Como você sabe, a anotação ou rotulagem de dados é um processo contínuo. Não existe um momento específico que determine o fim do treinamento dos seus módulos de IA, porque eles atingiram a precisão e a rapidez ideais na entrega de resultados.
Embora o lançamento de seu módulo com tecnologia de IA seja apenas um marco, o treinamento de IA ocorre continuamente após o lançamento para otimizar os resultados e a eficiência. Por causa disso, as organizações são atormentadas com a preocupação de gerar grandes volumes de dados relevantes para seus módulos de aprendizado de máquina.
No entanto, essa não é a preocupação que discutiremos hoje. Vamos explorar os desafios que surgem quando essa questão da geração de dados é resolvida. Imagine que você tenha inúmeros pontos de contato para geração de dados. O problema mais difícil que você enfrentará nesse momento será a anotação de volumes tão grandes de dados.
A rotulagem de dados escalável é o que vamos esclarecer hoje porque as organizações e equipes com as quais conversamos nos apontaram para o fato de que essas partes interessadas consideram a construção da confiança da máquina mais desafiadora do que a geração de dados. E, como você sabe, a confiança da máquina só pode ser construída por meio de sistemas devidamente treinados, respaldados por dados anotados com precisão. Então, vamos dar uma olhada nas 5 principais preocupações que reduzem a eficiência dos processos de rotulagem de dados.
5 desafios do mundo real que diluem os esforços de rotulagem de dados
Gerenciamento de força de trabalho
Assim, as organizações enfrentam o desafio de equilibrar qualidade e quantidade para gerar resultados que façam a diferença e atendam a um propósito. Nesses casos, gerenciar a força de trabalho torna-se extremamente difícil e árduo. Embora a terceirização ajude, as empresas que possuem equipes internas dedicadas à anotação de dados enfrentam obstáculos como:
- Treinamento de funcionários para rotulagem de dados
- Distribuição de trabalho entre equipes e promoção da interoperabilidade
- Acompanhamento de desempenho e progresso nos níveis micro e macro
- Combater o atrito e retreinar novos funcionários
- Simplificando a coordenação entre cientistas de dados, anotadores e gerentes de projeto
- Eliminação de barreiras culturais, linguísticas e geográficas e remoção de preconceitos de ecossistemas operacionais e muito mais
Acompanhamento das finanças
O planejamento orçamentário é uma das fases mais cruciais no treinamento de IA. Ele define quanto você está disposto a investir na construção de um módulo de IA em termos de tecnologia, recursos, equipe e outros, e então ajuda a calcular um ROI (retorno sobre o investimento) preciso. Quase 26% das empresas que se aventuram no desenvolvimento de sistemas de IA fracassam na metade do caminho devido a um planejamento orçamentário inadequado. Não há transparência sobre onde o dinheiro está sendo investido, nem métricas eficazes que ofereçam aos investidores informações em tempo real sobre o retorno do investimento.
As pequenas e médias empresas frequentemente se veem presas no dilema de pagamento por projeto ou por hora, e na armadilha de contratar especialistas para fins de anotação em vez de recrutar uma equipe de intermediários. Todos esses problemas podem ser eliminados durante o processo de elaboração do orçamento.
Adesão e conformidade à privacidade de dados
Enquanto o número de casos de uso para IA está aumentando, as empresas estão correndo para aproveitar a onda e desenvolver soluções que elevam a vida e a experiência. No outro extremo do espectro está um desafio ao qual empresas de todos os tamanhos precisam prestar atenção – preocupações com a privacidade de dados.
Isso aumenta a necessidade de manutenção adequada dos padrões de privacidade e conformidade com o uso justo de dados confidenciais. Tecnicamente, um ambiente seguro e sólido deve ser garantido por empresas que impeçam o acesso não autorizado a dados, o uso de dispositivos não autorizados em um ecossistema seguro para dados, downloads ilegais de arquivos, transferência para sistemas em nuvem e muito mais. As leis que regem a privacidade de dados são intrincadas e deve-se tomar cuidado para garantir que todos os requisitos sejam atendidos para evitar consequências legais.
Ferramentas inteligentes e anotações assistidas
Dos dois tipos distintos de métodos de anotação – manual e automático, um modelo de anotação híbrido é ideal para o futuro. Isso ocorre porque os sistemas de IA são bons em processar grandes quantidades de dados sem problemas e os humanos são ótimos em apontar erros e otimizar resultados.
Ferramentas assistidas por IA e técnicas de anotação são soluções firmes para os desafios que enfrentamos hoje, pois facilitam a vida de todas as partes envolvidas no processo. Ferramentas inteligentes permitem que as empresas automatizem atribuições de trabalho, gerenciamento de pipeline, controle de qualidade de dados anotados e ofereçam mais conveniência. Sem ferramentas inteligentes, a equipe ainda estaria trabalhando em técnicas obsoletas, aumentando significativamente as horas humanas para concluir o trabalho.
Gerenciando a consistência na qualidade e quantidade de dados
Um dos aspectos importantes da avaliação da qualidade dos dados é avaliar a definição de rótulos nos conjuntos de dados. Para os não iniciados, vamos entender que existem dois tipos principais de conjuntos de dados –
- Dados objetivos – dados que são verdadeiros ou universais, independentemente de quem os veja
- E dados subjetivos – dados que podem ter múltiplas percepções com base em quem os acessa
Por exemplo, rotular uma maçã como vermelha é objetivo porque é universal, mas as coisas se complicam quando se tem conjuntos de dados com nuances. Considere uma resposta espirituosa de um cliente em uma avaliação. O analista precisa ser inteligente o suficiente para entender se o comentário é sarcástico ou um elogio, para rotulá-lo adequadamente. Os módulos de análise de sentimento processarão os dados com base na classificação feita pelo analista. Então, quando várias pessoas estão envolvidas, como uma equipe chega a um consenso?
Como as empresas podem aplicar diretrizes e regras que eliminem diferenças e tragam uma quantidade significativa de objetividade em conjuntos de dados subjetivos?
Resumindo
É realmente impressionante, não é, a quantidade de desafios que cientistas de dados e anotadores enfrentam diariamente? As preocupações que discutimos até agora são apenas uma parte do desafio decorrente da disponibilidade constante de dados. Há muito mais nesse espectro.
Esperamos, no entanto, que consigamos superar tudo isso graças à evolução dos processos e sistemas de anotação de dados. Além disso, sempre existem opções de terceirização ( shaip ) disponíveis, que oferecem dados de alta qualidade com base em suas necessidades.
