Kecerdasan Buatan mendorong interaksi mirip manusia dengan sistem komputasi, sementara Pembelajaran Mesin memungkinkan mesin ini belajar meniru kecerdasan manusia melalui setiap interaksi. Tapi apa yang mendukung alat ML dan AI yang sangat canggih ini? Anotasi data.
Data adalah bahan mentah yang mendukung algoritme ML – semakin banyak data yang Anda gunakan, semakin baik produk AI-nya. Meskipun sangat penting untuk memiliki akses ke data dalam jumlah besar, sama pentingnya untuk memastikan mereka dianotasi secara akurat untuk menghasilkan hasil yang layak. Anotasi data adalah pembangkit tenaga data di balik performa algoritme ML yang canggih, andal, dan akurat.
Peran anotasi data dalam pelatihan AI
Anotasi data memainkan peran kunci dalam pelatihan ML dan keberhasilan proyek AI secara keseluruhan. Ini membantu mengidentifikasi gambar, data, tujuan, dan video tertentu dan melabelinya untuk memudahkan mesin mengidentifikasi pola dan mengklasifikasikan data. Ini adalah tugas manusia yang melatih model ML untuk membuat prediksi yang akurat.
Jika anotasi data tidak dilakukan secara akurat, algoritme ML tidak dapat mengaitkan atribut dengan objek dengan mudah.
Pentingnya data pelatihan beranotasi untuk sistem AI
Anotasi data memungkinkan fungsi model ML yang akurat. Ada hubungan yang tak terbantahkan antara keakuratan dan ketepatan anotasi data dan keberhasilan proyek AI.
Nilai pasar AI global, diperkirakan mencapai $119 miliar pada tahun 2022, diperkirakan akan tercapai $ 1,597 miliar 2030, tumbuh pada CAGR 38% selama periode tersebut. Sementara seluruh proyek AI melewati beberapa langkah penting, tahap anotasi data adalah tahap paling penting dari proyek Anda.
Mengumpulkan data demi data tidak akan banyak membantu proyek Anda. Anda memerlukan sejumlah besar data yang relevan dan berkualitas tinggi untuk mengimplementasikan proyek AI Anda dengan sukses. Sekitar 80% waktu Anda dalam pengembangan proyek ML dihabiskan untuk tugas terkait data, seperti memberi label, menggosok, menggabungkan, mengidentifikasi, menambah, dan membuat anotasi.
Anotasi data adalah salah satu area di mana manusia memiliki keunggulan dibandingkan komputer karena kita memiliki kemampuan bawaan untuk menguraikan maksud, mengarungi ambiguitas, dan mengklasifikasikan informasi yang tidak pasti.
Mengapa Anotasi Data Penting?
Nilai dan kredibilitas solusi kecerdasan buatan Anda sangat bergantung pada kualitas input data yang digunakan untuk pelatihan model.
Sebuah mesin tidak dapat memproses gambar seperti yang kita lakukan; mereka perlu dilatih untuk mengenali pola melalui pelatihan. Karena model pembelajaran mesin melayani berbagai aplikasi – solusi kritis seperti perawatan kesehatan dan kendaraan otonom – di mana kesalahan apa pun dalam anotasi data dapat berakibat berbahaya.
Anotasi data memastikan bahwa solusi AI Anda bekerja dengan kemampuan penuhnya. Melatih model ML untuk menginterpretasikan lingkungannya secara akurat melalui pola dan korelasi, membuat prediksi, dan mengambil tindakan yang diperlukan memerlukan kategori dan anotasi yang sangat tinggi data pelatihan. Anotasi menunjukkan model ML prediksi yang diperlukan dengan menandai, menyalin, dan memberi label pada fitur penting dalam set data.
Pembelajaran terawasi
Sebelum kita menggali lebih dalam tentang anotasi data, mari kita uraikan anotasi data melalui pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
Subkategori pembelajaran mesin yang diawasi pembelajaran mesin menunjukkan pelatihan model AI dengan bantuan kumpulan data yang diberi label dengan baik. Dalam metode pembelajaran terawasi, beberapa data sudah diberi tag dan anotasi secara akurat. Model ML, saat terpapar ke data baru, memanfaatkan data pelatihan untuk menghasilkan prediksi yang akurat berdasarkan data berlabel.
Misalnya, model ML dilatih di lemari yang penuh dengan berbagai jenis pakaian. Langkah pertama dalam pelatihan adalah melatih model dengan berbagai jenis pakaian dengan menggunakan karakteristik dan atribut dari setiap item kain. Setelah pelatihan, mesin akan dapat mengidentifikasi potongan-potongan pakaian yang terpisah dengan menerapkan pengetahuan atau pelatihan sebelumnya. Pembelajaran yang diawasi dapat dikategorikan ke dalam klasifikasi (berdasarkan kategori) dan regresi (berdasarkan nilai nyata).
Bagaimana anotasi data memengaruhi kinerja sistem AI
Data tidak pernah merupakan entitas tunggal – ia mengambil bentuk yang berbeda – teks, video, dan gambar. Tak perlu dikatakan, anotasi data hadir dalam berbagai bentuk.
Agar mesin dapat memahami dan mengidentifikasi entitas yang berbeda secara akurat, penting untuk menekankan kualitas Pemberian Tag Entitas Bernama. Satu kesalahan dalam penandaan dan anotasi, dan ML tidak dapat membedakan antara Amazon – toko e-niaga, sungai, atau burung beo.
Selain itu, anotasi data membantu mesin mengenali niat halus – kualitas yang muncul secara alami pada manusia. Kami berkomunikasi secara berbeda, dan manusia memahami pemikiran yang diungkapkan secara eksplisit dan pesan yang tersirat. Misalnya, balasan atau ulasan media sosial bisa positif dan negatif, dan ML harus bisa memahami keduanya. 'Tempat yang bagus. Akan berkunjung lagi.' Ini adalah ungkapan positif sementara 'Dulu tempat yang luar biasa! Kami dulu suka tempat ini!' negatif, dan anotasi manusia dapat membuat proses ini lebih mudah.
Tantangan dalam anotasi data dan cara mengatasinya
Dua tantangan utama dalam anotasi data adalah biaya dan akurasi.
Kebutuhan akan Data yang Sangat Akurat: Nasib proyek AI dan ML bergantung pada kualitas data yang dianotasi. Model ML dan AI harus secara konsisten diberi makan dengan data yang terklasifikasi dengan baik yang dapat melatih model untuk mengenali korelasi antar variabel.
Kebutuhan Data dalam Jumlah Besar: Semua model ML dan AI berkembang pesat pada kumpulan data besar – satu proyek ML membutuhkan setidaknya ribuan item berlabel.
Kebutuhan akan Sumber Daya: Proyek AI bergantung pada sumber daya, baik dari segi biaya, waktu, dan tenaga kerja. Tanpa salah satu dari ini, kualitas proyek anotasi data Anda bisa rusak.
[Baca juga: Anotasi Video untuk Pembelajaran Mesin ]
Praktik Terbaik dalam Anotasi Data
Nilai anotasi data terbukti dalam pengaruhnya terhadap hasil proyek AI. Jika kumpulan data tempat Anda melatih model ML penuh dengan ketidakkonsistenan, bias, tidak seimbang, atau rusak, solusi AI Anda bisa gagal. Selain itu, jika labelnya salah dan anotasinya tidak konsisten, maka solusi AI juga akan menghasilkan prediksi yang tidak akurat. Jadi, apa praktik terbaik dalam anotasi data?
Kiat untuk anotasi data yang efisien dan efektif
- Pastikan label data yang Anda buat spesifik dan konsisten dengan kebutuhan proyek, namun cukup umum untuk memenuhi semua kemungkinan variasi.
- Anotasi data dalam jumlah besar yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin. Semakin banyak data yang Anda anotasi, semakin baik hasil pelatihan model.
- Pedoman anotasi data sangat membantu dalam menetapkan standar kualitas dan memastikan konsistensi di seluruh proyek dan di beberapa anotator.
- Karena anotasi data bisa mahal dan bergantung pada tenaga kerja, memeriksa kumpulan data yang telah diberi label sebelumnya dari penyedia layanan masuk akal.
- Untuk membantu dalam anotasi dan pelatihan data yang akurat, hadirkan efisiensi human-in-the-loop untuk menghadirkan keragaman dan menangani kasus kritis bersama dengan kemampuan perangkat lunak anotasi.
- Prioritaskan kualitas dengan menguji anotator untuk kepatuhan kualitas, akurasi, dan konsistensi.
Pentingnya kontrol kualitas dalam proses anotasi
Anotasi data berkualitas adalah inti dari solusi AI berperforma tinggi. Kumpulan data yang dianotasi dengan baik membantu sistem AI bekerja dengan sangat baik, bahkan di lingkungan yang kacau. Demikian pula sebaliknya juga sama benarnya. Kumpulan data yang penuh dengan ketidakakuratan anotasi akan memberikan solusi yang tidak konsisten.
Jadi, kontrol kualitas pada gambar, pelabelan video, dan proses anotasi memainkan peran penting dalam hasil AI. Namun, mempertahankan standar kontrol kualitas tinggi selama proses anotasi merupakan tantangan bagi perusahaan skala kecil dan besar. Ketergantungan pada berbagai jenis alat anotasi dan tenaga kerja anotasi yang beragam bisa jadi sulit untuk menilai dan menjaga konsistensi kualitas.
Mempertahankan kualitas anotator data yang didistribusikan atau bekerja jarak jauh itu sulit, terutama bagi mereka yang tidak terbiasa dengan standar yang disyaratkan. Selain itu, pemecahan masalah atau perbaikan kesalahan dapat memakan waktu karena perlu diidentifikasi di seluruh tenaga kerja yang tersebar.
Solusinya adalah melatih annotator, melibatkan supervisor, atau meminta beberapa annotator data melihat dan meninjau rekan untuk akurasi anotasi kumpulan data. Terakhir, secara teratur menguji para anotator tentang pengetahuan mereka tentang standar.
Peran anotator dan cara memilih anotator yang tepat untuk data Anda
Anotator manusia memegang kunci keberhasilan proyek AI. Anotator data memastikan data dianotasi secara akurat, konsisten, dan andal karena mereka dapat memberikan konteks, memahami maksud, dan meletakkan dasar untuk kebenaran dasar dalam data.
Beberapa data dianotasi secara artifisial atau otomatis dengan bantuan solusi otomatisasi dengan tingkat keandalan yang wajar. Misalnya, Anda bisa mendownload ratusan ribu gambar rumah dari Google dan menjadikannya sebagai dataset. Namun, keakuratan kumpulan data hanya dapat ditentukan secara andal setelah model memulai kinerjanya.
Otomatisasi otomatis mungkin membuat segalanya lebih mudah dan lebih cepat, tetapi tidak dapat disangkal, kurang akurat. Di sisi lain, anotator manusia bisa lebih lambat dan lebih mahal, tetapi lebih akurat.
Anotator data manusia dapat membuat anotasi dan mengklasifikasikan data berdasarkan keahlian materi pelajaran, pengetahuan bawaan, dan pelatihan khusus mereka. Anotator data menetapkan akurasi, presisi, dan konsistensi.
[Baca juga: Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Kiat dan Praktik Terbaik ]
Kesimpulan
Untuk membuat proyek AI berperforma tinggi, Anda memerlukan data pelatihan beranotasi berkualitas tinggi. Meskipun memperoleh data yang dianotasi dengan baik secara konsisten dapat memakan waktu, dan menghabiskan sumber daya – bahkan untuk perusahaan besar – solusinya terletak pada mencari layanan dari penyedia layanan anotasi data yang mapan seperti Shaip. Di Shaip, kami membantu Anda meningkatkan kemampuan AI Anda melalui layanan spesialis anotasi data kami dengan memenuhi permintaan pasar dan pelanggan.
