טעויות תיוג נתונים

5 טעויות תיוג הנתונים המובילות שמפחיתות את יעילות הבינה המלאכותית

בעולם שבו ארגונים עסקיים נלחצים זה בזה כדי להיות הראשונים לשנות את הפרקטיקות העסקיות שלהם על ידי יישום פתרונות בינה מלאכותית, נראה שתיוג נתונים הוא המשימה היחידה שכולם מתחילים למעוד עליה. אולי, זה בגלל שאיכות הנתונים שאתה מאמן את דגמי הבינה המלאכותית שלך קובעת את הדיוק וההצלחה שלהם.

תיוג נתונים או ביאור נתונים הוא אף פעם לא אירוע חד פעמי. זה תהליך מתמשך. אין נקודה מרכזית שבה אתה עלול לחשוב שעשית מספיק אימונים או שדגמי ה-AI שלך מדויקים בהשגת תוצאות.

אבל היכן משתבשת ההבטחה של ה-AI לנצל הזדמנויות חדשות? לפעמים במהלך תהליך תיוג הנתונים.

אחת מנקודות הכאב העיקריות של עסקים המשלבים פתרונות בינה מלאכותית היא הערת נתונים. אז בואו נסתכל על 5 טעויות תיוג הנתונים המובילות שיש להימנע מהן.

5 טעויות תיוג הנתונים המובילות שיש להימנע מהן

  1. לא אוספת מספיק נתונים עבור הפרויקט

    נתונים חיוניים, אבל הם צריכים להיות רלוונטיים למטרות הפרויקט שלך. כדי שהמודל יגרום לתוצאות מדויקות, יש לסמן את הנתונים שעליהם הוא מאומן, לבדוק את האיכות כדי להבטיח דיוק.

    אם אתה רוצה לפתח פתרון AI עובד ואמין, אתה צריך להזין אותו בכמויות גדולות של נתונים איכותיים ורלוונטיים. בנוסף, אתה צריך להזין כל הזמן את הנתונים האלה למודלים של למידת מכונה שלך כדי שהם יוכלו להבין ולתאם בין פיסות מידע שונות שאתה מספק.

    ברור שככל שמערך הנתונים שבו אתה משתמש גדול יותר, כך התחזיות יהיו טובות יותר.

    אחת המלכודות בתהליך תיוג הנתונים היא איסוף מעט מאוד נתונים עבור משתנים פחות נפוצים. כשאתה מתייג תמונות המבוססות על משתנה זמין נפוץ במסמכים הגולמיים, אתה לא מאמן את מודל ה-AI של הלמידה העמוקה שלך על משתנים פחות נפוצים אחרים.

    מודלים של למידה עמוקה דורשים אלפי חלקי נתונים כדי שהמודל יבצע ביצועים טובים. לדוגמה, כאשר מאמנים זרוע רובוטית מבוססת בינה מלאכותית לתמרן מכונות מורכבות, כל וריאציה קלה בתפקיד עשויה לדרוש אצווה נוספת של ערכת אימון. אבל, איסוף נתונים כאלה יכול להיות יקר ולפעמים בלתי אפשרי בעליל, וקשה להערות עבור כל עסק.

  2. לא מאמת את איכות הנתונים

    בעוד שיש נתונים זה דבר אחד, חיוני גם לאמת את מערכי הנתונים שבהם אתה משתמש כדי להבטיח שהם עקביים באיכות גבוהה. עם זאת, עסקים מוצאים את זה מאתגר לרכוש מערכי נתונים איכותיים. באופן כללי, ישנם שני סוגים בסיסיים של מערכי נתונים - סובייקטיבי ואובייקטיבי.

    לא מאמת את איכות הנתונים בעת תיוג מערכי נתונים, האמת הסובייקטיבית של המתווית באה לידי ביטוי. לדוגמה, הניסיון שלהם, השפה, הפרשנויות התרבותיות, הגיאוגרפיה ועוד יכולים להשפיע על הפרשנות שלהם לנתונים. תמיד, כל מתויג יספק תשובה שונה בהתבסס על ההטיות שלו. אבל לנתונים סובייקטיביים אין תשובה נכונה או שגויה - זו הסיבה שכוח העבודה צריך לקבל סטנדרטים והנחיות ברורות בעת תיוג תמונות ונתונים אחרים.

    האתגר שמציג נתונים אובייקטיביים הוא הסיכון שלמתויג לא יהיה ניסיון או ידע בתחום לזהות את התשובות הנכונות. אי אפשר לבטל לחלוטין טעויות אנוש, אז זה הופך להיות חיוני שיהיו סטנדרטים ושיטת משוב בלולאה סגורה.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

  1. לא מתמקד בניהול כוח אדם

    מודלים של למידת מכונה תלויים במערכות נתונים גדולות מסוגים שונים, כך שכל תרחיש מטופל. עם זאת, הערת תמונה מוצלחת מגיעה עם סט משלה של אתגרי ניהול כוח העבודה.

    בעיה מרכזית אחת היא ניהול כוח אדם עצום שיכול לעבד באופן ידני מערכי נתונים לא מובנים גדולים. הדבר הבא הוא שמירה על סטנדרטים איכותיים בכל כוח העבודה. בעיות רבות עשויות לחתוך במהלך פרויקטים של הערות נתונים.

    חלקם הם:

    • הצורך להכשיר תוויות חדשות לשימוש בכלי הערות
    • תיעוד הוראות בספר הקודים
    • הקפדה על מעקב אחר ספר הקודים על ידי כל חברי הצוות
    • הגדרת זרימת העבודה - הקצאת מי עושה מה על סמך היכולות שלו
    • הצלבה ופתרון בעיות טכניות
    • הבטחת איכות ואימות מערכי הנתונים
    • מתן שיתוף פעולה חלק בין צוותי התיוג
    • מזעור הטיית התווית

    כדי לוודא שאתה עובר את האתגר הזה, עליך לשפר את כישורי ויכולות ניהול כוח העבודה שלך.

  2. לא בוחרים בכלי תיוג הנתונים הנכונים

    גודל השוק של כלי הערת הנתונים הסתיים 1 מיליארדים $ ב2020, והמספר הזה צפוי לגדול ביותר מ-30% CAGR עד 2027. הגידול האדיר בכלי תיוג נתונים הוא שהוא משנה את התוצאה של AI ולמידת מכונה.

    טכניקות הכלים המשמשות משתנות ממערך נתונים אחד לאחר. שמנו לב שרוב הארגונים מתחילים בתהליך הלמידה העמוק על ידי התמקדות בפיתוח כלי תיוג פנימיים. אבל מהר מאוד הם מבינים שככל שצורכי ההערות מתחילים לגדול, הכלים שלהם לא יכולים לעמוד בקצב. חוץ מזה, פיתוח כלים פנימיים הוא יקר, גוזל זמן ולמעשה מיותר.

    במקום ללכת בדרך השמרנית של תיוג ידני או להשקיע בפיתוח כלי תיוג מותאמים אישית, רכישת מכשירים מצד שלישי היא חכמה. בשיטה זו, כל מה שאתה צריך לעשות הוא לבחור את הכלי המתאים על סמך הצורך שלך, השירותים הניתנים ויכולת הרחבה.

  3. אי ציות להנחיות אבטחת מידע

    תאימות לאבטחת נתונים תראה עלייה משמעותית בקרוב ככל שחברות נוספות יאספו סטים גדולים של נתונים לא מובנים. CCPA, DPA ו-GDPR הם חלק מתקני תאימות אבטחת המידע הבינלאומיים המשמשים ארגונים.

    לא עומד בהנחיות אבטחת מידע הדחיפה לציות לאבטחה הולכת וזוכה להכרה מכיוון שכאשר מדובר בתיוג נתונים לא מובנים, ישנם מקרים של נתונים אישיים על התמונות. מלבד הגנה על פרטיות הנבדקים, חשוב גם להבטיח שהנתונים מאובטחים. על הארגונים לוודא שלעובדים, ללא אישור אבטחה, אין גישה למערכות הנתונים הללו ואינם יכולים להעביר או להתעסק בהם בשום צורה.

    תאימות אבטחה הופכת לנקודת כאב מרכזית כשמדובר במיקור חוץ של משימות תיוג לספקי צד שלישי. אבטחת מידע מגדילה את מורכבות הפרויקט, וספקי שירותי תיוג צריכים לעמוד בתקנות העסק.

אז, האם פרויקט ה-AI הגדול הבא שלך מחכה לשירות תיוג הנתונים הנכון?

אנו מאמינים שהצלחתו של כל פרויקט בינה מלאכותית תלויה במערכות הנתונים שאנו מכניסים לאלגוריתם למידת המכונה. ואם פרויקט הבינה המלאכותית צפוי להעלות תוצאות ותחזיות מדויקות, יש חשיבות עליונה לביאורי נתונים ולתיוג. על ידי מיקור חוץ של משימות הערת הנתונים שלך, אנו מבטיחים לך שאתה יכול לפתור את האתגרים הללו ביעילות.

עם ההתמקדות שלנו בשמירה עקבית על מערכי נתונים באיכות גבוהה, בהצעת משוב בלולאה סגורה וניהול יעיל של כוח העבודה, תוכל לספק פרויקטי AI ברמה הגבוהה ביותר שמביאים לרמת דיוק גבוהה יותר.

שתף חברתי