數據註釋或數據標記眾所周知，這是一個永恆的過程。 沒有任何一個決定性的時刻你會說你會停止訓練你的 AI 模塊，因為它們在交付結果方面變得非常準確和迅速。
雖然啟動 AI 驅動的模塊只是一個里程碑，但 AI 培訓會在發布後持續進行，以優化結果和效率。 正因為如此，組織面臨著為其機器學習模塊生成大量相關數據的擔憂。
然而，這不是我們今天要討論的問題。 我們將探討一旦出現這種擔憂而出現的挑戰 生成數據 是固定的。 想像一下，您有無數的數據生成接觸點。 此時您將面臨的更成問題的問題是 批註 如此龐大的數據量。
可擴展的數據標記是我們今天要闡明的內容，因為與我們交談過的組織和團隊都向我們指出，這些利益相關者發現建立機器信心比生成數據更具挑戰性。 如您所知，只有通過由精確註釋數據支持的經過適當訓練的系統才能建立機器信心。 那麼，讓我們來看看降低數據標記過程效率的 5 個主要問題。
5 個現實世界的挑戰會削弱數據標記工作
勞動力管理
我們一直在反復強調，數據標註不僅費時而且費力。 數據註釋專家花費了無數小時來清理非結構化數據，對其進行編譯，並使其成為機器可讀的。 同時，他們需要確保他們的註釋是精確和高質量的。因此，組織面臨著平衡質量和數量的挑戰，以產生能夠產生影響並解決目標的結果。 在這種情況下，管理勞動力變得極其困難和費力。 雖然外包有幫助，但擁有專門的內部團隊的企業 數據註釋 目的，面臨的障礙，例如：
- 員工數據標籤培訓
- 跨團隊分配工作並促進互操作性
- 微觀和宏觀層面的績效和進度跟踪
- 解決減員問題並重新培訓新員工
- 簡化數據科學家、註釋者和項目經理之間的協調
- 消除文化、語言和地理障礙，消除運營生態系統中的偏見等
我們一直在反復強調，數據標註不僅費時而且費力。 數據註釋專家花費了無數小時來清理非結構化數據，對其進行編譯，並使其成為機器可讀的。 同時，他們需要確保他們的註釋是精確和高質量的。財務追踪
預算編制是人工智能培訓中最關鍵的階段之一。 它定義了您願意在技術堆棧、資源、人員等方面花費多少來構建 AI 模塊，然後幫助您計算準確的投資回報率。 相近 26％的公司 由於預算不當，開發人工智能係統的冒險半途而廢。 既沒有關於資金被注入的地方的透明度，也沒有有效的指標可以為利益相關者提供關於他們的資金轉化為什麼的實時洞察力。
中小型企業往往陷入按項目或按小時付費的困境和聘請中小企業的漏洞。 註解 目的與招募中介人池。 所有這些都可以在預算過程中消除。
數據隱私遵守與合規
在人工智能用例數量不斷增加的同時，企業正急於乘風破浪，開發提升生活和體驗的解決方案。 另一方面，各種規模的企業都需要關註一個挑戰——數據隱私問題。
您可能熟悉 GDPR、CCPA、DPA 和其他準則，但世界各國正在製定和實施更新的法律和合規性。 當生成更多數據量時，隱私在數據註釋中變得至關重要，因為來自傳感器和計算機視覺的數據生成的數據包含人臉、KYC 文件中的機密細節、車輛牌照、牌照號碼等。這推動了正確維護隱私標準和合規性以公平使用機密數據的需求。 從技術上講，企業應該保證健全和安全的環境，防止未經授權的數據訪問、在數據安全的生態系統中使用未經授權的設備、非法下載文件、傳輸到雲系統等。 管理數據隱私的法律錯綜複雜，必須小心謹慎以確保滿足每一項要求，以避免產生法律後果。
智能工具和輔助註釋
在兩種不同類型的註釋方法中——手動和自動，混合註釋模型是未來的理想選擇。 這是因為人工智能係統擅長無縫處理大量數據，而人類擅長指出錯誤和優化結果。
人工智能輔助工具和註釋技術是我們今天面臨的挑戰的堅定解決方案，因為它使參與該過程的所有利益相關者的生活變得輕鬆。 智能工具允許企業自動化工作分配、管道管理、註釋數據的質量控制，並提供更多便利。 如果沒有智能工具，員工仍將使用過時的技術，從而顯著增加人工完成工作的時間。
管理數據質量和數量的一致性
評估數據質量的重要方面之一是評估數據集中標籤的定義。 對於初學者，讓我們了解有兩種主要類型的數據集 -
- 客觀數據——真實或普遍的數據，無論誰查看它
- 主觀數據——根據訪問者的不同，可以有多種感知的數據
例如， 標籤 蘋果作為紅蘋果是客觀的，因為它是通用的，但是當手頭有細微的數據集時，事情會變得複雜。 考慮客戶對評論的機智回复。 註釋者必須足夠聰明才能理解評論是諷刺還是恭維，以相應地標記它。 情緒分析 模塊將根據註釋者標記的內容進行處理。 那麼，當涉及多個眼睛和思想時，一個團隊如何達成共識？
企業如何執行準則和規則以消除差異並在主觀數據集中引入大量客觀性？
您可能熟悉 GDPR、CCPA、DPA 和其他準則，但世界各國正在製定和實施更新的法律和合規性。 當生成更多數據量時，隱私在數據註釋中變得至關重要，因為來自傳感器和計算機視覺的數據生成的數據包含人臉、KYC 文件中的機密細節、車輛牌照、牌照號碼等。結束語
這是相當壓倒性的，對吧，數據科學家和註釋者每天面臨的挑戰有多少？ 到目前為止，我們討論的問題只是源於一致的挑戰的一部分 數據的可用性。 在這個範圍內還有更多。
不過，希望我們能夠領先於所有這些，這要歸功於數據註釋中流程和系統的發展。 嗯，總有外包（風度翩翩) 選項，可根據您的要求為您提供高質量的數據。
