Zoals u weet, is data-annotatie of data-labeling een continu proces. Er is geen enkel moment aan te wijzen waarop u kunt stoppen met het trainen van uw AI-modules, omdat ze dan perfect nauwkeurig en snel resultaten leveren.
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 het probleem waar we het vandaag over gaan hebben. We gaan de uitdagingen onderzoeken die ontstaan zodra dit probleem met het genereren van data is opgelost. Stel je voor dat je ontelbare contactpunten hebt die data genereren. Het grootste probleem waar je dan mee te maken krijgt, is het annoteren van 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
Organisaties staan dus voor de uitdaging om zowel kwaliteit als kwantiteit in balans te brengen om resultaten te leveren die een verschil maken en een doel dienen. In dergelijke gevallen wordt het managen van het personeel extreem moeilijk en belastend. Hoewel outsourcing helpt, stuiten bedrijven met dedicated interne teams voor data-annotatie op obstakels 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
Opvolging van financiën
Budgettering is een van de meest cruciale fasen in AI-training. Het bepaalt hoeveel je bereid bent te besteden aan het bouwen van een AI-module, rekening houdend met de gebruikte technologieën, resources, personeel en meer, en helpt je vervolgens een nauwkeurige ROI te berekenen. Bijna 26% van de bedrijven die zich wagen aan de ontwikkeling van AI-systemen, faalt halverwege vanwege een onjuiste budgettering. Er is geen transparantie over waar het geld naartoe gaat, noch effectieve meetinstrumenten die belanghebbenden realtime inzicht geven in wat hun geld oplevert.
Kleine en middelgrote ondernemingen zitten vaak vast in het dilemma van betaling per project of per uur, en in de valkuil van het inhuren van MKB-bedrijven voor annotatiedoeleinden versus het inschakelen van een pool van tussenpersonen. Al deze problemen kunnen tijdens het budgetteringsproces worden opgelost.
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.
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
Een appel als rood bestempelen is bijvoorbeeld objectief, omdat het universeel is. Maar het wordt ingewikkelder wanneer er sprake is van genuanceerde datasets. Neem bijvoorbeeld een geestige reactie van een klant op een recensie. De annotator moet slim genoeg zijn om te begrijpen of de opmerking sarcastisch of een compliment is, om deze vervolgens correct te labelen. Sentimentanalysemodules verwerken de gegevens op basis van het label van de annotator. Hoe bereikt een team dan consensus wanneer meerdere ogen en geesten betrokken zijn?
Hoe kunnen bedrijven richtlijnen en regels afdwingen die verschillen elimineren en een aanzienlijke hoeveelheid objectiviteit in subjectieve datasets brengen?
Afsluiten
Het is nogal overweldigend, hè, de hoeveelheid uitdagingen waar datawetenschappers en annotatoren dagelijks mee te maken krijgen? De problemen die we tot nu toe hebben besproken, vormen slechts een deel van de uitdaging die voortkomt uit de constante beschikbaarheid van data. Er zijn er nog veel meer in dit spectrum.
Hopelijk kunnen we dit alles echter voorblijven dankzij de evolutie van processen en systemen in data-annotatie. Er zijn immers altijd outsourcing-opties ( shaip ) beschikbaar die u hoogwaardige data bieden op basis van uw vereisten.
