Sai lầm về Ghi nhãn Dữ liệu

5 sai lầm về ghi nhãn dữ liệu hàng đầu đang làm giảm hiệu quả của AI

Trong một thế giới mà các doanh nghiệp kinh doanh đang chen lấn nhau để trở thành những người đầu tiên chuyển đổi phương thức kinh doanh của họ bằng cách áp dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo, ghi nhãn dữ liệu dường như là một nhiệm vụ mà mọi người bắt đầu vấp phải. Có lẽ, đó là bởi vì chất lượng dữ liệu bạn đang đào tạo các mô hình AI của mình quyết định độ chính xác và thành công của chúng.

Ghi nhãn dữ liệu hoặc chú thích dữ liệu không bao giờ là sự kiện diễn ra một lần. Đó là một quá trình liên tục. Không có điểm mấu chốt nào mà bạn có thể nghĩ rằng mình đã đào tạo đủ hoặc các mô hình AI của bạn chính xác để đạt được kết quả.

Nhưng, lời hứa của AI về việc khai thác các cơ hội mới đã sai ở đâu? Đôi khi trong quá trình ghi nhãn dữ liệu.

Một trong những điểm khó khăn của các doanh nghiệp kết hợp các giải pháp AI là chú thích dữ liệu. Vì vậy, chúng ta hãy xem xét 5 sai lầm ghi nhãn dữ liệu hàng đầu cần tránh.

5 sai lầm ghi nhãn dữ liệu hàng đầu cần tránh

  1. Không thu thập đủ dữ liệu cho dự án

    Dữ liệu là cần thiết, nhưng nó phải phù hợp với mục tiêu dự án của bạn. Để mô hình đưa ra kết quả chính xác, dữ liệu mà nó được đào tạo phải được dán nhãn, kiểm tra chất lượng để đảm bảo độ chính xác.

    Nếu bạn muốn phát triển một giải pháp AI hoạt động và đáng tin cậy, bạn phải cung cấp cho nó một lượng lớn dữ liệu có liên quan, chất lượng cao. Và, bạn phải liên tục cung cấp dữ liệu này cho các mô hình học máy của mình để chúng có thể hiểu và tương quan với các phần thông tin khác nhau mà bạn cung cấp.

    Rõ ràng là tập dữ liệu bạn sử dụng càng lớn thì các dự đoán càng tốt.

    Một cạm bẫy trong quá trình gắn nhãn dữ liệu là thu thập rất ít dữ liệu cho các biến ít phổ biến hơn. Khi bạn gắn nhãn hình ảnh dựa trên một biến thường có sẵn trong tài liệu thô, bạn không đào tạo mô hình AI học sâu của mình về các biến ít phổ biến khác.

    Mô hình học sâu yêu cầu hàng nghìn mảnh dữ liệu để mô hình hoạt động tốt một cách hợp lý. Ví dụ: khi đào tạo một cánh tay robot dựa trên AI để điều khiển máy móc phức tạp, mọi thay đổi nhỏ trong công việc có thể yêu cầu một loạt tập dữ liệu đào tạo khác. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu như vậy có thể tốn kém và đôi khi hoàn toàn không thể, và khó chú thích cho bất kỳ doanh nghiệp nào.

  2. Không xác thực chất lượng dữ liệu

    Mặc dù có dữ liệu là một chuyện, nhưng điều quan trọng là phải xác thực các tập dữ liệu bạn sử dụng để đảm bảo chúng nhất quán với chất lượng cao. Tuy nhiên, các doanh nghiệp thấy khó khăn để có được bộ dữ liệu chất lượng. Nói chung, có hai loại tập dữ liệu cơ bản - chủ quan và khách quan.

    Không xác thực chất lượng dữ liệu Khi gắn nhãn các tập dữ liệu, chân lý chủ quan của người gắn nhãn sẽ phát huy tác dụng. Ví dụ: kinh nghiệm, ngôn ngữ, diễn giải văn hóa, địa lý, v.v. của họ có thể ảnh hưởng đến việc giải thích dữ liệu của họ. Luôn luôn, mỗi nhà cung cấp dịch vụ sẽ đưa ra một câu trả lời khác nhau dựa trên thành kiến ​​của riêng họ. Nhưng dữ liệu chủ quan không có câu trả lời 'đúng hay sai - đó là lý do tại sao lực lượng lao động cần có các tiêu chuẩn và hướng dẫn rõ ràng khi dán nhãn cho hình ảnh và các dữ liệu khác.

    Thách thức được đưa ra bởi dữ liệu khách quan là rủi ro của người gắn nhãn không có kinh nghiệm hoặc kiến ​​thức miền để xác định các câu trả lời chính xác. Không thể loại bỏ hoàn toàn lỗi của con người, vì vậy điều quan trọng là phải có các tiêu chuẩn và phương pháp phản hồi vòng kín.

  1. Không tập trung vào quản lý lực lượng lao động

    Các mô hình học máy phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn thuộc nhiều loại khác nhau để mọi tình huống đều được đáp ứng. Tuy nhiên, chú thích hình ảnh thành công đi kèm với những thách thức quản lý lực lượng lao động của riêng nó.

    Một vấn đề chính là quản lý một lực lượng lao động rộng lớn có thể xử lý thủ công các tập dữ liệu không có cấu trúc khá lớn. Tiếp theo là duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao trong toàn bộ lực lượng lao động. Nhiều vấn đề có thể cắt xén trong các dự án chú thích dữ liệu.

    Một số thì:

    • Sự cần thiết phải đào tạo những người gắn nhãn mới về cách sử dụng các công cụ chú thích
    • Tài liệu hướng dẫn trong sổ mã
    • Đảm bảo tất cả các thành viên trong nhóm tuân theo sổ mã
    • Xác định quy trình làm việc - phân bổ ai sẽ làm gì dựa trên khả năng của họ
    • Kiểm tra chéo và giải quyết các vấn đề kỹ thuật
    • Đảm bảo chất lượng và xác nhận các tập dữ liệu
    • Cung cấp cho sự hợp tác nhịp nhàng giữa các nhóm gắn nhãn
    • Giảm thiểu sự thiên vị của người ghi nhãn

    Để đảm bảo vượt qua thử thách này, bạn nên nâng cao kỹ năng và năng lực quản lý lực lượng lao động của mình.

  2. Không chọn đúng công cụ ghi nhãn dữ liệu

    Quy mô thị trường của công cụ chú thích dữ liệu đã hết $ 1 tỷ 2020và con số này dự kiến ​​sẽ tăng với tốc độ CAGR hơn 30% vào năm 2027. Sự phát triển vượt bậc trong các công cụ ghi nhãn dữ liệu là nó biến đổi kết quả của AI và học máy.

    Các kỹ thuật công cụ được sử dụng thay đổi từ tập dữ liệu này sang tập dữ liệu khác. Chúng tôi nhận thấy rằng hầu hết các tổ chức bắt đầu quá trình học sâu bằng cách tập trung vào việc phát triển các công cụ ghi nhãn nội bộ. Nhưng rất nhanh sau đó, họ nhận ra rằng khi nhu cầu chú thích bắt đầu tăng lên, các công cụ của họ không thể theo kịp. Bên cạnh đó, việc phát triển các công cụ nội bộ là tốn kém, mất thời gian và thực tế là không cần thiết.

    Thay vì đi theo cách bảo thủ là dán nhãn thủ công hoặc đầu tư vào việc phát triển các công cụ ghi nhãn tùy chỉnh, việc mua thiết bị từ bên thứ ba là thông minh. Với phương pháp này, tất cả những gì bạn phải làm là chọn đúng công cụ dựa trên nhu cầu của bạn, các dịch vụ được cung cấp và khả năng mở rộng.

  3. Không tuân thủ Nguyên tắc bảo mật dữ liệu

    Việc tuân thủ bảo mật dữ liệu sẽ sớm thấy sự gia tăng đáng kể khi có nhiều công ty thu thập một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. CCPA, DPA và GDPR là một số tiêu chuẩn tuân thủ bảo mật dữ liệu quốc tế được các doanh nghiệp sử dụng.

    Không tuân thủ Nguyên tắc bảo mật dữ liệu Việc thúc đẩy tuân thủ bảo mật đang được chấp nhận bởi vì khi nói đến việc gắn nhãn dữ liệu phi cấu trúc, có những trường hợp dữ liệu cá nhân xuất hiện trên hình ảnh. Bên cạnh việc bảo vệ quyền riêng tư của các đối tượng, điều tối quan trọng là đảm bảo dữ liệu được bảo mật. Doanh nghiệp phải đảm bảo rằng người lao động không được phép truy cập vào các tập dữ liệu này và không được chuyển giao hoặc giả mạo chúng dưới bất kỳ hình thức nào.

    Tuân thủ bảo mật trở thành điểm mấu chốt quan trọng khi nói đến việc gia công các tác vụ ghi nhãn cho các nhà cung cấp bên thứ ba. Bảo mật dữ liệu làm tăng độ phức tạp của dự án và các nhà cung cấp dịch vụ dán nhãn phải tuân thủ các quy định của doanh nghiệp.

Vì vậy, dự án AI lớn tiếp theo của bạn có đang chờ đợi dịch vụ ghi nhãn dữ liệu phù hợp không?

Chúng tôi tin rằng sự thành công của bất kỳ dự án AI nào phụ thuộc vào tập dữ liệu mà chúng tôi cung cấp vào thuật toán học máy. Và, nếu dự án AI dự kiến ​​sẽ đưa ra các kết quả và dự đoán chính xác, thì chú thích và ghi nhãn dữ liệu là điều tối quan trọng. Qua thuê ngoài các tác vụ chú thích dữ liệu của bạn, chúng tôi đảm bảo với bạn rằng bạn có thể giải quyết những thách thức này một cách hiệu quả.

Với trọng tâm của chúng tôi là duy trì liên tục các tập dữ liệu chất lượng cao, cung cấp phản hồi theo vòng kín và quản lý lực lượng lao động hiệu quả, bạn sẽ có thể thực hiện các dự án AI hàng đầu mang lại mức độ chính xác cao hơn.

[Cũng đọc: Chú thích dữ liệu nội bộ hoặc thuê ngoài - Cái nào mang lại kết quả AI tốt hơn?]

Xã hội Chia sẻ