Mae datrysiad cadarn sy'n seiliedig ar AI wedi'i adeiladu ar ddata - nid yn unig unrhyw ddata ond data o ansawdd uchel wedi'i anodi'n gywir. Dim ond y data gorau a mwyaf mireinio all bweru eich prosiect AI, a bydd y purdeb data hwn yn cael effaith enfawr ar ganlyniad y prosiect.
Rydym yn aml wedi galw data yn danwydd ar gyfer prosiectau AI, ond nid dim ond unrhyw ddata a fydd yn gwneud hynny. Os oes angen tanwydd roced arnoch i helpu'ch prosiect i gyflawni liftoff, ni allwch roi olew crai yn y tanc. Yn lle hynny, mae angen mireinio data (fel tanwydd) yn ofalus i sicrhau mai dim ond y wybodaeth o'r ansawdd uchaf sy'n pweru eich prosiect. Gelwir y broses fireinio honno yn anodi data, ac mae cryn dipyn o gamsyniadau parhaus yn ei chylch.
Diffinio Ansawdd Data Hyfforddiant mewn Anodi
Gwyddom fod ansawdd data yn gwneud llawer o wahaniaeth i ganlyniad y prosiect AI. Mae rhai o'r modelau ML gorau a mwyaf perfformiadol wedi'u seilio ar setiau data manwl sydd wedi'u labelu'n gywir.
Ond sut yn union ydyn ni'n diffinio ansawdd mewn anodiad?
Pan siaradwn amdano anodi data ansawdd, cywirdeb, dibynadwyedd, a mater cysondeb. Dywedir bod set ddata yn gywir os yw'n cyfateb i wirionedd y ddaear a gwybodaeth y byd go iawn.
Mae cysondeb data yn cyfeirio at lefel y cywirdeb a gynhelir drwy gydol y set ddata. Fodd bynnag, mae ansawdd set ddata yn cael ei bennu'n fwy cywir gan y math o brosiect, ei ofynion unigryw, a'r canlyniad dymunol. Felly, dyma ddylai fod y meini prawf ar gyfer pennu ansawdd labelu data ac anodi.
Pam Mae'n Bwysig Diffinio Ansawdd Data?
Mae'n bwysig diffinio ansawdd data gan ei fod yn gweithredu fel ffactor cynhwysfawr sy'n pennu ansawdd y prosiect a'r canlyniad.
- Gall data o ansawdd gwael effeithio ar y cynnyrch a'r strategaethau busnes.
- Mae system dysgu peiriant cystal ag ansawdd y data y mae wedi'i hyfforddi arno.
- Mae data o ansawdd da yn dileu'r ailweithio a'r costau sy'n gysylltiedig ag ef.
- Mae'n helpu busnesau i wneud penderfyniadau prosiect gwybodus ac yn cadw at gydymffurfiaeth reoleiddiol.
Sut ydyn ni'n mesur ansawdd data Hyfforddiant wrth labelu?
Mae yna nifer o ddulliau i fesur ansawdd data hyfforddi, ac mae'r rhan fwyaf ohonynt yn dechrau gyda chreu canllaw anodi data pendant yn gyntaf. Mae rhai o'r dulliau yn cynnwys:
Meincnodau a sefydlwyd gan arbenigwyr
Meincnodau ansawdd neu anodiad safon aur dulliau yw'r opsiynau sicrhau ansawdd hawsaf a mwyaf fforddiadwy sy'n gweithredu fel pwynt cyfeirio sy'n mesur ansawdd allbwn prosiect. Mae'n mesur yr anodiadau data yn erbyn y meincnod a sefydlwyd gan yr arbenigwyr.
Prawf Cronbach's Alpha
Mae prawf alffa Cronbach yn pennu'r gydberthynas neu gysondeb rhwng eitemau set ddata. Dibynadwyedd y label a mwy o gywirdeb gellir ei fesur yn seiliedig ar yr ymchwil.
Mesur Consensws
Mae mesur consensws yn pennu lefel y cytundeb rhwng anodyddion peiriant neu ddyn. Fel arfer dylid dod i gonsensws ar gyfer pob eitem a dylid ei gymrodeddu rhag ofn y bydd anghytundebau.
Adolygiad Panel
Mae panel arbenigol fel arfer yn pennu cywirdeb y label trwy adolygu labeli data. Weithiau, mae cyfran ddiffiniedig o labeli data fel arfer yn cael ei chymryd fel sampl ar gyfer pennu cywirdeb.
Adolygu Data hyfforddi Ansawdd
Mae'r cwmnïau sy'n ymgymryd â phrosiectau AI wedi'u prynu'n llawn i bŵer awtomeiddio, a dyna pam mae llawer yn parhau i feddwl y bydd AI sy'n cael ei yrru gan anodi gan AI yn gyflymach ac yn fwy cywir nag anodi â llaw. Am y tro, y gwir amdani yw ei bod yn cymryd bodau dynol i nodi a dosbarthu data oherwydd bod cywirdeb mor bwysig. Bydd y gwallau ychwanegol a grëir trwy labelu awtomatig yn gofyn am iteriadau ychwanegol i wella cywirdeb yr algorithm, gan negyddu unrhyw arbedion amser.
Camsyniad arall - ac un sy'n debygol o gyfrannu at fabwysiadu anodi ceir - yw nad yw gwallau bach yn cael llawer o effaith ar ganlyniadau. Gall hyd yn oed y gwallau lleiaf gynhyrchu gwallau sylweddol oherwydd ffenomen o'r enw drifft AI, lle mae anghysondebau mewn data mewnbwn yn arwain algorithm i gyfeiriad nad oedd rhaglenwyr erioed wedi'i fwriadu.
Mae ansawdd y data hyfforddi - yr agweddau cywirdeb a chysondeb - yn cael eu hadolygu'n gyson i gwrdd â gofynion unigryw'r prosiectau. Yn nodweddiadol, cynhelir adolygiad o'r data hyfforddi gan ddefnyddio dau ddull gwahanol -
Technegau wedi'u hanodi'n awtomatig
Mae'r broses adolygu anodi ceir yn sicrhau bod adborth yn cael ei ddolennu yn ôl i'r system ac yn atal camsyniadau fel y gall anodyddion wella eu prosesau.
Mae anodi awtomatig wedi'i yrru gan ddeallusrwydd artiffisial yn gywir ac yn gyflymach. Mae anodi awtomatig yn lleihau'r amser y mae Sicrwydd Ansawdd yn ei dreulio â llaw yn adolygu, gan ganiatáu iddynt dreulio mwy o amser ar wallau cymhleth a beirniadol yn y set ddata. Gall anodi awtomatig hefyd helpu i ganfod atebion annilys, ailadroddiadau ac anodi anghywir.
Gyda llaw trwy arbenigwyr gwyddor data
Mae gwyddonwyr data hefyd yn adolygu anodi data i sicrhau cywirdeb a dibynadwyedd yn y set ddata.
Gall mân wallau ac anodiadau gael effaith sylweddol ar ganlyniad y prosiect. Ac efallai na fydd y gwallau hyn yn cael eu canfod gan yr offer adolygu anodi ceir. Mae gwyddonwyr data yn gwneud profion ansawdd sampl o wahanol feintiau sypiau i ganfod anghysondebau data a gwallau anfwriadol yn y set ddata.
Y tu ôl i bob pennawd AI yn broses anodi, a gall siapio helpu i'w wneud yn ddi-boen
Osgoi Peryglon Prosiect AI
Mae llawer o sefydliadau yn cael eu plagio gan ddiffyg adnoddau anodi mewnol. Mae galw mawr am wyddonwyr data a pheirianwyr, ac mae llogi digon o'r gweithwyr proffesiynol hyn i ymgymryd â phrosiect AI yn golygu ysgrifennu siec sydd allan o gyrraedd y mwyafrif o gwmnïau. Yn hytrach na dewis opsiwn cyllidebol (fel anodiad torfol) a fydd yn y pen draw yn dod yn ôl i'ch aflonyddu, ystyriwch roi eich anghenion anodiad ar gontract allanol i bartner allanol profiadol. Mae gosod gwaith ar gontract allanol yn sicrhau lefel uchel o gywirdeb wrth leihau'r tagfeydd llogi, hyfforddi a rheoli sy'n codi pan geisiwch ymgynnull tîm mewnol.
Pan fyddwch yn allanoli eich anghenion anodi gyda Shaip yn benodol, byddwch yn defnyddio grym pwerus a all gyflymu eich menter AI heb y llwybrau byr a fydd yn peryglu canlyniadau holl bwysig. Rydym yn cynnig gweithlu a reolir yn llawn, sy'n golygu y gallwch gael llawer mwy o gywirdeb nag y byddech yn ei gyflawni trwy ymdrechion anodi torfoli. Efallai y bydd y buddsoddiad ymlaen llaw yn uwch, ond bydd yn talu ar ei ganfed yn ystod y broses ddatblygu pan fydd angen llai o iteriadau i gyflawni'r canlyniad a ddymunir.
Mae ein gwasanaethau data hefyd yn cwmpasu'r broses gyfan, gan gynnwys cyrchu, sy'n allu na all y mwyafrif o ddarparwyr labelu eraill ei gynnig. Gyda'n profiad ni, gallwch gaffael llawer iawn o ddata o ansawdd uchel, amrywiol yn ddaearyddol, sydd wedi'i ddad-nodi ac sy'n cydymffurfio â'r holl reoliadau perthnasol. Pan fyddwch chi'n cartrefu'r data hwn yn ein platfform yn y cwmwl, byddwch hefyd yn cael mynediad at offer a llifoedd gwaith profedig sy'n hybu effeithlonrwydd cyffredinol eich prosiect ac yn eich helpu i symud ymlaen yn gyflymach nag yr oeddech chi'n meddwl oedd yn bosibl.
Ac yn olaf, ein arbenigwyr diwydiant mewnol deall eich anghenion unigryw. P'un a ydych chi'n adeiladu chatbot neu'n gweithio i gymhwyso technoleg adnabod wynebau i wella gofal iechyd, rydyn ni wedi bod yno a gallwn helpu i ddatblygu canllawiau a fydd yn sicrhau bod y broses anodi yn cyflawni'r nodau a amlinellwyd ar gyfer eich prosiect.
Yn Shaip, nid ydym yn gyffrous am oes newydd AI yn unig. Rydyn ni'n ei helpu mewn ffyrdd anhygoel, ac mae ein profiad wedi ein helpu i gael prosiectau llwyddiannus dirifedi ar lawr gwlad. I weld beth allwn ei wneud ar gyfer eich gweithrediad eich hun, estynwch atom ni gofyn am demo heddiw.
