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 הערת נתונים הם אף פעם לא אירוע חד פעמי. זה תהליך מתמשך. אין נקודה מרכזית שבה אתה עלול לחשוב שעשית מספיק אימונים או שמודלים של 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
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.
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.
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.
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.
לא בוחרים בכלי תיוג הנתונים הנכונים
גודל שוק כלי הערת הנתונים היה מעל מיליארד דולר בשנת 2020 , ומספר זה צפוי לגדול ביותר מ-30% קצב צמיחה שנתי ממוצע (CAGR) עד 2027. הצמיחה העצומה בכלי תיוג נתונים נובעת מהשינוי בתוצאות של בינה מלאכותית 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.
אי ציות להנחיות אבטחת מידע
תאימות אבטחת מידע תחווה עלייה משמעותית בקרוב ככל שיותר חברות יאספו ערכות גדולות של נתונים לא מובנים. CCPA , DPA ו-GDPR הם חלק מתקני תאימות אבטחת מידע בינלאומיים המשמשים ארגונים.
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 במערכי הנתונים שאנו מזינים לאלגוריתם למידת מכונה. ואם פרויקט הבינה המלאכותית צפוי להניב תוצאות ותחזיות מדויקות, ביאור ותיוג נתונים הם בעלי חשיבות עליונה. על ידי מיקור חוץ של משימות ביאור הנתונים שלכם , אנו מבטיחים לכם שתוכלו לפתור ביעילות את האתגרים הללו.
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.
[קראו גם: ביאור נתונים פנימי או חיצוני - מה נותן תוצאות טובות יותר של בינה מלאכותית? ]
