Se stai sviluppando una soluzione di intelligenza artificiale, il time-to-market del tuo prodotto dipende fortemente dalla disponibilità tempestiva di set di dati di qualità a fini di formazione. Solo quando hai in mano i set di dati richiesti puoi avviare i processi di addestramento dei tuoi modelli, ottimizzare i risultati e preparare la tua soluzione per il lancio.
E sai, recuperare in tempo set di dati di qualità è una sfida scoraggiante per le aziende di ogni dimensione e scala. Per chi non lo sapesse, vicino a 19% delle imprese rivelano che è la mancanza di disponibilità dei dati che impedisce loro di adottare soluzioni di intelligenza artificiale.
Dovremmo anche capire che anche se riesci a generare dati pertinenti e contestuali, annotazione dei dati è una sfida di per sé. È dispendioso in termini di tempo e richiede un'eccellente padronanza e attenzione ai dettagli. Circa l'80% del tempo di sviluppo di un'IA passa all'annotazione dei set di dati.
Ora, non possiamo semplicemente eliminare completamente i processi di annotazione dei dati dai nostri sistemi poiché sono il fulcro della formazione AI. I tuoi modelli non riuscirebbero a fornire risultati (per non parlare di risultati di qualità) se non ci sono dati annotati in mano. Finora abbiamo discusso una miriade di argomenti su sfide basate sui dati, tecniche di annotazione e altro ancora. Oggi discuteremo un altro aspetto cruciale che ruota attorno all'etichettatura dei dati stessa.
In questo post, esploreremo i due tipi di metodi di annotazione utilizzati in tutto lo spettro, che sono:
- Etichettatura manuale dei dati
- E l'etichettatura automatica dei dati
Faremo luce sulle differenze tra i due, perché l'intervento manuale è fondamentale e quali sono i rischi associati all'automatico etichettatura dei dati.
Etichettatura manuale dei dati
Come suggerisce il nome, l'etichettatura manuale dei dati coinvolge gli esseri umani. Gli esperti di annotazione dei dati si occupano della codifica degli elementi nei set di dati. Per esperti intendiamo le PMI e le autorità di dominio che sanno esattamente cosa annotare. Il processo manuale inizia con gli annotatori che ricevono set di dati grezzi per l'annotazione. I set di dati potrebbero essere immagini, file video, registrazioni o trascrizioni audio, testi o una combinazione di questi.
Sulla base di progetti, risultati richiesti e specifiche, gli annotatori lavorano sull'annotazione di elementi rilevanti. Gli esperti sanno quale tecnica è più adatta per set di dati e scopi specifici. Usano la tecnica giusta per i loro progetti e forniscono in tempo set di dati addestrabili.
L'etichettatura manuale richiede molto tempo e il tempo medio di annotazione per set di dati dipende da una serie di fattori come lo strumento utilizzato, il numero di elementi da annotare, la qualità dei dati e altro ancora. Ad esempio, un esperto potrebbe impiegare fino a 1500 ore per etichettare quasi 100,000 immagini con 5 annotazioni per immagine.
Sebbene l'etichettatura manuale sia solo una parte del processo, c'è una seconda fase nel flusso di lavoro di annotazione chiamata controlli di qualità e audit. In questo, i set di dati annotati vengono verificati per autenticità e precisione. Per fare ciò, le aziende adottano un metodo di consenso, in cui più annotazioni lavorano sugli stessi set di dati per risultati unanimi. Le discrepanze vengono risolte anche in caso di commenti e segnalazioni. Rispetto al processo di annotazione, la fase di controllo della qualità è meno faticosa e richiede tempo.
Etichettatura automatica dei dati
Quindi, ora capisci quanto sforzo manuale è necessario per l'etichettatura dei dati. Per soluzioni da utilizzare in settori come quello sanitario, la precisione e l'attenzione ai dettagli diventano sempre più cruciali. Per aprire la strada a un'etichettatura dei dati più rapida e alla consegna di dati annotati, i modelli di etichettatura automatica dei dati stanno gradualmente diventando importanti.
In questo metodo, i sistemi di intelligenza artificiale si occupano dell'annotazione dei dati. Ciò si ottiene con l'aiuto di metodi euristici o modelli di apprendimento automatico o entrambi. Nel metodo euristico, un singolo set di dati viene passato attraverso una serie di regole o condizioni predefinite per convalidare un'etichetta specifica. Le condizioni sono poste dall'uomo.
Sebbene sia efficiente, questo metodo non riesce quando le strutture di dati cambiano frequentemente. Inoltre, la definizione delle condizioni diventa complessa per guidare i sistemi a prendere una decisione informata. Sebbene gli esseri umani possano distinguere tra gelato e limonata, non conosciamo l'approccio adottato dal cervello per elaborare la distinzione. Replicare questo è umanamente impossibile nelle macchine.
Ciò solleva una serie di preoccupazioni per quanto riguarda la qualità dei risultati dei sistemi di IA. Nonostante l'avvio dell'automazione, è necessario un essere umano (o un gruppo di loro) per convalidare e correggere le etichette dei dati. E questo è un ottimo seguito alla nostra prossima sezione.
Annotazione assistita dall'intelligenza artificiale: l'intelligenza richiede cervelli (approccio ibrido)
Per ottenere i migliori risultati, è necessario un approccio ibrido. Mentre i sistemi di intelligenza artificiale possono occuparsi di un'etichettatura più rapida, gli esseri umani possono convalidare i risultati e ottimizzarli. Lasciare l'intero processo di annotazione dei dati nelle mani delle macchine potrebbe essere una cattiva idea ed è per questo che coinvolgere gli esseri umani nel ciclo ha perfettamente senso.
Una volta addestrate, le macchine possono segmentare e annotare con precisione gli elementi più fondamentali. Sono solo le attività complesse che richiedono un intervento manuale. In questi casi, ciò non richiederebbe tanto tempo quanto l'etichettatura manuale dei dati e rischioso quanto l'etichettatura automatica dei dati.
C'è un equilibrio che è stabilito e il processo può avvenire anche in modi convenienti. Gli esperti potrebbero elaborare cicli di feedback ottimizzati affinché le macchine producano etichette migliori, riducendo in definitiva la necessità di sforzi manuali coinvolti. Con il significativo aumento dei punteggi di affidabilità delle macchine, anche la qualità dei dati etichettati può essere migliorata.
Avvolgere Up
Completamente autonomo etichettatura dei dati i meccanismi non funzionerebbero mai, almeno per ora. Ciò di cui abbiamo bisogno è l'armonia tra l'uomo e le macchine per portare a termine un compito noioso. Ciò aumenta anche i tempi di consegna dei set di dati annotati, in cui le aziende possono avviare senza problemi le fasi di formazione dell'IA. E se stai cercando set di dati di alta qualità per i tuoi modelli di intelligenza artificiale, contattaci oggi.
