人工知能ソリューションを適用することでビジネス慣行を最初に変革するために企業が互いに争っている世界では、データのラベル付けは誰もがつまずき始めるXNUMXつのタスクのようです。 おそらく、それは、AIモデルをトレーニングしているデータの品質が、AIモデルの精度と成功を決定するためです。
データのラベル付けやデータの注釈は、決して XNUMX 回限りのイベントではありません。 それは継続的なプロセスです。 十分なトレーニングを行った、または AI モデルが正確に結果を達成していると考えるような重要なポイントはありません。
しかし、新しい機会を利用するというAIの約束はどこでうまくいかないのでしょうか。 データのラベル付けプロセス中に時々。
AIソリューションを組み込んだビジネスの主な問題点の5つは、データの注釈です。 それでは、避けるべき上位XNUMXつのデータラベル付けの間違いを見てみましょう。
避けるべきデータラベリングの間違いトップ5
プロジェクトに十分なデータを収集していない
データは不可欠ですが、プロジェクトの目標に関連している必要があります。 モデルが正確な結果を出すには、トレーニングされたデータにラベルを付け、品質をチェックして精度を確認する必要があります。
実用的で信頼性の高いAIソリューションを開発する場合は、高品質で関連性の高い大量のデータを提供する必要があります。 また、提供するさまざまな情報を理解して相互に関連付けることができるように、このデータを機械学習モデルに常にフィードする必要があります。
明らかに、使用するデータセットが大きいほど、予測は良くなります。
データラベル付けプロセスの落とし穴のXNUMXつは、あまり一般的でない変数のデータをほとんど収集しないことです。 生のドキュメントで一般的に利用可能なXNUMXつの変数に基づいて画像にラベルを付ける場合、他のあまり一般的でない変数でディープラーニングAIモデルをトレーニングしていません。
深層学習モデルは、モデルが適度にうまく機能するために何千ものデータを必要とします。 たとえば、複雑な機械を操作するためにAIベースのロボットアームをトレーニングする場合、ジョブのわずかな変化ごとに、トレーニングデータセットの別のバッチが必要になる可能性があります。 しかし、そのようなデータを収集することは、費用がかかり、時にはまったく不可能であり、ビジネスに注釈を付けるのが難しい場合があります。
データ品質を検証していません
データを持つことはXNUMXつのことですが、使用するデータセットを検証して、それらが高品質で一貫していることを確認することも重要です。 ただし、企業は高品質のデータセットを取得するのが難しいと感じています。 一般に、データセットには主観的なものと客観的なもののXNUMXつの基本的なタイプがあります。
データセットにラベルを付けるとき、ラベラーの主観的な真実が関係します。 たとえば、彼らの経験、言語、文化的解釈、地理などは、データの解釈に影響を与える可能性があります。 常に、各ラベラーは、独自のバイアスに基づいて異なる回答を提供します。 しかし、主観的なデータには正しい答えも間違った答えもありません。そのため、画像やその他のデータにラベルを付ける際には、従業員が明確な基準とガイドラインを持っている必要があります。客観的なデータによって提示される課題は、ラベラーが正しい答えを特定するためのドメインの経験や知識を持っていないリスクです。 ヒューマンエラーを完全になくすことは不可能であるため、標準と閉ループフィードバック方法を用意することが不可欠になります。
データセットにラベルを付けるとき、ラベラーの主観的な真実が関係します。 たとえば、彼らの経験、言語、文化的解釈、地理などは、データの解釈に影響を与える可能性があります。 常に、各ラベラーは、独自のバイアスに基づいて異なる回答を提供します。 しかし、主観的なデータには正しい答えも間違った答えもありません。そのため、画像やその他のデータにラベルを付ける際には、従業員が明確な基準とガイドラインを持っている必要があります。
労働力管理に焦点を当てていない
機械学習モデルは、さまざまなタイプの大規模なデータセットに依存しているため、すべてのシナリオに対応できます。 ただし、成功する画像注釈には、独自の一連の労働力管理の課題が伴います。
大きな問題のXNUMXつは、大規模な非構造化データセットを手動で処理できる膨大な労働力を管理することです。 次は、従業員全体で高品質の基準を維持することです。 データ注釈プロジェクト中に多くの問題が発生する可能性があります。
いくつかは次のとおりです。
- 注釈ツールの使用について新しいラベラーをトレーニングする必要性
- コードブックに指示を文書化する
- コードブックがすべてのチームメンバーによってフォローされていることを確認する
- ワークフローの定義–能力に基づいて誰が何をするかを割り当てる
- 技術的な問題のクロスチェックと解決
- データセットの品質と検証の確保
- ラベラーチーム間のスムーズなコラボレーションを提供します
- ラベラーバイアスの最小化
この課題を確実に乗り越えるには、従業員管理のスキルと能力を強化する必要があります。
適切なデータラベリングツールを選択しない
データ注釈ツールの市場規模は終わりました 1で$ 2020億、そしてこの数は30年までに2027％以上のCAGRで成長すると予想されます。データラベリングツールの驚異的な成長は、AIと機械学習の結果を変えることです。
使用されるツール手法は、データセットごとに異なります。 ほとんどの組織は、社内のラベリングツールの開発に重点を置いてディープラーニングプロセスを開始していることに気づきました。 しかしすぐに、彼らは注釈のニーズが高まり始めるにつれて、彼らのツールがペースを維持できないことに気づきます。 さらに、社内ツールの開発は、費用と時間がかかり、実質的に不要です。
手動でラベル付けするという保守的な方法を採用したり、カスタムラベル付けツールの開発に投資したりする代わりに、サードパーティからデバイスを購入するのが賢明です。 この方法では、ニーズ、提供されるサービス、およびスケーラビリティに基づいて適切なツールを選択するだけです。
データセキュリティガイドラインに準拠していない
より多くの企業が非構造化データの大規模なセットを収集するにつれて、データセキュリティコンプライアンスはすぐに大幅に急増するでしょう。 CCPA、DPA、およびGDPRは、企業が使用する国際的なデータセキュリティコンプライアンス標準の一部です。
非構造化データのラベル付けに関しては、画像に個人データが存在する場合があるため、セキュリティコンプライアンスの推進が受け入れられつつあります。 被験者のプライバシーを保護するだけでなく、データを確実に保護することも重要です。 企業は、セキュリティクリアランスのない労働者がこれらのデータセットにアクセスできず、いかなる形でもデータセットを転送または改ざんできないようにする必要があります。サードパーティプロバイダーにラベリングタスクをアウトソーシングする場合、セキュリティコンプライアンスが中心的な問題になります。 データセキュリティはプロジェクトの複雑さを増し、ラベリングサービスプロバイダーはビジネスの規制に準拠する必要があります。
非構造化データのラベル付けに関しては、画像に個人データが存在する場合があるため、セキュリティコンプライアンスの推進が受け入れられつつあります。 被験者のプライバシーを保護するだけでなく、データを確実に保護することも重要です。 企業は、セキュリティクリアランスのない労働者がこれらのデータセットにアクセスできず、いかなる形でもデータセットを転送または改ざんできないようにする必要があります。では、次の大きなAIプロジェクトは、適切なデータラベリングサービスを待っていますか？
AIプロジェクトの成功は、機械学習アルゴリズムに入力するデータセットに依存すると考えています。 また、AIプロジェクトで正確な結果と予測が期待される場合は、データの注釈とラベル付けが最も重要です。 沿って データ注釈タスクのアウトソーシング、これらの課題を効率的に解決できることを保証します。
高品質のデータセットを一貫して維持し、閉ループフィードバックを提供し、労働力を効果的に管理することに重点を置くことで、より高いレベルの精度をもたらす一流のAIプロジェクトを提供できるようになります。
