Di dunia di mana perusahaan bisnis berdesak-desakan satu sama lain untuk menjadi yang pertama mengubah praktik bisnis mereka dengan menerapkan solusi kecerdasan buatan, pelabelan data tampaknya menjadi satu-satunya tugas yang mulai dilakukan semua orang. Mungkin, itu karena kualitas data yang Anda latih model AI Anda menentukan akurasi dan keberhasilannya.
Pelabelan data atau anotasi data tidak pernah menjadi peristiwa satu kali. Ini adalah proses yang berkelanjutan. Tidak ada titik penting di mana Anda mungkin merasa telah melakukan cukup pelatihan atau bahwa model AI Anda akurat dalam mencapai hasil.
Tapi, di mana janji AI untuk mengeksploitasi peluang baru salah? Terkadang selama proses pelabelan data.
Salah satu masalah utama bisnis yang menggabungkan solusi AI adalah anotasi data. Jadi mari kita lihat 5 kesalahan pelabelan data teratas yang harus dihindari.
5 Kesalahan Pelabelan Data Teratas yang Harus Dihindari
Tidak Mengumpulkan Data yang Cukup untuk Proyek
Data sangat penting, tetapi harus relevan dengan tujuan proyek Anda. Agar model memberikan hasil yang akurat, data yang dilatihnya harus diberi label, kualitas diperiksa untuk memastikan akurasi.
Jika Anda ingin mengembangkan solusi AI yang berfungsi dan andal, Anda harus memberinya sejumlah besar data yang relevan dan berkualitas tinggi. Dan, Anda harus terus-menerus memasukkan data ini ke model pembelajaran mesin Anda sehingga mereka dapat memahami dan menghubungkan berbagai informasi yang Anda berikan.
Jelas, semakin besar kumpulan data yang Anda gunakan, semakin baik prediksinya.
Salah satu perangkap dalam proses pelabelan data adalah mengumpulkan data yang sangat sedikit untuk variabel yang kurang umum. Saat Anda melabeli gambar berdasarkan satu variabel yang umum tersedia dalam dokumen mentah, Anda tidak melatih model AI deep learning Anda pada variabel lain yang kurang umum.
Model pembelajaran mendalam menuntut ribuan potongan data agar model dapat bekerja dengan cukup baik. Misalnya, saat melatih lengan robot berbasis AI untuk menggerakkan mesin yang kompleks, setiap variasi kecil dalam pekerjaan dapat memerlukan kumpulan data pelatihan lainnya. Tetapi, mengumpulkan data semacam itu bisa mahal dan terkadang benar-benar mustahil, dan sulit untuk dijelaskan untuk bisnis apa pun.
Tidak Memvalidasi Kualitas Data
Meskipun memiliki data adalah satu hal, penting juga untuk memvalidasi kumpulan data yang Anda gunakan untuk memastikan mereka konsisten dengan kualitas tinggi. Namun, bisnis merasa sulit untuk memperoleh set data yang berkualitas. Secara umum, ada dua tipe dasar kumpulan data – subjektif dan objektif.
Saat melabeli kumpulan data, kebenaran subjektif pemberi label ikut bermain. Misalnya, pengalaman, bahasa, interpretasi budaya, geografi, dan lainnya dapat memengaruhi interpretasi data mereka. Selalu, setiap pemberi label akan memberikan jawaban yang berbeda berdasarkan bias mereka sendiri. Tetapi data subjektif tidak memiliki 'jawaban benar atau salah - itulah sebabnya tenaga kerja perlu memiliki standar dan pedoman yang jelas saat memberi label pada gambar dan data lainnya.Tantangan yang disajikan oleh data objektif adalah risiko pemberi label tidak memiliki pengalaman domain atau pengetahuan untuk mengidentifikasi jawaban yang benar. Tidak mungkin untuk menghilangkan kesalahan manusia sepenuhnya, sehingga menjadi penting untuk memiliki standar dan metode umpan balik loop tertutup.
Saat melabeli kumpulan data, kebenaran subjektif pemberi label ikut bermain. Misalnya, pengalaman, bahasa, interpretasi budaya, geografi, dan lainnya dapat memengaruhi interpretasi data mereka. Selalu, setiap pemberi label akan memberikan jawaban yang berbeda berdasarkan bias mereka sendiri. Tetapi data subjektif tidak memiliki 'jawaban benar atau salah - itulah sebabnya tenaga kerja perlu memiliki standar dan pedoman yang jelas saat memberi label pada gambar dan data lainnya.
Tidak Fokus pada Manajemen Tenaga Kerja
Model pembelajaran mesin bergantung pada kumpulan data besar dari berbagai jenis sehingga setiap skenario dapat dipenuhi. Namun, anotasi gambar yang sukses hadir dengan serangkaian tantangan manajemen tenaga kerja sendiri.
Salah satu masalah utama adalah mengelola tenaga kerja yang besar yang dapat secara manual memproses kumpulan data tidak terstruktur yang cukup besar. Berikutnya adalah mempertahankan standar kualitas tinggi di seluruh angkatan kerja. Banyak masalah yang mungkin muncul selama proyek anotasi data.
Beberapa adalah:
- Kebutuhan untuk melatih pemberi label baru dalam menggunakan alat anotasi
- Mendokumentasikan instruksi dalam buku kode
- Memastikan buku kode diikuti oleh semua anggota tim
- Mendefinisikan alur kerja – mengalokasikan siapa yang melakukan apa berdasarkan kemampuan mereka
- Memeriksa silang dan menyelesaikan masalah teknis
- Memastikan kualitas dan validasi kumpulan data
- Menyediakan kolaborasi yang lancar antara tim pelabel
- Meminimalkan bias pemberi label
Untuk memastikan Anda melewati tantangan ini, Anda harus meningkatkan keterampilan dan kemampuan manajemen tenaga kerja Anda.
Tidak Memilih alat pelabelan Data yang Tepat
Ukuran pasar alat anotasi data sudah berakhir $ 1 miliar 2020, dan jumlah ini diperkirakan akan tumbuh lebih dari 30% CAGR pada tahun 2027. Pertumbuhan luar biasa dalam alat pelabelan data adalah bahwa hal itu mengubah hasil AI dan pembelajaran mesin.
Teknik perkakas yang digunakan bervariasi dari satu kumpulan data ke kumpulan data lainnya. Kami telah memperhatikan bahwa sebagian besar organisasi memulai proses pembelajaran mendalam dengan berfokus pada pengembangan alat pelabelan internal. Tetapi segera, mereka menyadari bahwa ketika kebutuhan anotasi mulai berkembang, alat mereka tidak dapat mengimbanginya. Selain itu, mengembangkan alat internal itu mahal, memakan waktu, dan praktis tidak perlu.
Alih-alih menggunakan cara pelabelan manual yang konservatif atau berinvestasi dalam mengembangkan alat pelabelan khusus, membeli perangkat dari pihak ketiga adalah hal yang cerdas. Dengan metode ini, yang harus Anda lakukan adalah memilih alat yang tepat berdasarkan kebutuhan Anda, layanan yang diberikan, dan skalabilitas.
Tidak Mematuhi Pedoman Keamanan Data
Kepatuhan keamanan data akan mengalami lonjakan yang signifikan segera setelah semakin banyak perusahaan mengumpulkan kumpulan besar data tidak terstruktur. CCPA, DPA, dan GDPR adalah beberapa standar kepatuhan keamanan data internasional yang digunakan oleh perusahaan.
Dorongan untuk kepatuhan keamanan mendapatkan penerimaan karena ketika datang ke pelabelan data tidak terstruktur, ada contoh data pribadi yang ada pada gambar. Selain melindungi privasi subjek, penting juga untuk memastikan keamanan data. Perusahaan harus memastikan para pekerja, tanpa izin keamanan, tidak memiliki akses ke kumpulan data ini dan tidak dapat mentransfer atau merusaknya dalam bentuk apa pun.Kepatuhan keamanan menjadi masalah utama dalam hal outsourcing tugas pelabelan ke penyedia pihak ketiga. Keamanan data meningkatkan kompleksitas proyek, dan penyedia layanan pelabelan harus mematuhi peraturan bisnis.
Dorongan untuk kepatuhan keamanan mendapatkan penerimaan karena ketika datang ke pelabelan data tidak terstruktur, ada contoh data pribadi yang ada pada gambar. Selain melindungi privasi subjek, penting juga untuk memastikan keamanan data. Perusahaan harus memastikan para pekerja, tanpa izin keamanan, tidak memiliki akses ke kumpulan data ini dan tidak dapat mentransfer atau merusaknya dalam bentuk apa pun.Jadi, apakah proyek AI besar Anda berikutnya menunggu layanan pelabelan data yang tepat?
Kami percaya keberhasilan setiap proyek AI bergantung pada kumpulan data yang kami masukkan ke dalam algoritme pembelajaran mesin. Dan, jika proyek AI diharapkan memberikan hasil dan prediksi yang akurat, anotasi dan pelabelan data menjadi sangat penting. Oleh outsourcing tugas anotasi data Anda, kami meyakinkan Anda bahwa Anda dapat mengatasi tantangan ini secara efisien.
Dengan fokus kami untuk secara konsisten mempertahankan kumpulan data berkualitas tinggi, menawarkan umpan balik loop tertutup, dan mengelola tenaga kerja secara efektif, Anda akan dapat memberikan proyek AI terbaik yang menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
[Baca juga: Anotasi Data In-House atau Outsource – Mana yang Memberikan Hasil AI Lebih Baik?]
