Anotasi data atau pelabelan data, seperti yang Anda tahu, adalah proses abadi. Tidak ada satu momen yang menentukan bahwa Anda akan berhenti melatih modul AI Anda karena modul tersebut menjadi sangat akurat dan cepat dalam memberikan hasil.
Meskipun peluncuran modul bertenaga AI Anda hanyalah sebuah pencapaian, pelatihan AI terus dilakukan setelah peluncuran untuk mengoptimalkan hasil dan efisiensi. Karena itu, organisasi diganggu dengan kekhawatiran menghasilkan volume besar data yang relevan untuk modul pembelajaran mesin mereka.
Namun, itu bukan masalah yang akan kita bahas hari ini. Kami akan mengeksplorasi tantangan yang muncul setelah kekhawatiran ini menghasilkan data telah diperbaiki. Bayangkan Anda memiliki titik kontak pembuatan data yang tak terhitung banyaknya. Masalah yang lebih bermasalah yang akan Anda hadapi saat ini adalah membubuhi keterangan volume data yang begitu besar.
Pelabelan data yang dapat diskalakan adalah apa yang akan kami jelaskan hari ini karena organisasi dan tim yang kami ajak bicara semuanya menunjukkan kepada kami fakta bahwa para pemangku kepentingan ini menganggap membangun kepercayaan mesin lebih menantang daripada menghasilkan data. Dan seperti yang Anda ketahui, kepercayaan diri mesin hanya dapat dibangun melalui sistem yang terlatih dengan baik yang didukung oleh data beranotasi yang tepat. Jadi, mari kita lihat 5 masalah utama yang menurunkan efisiensi proses pelabelan data.
5 tantangan dunia nyata yang melemahkan upaya pelabelan data
Manajemen tenaga kerja
Kami telah mengulangi berulang kali bahwa pelabelan data tidak hanya memakan waktu tetapi juga padat karya. Pakar anotasi data menghabiskan waktu berjam-jam untuk membersihkan data yang tidak terstruktur, mengompilasinya, dan membuatnya dapat dibaca oleh mesin. Secara bersamaan, mereka perlu memastikan bahwa anotasi mereka tepat dan berkualitas tinggi.Jadi, organisasi siap dengan tantangan untuk menyeimbangkan kualitas dan kuantitas untuk menghasilkan hasil yang membuat perbedaan dan menyelesaikan tujuan. Dalam kasus seperti itu, mengelola tenaga kerja menjadi sangat sulit dan berat. Sementara outsourcing membantu, bisnis yang telah mendedikasikan tim internal untuk anotasi data tujuan, menghadapi rintangan seperti:
- Pelatihan karyawan untuk pelabelan data
- Distribusi pekerjaan di seluruh tim dan mendorong interoperabilitas
- Pelacakan kinerja dan kemajuan di tingkat mikro dan makro
- Mengatasi atrisi dan melatih kembali karyawan baru
- Memperlancar koordinasi antara ilmuwan data, annotator, dan manajer proyek
- Penghapusan hambatan budaya, bahasa, dan geografis dan menghilangkan bias dari ekosistem operasional dan banyak lagi
Kami telah mengulangi berulang kali bahwa pelabelan data tidak hanya memakan waktu tetapi juga padat karya. Pakar anotasi data menghabiskan waktu berjam-jam untuk membersihkan data yang tidak terstruktur, mengompilasinya, dan membuatnya dapat dibaca oleh mesin. Secara bersamaan, mereka perlu memastikan bahwa anotasi mereka tepat dan berkualitas tinggi.Pelacakan keuangan
Penganggaran adalah salah satu fase paling penting dalam pelatihan AI. Ini menentukan berapa banyak yang ingin Anda keluarkan untuk membangun modul AI dalam hal tumpukan teknologi, sumber daya, staf, dan banyak lagi dan kemudian membantu Anda menghitung RoI yang akurat. Dekat dengan 26% dari perusahaan bahwa usaha untuk mengembangkan sistem AI gagal di tengah jalan karena penganggaran yang tidak tepat. Tidak ada transparansi tentang ke mana uang dipompa atau metrik efektif yang menawarkan wawasan waktu nyata kepada pemangku kepentingan tentang ke mana uang mereka diterjemahkan.
Usaha kecil dan menengah sering terjebak dalam dilema pembayaran per proyek atau per jam dan dalam celah mempekerjakan UKM untuk anotasi tujuan vs merekrut sekelompok perantara. Semua ini dapat dihilangkan selama proses penganggaran.
Kepatuhan & kepatuhan privasi data
Sementara jumlah kasus penggunaan untuk AI meningkat, bisnis bergegas untuk menaiki gelombang dan mengembangkan solusi yang meningkatkan kehidupan dan pengalaman. Di ujung lain spektrum terdapat tantangan yang perlu diperhatikan oleh bisnis dari semua ukuran – masalah privasi data.
Anda mungkin akrab dengan GDPR, CCPA, DPA, dan pedoman lainnya, tetapi ada undang-undang dan kepatuhan yang lebih baru yang sedang dikembangkan dan diterapkan oleh negara-negara di seluruh dunia. Ketika lebih banyak volume data yang dihasilkan, privasi menjadi penting dalam anotasi data karena data dari sensor dan visi komputer menghasilkan data yang memiliki wajah orang, detail rahasia dari dokumen KYC, plat nomor kendaraan, nomor lisensi, dan banyak lagi.Hal ini mendorong perlunya pemeliharaan standar privasi yang tepat dan kepatuhan terhadap penggunaan data rahasia secara wajar. Secara teknis, lingkungan yang sehat dan aman harus dijamin oleh bisnis yang mencegah akses data yang tidak sah, penggunaan perangkat yang tidak sah dalam ekosistem yang aman untuk data, unduhan file secara ilegal, transfer ke sistem cloud, dan banyak lagi. Undang-undang yang mengatur privasi data rumit dan harus berhati-hati untuk memastikan setiap persyaratan terpenuhi untuk menghindari konsekuensi hukum.
Alat pintar & anotasi berbantuan
Dari dua jenis metode anotasi yang berbeda – manual dan otomatis, model anotasi hybrid sangat ideal untuk masa depan. Ini karena sistem AI pandai memproses sejumlah besar data dengan mulus dan manusia hebat dalam menunjukkan kesalahan dan mengoptimalkan hasil.
Alat dan teknik anotasi yang dibantu AI adalah solusi tegas untuk tantangan yang kita hadapi saat ini karena membuat kehidupan semua pemangku kepentingan yang terlibat dalam proses menjadi mudah. Alat pintar memungkinkan bisnis untuk mengotomatiskan tugas kerja, manajemen saluran, kontrol kualitas data beranotasi, dan menawarkan lebih banyak kenyamanan. Tanpa alat pintar, staf akan tetap mengerjakan teknik usang, mendorong jam kerja manusia secara signifikan untuk menyelesaikan pekerjaan.
Mengelola konsistensi dalam kualitas & kuantitas data
Salah satu aspek penting dalam menilai kualitas data adalah menilai definisi label dalam kumpulan data. Untuk yang belum tahu, mari kita pahami bahwa ada dua jenis dataset utama –
- Data objektif – data yang benar atau universal terlepas dari siapa yang melihatnya
- Dan data subjektif – data yang dapat memiliki banyak persepsi berdasarkan siapa yang mengaksesnya
Misalnya, pelabelan apel sebagai apel merah adalah objektif karena bersifat universal tetapi segalanya menjadi rumit ketika ada kumpulan data bernuansa di tangan. Pertimbangkan tanggapan cerdas dari pelanggan pada ulasan. Annotator harus cukup pintar untuk memahami apakah komentar itu sarkastik atau pujian untuk memberi label yang sesuai. Analisis sentimen modul akan memproses berdasarkan apa yang telah diberi label oleh annotator. Jadi, ketika banyak mata dan pikiran terlibat, bagaimana satu tim mencapai konsensus?
Bagaimana bisnis dapat menegakkan pedoman dan aturan yang menghilangkan perbedaan dan membawa sejumlah besar objektivitas dalam kumpulan data subjektif?
Anda mungkin akrab dengan GDPR, CCPA, DPA, dan pedoman lainnya, tetapi ada undang-undang dan kepatuhan yang lebih baru yang sedang dikembangkan dan diterapkan oleh negara-negara di seluruh dunia. Ketika lebih banyak volume data yang dihasilkan, privasi menjadi penting dalam anotasi data karena data dari sensor dan visi komputer menghasilkan data yang memiliki wajah orang, detail rahasia dari dokumen KYC, plat nomor kendaraan, nomor lisensi, dan banyak lagi.Wrapping Up
Cukup luar biasa, bukan, jumlah tantangan yang dihadapi ilmuwan data dan annotator setiap hari? Kekhawatiran yang kita diskusikan sejauh ini hanyalah salah satu bagian dari tantangan yang berasal dari konsistensi ketersediaan data. Ada banyak lagi dalam spektrum ini.
Namun, mudah-mudahan, kami akan memimpin semua ini berkat evolusi proses dan sistem dalam anotasi data. Nah, selalu ada outsourcing (kapal) tersedia, yang menawarkan data berkualitas tinggi berdasarkan kebutuhan Anda.
