Veri Etiketleme Hataları

Yapay Zeka Verimliliğini Düşüren En Önemli 5 Veri Etiketleme Hatası

Ticari kuruluşların yapay zeka çözümlerini uygulayarak iş uygulamalarını ilk dönüştüren kişi olmak için birbirleriyle yarıştığı bir dünyada, veri etiketleme herkesin üzerine düştüğü tek görev gibi görünüyor. Belki de bunun nedeni, AI modellerinizi eğittiğiniz verilerin kalitesinin, onların doğruluğunu ve başarısını belirlemesidir.

Veri etiketleme veya veri açıklaması asla tek seferlik bir olay değildir. Sürekli bir süreçtir. Yeterince eğitim yaptığınızı veya AI modellerinizin sonuçlara ulaşmada doğru olduğunu düşündüğünüz hiçbir önemli nokta yoktur.

Peki, yapay zekanın yeni fırsatlardan yararlanma vaadi nerede yanlış gidiyor? Bazen veri etiketleme işlemi sırasında.

Yapay zeka çözümlerini birleştiren işletmelerin en önemli sorunlarından biri veri açıklamasıdır. Öyleyse kaçınılması gereken en önemli 5 Veri etiketleme hatasına bir göz atalım.

Kaçınılması Gereken En Önemli 5 Veri Etiketleme Hatası

  1. Proje İçin Yeterli Veri Toplamamak

    Veriler önemlidir, ancak proje hedeflerinizle alakalı olmalıdır. Modelin doğru sonuçlar vermesi için, üzerinde eğitildiği veriler etiketlenmeli, doğruluğu sağlamak için kalite kontrol edilmelidir.

    Çalışan, güvenilir bir yapay zeka çözümü geliştirmek istiyorsanız, onu büyük miktarlarda yüksek kaliteli, alakalı verilerle beslemeniz gerekir. Ve sağladığınız çeşitli bilgi parçalarını anlayabilmeleri ve ilişkilendirebilmeleri için bu verileri sürekli olarak makine öğrenimi modellerinize beslemeniz gerekir.

    Açıkçası, kullandığınız veri seti ne kadar büyükse, tahminler o kadar iyi olacaktır.

    Veri etiketleme sürecindeki bir tuzak, daha az yaygın değişkenler için çok az veri toplamaktır. Görüntüleri ham belgelerde yaygın olarak bulunan bir değişkene göre etiketlediğinizde, derin öğrenme AI modelinizi daha az yaygın olan diğer değişkenler üzerinde eğitmiyorsunuz.

    Derin öğrenme modelleri, modelin makul düzeyde iyi performans göstermesi için binlerce veri parçası gerektirir. Örneğin, karmaşık makinelere manevra yapmak için yapay zeka tabanlı bir robotik kolu eğitirken, işteki her küçük değişiklik, başka bir eğitim verisi kümesi gerektirebilir. Ancak, bu tür verileri toplamak pahalı olabilir ve bazen düpedüz imkansız olabilir ve herhangi bir işletme için açıklama eklemek zor olabilir.

  2. Veri Kalitesi Doğrulanmıyor

    Veriye sahip olmak bir şey olsa da, yüksek kalitede tutarlı olduklarından emin olmak için kullandığınız veri kümelerini doğrulamak da hayati önem taşır. Ancak, işletmeler kaliteli veri setleri elde etmeyi zor buluyor. Genel olarak, iki temel veri seti türü vardır - öznel ve nesnel.

    Veri Kalitesi Doğrulanmıyor Veri kümelerini etiketlerken, etiketleyicinin öznel gerçeği devreye girer. Örneğin, deneyimleri, dilleri, kültürel yorumları, coğrafyaları ve daha fazlası, verileri yorumlamalarını etkileyebilir. Değişmez bir şekilde, her etiketleyici kendi önyargılarına göre farklı bir cevap verecektir. Ancak öznel verilerin 'doğru veya yanlış bir yanıtı yoktur - bu nedenle iş gücünün görüntüleri ve diğer verileri etiketlerken net standartlara ve yönergelere sahip olması gerekir.

    Objektif verilerin sunduğu zorluk, etiketleyicinin doğru cevapları belirlemek için alan deneyimine veya bilgisine sahip olmaması riskidir. İnsan hatalarını tamamen ortadan kaldırmak imkansızdır, bu nedenle standartlara ve kapalı döngü bir geri bildirim yöntemine sahip olmak hayati hale gelir.

  1. İşgücü Yönetimine Odaklanmamak

    Makine öğrenimi modelleri, her senaryonun karşılanması için farklı türlerdeki büyük veri kümelerine bağlıdır. Bununla birlikte, başarılı görüntü açıklamaları, kendi iş gücü yönetimi zorluklarıyla birlikte gelir.

    Önemli bir sorun, oldukça büyük yapılandırılmamış veri kümelerini manuel olarak işleyebilen geniş bir işgücünü yönetmektir. Bir sonraki adım, iş gücü genelinde yüksek kalite standartlarını korumaktır. Veri açıklama projeleri sırasında birçok sorun ortaya çıkabilir.

    Bazıları:

    • Yeni etiketleyicileri açıklama araçlarını kullanma konusunda eğitme ihtiyacı
    • Kod kitabındaki talimatların belgelenmesi
    • Kod kitabının tüm ekip üyeleri tarafından takip edilmesini sağlamak
    • İş akışını tanımlama – yeteneklerine göre kimin ne yapacağını tahsis etme
    • Teknik sorunların çapraz kontrol edilmesi ve çözülmesi
    • Veri setlerinin kalitesinin ve doğrulanmasının sağlanması
    • Etiketleme ekipleri arasında sorunsuz işbirliği sağlamak
    • Etiketleyici yanlılığını en aza indirme

    Bu zorluğun üstesinden geldiğinizden emin olmak için işgücü yönetimi becerilerinizi ve yeteneklerinizi geliştirmelisiniz.

  2. Doğru Veri etiketleme araçlarını seçmemek

    Veri açıklama araçları pazar büyüklüğü sona erdi 1 dolar 2020 milyarve bu sayının 30 yılına kadar %2027'dan fazla CAGR büyümesi bekleniyor. Veri etiketleme araçlarındaki muazzam büyüme, yapay zeka ve makine öğreniminin sonuçlarını dönüştürmesidir.

    Kullanılan takım teknikleri bir veri setinden diğerine farklılık gösterir. Çoğu kuruluşun, şirket içi etiketleme araçları geliştirmeye odaklanarak derin öğrenme sürecine başladığını fark ettik. Ancak çok geçmeden, ek açıklama ihtiyaçları artmaya başlayınca araçlarının buna ayak uyduramayacağını fark ederler. Ayrıca, şirket içi araçlar geliştirmek pahalı, zaman alıcı ve pratik olarak gereksizdir.

    Muhafazakar manuel etiketleme yöntemini kullanmak veya özel etiketleme araçları geliştirmeye yatırım yapmak yerine, üçüncü bir taraftan cihaz satın almak akıllıcadır. Bu yöntemle tek yapmanız gereken ihtiyacınıza, sağlanan hizmetlere ve ölçeklenebilirliğe göre doğru aracı seçmektir.

  3. Veri Güvenliği Yönergelerine Uymamak

    Daha fazla şirket büyük yapılandırılmamış veri kümeleri topladığında, veri güvenliği uyumluluğu önemli bir artış görecek. CCPA, DPA ve GDPR, kuruluşlar tarafından kullanılan uluslararası veri güvenliği uyumluluk standartlarından bazılarıdır.

    Veri Güvenliği Yönergelerine Uymamak Yapılandırılmamış verilerin etiketlenmesi söz konusu olduğunda, görüntülerde kişisel veri örnekleri bulunduğundan, güvenlik uyumluluğuna yönelik baskı kabul görmektedir. Kişilerin gizliliğinin korunmasının yanı sıra verilerin güvenliğinin sağlanması da hayati önem taşımaktadır. İşletmeler, güvenlik izni olmayan işçilerin bu veri setlerine erişimi olmadığından ve bunları herhangi bir biçimde aktaramayacağından veya kurcalayamayacağından emin olmalıdır.

    Etiketleme görevlerini üçüncü taraf sağlayıcılara dış kaynak sağlamak söz konusu olduğunda, güvenlik uyumluluğu merkezi bir sorun haline gelir. Veri güvenliği, projenin karmaşıklığını arttırır ve etiketleme hizmeti sağlayıcıları, işin düzenlemelerine uymak zorundadır.

Peki, bir sonraki büyük AI projeniz doğru veri etiketleme hizmetini mi bekliyor?

Herhangi bir AI projesinin başarısının, makine öğrenimi algoritmasına beslediğimiz veri kümelerine bağlı olduğuna inanıyoruz. Ayrıca, yapay zeka projesinin doğru sonuçlar ve tahminler sunması bekleniyorsa, veri açıklaması ve etiketleme büyük önem taşır. İle veri açıklama görevlerinizi dış kaynak kullanımı, bu zorlukları verimli bir şekilde çözebileceğinizi garanti ediyoruz.

Sürekli olarak yüksek kaliteli veri kümelerini korumaya, kapalı döngü geri bildirim sunmaya ve işgücünü etkin bir şekilde yönetmeye odaklanmamızla, daha yüksek düzeyde doğruluk sağlayan birinci sınıf AI projeleri sunabileceksiniz.

[Ayrıca Okuyun: Şirket İçi veya Dış Kaynaklı Veri Açıklaması - Hangisi Daha İyi Yapay Zeka Sonuçları Verir?]

sosyal paylaşım