תיוג נתונים

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 נתונים ידני 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.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

תיוג נתונים אוטומטי

אז, עכשיו אתה מבין כמה מאמץ ידני משפיע על תיוג הנתונים. כדי שפתרונות ישמשו במגזרים כמו בריאות, דיוק ותשומת לב לפרטים הופכים מכריעים יותר. כדי לסלול את הדרך לתיוג נתונים מהיר יותר ולמסירת נתונים המבוארים, מודלים של תיוג נתונים אוטומטיים הופכים בהדרגה לבולטים.

בשיטה זו, מערכות AI דואגות להערות נתונים. זה מושג בעזרת שיטות היוריסטיות או מודלים של למידת מכונה או שניהם. בשיטה ההוריסטית, מערך נתונים יחיד מועבר באמצעות סדרה של כללים או תנאים מוגדרים מראש כדי לאמת תווית מסוימת. התנאים נקבעים על ידי בני אדם.

למרות שזה יעיל, שיטה זו נכשלת כאשר מבני הנתונים משתנים לעתים קרובות. כמו כן, פריסת התנאים הופכת מורכבת כדי לגרום למערכות לקבל החלטה מושכלת. בני אדם אמנם יכולים להבדיל בין גלידה ללימונדה, אך איננו יודעים את הגישה שהמוח נוקט כדי להבחין בהבחנה. שכפול זה בלתי אפשרי מבחינה אנושית במכונות.

זה מעורר מספר חששות ביחס לאיכות התוצאות ממערכות AI. למרות האוטומציה שמתחילה, אתה צריך בן אדם (או חבורה מהם) כדי לאמת ולתקן תוויות נתונים. וזוהי קטע מצוין לפרק הבא שלנו.

ביאור בסיוע AI: אינטליגנציה דורשת מוחות (גישה היברידית)

לקבלת התוצאות הטובות ביותר, נדרשת גישה היברידית. בעוד שמערכות AI יכולות לדאוג לסימון מהיר יותר, בני אדם יכולים לאמת תוצאות ולייעל אותן. השארת כל תהליך ביאור הנתונים בידי מכונות יכול להיות רעיון גרוע ולכן הכנסת בני אדם ללולאה הגיונית לחלוטין.

ביאור בסיוע Ai לאחר אימון, המכונות יכולות לפלח ולערות את האלמנטים הבסיסיים ביותר במדויק. רק המשימות המורכבות דורשות התערבות ידנית. במקרים כאלה, זה לא יהיה זמן רב כמו תיוג נתונים ידני ומסוכן כמו תיוג נתונים אוטומטי.

יש איזון שנוצר והתהליך יכול לקרות גם בדרכים חסכוניות. מומחים יכולים להמציא לולאות משוב אופטימליות למכונות שיסלקו תוויות טובות יותר, ובסופו של דבר יפחיתו את הצורך במאמצים ידניים מעורבים. עם העלייה המשמעותית בציוני ביטחון המכונה, ניתן לשפר גם את איכות הנתונים המסומנים.

עטיפת Up

אוטונומי לחלוטין תיוג נתונים מנגנונים לעולם לא יעבדו - לפחות לעת עתה. מה שאנחנו דורשים הוא הרמוניה בין האדם למכונות לביצוע משימה מייגעת. זה גם מגדיל את זמן האספקה ​​של מערכי נתונים עם פירוט, שבו חברות יכולות ליזום בצורה חלקה את שלבי ההכשרה שלה ב- AI. ואם אתם מחפשים מערכי נתונים איכותיים לדגמי ה- AI שלכם, פנה אלינו עוד היום.

שתף חברתי