Przewiduje się, że w 2025 r. wartość rynku globalnej branży AI osiągnie 190,61 mld USD. Rosnące wykorzystanie AI i modeli ML doprowadziło do wzrostu zapotrzebowania na anotację danych, z oczekiwanym wzrostem o 32,54% CAGR w latach 2020-2027. Opracowanie modelu AI/ML wymaga ogromnych ilości danych treningowych, a największym wyzwaniem pozostaje dostęp do wysokiej jakości zbiorów danych treningowych. Jakość danych jest jednym z powodów, dla których projekty AI odnoszą sukces, kończą się niepowodzeniem lub przekraczają budżety firm zajmujących się AI i ML.
Sukces aplikacji sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) całkowicie zależy od danych i ich jakości, dlatego też średnio 80% czasu spędzanego w projekcie AI poświęca się na etykietowanie danych. Należy zidentyfikować wymagania projektowe, określić ilość potrzebnych danych, uporządkować i oczyścić dane, wdrożyć proces kontroli jakości oraz ustrukturyzować przepływ pracy. Wysokiej jakości dane są obowiązkowym warunkiem powodzenia modeli AI i ML. Konieczne jest zrozumienie, w jaki sposób gromadzić i przygotowywać dane w celu skutecznego etykietowania danych. Niska jakość danych będzie prowadzić do wadliwych modeli AI.
Pozyskiwanie danych wysokiej jakości wiąże się jednak z pewnymi wyzwaniami. Wiele problemów związanych z jakością danych ma wpływ na etykietowanie danych, co stanowi zagrożenie dla projektów ML/AI.
Co wpływa na jakość danych?
Zanim opowiemy o tym, jak przyspieszyć jakość danych, zastanówmy się, co wpływa na jakość danych i dokładność etykietowania danych na potrzeby sztucznej inteligencji.
Jakość danych może spaść z powodu wyzwań związanych z pracownikami, procesami i technologią. Jeśli pracownikom brakuje wiedzy z danej dziedziny i zrozumienia kontekstu, pojawią się problemy z dokładnością etykietowania. Ponadto pracownicy muszą być zwinni, ponieważ ML to proces iteracyjny, wymagający wielokrotnych testów i walidacji modeli.
Zdolność do reagowania na stale zmieniające się przepływy pracy oparte na testach i walidacji ma kluczowe znaczenie dla wysokiej jakości etykietowania danych. Z kolei wybór odpowiedniego narzędzia do etykietowania danych jest istotny dla maksymalizacji jakości. Wreszcie, sam zbiór danych musi być wystarczająco zrównoważony i zróżnicowany, aby algorytmy mogły przewidywać podobne punkty i wzorce.
5 ważnych czynników przyspieszających etykietowanie danych wysokiej jakości
Aby podnieść jakość poprzez optymalizację dokładności i wydajności etykietowania danych na potrzeby sztucznej inteligencji, należy wziąć pod uwagę pięć głównych czynników.
1. Zrównoważenie punktów danych, aby algorytmy mogły lepiej przewidywać
Istnieją różne rodzaje adnotacji w zależności od formy danych, takie jak tekst, dźwięk, wideo, obraz itp. W rzeczywistości, zgodnie z raportem 2020 State of AI and Machine Learning, organizacje wykorzystują o 25% więcej typów danych w porównaniu z poprzednim rokiem. Na podstawie swojego celu biznesowego zidentyfikuj dane, które wymagają adnotacji. Dbaj o różnorodność danych, aby móc wnioskować o modelach ML w wielu rzeczywistych scenariuszach, ale jednocześnie zachowaj ich specyfikę, aby uniknąć błędów. Zrozum swoje wymagania; każdy przypadek wymaga specyficznego podejścia. Jeśli projekt dotyczy szkolenia pojazdów autonomicznych, powinieneś mieć obrazy zarówno poruszających się samochodów, jak i pojazdów zaparkowanych w równych odstępach. Pomoże to wytrenować sztuczną inteligencję w rozróżnianiu pojazdów poruszających się i nieruchomych. Ponadto, ponieważ ML jest procesem iteracyjnym, trzeba będzie stale dodawać zbiory danych i wzbogacać istniejące. Wybierz dane, które najlepiej pasują do Twojego celu biznesowego, a następnie przejdź dalej.
2. Optymalizacja i zapewnienie ilości danych potrzebnych do szkolenia MLM
Po określeniu typu danych, należy określić ich ilość. Ilość potrzebnych danych można ustalić na podstawie wymagań projektu. Duża ilość wysokiej jakości danych treningowych pomaga maszynom lepiej rozumieć i dlatego im więcej danych z adnotacjami jest wykorzystywanych do trenowania modelu, tym bardziej staje się on inteligentny. W przypadku każdego projektu ML konieczne jest etykietowanie ogromnych ilości danych.
Rozmiar potrzebnego zbioru danych zależy od oczekiwanych wyników, złożoności modelu oraz, w pewnym stopniu, od ram czasowych. Można zacząć od prostych modeli wymagających mniejszej liczby punktów danych, zanim przejdzie się do modeli złożonych, wymagających dużej liczby danych. Im bardziej skomplikowane modele, tym więcej danych będzie potrzebnych. Załóżmy, że piszemy model do identyfikacji samochodów. Potrzebne są wtedy tysiące obrazów z etykietą samochód/niesamochód.
Poziomy odniesienia dla danych powinny być ustalane po dokładnym rozważeniu celów projektu. Jeśli nie jesteś w stanie zebrać takiej ilości danych, jakiej wymaga projekt, możesz zdecydować się na rozszerzenie danych, syntezę danych lub zastosować metody dyskryminacyjne. Metody te mają jednak swoje ograniczenia i mogą nie przynieść oczekiwanych efektów, jeśli początkowy zbiór danych jest zbyt mały lub źle rozłożony. W takim przypadku nie pozostaje nic innego, jak zebrać nowe punkty danych.
3. Jakość danych warunkiem sukcesu modeli ML
Jakość danych jest jednym z czynników decydujących o sukcesie lub porażce projektów AI, w których 80% pracy pochłania przygotowanie danych. Według Andrew Ng, założyciela deeplearning.ai i byłego szefa Google Brain, wiele problemów można było rozwiązać, gdyby skupiono się bardziej na poprawie danych niż kodu. Uważa on, że projekty ML można przyspieszyć, jeśli proces stanie się skoncentrowany na danych, a nie na modelach. AI jest złożoną technologią, która wymaga odpowiednio oznaczonych danych, dlatego monitorowanie ich jakości jest koniecznością.
Przed rozpoczęciem jakiegokolwiek projektu AI należy upewnić się, że dane są czyste. Czystość danych odgrywa kluczową rolę w etykietowaniu. Dane pochodzące z wielu źródeł strukturalnych i nieustrukturyzowanych mogą zawierać błędy. Eksperci w tej dziedzinie korzystają z narzędzi do automatycznego oczyszczania danych i rozwiązań technologicznych, aby przygotować dane do szkolenia.
Po oczyszczeniu danych można przystąpić do ich etykietowania. Szkolenie komputerowych systemów wizyjnych z niedokładnymi i niekompletnymi danymi może okazać się katastrofalne w skutkach, zwłaszcza w sektorach o krytycznym znaczeniu, takich jak służba zdrowia czy przemysł samochodowy. Dla jakości danych ważna jest zarówno dokładność, jak i spójność etykietowanych danych, które powinny być oceniane zarówno ręcznie, jak i za pomocą automatyzacji.
4. Mierz jakość danych treningowych za pomocą procesu QA
Aby model uczenia maszynowego działał z powodzeniem, etykiety na danych muszą być dokładne, unikalne i informacyjne. QA zapewnia, że dane spełniają wszystkie te wymagania. Proces ten można przeprowadzić we własnym zakresie, zautomatyzować go lub nawet poszukać dobrego dostawcy usług oferującego usługi QA.
Należy włączyć metody kontroli jakości do procesu realizacji projektu, aby ocenić jakość etykiet. Niektóre ze standardowych metod kontroli jakości stosowanych w celu zapewnienia jakości danych to benchmarki (tzw. złoty standard), konsensus i przegląd. Benchmarki zapewniają dokładność poprzez porównanie adnotacji do zweryfikowanego wzorca ustalonego przez naukowców zajmujących się danymi. Proces ten stanowi użyteczny układ odniesienia, dzięki któremu można na bieżąco mierzyć jakość danych wyjściowych w trakcie realizacji projektu. Konsensus mierzy spójność wśród grupy. Działa to w ten sposób, że oblicza się wynik konsensusu, dzieląc sumę zgadzających się etykiet przez całkowitą liczbę etykiet dla danego zasobu. W audycie jakość jest oceniana przez ekspertów. Specjalista może określić, który proces zapewniania jakości będzie najlepiej dostosowany do wymagań projektu.
5. Wybierz właściwe podejście do wykonania pracy związanej z opisami
Przydzielenie zadania etykietowania jest ważne dla powodzenia projektu i utrzymania budżetu w ryzach. Etykietowanie danych dla AI to złożony i czasochłonny proces, w którym kluczową rolę odgrywa gromadzenie i przetwarzanie danych. Złożone dane wymagają specjalistycznych umiejętności, aby zapewnić ich dokładność. Dziedziny takie jak medycyna i nauka wymagają ekspertów w danej dziedzinie, aby można było zidentyfikować i oznaczyć odpowiednie informacje. W większości przypadków etykietowanie danych jest zlecane specjalistycznym firmom zajmującym się etykietowaniem obrazów, które mają doświadczenie w etykietowaniu danych w poszczególnych dziedzinach przemysłu.
Odpowiednie podejście, niezależnie od tego, czy chcesz wykonać tę pracę we własnym zakresie, w ramach crowdsourcingu czy outsourcingu, pomoże Ci lepiej ją wykonać dzięki dostępowi do specjalistycznych usług. In-house jest rozwiązaniem, jeśli dysponujesz ekspertami i infrastrukturą, ale może nie być efektywne kosztowo. Crowdsourcing daje dostęp do ekspertów z całego świata, którzy mogą pracować nad konkretnym zadaniem. Outsourcing to świetna opcja, w której zatrudniasz ekspertów z danej dziedziny do realizacji projektu. Masz lepszą kontrolę nad projektem, ponieważ tworzysz tymczasowy zespół, który pracuje zgodnie z Twoimi specyfikacjami, dostarczając rozwiązania oparte na technologii.
Wnioski
Jakość danych to największe wyzwanie w etykietowaniu danych. Wiąże się to z dodatkowymi wyzwaniami, z którymi regularnie borykają się anotatorzy, takimi jak utrzymanie wyspecjalizowanego personelu, ręczne procesy, finanse itp. Przedsiębiorstwa muszą przyjąć bardziej zautomatyzowane podejście do szybkiego i dokładnego etykietowania. Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii, procesów i systemów anotacji danych wszystko staje się coraz sprawniejsze. Można również rozważyć outsourcing, gdyż różni specjaliści oferują wysokiej jakości specjalistyczne usługi w zakresie adnotacji.
Snehal Joshi kieruje działem zarządzania procesami biznesowymi w HabileData, firmie oferującej wysokiej jakości usługi przetwarzania danych dla firm na całym świecie. W ciągu ostatnich 20 lat z powodzeniem zbudował, wdrożył i zarządzał ponad 40 rozwiązaniami z zakresu zarządzania przetwarzaniem danych, badań i analiz oraz wywiadu obrazowego. Snehal wykorzystuje innowacje, inteligentne narzędzia i digitalizację we wszystkich funkcjach i domenach, aby umożliwić organizacjom uwolnienie potencjału ich danych biznesowych.
