Anotación de datos o etiquetado de datos, como saben, es un proceso perpetuo. No hay un momento decisivo en el que puedas decir que dejarías de entrenar tus módulos de IA porque se han vuelto perfectamente precisos y rápidos en la entrega de resultados.
Si bien el lanzamiento de su módulo impulsado por IA es solo un hito, el entrenamiento de IA ocurre continuamente después del lanzamiento para optimizar los resultados y la eficiencia. Debido a esto, las organizaciones están plagadas de la preocupación de generar volúmenes masivos de datos relevantes para sus módulos de aprendizaje automático.
Sin embargo, esa no es la preocupación que vamos a discutir hoy. Vamos a explorar los desafíos que surgen una vez que esta preocupación de generando datos está arreglado. Imagine que tiene innumerables puntos de contacto para la generación de datos. El problema más problemático que enfrentará en este punto es anotar enormes volúmenes de datos.
El etiquetado de datos escalable es lo que vamos a aclarar hoy porque las organizaciones y los equipos con los que hemos hablado nos han señalado el hecho de que estas partes interesadas encuentran más desafiante la construcción de confianza en las máquinas que la generación de datos. Y como usted sabe, la confianza de la máquina solo se puede construir a través de sistemas debidamente capacitados respaldados por datos anotados con precisión. Entonces, echemos un vistazo a 5 preocupaciones principales que reducen la eficiencia de los procesos de etiquetado de datos.
5 desafíos del mundo real que diluyen los esfuerzos de etiquetado de datos
Gestión de la mano de obra
Hemos repetido repetidamente que el etiquetado de datos no solo requiere mucho tiempo, sino que también requiere mucha mano de obra. Los expertos en anotación de datos pasan innumerables horas limpiando datos no estructurados, compilándolos y haciéndolos legibles por máquina. Al mismo tiempo, deben asegurarse de que sus anotaciones sean precisas y de alta calidad.Por lo tanto, las organizaciones están preparadas para el desafío de equilibrar la calidad y la cantidad para producir resultados que marquen la diferencia y resuelvan un propósito. En tales casos, la gestión de la fuerza laboral se vuelve extremadamente difícil y agotadora. Si bien la subcontratación ayuda, las empresas que tienen equipos internos dedicados para anotación de datos propósitos, enfrenta obstáculos tales como:
- Capacitación de empleados para etiquetado de datos
- Distribución del trabajo entre equipos y fomento de la interoperabilidad
- Seguimiento del rendimiento y el progreso a nivel micro y macro
- Abordar la deserción y volver a capacitar a los nuevos empleados
- Agilizar la coordinación entre científicos de datos, anotadores y gerentes de proyectos
- Eliminación de barreras culturales, lingüísticas y geográficas y eliminación de sesgos de los ecosistemas operativos y más
Hemos repetido repetidamente que el etiquetado de datos no solo requiere mucho tiempo, sino que también requiere mucha mano de obra. Los expertos en anotación de datos pasan innumerables horas limpiando datos no estructurados, compilándolos y haciéndolos legibles por máquina. Al mismo tiempo, deben asegurarse de que sus anotaciones sean precisas y de alta calidad.Seguimiento de las finanzas
El presupuesto es una de las fases más cruciales en el entrenamiento de IA. Define cuánto está dispuesto a gastar en la construcción de un módulo de IA en términos de tecnología, recursos, personal y más, y luego lo ayuda a calcular el RoI preciso. Cerca de 26% de las empresas que se aventuran en el desarrollo de sistemas de IA fallan a la mitad debido a un presupuesto inadecuado. No hay transparencia sobre dónde se está inyectando el dinero ni métricas efectivas que ofrezcan información en tiempo real a las partes interesadas sobre en qué se está traduciendo su dinero.
Las pequeñas y medianas empresas a menudo se ven atrapadas en el dilema del pago por proyecto o por hora y en el vacío legal de contratar pymes para anotación propósitos versus reclutar un grupo de intermediarios. Todos estos pueden eliminarse durante el proceso de presupuestación.
Cumplimiento y adherencia a la privacidad de los datos
Si bien la cantidad de casos de uso para la IA está aumentando, las empresas se apresuran a subirse a la ola y desarrollar soluciones que eleven la vida y la experiencia. En el otro extremo del espectro se encuentra un desafío al que las empresas de todos los tamaños deben prestar atención: las preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
Es posible que esté familiarizado con GDPR, CCPA, DPA y otras pautas, pero las naciones de todo el mundo están desarrollando e implementando leyes y cumplimientos más nuevos. Cuando se generan más volúmenes de datos, la privacidad se vuelve crucial en la anotación de datos, ya que los datos de los sensores y la visión por computadora generan datos que tienen rostros de personas, detalles confidenciales de documentos KYC, matrículas de vehículos, números de licencia y más.Esto impulsa la necesidad de un mantenimiento adecuado de los estándares de privacidad y el cumplimiento del uso justo de los datos confidenciales. Técnicamente, las empresas deben garantizar un entorno sólido y seguro que evite el acceso no autorizado a los datos, el uso de dispositivos no autorizados en un ecosistema seguro para los datos, las descargas ilegales de archivos, la transferencia a sistemas en la nube y más. Las leyes que rigen la privacidad de los datos son complejas y se debe tener cuidado para garantizar que se cumplan todos los requisitos para evitar consecuencias legales.
Herramientas inteligentes y anotaciones asistidas
De los dos tipos distintos de métodos de anotación, manual y automático, un modelo de anotación híbrido es ideal para el futuro. Esto se debe a que los sistemas de IA son buenos para procesar grandes cantidades de datos sin problemas y los humanos son excelentes para señalar errores y optimizar los resultados.
Las herramientas asistidas por IA y las técnicas de anotación son soluciones firmes a los desafíos que enfrentamos hoy, ya que facilitan la vida de todas las partes interesadas involucradas en el proceso. Las herramientas inteligentes permiten a las empresas automatizar las asignaciones de trabajo, la gestión de la canalización, el control de calidad de los datos anotados y ofrecen más comodidad. Sin herramientas inteligentes, el personal seguiría trabajando en técnicas obsoletas, lo que aumentaría significativamente las horas humanas para completar el trabajo.
Gestionar la coherencia en la calidad y cantidad de datos
Uno de los aspectos importantes de evaluar la calidad de los datos es evaluar la definición de etiquetas en conjuntos de datos. Para los no iniciados, entendamos que hay dos tipos principales de conjuntos de datos:
- Datos objetivos: datos que son verdaderos o universales independientemente de quién los mire
- Y datos subjetivos: datos que podrían tener múltiples percepciones en función de quién accede a ellos.
Por ejemplo, etiquetado una manzana como una manzana roja es objetiva porque es universal, pero las cosas se complican cuando hay conjuntos de datos matizados en la mano. Considere una respuesta ingeniosa de un cliente en una reseña. El anotador debe ser lo suficientemente inteligente como para comprender si el comentario es sarcástico o un cumplido para etiquetarlo en consecuencia. Análisis de los sentimientos Los módulos se procesarán en función de lo que haya etiquetado el anotador. Entonces, cuando se involucran múltiples ojos y mentes, ¿cómo llega un equipo a un consenso?
¿Cómo pueden las empresas hacer cumplir las pautas y reglas que eliminan las diferencias y aportan una cantidad significativa de objetividad en los conjuntos de datos subjetivos?
Es posible que esté familiarizado con GDPR, CCPA, DPA y otras pautas, pero las naciones de todo el mundo están desarrollando e implementando leyes y cumplimientos más nuevos. Cuando se generan más volúmenes de datos, la privacidad se vuelve crucial en la anotación de datos, ya que los datos de los sensores y la visión por computadora generan datos que tienen rostros de personas, detalles confidenciales de documentos KYC, matrículas de vehículos, números de licencia y más.Resumen
Es bastante abrumador, ¿verdad, la cantidad de desafíos que los científicos de datos y los anotadores enfrentan a diario? Las preocupaciones que discutimos hasta ahora son solo una parte del desafío que surge de la constante disponibilidad de datos. Hay muchos más en este espectro.
Con suerte, sin embargo, nos adelantaremos a todo esto gracias a la evolución de los procesos y sistemas en la anotación de datos. Bueno, siempre hay subcontratación (forma) opciones disponibles, que le ofrecen datos de alta calidad en función de sus necesidades.
