Uma solução robusta baseada em IA é baseada em dados – não apenas quaisquer dados, mas dados de alta qualidade e anotados com precisão. Apenas os melhores e mais refinados dados podem impulsionar seu projeto de IA, e essa pureza de dados terá um enorme impacto no resultado do projeto.
Muitas vezes chamamos os dados de combustível para projetos de IA, mas não é qualquer dado que serve. Se você precisa de combustível de foguete para ajudar seu projeto a decolar, não pode colocar óleo bruto no tanque. Em vez disso, os dados (como combustível) precisam ser cuidadosamente refinados para garantir que apenas as informações da mais alta qualidade potencializem seu projeto. Esse processo de refinamento é chamado de anotação de dados e existem alguns equívocos persistentes sobre ele.
Definir a qualidade dos dados de treinamento na anotação
Sabemos que a qualidade dos dados faz muita diferença no resultado do projeto de IA. Alguns dos melhores e mais eficientes modelos de ML foram baseados em conjuntos de dados detalhados e rotulados com precisão.
Mas como exatamente definimos qualidade em uma anotação?
Quando falamos sobre anotação de dados qualidade, precisão, confiabilidade e consistência são importantes. Um conjunto de dados é considerado preciso se corresponder à verdade e às informações do mundo real.
A consistência dos dados refere-se ao nível de precisão mantido em todo o conjunto de dados. No entanto, a qualidade de um conjunto de dados é determinada com mais precisão pelo tipo de projeto, seus requisitos exclusivos e o resultado desejado. Portanto, este deve ser o critério para determinar a rotulagem de dados e a qualidade da anotação.
Por que é importante definir a qualidade dos dados?
É importante definir a qualidade dos dados, pois atua como um fator abrangente que determina a qualidade do projeto e o resultado.
- Dados de baixa qualidade podem afetar o produto e as estratégias de negócios.
- Um sistema de aprendizado de máquina é tão bom quanto a qualidade dos dados em que é treinado.
- Dados de boa qualidade eliminam o retrabalho e os custos associados a ele.
- Ele ajuda as empresas a tomar decisões informadas sobre projetos e adere à conformidade regulatória.
Como medimos a qualidade dos dados de treinamento durante a rotulagem?
Existem vários métodos para medir a qualidade dos dados de treinamento, e a maioria deles começa com a criação de uma diretriz de anotação de dados concreta. Alguns dos métodos incluem:
Referências estabelecidas por especialistas
Referências de qualidade ou anotação padrão ouro métodos são as opções de garantia de qualidade mais fáceis e acessíveis que servem como um ponto de referência que mede a qualidade da saída do projeto. Ele mede as anotações de dados em relação ao benchmark estabelecido pelos especialistas.
Teste Alfa de Cronbach
O teste alfa de Cronbach determina a correlação ou consistência entre os itens do conjunto de dados. A confiabilidade do rótulo e maior precisão pode ser medido com base na pesquisa.
Medição de consenso
A medição de consenso determina o nível de concordância entre anotadores de máquina ou humanos. Normalmente, o consenso deve ser alcançado para cada item e deve ser arbitrado em caso de desacordo.
Revisão do painel
Um painel de especialistas geralmente determina a precisão do rótulo revisando os rótulos de dados. Às vezes, uma parte definida dos rótulos de dados geralmente é usada como amostra para determinar a precisão.
Revendo Dados de treinamento Qualidade
As empresas que assumem projetos de IA estão totalmente compradas com o poder da automação, e é por isso que muitos continuam pensando que a anotação automática orientada pela IA será mais rápida e precisa do que a anotação manual. Por enquanto, a realidade é que são necessários humanos para identificar e classificar os dados porque a precisão é muito importante. Os erros adicionais criados por meio da rotulagem automática exigirão iterações adicionais para melhorar a precisão do algoritmo, negando qualquer economia de tempo.
Outro equívoco - e que provavelmente está contribuindo para a adoção da anotação automática - é que pequenos erros não têm muito efeito nos resultados. Mesmo os menores erros podem produzir imprecisões significativas por causa de um fenômeno chamado desvio de IA, em que inconsistências nos dados de entrada levam um algoritmo a uma direção que os programadores nunca pretendiam.
A qualidade dos dados de treinamento – os aspectos de precisão e consistência – são revisados de forma consistente para atender às demandas exclusivas dos projetos. Uma revisão dos dados de treinamento é normalmente realizada usando dois métodos diferentes –
Técnicas de anotação automática
O processo de revisão de anotação automática garante que o feedback seja devolvido ao sistema e evita falácias para que os anotadores possam melhorar seus processos.
A anotação automática impulsionada pela inteligência artificial é precisa e rápida. A anotação automática reduz o tempo que os QAs manuais gastam na revisão, permitindo que eles gastem mais tempo em erros complexos e críticos no conjunto de dados. A anotação automática também pode ajudar a detectar respostas inválidas, repetições e anotações incorretas.
Manualmente por meio de especialistas em ciência de dados
Os cientistas de dados também revisam a anotação de dados para garantir precisão e confiabilidade no conjunto de dados.
Pequenos erros e imprecisões nas anotações podem afetar significativamente o resultado do projeto. E esses erros podem não ser detectados pelas ferramentas de revisão de anotação automática. Os cientistas de dados fazem testes de qualidade de amostras de diferentes tamanhos de lotes para detectar inconsistências de dados e erros não intencionais no conjunto de dados.
Por trás de cada título de IA está um processo de anotação, e o Shaip pode ajudar a torná-lo indolor
Evitando armadilhas do projeto de IA
Muitas organizações sofrem com a falta de recursos internos de anotação. Cientistas de dados e engenheiros estão em alta demanda, e contratar um número suficiente desses profissionais para assumir um projeto de IA significa preencher um cheque que está fora do alcance da maioria das empresas. Em vez de escolher uma opção de orçamento (como anotação de crowdsourcing) que eventualmente voltará para assombrá-lo, considere terceirizar suas necessidades de anotação para um parceiro externo experiente. A terceirização garante um alto grau de precisão ao mesmo tempo em que reduz os gargalos de contratação, treinamento e gerenciamento que surgem quando você tenta montar uma equipe interna.
Quando você terceiriza suas necessidades de anotação especificamente com o Shaip, você aproveita uma força poderosa que pode acelerar sua iniciativa de IA sem os atalhos que comprometerão os resultados mais importantes. Oferecemos uma força de trabalho totalmente gerenciada, o que significa que você pode obter uma precisão muito maior do que obteria por meio de esforços de anotação de crowdsourcing. O investimento inicial pode ser maior, mas valerá a pena durante o processo de desenvolvimento, quando menos iterações forem necessárias para alcançar o resultado desejado.
Nossos serviços de dados também cobrem todo o processo, incluindo o fornecimento, que é um recurso que a maioria dos outros fornecedores de rotulagem não pode oferecer. Com nossa experiência, você pode adquirir de forma rápida e fácil grandes volumes de dados de alta qualidade e geograficamente diversos que foram desidentificados e estão em conformidade com todas as regulamentações relevantes. Ao armazenar esses dados em nossa plataforma baseada em nuvem, você também obtém acesso a ferramentas e fluxos de trabalho comprovados que aumentam a eficiência geral do seu projeto e o ajudam a progredir mais rápido do que pensava ser possível.
E por fim, nosso especialistas internos da indústria entender suas necessidades exclusivas. Esteja você criando um chatbot ou trabalhando para aplicar a tecnologia de reconhecimento facial para melhorar a saúde, nós estivemos lá e podemos ajudar a desenvolver diretrizes que garantirão que o processo de anotação atinja as metas definidas para seu projeto.
Na Shaip, não estamos apenas empolgados com a nova era da IA. Estamos ajudando de maneiras incríveis, e nossa experiência nos ajudou a lançar inúmeros projetos de sucesso. Para ver o que podemos fazer para sua própria implementação, entre em contato conosco para solicite uma demonstração hoje mesmo.
