Gegevensannotatie of gegevenslabels, zoals u weet, is een eeuwigdurend proces. Er is geen beslissend moment waarop je zou kunnen zeggen dat je zou stoppen met het trainen van je AI-modules omdat ze perfect nauwkeurig en snel zijn in het leveren van resultaten.
Hoewel het lanceren van uw AI-aangedreven module slechts een mijlpaal is, vindt AI-training continu plaats na de lancering om de resultaten en efficiëntie te optimaliseren. Hierdoor worden organisaties geplaagd door de zorg om enorme hoeveelheden relevante gegevens te genereren voor hun machine learning-modules.
Dat is echter niet de zorg die we vandaag gaan bespreken. We gaan de uitdagingen onderzoeken die zich voordoen zodra deze zorg van gegevens genereren is gemaakt. Stelt u zich eens voor dat u ontelbare touchpoints voor het genereren van gegevens heeft. Het meer problematische probleem waarmee u op dit moment wordt geconfronteerd, is: annoteren zulke enorme hoeveelheden data.
Schaalbare gegevenslabeling is waar we vandaag licht op gaan werpen, omdat de organisaties en teams die we hebben gesproken ons er allemaal op hebben gewezen dat deze belanghebbenden het opbouwen van machinevertrouwen een grotere uitdaging vinden dan het genereren van gegevens. En zoals u weet, kan machinevertrouwen alleen worden opgebouwd door goed opgeleide systemen die worden ondersteund door nauwkeurig geannoteerde gegevens. Laten we dus eens kijken naar 5 grote problemen die de efficiëntie van processen voor het labelen van gegevens verminderen.
5 echte uitdagingen die de inspanningen voor het labelen van gegevens verwateren
Personeelsbeheer
We hebben herhaaldelijk gezegd dat het labelen van gegevens niet alleen tijdrovend, maar ook arbeidsintensief is. Experts op het gebied van gegevensannotatie besteden ontelbare uren aan het opschonen van ongestructureerde gegevens, het compileren en machineleesbaar maken ervan. Tegelijkertijd moeten ze ervoor zorgen dat hun aantekeningen nauwkeurig en van hoge kwaliteit zijn.Organisaties staan dus voor de uitdaging om zowel kwaliteit als kwantiteit in evenwicht te brengen om resultaten te boeken die een verschil maken en een doel oplossen. In dergelijke gevallen wordt het managen van het personeelsbestand buitengewoon moeilijk en inspannend. Hoewel outsourcing helpt, hebben bedrijven die toegewijde interne teams hebben voor gegevens annotatie doeleinden, hindernissen tegenkomen zoals:
- Training van medewerkers voor datalabeling
- Verdeling van werk over teams en bevordering van interoperabiliteit
- Prestaties en voortgang bijhouden op zowel micro- als macroniveau
- Uitputtingsslag aanpakken en nieuwe medewerkers omscholen
- Stroomlijning van de coördinatie tussen datawetenschappers, annotators en projectmanagers
- Eliminatie van culturele, taal- en geografische barrières en het verwijderen van vooroordelen uit operationele ecosystemen en meer
We hebben herhaaldelijk gezegd dat het labelen van gegevens niet alleen tijdrovend, maar ook arbeidsintensief is. Experts op het gebied van gegevensannotatie besteden ontelbare uren aan het opschonen van ongestructureerde gegevens, het compileren en machineleesbaar maken ervan. Tegelijkertijd moeten ze ervoor zorgen dat hun aantekeningen nauwkeurig en van hoge kwaliteit zijn.Opvolging van financiën
Budgettering is een van de meest cruciale fasen in AI-training. Het definieert hoeveel u bereid bent te besteden aan het bouwen van een AI-module in termen van de technische stapel, middelen, personeel en meer en helpt u vervolgens om een nauwkeurige RoI te berekenen. Dichtbij 26% van de bedrijven die zich wagen aan het ontwikkelen van AI-systemen, mislukken halverwege vanwege onjuiste budgettering. Er is geen transparantie over waar geld naar toe wordt gepompt, en er zijn ook geen effectieve meetgegevens die belanghebbenden realtime inzicht bieden in waar hun geld naar wordt vertaald.
Kleine en middelgrote ondernemingen zitten vaak in het dilemma van betaling per project of per uur en in de maas in de wet om KMO's in te huren voor aantekening doeleinden versus het aanwerven van een pool van tussenpersonen. Al deze kunnen worden geëlimineerd tijdens het budgetteringsproces.
Naleving en naleving van gegevensprivacy
Terwijl het aantal use-cases voor AI toeneemt, haasten bedrijven zich om op de golf mee te gaan en oplossingen te ontwikkelen die het leven en de ervaring naar een hoger niveau tillen. Aan de andere kant van het spectrum ligt een uitdaging waar bedrijven van elke omvang aandacht aan moeten besteden: zorgen over gegevensprivacy.
U bent misschien bekend met de AVG, CCPA, DPA en andere richtlijnen, maar er zijn nieuwere wetten en nalevingen die worden ontwikkeld en geïmplementeerd door landen over de hele wereld. Wanneer er meer gegevensvolumes worden gegenereerd, wordt privacy cruciaal bij het annoteren van gegevens, aangezien gegevens van sensoren en computervisie gegevens genereren met gezichten van mensen, vertrouwelijke details uit KYC-documenten, kentekenplaten van voertuigen, licentienummers en meer.Dit vergroot de behoefte aan goed onderhoud van privacynormen en naleving van eerlijk gebruik van vertrouwelijke gegevens. Technisch gezien moet een gezonde en veilige omgeving worden gegarandeerd door bedrijven die ongeoorloofde toegang tot gegevens, gebruik van ongeautoriseerde apparaten in een gegevensveilig ecosysteem, illegale downloads van bestanden, overdracht naar cloudsystemen en meer voorkomen. Wetten met betrekking tot gegevensprivacy zijn ingewikkeld en er moet voor worden gezorgd dat aan elke vereiste wordt voldaan om juridische gevolgen te voorkomen.
Slimme tools en ondersteunde annotaties
Van de twee verschillende soorten annotatiemethoden - handmatig en automatisch, is een hybride annotatiemodel ideaal voor de toekomst. Dit komt omdat AI-systemen goed zijn in het naadloos verwerken van enorme hoeveelheden gegevens en mensen goed zijn in het aanwijzen van fouten en het optimaliseren van resultaten.
Door AI ondersteunde tools en annotatietechnieken zijn stevige oplossingen voor de uitdagingen waarmee we vandaag worden geconfronteerd, omdat het het leven van alle belanghebbenden die bij het proces betrokken zijn, gemakkelijk maakt. Met slimme tools kunnen bedrijven werkopdrachten, pijplijnbeheer, kwaliteitscontrole van geannoteerde gegevens automatiseren en meer gemak bieden. Zonder slimme tools zou het personeel nog steeds werken aan verouderde technieken, waardoor de menselijke uren aanzienlijk zouden toenemen om het werk te voltooien.
Consistentie in datakwaliteit en -kwantiteit beheren
Een van de belangrijke aspecten van het beoordelen van datakwaliteit is het beoordelen van de definitie van labels in datasets. Laten we voor niet-ingewijden begrijpen dat er twee hoofdtypen datasets zijn:
- Objectieve gegevens – gegevens die waar of universeel zijn, ongeacht wie ernaar kijkt
- En subjectieve gegevens - gegevens die meerdere percepties kunnen hebben op basis van wie er toegang toe heeft
Bijvoorbeeld, etikettering een appel als een rode appel is objectief omdat hij universeel is, maar het wordt ingewikkeld als er genuanceerde datasets voorhanden zijn. Denk aan een geestige reactie van een klant op een recensie. De annotator moet slim genoeg zijn om te begrijpen of de opmerking sarcastisch is of een compliment om het dienovereenkomstig te labelen. Sentiment analyse modules zullen verwerken op basis van wat de annotator heeft gelabeld. Dus, als er meerdere ogen en geesten bij betrokken zijn, hoe komt één team dan tot een consensus?
Hoe kunnen bedrijven richtlijnen en regels afdwingen die verschillen elimineren en een aanzienlijke hoeveelheid objectiviteit in subjectieve datasets brengen?
U bent misschien bekend met de AVG, CCPA, DPA en andere richtlijnen, maar er zijn nieuwere wetten en nalevingen die worden ontwikkeld en geïmplementeerd door landen over de hele wereld. Wanneer er meer gegevensvolumes worden gegenereerd, wordt privacy cruciaal bij het annoteren van gegevens, aangezien gegevens van sensoren en computervisie gegevens genereren met gezichten van mensen, vertrouwelijke details uit KYC-documenten, kentekenplaten van voertuigen, licentienummers en meer.Afsluiten
Het is nogal overweldigend, toch, de hoeveelheid uitdagingen waarmee datawetenschappers en annotators dagelijks worden geconfronteerd? De zorgen die we tot nu toe hebben besproken, zijn slechts een deel van de uitdaging die voortkomt uit de consistente beschikbaarheid van gegevens. Er zijn er nog veel meer in dit spectrum.
Maar hopelijk zullen we dit alles voorblijven dankzij de evolutie van processen en systemen in gegevensannotatie. Nou, er zijn altijd outsourcing (shaip) beschikbare opties, die u hoogwaardige gegevens bieden op basis van uw vereisten.
