Tietojen merkinnät

Tietojen manuaalisen ja automaattisen merkinnän erojen ymmärtäminen

Jos kehität tekoälyratkaisua, tuotteen markkinoille tulon aika riippuu suuresti laadukkaiden tietojoukkojen oikea-aikaisesta saatavuudesta koulutustarkoituksiin. Vasta kun sinulla on tarvittavat tietojoukot käsilläsi, aloitat malliesi koulutusprosessit, optimoit tulokset ja saat ratkaisusi valmiiksi lanseerattavaksi.

Ja tiedätte, että laadukkaiden tietojoukkojen noutaminen ajoissa on pelottava haaste kaikenkokoisille ja -kokoisille yrityksille. Aloittamattomille, lähellä 19% yrityksistä paljastaa, että tietojen puute rajoittaa niitä ottamasta käyttöön tekoälyratkaisuja.

Meidän on myös ymmärrettävä, että vaikka onnistut tuottamaan asiaankuuluvaa ja asiayhteyteen liittyvää tietoa, tietojen merkintä on haaste itsessään. Se on aikaa vievää ja vaatii erinomaista hallintaa ja huomiota yksityiskohtiin. Noin 80% tekoälyn kehitysajasta menee tietojoukkojen merkitsemiseen.

Nyt emme voi vain poistaa datan merkintäprosesseja kokonaan järjestelmistämme, koska ne ovat tekoälykoulutuksen tukipiste. Mallisi eivät tuota tuloksia (puhumattakaan laatutuloksista), jos käsillä ei ole merkittyjä tietoja. Tähän mennessä olemme keskustelleet lukemattomista aiheista tietoon perustuvista haasteista, huomautustekniikoista ja muusta. Tänään keskustelemme toisesta tärkeästä näkökohdasta, joka liittyy itse tietojen merkitsemiseen.

Tässä viestissä tutkimme kahdenlaisia ​​kirjoitusmenetelmiä, joita käytetään koko spektrissä, jotka ovat:

  • Manuaalinen tietojen merkintä
  • Ja automaattinen tietojen merkintä

Selvitämme näiden kahden erot, miksi manuaalinen interventio on avainasemassa ja mitkä ovat automaattiseen käyttöön liittyvät riskit tietojen merkitseminen.

Manuaalinen tietojen merkintä

Kuten nimestä voi päätellä, manuaalinen tietojen merkitseminen koskee ihmisiä. Tietojen merkintäasiantuntijat ottavat vastuun tietojoukkojen taggauselementeistä. Asiantuntijoilla tarkoitamme pk -yrityksiä ja toimialueen viranomaisia, jotka tietävät tarkalleen, mitä merkitä. Manuaalinen prosessi alkaa siitä, että annotaattoreille annetaan raakatietojoukot huomautuksia varten. Tietojoukot voivat olla kuvia, videotiedostoja, äänitallenteita tai transkriptioita, tekstejä tai näiden yhdistelmiä.

Hankkeet, vaaditut tulokset ja spesifikaatiot perustuvat huomautuksiin. Asiantuntijat tietävät, mikä tekniikka sopii parhaiten tiettyihin tietojoukkoihin ja tarkoituksiin. He käyttävät projekteihinsa oikeaa tekniikkaa ja toimittavat koulutettavia tietojoukkoja ajoissa.

Manuaalinen tietojen merkintä Manuaalinen merkitseminen on erittäin aikaa vievää, ja keskimääräinen huomautusaika tietojoukkoa kohden riippuu useista tekijöistä, kuten käytetystä työkalusta, huomautettavien elementtien määrästä, tietojen laadusta ja muusta. Voi esimerkiksi kestää jopa 1500 tuntia, ennen kuin asiantuntija voi merkitä lähes 100,000 5 kuvaa XNUMX merkinnällä kuvaan.

Manuaaliset merkinnät ovat vain yksi osa prosessia, mutta huomautusten työnkulussa on toinen vaihe, nimeltään laadun tarkistukset ja tarkastukset. Tässä todennettujen tietojoukkojen aitous ja tarkkuus tarkistetaan. Tätä varten yritykset omaksuvat konsensusmenetelmän, jossa useat huomautukset toimivat samoilla tietojoukoilla yksimielisen tuloksen saavuttamiseksi. Erimielisyydet ratkaistaan ​​myös kommenttien ja ilmoitusten yhteydessä. Huomautusprosessiin verrattuna laadunvarmistusvaihe on vähemmän rasittava ja aikaa vievä.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Automaattinen tietojen merkintä

Joten nyt ymmärrät kuinka paljon manuaalista työtä tarvitaan tietojen merkitsemiseen. Ratkaisujen, joita käytetään terveydenhuollon kaltaisilla aloilla, tarkkuus ja yksityiskohtien huomio ovat entistä tärkeämpiä. Automaattisten tietojen merkintämallit ovat vähitellen näkymässä, jotta tietä voitaisiin nopeuttaa tietojen merkitsemiseksi ja merkittyjen tietojen toimittamiseksi.

Tässä menetelmässä tekoälyjärjestelmät huolehtivat tietojen merkitsemisestä. Tämä saavutetaan joko heurististen menetelmien tai koneoppimismallien tai molempien avulla. Heuristisessa menetelmässä yksittäinen tietojoukko kulkee sarjan ennalta määriteltyjen sääntöjen tai ehtojen läpi tietyn tarran validoimiseksi. Olosuhteet luovat ihmiset.

Vaikka tämä on tehokasta, tämä menetelmä epäonnistuu, kun tietorakenteet muuttuvat usein. Lisäksi olosuhteiden asettamisesta tulee monimutkaista ajaa järjestelmiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä. Vaikka ihmiset voivat erottaa jäätelön ja limonadin, emme tiedä lähestymistapaa, jonka aivot tekevät eron keksimiseksi. Tämän toistaminen on inhimillisesti mahdotonta koneissa.

Tämä herättää monia huolenaiheita tekoälyjärjestelmien tulosten laadusta. Huolimatta automaation käynnistymisestä, tarvitset ihmisen (tai joukon heistä) datatarrojen validoimiseksi ja korjaamiseksi. Ja tämä on erinomainen jatko seuraavaan osioon.

Tekoälyavusteinen huomautus: Älykkyys vaatii aivoja (hybridi-lähestymistapa)

Parhaan tuloksen saavuttamiseksi tarvitaan hybridimenetelmää. Vaikka tekoälyjärjestelmät voivat huolehtia nopeammasta merkinnästä, ihmiset voivat vahvistaa tulokset ja optimoida ne. Koko tietojen merkitsemisprosessin jättäminen koneiden käsiin voi olla huono idea, ja siksi ihmisten tuominen silmukkaan on täysin järkevää.

Ai-avusteinen huomautus Koulutuksen jälkeen koneet voivat segmentoida ja merkitä tärkeimmät elementit tarkasti. Vain monimutkaiset tehtävät vaativat manuaalisia toimenpiteitä. Tällaisissa tapauksissa tämä ei olisi yhtä aikaa vievää kuin manuaalinen tietojen merkintä ja yhtä riskialtista kuin automaattinen tietojen merkintä.

Tasapaino on vakiintunut, ja prosessi voi tapahtua myös kustannustehokkaasti. Asiantuntijat voisivat kehittää optimoituja palautesilmukoita koneille parempien tarrojen luomiseksi, mikä vähentää lopulta tarvittavien manuaalisten ponnistelujen tarvetta. Kun koneiden luottamuspisteet kasvavat merkittävästi, myös merkittyjen tietojen laatua voidaan parantaa.

Käärimistä

Täysin itsenäinen tietojen merkitseminen mekanismit eivät koskaan toimi - ainakaan toistaiseksi. Tarvitsemme ihmisen ja koneiden välisen harmonian tylsässä tehtävässä. Tämä myös pidentää huomautettujen tietojoukkojen toimitusaikaa, jolloin yritykset voivat aloittaa saumattomasti tekoälykoulutusvaiheensa. Ja jos etsit korkealaatuisia tietojoukkoja tekoälymalleillesi, ota meihin yhteyttä tänään.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa