데이터 주석 또는 데이터 레이블 지정, 아시다시피 영원한 과정입니다. AI 모듈이 결과를 제공하는 데 있어 완벽하게 정확하고 신속해지기 때문에 AI 모듈 교육을 중단할 것이라고 말할 수 있는 결정적인 순간은 없습니다.
AI 기반 모듈을 출시하는 것은 이정표일 뿐이지만 AI 교육은 결과와 효율성을 최적화하기 위해 출시 후에도 지속적으로 진행됩니다. 이 때문에 조직은 기계 학습 모듈에 대해 방대한 양의 관련 데이터를 생성해야 하는 문제에 시달리고 있습니다.
그러나 그것은 오늘 우리가 논의할 관심사가 아닙니다. 우리는 이러한 우려가 있을 때 발생하는 문제를 탐구할 것입니다. 데이터 생성 고쳐 졌어. 수많은 데이터 생성 접점이 있다고 상상해 보십시오. 이 시점에서 직면하게 될 더 문제가 되는 문제는 주석 달기 그 엄청난 양의 데이터.
확장 가능한 데이터 레이블 지정은 우리가 이야기한 조직과 팀 모두가 이러한 이해 관계자가 데이터 생성보다 기계 신뢰 구축이 더 어렵다는 사실을 지적했기 때문에 오늘 우리가 밝힐 내용입니다. 아시다시피 기계 신뢰도는 정확하게 주석이 달린 데이터로 뒷받침되는 적절하게 훈련된 시스템을 통해서만 구축할 수 있습니다. 따라서 데이터 레이블링 프로세스의 효율성을 저하시키는 5가지 주요 문제를 살펴보겠습니다.
데이터 레이블 지정 노력을 희석시키는 5가지 실제 과제
인력 관리
우리는 데이터 라벨링이 시간 소모적일 뿐만 아니라 노동 집약적이라는 것을 반복해서 반복했습니다. 데이터 주석 전문가는 구조화되지 않은 데이터를 정리하고 컴파일하고 기계가 읽을 수 있도록 만드는 데 수많은 시간을 할애합니다. 동시에 주석이 정확하고 고품질인지 확인해야 합니다.따라서 조직은 차이를 만들고 목적을 해결하는 결과를 만들어내기 위해 질과 양의 균형을 맞추는 도전에 직면해 있습니다. 이러한 경우 인력 관리가 매우 어렵고 힘들게 됩니다. 아웃소싱이 도움이 되지만, 데이터 주석 목적, 다음과 같은 장애물에 직면:
- 데이터 라벨링을 위한 직원 교육
- 팀 간 작업 분산 및 상호 운용성 촉진
- 미시적 수준과 거시적 수준 모두에서 성과 및 진행 상황 추적
- 인력 감축 및 신규 직원 재교육
- 데이터 과학자, 주석가 및 프로젝트 관리자 간의 조정 간소화
- 문화, 언어 및 지리적 장벽을 제거하고 운영 생태계 등에서 편견을 제거합니다.
우리는 데이터 라벨링이 시간 소모적일 뿐만 아니라 노동 집약적이라는 것을 반복해서 반복했습니다. 데이터 주석 전문가는 구조화되지 않은 데이터를 정리하고 컴파일하고 기계가 읽을 수 있도록 만드는 데 수많은 시간을 할애합니다. 동시에 주석이 정확하고 고품질인지 확인해야 합니다.재정 추적
예산 책정은 AI 교육에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 기술 스택, 리소스, 직원 등의 측면에서 AI 모듈을 구축하는 데 지출할 의사가 있는 금액을 정의한 다음 정확한 RoI를 계산하는 데 도움이 됩니다. 가까운 기업의 26 % AI 시스템 개발에 대한 벤처는 부적절한 예산 책정으로 인해 중간에 실패했습니다. 돈이 어디에 투입되는지에 대한 투명성도 없고 이해 관계자에게 돈이 어떻게 변환되는지에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 효과적인 지표도 없습니다.
중소기업은 종종 프로젝트당 또는 시간당 지불의 딜레마와 중소기업 고용의 허점에 빠져 있습니다. 주석 목적 대 중개자 풀 모집. 이 모든 것은 예산 책정 과정에서 제거될 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 준수 및 규정 준수
AI의 사용 사례가 증가하는 동안 기업은 그 물결을 타고 삶과 경험을 향상시키는 솔루션을 개발하기 위해 서두르고 있습니다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에는 모든 규모의 기업이 주의를 기울여야 하는 데이터 개인 정보 보호 문제가 있습니다.
GDPR, CCPA, DPA 및 기타 지침에 익숙할 수 있지만 전 세계 국가에서 개발 및 구현하는 새로운 법률 및 규정 준수가 있습니다. 더 많은 양의 데이터가 생성되면 센서 및 컴퓨터 비전의 데이터가 사람의 얼굴, KYC 문서의 기밀 세부 정보, 차량 번호판, 면허 번호 등이 있는 데이터를 생성하므로 데이터 주석에서 개인 정보 보호가 중요해집니다.이는 기밀 데이터의 공정한 사용에 대한 개인 정보 보호 표준 및 규정 준수의 적절한 유지 관리에 대한 필요성을 제기합니다. 기술적으로 데이터에 대한 무단 액세스, 데이터가 안전한 생태계에서 무단 장치 사용, 파일의 불법 다운로드, 클라우드 시스템으로의 전송 등을 방지하는 기업은 건전하고 안전한 환경을 보장해야 합니다. 데이터 개인 정보 보호를 규율하는 법률은 복잡하며 법적 결과를 피하기 위해 모든 단일 요구 사항이 충족되도록 주의를 기울여야 합니다.
스마트 도구 및 보조 주석
수동 및 자동의 두 가지 유형의 주석 방법 중에서 하이브리드 주석 모델은 미래에 이상적입니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 원활하게 처리하고 인간은 오류를 지적하고 결과를 최적화하는 데 능숙하기 때문입니다.
AI 지원 도구 및 주석 기술은 프로세스에 관련된 모든 이해 관계자의 삶을 쉽게 만들어주기 때문에 오늘날 우리가 직면한 문제에 대한 확고한 솔루션입니다. 스마트 도구를 통해 기업은 작업 할당, 파이프라인 관리, 주석이 달린 데이터의 품질 관리를 자동화하고 더 많은 편의를 제공할 수 있습니다. 스마트 도구가 없었다면 직원은 여전히 구식 기술을 사용하여 작업을 완료하는 데 사람의 시간이 많이 소요될 것입니다.
데이터 품질 및 양의 일관성 관리
데이터 품질 평가의 중요한 측면 중 하나는 데이터 세트의 레이블 정의를 평가하는 것입니다. 초보자를 위해 두 가지 주요 유형의 데이터 세트가 있음을 이해합시다.
- 객관적 데이터 – 누가 보느냐에 관계없이 사실이거나 보편적인 데이터
- 그리고 주관적인 데이터 – 액세스하는 사람에 따라 다양한 인식을 가질 수 있는 데이터
예를 들어, 레이블링 빨간 사과로서의 사과는 보편적이기 때문에 객관적이지만 미묘한 데이터 세트가 있으면 상황이 복잡해집니다. 리뷰에 대한 고객의 재치 있는 답변을 고려하세요. 어노테이터는 댓글이 비꼬는 것인지 칭찬인지 이해할 수 있을 만큼 똑똑해야 합니다. 감정 분석 모듈은 어노테이터가 레이블을 지정한 것을 기반으로 처리됩니다. 그렇다면 여러 눈과 생각이 얽혀 있을 때 어떻게 한 팀이 합의에 이르게 될까요?
기업은 어떻게 차이를 제거하고 주관적인 데이터 세트에서 상당한 양의 객관성을 가져오는 지침과 규칙을 시행할 수 있습니까?
GDPR, CCPA, DPA 및 기타 지침에 익숙할 수 있지만 전 세계 국가에서 개발 및 구현하는 새로운 법률 및 규정 준수가 있습니다. 더 많은 양의 데이터가 생성되면 센서 및 컴퓨터 비전의 데이터가 사람의 얼굴, KYC 문서의 기밀 세부 정보, 차량 번호판, 면허 번호 등이 있는 데이터를 생성하므로 데이터 주석에서 개인 정보 보호가 중요해집니다.최대 포장
데이터 과학자와 주석가가 매일 직면하는 문제의 양은 정말 압도적이죠? 지금까지 논의한 우려 사항은 일관된 데이터 가용성. 이 스펙트럼에는 더 많은 것이 있습니다.
그러나 데이터 주석의 프로세스와 시스템의 발전 덕분에 이 모든 것보다 앞서 나갈 수 있기를 바랍니다. 음, 항상 아웃소싱(샤프) 옵션을 사용하여 요구 사항에 따라 고품질 데이터를 제공합니다.
