หากคุณกำลังพัฒนาโซลูชัน AI เวลาในการเข้าสู่ตลาดของผลิตภัณฑ์ของคุณจะขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้ของชุดข้อมูลที่มีคุณภาพในเวลาที่เหมาะสมเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม เฉพาะเมื่อคุณมีชุดข้อมูลที่จำเป็นในมือแล้วเท่านั้น ซึ่งคุณจะเริ่มต้นกระบวนการฝึกอบรมของแบบจำลอง เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ และเตรียมโซลูชันของคุณให้พร้อมสำหรับการเปิดตัว
และอย่างที่ทราบกันดี การได้มาซึ่งชุดข้อมูลคุณภาพสูงตรงเวลาเป็นความท้าทายที่ยากลำบากสำหรับธุรกิจทุกขนาดและทุกระดับ สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยธุรกิจเกือบ 19%เปิดเผยว่าการขาดแคลนข้อมูลเป็นอุปสรรคที่ทำให้พวกเขาไม่สามารถนำโซลูชัน AI มาใช้ได้
เราควรเข้าใจด้วยว่า แม้ว่าคุณจะสามารถสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีบริบทได้การติดป้ายกำกับข้อมูลก็เป็นความท้าทายในตัวเองเช่นกัน มันใช้เวลานานและต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและความใส่ใจในรายละเอียดอย่างมาก ประมาณ 80% ของเวลาในการพัฒนา AI หมดไปกับการติดป้ายกำกับชุดข้อมูล
ตอนนี้ เราไม่สามารถกำจัดกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลออกจากระบบของเราได้อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นหัวใจสำคัญของการฝึกอบรม AI โมเดลของคุณจะล้มเหลวในการให้ผลลัพธ์ (ไม่ต้องพูดถึงผลลัพธ์ด้านคุณภาพ) หากไม่มีข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอยู่ในมือ จนถึงตอนนี้ เราได้พูดถึงหัวข้อมากมายเกี่ยวกับความท้าทายที่อิงจากข้อมูล เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบ และอื่นๆ วันนี้เราจะพูดถึงประเด็นสำคัญอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูล
ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจวิธีการใส่คำอธิบายประกอบสองประเภทที่ใช้ในสเปกตรัม ได้แก่:
- การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเอง
- และการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติ
เราจะอธิบายถึงความแตกต่างระหว่างทั้งสองอย่าง เหตุใดการแทรกแซงด้วยตนเองจึงมีความสำคัญ และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการติดป้ายข้อมูล อัตโนมัติมีอะไร บ้าง
การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเอง
ตามชื่อที่แนะนำ การติดฉลากข้อมูลด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลจะรับผิดชอบองค์ประกอบการแท็กในชุดข้อมูล โดยผู้เชี่ยวชาญ เราหมายถึง SMEs และหน่วยงานด้านโดเมนที่รู้อย่างชัดเจนว่าต้องใส่คำอธิบายประกอบอะไร กระบวนการแบบแมนนวลเริ่มต้นด้วยการจัดเตรียมคำอธิบายประกอบพร้อมชุดข้อมูลดิบสำหรับคำอธิบายประกอบ ชุดข้อมูลอาจเป็นรูปภาพ ไฟล์วิดีโอ การบันทึกเสียงหรือการถอดเสียง ข้อความ หรือทั้ง XNUMX อย่างนี้รวมกัน
ตามโปรเจ็กต์ ผลลัพธ์ที่จำเป็น และข้อกำหนด ผู้ทำคำอธิบายประกอบทำงานโดยใส่คำอธิบายประกอบองค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง ผู้เชี่ยวชาญรู้ว่าเทคนิคใดเหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูลและวัตถุประสงค์เฉพาะ พวกเขาใช้เทคนิคที่เหมาะสมกับโครงการและส่งมอบชุดข้อมูลที่ฝึกได้ตรงเวลา
แม้ว่าการติดฉลากด้วยตนเองเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการ แต่มีขั้นตอนที่สองในเวิร์กโฟลว์คำอธิบายประกอบที่เรียกว่าการตรวจสอบคุณภาพและการตรวจสอบ ในที่นี้ ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบจะได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและแม่นยำ ในการทำเช่นนี้ บริษัทต่างๆ ใช้วิธีฉันทามติโดยที่คำอธิบายประกอบหลายรายการทำงานบนชุดข้อมูลเดียวกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นเอกฉันท์ ความคลาดเคลื่อนได้รับการแก้ไขในกรณีที่มีความคิดเห็นและการตั้งค่าสถานะเช่นกัน เมื่อเปรียบเทียบกับกระบวนการทำหมายเหตุประกอบแล้ว ขั้นตอนการตรวจสอบคุณภาพนั้นยากและใช้เวลาน้อยกว่า
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
มียอดคงเหลือที่กำหนดไว้และกระบวนการนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในวิธีที่ประหยัดต้นทุนเช่นกัน ผู้เชี่ยวชาญสามารถคิดค้นลูปป้อนกลับที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับเครื่องจักรเพื่อผลิตฉลากที่ดีขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดก็ช่วยลดความจำเป็นในการลงมือด้วยตนเอง ด้วยคะแนนความเชื่อมั่นของเครื่องจักรที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก คุณภาพของข้อมูลที่ติดฉลากสามารถปรับปรุงได้เช่นกัน
ห่อขึ้น
กลไก การติดป้ายข้อมูลแบบอัตโนมัติโดยสมบูรณ์นั้นคงเป็นไปไม่ได้ – อย่างน้อยก็ในตอนนี้ สิ่งที่เราต้องการคือความลงตัวระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรในการทำงานที่น่าเบื่อนี้ให้สำเร็จลุล่วง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วในการส่งมอบชุดข้อมูลที่มีการติดป้ายแล้ว ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถเริ่มต้นขั้นตอนการฝึกอบรม AI ได้อย่างราบรื่น และหากคุณกำลังมองหาชุดข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับโมเดล AI ของคุณ โปรดติดต่อเราได้ในวันนี้
