データ注釈またはデータラベリングご存知のように、これは永続的なプロセスです。 AIモジュールが完全に正確になり、結果を迅速に提供できるようになったため、AIモジュールのトレーニングをやめると言える瞬間は誰もありません。
AIを利用したモジュールの起動は単なるマイルストーンですが、AIトレーニングは起動後に継続的に行われ、結果と効率を最適化します。 このため、組織は、機械学習モジュールに関連する大量のデータを生成するという懸念に悩まされています。
しかし、それは私たちが今日議論しようとしている懸念ではありません。 この懸念が発生すると発生する課題を調査します データの生成 固定されています。 数え切れないほどのデータ生成タッチポイントがあると想像してください。 この時点で直面するより問題のある問題は 注釈を付ける そのような膨大な量のデータ。
スケーラブルなデータラベリングは、今日私たちが明らかにすることです。なぜなら、私たちが話した組織やチームはすべて、これらの利害関係者がデータを生成するよりもマシンの信頼を構築するのが難しいと感じているという事実を私たちに指摘しているからです。 ご存知のように、マシンの信頼性は、正確に注釈が付けられたデータに裏打ちされた適切にトレーニングされたシステムを通じてのみ構築できます。 それでは、データのラベル付けプロセスの効率を低下させる5つの主要な懸念事項を見てみましょう。
データラベリングの取り組みを希薄化する5つの現実の課題
労働力管理
データのラベル付けには時間がかかるだけでなく、労力もかかることを繰り返し繰り返してきました。 データ注釈の専門家は、非構造化データのクリーニング、コンパイル、および機械可読化に数え切れないほどの時間を費やしています。 同時に、注釈が正確で高品質であることを確認する必要があります。そのため、組織は、質と量の両方のバランスを取り、違いを生み、目的を解決する結果を生み出すという課題に直面しています。 そのような場合、労働力の管理は非常に困難で困難になります。 アウトソーシングは役に立ちますが、社内チームを データ注釈 目的、次のようなハードルに直面します。
- データラベリングのための従業員トレーニング
- チーム間での作業の分散と相互運用性の促進
- ミクロレベルとマクロレベルの両方でのパフォーマンスと進捗状況の追跡
- 離職への取り組みと新入社員の再教育
- データサイエンティスト、アノテーター、プロジェクトマネージャー間の調整を合理化する
- 文化的、言語的、地理的な障壁を取り除き、運用エコシステムなどからバイアスを取り除く
データのラベル付けには時間がかかるだけでなく、労力もかかることを繰り返し繰り返してきました。 データ注釈の専門家は、非構造化データのクリーニング、コンパイル、および機械可読化に数え切れないほどの時間を費やしています。 同時に、注釈が正確で高品質であることを確認する必要があります。財政の追跡
予算編成は、AIトレーニングで最も重要なフェーズのXNUMXつです。 これは、技術スタック、リソース、スタッフなどの観点からAIモジュールの構築に費やす金額を定義し、正確なRoIを計算するのに役立ちます。 に近い 企業の26％ AIシステムの開発へのその冒険は、不適切な予算のために途中で失敗します。 資金がどこに投入されているかについての透明性も、資金が何に変換されているかについて利害関係者にリアルタイムの洞察を提供する効果的な指標もありません。
中小企業は、プロジェクトごとまたは時間ごとの支払いのジレンマと、中小企業を雇用するための抜け穴に巻き込まれることがよくあります。 注釈 目的vs仲介者のプールを募集します。 これらはすべて、予算編成プロセス中に排除できます。
データプライバシーの順守とコンプライアンス
AIのユースケースの数が増加している一方で、企業は波に乗り、生活と経験を向上させるソリューションを開発しようと急いでいます。 スペクトルのもう一方の端には、あらゆる規模の企業が注意を払う必要のある課題、つまりデータプライバシーの懸念があります。
GDPR、CCPA、DPA、およびその他のガイドラインに精通しているかもしれませんが、世界中の国々によって開発および実装されている新しい法律とコンプライアンスがあります。 より多くのデータが生成されると、センサーやコンピュータービジョンからのデータが人の顔、KYCドキュメントからの機密情報、車両のナンバープレート、ライセンス番号などを含むデータを生成するため、データ注釈でプライバシーが重要になります。これにより、プライバシー基準の適切な維持と機密データの公正な使用へのコンプライアンスの必要性が高まります。 技術的には、データへの不正アクセス、データセーフエコシステムでの不正デバイスの使用、ファイルの不正ダウンロード、クラウドシステムへの転送などを防止する企業は、健全で安全な環境を保証する必要があります。 データのプライバシーを管理する法律は複雑であり、法的影響を回避するためにすべての要件が満たされるように注意する必要があります。
スマートツールと支援された注釈
手動と自動のXNUMXつの異なるタイプの注釈方法のうち、ハイブリッド注釈モデルは将来に理想的です。 これは、AIシステムが大量のデータをシームレスに処理するのが得意であり、人間がエラーを指摘して結果を最適化するのが得意だからです。
AI支援ツールと注釈技術は、プロセスに関与するすべての利害関係者の生活を容易にするため、今日直面している課題に対する確実なソリューションです。 スマートツールを使用すると、企業は作業の割り当て、パイプライン管理、注釈付きデータの品質管理を自動化し、より便利になります。 スマートツールがなければ、スタッフはまだ時代遅れの技術に取り組んでおり、作業を完了するために人の時間を大幅に押し上げていました。
データの質と量の一貫性を管理する
データ品質を評価する重要な側面のXNUMXつは、データセット内のラベルの定義を評価することです。 初心者の場合、データセットにはXNUMXつの主要なタイプがあることを理解しましょう–
- 客観的データ–誰が見るかに関係なく、真実または普遍的なデータ
- そして主観的なデータ–誰がそれにアクセスするかに基づいて複数の認識を持つ可能性のあるデータ
例えば、 ラベリング 赤いリンゴとしてのリンゴは普遍的であるため客観的ですが、微妙なデータセットが手元にあると事態は複雑になります。 レビューに関する顧客からの機知に富んだ応答を検討してください。 アノテーターは、コメントが皮肉なのか、それに応じてラベルを付けるための褒め言葉なのかを理解できるほど賢くなければなりません。 感情分析 モジュールは、アノテーターがラベル付けしたものに基づいて処理します。 では、複数の目と心が関係している場合、XNUMXつのチームはどのようにしてコンセンサスに到達するのでしょうか。
企業は、差異を排除し、主観的なデータセットにかなりの量の客観性をもたらすガイドラインとルールをどのように実施できますか？
GDPR、CCPA、DPA、およびその他のガイドラインに精通しているかもしれませんが、世界中の国々によって開発および実装されている新しい法律とコンプライアンスがあります。 より多くのデータが生成されると、センサーやコンピュータービジョンからのデータが人の顔、KYCドキュメントからの機密情報、車両のナンバープレート、ライセンス番号などを含むデータを生成するため、データ注釈でプライバシーが重要になります。アップラッピング
データサイエンティストやアノテーターが日常的に直面する課題の量は非常に圧倒的ですよね？ これまでに説明した懸念は、一貫性に起因する課題の一部にすぎません。 データの可用性。 このスペクトルにはもっとたくさんあります。
ただし、データアノテーションのプロセスとシステムの進化のおかげで、これらすべてに先んじることができれば幸いです。 まあ、常にアウトソーシングがあります（シャイプ）要件に基づいて高品質のデータを提供する利用可能なオプション。
