Mae Deallusrwydd Artiffisial yn meithrin rhyngweithiadau tebyg i bobl â systemau cyfrifiadurol, tra bod Machine Learning yn caniatáu i'r peiriannau hyn ddysgu dynwared deallusrwydd dynol trwy bob rhyngweithiad. Ond beth sy'n pweru'r offer ML ac AI tra datblygedig hyn? Anodiad data.
Data yw'r deunydd crai sy'n pweru algorithmau ML - po fwyaf o ddata a ddefnyddiwch, y gorau fydd y cynnyrch AI. Er ei bod yn hollbwysig cael mynediad at symiau mawr o ddata, mae'r un mor bwysig sicrhau eu bod wedi'u hanodi'n gywir i roi canlyniadau dichonadwy. Anodi data yw'r pwerdy data y tu ôl i berfformiad algorithmig ML datblygedig, dibynadwy a chywir.
Rôl anodi data mewn hyfforddiant AI
Mae anodi data yn chwarae rhan allweddol mewn hyfforddiant ML a llwyddiant cyffredinol prosiectau AI. Mae'n helpu i nodi delweddau, data, amcanion a fideos penodol ac yn eu labelu i'w gwneud hi'n haws i'r peiriant nodi patrymau a dosbarthu data. Mae'n dasg a arweinir gan ddyn sy'n hyfforddi'r model ML i wneud rhagfynegiadau cywir.
Os na chaiff yr anodiad data ei berfformio'n gywir, ni all yr algorithm ML gysylltu priodoleddau â gwrthrychau yn hawdd.
Pwysigrwydd data hyfforddi anodedig ar gyfer systemau AI
Mae anodi data yn galluogi gweithrediad cywir modelau ML. Mae cysylltiad diamheuol rhwng cywirdeb a thrachywiredd anodi data a llwyddiant y prosiect AI.
Rhagwelir y bydd gwerth marchnad AI byd-eang, yr amcangyfrifir y bydd yn $119 biliwn yn 2022, yn cyrraedd $ 1,597 biliwn gan 2030, gan dyfu ar CAGR o 38% yn ystod y cyfnod. Tra bod y prosiect AI cyfan yn mynd trwy sawl cam hanfodol, y cam anodi data yw lle mae eich prosiect ar y cam mwyaf arwyddocaol.
Nid yw casglu data er mwyn data yn mynd i helpu eich prosiect rhyw lawer. Mae angen llawer iawn o ddata perthnasol o ansawdd uchel arnoch i weithredu'ch prosiect AI yn llwyddiannus. Mae tua 80% o'ch amser yn datblygu prosiectau ML yn cael ei dreulio ar dasgau sy'n ymwneud â data, megis labelu, sgrwbio, agregu, adnabod, ychwanegu at ac anodi.
Mae anodi data yn un maes lle mae gan fodau dynol fantais dros gyfrifiaduron oherwydd bod gennym y gallu cynhenid i ddehongli bwriad, rhydio trwy amwysedd, a dosbarthu gwybodaeth ansicr.
Pam fod Anodi Data yn Bwysig?
Mae gwerth a hygrededd eich datrysiad deallusrwydd artiffisial yn dibynnu i raddau helaeth ar ansawdd y mewnbwn data a ddefnyddir ar gyfer hyfforddiant model.
Ni all peiriant brosesu delweddau fel y gwnawn; mae angen iddynt gael eu hyfforddi i adnabod patrymau trwy hyfforddiant. Gan fod modelau dysgu peirianyddol yn darparu ar gyfer ystod eang o gymwysiadau - datrysiadau hanfodol fel gofal iechyd a cherbydau ymreolaethol - lle gall unrhyw gamgymeriad wrth anodi data gael ôl-effeithiau peryglus.
Mae anodi data yn sicrhau bod eich datrysiad AI yn gweithio i'w allu llawn. Mae hyfforddi model ML i ddehongli ei amgylchedd yn gywir trwy batrymau a chydberthnasau, gwneud rhagfynegiadau, a chymryd y camau angenrheidiol yn gofyn am gategoreiddio ac anodi uchel data hyfforddi. Mae'r anodiad yn dangos i'r model ML y rhagfynegiad gofynnol trwy dagio, trawsgrifio a labelu nodweddion hanfodol yn y set ddata.
Dysgu dan oruchwyliaeth
Cyn i ni gloddio'n ddyfnach i anodi data, gadewch i ni ddatrys anodi data trwy ddysgu dan oruchwyliaeth a heb oruchwyliaeth.
Mae is-gategori o ddysgu peirianyddol dan oruchwyliaeth dysgu peiriant yn nodi hyfforddiant model AI gyda chymorth set ddata wedi'i labelu'n dda. Mewn dull dysgu dan oruchwyliaeth, mae rhywfaint o ddata eisoes wedi'i dagio a'i anodi'n gywir. Mae'r model ML, pan fydd yn agored i ddata newydd, yn defnyddio'r data hyfforddi i ddod o hyd i ragfynegiad cywir yn seiliedig ar y data wedi'i labelu.
Er enghraifft, mae'r model ML wedi'i hyfforddi ar gwpwrdd sy'n llawn gwahanol fathau o ddillad. Y cam cyntaf mewn hyfforddiant fyddai hyfforddi'r model gyda gwahanol fathau o ddillad gan ddefnyddio nodweddion a phriodoleddau pob eitem o frethyn. Ar ôl yr hyfforddiant, bydd y peiriant yn gallu adnabod darnau o ddillad ar wahân trwy gymhwyso ei wybodaeth neu hyfforddiant blaenorol. Gellir categoreiddio dysgu dan oruchwyliaeth yn ddosbarthiad (yn seiliedig ar gategori) ac atchweliad (yn seiliedig ar werth gwirioneddol).
Sut mae anodi data yn effeithio ar berfformiad systemau AI
Nid yw data byth yn un endid unigol - mae ar wahanol ffurfiau - testun, fideo a delwedd. Afraid dweud, daw anodi data mewn gwahanol ffurfiau.
Er mwyn i'r peiriant ddeall a nodi gwahanol endidau yn gywir, mae'n bwysig pwysleisio ansawdd Tagio Endidau a Enwir. Un camgymeriad wrth dagio ac anodi, ac ni allai'r ML wahaniaethu rhwng Amazon - y siop e-fasnach, yr afon, neu barot.
Yn ogystal, mae anodi data yn helpu peiriannau i adnabod bwriad cynnil - ansawdd sy'n dod yn naturiol i fodau dynol. Rydym yn cyfathrebu'n wahanol, ac mae bodau dynol yn deall meddyliau a fynegir yn benodol a negeseuon ymhlyg. Er enghraifft, gallai ymatebion neu adolygiadau cyfryngau cymdeithasol fod yn gadarnhaol ac yn negyddol, a dylai’r ML allu deall y ddau. 'Lle gwych. Bydd yn ymweld eto.' Mae'n ymadrodd cadarnhaol tra 'Am le gwych roedd yn arfer bod! Roedden ni'n arfer caru'r lle hwn!' yn negyddol, a gall anodi dynol wneud y broses hon yn llawer haws.
Heriau mewn anodi data a sut i'w goresgyn
Dwy brif her mewn anodi data yw cost a chywirdeb.
Yr Angen am Ddata Cywir Iawn: Mae tynged prosiectau AI ac ML yn dibynnu ar ansawdd y data anodedig. Rhaid i'r modelau ML ac AI gael eu bwydo'n gyson â data wedi'i ddosbarthu'n dda a all hyfforddi'r model i adnabod y gydberthynas rhwng newidynnau.
Yr Angen am Feintiau Mawr o Ddata: Mae pob model ML ac AI yn ffynnu ar setiau data mawr - mae angen o leiaf filoedd o eitemau wedi'u labelu ar un prosiect ML.
Yr Angen am Adnoddau: Mae prosiectau AI yn dibynnu ar adnoddau, o ran cost, amser a gweithlu. Heb yr un o'r rhain, gallai ansawdd eich prosiect anodi data fynd yn haywir.
[Darllenwch hefyd: Anodi Fideo ar gyfer Dysgu Peiriannau ]
Arferion Gorau mewn Anodi Data
Mae gwerth anodi data yn amlwg yn ei effaith ar ganlyniad y prosiect AI. Os yw'r set ddata rydych chi'n hyfforddi'ch modelau ML arni yn frith o anghysondebau, yn rhagfarnllyd, yn anghytbwys neu'n llwgr, gallai eich datrysiad AI fod yn fethiant. Yn ogystal, os yw'r labeli'n anghywir a'r anodiad yn anghyson, yna bydd y datrysiad AI hefyd yn arwain at ragfynegiadau anghywir. Felly, beth yw'r arferion gorau o ran anodi data?
Awgrymiadau ar gyfer anodi data effeithlon ac effeithiol
- Sicrhewch fod y labeli data a grëwch yn benodol ac yn gyson ag angen y prosiect ac eto'n ddigon cyffredinol i ddarparu ar gyfer yr holl amrywiadau posibl.
- Anodi symiau mawr o ddata angenrheidiol i hyfforddi'r model dysgu peiriant. Po fwyaf o ddata y byddwch yn ei anodi, gorau oll fydd canlyniad yr hyfforddiant enghreifftiol.
- Mae canllawiau anodi data yn mynd ymhell i sefydlu safonau ansawdd a sicrhau cysondeb drwy gydol y prosiect ac ar draws sawl anodydd.
- Gan y gall anodi data fod yn gostus ac yn dibynnu ar y gweithlu, mae gwirio setiau data sydd wedi'u labelu ymlaen llaw gan ddarparwyr gwasanaethau yn gwneud synnwyr.
- Er mwyn cynorthwyo ag anodi data cywir a hyfforddiant, dod ag effeithlonrwydd dynol-yn-y-dolen i mewn i ddod ag amrywiaeth ac ymdrin ag achosion hanfodol ynghyd â galluoedd meddalwedd anodi.
- Blaenoriaethu ansawdd trwy brofi'r anodyddion am gydymffurfiad ansawdd, cywirdeb a chysondeb.
Pwysigrwydd rheoli ansawdd yn y broses anodi
Anodi data ansawdd yw anadl einioes datrysiadau AI perfformiad uchel. Mae setiau data â nodiadau da yn helpu systemau AI i berfformio'n berffaith dda, hyd yn oed mewn amgylchedd anhrefnus. Yn yr un modd, mae'r gwrthwyneb hefyd yr un mor wir. Mae set ddata sy'n frith o anghywirdebau anodi yn mynd i gyflwyno atebion anghyson.
Felly, mae rheoli ansawdd yn y broses ddelwedd, labelu fideo, ac anodi yn chwarae rhan arwyddocaol yn y canlyniad AI. Fodd bynnag, mae cynnal safonau rheoli o ansawdd uchel drwy gydol y broses anodi yn heriol i gwmnïau bach a mawr. Gall fod yn anodd asesu dibyniaeth ar wahanol fathau o offer anodi a gweithlu anodi amrywiol a chynnal cysondeb ansawdd.
Mae cynnal ansawdd anodyddion data gwasgaredig neu weithio o bell yn anodd, yn enwedig i'r rhai sy'n anghyfarwydd â'r safonau gofynnol. Yn ogystal, gall cymryd amser i ddatrys problemau neu gywiro gwallau gan fod angen ei nodi ar draws gweithlu gwasgaredig.
Yr ateb fyddai hyfforddi'r anodyddion, cynnwys goruchwyliwr, neu gael anodyddion data lluosog i edrych i mewn i ac adolygu cymheiriaid ar gyfer cywirdeb anodi set ddata. Yn olaf, profi'r anodyddion yn rheolaidd ar eu gwybodaeth o'r safonau.
Rôl anodyddion a sut i ddewis yr anodyddion cywir ar gyfer eich data
Mae anodyddion dynol yn allweddol i brosiect AI llwyddiannus. Mae anodwyr data yn sicrhau bod y data yn cael ei anodi’n gywir, yn gyson ac yn ddibynadwy gan eu bod yn gallu darparu cyd-destun, deall bwriad, a gosod y sylfaen ar gyfer gwirioneddau sylfaenol yn y data.
Mae rhywfaint o ddata'n cael ei anodi'n artiffisial neu'n awtomatig gyda chymorth datrysiadau awtomeiddio gyda rhywfaint o ddibynadwyedd. Er enghraifft, gallwch lawrlwytho cannoedd o filoedd o ddelweddau o dai o Google a'u gwneud fel set ddata. Fodd bynnag, dim ond ar ôl i'r model ddechrau ei berfformiad y gellir pennu cywirdeb y set ddata yn ddibynadwy.
Gallai awtomeiddio awtomataidd wneud pethau'n haws ac yn gyflymach, ond yn ddiamau, yn llai cywir. Ar yr ochr fflip, gall anodydd dynol fod yn arafach ac yn fwy costus, ond maent yn fwy cywir.
Gall anodwyr data dynol anodi a dosbarthu data yn seiliedig ar eu harbenigedd pwnc, gwybodaeth gynhenid, a hyfforddiant penodol. Mae anodyddion data yn sefydlu cywirdeb, manwl gywirdeb a chysondeb.
[Darllenwch hefyd: Canllaw i Ddechreuwyr i Anodi Data: Awgrymiadau ac Arferion Gorau ]
Casgliad
I greu prosiect AI perfformiad uchel, mae angen data hyfforddi anodedig o ansawdd uchel arnoch chi. Er y gallai caffael data wedi'i anodi'n dda yn gyson gymryd llawer o amser, ac adnoddau - hyd yn oed i gorfforaethau mawr - yr ateb yw ceisio gwasanaethau darparwyr gwasanaeth anodi data sefydledig fel Shaip. Yn Shaip, rydym yn eich helpu i raddfa eich galluoedd AI trwy ein gwasanaethau anodi data arbenigol trwy fodloni galw'r farchnad a chwsmeriaid.
