Datenbeschriftung

5 große Herausforderungen, die die Effizienz der Datenkennzeichnung beeinträchtigen

Datenanmerkung oder Datenbeschriftung, wie Sie wissen, ist ein fortwährender Prozess. Es gibt keinen entscheidenden Moment, in dem Sie sagen könnten, dass Sie mit dem Training Ihrer KI-Module aufhören würden, weil sie absolut genau und schnell Ergebnisse liefern.

Während die Einführung Ihres KI-gestützten Moduls nur ein Meilenstein ist, findet nach dem Start kontinuierlich KI-Training statt, um Ergebnisse und Effizienz zu optimieren. Aus diesem Grund werden Unternehmen von der Sorge geplagt, riesige Mengen relevanter Daten für ihre Machine-Learning-Module zu generieren.

Dies ist jedoch nicht das Anliegen, über das wir heute sprechen werden. Wir werden die Herausforderungen untersuchen, die sich ergeben, wenn dieses Anliegen von Daten generieren Ist repariert. Stellen Sie sich vor, Sie haben unzählige Berührungspunkte zur Datengenerierung. Das problematischere Problem, mit dem Sie an dieser Stelle konfrontiert sind, ist kommentieren so große Datenmengen.

Skalierbare Datenkennzeichnung ist das, was wir heute beleuchten werden, denn die Organisationen und Teams, mit denen wir gesprochen haben, haben uns alle darauf hingewiesen, dass es für diese Interessengruppen schwieriger ist, das Vertrauen in die Maschinen aufzubauen, als Daten zu generieren. Und wie Sie wissen, kann das Vertrauen in die Maschine nur durch richtig trainierte Systeme aufgebaut werden, die durch präzise kommentierte Daten unterstützt werden. Schauen wir uns also 5 Hauptprobleme an, die die Effizienz von Datenkennzeichnungsprozessen beeinträchtigen.

5 reale Herausforderungen, die die Bemühungen um die Datenkennzeichnung verwässern

  1. Workforce Management

    5 reale Herausforderungen, die die Bemühungen zur Datenkennzeichnung verwässern Wir haben wiederholt wiederholt, dass die Datenkennzeichnung nicht nur zeitaufwändig, sondern auch arbeitsintensiv ist. Experten für Datenannotation verbringen unzählige Stunden damit, unstrukturierte Daten zu bereinigen, zu kompilieren und maschinenlesbar zu machen. Gleichzeitig müssen sie sicherstellen, dass ihre Anmerkungen präzise und von hoher Qualität sind.

    Unternehmen stehen also vor der Herausforderung, Qualität und Quantität in Einklang zu bringen, um Ergebnisse zu erzielen, die einen Unterschied machen und einen Zweck erfüllen. In solchen Fällen wird die Führung der Belegschaft äußerst schwierig und anstrengend. Während Outsourcing hilft, können Unternehmen mit eigenen internen Teams für Datenanmerkung Zwecke, überwinden Sie Hürden wie:

    • Mitarbeiterschulung zur Datenkennzeichnung
    • Verteilung der Arbeit auf Teams und Förderung der Interoperabilität
    • Leistungs- und Fortschrittsverfolgung auf Mikro- und Makroebene
    • Fluktuation bekämpfen und neue Mitarbeiter umschulen
    • Optimierte Koordination zwischen Data Scientists, Annotatoren und Projektmanagern
    • Beseitigung kultureller, sprachlicher und geografischer Barrieren und Beseitigung von Verzerrungen aus betrieblichen Ökosystemen und mehr

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

  1. Verfolgung der Finanzen

    Die Budgetierung ist eine der wichtigsten Phasen im KI-Training. Es definiert, wie viel Sie bereit sind, für den Aufbau eines KI-Moduls in Bezug auf Tech-Stack, Ressourcen, Personal und mehr auszugeben, und hilft Ihnen dann, den genauen ROI zu berechnen. Nahe bei 26% der Unternehmen die sich an die Entwicklung von KI-Systemen wagen, scheitern auf halbem Weg an falscher Budgetierung. Es gibt weder Transparenz darüber, wohin Geld gepumpt wird, noch effektive Metriken, die den Stakeholdern Echtzeit-Einblicke darüber bieten, wofür ihr Geld verwendet wird.

    Kleine und mittlere Unternehmen stecken oft im Dilemma der Bezahlung pro Projekt oder pro Stunde und im Schlupfloch der Einstellung von KMU für Anmerkung gegenüber der Rekrutierung eines Pools von Vermittlern. All dies kann während des Budgetierungsprozesses eliminiert werden.

  2. Datenschutzeinhaltung & Compliance

    Während die Zahl der Anwendungsfälle für KI steigt, beeilen sich Unternehmen, auf der Welle zu reiten und Lösungen zu entwickeln, die das Leben und die Erfahrung verbessern. Am anderen Ende des Spektrums liegt eine Herausforderung, auf die Unternehmen jeder Größe achten müssen – Datenschutzbedenken.

    Einhaltung des Datenschutzes &Amp; Einhaltung Sie kennen vielleicht DSGVO, CCPA, DPA und andere Richtlinien, aber es gibt neuere Gesetze und Vorschriften, die von Nationen auf der ganzen Welt entwickelt und umgesetzt werden. Wenn mehr Datenmengen generiert werden, wird der Datenschutz bei der Datenanmerkung von entscheidender Bedeutung, da Daten von Sensoren und Computer Vision Daten generieren, die das Gesicht von Menschen, vertrauliche Details aus KYC-Dokumenten, Nummernschilder von Fahrzeugen, Kennzeichen und mehr aufweisen.

    Dies erhöht die Notwendigkeit einer ordnungsgemäßen Einhaltung von Datenschutzstandards und der Einhaltung einer fairen Nutzung vertraulicher Daten. Technisch gesehen sollte von Unternehmen eine solide und sichere Umgebung gewährleistet werden, die den unbefugten Zugriff auf Daten, die Verwendung nicht autorisierter Geräte in einem datensicheren Ökosystem, das illegale Herunterladen von Dateien, die Übertragung auf Cloud-Systeme und mehr verhindert. Die Datenschutzgesetze sind kompliziert und es muss sorgfältig darauf geachtet werden, dass alle Anforderungen erfüllt werden, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

  3. Intelligente Tools und unterstützte Anmerkungen

    Von den beiden unterschiedlichen Annotationsmethoden – manuell und automatisch – ist ein hybrides Annotation-Modell ideal für die Zukunft. Denn KI-Systeme sind gut darin, riesige Datenmengen lückenlos zu verarbeiten und Menschen sind gut darin, auf Fehler hinzuweisen und Ergebnisse zu optimieren.

    KI-unterstützte Tools und Annotationstechniken sind feste Lösungen für die Herausforderungen, denen wir heute gegenüberstehen, da sie das Leben aller am Prozess beteiligten Stakeholder vereinfachen. Intelligente Tools ermöglichen es Unternehmen, Arbeitsaufträge, Pipeline-Management, Qualitätskontrolle von annotierten Daten zu automatisieren und mehr Komfort zu bieten. Ohne intelligente Tools würden die Mitarbeiter immer noch an veralteten Techniken arbeiten und die Arbeitsstunden erheblich erhöhen, um die Arbeit abzuschließen.

  4. Konsistenz in Datenqualität und -quantität verwalten

    Einer der wichtigen Aspekte bei der Bewertung der Datenqualität ist die Bewertung der Definition von Labels in Datensätzen. Für die Uneingeweihten sollten wir verstehen, dass es zwei Haupttypen von Datensätzen gibt –

    • Objektive Daten – Daten, die wahr oder universell sind, unabhängig davon, wer sie betrachtet
    • Und subjektive Daten – Daten, die mehrere Wahrnehmungen haben können, je nachdem, wer darauf zugreift

    Zum Beispiel Beschriftung Ein Apfel als roter Apfel ist objektiv, weil er universell ist, aber kompliziert wird es, wenn nuancierte Datensätze vorliegen. Betrachten Sie eine witzige Antwort eines Kunden auf eine Bewertung. Der Kommentator muss schlau genug sein, um zu verstehen, ob der Kommentar sarkastisch oder ein Kompliment ist, um ihn entsprechend zu kennzeichnen. Stimmungsanalyse Module werden basierend auf dem, was der Annotator beschriftet hat, verarbeitet. Wenn also mehrere Augen und Köpfe beteiligt sind, wie kommt ein Team zu einem Konsens?

    Wie können Unternehmen Richtlinien und Regeln durchsetzen, die Unterschiede beseitigen und ein hohes Maß an Objektivität in subjektive Datensätze bringen?

Fazit

Es ist ziemlich überwältigend, nicht wahr, wie viele Herausforderungen sich Datenwissenschaftler und Annotatoren täglich stellen? Die bisher diskutierten Bedenken sind nur ein Teil der Herausforderung, die sich aus der konsequenten Verfügbarkeit von Daten. Es gibt noch viel mehr in diesem Spektrum.

Wir hoffen jedoch, dass wir all dies dank der Weiterentwicklung von Prozessen und Systemen in der Datenannotation voranbringen werden. Nun, es gibt immer Outsourcing (scheisse) Optionen zur Verfügung, die Ihnen qualitativ hochwertige Daten basierend auf Ihren Anforderungen bieten.

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