Jika Anda mengembangkan solusi AI, waktu pemasaran produk Anda sangat bergantung pada ketersediaan set data kualitas yang tepat waktu untuk tujuan pelatihan. Hanya jika Anda memiliki set data yang diperlukan, Anda dapat memulai proses pelatihan model, mengoptimalkan hasil, dan menyiapkan solusi untuk diluncurkan.
Dan Anda tahu, mengambil set data berkualitas tepat waktu adalah tantangan berat bagi bisnis dari semua ukuran dan skala. Untuk yang belum tahu, dekat dengan 19% dari bisnis mengungkapkan bahwa kurangnya ketersediaan data yang membatasi mereka untuk mengadopsi solusi AI.
Kami juga harus memahami bahwa meskipun Anda berhasil menghasilkan data yang relevan dan kontekstual, anotasi data merupakan tantangan tersendiri. Ini memakan waktu dan membutuhkan penguasaan yang sangat baik dan perhatian terhadap detail. Sekitar 80% dari waktu pengembangan AI digunakan untuk membuat anotasi set data.
Sekarang, kami tidak dapat sepenuhnya menghilangkan proses anotasi data dari sistem kami karena ini adalah titik tumpu pelatihan AI. Model Anda akan gagal memberikan hasil (apalagi hasil berkualitas) jika tidak ada data beranotasi. Sejauh ini, kita telah membahas banyak sekali topik tentang tantangan berbasis data, teknik anotasi, dan banyak lagi. Hari ini, kita akan membahas aspek penting lain yang berkisar pada pelabelan data itu sendiri.
Dalam posting ini, kita akan mengeksplorasi dua jenis metode anotasi yang digunakan di seluruh spektrum, yaitu:
- Pelabelan data manual
- Dan pelabelan data otomatis
Kami akan menjelaskan perbedaan antara keduanya, mengapa intervensi manual adalah kuncinya, dan apa risiko yang terkait dengan otomatis pelabelan data.
Pelabelan Data Manual
Seperti namanya, pelabelan data manual melibatkan manusia. Pakar anotasi data bertanggung jawab atas penandaan elemen dalam kumpulan data. Yang kami maksud dengan para ahli adalah UKM dan otoritas domain yang tahu persis apa yang harus diberi anotasi. Proses manual dimulai dengan annotator yang diberikan kumpulan data mentah untuk anotasi. Dataset dapat berupa gambar, file video, rekaman atau transkrip audio, teks, atau kombinasi dari semuanya.
Berdasarkan proyek, hasil yang diperlukan, dan spesifikasi, annotator bekerja untuk membuat anotasi pada elemen yang relevan. Para ahli mengetahui teknik apa yang paling cocok untuk kumpulan data dan tujuan tertentu. Mereka menggunakan teknik yang tepat untuk proyek mereka dan mengirimkan kumpulan data yang dapat dilatih tepat waktu.
Pelabelan manual sangat memakan waktu dan waktu anotasi rata-rata per kumpulan data bergantung pada sejumlah faktor seperti alat yang digunakan, jumlah elemen yang akan dianotasi, kualitas data, dan banyak lagi. Misalnya, dibutuhkan waktu hingga 1500 jam bagi seorang pakar untuk melabeli hampir 100,000 gambar dengan 5 anotasi per gambar.
Meskipun pelabelan manual hanyalah salah satu bagian dari proses, ada fase kedua dalam alur kerja anotasi yang disebut pemeriksaan kualitas dan audit. Dalam hal ini, kumpulan data beranotasi diverifikasi keaslian dan presisinya. Untuk melakukan ini, perusahaan mengadopsi metode konsensus, di mana beberapa anotasi bekerja pada kumpulan data yang sama untuk hasil yang bulat. Perbedaan diselesaikan dalam hal komentar dan penandaan juga. Jika dibandingkan dengan proses anotasi, fase pemeriksaan kualitas tidak terlalu berat dan memakan waktu.
Pelabelan Data Otomatis
Jadi, sekarang Anda mengerti berapa banyak upaya manual yang dilakukan untuk pelabelan data. Untuk solusi yang akan digunakan di sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, presisi, dan perhatian terhadap detail menjadi semakin penting. Untuk membuka jalan bagi pelabelan data yang lebih cepat dan pengiriman data beranotasi, model pelabelan data otomatis secara bertahap menjadi menonjol.
Dalam metode ini, sistem AI menangani anotasi data. Ini dicapai dengan bantuan metode heuristik atau model pembelajaran mesin atau keduanya. Dalam metode heuristik, satu set data dilewatkan melalui serangkaian aturan atau kondisi yang telah ditentukan untuk memvalidasi label tertentu. Syaratnya ditentukan oleh manusia.
Meskipun ini efisien, metode ini gagal ketika struktur data sering berubah. Selain itu, pengaturan kondisi menjadi kompleks untuk mendorong sistem membuat keputusan yang tepat. Sementara manusia dapat membedakan antara es krim dan limun, kita tidak tahu pendekatan yang dilakukan otak untuk membedakannya. Untuk mereplikasi ini secara manusiawi tidak mungkin dilakukan di mesin.
Hal ini menimbulkan sejumlah kekhawatiran sehubungan dengan kualitas hasil dari sistem AI. Meskipun otomatisasi muncul, Anda memerlukan manusia (atau banyak dari mereka) untuk memvalidasi dan memperbaiki label data. Dan ini adalah segue yang bagus untuk bagian kita selanjutnya.
Anotasi Berbantuan AI: Kecerdasan Membutuhkan Otak (Pendekatan Hibrida)
Untuk hasil terbaik, pendekatan hybrid diperlukan. Sementara sistem AI dapat menangani pelabelan lebih cepat, manusia dapat memvalidasi hasil dan mengoptimalkannya. Membiarkan seluruh proses anotasi data di tangan mesin bisa menjadi ide yang buruk dan itulah mengapa memasukkan manusia ke dalam loop sangat masuk akal.
Setelah dilatih, mesin dapat menyegmentasikan dan membubuhi keterangan elemen paling mendasar dengan tepat. Hanya tugas-tugas kompleks yang membutuhkan intervensi manual. Dalam kasus seperti itu, ini tidak akan memakan waktu seperti pelabelan data manual dan berisiko seperti pelabelan data otomatis.
Ada keseimbangan yang terbentuk dan prosesnya dapat terjadi dengan cara yang hemat biaya juga. Para ahli dapat menghasilkan loop umpan balik yang dioptimalkan untuk mesin untuk menghasilkan label yang lebih baik, yang pada akhirnya mengurangi kebutuhan akan upaya manual yang terlibat. Dengan peningkatan signifikan dalam skor kepercayaan mesin, kualitas data berlabel juga dapat ditingkatkan.
Wrapping Up
Benar-benar otonom pelabelan data mekanisme tidak akan pernah berhasil – setidaknya untuk saat ini. Yang kami butuhkan adalah keselarasan antara manusia dan mesin dalam menyelesaikan tugas yang membosankan. Ini juga meningkatkan waktu pengiriman kumpulan data beranotasi, di mana perusahaan dapat dengan mulus memulai fase pelatihan AI mereka. Dan jika Anda mencari set data berkualitas tinggi untuk model AI Anda, hubungi kami hari ini.
