Wann Dir eng AI-Léisung entwéckelt, hänkt d'Zäit-ze-Maart vun Ärem Produkt staark op d'rechtzäiteg Disponibilitéit vu Qualitéitsdatesets fir Trainingszwecker of. Nëmme wann Dir Är erfuerderlech Datesätz an der Hand hutt, initiéiert Dir Trainingsprozesser vun Äre Modeller, optiméiert d'Resultater an kritt Är Léisung fir de Start ausgeriicht.
An Dir wësst, Qualitéitsdatesets op Zäit ze sichen ass eng beängschtegend Erausfuerderung fir Geschäfter vun alle Gréissten a Skalen. Fir déi oninitiéiert, no bei 19% vun de Betriber verroden datt et de Mangel u Verfügbarkeet vun Daten ass, déi se beschränkt fir AI Léisungen unzehuelen.
Mir sollten och verstoen datt och wann Dir et fäerdeg bréngt relevant a kontextuell Donnéeën ze generéieren, daten Annotatioun ass eng Erausfuerderung fir sech. Et ass Zäit-opwänneg a verlaangt excellent Meeschtesch an Opmierksamkeet op Detailer. Ongeféier 80% vun der Entwécklungszäit vun enger AI geet op annotéierend Datesätz.
Elo kënne mir net nëmmen d'Dateannotatiounsprozesser vun eise Systemer komplett eliminéieren, well se de Fuerpunkt vun der AI Training sinn. Är Modeller géifen net Resultater liwweren (loosst eleng Qualitéitsresultater) wa keng annotéiert Daten an der Hand sinn. Bis elo hu mir eng Onmass vun Themen iwwer datenbaséiert Erausfuerderungen, Annotatiounstechniken a méi diskutéiert. Haut wäerte mir en anere entscheedende Aspekt diskutéieren, deen sech ëm d'Dateetikett selwer dréit.
An dësem Post wäerte mir déi zwou Aarte vun Annotatiounsmethoden entdecken, déi am ganze Spektrum benotzt ginn, déi sinn:
- Manuell Datenetikett
- An automatesch Dateetikettéierung
Mir beliichten d'Ënnerscheeder tëscht deenen zwee, firwat manuell Interventioun Schlëssel ass, a wat sinn d'Risiken verbonne mat automateschen daten Etikettéierung.
Manuell Dateetikettéierung
Wéi den Numm et scho seet, befaasst d'manuell Dateetikette Mënschen. Dateannotatiounsexperten iwwerhuelen d'Tagging Elementer an Datesets. Mat Experten mengen mir PMEen an Domain Autoritéiten, déi genee wësse wat se annotéieren. De manuelle Prozess fänkt mat Annotatoren un, déi mat rauen Datesets fir Annotatioun geliwwert ginn. D'Datesätz kéinte Biller, Videodateien, Audioopnamen oder Transkriptiounen, Texter oder eng Kombinatioun vun dësen sinn.
Baséierend op Projeten, erfuerderlech Resultater, a Spezifikatioune schaffen Annotateure fir relevant Elementer ze annotéieren. Experten wëssen wéi eng Technik am meeschte gëeegent ass fir spezifesch Datesätz an Zwecker. Si benotzen déi richteg Technik fir hir Projeten a liwweren trainéierbar Datesätz op Zäit.
Wärend manuell Etikettéierung nëmmen een Deel vum Prozess ass, gëtt et eng zweet Phas am Annotatiouns-Workflow genannt Qualitéitskontrollen an Auditen. An dësem ginn annotéiert Datesätz fir Authentizitéit a Präzisioun verifizéiert. Fir dëst ze maachen, adoptéieren d'Firmen eng Konsensmethod, wou verschidde Annotatiounen op déiselwecht Datesets funktionnéieren fir eestëmmeg Resultater. D'Diskrepanzen ginn och geléist am Fall vu Kommentaren a Flagging. Am Verglach mam Annotatiounsprozess ass d'Qualitéitscheckphase manner ustrengend an Zäit-exigent.
Automatesch Dateetikettéierung
Also, elo verstitt Dir wéi vill manuell Effort an d'Dateetikettéierung geet. Fir Léisunge fir a Secteuren wéi Gesondheetsversuergung ze benotzen, Präzisioun, an Opmierksamkeet op Detailer gëtt ëmsou méi entscheedend. Fir de Wee fir méi séier Dateetikettéierung a Liwwerung vun annotéierten Donnéeën ze bannen, ginn automatesch Dateetikettmodeller lues a lues prominent.
An dëser Method këmmeren AI Systemer sech ëm d'Annotatioun vun Daten. Dëst gëtt erreecht mat der Hëllef vun entweder heuristesche Methoden oder Maschinnléiermodeller oder béid. An der heuristescher Method gëtt en eenzegen Dataset duerch eng Serie vu virdefinéierte Reegelen oder Konditioune passéiert fir e spezifesche Label ze validéieren. D'Konditioune gi vu Mënschen geluecht.
Och wann dëst effizient ass, klappt dës Method wann Datenstrukturen dacks änneren. Och d'Konditioune ausleeën gëtt komplex fir Systemer ze fueren fir eng informéiert Entscheedung ze treffen. Wärend d'Mënschen tëscht Glace a Limonade kënnen ënnerscheeden, wësse mir net wéi eng Approche d'Gehir hëlt fir den Ënnerscheed ze kommen. Fir dëst ze replizéieren ass mënschlech onméiglech a Maschinnen.
Dëst féiert zu enger Zuel vu Bedenken iwwer d'Qualitéit vun de Resultater vun AI Systemer. Trotz der Automatisatioun, déi erakënnt, braucht Dir e Mënsch (oder e puer vun hinnen) fir Datenetiketten ze validéieren an ze fixéieren. An dëst ass en exzellente Segue zu eiser nächster Sektioun.
AI-Assistéiert Annotatioun: Intelligenz erfuerdert Gehirer (Hybrid Approche)
Fir déi bescht Resultater ass eng Hybrid Approche néideg. Wärend AI Systeme sech ëm méi séier Etikettéiere këmmeren, kënnen d'Mënsche Resultater validéieren an optimiséieren. De ganze Prozess vun der Dateannotatioun an den Hänn vu Maschinnen ze loossen kéint eng schlecht Iddi sinn an dofir mécht d'Mënschen an der Loop komplett Sënn.
Et gëtt e Gläichgewiicht dat etabléiert ass an de Prozess kann och op kosteneffektiv Manéier geschéien. Experten kéinte mat optimiséierte Feedback Loops fir Maschinnen kommen fir besser Etiketten auszeschaffen, schlussendlech d'Bedierfnes fir involvéiert manuell Efforten ze reduzéieren. Mat der wesentlecher Erhéijung vun de Maschinnvertrauensscores kann d'Qualitéit vu markéierten Donnéeën och verbessert ginn.
Wrapping Up
Ganz autonom daten Etikettéierung Mechanismen géifen ni schaffen - op d'mannst fir de Moment. Wat mir erfuerderen ass Harmonie tëscht Mënsch a Maschinnen fir eng langweileg Aufgab z'erreechen. Dëst erhéicht och d'Liwwerzäit vun annotéierten Datesätz, wou Firmen hir AI Trainingsphasen nahtlos kënnen initiéieren. A wann Dir no héichqualitativen Datesätze fir Är AI Modeller sicht, mell dech bei eis haut.
