Maailmassa, jossa liikeyritykset kamppailevat toisiaan vastaan ollakseen ensimmäinen, joka muuttaa liiketoimintakäytäntöjään käyttämällä tekoälyratkaisuja, tietojen merkitseminen näyttää olevan ainoa tehtävä, johon kaikki alkavat kompastua. Ehkä se johtuu siitä, että AI-mallejasi harjoittaman tiedon laatu määrää niiden tarkkuuden ja menestyksen.
Tietojen merkitseminen tai tietojen merkitseminen ei ole koskaan kertaluonteinen tapahtuma. Se on jatkuva prosessi. Ei ole keskeistä kohtaa, jossa saatat ajatella harjoittelevasi tarpeeksi tai että tekoälymallisi ovat tarkkoja tulosten saavuttamisessa.
Mutta missä tekoälyn lupaus uusien mahdollisuuksien hyödyntämisestä menee pieleen? Joskus tietojen merkitsemisprosessin aikana.
Yksi tekoälyratkaisuja käyttävien yritysten suurimmista kipupisteistä on datamerkinnät. Katsotaanpa siis viittä suosituinta tiedonmerkintävirhettä, jotka tulee välttää.
5 parasta vältettävää tietomerkintävirhettä
Ei kerätä tarpeeksi tietoa projektia varten
Tiedot ovat välttämättömiä, mutta niiden tulee olla projektin tavoitteiden kannalta olennaisia. Jotta malli antaisi tarkkoja tuloksia, siihen opetetut tiedot on merkittävä ja laatu tarkistettava tarkkuuden varmistamiseksi.
Jos haluat kehittää toimivan, luotettavan tekoälyratkaisun, sinun on syötettävä sille suuria määriä korkealaatuista, relevanttia dataa. Ja sinun on jatkuvasti syötettävä nämä tiedot koneoppimismalleihisi, jotta ne voivat ymmärtää ja korreloida erilaisia antamiasi tietoja.
Ilmeisesti mitä suurempaa datajoukkoa käytät, sitä paremmat ennusteet ovat.
Yksi tietomerkintäprosessin sudenkuoppa on erittäin vähän tiedon kerääminen vähemmän yleisille muuttujille. Kun merkitset kuvat yhden yleisesti saatavilla olevan muuttujan perusteella raakadokumenteissa, et harjoittele syväoppivaa tekoälymalliasi muilla vähemmän yleisillä muuttujilla.
Syväoppimismallit vaativat tuhansia datakappaleita, jotta malli toimisi kohtuullisen hyvin. Esimerkiksi kun opetetaan tekoälypohjaista robottikättä ohjaamaan monimutkaisia koneita, jokainen pienikin vaihtelu työssä saattaa vaatia toisen erän koulutustietosarjaa. Tällaisten tietojen kerääminen voi kuitenkin olla kallista ja joskus suorastaan mahdotonta, ja sitä on vaikea merkitä millekään yritykselle.
Tietojen laatua ei tarkisteta
Vaikka tietojen saaminen on yksi asia, on myös tärkeää validoida käyttämäsi tietojoukot varmistaaksesi, että ne ovat tasalaatuisia. Laadukkaiden tietokokonaisuuksien hankkiminen on kuitenkin yritysten mielestä haastavaa. Yleensä tietojoukkoja on kahta perustyyppiä – subjektiivinen ja objektiivinen.
Datajoukkojen nimeämisessä leimaajan subjektiivinen totuus tulee esiin. Esimerkiksi heidän kokemuksensa, kielensä, kulttuuriset tulkinnat, maantiede ja muut voivat vaikuttaa heidän tulkintaan datasta. Poikkeuksetta kukin leimaaja antaa erilaisen vastauksen omien harhojensa perusteella. Mutta subjektiivisella tiedolla ei ole oikeaa tai väärää vastausta – siksi työvoimalla on oltava selkeät standardit ja ohjeet kuvien ja muiden tietojen merkitsemisessä.Objektiivisen datan haasteena on riski siitä, että leimaajalla ei ole alan kokemusta tai tietoa oikeiden vastausten tunnistamiseen. Inhimillisistä virheistä on mahdotonta päästä kokonaan eroon, joten standardien ja suljetun kierron palautemenetelmän käyttö on välttämätöntä.
Datajoukkojen nimeämisessä leimaajan subjektiivinen totuus tulee esiin. Esimerkiksi heidän kokemuksensa, kielensä, kulttuuriset tulkinnat, maantiede ja muut voivat vaikuttaa heidän tulkintaan datasta. Poikkeuksetta kukin leimaaja antaa erilaisen vastauksen omien harhojensa perusteella. Mutta subjektiivisella tiedolla ei ole oikeaa tai väärää vastausta – siksi työvoimalla on oltava selkeät standardit ja ohjeet kuvien ja muiden tietojen merkitsemisessä.
Ei keskity työvoiman hallintaan
Koneoppimismallit riippuvat suurista erityyppisistä tietojoukoista, joten jokainen skenaario huomioidaan. Onnistunut kuvamerkintä sisältää kuitenkin omat työvoiman hallinnan haasteensa.
Yksi suuri ongelma on valtavan työvoiman hallinta, joka pystyy käsittelemään manuaalisesti suuria jäsentämättömiä tietojoukkoja. Seuraava on korkean laatutason ylläpitäminen koko työvoimassa. Monet ongelmat saattavat ilmetä datamerkintäprojektien aikana.
Jotkut ovat:
- Tarve kouluttaa uusia merkintätyökaluja käyttämään merkintätyökaluja
- Dokumentointiohjeet koodikirjaan
- Varmista, että kaikki tiimin jäsenet noudattavat koodikirjaa
- Työnkulun määrittäminen – jakaa kuka tekee mitä kykyjensä perusteella
- Ristiintarkastus ja teknisten ongelmien ratkaiseminen
- Tietojen laadun ja validoinnin varmistaminen
- Tarjoaa sujuvan yhteistyön tarratiimien välillä
- Minimoi merkintöjä
Varmistaaksesi, että selviät tästä haasteesta, sinun tulee parantaa työvoiman johtamistaitojasi ja valmiuksiasi.
Ei ole valittu oikeita tietojen merkintätyökaluja
Tietojen merkintätyökalujen markkinakoko oli ohi $ 1 miljardia 2020, ja tämän luvun odotetaan kasvavan yli 30 % CAGR:llä vuoteen 2027 mennessä. Tietojen merkitsemistyökalujen valtava kasvu johtuu siitä, että se muuttaa tekoälyn ja koneoppimisen tuloksia.
Käytettävät työkalutekniikat vaihtelevat tietojoukosta toiseen. Olemme huomanneet, että useimmat organisaatiot aloittavat syvän oppimisprosessin keskittymällä talon sisäisten merkintätyökalujen kehittämiseen. Mutta hyvin pian he ymmärtävät, että kun merkintöjen tarve alkaa kasvaa, heidän työkalunsa eivät pysy tahdissa. Lisäksi sisäisten työkalujen kehittäminen on kallista, aikaa vievää ja käytännössä tarpeetonta.
Sen sijaan, että käyttäisimme konservatiivista tapaa tehdä manuaalinen merkintä tai investoida räätälöityjen merkintätyökalujen kehittämiseen, laitteiden ostaminen kolmannelta osapuolelta on järkevää. Tällä menetelmällä sinun tarvitsee vain valita oikea työkalu tarpeidesi, tarjottujen palvelujen ja skaalautuvuuden perusteella.
Ei noudata Tietoturvaohjeita
Tietoturvavaatimusten noudattaminen lisääntyy merkittävästi pian, kun yhä useammat yritykset keräävät suuria ryhmiä jäsentämätöntä dataa. CCPA, DPA ja GDPR ovat joitain yritysten käyttämiä kansainvälisiä tietoturvastandardeja.
Turvallisuusvaatimusten noudattaminen on saamassa hyväksyntää, koska kun kyse on jäsentämättömien tietojen merkitsemisestä, kuvissa on tapauksia, joissa on henkilötietoja. Tutkittavien yksityisyyden suojaamisen lisäksi on myös tärkeää varmistaa tietojen suojaus. Yritysten on varmistettava, että työntekijät, joilla ei ole turvallisuusselvitystä, eivät pääse käsiksi näihin tietokokonaisuuksiin eivätkä voi siirtää tai muuttaa niitä missään muodossa.Tietoturvan noudattamisesta tulee keskeinen ongelma, kun merkintätehtävät ulkoistetaan ulkopuolisille palveluntarjoajille. Tietoturva lisää projektin monimutkaisuutta ja merkintäpalveluntarjoajien on noudatettava liiketoiminnan sääntöjä.
Turvallisuusvaatimusten noudattaminen on saamassa hyväksyntää, koska kun kyse on jäsentämättömien tietojen merkitsemisestä, kuvissa on tapauksia, joissa on henkilötietoja. Tutkittavien yksityisyyden suojaamisen lisäksi on myös tärkeää varmistaa tietojen suojaus. Yritysten on varmistettava, että työntekijät, joilla ei ole turvallisuusselvitystä, eivät pääse käsiksi näihin tietokokonaisuuksiin eivätkä voi siirtää tai muuttaa niitä missään muodossa.Joten, odottaako seuraava suuri tekoälyprojektisi oikeaa datamerkintäpalvelua?
Uskomme, että minkä tahansa tekoälyprojektin menestys riippuu tietosarjoista, jotka syötämme koneoppimisalgoritmiin. Ja jos tekoälyprojektin odotetaan tuottavan tarkkoja tuloksia ja ennusteita, tietojen merkinnät ja merkinnät ovat ensiarvoisen tärkeitä. Tekijä: ulkoistamalla tietomerkintätehtävät, voimme taata, että pystyt ratkaisemaan nämä haasteet tehokkaasti.
Kun keskitymme korkealaatuisten tietojoukkojen jatkuvaan ylläpitoon, suljetun kierron palautteen tarjoamiseen ja työvoiman tehokkaaseen hallintaan, pystyt toteuttamaan huippuluokan tekoälyprojekteja, jotka tuovat korkeamman tarkkuuden.
[Lue myös: Sisäinen tai ulkoistettu datamerkintä – kumpi antaa parempia tekoälytuloksia?]
