In een wereld waar zakelijke ondernemingen tegen elkaar strijden om als eerste hun bedrijfspraktijken te transformeren door kunstmatige-intelligentieoplossingen toe te passen, lijkt datalabeling de enige taak te zijn waar iedereen over begint te struikelen. Misschien komt dat omdat de kwaliteit van de gegevens waarop u uw AI-modellen traint, bepalend is voor hun nauwkeurigheid en succes.
Het labelen van gegevens of het annoteren van gegevens is nooit een eenmalige gebeurtenis. Het is een continu proces. Er is geen cruciaal punt waarop u denkt dat u voldoende training heeft gedaan of dat uw AI-modellen nauwkeurig zijn in het behalen van resultaten.
Maar waar gaat de belofte van de AI om nieuwe kansen te benutten mis? Soms tijdens het gegevenslabelingsproces.
Een van de belangrijkste pijnpunten van bedrijven die AI-oplossingen gebruiken, is gegevensannotatie. Laten we dus eens kijken naar de top 5 fouten bij het labelen van gegevens die u moet vermijden.
Top 5 fouten bij het etiketteren van gegevens die u moet vermijden
Niet genoeg gegevens verzamelen voor het project
Gegevens zijn essentieel, maar ze moeten wel relevant zijn voor uw projectdoelen. Om ervoor te zorgen dat het model nauwkeurige resultaten oplevert, moeten de gegevens waarop het is getraind, worden geëtiketteerd en moet de kwaliteit worden gecontroleerd om de nauwkeurigheid te garanderen.
Als je een werkende, betrouwbare AI-oplossing wilt ontwikkelen, moet je die grote hoeveelheden hoogwaardige, relevante data voeden. En u moet deze gegevens constant naar uw machine learning-modellen sturen, zodat ze verschillende stukjes informatie die u verstrekt kunnen begrijpen en met elkaar in verband kunnen brengen.
Het is duidelijk dat hoe groter de dataset die u gebruikt, hoe beter de voorspellingen zullen zijn.
Een valkuil in het proces van gegevenslabeling is het verzamelen van zeer weinig gegevens voor minder gebruikelijke variabelen. Wanneer u afbeeldingen labelt op basis van één algemeen beschikbare variabele in de onbewerkte documenten, traint u uw deep learning AI-model niet op andere, minder gebruikelijke variabelen.
Deep learning-modellen vereisen duizenden gegevensstukken om het model redelijk goed te laten presteren. Wanneer u bijvoorbeeld een op AI gebaseerde robotarm traint om complexe machines te manoeuvreren, kan voor elke kleine variatie in de taak een nieuwe reeks trainingsgegevenssets nodig zijn. Maar het verzamelen van dergelijke gegevens kan duur en soms ronduit onmogelijk zijn, en voor elk bedrijf moeilijk te annoteren.
Gegevenskwaliteit niet valideren
Hoewel het hebben van gegevens één ding is, is het ook van vitaal belang om de gegevenssets die u gebruikt te valideren om ervoor te zorgen dat ze consistent van hoge kwaliteit zijn. Bedrijven vinden het echter een uitdaging om hoogwaardige datasets te verkrijgen. Over het algemeen zijn er twee basistypen datasets: subjectief en objectief.
Bij het labelen van datasets komt de subjectieve waarheid van de labeler om de hoek kijken. Hun ervaring, taal, culturele interpretaties, geografie en meer kunnen bijvoorbeeld van invloed zijn op hun interpretatie van gegevens. Steevast zal elke labelmaker een ander antwoord geven op basis van zijn eigen vooroordelen. Maar subjectieve gegevens hebben geen 'goed of fout' antwoord - daarom moet het personeelsbestand duidelijke normen en richtlijnen hebben bij het labelen van afbeeldingen en andere gegevens.De uitdaging van objectieve gegevens is het risico dat de labeler niet over de domeinervaring of kennis beschikt om de juiste antwoorden te identificeren. Het is onmogelijk om menselijke fouten volledig uit te bannen, dus het wordt essentieel om standaarden en een gesloten feedbackmethode te hebben.
Bij het labelen van datasets komt de subjectieve waarheid van de labeler om de hoek kijken. Hun ervaring, taal, culturele interpretaties, geografie en meer kunnen bijvoorbeeld van invloed zijn op hun interpretatie van gegevens. Steevast zal elke labelmaker een ander antwoord geven op basis van zijn eigen vooroordelen. Maar subjectieve gegevens hebben geen 'goed of fout' antwoord - daarom moet het personeelsbestand duidelijke normen en richtlijnen hebben bij het labelen van afbeeldingen en andere gegevens.
Niet focussen op personeelsbeheer
Machine learning-modellen zijn afhankelijk van grote datasets van verschillende typen, zodat aan elk scenario wordt voldaan. Succesvolle beeldannotatie gaat echter gepaard met zijn eigen uitdagingen op het gebied van personeelsbeheer.
Een belangrijk probleem is het managen van een enorm personeelsbestand dat handmatig omvangrijke ongestructureerde datasets kan verwerken. De volgende is het handhaven van hoge kwaliteitsnormen voor het hele personeelsbestand. Veel problemen kunnen verdwijnen tijdens gegevensannotatieprojecten.
Sommige zijn:
- De noodzaak om nieuwe labelers te trainen in het gebruik van annotatietools
- Instructies documenteren in het codeboek
- Ervoor zorgen dat het codeboek wordt gevolgd door alle teamleden
- De workflow definiëren - toewijzen wie wat doet op basis van hun mogelijkheden
- Cross-checking en oplossen van technische problemen
- Zorgen voor kwaliteit en validatie van datasets
- Zorgen voor een vlotte samenwerking tussen labelteams
- Vooringenomenheid van de labeler minimaliseren
Om ervoor te zorgen dat u deze uitdaging aangaat, moet u uw vaardigheden en capaciteiten op het gebied van personeelsbeheer verbeteren.
Niet de juiste tools voor het labelen van gegevens selecteren
De marktomvang van de tools voor gegevensannotatie was voorbij $ 1 miljard in 2020, en dit aantal zal naar verwachting groeien met meer dan 30% CAGR in 2027. De enorme groei in tools voor gegevensetikettering is dat het de uitkomst van AI en machine learning transformeert.
De gebruikte tooling-technieken variëren van de ene dataset tot de andere. We hebben gemerkt dat de meeste organisaties het diepgaande leerproces beginnen door zich te concentreren op het ontwikkelen van interne etiketteringstools. Maar al snel realiseren ze zich dat naarmate de annotatiebehoeften beginnen te groeien, hun tools het tempo niet kunnen bijhouden. Bovendien is het ontwikkelen van in-house tools duur, tijdrovend en praktisch overbodig.
In plaats van de conservatieve manier van handmatig labelen of investeren in het ontwikkelen van aangepaste labeltools, is het slim om apparaten van een derde partij te kopen. Met deze methode hoeft u alleen maar de juiste tool te selecteren op basis van uw behoefte, de geleverde services en schaalbaarheid.
Niet voldoen aan de richtlijnen voor gegevensbeveiliging
De naleving van gegevensbeveiliging zal snel toenemen naarmate meer bedrijven grote sets ongestructureerde gegevens verzamelen. CCPA, DPA en AVG zijn enkele van de internationale nalevingsnormen voor gegevensbeveiliging die door ondernemingen worden gebruikt.
De drang naar naleving van de beveiliging wint aan acceptatie, want als het gaat om het labelen van ongestructureerde gegevens, zijn er gevallen van persoonlijke gegevens op de afbeeldingen aanwezig. Naast het beschermen van de privacy van de proefpersonen, is het ook van groot belang dat de gegevens worden beveiligd. De ondernemingen moeten ervoor zorgen dat de werknemers, zonder veiligheidsmachtiging, geen toegang hebben tot deze datasets en ze in geen enkele vorm kunnen overdragen of manipuleren.Beveiligingscompliance wordt een centraal pijnpunt als het gaat om het uitbesteden van etiketteringstaken aan externe leveranciers. Gegevensbeveiliging verhoogt de complexiteit van het project en leveranciers van etiketteringsdiensten moeten voldoen aan de voorschriften van het bedrijf.
De drang naar naleving van de beveiliging wint aan acceptatie, want als het gaat om het labelen van ongestructureerde gegevens, zijn er gevallen van persoonlijke gegevens op de afbeeldingen aanwezig. Naast het beschermen van de privacy van de proefpersonen, is het ook van groot belang dat de gegevens worden beveiligd. De ondernemingen moeten ervoor zorgen dat de werknemers, zonder veiligheidsmachtiging, geen toegang hebben tot deze datasets en ze in geen enkele vorm kunnen overdragen of manipuleren.Dus wacht uw volgende grote AI-project op de juiste datalabelservice?
Wij geloven dat het succes van elk AI-project afhangt van de datasets die we in het machine learning-algoritme invoeren. En als verwacht wordt dat het AI-project nauwkeurige resultaten en voorspellingen oplevert, zijn gegevensannotatie en labeling van het allergrootste belang. Door het uitbesteden van uw gegevensannotatietaken, verzekeren wij u dat u deze uitdagingen efficiënt kunt oplossen.
Met onze focus op het consistent onderhouden van datasets van hoge kwaliteit, het bieden van feedback in een gesloten kringloop en het effectief beheren van het personeelsbestand, kunt u hoogwaardige AI-projecten leveren die een hoger niveau van nauwkeurigheid opleveren.
[Lees ook: Interne of uitbestede gegevensannotatie - wat levert betere AI-resultaten op?]
