Annotatie van AI-trainingsgegevens

Kwaliteitsgegevensannotatie maakt geavanceerde AI-oplossingen mogelijk

Kunstmatige intelligentie bevordert mensachtige interacties met computersystemen, terwijl machine learning deze machines in staat stelt menselijke intelligentie na te bootsen door elke interactie. Maar wat drijft deze zeer geavanceerde ML- en AI-tools aan? Gegevens annotatie.

Gegevens zijn de grondstof voor ML-algoritmen. Hoe meer gegevens u gebruikt, hoe beter het AI-product zal zijn. Hoewel het van cruciaal belang is om toegang te hebben tot grote hoeveelheden gegevens, is het net zo belangrijk om ervoor te zorgen dat ze nauwkeurig worden geannoteerd om haalbare resultaten op te leveren. Gegevensannotatie is de gegevenskrachtpatser achter geavanceerde, betrouwbare en nauwkeurige ML-algoritmische prestaties.

Rol van gegevensannotatie in AI-training

Gegevensannotatie speelt een sleutelrol in ML-training en het algehele succes van AI-projecten. Het helpt bij het identificeren van specifieke afbeeldingen, gegevens, doelstellingen en video's en labelt ze om het voor de machine gemakkelijker te maken om patronen te identificeren en gegevens te classificeren. Het is een door mensen geleide taak die het ML-model traint om nauwkeurige voorspellingen te doen.

Als de gegevensannotatie niet nauwkeurig wordt uitgevoerd, kan het ML-algoritme attributen niet gemakkelijk aan objecten koppelen.

Belang van geannoteerde trainingsgegevens voor AI-systemen

Gegevensannotatie maakt het nauwkeurig functioneren van ML-modellen mogelijk. Er is een onbetwistbaar verband tussen de nauwkeurigheid en precisie van gegevensannotatie en het succes van het AI-project.

De wereldwijde AI-marktwaarde, geschat op $ 119 miljard in 2022, zal naar verwachting stijgen $ 1,597 miljard 2030, groeiend met een CAGR van 38% gedurende de periode. Hoewel het hele AI-project verschillende kritieke stappen doorloopt, bevindt uw project zich in de belangrijkste fase van de gegevensannotatie.

Gegevens verzamelen om de gegevens zal uw project niet veel helpen. U hebt enorme hoeveelheden relevante data van hoge kwaliteit nodig om uw AI-project succesvol te implementeren. Ongeveer 80% van uw tijd in ML-projectontwikkeling wordt besteed aan gegevensgerelateerde taken, zoals labelen, opschonen, aggregeren, identificeren, vergroten en annoteren.

Gegevensannotatie is een gebied waarop mensen een voordeel hebben ten opzichte van computers, omdat we het aangeboren vermogen hebben om bedoelingen te ontcijferen, door ambiguïteit heen te waden en onzekere informatie te classificeren.

Waarom is gegevensannotatie belangrijk?

De waarde en geloofwaardigheid van uw kunstmatige-intelligentieoplossing hangt grotendeels af van de kwaliteit van de gegevensinvoer die wordt gebruikt voor modeltraining.

Een machine kan geen beelden verwerken zoals wij; ze moeten worden getraind om patronen te herkennen door middel van training. Omdat machine learning-modellen geschikt zijn voor een breed scala aan toepassingen - kritieke oplossingen zoals gezondheidszorg en autonome voertuigen - waarbij elke fout in de annotatie van gegevens gevaarlijke gevolgen kan hebben.

Gegevensannotatie zorgt ervoor dat uw AI-oplossing optimaal werkt. Het trainen van een ML-model om zijn omgeving nauwkeurig te interpreteren door middel van patronen en correlaties, voorspellingen te doen en de nodige actie te ondernemen vereist sterk gecategoriseerd en geannoteerd trainingsdata. De annotatie toont het ML-model de vereiste voorspelling door kritieke kenmerken in de dataset te taggen, te transcriberen en te labelen.

Leren onder toezicht

Voordat we dieper ingaan op data-annotatie, gaan we data-annotatie ontrafelen door middel van begeleid en onbewaakt leren.

Een subcategorie van machine learning onder toezicht van machine learning duidt op AI-modeltraining met behulp van een goed gelabelde dataset. Bij een begeleide leermethode zijn sommige gegevens al nauwkeurig getagd en geannoteerd. Wanneer het ML-model wordt blootgesteld aan nieuwe gegevens, maakt het gebruik van de trainingsgegevens om een ​​nauwkeurige voorspelling te doen op basis van de gelabelde gegevens.

Zo wordt het ML-model getraind op een kast vol met verschillende soorten kleding. De eerste stap in de training zou zijn om het model te trainen met verschillende soorten kleding met behulp van de kenmerken en eigenschappen van elk stuk stof. Na de training zal de machine in staat zijn om afzonderlijke kledingstukken te identificeren door zijn eerdere kennis of training toe te passen. Begeleid leren kan worden onderverdeeld in classificatie (op basis van categorie) en regressie (op basis van werkelijke waarde).

Hoe gegevensannotatie de prestaties van AI-systemen beïnvloedt

Labeling van Ai-trainingsgegevens Gegevens zijn nooit een enkele entiteit - het neemt verschillende vormen aan - tekst, video en afbeelding. Onnodig te zeggen dat data-annotatie in verschillende vormen voorkomt.

Om de machine verschillende entiteiten te laten begrijpen en nauwkeurig te identificeren, is het belangrijk om de kwaliteit van Named Entity Tagging te benadrukken. Eén fout bij het taggen en annoteren, en de ML kon geen onderscheid maken tussen Amazon - de e-commerce winkel, de rivier of een papegaai.

Bovendien helpt data-annotatie machines om subtiele intenties te herkennen - een eigenschap die van nature bij mensen voorkomt. We communiceren anders en mensen begrijpen zowel expliciet uitgedrukte gedachten als impliciete boodschappen. Antwoorden of beoordelingen op sociale media kunnen bijvoorbeeld zowel positief als negatief zijn, en de ML moet beide kunnen begrijpen. 'Geweldig plek. Zal het opnieuw bezoeken.' Het is een positieve uitdrukking terwijl 'Wat een geweldige plek was het vroeger! We waren dol op deze plek!' is negatief, en menselijke annotatie kan dit proces veel gemakkelijker maken.

Uitdagingen bij gegevensannotatie en hoe deze te overwinnen

Twee belangrijke uitdagingen bij het annoteren van gegevens zijn kosten en nauwkeurigheid.

De behoefte aan zeer nauwkeurige gegevens: Het lot van AI- en ML-projecten hangt af van de kwaliteit van de geannoteerde gegevens. De ML- en AI-modellen moeten consistent worden gevoed met goed geclassificeerde gegevens die het model kunnen trainen om de correlatie tussen variabelen te herkennen.

De behoefte aan grote hoeveelheden gegevens: Alle ML- en AI-modellen gedijen op grote datasets - een enkel ML-project heeft minstens duizenden gelabelde items nodig.

De behoefte aan middelen: AI-projecten zijn afhankelijk van middelen, zowel wat betreft kosten, tijd als personeel. Zonder een van deze kan de kwaliteit van uw data-annotatieproject in de war raken.

[Lees ook: Video-annotatie voor machinaal leren ]

Best practices in gegevensannotatie

De waarde van gegevensannotatie blijkt duidelijk uit de impact ervan op de uitkomst van het AI-project. Als de dataset waarop u uw ML-modellen traint, vol zit met inconsistenties, bevooroordeeld, onevenwichtig of beschadigd is, kan uw AI-oplossing een mislukking zijn. Bovendien, als de labels verkeerd zijn en de annotatie inconsistent is, zal de AI-oplossing ook onnauwkeurige voorspellingen opleveren. Dus, wat zijn de best practices in data-annotatie?

Tips voor efficiënte en effectieve gegevensannotatie

  • Zorg ervoor dat de gegevenslabels die u maakt specifiek en consistent zijn met de projectbehoefte en toch algemeen genoeg om tegemoet te komen aan alle mogelijke variaties.
  • Annoteer grote hoeveelheden gegevens die nodig zijn om het machine learning-model te trainen. Hoe meer gegevens u annoteert, hoe beter het resultaat van de modeltraining.
  • Richtlijnen voor gegevensannotatie zijn een grote bijdrage aan het vaststellen van kwaliteitsnormen en het waarborgen van consistentie in het hele project en tussen verschillende annotators.
  • Aangezien data-annotatie kostbaar en afhankelijk van mankracht kan zijn, is het verstandig om vooraf gelabelde datasets van serviceproviders te controleren.
  • Om te helpen bij nauwkeurige annotatie en training van gegevens, moet u de efficiëntie van human-in-the-loop gebruiken om diversiteit te brengen en kritieke gevallen af ​​te handelen, samen met de mogelijkheden van annotatiesoftware.
  • Geef prioriteit aan kwaliteit door de annotators te testen op naleving, nauwkeurigheid en consistentie van kwaliteit.

Belang van kwaliteitscontrole in het annotatieproces

Kwaliteit van gegevensannotatie Annotatie van kwaliteitsgegevens is de levensader van goed presterende AI-oplossingen. Goed geannoteerde datasets helpen AI-systemen onberispelijk goed te presteren, zelfs in een chaotische omgeving. Evenzo is het omgekeerde evenzeer waar. Een dataset vol annotatie-onnauwkeurigheden zal inconsistente oplossingen opleveren.

Kwaliteitscontrole in het beeld-, videolabel- en annotatieproces speelt dus een belangrijke rol in het AI-resultaat. Het handhaven van hoge kwaliteitscontrolenormen tijdens het annotatieproces is echter een uitdaging voor kleine en grote bedrijven. De afhankelijkheid van verschillende soorten annotatietools en een divers annotatiepersoneel kan moeilijk te beoordelen en te behouden zijn.

Het handhaven van de kwaliteit van gedistribueerde of op afstand werkende gegevensannotators is moeilijk, vooral voor degenen die niet bekend zijn met de vereiste standaarden. Bovendien kan het oplossen van problemen of het oplossen van fouten enige tijd in beslag nemen, aangezien dit moet worden geïdentificeerd over een gedistribueerd personeelsbestand.

De oplossing zou zijn om de annotators te trainen, een supervisor erbij te betrekken, of meerdere data-annotators te laten onderzoeken en beoordelen door collega's op de nauwkeurigheid van de annotatie van de dataset. Tot slot het regelmatig testen van de annotators op hun kennis van de standaarden.

De rol van annotators en hoe u de juiste annotators voor uw gegevens selecteert

Menselijke annotators vormen de sleutel tot een succesvol AI-project. Gegevensannotators zorgen ervoor dat de gegevens nauwkeurig, consistent en betrouwbaar worden geannoteerd, omdat ze context kunnen bieden, de intentie kunnen begrijpen en de basis kunnen leggen voor fundamentele waarheden in de gegevens.

Sommige gegevens worden kunstmatig of automatisch geannoteerd met behulp van automatiseringsoplossingen met een redelijke mate van betrouwbaarheid. U kunt bijvoorbeeld honderdduizenden afbeeldingen van huizen downloaden van Google en deze als dataset maken. De nauwkeurigheid van de dataset kan echter pas betrouwbaar worden bepaald nadat het model begint te werken.

Geautomatiseerde automatisering maakt de zaken misschien gemakkelijker en sneller, maar ontegensprekelijk minder nauwkeurig. Aan de andere kant kan een menselijke annotator langzamer en duurder zijn, maar ze zijn nauwkeuriger.

Annotators van menselijke gegevens kunnen gegevens annoteren en classificeren op basis van hun vakkennis, aangeboren kennis en specifieke training. Gegevensannotators zorgen voor nauwkeurigheid, precisie en consistentie.

[Lees ook: Een beginnershandleiding voor gegevensannotatie: tips en best practices ]

Conclusie

Om een ​​goed presterend AI-project te maken, hebt u geannoteerde trainingsgegevens van hoge kwaliteit nodig. Hoewel het consequent verkrijgen van goed geannoteerde gegevens tijdrovend en arbeidsintensief kan zijn, zelfs voor grote bedrijven, ligt de oplossing in het zoeken naar de diensten van gevestigde dienstverleners voor gegevensannotatie, zoals Shaip. Bij Shaip helpen we u uw AI-mogelijkheden te schalen via onze gespecialiseerde data-annotatiediensten door te voldoen aan de markt- en klantvraag.

Sociale Share