Veri Etiketleme

Veri Etiketleme Verimliliğini Düşüren 5 Büyük Zorluk

Veri açıklaması veya veri etiketleme, bildiğiniz gibi, sürekli bir süreçtir. Sonuçları vermede mükemmel derecede doğru ve hızlı hale geldikleri için AI modüllerinizi eğitmeyi bırakacağınızı söyleyebileceğiniz tek bir tanım yok.

Yapay zeka destekli modülünüzü başlatmak sadece bir kilometre taşı olsa da, sonuçları ve verimliliği optimize etmek için yapay zeka eğitimi sürekli olarak lansmandan sonra gerçekleşir. Bu nedenle, kuruluşlar, makine öğrenimi modülleri için büyük miktarda ilgili veri üretme endişesiyle karşı karşıyadır.

Ancak, bugün tartışacağımız endişe bu değil. Bu endişeden sonra ortaya çıkan zorlukları keşfedeceğiz. veri üretmek sabittir. Sayısız veri oluşturma temas noktanız olduğunu hayal edin. Bu noktada karşılaşacağınız daha problemli konu, açıklama bu kadar büyük miktarda veri.

Ölçeklenebilir veri etiketleme, bugün ışık tutacağımız şeydir, çünkü konuştuğumuz organizasyonlar ve ekipler, bu paydaşların makine güveni oluşturmayı veri üretmekten daha zorlayıcı buldukları gerçeğine bizi işaret etti. Ve bildiğiniz gibi, makine güveni yalnızca tam olarak açıklamalı verilerle desteklenen uygun şekilde eğitilmiş sistemler aracılığıyla oluşturulabilir. Öyleyse, veri etiketleme süreçlerinin verimliliğini düşüren 5 ana endişeye bir göz atalım.

Veri etiketleme çabalarını azaltan 5 gerçek dünya zorluğu

  1. İşgücü yönetimi

    Veri Etiketleme Çabalarını Azaltan 5 Gerçek Dünya Zorluğu Veri etiketlemenin sadece zaman alıcı değil, aynı zamanda emek yoğun olduğunu defalarca yineliyoruz. Veri açıklama uzmanları, yapılandırılmamış verileri temizlemek, derlemek ve makine tarafından okunabilir hale getirmek için sayısız saat harcar. Aynı zamanda, ek açıklamalarının kesin ve yüksek kalitede olduğundan emin olmaları gerekir.

    Bu nedenle kuruluşlar, fark yaratan ve bir amacı çözen sonuçları ortaya çıkarmak için hem nitelik hem de niceliği dengeleme zorluğuyla karşı karşıyadır. Bu gibi durumlarda, işgücünü yönetmek son derece zor ve yorucu hale gelir. Dış kaynak kullanımı yardımcı olurken, şirket içi ekiplere sahip işletmeler veri açıklaması amaçlar, aşağıdakiler gibi engellerle karşılaşın:

    • Veri etiketleme için çalışan eğitimi
    • Ekipler arasında iş dağılımı ve birlikte çalışabilirliği teşvik etme
    • Hem mikro hem de makro düzeyde performans ve ilerleme takibi
    • Yıpranmayla mücadele etmek ve yeni çalışanları yeniden eğitmek
    • Veri bilimcileri, yorumcular ve proje yöneticileri arasındaki koordinasyonu kolaylaştırma
    • Kültürel, dilsel ve coğrafi engellerin ortadan kaldırılması ve operasyonel ekosistemlerden önyargıların kaldırılması ve daha fazlası

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

  1. Finans takibi

    Bütçeleme, yapay zeka eğitimindeki en önemli aşamalardan biridir. Teknoloji yığını, kaynaklar, personel ve daha fazlası açısından bir yapay zeka modülü oluşturmak için ne kadar harcamak istediğinizi tanımlar ve ardından doğru yatırım getirisini hesaplamanıza yardımcı olur. Yakın Şirketlerin% 26'i AI sistemleri geliştirme girişimi, uygunsuz bütçeleme nedeniyle yarı yolda başarısız oluyor. Ne paranın nereye pompalandığı konusunda şeffaflık, ne de paydaşlara paralarının neye çevrildiği konusunda gerçek zamanlı bilgiler sunan etkili ölçümler yok.

    Küçük ve orta ölçekli işletmeler genellikle proje başına veya saat başına ödeme ikilemine ve KOBİ'leri işe alma boşluğuna yakalanırlar. not amaçlara karşı bir aracı havuzu işe almak. Bütün bunlar bütçeleme sürecinde ortadan kaldırılabilir.

  2. Veri gizliliğine bağlılık ve uyumluluk

    AI için kullanım örneklerinin sayısı artarken, işletmeler dalgayı sürmek ve yaşamı ve deneyimi yükselten çözümler geliştirmek için acele ediyor. Yelpazenin diğer ucunda, her büyüklükteki işletmenin dikkat etmesi gereken bir zorluk var - veri gizliliği endişeleri.

    Veri Gizliliğine Uyum &Amp; uyma GDPR, CCPA, DPA ve diğer yönergelere aşina olabilirsiniz ancak dünya genelindeki ülkeler tarafından geliştirilmekte ve uygulanmakta olan daha yeni yasalar ve uyumluluklar bulunmaktadır. Daha fazla veri hacmi oluşturulduğunda, sensörlerden ve bilgisayar vizyonundan gelen veriler, insanların yüzlerine, KYC belgelerinden gizli ayrıntılara, araçların plakalarına, lisans numaralarına ve daha fazlasına sahip veriler oluşturduğundan, veri açıklamalarında gizlilik çok önemli hale gelir.

    Bu, gizlilik standartlarının uygun şekilde korunması ve gizli verilerin adil kullanımına uyumun gerekliliğini zorlar. Teknik olarak, verilere yetkisiz erişimi, veri güvenliği olan bir ekosistemde yetkisiz cihazların kullanımını, yasadışı dosya indirmelerini, bulut sistemlerine aktarımı ve daha fazlasını önleyen işletmeler tarafından sağlam ve güvenli bir ortam garanti edilmelidir. Veri gizliliğini düzenleyen yasalar karmaşıktır ve yasal sonuçlardan kaçınmak için her gereksinimin karşılandığından emin olmak için özen gösterilmelidir.

  3. Akıllı araçlar ve yardımlı açıklamalar

    Manuel ve otomatik olmak üzere iki farklı açıklama yöntemi türünden hibrit bir açıklama modeli gelecek için idealdir. Bunun nedeni, AI sistemlerinin büyük miktarda veriyi sorunsuz bir şekilde işlemede iyi olması ve insanların hataları işaret etme ve sonuçları optimize etme konusunda harika olmasıdır.

    Yapay zeka destekli araçlar ve açıklama teknikleri, sürece dahil olan tüm paydaşların hayatlarını kolaylaştırdığı için bugün karşılaştığımız zorluklara kesin çözümlerdir. Akıllı araçlar, işletmelerin iş atamalarını, işlem hattı yönetimini, açıklamalı verilerin kalite kontrolünü otomatikleştirmesine ve daha fazla kolaylık sunmasına olanak tanır. Akıllı araçlar olmadan, personel hala eski teknikler üzerinde çalışacak ve işi tamamlamak için insan saatlerini önemli ölçüde zorlayacaktır.

  4. Veri kalitesi ve miktarında tutarlılığı yönetme

    Veri kalitesini değerlendirmenin önemli yönlerinden biri, veri kümelerindeki etiketlerin tanımını değerlendirmektir. Deneyimsiz olanlar için, iki ana veri kümesi türü olduğunu anlayalım –

    • Objektif veriler – kimin baktığından bağımsız olarak doğru veya evrensel olan veriler
    • Ve öznel veriler – kimin eriştiğine bağlı olarak birden fazla algıya sahip olabilecek veriler

    Örneğin, etiketleme elma kırmızı elma olarak nesneldir çünkü evrenseldir, ancak elde nüanslı veri kümeleri olduğunda işler karmaşıklaşır. Bir incelemede bir müşteriden gelen esprili bir yanıtı düşünün. Yorumcu, yorumun alaycı mı yoksa iltifat mı olduğunu anlayacak kadar akıllı olmalıdır. Duygu analizi modüller, açıklayıcının etiketlediğine göre işlenir. Öyleyse, birden fazla göz ve zihin söz konusu olduğunda, bir ekip nasıl bir fikir birliğine varır?

    İşletmeler, farklılıkları ortadan kaldıran ve öznel veri kümelerinde önemli miktarda nesnellik getiren yönergeleri ve kuralları nasıl uygulayabilir?

Yukarı tamamlayan

Veri bilimcilerin ve yorumcuların günlük olarak karşılaştıkları zorlukların miktarı oldukça ezici, değil mi? Şimdiye kadar tartıştığımız endişeler, tutarlılıktan kaynaklanan zorluğun sadece bir parçasıdır. verilerin kullanılabilirliği. Bu spektrumda çok daha fazlası var.

Yine de, veri açıklamalarındaki süreçlerin ve sistemlerin evrimi sayesinde tüm bunların önüne geçeceğimizi umuyoruz. Eh, her zaman dış kaynak kullanımı vardır (şekil) gereksinimlerinize göre size yüksek kaliteli veriler sunan seçenekler mevcuttur.

sosyal paylaşım