Os ydych chi'n datblygu datrysiad AI, mae amser-i-farchnad eich cynnyrch yn dibynnu'n fawr ar argaeledd amserol setiau data o ansawdd at ddibenion hyfforddi. Dim ond pan fydd gennych eich setiau data gofynnol mewn llaw y byddwch yn cychwyn prosesau hyfforddi eich modelau, yn sicrhau'r canlyniadau gorau posibl ac yn paratoi'ch datrysiad i'w lansio.
A wyddoch chi, mae nôl setiau data o ansawdd ar amser yn her frawychus i fusnesau o bob maint a graddfa. Ar gyfer y rhai sydd ddim yn ymyrryd, yn agos at 19% o'r busnesau datgelu mai'r diffyg argaeledd data sy'n eu cyfyngu rhag mabwysiadu datrysiadau AI.
Dylem ddeall hefyd, hyd yn oed os ydych chi'n llwyddo i gynhyrchu data perthnasol a chyd-destunol, anodi data yn her ynddo'i hun. Mae'n cymryd llawer o amser ac mae angen meistrolaeth ragorol a sylw i fanylion. Mae tua 80% o amser datblygu AI yn mynd ar anodi setiau data.
Nawr, ni allwn ddileu prosesau anodi data o'n systemau yn llwyr gan mai nhw yw ffwlcrwm hyfforddiant AI. Byddai'ch modelau yn methu â sicrhau canlyniadau (heb sôn am ganlyniadau ansawdd) os nad oes data anodedig mewn llaw. Hyd yn hyn, rydym wedi trafod myrdd o bynciau ar heriau sy'n seiliedig ar ddata, technegau anodi, a mwy. Heddiw, byddwn yn trafod agwedd hanfodol arall sy'n troi o amgylch labelu data ei hun.
Yn y swydd hon, byddwn yn archwilio'r ddau fath o ddulliau anodi a ddefnyddir ar draws y sbectrwm, sef:
- Labelu data â llaw
- A labelu data awtomatig
Byddwn yn taflu goleuni ar y gwahaniaethau rhwng y ddau, pam mae ymyrraeth â llaw yn allweddol, a beth yw'r risgiau sy'n gysylltiedig ag awtomatig labelu data.
Labelu Data â Llaw
Fel y mae'r enw'n awgrymu, mae labelu data â llaw yn cynnwys bodau dynol. Mae arbenigwyr anodi data yn gyfrifol am dagio elfennau mewn setiau data. Gan arbenigwyr, rydym yn golygu busnesau bach a chanolig ac awdurdodau parth sy'n gwybod yn union beth i'w anodi. Mae'r broses â llaw yn dechrau gydag anodiadau yn cael setiau data amrwd ar gyfer anodi. Gallai'r setiau data fod yn ddelweddau, ffeiliau fideo, recordiadau sain neu drawsgrifiadau, testunau, neu gyfuniad o'r rhain.
Yn seiliedig ar brosiectau, canlyniadau gofynnol, a manylebau, mae anodwyr yn gweithio ar anodi elfennau perthnasol. Mae arbenigwyr yn gwybod pa dechneg sydd fwyaf addas ar gyfer setiau data a dibenion penodol. Maent yn defnyddio'r dechneg gywir ar gyfer eu prosiectau ac yn cyflwyno setiau data y gellir eu hyfforddi mewn pryd.
Mae labelu â llaw yn cymryd llawer o amser ac mae'r amser anodi cyfartalog fesul set ddata yn dibynnu ar nifer o ffactorau fel yr offeryn a ddefnyddir, nifer yr elfennau i'w hanodi, ansawdd y data, a mwy. Er enghraifft, gallai gymryd hyd at 1500 awr i arbenigwr labelu yn agos at 100,000 o ddelweddau gyda 5 anodiad i bob delwedd.
Er mai dim ond un rhan o'r broses yw labelu â llaw, mae ail gam yn y llif gwaith anodi o'r enw gwiriadau ansawdd ac archwiliadau. Yn hyn, mae setiau data anodedig yn cael eu gwirio am ddilysrwydd a manwl gywirdeb. I wneud hyn, mae cwmnïau'n mabwysiadu dull consensws, lle mae anodiadau lluosog yn gweithio ar yr un setiau data ar gyfer canlyniadau unfrydol. Datrysir anghysondebau rhag ofn y bydd sylwadau a fflagio hefyd. O'i gymharu â'r broses anodi, mae'r cam gwirio ansawdd yn llai egnïol ac yn gofyn llawer o amser.
Labelu Data Awtomatig
Felly, nawr rydych chi'n deall faint o ymdrech â llaw sy'n mynd i mewn i labelu data. Mae atebion i'w defnyddio mewn sectorau fel gofal iechyd, manwl gywirdeb, a sylw i fanylion yn dod yn bwysicach fyth. Er mwyn paratoi'r ffordd ar gyfer labelu data yn gyflymach a darparu data anodedig, mae modelau labelu data awtomatig yn dod yn amlwg yn raddol.
Yn y dull hwn, mae systemau AI yn gofalu am anodi data. Cyflawnir hyn gyda chymorth naill ai dulliau hewristig neu fodelau dysgu peiriannau neu'r ddau. Yn y dull hewristig, mae un set ddata yn cael ei phasio trwy gyfres o reolau neu amodau wedi'u diffinio ymlaen llaw i ddilysu label penodol. Mae'r amodau'n cael eu gosod gan fodau dynol.
Er bod hyn yn effeithlon, mae'r dull hwn yn methu pan fydd strwythurau data yn newid yn aml. Hefyd, mae gosod amodau yn dod yn gymhleth i yrru systemau i wneud penderfyniad hyddysg. Er y gall bodau dynol wahaniaethu rhwng hufen iâ a lemonêd, nid ydym yn gwybod y dull y mae'r ymennydd yn ei gymryd i feddwl am y gwahaniaeth. Mae ailadrodd hyn yn amhosibl yn ddynol mewn peiriannau.
Mae hyn yn arwain at nifer o bryderon mewn perthynas ag ansawdd canlyniadau systemau AI. Er gwaethaf awtomeiddio yn cicio i mewn, mae angen dynol (neu griw ohonyn nhw) arnoch i ddilysu a thrwsio labeli data. Ac mae hwn yn segue ardderchog i'n hadran nesaf.
Anodi â Chymorth AI: Mae Cudd-wybodaeth Angen Brains (Dull Hybrid)
I gael y canlyniadau gorau, mae angen dull hybrid. Er y gall systemau AI ofalu am labelu cyflymach, gall bodau dynol ddilysu canlyniadau a'u optimeiddio. Gallai gadael yr holl broses o anodi data yn nwylo peiriannau fod yn syniad drwg a dyna pam mae dod â bodau dynol i mewn yn y ddolen yn gwneud synnwyr llwyr.
Ar ôl cael eu hyfforddi, gall peiriannau segmentu ac anodi'r elfennau mwyaf sylfaenol yn union. Dim ond y tasgau cymhleth sy'n gofyn am ymyrraeth â llaw. Mewn achosion o'r fath, ni fyddai hyn yn cymryd cymaint o amser â labelu data â llaw ac mor beryglus â labelu data awtomatig.
Mae cydbwysedd wedi'i sefydlu a gall y broses ddigwydd mewn ffyrdd cost-effeithiol hefyd. Gallai arbenigwyr feddwl am ddolenni adborth optimaidd ar gyfer peiriannau i gorddi labeli gwell, gan leihau yn y pen draw yr angen am ymdrechion llaw dan sylw. Gyda'r cynnydd sylweddol mewn sgoriau hyder peiriannau, gellir gwella ansawdd y data wedi'i labelu hefyd.
Lapio Up
Hollol ymreolaethol labelu data ni fyddai mecanweithiau byth yn gweithio - am y tro o leiaf. Yr hyn sydd ei angen arnom yw cytgord rhwng dyn a pheiriannau wrth gyflawni tasg ddiflas. Mae hyn hefyd yn cynyddu amser cyflwyno setiau data anodedig, lle gall cwmnïau gychwyn ar eu cyfnodau hyfforddi AI yn ddi-dor. Ac os ydych chi'n chwilio am setiau data o ansawdd uchel ar gyfer eich modelau AI, estyn allan atom ni heddiw.
