An enger Welt wou d'Geschäftsbetriber sech géintenee streiden fir déi éischt ze sinn fir hir Geschäftspraktiken ze transforméieren andeems se kënschtlech Intelligenz-Léisungen applizéieren, schéngt d'Dateetikett déi eng Aufgab ze sinn déi jidderee ufänkt ze trippen. Vläicht ass dat well d'Qualitéit vun den Daten op déi Dir Är AI Modeller trainéiert hir Genauegkeet an Erfolleg bestëmmt.
Dateetikett oder Dateannotatioun ass ni en eemolegen Event. Et ass e kontinuéierleche Prozess. Et gëtt kee pivotale Punkt wou Dir mengt datt Dir genuch Training gemaach hutt oder datt Är AI Modeller korrekt sinn fir Resultater z'erreechen.
Awer, wou geet dem AI säi Versprieche fir nei Méiglechkeeten auszenotzen falsch? Heiansdo wärend dem Dateetikettéierungsprozess.
Ee vun de grousse Schmerzpunkte vu Geschäfter déi AI-Léisungen integréieren ass Datenannotatioun. Also loosst eis déi Top 5 Dateetikettéierungsfehler kucken fir ze vermeiden.
Top 5 Dateetikettéierungsfehler fir ze vermeiden
Net genuch Daten fir de Projet sammelen
Daten sinn essentiell, awer et sollt relevant sinn fir Är Projetziler. Fir de Modell genee Resultater ze werfen, sollten d'Donnéeën op déi se trainéiert ginn, markéiert ginn, Qualitéit iwwerpréift fir Genauegkeet ze garantéieren.
Wann Dir eng funktionéierend, zouverlässeg AI-Léisung wëllt entwéckelen, musst Dir se grouss Quantitéiten u qualitativ héichwäerteg, relevant Daten fidderen. An, Dir musst dës Donnéeën dauernd op Är Maschinnléiermodeller fidderen, fir datt se verschidde Informatiounsstécker déi Dir ubitt verstoen an korreléieren.
Natierlech, wat méi grouss den Dateset deen Dir benotzt, wat besser d'Prognosen sinn.
Ee Fall am Dateetikettéierungsprozess ass ganz wéineg Daten fir manner gemeinsam Variablen ze sammelen. Wann Dir Biller op Basis vun enger allgemeng verfügbarer Variabel an de rauen Dokumenter markéiert, trainéiert Dir Ären Deep Learning AI Modell net op aner manner gemeinsam Variablen.
Deep Learning Modeller verlaangen Dausende vun Daten Stécker fir de Modell raisonnabel gutt Leeschtung. Zum Beispill, wann Dir en AI-baséiert Roboterarm trainéiert fir komplex Maschinnen ze manoeuvéieren, kann all kleng Variatioun an der Aarbecht eng aner Partie Trainingsdatenset erfuerderen. Awer esou Donnéeën sammelen kann deier an heiansdo direkt onméiglech sinn, a schwéier fir all Geschäft ze annotéieren.
Net validéiert Datenqualitéit
Wärend Daten hunn eng Saach ass, ass et och vital fir d'Datesets ze validéieren déi Dir benotzt fir sécherzestellen datt se konsequent vu héich Qualitéit sinn. Wéi och ëmmer, Geschäfter fannen et Erausfuerderung fir Qualitéitsdatesets ze kréien. Am Allgemengen ginn et zwou Basisaarte vun Datesets - subjektiv an objektiv.
D'Erausfuerderung vun objektiven Donnéeën ass de Risiko datt de Labeler net d'Domain Erfahrung oder Wëssen huet fir déi richteg Äntwerten ze identifizéieren. Et ass onméiglech mat mënschleche Feeler komplett ewechzekréien, sou ass et vital Standarden an eng zougemaach-Schleifen Feedback Method ze hunn.
Net fokusséiert op Workforce Management
Maschinn Léiermodeller hänke vu groussen Datesets vu verschiddenen Typen of, sou datt fir all Szenario gesuergt ass. Wéi och ëmmer, erfollegräich Bildannotatioun kënnt mat sengem eegene Set vun Aarbechtskräftemanagement Erausfuerderungen.
Ee grousst Thema ass d'Gestioun vun enger grousser Aarbechtskräfte déi manuell wesentlech onstrukturéiert Datesets veraarbecht kann. Déi nächst ass d'Erhalen vun héich Qualitéitsnormen iwwer d'Aarbechtskräften. Vill Themen kënne während Datenannotatiounsprojeten ernähren.
E puer sinn:
- De Besoin fir nei Etiketten ze trainéieren fir Annotatiounsinstrumenter ze benotzen
- Dokumentéieren Uweisungen am Codebook
- Sécherstellen datt de Codebook vun all Teammemberen gefollegt gëtt
- De Workflow definéieren - allocéieren wien wat mécht op Basis vun hire Fäegkeeten
- Kräizchecken an technesch Problemer léisen
- Assuréieren Qualitéit a Validatioun vun Datesets
- Bitt eng glat Zesummenaarbecht tëscht Labelerteams
- Minimaliséierung vum Labeler Viraussetzung
Fir sécherzestellen datt Dir duerch dës Erausfuerderung segelt, sollt Dir Är Aarbechtskräftemanagement Fäegkeeten a Fäegkeeten verbesseren.
Wielt net déi richteg Dateetikettéierungsinstrumenter
D'Datenannotatiounsinstrumenter Maartgréisst war eriwwer $ 1 Milliarde am Joer 2020, an dës Zuel gëtt erwaart op méi wéi 30% CAGR ze wuessen bis 2027. Den enorme Wuesstum vun Datenetikettéierungsinstrumenter ass datt et d'Resultat vun AI a Maschinnléiere transforméiert.
D'Tooling Technike benotzt variéiere vun engem Dateset zu engem aneren. Mir hu gemierkt datt déi meescht Organisatiounen den déiwe Léierprozess ufänken andeems se sech op d'Entwécklung vun internen Etikettéierungsinstrumenter fokusséieren. Awer ganz séier realiséieren se datt wann d'Annotatiounsbedürfnisser ufänken ze wuessen, kënnen hir Tools net amgaang sinn. Ausserdeem ass d'Entwécklung vun internen Tools deier, Zäitopwendeg a praktesch onnéideg.
Amplaz de konservativen Wee vun der manueller Etikettéierung ze goen oder ze investéieren an d'Entwécklung vu personaliséierte Etikettéierungsinstrumenter, Apparater vun enger Drëtt Partei ze kafen ass intelligent. Mat dëser Method, alles wat Dir maache musst ass dat richtegt Tool ze wielen op Basis vun Ärem Bedierfnes, de geliwwert Servicer a Skalierbarkeet.
Net Konformitéit mat den Datesécherheetsrichtlinnen
Datesécherheetskonformitéit wäert séier e wesentleche Stroum gesinn wéi méi Firmen grouss Sätz vun onstrukturéierten Donnéeë sammelen. CCPA, DPA, an GDPR sinn e puer vun den internationalen Datesécherheetskonformitéitsnormen, déi vun Entreprisen benotzt ginn.
Sécherheetskonformitéit gëtt en zentrale Schmerzpunkt wann et ëm d'Outsourcing vun Etikettéierungsaufgaben un Drëtt-Partei Ubidder kënnt. Datesécherheet erhéicht d'Komplexitéit vum Projet, an d'Etikettéierungsserviceprovider musse mat de Reglementer vum Geschäft respektéieren.
Also, waart Ären nächste grousse AI Projet op de richtege Dateetiketteringsservice?
Mir gleewen datt den Erfolleg vun all AI Projet hänkt vun den Datesets of, déi mir an de Maschinnléier Algorithmus fidderen. A wann den AI-Projet erwaart gëtt genee Resultater a Prognosen opzeginn, sinn Datenannotatioun an Etikettéierung vu grousser Wichtegkeet. Vun Outsourcing Är Dateannotatiounsaufgaben, mir versécheren Iech datt Dir dës Erausfuerderunge effizient léise kënnt.
Mat eisem Fokus op konsequent héichqualitativ Datesätz z'erhalen, zougemaach Feedback ze bidden, an d'Aarbechtskräfte effektiv ze managen, kënnt Dir Top-Notch AI Projete liwweren, déi e méi héije Genauegkeetsniveau bréngen.
[Lies och: In-House oder Outsourced Dateannotatioun - Wat gëtt Besser AI Resultater?]
