Οδηγός εξωτερικής ανάθεσης ετικετών δεδομένων για εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης

0
Οδηγός εξωτερικής ανάθεσης ετικετών δεδομένων για εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης

Η κατάκτηση των οριζόντων τεχνητής νοημοσύνης είναι τώρα ακόμη πιο δύσκολη από ό,τι ήταν στην αρχή, όταν η τεχνητή νοημοσύνη θεωρούνταν επιστημονική φαντασία. Οι εξελιγμένες λύσεις με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη διεισδύουν σχεδόν σε κάθε πτυχή της ζωής μας, όπως η ετικετοποίηση δεδομένων.

Ωστόσο, περισσότερη τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί περισσότερα δεδομένα που στηρίζουν αυτές τις τεχνολογικές λύσεις. Ας υποθέσουμε ότι εργάζεστε στο νέο έργο — ένα σύστημα αναγνώρισης προσώπου για μια μεγάλη επιχείρηση. Αρχικά, πρέπει να εκπαιδεύσετε το μοντέλο ώστε να αναγνωρίζει ανθρώπινα πρόσωπα, τροφοδοτώντας το με μια αξιοπρεπή ποσότητα δεδομένων εκπαίδευσης με ετικέτα. Τώρα το ερώτημα είναι, πού να βρείτε τα πιο τέλεια σχολιασμένα σύνολα δεδομένων;

Η εξωτερική ανάθεση είναι η δοκιμασμένη και αληθινή μέθοδος απόκτησης δεδομένων με ετικέτα για το έργο σας. Ωστόσο, ο ανταγωνισμός μεταξύ των εταιρειών σχολιασμού δεδομένων κλιμακώνεται. Επομένως, ετοιμάσαμε έναν λεπτομερή οδηγό εξωτερικής ανάθεσης σχολιασμών δεδομένων για εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης, προκειμένου να τις βοηθήσουμε να εξερευνήσουν όλα τα σύνορα της τεχνητής νοημοσύνης και να φέρουν την τεχνολογία στις μάζες.

Σύμφωνα με Έρευνα της IBM, λίγο περισσότερες από τις μισές επιχειρήσεις επωφελούνται από την αυτοματοποίηση δραστηριοτήτων δικτύου, επιχειρήσεων και πληροφορικής με τεχνητή νοημοσύνη. Μεταξύ αυτών των πλεονεκτημάτων είναι επίσης το μειωμένο κόστος και η αποτελεσματικότητα (54%), η βελτιωμένη απόδοση πληροφορικής (53%) και η βελτιωμένη εμπειρία πελατών (48%). Η εξωτερική ανάθεση διαδραματίζει θεμελιώδη ρόλο σε αυτά τα στατιστικά στοιχεία, καθώς κάθε ένα από τα οφέλη και οι πολυάριθμες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τόνους δεδομένων. Πρέπει να επεξεργαστεί σωστά και να τεθεί σε λειτουργία.

Αντί να δημιουργήσετε τη δική σας ομάδα σχολιαστών δεδομένων και να ασχοληθείτε με όλη τη δυσάρεστη εργασία που συνεπάγεται, οι περισσότερες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης σήμερα προτιμούν να αναθέτουν σε εξωτερικούς συνεργάτες τις πιο κουραστικές και απαιτητικές εργασίες. Μια τέτοια εργασία είναι η επισήμανση δεδομένων. Είναι ένα κρίσιμο μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και της δημιουργίας ενός εντελώς νέου συστήματος AI γενικά.

Γιατί αυτές οι εταιρείες επιλέγουν την εξωτερική ανάθεση; Η εξωτερική ανάθεση ετικετών δεδομένων είναι μια έξυπνη κίνηση εάν θέλετε η δουλειά να γίνει καλά, γρήγορα και με χαμηλότερο κόστος. Ωστόσο, Deloitte δηλώνει ότι „το κόστος δεν είναι πλέον διαφοροποιητής“ στην τεχνητή νοημοσύνη, γι‘ αυτό και οι σύγχρονες εταιρείες σχολιασμού δεδομένων αρχίζουν να χάνουν το πλεονέκτημα κόστους που είχαν κάποτε. Αυτό που έχει σημασία τώρα σε οποιαδήποτε πρωτοβουλία που σχετίζεται με δεδομένα είναι μια υπηρεσία προηγμένης τεχνολογίας. Ωστόσο, με πολλά οφέλη έρχονται και τα μειονεκτήματα. Ο αυξανόμενος αριθμός εταιρειών που παρέχουν υπηρεσίες σχολιασμού δεδομένων, η εύρεση του καλύτερου συνεργάτη εξωτερικής ανάθεσης μπορεί να είναι δύσκολη.

Αλλά έχουμε λύση!

7 πράγματα που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την εξωτερική ανάθεση ενός έργου σήμανσης δεδομένων

Πηγή: PwC

Όπως λένε, όπου υπάρχει θέληση, υπάρχει τρόπος. Το ίδιο ισχύει για κάθε επιχείρηση στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Εάν χρειάζεστε σύνολα δεδομένων υψηλής ποιότητας με ετικέτα, είστε αποφασισμένοι να βρείτε τον πιο αξιόπιστο και επαγγελματικό πάροχο υπηρεσιών ετικετών δεδομένων. Επειδή δεν θέλετε να τροφοδοτήσετε το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης με δεδομένα κακής ποιότητας που θα υπονομεύσουν εντελώς τα τελικά αποτελέσματα.

Μην ξεγελιέστε από το πόσο απλή φαίνεται η διαδικασία σχολιασμού δεδομένων. Είναι μια προκλητική και περίπλοκη εργασία που απαιτεί μεγάλη προσοχή στη λεπτομέρεια και κατανόηση του τι είναι στην πραγματικότητα δεδομένα. Επομένως, πρέπει να βρείτε μια ομάδα πραγματικών ειδικών δεδομένων για να αναλάβει το έργο σας για την επισήμανση δεδομένων.

Κατά την εξωτερική ανάθεση, λάβετε υπόψη τα ακόλουθα πράγματα για να αποκτήσετε το πιο τέλειο σχολιασμένο σύνολο δεδομένων για το έργο AI σας:

  1. Ασφάλεια δεδομένων και απόρρητο

Η πλειονότητα των δεδομένων πελάτη είναι ευαίσθητα και, επομένως, πρέπει να αντιμετωπίζονται σωστά και να προστατεύονται από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση. Μια αξιόπιστη εταιρεία σχολιασμού δεδομένων είναι αυτή που διατηρεί το απόρρητο του συνόλου δεδομένων σας. Μπορείς διάβασε το άρθρο για να ξέρετε πώς πρέπει να γίνει αυτό. Μια εταιρεία επισήμανσης δεδομένων πρέπει να συμμορφώνεται με τον GDPR, τον CCPA και άλλους κανονισμούς για την προστασία δεδομένων και το απόρρητο. Επομένως, δεν θα χρειαστεί να εγκαταστήσετε πρόσθετα ή να χρησιμοποιήσετε επιπλέον εργαλεία για να ακολουθήσετε τους κανονισμούς απορρήτου δεδομένων.

  1. Συμφωνίες NDA

Μία από τις ευθύνες ενός αρμόδιου παρόχου εξωτερικής ανάθεσης είναι η προστασία των πληροφοριών του πελάτη. Οι σημερινές προηγμένες τεχνολογίες για τον σχολιασμό εικόνων, κειμένων ή δεδομένων ήχου διαθέτουν δυνατότητες ρύθμισης πρόσβασης. Διευκολύνουν τη διαχείριση εταιρικών δεδομένων. Επιπλέον, οι κορυφαίοι πάροχοι σχολιασμών δεδομένων υπογράφουν επίσης NDA (συμφωνίες μη αποκάλυψης) για να εγγυηθούν την εμπιστευτικότητα στον πελάτη τους. Επίσης, ελέγξτε αυτό Ιστολόγιο τεχνολογίας.

  1. Ομάδα & επικοινωνία

Το να γνωρίσεις τη νέα σου ομάδα είναι πάντα συναρπαστικό. Αλλά δεν θα είναι πρόβλημα εάν η επικοινωνία με το απομακρυσμένο πλήρωμα είναι καλά οργανωμένη. Τόσο οι σχολιαστές όσο και οι διαχειριστές τους θα πρέπει να ανταποκρίνονται στα αιτήματά σας και στις πιθανές αλλαγές σε όλο το έργο. Αυτό σημαίνει τακτικές ενημερώσεις, ανταλλαγή σχολίων και έγκαιρη παράδοση της εργασίας. Επιπλέον, η επιλογή του κατάλληλου καναλιού και χρόνου επικοινωνίας μεταξύ της ομάδας σας και της ομάδας σχολιασμού θα σας βοηθήσει να παραμείνετε προνοητικοί και προσεκτικοί στις πιο μικρές λεπτομέρειες.

  1. Διαδικασίες QA

Η διασφάλιση ποιότητας στην επισήμανση δεδομένων καθορίζει την ακρίβεια των σχολιασμένων συνόλων δεδομένων και, επομένως, την ποιότητα της διαδικασίας εκπαίδευσης του μοντέλου. Η διαδικασία επισήμανσης δεν μπορεί να ολοκληρωθεί χωρίς QA. Για να έχει καλή απόδοση το μοντέλο ML, οι ετικέτες στα δεδομένα πρέπει να υποδεικνύουν ένα επίπεδο ακρίβειας που να είναι κοντά στην βασική αλήθεια, να είναι διακριτό το ένα από το άλλο και να εξυπηρετεί κάποιο σκοπό. Η ακρίβεια των ετικετών για συγκεκριμένα σημεία δεδομένων μετράται με τις κοινές διαδικασίες QA. Περιλαμβάνουν τον αλγόριθμο Consensus, τη δοκιμή άλφα του Cronbach, τα σημεία αναφοράς και τις κριτικές.

  1. Ταχύτητα vs ποιότητα

Εάν η εταιρεία σας εργάζεται σε ένα συγκεκριμένο έργο AI, υπάρχουν πολλές κρίσιμες διαδικασίες και εργασίες που απαιτούν τη δέουσα προσοχή, χρόνο και προσπάθεια από ολόκληρη την ομάδα. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο εταιρείες σαν τη δική σας επιλέγουν να αναθέτουν σε εξωτερικούς συνεργάτες την επισήμανση δεδομένων. Ωστόσο, σας συμβουλεύουμε να μην εκπλαγείτε από την ταχύτητα που μπορεί να προσφέρει μια εταιρεία σχολιασμού. Επειδή η ταχύτητα της επισήμανσης δεδομένων δεν έχει καμία σχέση με την ποιότητα των σχολιασμών. Επίσης, να θυμάστε ότι τα δεδομένα είναι ο πιο θεμελιώδης μηχανισμός στη γραμμή μηχανικής μάθησης και επομένως η ποιότητα των δεδομένων με ετικέτα είναι ίση με το επίπεδο απόδοσης του μοντέλου και την αξιοπιστία των αποτελεσμάτων.

  1. Κόστος

Αφού καταλάβετε όλα τα παραπάνω πράγματα, πιθανότατα θα θέλετε να συζητήσετε το οικονομικό ζήτημα. Η εξωτερική ανάθεση δεν είναι μόνο ένας τρόπος να εξοικονομήσετε χρόνο και πόρους, αλλά και τα χρήματά σας. Κατά την εξωτερική ανάθεση σε έναν πάροχο ετικετών δεδομένων, το κόστος εξαρτάται άμεσα από τους όγκους δεδομένων που πρέπει να σχολιαστούν, τον τύπο του σχολιασμού, τον αριθμό των σχολιαστών που θα συμμετάσχουν κ.λπ. Κάθε έργο είναι μοναδικό, όπως και οι απαιτήσεις για κάθε εργασία . Η φθηνότερη επιλογή στην αγορά δεν θα ήταν η καλύτερη επιλογή γιατί, όπως λέει η παροιμία, μην είστε σοφοί και ανόητοι.

  1. Λογισμικό και εργαλεία επισήμανσης

Οι σχολιαστές δεδομένων χρησιμοποιούν διάφορα είδη λογισμικού και εργαλείων για ακρίβεια υψηλού επιπέδου και τα πιο αποτελεσματικά αποτελέσματα. Όταν αναζητάτε έναν συνεργάτη σχολιασμού δεδομένων, ελέγξτε τις επιλογές λογισμικού του. Μια εταιρεία μπορεί επίσης να έχει τη δική της πλατφόρμα ετικετών. Τα εξελιγμένα εργαλεία επισήμανσης που χρησιμοποιούν οι έμπειροι σχολιαστές δεδομένων μπορούν να ικανοποιήσουν τις ανάγκες κάθε έργου τεχνητής νοημοσύνης. Ο έλεγχος της διαδικασίας δεν θα πρέπει να αποτελεί πρόβλημα, επειδή οι κορυφαίες λύσεις λογισμικού περιλαμβάνουν δυνατότητες όπως η αναφορά, η QA και η παρακολούθηση. Ωστόσο, μπορείτε πάντα να ζητήσετε από την εταιρεία να χρησιμοποιήσει τα εσωτερικά σας εργαλεία για να έχετε καλύτερο έλεγχο της διαδικασίας.

Σε μια τελευταία σημείωση: Η διαδικασία εξωτερικής ανάθεσης μέσα προς τα έξω

Φωτογραφία από ThisIs Engineering επί Pexels

Η διαδικασία επισήμανσης δεδομένων μπορεί να επιβαρύνει σημαντικά την εσωτερική ομάδα, τις λειτουργίες της επιχείρησής σας και τους πόρους. Για αυτόν τον λόγο, οι περισσότερες εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης βρίσκουν εξωτερική ανάθεση υπηρεσίες σχολιασμού να είναι η καταλληλότερη επιλογή για την επιχείρησή τους. Ωστόσο, η εξωτερική ανάθεση είναι μια δύσκολη δεξιότητα που πρέπει να μαθαίνεται και να αναπτύσσεται με την πάροδο του χρόνου.

Επειδή κάθε κομμάτι σχολιασμένων δεδομένων δημιουργεί ένα σύνθετο σύστημα αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης, η ακρίβεια της ετικέτας καθορίζει την επιτυχία του έργου σας. Οι πελάτες απαιτούν δεδομένα με επαγγελματική σήμανση για να υλοποιήσουν τα έργα τους AI. Επομένως, η επιλογή ενός αξιόπιστου συνεργάτη σχολιασμού δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας όχι μόνο για τα δεδομένα σας, αλλά και για ολόκληρο το έργο.

Με τόσες πολλές επιλογές εξωτερικής ανάθεσης ετικετών δεδομένων στην αγορά, ελπίζουμε αυτός ο οδηγός να σας βοηθήσει να επιτύχετε την πιο επιτυχημένη συνεργασία στην τεχνητή νοημοσύνη!






Schreibe einen Kommentar