetto alla generazione di dati. E come sapete, la sicurezza delle macchine può essere costruita solo attraverso sistemi adeguatamente addestrati supportati da dati annotati con precisione. Quindi, diamo un'occhiata a 5 principali preoccupazioni che riducono l'efficienza dei processi di etichettatura dei dati.
5 sfide del mondo reale che diluiscono gli sforzi di etichettatura dei dati
Gestione della forza lavoro
Abbiamo ripetuto ripetutamente che l'etichettatura dei dati non è solo dispendiosa in termini di tempo, ma anche laboriosa. Gli esperti di annotazione dei dati trascorrono innumerevoli ore a pulire i dati non strutturati, compilarli e renderli leggibili dalla macchina. Allo stesso tempo, devono assicurarsi che le loro annotazioni siano precise e di alta qualità.Quindi, le organizzazioni si trovano ad affrontare la sfida di bilanciare qualità e quantità per sfornare risultati che facciano la differenza e risolvano uno scopo. In questi casi, la gestione della forza lavoro diventa estremamente difficile e faticosa. Mentre l'outsourcing aiuta, le aziende che hanno team interni dedicati per annotazione dei dati scopi, affrontare ostacoli come:
- Formazione dei dipendenti per l'etichettatura dei dati
- Distribuzione del lavoro tra i team e promozione dell'interoperabilità
- Monitoraggio delle prestazioni e dei progressi sia a livello micro che macro
- Contrastare l'abbandono e riqualificare i nuovi dipendenti
- Ottimizzazione del coordinamento tra data scientist, annotatori e project manager
- Eliminazione delle barriere culturali, linguistiche e geografiche e rimozione dei pregiudizi dagli ecosistemi operativi e altro ancora
Abbiamo ripetuto ripetutamente che l'etichettatura dei dati non è solo dispendiosa in termini di tempo, ma anche laboriosa. Gli esperti di annotazione dei dati trascorrono innumerevoli ore a pulire i dati non strutturati, compilarli e renderli leggibili dalla macchina. Allo stesso tempo, devono assicurarsi che le loro annotazioni siano precise e di alta qualità.Monitoraggio delle finanze
Il budget è una delle fasi più cruciali nella formazione AI. Definisce quanto sei disposto a spendere per la creazione di un modulo di intelligenza artificiale in termini di stack tecnologico, risorse, personale e altro e quindi ti aiuta a calcolare un RoI accurato. Vicino a 26% delle aziende che si avventurano nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale falliscono a metà a causa di un budget improprio. Non c'è né trasparenza su dove viene pompato il denaro né metriche efficaci che offrono informazioni in tempo reale alle parti interessate su ciò in cui viene tradotto il loro denaro.
Le piccole e medie imprese sono spesso coinvolte nel dilemma del pagamento per progetto o per ora e nella scappatoia di assumere PMI per annotazione finalità vs reclutamento di un pool di intermediari. Tutti questi possono essere eliminati durante il processo di budgeting.
Adesione e conformità alla privacy dei dati
Mentre il numero di casi d'uso per l'IA è in aumento, le aziende si stanno affrettando a cavalcare l'onda e sviluppare soluzioni che elevano la vita e l'esperienza. All'altra estremità dello spettro si trova una sfida a cui le aziende di tutte le dimensioni devono prestare attenzione: le preoccupazioni sulla privacy dei dati.
Potresti avere familiarità con GDPR, CCPA, DPA e altre linee guida, ma ci sono leggi e conformità più recenti sviluppate e implementate da nazioni di tutto il mondo. Quando vengono generati più volumi di dati, la privacy diventa cruciale nell'annotazione dei dati poiché i dati provenienti dai sensori e dalla visione artificiale generano dati che hanno volti di persone, dettagli riservati da documenti KYC, targhe di veicoli, numeri di licenza e altro ancora.Ciò spinge alla necessità di un corretto mantenimento degli standard di privacy e del rispetto dell'uso corretto dei dati riservati. Tecnicamente, un ambiente sano e sicuro dovrebbe essere garantito dalle aziende che impediscono l'accesso non autorizzato ai dati, l'uso di dispositivi non autorizzati in un ecosistema protetto dai dati, il download illegale di file, il trasferimento a sistemi cloud e altro ancora. Le leggi che regolano la privacy dei dati sono complesse e occorre prestare attenzione per garantire che ogni singolo requisito sia soddisfatto per evitare conseguenze legali.
Strumenti intelligenti e annotazioni assistite
Tra i due tipi distinti di metodi di annotazione, manuale e automatico, un modello di annotazione ibrido è l'ideale per il futuro. Questo perché i sistemi di intelligenza artificiale sono bravi a elaborare enormi quantità di dati senza interruzioni e gli esseri umani sono bravi a segnalare errori e ottimizzare i risultati.
Gli strumenti assistiti dall'intelligenza artificiale e le tecniche di annotazione sono soluzioni solide alle sfide che dobbiamo affrontare oggi in quanto semplificano la vita di tutte le parti interessate coinvolte nel processo. Gli strumenti intelligenti consentono alle aziende di automatizzare gli incarichi di lavoro, la gestione della pipeline, il controllo della qualità dei dati annotati e offrono maggiore praticità. Senza strumenti intelligenti, il personale continuerebbe a lavorare su tecniche obsolete, spingendo notevolmente le ore umane per completare il lavoro.
Gestione della coerenza nella qualità e quantità dei dati
Uno degli aspetti importanti della valutazione della qualità dei dati è valutare la definizione delle etichette nei set di dati. Per chi non lo sapesse, capiamo che esistono due tipi principali di set di dati:
- Dati oggettivi: dati veri o universali indipendentemente da chi li guarda
- E dati soggettivi: dati che potrebbero avere percezioni multiple in base a chi vi accede
Per esempio, etichettatura una mela come una mela rossa è oggettiva perché è universale, ma le cose si complicano quando ci sono set di dati sfumati in mano. Considera la risposta spiritosa di un cliente a una recensione. L'annotatore deve essere abbastanza intelligente da capire se il commento è sarcastico o un complimento per etichettarlo di conseguenza. Analisi del sentimento i moduli verranno elaborati in base a ciò che l'annotatore ha etichettato. Quindi, quando sono coinvolti più occhi e menti, come fa una squadra a raggiungere un consenso?
In che modo le aziende possono applicare linee guida e regole che eliminino le differenze e apportino una quantità significativa di obiettività nei set di dati soggettivi?
Potresti avere familiarità con GDPR, CCPA, DPA e altre linee guida, ma ci sono leggi e conformità più recenti sviluppate e implementate da nazioni di tutto il mondo. Quando vengono generati più volumi di dati, la privacy diventa cruciale nell'annotazione dei dati poiché i dati provenienti dai sensori e dalla visione artificiale generano dati che hanno volti di persone, dettagli riservati da documenti KYC, targhe di veicoli, numeri di licenza e altro ancora.Avvolgere Up
È piuttosto opprimente, giusto, la quantità di sfide che i data scientist e gli annotatori devono affrontare quotidianamente? Le preoccupazioni che abbiamo discusso finora sono solo una parte della sfida che nasce dalla coerenza disponibilità dei dati. Ce ne sono molti di più in questo spettro.
Si spera, tuttavia, di anticipare tutto questo grazie all'evoluzione dei processi e dei sistemi nell'annotazione dei dati. Bene, ci sono sempre esternalizzazione (forma) opzioni disponibili, che ti offrono dati di alta qualità in base alle tue esigenze.
