AIソリューションを開発している場合、製品の市場投入までの時間は、トレーニング目的での高品質のデータセットのタイムリーな可用性に大きく依存しています。 モデルのトレーニングプロセスを開始し、結果を最適化し、ソリューションをリリースに向けて準備するために必要なデータセットが手元にある場合にのみ。
また、高品質のデータセットを時間どおりに取得することは、あらゆる規模と規模の企業にとって困難な課題です。 初心者の場合、 事業の19％ AIソリューションの採用を制限しているのはデータの可用性の欠如であることを明らかにします。
また、関連性のあるコンテキストデータを生成できたとしても、 データ注釈 それ自体が挑戦です。 それは時間がかかり、優れた習熟と細部への注意が必要です。 AIの開発時間の約80％は、データセットへの注釈付けに費やされます。
現在、データ注釈プロセスはAIトレーニングの支点であるため、システムから完全に排除することはできません。 注釈付きのデータが手元にない場合、モデルは結果（品質の結果は言うまでもなく）を提供できません。 これまで、データベースの課題、注釈手法などに関する無数のトピックについて説明してきました。 今日は、データのラベル付け自体を中心に展開するもうXNUMXつの重要な側面について説明します。
この投稿では、スペクトル全体で使用されるXNUMX種類のアノテーションメソッドについて説明します。
- 手動データラベリング
- そして自動データラベリング
XNUMXつの違い、手動による介入が重要である理由、および自動に関連するリスクについて説明します。 データラベリング.
手動データラベリング
名前が示すように、手動のデータラベル付けには人間が関与します。 データ注釈の専門家は、データセット内の要素のタグ付けを担当します。 専門家とは、注釈を付ける内容を正確に知っているSMEおよびドメイン当局を意味します。 手動プロセスは、注釈用の生のデータセットがアノテーターに提供されることから始まります。 データセットは、画像、ビデオファイル、音声録音またはトランスクリプト、テキスト、またはこれらの組み合わせである可能性があります。
プロジェクト、必要な結果、および仕様に基づいて、アノテーターは関連する要素に注釈を付ける作業を行います。 専門家は、特定のデータセットと目的に最適な手法を知っています。 彼らはプロジェクトに適切な手法を使用し、トレーニング可能なデータセットを時間どおりに提供します。
手動によるラベル付けは非常に時間がかかり、データセットあたりの平均注釈時間は、使用するツール、注釈を付ける要素の数、データの品質など、さまざまな要因によって異なります。 たとえば、専門家が画像ごとに1500つの注釈を付けて100,000近くの画像にラベルを付けるには、最大5時間かかる場合があります。
手動ラベル付けはプロセスの一部にすぎませんが、注釈ワークフローには品質チェックと監査と呼ばれるXNUMX番目のフェーズがあります。 この場合、注釈付きデータセットの信頼性と精度が検証されます。 これを行うために、企業はコンセンサス方式を採用しています。この方式では、複数の注釈が同じデータセットに対して機能し、全員一致の結果が得られます。 コメントやフラグ付けの場合も、不一致は解決されます。 注釈プロセスと比較すると、品質チェックフェーズはそれほど手間がかからず、時間もかかりません。
自動データラベリング
これで、データのラベル付けにどれだけの手作業がかかるかがわかりました。 ヘルスケア、精度、細部への注意などの分野で使用されるソリューションにとって、ますます重要になります。 より高速なデータラベリングと注釈付きデータの配信への道を開くために、自動データラベリングモデルが徐々に目立つようになっています。
この方法では、AIシステムがデータの注釈を処理します。 これは、ヒューリスティック手法または機械学習モデル、あるいはその両方の助けを借りて実現されます。 ヒューリスティックな方法では、特定のラベルを検証するために、単一のデータセットが一連の事前定義されたルールまたは条件を通過します。 条件は人間によって定められています。
これは効率的ですが、データ構造が頻繁に変更されると、この方法は失敗します。 また、情報に基づいた意思決定を行うためにシステムを駆動するには、条件のレイアウトが複雑になります。 人間はアイスクリームとレモネードを区別することができますが、脳が区別を思い付くために取るアプローチはわかりません。 これを複製することは、機械では人間的に不可能です。
これは、AIシステムからの結果の品質に関して多くの懸念を引き起こします。 自動化が始まったとしても、データラベルを検証して修正するには、人間（またはそれらの束）が必要です。 そして、これは次のセクションへの優れたセグエです。
AI支援アノテーション：インテリジェンスには頭脳が必要（ハイブリッドアプローチ）
最良の結果を得るには、ハイブリッドアプローチが必要です。 AIシステムはより高速なラベリングを処理できますが、人間は結果を検証して最適化できます。 データ注釈のプロセス全体をマシンの手に委ねることは悪い考えである可能性があり、そのため、人間をループに入れることは完全に理にかなっています。
トレーニングが完了すると、マシンは最も基本的な要素を正確にセグメント化して注釈を付けることができます。 手動による介入が必要なのは複雑なタスクだけです。 このような場合、これは手動のデータラベル付けほど時間はかからず、自動データラベル付けほど危険ではありません。
確立されたバランスがあり、プロセスは費用効果の高い方法でも発生する可能性があります。 専門家は、より良いラベルを作成するためにマシン用に最適化されたフィードバックループを考え出すことができ、最終的には手作業の必要性を減らすことができます。 マシンの信頼スコアが大幅に向上すると、ラベル付けされたデータの品質も向上します。
アップラッピング
完全に自律的 データラベリング メカニズムは決して機能しません–少なくとも今のところは。 私たちが必要としているのは、退屈な仕事を遂行する上での人間と機械の調和です。 これにより、注釈付きデータセットの配信時間も長くなり、企業はAIトレーニングフェーズをシームレスに開始できます。 また、AIモデル用の高品質のデータセットを探している場合は、 今日私達に連絡してください.
