Anotasi Data

Memastikan Anotasi Data yang Akurat untuk Proyek AI

Solusi berbasis AI yang kuat dibangun di atas data – bukan hanya data apa pun, tetapi juga data berkualitas tinggi yang dianotasi secara akurat. Hanya data terbaik dan terhalus yang dapat mendukung proyek AI Anda, dan kemurnian data ini akan berdampak besar pada hasil proyek.

Kami sering menyebut data sebagai bahan bakar untuk proyek AI, tetapi tidak sembarang data bisa melakukannya. Jika Anda membutuhkan bahan bakar roket untuk membantu proyek Anda mencapai lepas landas, Anda tidak dapat memasukkan minyak mentah ke dalam tangki. Sebaliknya, data (seperti bahan bakar) perlu disempurnakan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa hanya informasi berkualitas tinggi yang mendukung proyek Anda. Proses penyempurnaan itu disebut anotasi data, dan ada beberapa kesalahpahaman yang terus-menerus tentangnya.

Tentukan Kualitas Data Pelatihan dalam Anotasi

Kami tahu bahwa kualitas data membuat banyak perbedaan pada hasil proyek AI. Beberapa model ML terbaik dan berperforma tinggi didasarkan pada kumpulan data yang diberi label secara mendetail dan akurat.

Tapi bagaimana tepatnya kita mendefinisikan kualitas dalam anotasi?

Ketika kita berbicara tentang anotasi data kualitas, akurasi, keandalan, dan konsistensi penting. Suatu kumpulan data dikatakan akurat jika sesuai dengan kebenaran dasar dan informasi dunia nyata.

Konsistensi data mengacu pada tingkat akurasi yang dipertahankan di seluruh kumpulan data. Namun, kualitas kumpulan data lebih akurat ditentukan oleh jenis proyek, persyaratan uniknya, dan hasil yang diinginkan. Oleh karena itu, ini harus menjadi kriteria untuk menentukan pelabelan data dan kualitas anotasi.

Mengapa Penting untuk Mendefinisikan Kualitas Data?

Penting untuk mendefinisikan kualitas data karena bertindak sebagai faktor komprehensif yang menentukan kualitas proyek dan hasilnya.

  • Data berkualitas buruk dapat memengaruhi produk dan strategi bisnis.
  • Sistem pembelajaran mesin sama baiknya dengan kualitas data yang dilatihnya.
  • Data berkualitas baik menghilangkan pengerjaan ulang dan biaya yang terkait dengannya.
  • Ini membantu bisnis membuat keputusan proyek yang terinformasi dan mematuhi kepatuhan terhadap peraturan.

Bagaimana kami mengukur kualitas data Pelatihan saat memberi label?

Bagaimana cara mengukur kualitas data pelatihan saat memberi label?

Ada beberapa metode untuk mengukur kualitas data pelatihan, dan sebagian besar dimulai dengan membuat pedoman anotasi data yang konkret terlebih dahulu. Beberapa metode tersebut antara lain:

  • Tolok ukur yang ditetapkan oleh para ahli

    Tolok ukur kualitas atau anotasi standar emas metode adalah pilihan jaminan kualitas termudah dan paling terjangkau yang berfungsi sebagai titik referensi yang mengukur kualitas keluaran proyek. Ini mengukur anotasi data terhadap tolok ukur yang ditetapkan oleh para ahli.

  • Tes Alpha Cronbach

    Tes alpha Cronbach menentukan korelasi atau konsistensi antara item dataset. Keandalan label dan akurasi yang lebih besar dapat diukur berdasarkan penelitian.

  • Pengukuran Konsensus

    Pengukuran konsensus menentukan tingkat kesepakatan antara mesin atau annotator manusia. Konsensus biasanya harus dicapai untuk setiap item dan harus diselesaikan jika terjadi ketidaksepakatan.

  • Ulasan Panel

    Panel pakar biasanya menentukan keakuratan label dengan meninjau label data. Terkadang, bagian tertentu dari label data biasanya diambil sebagai sampel untuk menentukan akurasi.

Mari diskusikan kebutuhan Data Pelatihan AI Anda hari ini.

Meninjau Data pelatihan Kualitas

Perusahaan yang mengambil proyek AI sepenuhnya membeli kekuatan otomatisasi, itulah sebabnya banyak yang terus berpikir bahwa anotasi otomatis yang digerakkan oleh AI akan lebih cepat dan lebih akurat daripada membuat anotasi secara manual. Untuk saat ini, kenyataannya dibutuhkan manusia untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data karena akurasi sangat penting. Kesalahan tambahan yang dibuat melalui pelabelan otomatis akan memerlukan iterasi tambahan untuk meningkatkan akurasi algoritme, meniadakan penghematan waktu.

Kesalahpahaman lain — dan salah satu yang kemungkinan berkontribusi pada penerapan anotasi otomatis — adalah bahwa kesalahan kecil tidak banyak berpengaruh pada hasil. Bahkan kesalahan terkecil pun dapat menghasilkan ketidakakuratan yang signifikan karena fenomena yang disebut penyimpangan AI, di mana ketidakkonsistenan dalam data input mengarahkan algoritma ke arah yang tidak pernah dimaksudkan oleh pemrogram.

Kualitas data pelatihan – aspek akurasi dan konsistensi – ditinjau secara konsisten untuk memenuhi tuntutan unik proyek. Tinjauan data pelatihan biasanya dilakukan dengan menggunakan dua metode berbeda –

Teknik beranotasi otomatis

Teknik beranotasi otomatis Proses peninjauan anotasi otomatis memastikan umpan balik diulang kembali ke dalam sistem dan mencegah kekeliruan sehingga annotator dapat meningkatkan prosesnya.

Anotasi otomatis yang didorong oleh kecerdasan buatan akurat dan lebih cepat. Anotasi otomatis mengurangi waktu yang dihabiskan QA manual untuk meninjau, memungkinkan mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk kesalahan yang kompleks dan kritis dalam kumpulan data. Anotasi otomatis juga dapat membantu mendeteksi jawaban yang tidak valid, pengulangan, dan anotasi yang salah.

Secara manual melalui pakar ilmu data

Ilmuwan data juga meninjau anotasi data untuk memastikan keakuratan dan keandalan dalam kumpulan data.

Kesalahan kecil dan ketidakakuratan anotasi dapat berdampak signifikan pada hasil proyek. Dan kesalahan ini mungkin tidak terdeteksi oleh alat peninjauan anotasi otomatis. Ilmuwan data melakukan pengujian kualitas sampel dari ukuran batch yang berbeda untuk mendeteksi inkonsistensi data dan kesalahan yang tidak diinginkan dalam kumpulan data.

Di Balik Setiap Judul AI Ada Proses Anotasi, dan Shaip Dapat Membantu Membuatnya Tidak Menyakitkan

Menghindari Kesalahan Proyek AI

Banyak organisasi terganggu oleh kurangnya sumber daya anotasi internal. Ilmuwan dan insinyur data sangat diminati, dan mempekerjakan cukup banyak profesional ini untuk mengambil proyek AI berarti menulis cek yang tidak terjangkau oleh sebagian besar perusahaan. Alih-alih memilih opsi anggaran (seperti anotasi crowdsourcing) yang pada akhirnya akan kembali menghantui Anda, pertimbangkan untuk mengalihdayakan kebutuhan anotasi Anda ke mitra eksternal yang berpengalaman. Outsourcing memastikan tingkat akurasi yang tinggi sekaligus mengurangi hambatan perekrutan, pelatihan, dan manajemen yang muncul saat Anda mencoba membentuk tim internal.

Saat Anda mengalihdayakan kebutuhan anotasi Anda dengan Shaip secara khusus, Anda memanfaatkan kekuatan yang kuat yang dapat mempercepat inisiatif AI Anda tanpa pintasan yang akan membahayakan hasil yang sangat penting. Kami menawarkan tenaga kerja yang terkelola sepenuhnya, yang berarti Anda bisa mendapatkan akurasi yang jauh lebih tinggi daripada yang akan Anda capai melalui upaya anotasi crowdsourcing. Investasi di muka mungkin lebih tinggi, tetapi akan terbayar selama proses pengembangan ketika lebih sedikit iterasi diperlukan untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Layanan data kami juga mencakup seluruh proses, termasuk pengadaan, yang merupakan kemampuan yang tidak dapat ditawarkan oleh sebagian besar penyedia pelabelan lainnya. Dengan pengalaman kami, Anda dapat dengan cepat dan mudah memperoleh sejumlah besar data berkualitas tinggi dan beragam secara geografis yang telah dideidentifikasi dan mematuhi semua peraturan yang relevan. Saat Anda menyimpan data ini di platform berbasis cloud kami, Anda juga mendapatkan akses ke alat dan alur kerja yang telah terbukti yang meningkatkan efisiensi keseluruhan proyek Anda dan membantu Anda berkembang lebih cepat dari yang Anda kira.

Dan akhirnya, kami pakar industri internal memahami kebutuhan unik Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot atau bekerja untuk menerapkan teknologi pengenalan wajah untuk meningkatkan perawatan kesehatan, kami telah ada dan dapat membantu mengembangkan pedoman yang akan memastikan proses anotasi mencapai tujuan yang digariskan untuk proyek Anda.

Di Shaip, kami tidak hanya senang dengan era baru AI. Kami membantunya dengan cara yang luar biasa, dan pengalaman kami telah membantu kami mendapatkan proyek sukses yang tak terhitung jumlahnya. Untuk melihat apa yang dapat kami lakukan untuk implementasi Anda sendiri, hubungi kami di meminta demo hari ini.

sosial Share