הבנת ההבדלים בין תיוג נתונים ידני ואוטומטי

אם אתה מפתח פתרון AI, זמן השוק של המוצר שלך מסתמך במידה רבה על זמינות בזמן של מערכי נתונים איכותיים למטרות הדרכה. רק כאשר יש בידך את מערכי הנתונים הדרושים שלך, אתה יוזם את תהליכי ההכשרה של הדגמים שלך, מייעל את התוצאות ומכשיר את הפתרון שלך להשקה.

ואתם יודעים, השגת מערכי נתונים איכותיים בזמן היא אתגר מפחיד עבור עסקים בכל גודל ובכל קנה מידה. למי שלא יזום, קרוב ל 19% מהעסקים חושפים כי היעדר זמינות הנתונים מונע מהם לאמץ פתרונות AI.

עלינו להבין שגם אם אתה מצליח לייצר נתונים רלוונטיים והקשריים, ביאור נתונים הוא אתגר בפני עצמו. זה גוזל זמן ודורש שליטה מעולה ותשומת לב לפרטים הקטנים. כ -80% מזמן הפיתוח של AI ממשיכים בהערת מערכי נתונים.

כעת, איננו יכולים פשוט לחסל לחלוטין תהליכי ביאור נתונים מהמערכות שלנו מכיוון שהם מהווים נקודת מוצא של אימון AI. המודלים שלך לא יצליחו לספק תוצאות (שלא לדבר על תוצאות איכותיות) אם אין נתונים ביאור ביד. עד כה דנו במספר רב של נושאים על אתגרים מבוססי נתונים, טכניקות ביאור ועוד. היום נדון בהיבט מכריע נוסף שסובב סביב תיוג הנתונים עצמו.

בפוסט זה נחקור את שני סוגי שיטות ההערה המשמשות את כל הספקטרום, והן:

• תיוג נתונים ידני
• ותיוג נתונים אוטומטי

נשפוך אור על ההבדלים בין השניים, מדוע התערבות ידנית היא המפתח, ומהם הסיכונים הכרוכים באוטומט תיוג נתונים.

תיוג נתונים ידני

כפי שהשם מרמז, תיוג נתונים ידני מעורב בני אדם. מומחי ביאור נתונים לוקחים אחריות על רכיבי תיוג במערכות נתונים. במומחים, אנו מתכוונים לקטנים ובינוניים ולרשויות תחום שיודעות בדיוק מה לפרסם. התהליך הידני מתחיל בכך שמביארים מסופקים עם ערכי נתונים גולמיים לביאור. מערכי הנתונים יכולים להיות תמונות, קבצי וידאו, הקלטות או תמלילי אודיו, טקסטים או שילוב של אלה.

בהתבסס על פרויקטים, התוצאות הנדרשות ומפרטים, המפרטים עובדים על ביאור אלמנטים רלוונטיים. מומחים יודעים איזו טכניקה מתאימה ביותר למערכי נתונים ולמטרות ספציפיות. הם משתמשים בטכניקה הנכונה עבור הפרויקטים שלהם ומספקים מערכות נתונים הניתנות להכשרה בזמן.

תיוג ידני גוזל זמן רב וזמן ההערה הממוצע לכל מערך נתונים תלוי במספר גורמים כגון הכלי המשמש, מספר האלמנטים שיש להוסיף, איכות הנתונים ועוד. לדוגמה, זה יכול לקחת עד 1500 שעות עד שמומחה יתייג קרוב ל -100,000 תמונות עם 5 הערות לכל תמונה.

בעוד שסימון ידני הוא רק חלק אחד של התהליך, יש שלב שני בתהליך העבודה של ההערות שנקרא בדיקות וביקורות איכות. בכך מאומתים הנתונים המאומתים לאמיתות ולדיוק. לשם כך, חברות מאמצות שיטת קונצנזוס, שבה מספר הערות פועלות על אותם מערכי נתונים לתוצאות פה אחד. אי התאמות נפתרות גם במקרה של הערות וסימון. בהשוואה לתהליך ההערה, שלב בדיקת האיכות פחות מאומץ ודורש זמן.