Una solida soluzione basata sull'intelligenza artificiale si basa sui dati, non solo dati qualsiasi, ma dati di alta qualità e accuratamente annotati. Solo i dati migliori e più raffinati possono alimentare il tuo progetto di intelligenza artificiale e questa purezza dei dati avrà un enorme impatto sul risultato del progetto.
Abbiamo spesso definito i dati il carburante per i progetti di intelligenza artificiale, ma non tutti i dati andranno bene. Se hai bisogno di carburante per missili per aiutare il tuo progetto a raggiungere il decollo, non puoi mettere olio grezzo nel serbatoio. Al contrario, i dati (come il carburante) devono essere accuratamente rifiniti per garantire che solo le informazioni della massima qualità siano alla base del tuo progetto. Questo processo di perfezionamento è chiamato annotazione dei dati e su di esso esistono alcuni malintesi persistenti.
Definire la qualità dei dati di addestramento nell'annotazione
Sappiamo che la qualità dei dati fa una grande differenza per il risultato del progetto AI. Alcuni dei modelli ML migliori e più performanti sono stati basati su set di dati dettagliati e accuratamente etichettati.
Ma come definiamo esattamente la qualità in un'annotazione?
Quando parliamo annotazione dei dati qualità, accuratezza, affidabilità e coerenza contano. Si dice che un set di dati sia accurato se corrisponde alla verità di base e alle informazioni del mondo reale.
La coerenza dei dati si riferisce al livello di accuratezza mantenuto in tutto il set di dati. Tuttavia, la qualità di un set di dati è determinata in modo più accurato dal tipo di progetto, dai suoi requisiti unici e dal risultato desiderato. Pertanto, questi dovrebbero essere i criteri per determinare l'etichettatura dei dati e la qualità delle annotazioni.
Perché è importante definire la qualità dei dati?
È importante definire la qualità dei dati in quanto agisce come un fattore globale che determina la qualità del progetto e il risultato.
- Dati di scarsa qualità possono influire sul prodotto e sulle strategie aziendali.
- Un sistema di machine learning è buono quanto la qualità dei dati su cui è addestrato.
- Dati di buona qualità eliminano la rilavorazione e i costi ad essa associati.
- Aiuta le aziende a prendere decisioni informate sui progetti e aderisce alla conformità normativa.
Come misuriamo la qualità dei dati di formazione durante l'etichettatura?
Esistono diversi metodi per misurare la qualità dei dati di addestramento e la maggior parte di essi inizia con la creazione di linee guida concrete per l'annotazione dei dati. Alcuni dei metodi includono:
Benchmark stabiliti da esperti
benchmark di qualità o annotazione gold standard i metodi sono le opzioni di garanzia della qualità più semplici e convenienti che fungono da punto di riferimento per misurare la qualità dell'output del progetto. Misura le annotazioni dei dati rispetto al benchmark stabilito dagli esperti.
Il test alfa di Cronbach
L'alpha test di Cronbach determina la correlazione o la coerenza tra gli elementi del set di dati. L'affidabilità dell'etichetta e maggiore precisione può essere misurato in base alla ricerca.
Misurazione del consenso
La misurazione del consenso determina il livello di accordo tra macchina o annotatori umani. Il consenso dovrebbe generalmente essere raggiunto per ogni elemento e dovrebbe essere arbitrato in caso di disaccordi.
Revisione del pannello
Un gruppo di esperti di solito determina l'accuratezza dell'etichetta esaminando le etichette dei dati. A volte, una porzione definita di etichette dati viene solitamente presa come campione per determinare l'accuratezza.
Revisione Dati di allenamento Qualità
Le aziende che si occupano di progetti di intelligenza artificiale sono completamente coinvolte nel potere dell'automazione, motivo per cui molti continuano a pensare che l'annotazione automatica guidata dall'intelligenza artificiale sarà più veloce e più accurata dell'annotazione manuale. Per ora, la realtà è che ci vogliono gli esseri umani per identificare e classificare i dati perché l'accuratezza è così importante. Gli errori aggiuntivi creati tramite l'etichettatura automatica richiederanno ulteriori iterazioni per migliorare la precisione dell'algoritmo, annullando qualsiasi risparmio di tempo.
Un altro malinteso, e probabilmente uno che contribuisce all'adozione dell'annotazione automatica, è che piccoli errori non hanno molto effetto sui risultati. Anche gli errori più piccoli possono produrre imprecisioni significative a causa di un fenomeno chiamato deriva dell'IA, in cui le incoerenze nei dati di input portano un algoritmo in una direzione che i programmatori non avrebbero mai voluto.
La qualità dei dati di formazione - gli aspetti di accuratezza e coerenza - sono costantemente rivisti per soddisfare le esigenze uniche dei progetti. Una revisione dei dati di addestramento viene in genere eseguita utilizzando due metodi diversi:
Tecniche annotate automaticamente
Il processo di revisione delle annotazioni automatiche assicura che il feedback venga reinserito nel sistema e previene errori in modo che gli annotatori possano migliorare i propri processi.
L'annotazione automatica guidata dall'intelligenza artificiale è precisa e veloce. L'annotazione automatica riduce il tempo impiegato dai QA manuali per la revisione, consentendo loro di dedicare più tempo a errori complessi e critici nel set di dati. L'annotazione automatica può anche aiutare a rilevare risposte non valide, ripetizioni e annotazioni errate.
Manualmente tramite esperti di data science
I data scientist esaminano anche l'annotazione dei dati per garantire accuratezza e affidabilità nel set di dati.
Piccoli errori e imprecisioni di annotazione possono avere un impatto significativo sull'esito del progetto. E questi errori potrebbero non essere rilevati dagli strumenti di revisione delle annotazioni automatiche. I data scientist eseguono test di qualità del campione da lotti di dimensioni diverse per rilevare le incongruenze dei dati e gli errori non intenzionali nel set di dati.
Dietro ogni titolo AI c'è un processo di annotazione e Shaip può aiutare a renderlo indolore
Evitare le insidie del progetto AI
Molte organizzazioni sono afflitte dalla mancanza di risorse di annotazione interne. Data scientist e ingegneri sono molto richiesti e assumere un numero sufficiente di questi professionisti per intraprendere un progetto di intelligenza artificiale significa scrivere un assegno fuori dalla portata della maggior parte delle aziende. Invece di scegliere un'opzione di budget (come l'annotazione di crowdsourcing) che alla fine tornerà a perseguitarti, prendi in considerazione l'esternalizzazione delle tue esigenze di annotazione a un partner esterno esperto. L'outsourcing garantisce un elevato grado di precisione riducendo i colli di bottiglia di assunzione, formazione e gestione che si verificano quando si tenta di assemblare un team interno.
Quando esternalizzi le tue esigenze di annotazione con Shaip in particolare, attingi a una potente forza che può accelerare la tua iniziativa di intelligenza artificiale senza le scorciatoie che comprometteranno risultati importantissimi. Offriamo una forza lavoro completamente gestita, il che significa che puoi ottenere una precisione molto maggiore di quella che otterresti attraverso gli sforzi di annotazione del crowdsourcing. L'investimento iniziale potrebbe essere maggiore, ma si ripagherà durante il processo di sviluppo quando saranno necessarie meno iterazioni per ottenere il risultato desiderato.
I nostri servizi dati coprono anche l'intero processo, compreso l'approvvigionamento, una funzionalità che la maggior parte degli altri fornitori di etichettatura non può offrire. Grazie alla nostra esperienza, puoi acquisire rapidamente e facilmente grandi volumi di dati di alta qualità, geograficamente diversificati, che sono stati resi anonimi e conformi a tutte le normative pertinenti. Quando accogli questi dati nella nostra piattaforma basata su cloud, hai anche accesso a strumenti e flussi di lavoro collaudati che aumentano l'efficienza complessiva del tuo progetto e ti aiutano a progredire più velocemente di quanto pensassi possibile.
E infine, il nostro esperti interni del settore capire le tue esigenze uniche. Sia che tu stia costruendo un chatbot o lavorando per applicare la tecnologia di riconoscimento facciale per migliorare l'assistenza sanitaria, siamo stati lì e possiamo aiutarti a sviluppare linee guida che assicureranno che il processo di annotazione raggiunga gli obiettivi delineati per il tuo progetto.
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