Anodi data neu labelu data, fel y gwyddoch, yn broses barhaus. Nid oes un eiliad ddiffiniol y gallech chi ddweud y byddech chi'n rhoi'r gorau i hyfforddi'ch modiwlau AI oherwydd maen nhw wedi dod yn berffaith gywir a chyflym wrth sicrhau canlyniadau.
Er mai carreg filltir yn unig yw lansio'ch modiwl wedi'i bweru gan AI, mae hyfforddiant AI yn digwydd yn barhaus ar ôl y lansiad i sicrhau'r canlyniadau a'r effeithlonrwydd gorau posibl. Oherwydd hyn, mae sefydliadau wedi'u plagio â'r pryder o gynhyrchu llawer iawn o ddata perthnasol ar gyfer eu modiwlau dysgu peiriannau.
Fodd bynnag, nid dyna'r pryder yr ydym yn mynd i'w drafod heddiw. Rydyn ni'n mynd i archwilio'r heriau sy'n codi unwaith y bydd y pryder hwn cynhyrchu data yn sefydlog. Dychmygwch fod gennych bwyntiau cyffwrdd di-rif cynhyrchu data. Y mater mwy problemus y byddwch chi'n ei wynebu ar y pwynt hwn yw anodi cyfeintiau mor enfawr o ddata.
Labelu data graddadwy yw'r hyn rydyn ni'n mynd i daflu goleuni arno heddiw oherwydd bod y sefydliadau a'r timau rydyn ni wedi siarad â nhw i gyd wedi ein tynnu sylw at y ffaith bod hyder peiriannau adeiladu yn fwy heriol na chynhyrchu data. Ac fel y gwyddoch, dim ond trwy systemau sydd wedi'u hyfforddi'n iawn a gefnogir gan ddata sydd wedi'i anodi'n union y gellir adeiladu hyder peiriannau. Felly, gadewch i ni edrych ar 5 pryder mawr sy'n lleihau effeithlonrwydd prosesau labelu data.
5 her yn y byd go iawn sy'n gwanhau ymdrechion labelu data
Rheoli'r gweithlu
Rydym wedi bod yn ailadrodd dro ar ôl tro nad yw labelu data yn cymryd llawer o amser yn unig ond yn llafurddwys hefyd. Mae arbenigwyr anodi data yn treulio oriau di-rif yn glanhau data anstrwythuredig, yn ei lunio, a'i wneud yn ddarllenadwy â pheiriant. Ar yr un pryd, mae angen iddynt sicrhau bod eu hanodiadau yn fanwl gywir ac o ansawdd uchel.Felly, mae sefydliadau yn barod gyda'r her o gydbwyso ansawdd a maint i gorddi canlyniadau sy'n gwneud gwahaniaeth a datrys pwrpas. Mewn achosion o'r fath, mae rheoli'r gweithlu yn dod yn hynod anodd ac egnïol. Er bod rhoi gwaith ar gontract allanol yn helpu, mae busnesau sydd â thimau mewnol ymroddedig ar eu cyfer anodi data dibenion, wynebu rhwystrau fel:
- Hyfforddiant gweithwyr ar gyfer labelu data
- Dosbarthu gwaith ar draws timau a meithrin rhyngweithrededd
- Olrhain perfformiad a chynnydd ar lefelau micro a macro
- Mynd i'r afael ag athreuliad ac ailhyfforddi gweithwyr newydd
- Symleiddio cydlynu ymhlith gwyddonwyr data, anodwyr a rheolwyr prosiect
- Dileu rhwystrau diwylliannol, iaith a daearyddol a dileu rhagfarnau o ecosystemau gweithredol a mwy
Rydym wedi bod yn ailadrodd dro ar ôl tro nad yw labelu data yn cymryd llawer o amser yn unig ond yn llafurddwys hefyd. Mae arbenigwyr anodi data yn treulio oriau di-rif yn glanhau data anstrwythuredig, yn ei lunio, a'i wneud yn ddarllenadwy â pheiriant. Ar yr un pryd, mae angen iddynt sicrhau bod eu hanodiadau yn fanwl gywir ac o ansawdd uchel.Olrhain cyllid
Mae cyllidebu yn un o'r camau mwyaf hanfodol mewn hyfforddiant AI. Mae'n diffinio faint rydych chi'n barod i'w wario ar adeiladu modiwl AI o ran y pentwr technoleg, adnoddau, staff, a mwy ac yna'n eich helpu i gyfrifo RoI cywir. Yn agos i 26% o'r cwmnïau mae'r fenter honno i ddatblygu systemau AI yn methu hanner ffordd drwodd oherwydd cyllidebu amhriodol. Nid oes tryloywder o ran ble mae arian yn cael ei bwmpio i mewn na metrigau effeithiol sy'n cynnig mewnwelediadau amser real i randdeiliaid ar yr hyn y mae eu harian yn cael ei gyfieithu iddo.
Mae busnesau bach a chanolig yn aml yn cael eu dal yn y cyfyng-gyngor talu fesul prosiect neu yr awr ac yn y bwlch o logi busnesau bach a chanolig ar gyfer anodi dibenion yn erbyn recriwtio cronfa o gyfryngwyr. Gellir dileu'r rhain i gyd yn ystod y broses gyllidebu.
Ymlyniad a chydymffurfiaeth preifatrwydd data
Er bod nifer yr achosion defnydd ar gyfer AI yn cynyddu, mae busnesau'n rhuthro i reidio'r don a datblygu atebion sy'n dyrchafu bywyd a phrofiad. Ar ben arall y sbectrwm mae her y mae'n rhaid i fusnesau o bob maint roi sylw iddi - pryderon preifatrwydd data.
Efallai eich bod chi'n gyfarwydd â GDPR, CCPA, DPA, a chanllawiau eraill ond mae deddfau a chydymffurfiadau mwy newydd yn cael eu datblygu a'u gweithredu gan genhedloedd ledled y byd. Pan gynhyrchir mwy o ddata, daw preifatrwydd yn hanfodol wrth anodi data wrth i ddata o synwyryddion a gweledigaeth gyfrifiadurol gynhyrchu data sydd ag wynebau pobl, manylion cyfrinachol o ddogfennau KYC, platiau rhif cerbydau, rhifau trwydded, a mwy.Mae hyn yn gwthio'r angen i gynnal safonau preifatrwydd a chydymffurfiad yn briodol er mwyn defnyddio data cyfrinachol yn deg. Yn dechnegol, dylai busnesau sy'n gwarantu mynediad cadarn a diogel i ddata, defnyddio dyfeisiau diawdurdod mewn ecosystem sy'n ddiogel o ddata, dadlwytho ffeiliau yn anghyfreithlon, trosglwyddo i systemau cwmwl, a mwy, amgylchedd cadarn a diogel. Mae deddfau sy'n llywodraethu preifatrwydd data yn gymhleth ac mae'n rhaid cymryd gofal i sicrhau bod pob gofyniad yn cael ei fodloni er mwyn osgoi canlyniadau cyfreithiol.
Offer craff ac anodiadau â chymorth
O'r ddau fath gwahanol o ddulliau anodi - â llaw ac yn awtomatig, mae model anodi hybrid yn ddelfrydol ar gyfer y dyfodol. Mae hyn oherwydd bod systemau AI yn dda am brosesu llawer iawn o ddata yn ddi-dor ac mae bodau dynol yn wych am dynnu sylw at wallau a sicrhau'r canlyniadau gorau posibl.
Mae offer a thechnegau anodi â chymorth AI yn atebion cadarn i'r heriau sy'n ein hwynebu heddiw gan ei fod yn gwneud bywydau'r holl randdeiliaid sy'n rhan o'r broses yn hawdd. Mae offer craff yn caniatáu i fusnesau awtomeiddio aseiniadau gwaith, rheoli piblinellau, rheoli ansawdd data anodedig, a chynnig mwy o gyfleustra. Heb offer craff, byddai staff yn dal i weithio ar dechnegau darfodedig, gan wthio oriau dynol yn sylweddol i gwblhau gwaith.
Rheoli cysondeb yn ansawdd a maint y data
Un o'r agweddau pwysig ar asesu ansawdd data yw asesu'r diffiniad o labeli mewn setiau data. Ar gyfer y rhai sydd ddim yn ymyrryd, gadewch i ni ddeall bod dau brif fath o setiau data -
- Data gwrthrychol - data sy'n wir neu'n gyffredinol waeth pwy sy'n edrych arno
- A data goddrychol - data a allai fod â chanfyddiadau lluosog yn seiliedig ar bwy sy'n ei gyrchu
Er enghraifft, labelu mae afal fel afal coch yn wrthrychol oherwydd ei fod yn gyffredinol ond mae pethau'n mynd yn gymhleth pan mae setiau data arlliw mewn llaw. Ystyriwch ymateb ffraeth gan gwsmer ar adolygiad. Rhaid i'r anodwr fod yn ddigon craff i ddeall a yw'r sylw yn goeglyd neu'n ganmoliaeth i'w labelu yn unol â hynny. Dadansoddiad sentiment bydd modiwlau'n prosesu yn seiliedig ar yr hyn y mae'r anodydd wedi'i labelu. Felly, pan fydd llygaid a meddyliau lluosog yn cymryd rhan, sut mae un tîm yn dod i gonsensws?
Sut y gall busnesau orfodi canllawiau a rheolau sy'n dileu gwahaniaethau ac yn dod â chryn dipyn o wrthrychedd mewn setiau data goddrychol?
Efallai eich bod chi'n gyfarwydd â GDPR, CCPA, DPA, a chanllawiau eraill ond mae deddfau a chydymffurfiadau mwy newydd yn cael eu datblygu a'u gweithredu gan genhedloedd ledled y byd. Pan gynhyrchir mwy o ddata, daw preifatrwydd yn hanfodol wrth anodi data wrth i ddata o synwyryddion a gweledigaeth gyfrifiadurol gynhyrchu data sydd ag wynebau pobl, manylion cyfrinachol o ddogfennau KYC, platiau rhif cerbydau, rhifau trwydded, a mwy.Lapio Up
Mae'n eithaf ysgubol, iawn, faint o heriau y mae gwyddonwyr data ac anodwyr yn eu hwynebu o ddydd i ddydd? Dim ond un rhan o'r her sy'n deillio o'r cyson yw'r pryderon a drafodwyd gennym hyd yn hyn argaeledd data. Mae yna lawer mwy yn y sbectrwm hwn.
Gobeithio, serch hynny, y byddwn yn camu ymlaen â hyn i gyd diolch i esblygiad prosesau a systemau wrth anodi data. Wel, mae yna gontract allanol bob amser (siapio) opsiynau sydd ar gael, sy'n cynnig data o ansawdd uchel i chi yn seiliedig ar eich gofynion.
