Mewn byd lle mae mentrau busnes yn cellwair yn erbyn ei gilydd i fod y cyntaf i drawsnewid eu harferion busnes trwy gymhwyso datrysiadau deallusrwydd artiffisial, ymddengys mai labelu data yw'r un dasg y mae pawb yn dechrau baglu arni. Efallai, mae hynny oherwydd bod ansawdd y data rydych chi'n hyfforddi'ch modelau AI arno yn pennu eu cywirdeb a'u llwyddiant.
Nid yw labelu data neu anodi data byth yn ddigwyddiad untro. Mae'n broses barhaus. Nid oes unrhyw bwynt canolog lle gallech feddwl eich bod wedi gwneud digon o hyfforddiant neu fod eich modelau AI yn gywir wrth gyflawni canlyniadau.
Ond, ble mae addewid yr AI o ecsbloetio cyfleoedd newydd yn mynd o'i le? Weithiau yn ystod y broses labelu data.
Un o brif bwyntiau poen busnesau sy'n ymgorffori datrysiadau AI yw anodi data. Felly gadewch i ni edrych ar y 5 camgymeriad labelu Data gorau i'w hosgoi.
Y 5 Camgymeriad Labelu Data Gorau i'w Osgoi
Ddim yn Casglu Digon o Ddata ar gyfer y Prosiect
Mae data yn hanfodol, ond dylai fod yn berthnasol i'ch nodau prosiect. Er mwyn i'r model daflu canlyniadau cywir, dylid labelu'r data y mae'n cael ei hyfforddi arno, gwirio ansawdd er mwyn sicrhau cywirdeb.
Os ydych chi am ddatblygu datrysiad AI dibynadwy, gweithredol, mae'n rhaid i chi ei fwydo llawer iawn o ddata perthnasol o ansawdd uchel. Ac mae'n rhaid i chi fwydo'r data hwn yn gyson i'ch modelau dysgu peiriant fel y gallant ddeall a chydberthyn gwahanol ddarnau o wybodaeth rydych chi'n eu darparu.
Yn amlwg, po fwyaf yw'r set ddata a ddefnyddiwch, y gorau fydd y rhagfynegiadau.
Un broblem yn y broses labelu data yw casglu ychydig iawn o ddata ar gyfer newidynnau llai cyffredin. Pan fyddwch chi'n labelu delweddau yn seiliedig ar un newidyn sydd ar gael yn gyffredin yn y dogfennau amrwd, nid ydych chi'n hyfforddi'ch model AI dysgu dwfn ar newidynnau llai cyffredin eraill.
Mae modelau dysgu dwfn yn mynnu bod miloedd o ddarnau data i'r model berfformio'n weddol dda. Er enghraifft, wrth hyfforddi braich robotig wedi'i seilio ar AI i symud peiriannau cymhleth, gallai pob amrywiad bach yn y swydd ofyn am swp arall o set ddata hyfforddi. Ond, gall casglu data o'r fath fod yn ddrud ac weithiau'n hollol amhosibl, ac yn anodd ei anodi i unrhyw fusnes.
Ddim yn Dilysu Ansawdd Data
Er bod cael data yn un peth, mae hefyd yn hanfodol dilysu'r setiau data rydych chi'n eu defnyddio i sicrhau eu bod yn gyson o ansawdd uchel. Fodd bynnag, mae busnesau'n ei chael hi'n anodd caffael setiau data o ansawdd. Yn gyffredinol, mae dau fath sylfaenol o setiau data - goddrychol ac wrthrychol.
Wrth labelu setiau data, daw gwirionedd goddrychol y labelwr i rym. Er enghraifft, gall eu profiad, iaith, dehongliadau diwylliannol, daearyddiaeth a mwy effeithio ar eu dehongliad o ddata. Yn anorfod, bydd pob labelwr yn darparu ateb gwahanol yn seiliedig ar eu rhagfarnau eu hunain. Ond nid oes gan ddata goddrychol 'ateb cywir nac anghywir' - dyna pam mae angen i'r gweithlu fod â safonau a chanllawiau clir wrth labelu delweddau a data arall.Yr her a gyflwynir gan ddata gwrthrychol yw'r risg na fydd gan y labelwr y profiad neu'r wybodaeth parth i nodi'r atebion cywir. Mae'n amhosibl gwneud i ffwrdd â gwallau dynol yn llwyr, felly mae'n hanfodol cael safonau a dull adborth dolen gaeedig.
Wrth labelu setiau data, daw gwirionedd goddrychol y labelwr i rym. Er enghraifft, gall eu profiad, iaith, dehongliadau diwylliannol, daearyddiaeth a mwy effeithio ar eu dehongliad o ddata. Yn anorfod, bydd pob labelwr yn darparu ateb gwahanol yn seiliedig ar eu rhagfarnau eu hunain. Ond nid oes gan ddata goddrychol 'ateb cywir nac anghywir' - dyna pam mae angen i'r gweithlu fod â safonau a chanllawiau clir wrth labelu delweddau a data arall.
Ddim yn Canolbwyntio ar Reoli'r Gweithlu
Mae modelau dysgu peiriannau yn dibynnu ar setiau data mawr o wahanol fathau fel bod darpariaeth ar gyfer pob senario. Fodd bynnag, daw anodi delwedd lwyddiannus gyda'i set ei hun o heriau rheoli'r gweithlu.
Un mater o bwys yw rheoli gweithlu helaeth a all brosesu setiau data anstrwythuredig sylweddol â llaw. Y nesaf yw cynnal safonau o ansawdd uchel ar draws y gweithlu. Gallai llawer o faterion godi yn ystod prosiectau anodi data.
Rhai yw:
- Yr angen i hyfforddi labelers newydd ar ddefnyddio offer anodi
- Dogfennu cyfarwyddiadau yn y llyfr cod
- Sicrhau bod holl aelodau'r tîm yn dilyn y llyfr cod
- Diffinio'r llif gwaith - dyrannu pwy sy'n gwneud yr hyn sy'n seiliedig ar eu galluoedd
- Croeswirio a datrys materion technegol
- Sicrhau ansawdd a dilysiad setiau data
- Darparu ar gyfer cydweithredu llyfn rhwng timau labeler
- Lleihau gogwydd labeler
Er mwyn sicrhau eich bod yn hwylio trwy'r her hon, dylech wella eich sgiliau a'ch galluoedd rheoli gweithlu.
Peidio â Dewis yr offer labelu Data Cywir
Roedd maint marchnad yr offer anodi data drosodd $ 1 2020 biliwn yn, a disgwylir i'r nifer hwn dyfu ar fwy na 30% CAGR erbyn 2027. Y twf aruthrol mewn offer labelu data yw ei fod yn trawsnewid canlyniad AI a dysgu â pheiriant.
Mae'r technegau offer a ddefnyddir yn amrywio o un set ddata i'r llall. Rydym wedi sylwi bod y rhan fwyaf o sefydliadau yn dechrau'r broses ddysgu ddwfn trwy ganolbwyntio ar ddatblygu offer labelu mewnol. Ond yn fuan iawn, maent yn sylweddoli, wrth i'r anghenion anodi ddechrau tyfu, na all eu hoffer gadw i fyny. Ar ben hynny, mae datblygu offer mewnol yn ddrud, yn cymryd llawer o amser, ac yn ymarferol ddiangen.
Yn lle mynd y ffordd geidwadol o labelu â llaw neu fuddsoddi mewn datblygu offer labelu personol, mae prynu dyfeisiau gan drydydd parti yn graff. Gyda'r dull hwn, y cyfan sy'n rhaid i chi ei wneud yw dewis yr offeryn cywir yn seiliedig ar eich angen, y gwasanaethau a ddarperir, a'ch scalability.
Peidio â Chydymffurfio â'r Canllawiau Diogelwch Data
Bydd cydymffurfiad â diogelwch data yn gweld ymchwydd sylweddol yn fuan wrth i fwy o gwmnïau gasglu setiau mawr o ddata anstrwythuredig. CCPA, DPA, a GDPR yw rhai o'r safonau cydymffurfio diogelwch data rhyngwladol a ddefnyddir gan fentrau.
Mae'r ymgyrch i gydymffurfio â diogelwch yn cael ei dderbyn oherwydd pan ddaw'n fater o labelu data anstrwythuredig, mae yna enghreifftiau o ddata personol yn bresennol ar y delweddau. Ar wahân i amddiffyn preifatrwydd y pynciau, mae hefyd yn hanfodol sicrhau bod y data'n cael ei sicrhau. Rhaid i'r mentrau sicrhau nad oes gan y gweithwyr, heb gliriad diogelwch, fynediad i'r setiau data hyn ac na allant drosglwyddo na ymyrryd â nhw ar unrhyw ffurf.Mae cydymffurfiaeth diogelwch yn dod yn bwynt poen canolog o ran rhoi tasgau labelu ar gontract allanol i ddarparwyr trydydd parti. Mae diogelwch data yn cynyddu cymhlethdod y prosiect, ac mae'n rhaid i ddarparwyr gwasanaeth labelu gydymffurfio â rheoliadau'r busnes.
Mae'r ymgyrch i gydymffurfio â diogelwch yn cael ei dderbyn oherwydd pan ddaw'n fater o labelu data anstrwythuredig, mae yna enghreifftiau o ddata personol yn bresennol ar y delweddau. Ar wahân i amddiffyn preifatrwydd y pynciau, mae hefyd yn hanfodol sicrhau bod y data'n cael ei sicrhau. Rhaid i'r mentrau sicrhau nad oes gan y gweithwyr, heb gliriad diogelwch, fynediad i'r setiau data hyn ac na allant drosglwyddo na ymyrryd â nhw ar unrhyw ffurf.Felly, a yw'ch prosiect AI mawr nesaf yn aros am y gwasanaeth labelu data cywir?
Credwn fod llwyddiant unrhyw brosiect AI yn dibynnu ar y setiau data rydyn ni'n eu bwydo i'r algorithm dysgu peiriant. Ac, os oes disgwyl i'r prosiect AI daflu canlyniadau a rhagfynegiadau cywir, mae anodi a labelu data o'r pwys mwyaf. Gan allanoli eich tasgau anodi data, rydym yn eich sicrhau y gallwch ddatrys yr heriau hyn yn effeithlon.
Gyda'n ffocws ar gynnal setiau data o ansawdd uchel yn gyson, cynnig adborth dolen gaeedig, a rheoli'r gweithlu'n effeithiol, byddwch yn gallu cyflwyno prosiectau AI o'r radd flaenaf sy'n dod â chywirdeb uwch.
[Darllenwch hefyd: Anodi Data Mewnol neu Allanol - Sy'n Rhoi Gwell Canlyniadau AI?]
