Daten Etikettéieren

5 Grouss Erausfuerderungen, déi d'Effizienz vun der Datemarkéierung erofbréngen

Dateannotatioun oder Datenetikett, wéi Dir wësst, ass en éiwege Prozess. Et gëtt keen definéierende Moment wou Dir kéint soen datt Dir ophale géift Är AI Moduler ze trainéieren well se perfekt präzis a séier gi fir Resultater ze liwweren.

Wärend den Start vun Ärem AI-ugedriwwenen Modul just e Meilesteen ass, geschitt AI Training kontinuéierlech nom Start fir d'Resultater an d'Effizienz ze optimiséieren. Wéinst dësem sinn Organisatioune geplot mat der Suerg fir massiv Volumen vun relevanten Donnéeën fir hir Maschinnléiermoduler ze generéieren.

Dat ass awer net déi Suerg, déi mir haut diskutéieren. Mir wäerten d'Erausfuerderungen entdecken, déi sech eemol dës Suerg vun generéieren Donnéeën fix ass. Stellt Iech vir, Dir hutt eng Onmass vun Datengeneratioun Touchpoints. Déi méi problematesch Fro déi Dir op dësem Punkt konfrontéiert ass annotéieren esou grouss Bänn vun Daten.

Skalierbar Dateetikettéierung ass dat wat mir haut wäerte werfen well d'Organisatiounen an d'Equipen mat deenen mir geschwat hunn all eis op d'Tatsaach weisen datt dës Akteuren d'Maschinnvertrauen méi usprochsvoll fannen wéi d'Donnéeën ze generéieren. A wéi Dir wësst, kann d'Maschinnvertrauen nëmmen duerch richteg ausgebilte Systemer gebaut ginn, ënnerstëtzt vu präzis annotéierten Donnéeën. Also, loosst eis e Bléck op 5 grouss Bedenken kucken, déi d'Effizienz vun den Dateetikettéierungsprozesser erofbréngen.

5 real Welt Erausfuerderungen déi d'Dateetikettéierungsefforten verdënnen

  1. Personalmanagement

    5 real Welt Erausfuerderungen déi d'Dateetikettéierungsefforten verdënnen Mir hunn ëmmer erëm iteréiert datt d'Dateetikett net nëmmen Zäitopwendeg ass, awer och Aarbechtsintensiv. Dateannotatiounsexperten verbréngen eng Onmass Stonnen fir onstrukturéiert Donnéeën ze botzen, se ze kompiléieren an ze Maschinn liesbar ze maachen. Gläichzäiteg musse se suergen datt hir Annotatiounen präzis a vun héich Qualitéit sinn.

    Also, Organisatiounen si bereet mat der Erausfuerderung souwuel Qualitéit wéi Quantitéit ze balancéieren fir Resultater z'erreechen déi en Ënnerscheed maachen an en Zweck léisen. An esou Fäll gëtt d'Gestioun vun der Aarbechtskräft extrem schwéier an ustrengend. Iwwerdeems Outsourcing hëlleft, Entreprisen déi intern Équipen fir daten Annotatioun Zwecker, Gesiicht Hürden wéi:

    • Employé Training fir Daten Label
    • Verdeelung vun Aarbecht iwwer Teams a Fërderung vun Interoperabilitéit
    • Leeschtung a Fortschrëtt Tracking souwuel op Mikro a Makro Niveauen
    • Ausschnëtter unzegoen an nei Mataarbechter ëmsetzen
    • Streamlining Koordinatioun tëscht Datewëssenschaftler, Annotateuren a Projektmanager
    • Eliminatioun vu kulturellen, Sproochen a geographesche Barrièren an d'Ewechhuele vu Biases aus operationellen Ökosystemer a méi

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

  1. Tracking vun de Finanzen

    Budgetéierung ass eng vun de kruzialsten Phasen am AI Training. Et definéiert wéi vill Dir gewëllt sidd fir en AI Modul ze bauen a punkto Tech Stack, Ressourcen, Personal a méi an hëlleft Iech dann e genee RoI ze berechnen. No bäi 26% vun de Firmen datt Venture an d'Entwécklung vun AI Systemer versoen hallef duerch wéinst falscher Budgetéierung. Et gëtt weder Transparenz iwwer wou Sue gepompelt ginn, nach effektiv Metriken déi Echtzäit Abléck u Akteuren ubidden iwwer wat hir Suen iwwersat ginn.

    Kleng a mëttel Entreprisen sinn dacks am Dilemma vun der Bezuelung pro Projet oder pro Stonn gefaangen an an der Schluecht vu PMEen astellen fir Annotatioun Zwecker vs Rekrutéierung vun engem Pool vun Intermédiairen. All dës kënne während dem Budgetsprozess eliminéiert ginn.

  2. Dateschutz Anhale & Konformitéit

    Wärend d'Zuel vun de Benotzungsfäll fir AI eropgeet, rennen d'Geschäfter sech op d'Welle ze reiden an Léisungen z'entwéckelen déi d'Liewen an d'Erfahrung erhéijen. Um aneren Enn vum Spektrum läit eng Erausfuerderung op déi Geschäfter vun alle Gréisste musse oppassen - Dateschutzbedéngungen.

    Dateschutz Anhale & Konformitéit Dir sidd vläicht vertraut mat GDPR, CCPA, DPA, an aner Richtlinnen, awer et gi méi nei Gesetzer a Konformitéiten, déi vun Natiounen ronderëm d'Welt entwéckelt an ëmgesat ginn. Wann méi Volumen vun Daten generéiert ginn, gëtt d'Privatsphär entscheedend an der Dateannotatioun well Daten vu Sensoren a Computervisioun Daten generéieren déi d'Gesiichter vu Leit hunn, vertraulech Detailer aus KYC Dokumenter, Nummerplacke vu Gefierer, Lizenznummeren, a méi.

    Dëst dréckt d'Bedierfnes fir e properen Ënnerhalt vu Privatsphärnormen a Konformitéit mat enger fairer Notzung vu vertraulechen Donnéeën. Technesch soll e gesond a séchert Ëmfeld vun Entreprisen garantéiert ginn, déi den onerlaabten Zougang zu Daten verhënneren, d'Benotzung vun onerlaabten Apparater an engem daten-sécheren Ökosystem, illegal Downloads vun Dateien, Transfert op Cloud Systemer, a méi. Gesetzer fir Dateschutz si komplizéiert a suergfälteg musse getraff ginn fir sécherzestellen datt all eenzel Ufuerderung erfëllt ass fir juristesch Konsequenzen ze vermeiden.

  3. Smart Tools & assistéiert Annotatiounen

    Aus den zwou ënnerschiddlechen Aarte vun Annotatiounsmethoden - manuell an automatesch, ass en Hybrid Annotatiounsmodell ideal fir d'Zukunft. Dëst ass well AI Systemer gutt sinn fir massiv Quantitéiten un Daten nahtlos ze veraarbechten an d'Mënsche super si fir Feeler ze weisen an d'Resultater ze optimiséieren.

    AI-assistéiert Tools an Annotatiounstechnike si fest Léisunge fir d'Erausfuerderunge, déi mir haut stellen, well et d'Liewe vun allen Akteuren, déi am Prozess involvéiert sinn, einfach maachen. Smart Tools erlaben Entreprisen Aarbechtsaufgaben, Pipelinemanagement, Qualitéitskontroll vun annotéierten Donnéeën ze automatiséieren a méi Komfort ze bidden. Ouni schlau Tools géif d'Personal nach ëmmer un verouderten Techniken schaffen, d'mënschlech Stonnen däitlech drécken fir d'Aarbecht ofzeschléissen.

  4. Gestioun Konsequenz an Date Qualitéit & Quantitéit

    Ee vun de wichtegen Aspekter vun der Bewäertung vun der Datequalitéit ass d'Bewäertung vun der Definitioun vu Etiketten an Datesets. Fir déi oninitiéiert, loosst eis verstoen datt et zwou grouss Aarte vun Datesätz gëtt -

    • Objektiv Donnéeën - Daten déi richteg oder universell sinn, egal wien se kuckt
    • A subjektiv Donnéeën - Daten déi verschidde Perceptioune kéinte baséieren op wien et zougitt

    Zum Beispill, Etikett en Apel als e roude Apel ass objektiv well et universell ass awer d'Saache ginn komplizéiert wann et nuancéiert Datesets an der Hand sinn. Betruecht eng witzeg Äntwert vun engem Client op enger Iwwerpréiwung. Den Annotator muss intelligent genuch sinn fir ze verstoen ob de Kommentar sarkastesch ass oder e Kompliment fir et deementspriechend ze markéieren. Sentimentanalyse Moduler wäerte veraarbecht ginn op Basis vun deem wat den Annotator markéiert huet. Also, wa verschidde Aen a Geescht involvéiert sinn, wéi kënnt een Team zu engem Konsens?

    Wéi kënne Geschäfter Richtlinnen a Reegelen ëmsetzen, déi Differenzen eliminéieren an e wesentleche Betrag vun Objektivitéit a subjektiv Datesätz bréngen?

Wrapping Up

Et ass zimmlech iwwerwältegend, richteg, d'Quantitéit un Erausfuerderunge fir Datewëssenschaftler an Annotateuren all Dag? D'Suergen, déi mir bis elo diskutéiert hunn, sinn nëmmen een Deel vun der Erausfuerderung, déi aus dem konsequente kënnt Disponibilitéit vun Daten. Et gi vill méi an dësem Spektrum.

Hoffentlech wäerte mir awer virun all dëst dank der Evolutioun vu Prozesser a Systemer an der Dateannotatioun steieren. Gutt, et ginn ëmmer Outsourcing (schapp) verfügbar Optiounen, déi Iech qualitativ héichwäerteg Daten ubidden op Basis vun Ären Ufuerderungen.

Sozial Share