데이터 주석

AI 프로젝트에 대한 정확한 데이터 주석 보장

강력한 AI 기반 솔루션은 모든 데이터뿐만 아니라 고품질의 정확하게 주석이 달린 데이터를 기반으로 합니다. 가장 훌륭하고 정제된 데이터만이 AI 프로젝트에 동력을 제공할 수 있으며 이 데이터 순수성은 프로젝트 결과에 큰 영향을 미칠 것입니다.

우리는 종종 데이터를 AI 프로젝트의 연료라고 부르지만 모든 데이터가 그렇지는 않습니다. 프로젝트가 이륙하는 데 도움이 되는 로켓 연료가 필요한 경우 탱크에 원유를 넣을 수 없습니다. 대신, 데이터(연료와 같은)는 최고 품질의 정보만이 프로젝트에 힘을 실어줄 수 있도록 주의 깊게 다듬어야 합니다. 그 정제 과정을 데이터 주석이라고 하며, 이에 대해 꽤 많은 영구적인 오해가 존재합니다.

주석에서 훈련 데이터 품질 정의

데이터 품질이 AI 프로젝트의 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 알고 있습니다. 최고의 고성능 ML 모델 중 일부는 상세하고 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 기반으로 합니다.

그러나 주석에서 품질을 정확히 어떻게 정의합니까?

우리가 이야기 할 때 데이터 주석 품질, 정확성, 신뢰성 및 일관성이 중요합니다. 데이터 세트는 실제 정보 및 실제 정보와 일치하는 경우 정확하다고 합니다.

데이터 일관성은 데이터 세트 전체에서 유지되는 정확도 수준을 나타냅니다. 그러나 데이터 세트의 품질은 프로젝트 유형, 고유한 요구 사항 및 원하는 결과에 따라 더 정확하게 결정됩니다. 따라서 이것은 데이터 라벨링 및 주석 품질을 결정하는 기준이 되어야 합니다.

데이터 품질을 정의하는 것이 왜 중요한가요?

데이터 품질은 프로젝트의 품질과 결과를 결정하는 포괄적인 요소로 작용하기 때문에 데이터 품질을 정의하는 것이 중요합니다.

  • 품질이 낮은 데이터는 제품 및 비즈니스 전략에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 머신 러닝 시스템은 학습된 데이터의 품질만큼 우수합니다.
  • 양질의 데이터는 재작업 및 이와 관련된 비용을 제거합니다.
  • 기업이 정보에 입각한 프로젝트 결정을 내리고 규정 준수를 준수하는 데 도움이 됩니다.

레이블을 지정하는 동안 교육 데이터 품질을 어떻게 측정합니까?

레이블을 지정하는 동안 교육 데이터 품질을 어떻게 측정합니까?

학습 데이터 품질을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있으며 대부분은 먼저 구체적인 데이터 주석 지침을 만드는 것부터 시작합니다. 일부 방법은 다음과 같습니다.

  • 전문가가 설정한 벤치마크

    품질 벤치마크 또는 골드 스탠다드 주석 방법은 프로젝트 출력 품질을 측정하는 기준점 역할을 하는 가장 쉽고 가장 저렴한 품질 보증 옵션입니다. 전문가가 설정한 벤치마크에 대해 데이터 주석을 측정합니다.

  • Cronbach의 알파 테스트

    Cronbach의 알파 테스트는 데이터 세트 항목 간의 상관 관계 또는 일관성을 결정합니다. 라벨의 신뢰성과 더 높은 정확도 연구를 기반으로 측정할 수 있습니다.

  • 합의 측정

    합의 측정은 기계 또는 인간 주석자 간의 동의 수준을 결정합니다. 일반적으로 각 항목에 대해 합의에 도달해야 하며 불일치하는 경우 중재해야 합니다.

  • 패널 검토

    전문가 패널은 일반적으로 데이터 레이블을 검토하여 레이블의 정확성을 결정합니다. 때때로 데이터 레이블의 정의된 부분은 일반적으로 정확도를 결정하기 위한 샘플로 사용됩니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

검토 중 훈련 데이터 품질

AI 프로젝트를 수행하는 회사는 자동화의 힘에 완전히 사로잡혀 있기 때문에 많은 사람들이 계속해서 AI에 의해 구동되는 자동 주석이 수동으로 주석을 추가하는 것보다 더 빠르고 정확할 것이라고 생각합니다. 현재로서는 정확성이 매우 중요하기 때문에 데이터를 식별하고 분류하는 데 사람이 필요한 것이 현실입니다. 자동 레이블 지정을 통해 생성된 추가 오류는 알고리즘의 정확도를 개선하기 위해 추가 반복이 필요하므로 시간 절약 효과가 없습니다.

자동 주석 채택에 기여할 가능성이 있는 또 다른 오해는 작은 오류가 결과에 큰 영향을 미치지 않는다는 것입니다. 입력 데이터의 불일치가 알고리즘을 프로그래머가 의도하지 않은 방향으로 이끄는 AI 드리프트라는 현상으로 인해 가장 작은 오류라도 심각한 부정확성을 유발할 수 있습니다.

교육 데이터의 품질(정확성과 일관성 측면)은 프로젝트의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 지속적으로 검토됩니다. 훈련 데이터 검토는 일반적으로 두 가지 다른 방법을 사용하여 수행됩니다.

자동 주석 기술

자동 주석 기술 자동 주석 검토 프로세스는 피드백이 시스템으로 다시 순환되도록 하고 오류를 방지하여 주석가가 프로세스를 개선할 수 있도록 합니다.

인공 지능에 의해 구동되는 자동 주석은 정확하고 빠릅니다. 자동 주석은 수동 QA가 검토하는 시간을 줄여 데이터세트의 복잡하고 중대한 오류에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 자동 주석은 또한 잘못된 답변, 반복 및 잘못된 주석을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 과학 전문가를 통해 수동으로

데이터 과학자는 또한 데이터 주석을 검토하여 데이터 세트의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.

작은 오류와 주석 부정확성은 프로젝트 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 그리고 이러한 오류는 자동 주석 검토 도구에서 감지되지 않을 수 있습니다. 데이터 과학자는 데이터 불일치와 데이터 세트의 의도하지 않은 오류를 감지하기 위해 다양한 배치 크기에서 샘플 품질 테스트를 수행합니다.

모든 AI 헤드라인 뒤에는 주석 처리가 있으며 Shaip은 이를 쉽게 만들 수 있습니다.

AI 프로젝트 함정 피하기

많은 조직이 사내 주석 리소스의 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 과학자와 엔지니어는 수요가 높으며 AI 프로젝트를 맡을 전문가를 충분히 고용한다는 것은 대부분의 회사에서 손이 닿지 않는 수표를 작성하는 것을 의미합니다. 결국 당신을 괴롭힐 예산 옵션(크라우드소싱 주석과 같은)을 선택하는 대신 경험이 풍부한 외부 파트너에게 주석 요구 사항을 아웃소싱하는 것을 고려하십시오. 아웃소싱은 내부 팀을 구성하려고 할 때 발생하는 고용, 교육 및 관리의 병목 현상을 줄이는 동시에 높은 수준의 정확성을 보장합니다.

특히 Shaip으로 주석 요구 사항을 아웃소싱하면 가장 중요한 결과를 손상시키는 지름길 없이 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있는 강력한 힘을 활용할 수 있습니다. 우리는 완전히 관리되는 인력을 제공하므로 크라우드소싱 주석 노력을 통해 달성하는 것보다 훨씬 더 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 선행 투자는 더 높을 수 있지만 원하는 결과를 달성하기 위해 더 적은 반복이 필요한 개발 프로세스 중에 보상을 받을 것입니다.

당사의 데이터 서비스는 또한 소싱을 포함한 전체 프로세스를 다루며, 이는 대부분의 다른 라벨링 제공업체가 제공할 수 없는 기능입니다. 당사의 경험을 통해 귀하는 비식별화되고 모든 관련 규정을 준수하는 지리적으로 다양한 고품질 데이터를 대량으로 빠르고 쉽게 획득할 수 있습니다. 이 데이터를 당사의 클라우드 기반 플랫폼에 보관하면 프로젝트의 전반적인 효율성을 높이고 생각했던 것보다 빠르게 진행하는 데 도움이 되는 입증된 도구 및 워크플로에 액세스할 수 있습니다.

그리고 마지막으로 우리의 사내 업계 전문가 당신의 독특한 요구를 이해하십시오. 챗봇을 구축하거나 안면 인식 기술을 적용하여 의료 서비스를 개선하기 위해 노력하고 있는지 여부에 관계없이 우리는 거기에 있었고 주석 프로세스가 프로젝트에 설명된 목표를 달성할 수 있도록 하는 지침을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Shaip에서 우리는 AI의 새로운 시대에 열광하는 것만이 아닙니다. 우리는 놀라운 방법으로 그것을 돕고 있으며 우리의 경험은 우리가 수많은 성공적인 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되었습니다. 귀하의 구현을 위해 우리가 무엇을 할 수 있는지 알아보려면 다음으로 연락하십시오. 데모 신청 .

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