Em um mundo onde as empresas estão lutando umas contra as outras para serem as primeiras a transformar suas práticas de negócios aplicando soluções de inteligência artificial, a rotulagem de dados parece ser a única tarefa em que todos começam a tropeçar. Talvez seja porque a qualidade dos dados em que você está treinando seus modelos de IA determina sua precisão e sucesso.
A rotulagem ou anotação de dados nunca é um evento único. É um processo contínuo. Não há um ponto crucial em que você possa pensar que já treinou o suficiente ou que seus modelos de IA são precisos na obtenção de resultados.
Mas, onde a promessa da IA de explorar novas oportunidades está errada? Às vezes, durante o processo de rotulagem de dados.
Um dos principais pontos problemáticos das empresas que incorporam soluções de IA é a anotação de dados. Então, vamos dar uma olhada nos 5 principais erros de rotulagem de dados a serem evitados.
Os 5 principais erros de rotulagem de dados a serem evitados
Não coletando dados suficientes para o projeto
Os dados são essenciais, mas devem ser relevantes para os objetivos do seu projeto. Para que o modelo apresente resultados precisos, os dados em que é treinado devem ser rotulados, com qualidade verificada para garantir a precisão.
Se você deseja desenvolver uma solução de IA confiável e funcional, precisa alimentá-la com grandes quantidades de dados relevantes e de alta qualidade. Além disso, você precisa alimentar constantemente esses dados em seus modelos de aprendizado de máquina para que eles possam entender e correlacionar várias informações fornecidas.
Evidentemente, quanto maior o conjunto de dados que você usar, melhores serão as previsões.
Uma armadilha no processo de rotulagem de dados é coletar muito poucos dados para variáveis menos comuns. Ao rotular imagens com base em uma variável comumente disponível nos documentos brutos, você não está treinando seu modelo de IA de aprendizado profundo em outras variáveis menos comuns.
Os modelos de aprendizado profundo exigem milhares de peças de dados para que o modelo tenha um desempenho razoavelmente bom. Por exemplo, ao treinar um braço robótico baseado em IA para manobrar máquinas complexas, cada pequena variação no trabalho pode exigir outro lote de conjunto de dados de treinamento. Mas, coletar esses dados pode ser caro e, às vezes, totalmente impossível e difícil de anotar para qualquer empresa.
Não validando a qualidade dos dados
Embora ter dados seja uma coisa, também é vital validar os conjuntos de dados que você usa para garantir que eles sejam consistentes e de alta qualidade. No entanto, as empresas acham difícil adquirir conjuntos de dados de qualidade. Em geral, existem dois tipos básicos de conjuntos de dados – subjetivos e objetivos.
Ao rotular conjuntos de dados, a verdade subjetiva do rotulador entra em jogo. Por exemplo, sua experiência, idioma, interpretações culturais, geografia e muito mais podem afetar sua interpretação de dados. Invariavelmente, cada rotulador fornecerá uma resposta diferente com base em seus próprios preconceitos. Mas os dados subjetivos não têm uma 'resposta certa ou errada - é por isso que a força de trabalho precisa ter padrões e diretrizes claras ao rotular imagens e outros dados.O desafio apresentado pelos dados objetivos é o risco de o rotulador não ter experiência ou conhecimento de domínio para identificar as respostas corretas. É impossível eliminar completamente os erros humanos, por isso torna-se vital ter padrões e um método de feedback de circuito fechado.
Ao rotular conjuntos de dados, a verdade subjetiva do rotulador entra em jogo. Por exemplo, sua experiência, idioma, interpretações culturais, geografia e muito mais podem afetar sua interpretação de dados. Invariavelmente, cada rotulador fornecerá uma resposta diferente com base em seus próprios preconceitos. Mas os dados subjetivos não têm uma 'resposta certa ou errada - é por isso que a força de trabalho precisa ter padrões e diretrizes claras ao rotular imagens e outros dados.
Não focar na gestão da força de trabalho
Os modelos de aprendizado de máquina dependem de grandes conjuntos de dados de diferentes tipos para que todos os cenários sejam atendidos. No entanto, a anotação de imagem bem-sucedida vem com seu próprio conjunto de desafios de gerenciamento da força de trabalho.
Uma questão importante é gerenciar uma vasta força de trabalho que pode processar manualmente conjuntos de dados não estruturados consideráveis. O próximo é manter padrões de alta qualidade em toda a força de trabalho. Muitos problemas podem surgir durante os projetos de anotação de dados.
Alguns são:
- A necessidade de treinar novos rotuladores no uso de ferramentas de anotação
- Documentando instruções no livro de códigos
- Garantir que o livro de códigos seja seguido por todos os membros da equipe
- Definindo o fluxo de trabalho – alocando quem faz o que com base em suas capacidades
- Verificação cruzada e resolução de problemas técnicos
- Garantir a qualidade e validação dos conjuntos de dados
- Proporcionando uma colaboração suave entre as equipes de rotuladoras
- Minimizando o viés do rotulador
Para garantir que você supere esse desafio, você deve aprimorar suas habilidades e capacidades de gerenciamento de força de trabalho.
Não selecionar as ferramentas de rotulagem de dados corretas
O tamanho do mercado de ferramentas de anotação de dados acabou $ 1 bilhões em 2020, e espera-se que esse número cresça em mais de 30% CAGR até 2027. O tremendo crescimento nas ferramentas de rotulagem de dados é que ela transforma o resultado da IA e do aprendizado de máquina.
As técnicas de ferramentas usadas variam de um conjunto de dados para outro. Percebemos que a maioria das organizações inicia o processo de aprendizado profundo concentrando-se no desenvolvimento de ferramentas de rotulagem internas. Mas muito em breve, eles percebem que, à medida que as necessidades de anotação começam a crescer, suas ferramentas não conseguem acompanhar o ritmo. Além disso, desenvolver ferramentas internas é caro, demorado e praticamente desnecessário.
Em vez de seguir o caminho conservador da rotulagem manual ou investir no desenvolvimento de ferramentas de rotulagem personalizadas, é inteligente comprar dispositivos de terceiros. Com esse método, tudo o que você precisa fazer é selecionar a ferramenta certa com base na sua necessidade, nos serviços fornecidos e na escalabilidade.
Não cumprir as diretrizes de segurança de dados
A conformidade com a segurança de dados terá um aumento significativo em breve, à medida que mais empresas reunirem grandes conjuntos de dados não estruturados. CCPA, DPA e GDPR são alguns dos padrões internacionais de conformidade de segurança de dados usados pelas empresas.
A pressão pela conformidade de segurança está ganhando aceitação porque, quando se trata de rotular dados não estruturados, há instâncias de dados pessoais presentes nas imagens. Além de proteger a privacidade dos sujeitos, também é vital garantir que os dados estejam protegidos. As empresas precisam garantir que os trabalhadores, sem autorização de segurança, não tenham acesso a esses conjuntos de dados e não possam transferi-los ou adulterá-los de qualquer forma.A conformidade de segurança se torna um ponto central quando se trata de terceirizar tarefas de rotulagem para fornecedores terceirizados. A segurança dos dados aumenta a complexidade do projeto e os provedores de serviços de rotulagem precisam cumprir os regulamentos do negócio.
A pressão pela conformidade de segurança está ganhando aceitação porque, quando se trata de rotular dados não estruturados, há instâncias de dados pessoais presentes nas imagens. Além de proteger a privacidade dos sujeitos, também é vital garantir que os dados estejam protegidos. As empresas precisam garantir que os trabalhadores, sem autorização de segurança, não tenham acesso a esses conjuntos de dados e não possam transferi-los ou adulterá-los de qualquer forma.Então, seu próximo grande projeto de IA está esperando pelo serviço de rotulagem de dados certo?
Acreditamos que o sucesso de qualquer projeto de IA depende dos conjuntos de dados que alimentamos no algoritmo de aprendizado de máquina. E, se espera-se que o projeto de IA apresente resultados e previsões precisos, a anotação e rotulagem de dados são de suma importância. Por terceirizando suas tarefas de anotação de dados, garantimos que você pode resolver esses desafios com eficiência.
Com nosso foco em manter consistentemente conjuntos de dados de alta qualidade, oferecer feedback de ciclo fechado e gerenciar a força de trabalho com eficiência, você poderá entregar projetos de IA de alto nível que trazem um nível mais alto de precisão.
[Leia também: Anotação de dados interna ou terceirizada – o que oferece melhores resultados de IA?]
