Anotação de dados ou rotulagem de dados, como você sabe, é um processo perpétuo. Não há um momento definidor que você possa dizer que pararia de treinar seus módulos de IA porque eles se tornaram perfeitamente precisos e rápidos 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 vamos discutir hoje. Vamos explorar os desafios que surgem uma vez que esta preocupação de gerando dados está consertado. Imagine que você tenha inúmeros pontos de contato de geração de dados. O problema mais problemático que você enfrentará neste momento é anotando 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
Temos repetido repetidamente que a rotulagem de dados não é apenas demorada, mas também trabalhosa. Os especialistas em anotação de dados passam inúmeras horas limpando dados não estruturados, compilando-os e tornando-os legíveis por máquina. Simultaneamente, eles precisam garantir que suas anotações sejam precisas e de alta qualidade.Assim, as organizações estão preparadas para o desafio de equilibrar qualidade e quantidade para produzir resultados que façam a diferença e resolvam um propósito. Nesses casos, gerenciar a força de trabalho torna-se extremamente difícil e extenuante. Embora a terceirização ajude, as empresas que têm equipes internas dedicadas para anotação de dados propósitos, enfrente 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
Temos repetido repetidamente que a rotulagem de dados não é apenas demorada, mas também trabalhosa. Os especialistas em anotação de dados passam inúmeras horas limpando dados não estruturados, compilando-os e tornando-os legíveis por máquina. Simultaneamente, eles precisam garantir que suas anotações sejam precisas e de alta qualidade.Acompanhamento das finanças
O orçamento é uma das fases mais cruciais no treinamento de IA. Ele define quanto você está disposto a gastar na construção de um módulo de IA em termos de pilha de tecnologia, recursos, equipe e muito mais e, em seguida, ajuda a calcular o ROI preciso. Perto de 26% das empresas que se aventuram no desenvolvimento de sistemas de IA falham no meio do caminho devido ao orçamento inadequado. Não há transparência sobre para onde o dinheiro está sendo injetado nem métricas eficazes que ofereçam insights em tempo real às partes interessadas sobre em que seu dinheiro está sendo traduzido.
As pequenas e médias empresas são muitas vezes apanhadas no dilema do pagamento por projecto ou por hora e na brecha da contratação de PME para anotação propósitos versus recrutar um grupo de intermediários. Tudo isso pode ser eliminado durante o processo orçamentário.
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.
Você pode estar familiarizado com GDPR, CCPA, DPA e outras diretrizes, mas há leis e conformidades mais recentes sendo desenvolvidas e implementadas por nações ao redor do mundo. Quando mais volumes de dados são gerados, a privacidade se torna crucial na anotação de dados, pois os dados de sensores e visão computacional geram dados que têm rostos de pessoas, detalhes confidenciais de documentos KYC, placas de veículos, números de licenças e muito mais.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, a marcação uma maçã como uma maçã vermelha é objetiva porque é universal, mas as coisas ficam complicadas quando há conjuntos de dados diferenciados em mãos. Considere uma resposta espirituosa de um cliente em uma avaliação. O anotador deve ser inteligente o suficiente para entender se o comentário é sarcástico ou um elogio para rotulá-lo de acordo. Análise de sentimentos módulos serão processados com base no que o anotador rotulou. Então, quando vários olhos e mentes estão envolvidos, 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?
Você pode estar familiarizado com GDPR, CCPA, DPA e outras diretrizes, mas há leis e conformidades mais recentes sendo desenvolvidas e implementadas por nações ao redor do mundo. Quando mais volumes de dados são gerados, a privacidade se torna crucial na anotação de dados, pois os dados de sensores e visão computacional geram dados que têm rostos de pessoas, detalhes confidenciais de documentos KYC, placas de veículos, números de licenças e muito mais.Resumindo
É bastante impressionante, certo, a quantidade de desafios que cientistas e anotadores de dados enfrentam diariamente? As preocupações que discutimos até agora são apenas uma parte do desafio que decorre da consistente disponibilidade de dados. Há muito mais neste espectro.
Esperamos, no entanto, avançarmos em tudo isso graças à evolução dos processos e sistemas de anotação de dados. Bem, sempre há terceirização (shaip) disponíveis, que oferecem dados de alta qualidade com base em seus requisitos.
