Eng robust AI-baséiert Léisung ass op Daten gebaut - net nëmmen all Daten, awer héichqualitativ, präzis annotéiert Daten. Nëmmen déi bescht a raffinéiert Donnéeën kënnen Ären AI-Projet unerkannt ginn, an dës Datereinegkeet wäert e groussen Impakt op d'Resultat vum Projet hunn.
Mir hunn dacks Daten de Brennstoff fir AI Projeten genannt, awer net nëmmen all Daten wäerten maachen. Wann Dir Rakéitebrennstoff braucht fir Äre Projet z'erreechen, kënnt Dir kee Rohöl am Tank setzen. Amplaz mussen d'Donnéeën (wéi Brennstoff) suergfälteg raffinéiert ginn fir sécherzestellen datt nëmmen déi héchst Qualitéitsinformatioun Äre Projet mécht. Dëse Verfeinerungsprozess gëtt Datenannotatioun genannt, an et existéieren zimmlech e puer persistent Mëssverständnis doriwwer.
Definéieren Training Data Qualitéit an Annotatioun
Mir wëssen datt d'Datequalitéit e groussen Ënnerscheed zum Resultat vum AI-Projet mécht. E puer vun de beschten an déi meescht performant ML Modeller goufen op detailléiert a präzis markéiert Datesätz baséiert.
Awer wéi genau definéiere mir Qualitéit an enger Annotatioun?
Wann mir schwätzen daten Annotatioun Qualitéit, Genauegkeet, Zouverlässegkeet a Konsistenz Matière. En Datesaz gëtt gesot datt et richteg ass wann et mat der Grondwahrheet an der realer Weltinformatioun entsprécht.
D'Konsistenz vun den Donnéeë bezitt sech op den Niveau vun der Genauegkeet, déi am ganzen Dataset gehale gëtt. Wéi och ëmmer, d'Qualitéit vun engem Dataset gëtt méi präzis bestëmmt vun der Aart vum Projet, seng eenzegaarteg Ufuerderungen an dem gewënschte Resultat. Dofir sollt dëst d'Critèrë sinn fir d'Dateetikettéierung an d'Annotatiounsqualitéit ze bestëmmen.
Firwat ass et wichteg Datequalitéit ze definéieren?
Et ass wichteg d'Datequalitéit ze definéieren well et als ëmfaassend Faktor handelt deen d'Qualitéit vum Projet an d'Resultat bestëmmt.
- Schlecht Qualitéitsdaten kënnen d'Produkt- a Geschäftsstrategien beaflossen.
- E Maschinnléieresystem ass sou gutt wéi d'Qualitéit vun den Daten op deem se trainéiert gëtt.
- Gutt Qualitéitsdaten eliminéiert d'Wiederaarbecht an d'Käschte verbonne mat.
- Et hëlleft Entreprisen informéiert Projetsentscheedungen ze treffen an hält sech un d'Reguléierungskonformitéit.
Wéi moosse mir Trainingsdatenqualitéit beim Label?
Et gi verschidde Methoden fir Trainingsdatenqualitéit ze moossen, an déi meescht vun hinnen fänken u mat der éischter eng konkret Dateannotatiounsrichtlinn ze kreéieren. E puer vun de Methoden enthalen:
Benchmarks vun Experten etabléiert
Qualitéit Benchmarks bzw Gold Standard Annotatioun Methode sinn déi einfachst a bezuelbarst Qualitéitssécherungsoptiounen, déi als Referenzpunkt déngen, deen d'Ausgabqualitéit vum Projet moosst. Et moosst d'Datennotatiounen géint de Benchmark, deen vun den Experten etabléiert ass.
Cronbach's Alpha Test
Dem Cronbach säin Alpha-Test bestëmmt d'Korrelatioun oder d'Konsistenz tëscht Datesätzartikelen. D'Zouverlässegkeet vum Label an méi grouss Genauegkeet kann op Basis vun der Fuerschung gemooss ginn.
Konsensmessung
Konsensmiessung bestëmmt den Niveau vum Accord tëscht Maschinn oder mënschlechen Annotatoren. Konsens soll typesch fir all Element ukomm ginn a soll am Fall vun Meenungsverschiddenheeten arbitréiert ginn.
Panel Kritik
En Expert Panel bestëmmt normalerweis d'Genauegkeet vum Label andeems d'Dateetiketten iwwerpréift ginn. Heiansdo gëtt e definéierten Deel vun Datenetiketten normalerweis als Probe geholl fir d'Genauegkeet ze bestëmmen.
Iwwerpréiwen Training Daten Qualitéit
D'Firmen, déi AI-Projeten unhuelen, gi voll an d'Kraaft vun der Automatioun kaaft, dat ass firwat vill weider denken datt automatesch Annotatioun-gedriwwe vun AI méi séier a méi präzis wäert sinn wéi manuell annotéieren. Fir de Moment ass d'Realitéit datt et Mënschen brauch fir Daten z'identifizéieren an ze klassifizéieren well Genauegkeet sou wichteg ass. Déi zousätzlech Feeler erstallt duerch automatesch Etikettéierung erfuerderen zousätzlech Iteratiounen fir d'Genauegkeet vum Algorithmus ze verbesseren, all Zäitspuer ze negéieren.
Eng aner Mëssverständnis - an een deen méiglecherweis zu der Adoptioun vun der automatescher Annotatioun bäidréit - ass datt kleng Feeler net vill Effekt op d'Resultater hunn. Och déi klengste Feeler kënne bedeitend Ongenauegkeeten produzéieren wéinst engem Phänomen genannt AI Drift, wou Inkonsistenzen an Inputdaten en Algorithmus an eng Richtung féieren déi Programméierer ni virgesinn hunn.
D'Qualitéit vun den Trainingsdaten - d'Aspekter vun der Genauegkeet a Konsistenz - gi konsequent iwwerpréift fir déi eenzegaarteg Ufuerderunge vun de Projeten z'erreechen. Eng Iwwerpréiwung vun den Trainingsdaten gëtt normalerweis mat zwou verschiddene Methoden duerchgefouert -
Auto annotéiert Techniken
Auto Annotatioun gedriwwe vu kënschtlecher Intelligenz ass korrekt a méi séier. Auto Annotatioun reduzéiert d'Zäit, déi manuell QAs iwwerpréiwen, wat et hinnen erlaabt méi Zäit op komplexen a kritesche Feeler am Dataset ze verbréngen. Auto Annotatioun kann och hëllefen ongëlteg Äntwerten, Wiederholungen a falsch Annotatioun z'entdecken.
Manuell iwwer Datenwëssenschaftsexperten
Datewëssenschaftler iwwerpréiwen och Dateannotatioun fir Genauegkeet an Zouverlässegkeet am Dataset ze garantéieren.
Kleng Feeler an Annotatiounsongauegkeeten kënnen d'Resultat vum Projet wesentlech beaflossen. An dës Feeler kënnen net vun den Auto Annotation review Tools festgestallt ginn. Datewëssenschaftler maachen Probe Qualitéitstestung vu verschiddene Batchgréissten fir Dateninkonsistenzen an onbedéngt Feeler an der Dataset z'entdecken.
Hannert all AI Iwwerschrëft ass en Annotatiounsprozess, a Shaip kann hëllefen et schmerzlos ze maachen
Vermeiden AI Project Fallen
Vill Organisatiounen si geplot vun engem Mangel un intern Annotatiounsressourcen. Datewëssenschaftler an Ingenieuren sinn héich Nofro, a genuch vun dëse Fachleit astellen fir en AI-Projet unzegoen heescht e Scheck ze schreiwen deen fir déi meescht Firmen net erreechbar ass. Amplaz eng Budgetsoptioun ze wielen (wéi Crowdsourcing Annotatioun) déi schliisslech zréck kënnt fir Iech ze verfolgen, betruecht Är Annotatiounsbedürfnisser un en erfuerene externe Partner ze outsourcéieren. Outsourcing suergt fir en héije Grad vu Genauegkeet wärend d'Flaschenhals vun der Hiring, Training a Management reduzéiert ginn, déi entstinn wann Dir probéiert en internt Team zesummenzestellen.
Wann Dir Är Annotatiounsbedürfnisser mat Shaip speziell outsourcet, tippt Dir op eng mächteg Kraaft, déi Är AI Initiative beschleunegen kann ouni Ofkierzungen, déi all wichteg Resultater kompromittéieren. Mir bidden eng voll geréiert Aarbechtskräfte, dat heescht datt Dir vill méi grouss Genauegkeet kritt wéi Dir duerch Crowdsourcing Annotatiounsefforten erreechen. Déi Upfront Investitioun kéint méi héich sinn, awer et wäert sech während dem Entwécklungsprozess bezuelen wann manner Iteratiounen néideg sinn fir dat gewënschte Resultat z'erreechen.
Eis Dateservicer decken och de ganze Prozess, inklusiv Sourcing, wat eng Fäegkeet ass déi déi meescht aner Etikettéierungs Ubidder net ubidden. Mat eiser Erfahrung kënnt Dir séier an einfach grouss Volumen vu qualitativ héichwäerteg, geographesch divers Donnéeën kréien, déi entidentifizéiert goufen an all relevant Reglementer konform sinn. Wann Dir dës Donnéeën an eiser Cloud-baséiert Plattform hält, kritt Dir och Zougang zu bewährten Tools a Workflows, déi d'Gesamteffizienz vun Ärem Projet erhéijen an Iech hëllefen, méi séier ze progresséieren wéi Dir geduecht hutt méiglech.
An zum Schluss, eis intern Industrie Experten verstoen Är eenzegaarteg Besoinen. Egal ob Dir en Chatbot baut oder schafft fir d'Gesiichtserkennungstechnologie z'applizéieren fir d'Gesondheetsversuergung ze verbesseren, mir waren do a kënne hëllefen Richtlinnen z'entwéckelen, déi garantéieren datt den Annotatiounsprozess d'Ziler erfëllt, déi fir Äre Projet geschriwwe sinn.
Bei Shaip si mir net nëmmen opgereegt iwwer déi nei Ära vun AI. Mir hëllefen et op onheemlech Weeër laanscht, an eis Erfahrung huet eis gehollef eng Onmass erfollegräich Projete vum Terrain ze kréien. Fir ze kucken wat mir fir Är eegen Ëmsetzung maache kënnen, kontaktéiert eis fir eng Demo ufroen haut.
