การติดฉลากข้อมูล

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างการติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองและอัตโนมัติ

หากคุณกำลังพัฒนาโซลูชัน AI เวลาในการเข้าสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์ของคุณจะขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้ของชุดข้อมูลที่มีคุณภาพในเวลาที่เหมาะสมเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม เฉพาะเมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่จำเป็นในมือแล้วเท่านั้น ซึ่งคุณจะเริ่มต้นกระบวนการฝึกอบรมของแบบจำลอง เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ และเตรียมโซลูชันของคุณให้พร้อมสำหรับการเปิดตัว

และคุณรู้ไหม การดึงชุดข้อมูลที่มีคุณภาพตรงเวลาเป็นความท้าทายที่น่ากลัวสำหรับธุรกิจทุกขนาดและทุกขนาด สำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัดใกล้กับ 19% ของธุรกิจ เผยให้เห็นว่าการขาดข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งขัดขวางไม่ให้พวกเขานำโซลูชัน AI มาใช้

เราควรเข้าใจด้วยว่าแม้ว่าคุณจะจัดการเพื่อสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตามบริบท หมายเหตุข้อมูล เป็นความท้าทายด้วยตัวมันเอง ใช้เวลานานและต้องใช้ความเชี่ยวชาญและความใส่ใจในรายละเอียดที่ยอดเยี่ยม ประมาณ 80% ของเวลาในการพัฒนาของ AI จะไปกับการใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูล

ตอนนี้ เราไม่สามารถกำจัดกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลออกจากระบบของเราได้อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นหัวใจสำคัญของการฝึกอบรม AI โมเดลของคุณจะล้มเหลวในการให้ผลลัพธ์ (ไม่ต้องพูดถึงผลลัพธ์ด้านคุณภาพ) หากไม่มีข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอยู่ในมือ จนถึงตอนนี้ เราได้พูดถึงหัวข้อมากมายเกี่ยวกับความท้าทายที่อิงจากข้อมูล เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ และอื่นๆ วันนี้เราจะพูดถึงประเด็นสำคัญอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูล

ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจวิธีการใส่คำอธิบายประกอบสองประเภทที่ใช้ในสเปกตรัม ได้แก่:

  • การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเอง
  • และการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติ

เราจะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ เหตุใดการแทรกแซงด้วยตนเองจึงเป็นกุญแจสำคัญ และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติมีอะไรบ้าง การติดฉลากข้อมูล.

การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเอง

ตามชื่อที่แนะนำ การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลจะรับผิดชอบองค์ประกอบการแท็กในชุดข้อมูล โดยผู้เชี่ยวชาญ เราหมายถึง SMEs และหน่วยงานด้านโดเมนที่รู้อย่างชัดเจนว่าต้องใส่คำอธิบายประกอบอะไร กระบวนการแบบแมนนวลเริ่มต้นด้วยการจัดเตรียมคำอธิบายประกอบพร้อมชุดข้อมูลดิบสำหรับคำอธิบายประกอบ ชุดข้อมูลอาจเป็นรูปภาพ ไฟล์วิดีโอ การบันทึกเสียงหรือการถอดเสียง ข้อความ หรือทั้ง XNUMX อย่างนี้รวมกัน

ตามโปรเจ็กต์ ผลลัพธ์ที่จำเป็น และข้อกำหนด ผู้ทำคำอธิบายประกอบทำงานโดยใส่คำอธิบายประกอบองค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง ผู้เชี่ยวชาญรู้ว่าเทคนิคใดเหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลและวัตถุประสงค์เฉพาะ พวกเขาใช้เทคนิคที่เหมาะสมกับโครงการและส่งมอบชุดข้อมูลที่ฝึกได้ตรงเวลา

การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเอง การติดฉลากด้วยตนเองใช้เวลานานมาก และเวลาการใส่คำอธิบายประกอบโดยเฉลี่ยต่อชุดข้อมูลขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น เครื่องมือที่ใช้ จำนวนองค์ประกอบที่จะใส่คำอธิบายประกอบ คุณภาพของข้อมูล และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น อาจใช้เวลาถึง 1500 ชั่วโมงสำหรับผู้เชี่ยวชาญในการติดป้ายกำกับรูปภาพเกือบ 100,000 ภาพพร้อมคำอธิบายประกอบ 5 รายการต่อภาพ

แม้ว่าการติดฉลากด้วยตนเองเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการ แต่มีขั้นตอนที่สองในเวิร์กโฟลว์คำอธิบายประกอบที่เรียกว่าการตรวจสอบคุณภาพและการตรวจสอบ ในที่นี้ ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบจะได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและแม่นยำ ในการทำเช่นนี้ บริษัทต่างๆ ใช้วิธีฉันทามติโดยที่คำอธิบายประกอบหลายรายการทำงานบนชุดข้อมูลเดียวกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นเอกฉันท์ ความคลาดเคลื่อนได้รับการแก้ไขในกรณีที่มีความคิดเห็นและการตั้งค่าสถานะเช่นกัน เมื่อเปรียบเทียบกับกระบวนการทำหมายเหตุประกอบแล้ว ขั้นตอนการตรวจสอบคุณภาพนั้นยากและใช้เวลาน้อยกว่า

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

การติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติ

ตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่าการติดฉลากข้อมูลต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองมากเพียงใด สำหรับโซลูชันที่จะใช้ในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ความแม่นยำ และความใส่ใจในรายละเอียดกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ในการปูทางสำหรับการติดฉลากข้อมูลและการส่งมอบข้อมูลที่ใส่คำอธิบายประกอบได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โมเดลการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติจะค่อยๆ โดดเด่นขึ้น

ในวิธีนี้ ระบบ AI จะดูแลการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล ซึ่งทำได้โดยใช้วิธีการฮิวริสติกหรือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหรือทั้งสองอย่าง ในวิธีฮิวริสติก ชุดข้อมูลเดียวจะถูกส่งผ่านชุดของกฎหรือเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของฉลากเฉพาะ เงื่อนไขถูกกำหนดโดยมนุษย์

แม้ว่าวิธีนี้จะมีประสิทธิภาพ แต่วิธีนี้จะล้มเหลวเมื่อโครงสร้างข้อมูลเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง นอกจากนี้ การวางเงื่อนไขจะซับซ้อนในการขับเคลื่อนระบบเพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล แม้ว่ามนุษย์จะแยกความแตกต่างระหว่างไอศกรีมกับน้ำมะนาวได้ แต่เราไม่รู้ว่าสมองใช้วิธีการใดในการสร้างความแตกต่าง การทำซ้ำสิ่งนี้เป็นไปไม่ได้ในเครื่องมนุษย์

สิ่งนี้ทำให้เกิดข้อกังวลหลายประการเกี่ยวกับคุณภาพของผลลัพธ์จากระบบ AI แม้ว่าระบบอัตโนมัติจะเริ่มทำงาน แต่คุณต้องมีมนุษย์ (หรือหลายคน) เพื่อตรวจสอบและแก้ไขป้ายกำกับข้อมูล และนี่เป็นภาคต่อที่ยอดเยี่ยมสำหรับส่วนถัดไปของเรา

คำอธิบายประกอบ AI-Assisted: ความฉลาดต้องใช้สมอง (แนวทางไฮบริด)

เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ต้องใช้วิธีการแบบไฮบริด แม้ว่าระบบ AI จะดูแลการติดฉลากได้เร็วขึ้น แต่มนุษย์ก็สามารถตรวจสอบผลลัพธ์และเพิ่มประสิทธิภาพได้ การปล่อยให้กระบวนการทั้งหมดของการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลอยู่ในมือของเครื่องจักรอาจเป็นความคิดที่ไม่ดี และนั่นเป็นสาเหตุที่การนำมนุษย์เข้ามาอยู่ในลูปจึงสมเหตุสมผลดี

คำอธิบายประกอบ Ai-Assisted เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว เครื่องจักรสามารถแบ่งส่วนและอธิบายองค์ประกอบพื้นฐานที่สุดได้อย่างแม่นยำ เป็นงานที่ซับซ้อนเท่านั้นที่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง ในกรณีเช่นนี้ การดำเนินการนี้จะไม่ใช้เวลานานเท่ากับการติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองและมีความเสี่ยงเท่ากับการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติ

มียอดคงเหลือที่กำหนดไว้และกระบวนการนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในวิธีที่ประหยัดต้นทุนเช่นกัน ผู้เชี่ยวชาญสามารถคิดค้นลูปป้อนกลับที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับเครื่องจักรเพื่อผลิตฉลากที่ดีขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดก็ช่วยลดความจำเป็นในการลงมือด้วยตนเอง ด้วยคะแนนความเชื่อมั่นของเครื่องจักรที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก คุณภาพของข้อมูลที่ติดฉลากสามารถปรับปรุงได้เช่นกัน

ห่อขึ้น

ปกครองตนเองโดยสมบูรณ์ การติดฉลากข้อมูล กลไกจะไม่ทำงาน อย่างน้อยก็ในตอนนี้ สิ่งที่เราต้องการคือความสามัคคีระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรในการทำงานที่น่าเบื่อให้สำเร็จ นอกจากนี้ยังเพิ่มเวลาการส่งมอบชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ ซึ่งบริษัทต่างๆ สามารถเริ่มขั้นตอนการฝึกอบรม AI ได้อย่างราบรื่น และหากคุณกำลังมองหาชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI ของคุณ ติดต่อเราวันนี้.

แบ่งปันสังคม