Một giải pháp mạnh mẽ dựa trên AI được xây dựng dựa trên dữ liệu - không chỉ là bất kỳ dữ liệu nào mà còn là dữ liệu chất lượng cao, được chú thích chính xác. Chỉ những dữ liệu tốt nhất và tinh tế nhất mới có thể cung cấp năng lượng cho dự án AI của bạn và độ tinh khiết của dữ liệu này sẽ có tác động rất lớn đến kết quả của dự án.
Chúng tôi thường gọi dữ liệu là nhiên liệu cho các dự án AI, nhưng không phải bất kỳ dữ liệu nào cũng có tác dụng. Nếu bạn cần nhiên liệu tên lửa để giúp dự án của bạn đạt được hiệu quả cất cánh, bạn không thể cho dầu thô vào thùng. Thay vào đó, dữ liệu (như nhiên liệu) cần được tinh chỉnh cẩn thận để đảm bảo rằng chỉ những thông tin chất lượng cao nhất mới cung cấp năng lượng cho dự án của bạn. Quá trình sàng lọc đó được gọi là chú thích dữ liệu và tồn tại khá nhiều quan niệm sai lầm dai dẳng về nó.
Xác định chất lượng dữ liệu đào tạo trong chú thích
Chúng tôi biết rằng chất lượng dữ liệu tạo ra sự khác biệt lớn đối với kết quả của dự án AI. Một số mô hình ML tốt nhất và hiệu suất cao nhất đã dựa trên các tập dữ liệu được gắn nhãn chi tiết và chính xác.
Nhưng làm cách nào để xác định chính xác chất lượng trong một chú thích?
Khi chúng ta nói về chú thích dữ liệu chất lượng, độ chính xác, độ tin cậy và vấn đề nhất quán. Một tập dữ liệu được cho là chính xác nếu nó khớp với sự thật trên mặt đất và thông tin trong thế giới thực.
Tính nhất quán của dữ liệu đề cập đến mức độ chính xác được duy trì trong toàn bộ tập dữ liệu. Tuy nhiên, chất lượng của tập dữ liệu được xác định chính xác hơn bởi loại dự án, các yêu cầu riêng của dự án và kết quả mong muốn. Do đó, đây phải là tiêu chí để xác định chất lượng ghi nhãn và chú thích dữ liệu.
Tại sao điều quan trọng là phải xác định chất lượng dữ liệu?
Điều quan trọng là phải xác định chất lượng dữ liệu vì nó hoạt động như một yếu tố toàn diện quyết định chất lượng của dự án và kết quả.
- Dữ liệu chất lượng kém có thể ảnh hưởng đến sản phẩm và chiến lược kinh doanh.
- Một hệ thống học máy cũng tốt như chất lượng của dữ liệu mà nó được đào tạo.
- Dữ liệu chất lượng tốt giúp loại bỏ công việc làm lại và chi phí liên quan đến nó.
- Nó giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định dự án sáng suốt và tuân thủ các quy định.
Làm cách nào để chúng tôi đo lường chất lượng dữ liệu Đào tạo trong khi ghi nhãn?
Có một số phương pháp để đo lường chất lượng dữ liệu đào tạo và hầu hết chúng đều bắt đầu bằng việc tạo hướng dẫn chú thích dữ liệu cụ thể trước tiên. Một số phương pháp bao gồm:
Điểm chuẩn do các chuyên gia thiết lập
Điểm chuẩn chất lượng hoặc chú thích tiêu chuẩn vàng các phương pháp là những phương án đảm bảo chất lượng dễ dàng nhất và hợp lý nhất, dùng làm điểm tham chiếu để đo lường chất lượng đầu ra của dự án. Nó đo lường các chú thích dữ liệu so với điểm chuẩn do các chuyên gia thiết lập.
Kiểm định Cronbach's Alpha
Kiểm định Cronbach's alpha xác định mối tương quan hoặc tính nhất quán giữa các mục của tập dữ liệu. Độ tin cậy của nhãn và độ chính xác cao hơn có thể được đo lường dựa trên nghiên cứu.
Đo lường sự đồng thuận
Đo lường sự đồng thuận xác định mức độ đồng ý giữa các nhà chú giải máy hoặc con người. Thông thường phải đạt được sự đồng thuận đối với từng mặt hàng và nên được phân xử trong trường hợp có bất đồng.
Hội đồng xét duyệt
Ban chuyên gia thường xác định độ chính xác của nhãn bằng cách xem xét các nhãn dữ liệu. Đôi khi, một phần xác định của nhãn dữ liệu thường được lấy làm mẫu để xác định độ chính xác.
Rà soát Dữ liệu đào tạo Chất lượng
Các công ty thực hiện các dự án AI hoàn toàn được mua vào sức mạnh của tự động hóa, đó là lý do tại sao nhiều người tiếp tục nghĩ rằng chú thích tự động do AI điều khiển sẽ nhanh hơn và chính xác hơn so với chú thích thủ công. Hiện tại, thực tế là con người cần phải xác định và phân loại dữ liệu vì độ chính xác là rất quan trọng. Các lỗi bổ sung được tạo ra thông qua việc gắn nhãn tự động sẽ yêu cầu lặp lại bổ sung để cải thiện độ chính xác của thuật toán, loại bỏ mọi khoản tiết kiệm thời gian.
Một quan niệm sai lầm khác - và một quan niệm có khả năng góp phần vào việc áp dụng chú thích tự động - là các lỗi nhỏ không ảnh hưởng nhiều đến kết quả. Ngay cả những lỗi nhỏ nhất cũng có thể tạo ra sự thiếu chính xác đáng kể do một hiện tượng được gọi là AI trôi dạt, trong đó sự không nhất quán trong dữ liệu đầu vào dẫn đến một thuật toán theo hướng mà các lập trình viên không bao giờ có ý định.
Chất lượng của dữ liệu đào tạo - các khía cạnh về độ chính xác và tính nhất quán - được xem xét một cách nhất quán để đáp ứng nhu cầu riêng của các dự án. Việc xem xét dữ liệu đào tạo thường được thực hiện bằng hai phương pháp khác nhau -
Kỹ thuật chú thích tự động
Quá trình xem xét chú thích tự động đảm bảo phản hồi được lặp lại vào hệ thống và ngăn chặn các lỗi ngụy biện để người chú thích có thể cải thiện quy trình của họ.
Chú thích tự động được điều khiển bởi trí thông minh nhân tạo chính xác và nhanh hơn. Tự động chú thích làm giảm thời gian các QA thủ công dành cho việc xem xét, cho phép họ dành nhiều thời gian hơn cho các lỗi phức tạp và nghiêm trọng trong tập dữ liệu. Chú thích tự động cũng có thể giúp phát hiện các câu trả lời không hợp lệ, sự lặp lại và chú thích không chính xác.
Thủ công thông qua các chuyên gia khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu cũng xem xét chú thích dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy trong tập dữ liệu.
Các lỗi nhỏ và sự không chính xác của chú thích có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả của dự án. Và những lỗi này có thể không được phát hiện bởi các công cụ xem xét chú thích tự động. Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện kiểm tra chất lượng mẫu từ các kích thước lô khác nhau để phát hiện sự không nhất quán của dữ liệu và các lỗi không mong muốn trong tập dữ liệu.
Đằng sau mỗi dòng tiêu đề của AI là một quá trình chú thích và Shaip có thể giúp làm cho nó không đau
Tránh cạm bẫy của dự án AI
Nhiều tổ chức đang gặp khó khăn do thiếu tài nguyên chú thích nội bộ. Các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu đang có nhu cầu cao và việc thuê đủ những chuyên gia này để thực hiện một dự án AI đồng nghĩa với việc viết séc nằm ngoài khả năng của hầu hết các công ty. Thay vì chọn một tùy chọn ngân sách (chẳng hạn như chú thích nguồn lực đám đông) cuối cùng sẽ trở lại ám ảnh bạn, hãy cân nhắc việc thuê ngoài nhu cầu chú thích của bạn cho một đối tác bên ngoài có kinh nghiệm. Gia công phần mềm đảm bảo mức độ chính xác cao đồng thời giảm bớt những trở ngại trong việc tuyển dụng, đào tạo và quản lý phát sinh khi bạn cố gắng tập hợp một nhóm nội bộ.
Khi bạn thuê ngoài các nhu cầu chú thích của mình với Shaip cụ thể, bạn sẽ khai thác được một lực lượng mạnh mẽ có thể đẩy nhanh sáng kiến AI của bạn mà không cần các phím tắt sẽ ảnh hưởng đến các kết quả quan trọng. Chúng tôi cung cấp một lực lượng lao động được quản lý đầy đủ, có nghĩa là bạn có thể nhận được độ chính xác cao hơn nhiều so với những gì bạn sẽ đạt được thông qua các nỗ lực chú thích nguồn lực cộng đồng. Khoản đầu tư trả trước có thể cao hơn, nhưng nó sẽ được đền đáp trong quá trình phát triển khi cần ít lần lặp hơn để đạt được kết quả mong muốn.
Các dịch vụ dữ liệu của chúng tôi cũng bao gồm toàn bộ quy trình, bao gồm cả việc tìm nguồn cung ứng, đây là khả năng mà hầu hết các nhà cung cấp nhãn khác không thể cung cấp. Với kinh nghiệm của chúng tôi, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng thu được khối lượng lớn dữ liệu đa dạng về mặt địa lý, chất lượng cao đã được loại bỏ nhận dạng và tuân thủ tất cả các quy định có liên quan. Khi bạn lưu trữ dữ liệu này trong nền tảng dựa trên đám mây của chúng tôi, bạn cũng có quyền truy cập vào các công cụ và quy trình làm việc đã được chứng minh giúp tăng hiệu quả tổng thể của dự án và giúp bạn tiến bộ nhanh hơn bạn tưởng.
Và cuối cùng, các chuyên gia trong ngành hiểu nhu cầu riêng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng một chatbot hay đang nỗ lực áp dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe, chúng tôi đã ở đó và có thể giúp phát triển các nguyên tắc sẽ đảm bảo quy trình chú thích hoàn thành các mục tiêu đã đề ra cho dự án của bạn.
Tại Shaip, chúng tôi không chỉ hào hứng với kỷ nguyên mới của AI. Chúng tôi đang giúp nó theo những cách đáng kinh ngạc và kinh nghiệm của chúng tôi đã giúp chúng tôi có được vô số dự án thành công. Để xem chúng tôi có thể làm gì cho việc triển khai của riêng bạn, hãy liên hệ với chúng tôi để yêu cầu bản demo hôm nay.
