Анотація даних або маркування даних , як ви знаєте, – це безперервний процес. Немає жодного визначального моменту, коли ви могли б припинити навчання своїх модулів ШІ, оскільки вони стали ідеально точними та швидкими у наданні результатів.
Незважаючи на те, що запуск вашого модуля на основі штучного інтелекту є лише віхою, навчання ШІ постійно відбувається після запуску, щоб оптимізувати результати та ефективність. Через це організації страждають від генерації величезних обсягів відповідних даних для своїх модулів машинного навчання.
Однак, це не та проблема, яку ми обговорюватимемо сьогодні. Ми розглянемо проблеми, які виникають після вирішення проблеми генерування даних . Уявіть, що у вас є незліченна кількість точок дотику до генерування даних. Більш проблематичним питанням, з яким ви зіткнетеся на цьому етапі, є анотування таких величезних обсягів даних.
Сьогодні ми збираємося пролити світло на масштабоване маркування даних, оскільки всі організації та команди, з якими ми спілкувалися, вказували нам на той факт, що ці зацікавлені сторони вважають, що формування довіри до машини складніше, ніж генерування даних. А як ви знаєте, довіру до машин можна побудувати лише за допомогою належним чином навчених систем, які підтримуються точно анотованими даними. Отже, давайте розглянемо 5 основних проблем, які знижують ефективність процесів маркування даних.
5 проблем реального світу, які розбавляють зусилля з маркування даних
Управління робочою силою
Отже, організації стикаються з проблемою балансування якості та кількості, щоб отримати результати, які мають значення та досягають мети. У таких випадках управління робочою силою стає надзвичайно складним та напруженим. Хоча аутсорсинг допомагає, компанії, які мають власні команди для анотації даних , стикаються з такими перешкодами, як:
- Навчання працівників маркуванню даних
- Розподіл роботи між командами та сприяння взаємодії
- Відстеження продуктивності та прогресу на мікро- та макрорівнях
- Боротьба з відтоком та перенавчанням нових працівників
- Спрощення координації між дослідниками даних, анотаторами та керівниками проектів
- Усунення культурних, мовних і географічних бар’єрів і усунення упереджень з операційних екосистем тощо
Відстеження фінансів
Бюджетування є одним з найважливіших етапів навчання роботі зі штучним інтелектом. Воно визначає, скільки ви готові витратити на створення модуля ШІ з точки зору технологічного стеку, ресурсів, персоналу тощо, а потім допомагає вам розрахувати точну рентабельність інвестицій (ROI). Близько 26% компаній , які наважуються розробляти системи ШІ, зазнають невдачі на півдорозі через неправильне бюджетування. Немає ні прозорості щодо того, куди вкладаються гроші, ні ефективних показників, які б надавали зацікавленим сторонам уявлення про те, на що витрачаються їхні гроші в режимі реального часу.
Малі та середні підприємства часто стикаються з дилемою оплати за проект або за годину, а також з лазівкою між наймом малих та середніх підприємств для анотацій, а не з залученням пулу посередників. Усі ці недоліки можна усунути під час процесу складання бюджету.
Дотримання та відповідність конфіденційності даних
У той час як кількість випадків використання штучного інтелекту зростає, компанії поспішають осідлати хвилю та розробляти рішення, які покращують життя та покращують досвід. На іншому кінці спектру лежить проблема, на яку мають звернути увагу підприємства будь-якого розміру – проблеми конфіденційності даних.
Це вимагає належного дотримання стандартів конфіденційності та дотримання принципів справедливого використання конфіденційних даних. Технічно надійне та безпечне середовище має гарантуватися компаніями, які запобігають несанкціонованому доступу до даних, використанню несанкціонованих пристроїв у безпечній екосистемі даних, незаконному завантаженню файлів, передачі в хмарні системи тощо. Закони, які регулюють конфіденційність даних, є складними, тому потрібно подбати про те, щоб забезпечити виконання кожної окремої вимоги, щоб уникнути правових наслідків.
Розумні інструменти та допоміжні анотації
З двох різних типів методів анотації – ручного та автоматичного, гібридна модель анотації ідеальна для майбутнього. Це тому, що системи штучного інтелекту добре обробляють величезні обсяги даних, а люди чудово вміють вказувати на помилки та оптимізувати результати.
Інструменти та методи анотацій за допомогою штучного інтелекту є надійним вирішенням проблем, з якими ми стикаємося сьогодні, оскільки це полегшує життя всіх зацікавлених сторін, залучених до процесу. Інтелектуальні інструменти дозволяють підприємствам автоматизувати розподіл робочих завдань, керування конвеєрами, контроль якості анотованих даних і пропонують більше зручності. Без розумних інструментів персонал усе ще працював би за застарілими технологіями, значно витрачаючи людські години на виконання роботи.
Управління послідовністю якості та кількості даних
Одним із важливих аспектів оцінки якості даних є оцінка визначення міток у наборах даних. Для непосвячених давайте зрозуміємо, що існує два основних типи наборів даних –
- Об’єктивні дані – дані, які є правдивими чи універсальними незалежно від того, хто на них дивиться
- І суб’єктивні дані – дані, які можуть сприйматися різними способами залежно від того, хто до них має доступ
Наприклад, позначення яблука як червоного є об'єктивним, оскільки воно універсальне, але все ускладнюється, коли є нюансовані набори даних. Розглянемо дотепну відповідь клієнта на відгук. Анотатор повинен бути достатньо розумним, щоб зрозуміти, чи є коментар саркастичним, чи компліментом, щоб відповідно позначити його. Модулі аналізу настроїв оброблятимуть інформацію на основі того, що позначив анотатор. Отже, коли задіяно кілька очей і розумів, як одна команда може дійти консенсусу?
Як підприємства можуть забезпечити дотримання вказівок і правил, які усувають відмінності та вносять значну кількість об’єктивності в суб’єктивні набори даних?
Підводячи підсумок
Досить приголомшливо, чи не так, з якою кількістю викликів щодня стикаються фахівці з обробки даних та анотатори? Проблеми, які ми обговорювали досі, є лише однією частиною проблеми, що виникає через постійну доступність даних. У цьому спектрі є набагато більше.
Сподіваємося, однак, що ми випередимо все це завдяки розвитку процесів і систем анотації даних. Що ж, завжди є варіанти аутсорсингу ( shaip ), які пропонують вам високоякісні дані на основі ваших вимог.
