Annotation des données ou étiquetage des données, comme vous le savez, est un processus perpétuel. Il n'y a pas de moment décisif auquel vous pourriez dire que vous arrêteriez de former vos modules d'IA parce qu'ils sont devenus parfaitement précis et rapides dans la production de résultats.
Bien que le lancement de votre module alimenté par l'IA ne soit qu'une étape importante, la formation à l'IA se déroule continuellement après le lancement pour optimiser les résultats et l'efficacité. Pour cette raison, les organisations sont confrontées au souci de générer des volumes massifs de données pertinentes pour leurs modules d'apprentissage automatique.
Cependant, ce n'est pas la préoccupation dont nous allons discuter aujourd'hui. Nous allons explorer les défis qui se posent une fois que cette préoccupation de génération de données c'est réglé. Imaginez que vous ayez d'innombrables points de contact pour la génération de données. Le problème le plus problématique auquel vous serez confronté à ce stade est annoter ces énormes volumes de données.
L'étiquetage évolutif des données est ce que nous allons mettre en lumière aujourd'hui, car les organisations et les équipes avec lesquelles nous avons parlé nous ont toutes signalé le fait que ces parties prenantes trouvent plus difficile de renforcer la confiance des machines que de générer des données. Et comme vous le savez, la confiance des machines ne peut être renforcée que par le biais de systèmes correctement formés et soutenus par des données annotées avec précision. Examinons donc 5 problèmes majeurs qui réduisent l'efficacité des processus d'étiquetage des données.
5 défis du monde réel qui diluent les efforts d'étiquetage des données
Workforce Management
Nous avons répété à maintes reprises que l'étiquetage des données ne prend pas seulement du temps, mais demande également beaucoup de travail. Les experts en annotation de données passent d'innombrables heures à nettoyer les données non structurées, à les compiler et à les rendre lisibles par machine. Simultanément, ils doivent s'assurer que leurs annotations sont précises et de haute qualité.Ainsi, les organisations sont prêtes à relever le défi d'équilibrer à la fois la qualité et la quantité pour produire des résultats qui font la différence et répondent à un objectif. Dans de tels cas, la gestion de la main-d'œuvre devient extrêmement difficile et ardue. Bien que l'externalisation aide, les entreprises qui ont des équipes internes dédiées pour annotation de données fins, faire face à des obstacles tels que :
- Formation des employés à l'étiquetage des données
- Répartition du travail entre les équipes et promotion de l'interopérabilité
- Suivi des performances et des progrès aux niveaux micro et macro
- Lutter contre l'attrition et recycler les nouveaux employés
- Rationalisation de la coordination entre les data scientists, les annotateurs et les chefs de projet
- Élimination des barrières culturelles, linguistiques et géographiques et suppression des biais des écosystèmes opérationnels et plus encore
Nous avons répété à maintes reprises que l'étiquetage des données ne prend pas seulement du temps, mais demande également beaucoup de travail. Les experts en annotation de données passent d'innombrables heures à nettoyer les données non structurées, à les compiler et à les rendre lisibles par machine. Simultanément, ils doivent s'assurer que leurs annotations sont précises et de haute qualité.Suivi des finances
La budgétisation est l'une des phases les plus cruciales de la formation à l'IA. Il définit combien vous êtes prêt à dépenser pour créer un module d'IA en termes de pile technologique, de ressources, de personnel, etc., puis vous aide à calculer un retour sur investissement précis. Proche de 26% des entreprises qui s'aventurent dans le développement de systèmes d'IA échouent à mi-chemin en raison d'une budgétisation inappropriée. Il n'y a ni transparence sur l'endroit où l'argent est injecté, ni métriques efficaces qui offrent des informations en temps réel aux parties prenantes sur la façon dont leur argent est converti.
Les petites et moyennes entreprises sont souvent prises dans le dilemme du paiement par projet ou par heure et dans l'échappatoire de l'embauche de PME pour annotation finalités vs recrutement d'un pool d'intermédiaires. Tous ces éléments peuvent être éliminés au cours du processus de budgétisation.
Respect de la confidentialité des données et conformité
Alors que le nombre de cas d'utilisation de l'IA augmente, les entreprises se précipitent pour surfer sur la vague et développer des solutions qui améliorent la vie et l'expérience. À l'autre extrémité du spectre se trouve un défi auquel les entreprises de toutes tailles doivent prêter attention : les problèmes de confidentialité des données.
Vous connaissez peut-être le RGPD, le CCPA, le DPA et d'autres directives, mais des lois et des conformités plus récentes sont élaborées et mises en œuvre par des pays du monde entier. Lorsque davantage de volumes de données sont générés, la confidentialité devient cruciale dans l'annotation des données, car les données des capteurs et de la vision par ordinateur génèrent des données qui ont les visages des personnes, des détails confidentiels des documents KYC, des plaques d'immatriculation des véhicules, des numéros d'immatriculation, etc.Cela renforce la nécessité d'un maintien approprié des normes de confidentialité et de la conformité à une utilisation équitable des données confidentielles. Techniquement, un environnement sain et sécurisé doit être garanti par les entreprises qui empêchent l'accès non autorisé aux données, l'utilisation d'appareils non autorisés dans un écosystème sécurisé pour les données, les téléchargements illégaux de fichiers, le transfert vers des systèmes cloud, etc. Les lois régissant la confidentialité des données sont complexes et des précautions doivent être prises pour s'assurer que chaque exigence est satisfaite afin d'éviter des conséquences juridiques.
Outils intelligents et annotations assistées
Parmi les deux types distincts de méthodes d'annotation - manuelle et automatique, un modèle d'annotation hybride est idéal pour l'avenir. En effet, les systèmes d'IA sont doués pour traiter des quantités massives de données de manière transparente et les humains sont doués pour signaler les erreurs et optimiser les résultats.
Les outils et techniques d'annotation assistés par l'IA sont des solutions solides aux défis auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui, car ils facilitent la vie de toutes les parties prenantes impliquées dans le processus. Des outils intelligents permettent aux entreprises d'automatiser les affectations de travail, la gestion des pipelines, le contrôle de la qualité des données annotées et offrent plus de commodité. Sans outils intelligents, le personnel travaillerait toujours sur des techniques obsolètes, ce qui augmenterait considérablement les heures humaines pour terminer le travail.
Gérer la cohérence de la qualité et de la quantité des données
L'un des aspects importants de l'évaluation de la qualité des données est d'évaluer la définition des étiquettes dans les ensembles de données. Pour les non-initiés, comprenons qu'il existe deux grands types de jeux de données -
- Données objectives – données vraies ou universelles, peu importe qui les regarde
- Et des données subjectives - des données qui pourraient avoir plusieurs perceptions en fonction de qui y accède
Par exemple, l'étiquetage une pomme comme une pomme rouge est objective car universelle mais les choses se compliquent lorsqu'il y a des jeux de données nuancés en main. Considérez une réponse pleine d'esprit d'un client sur un avis. L'annotateur doit être suffisamment intelligent pour comprendre si le commentaire est sarcastique ou un compliment pour l'étiqueter en conséquence. Analyse des sentiments les modules seront traités en fonction de ce que l'annotateur a étiqueté. Ainsi, lorsque plusieurs yeux et esprits sont impliqués, comment une équipe parvient-elle à un consensus ?
Comment les entreprises peuvent-elles appliquer des lignes directrices et des règles qui éliminent les différences et apportent une quantité importante d'objectivité dans les ensembles de données subjectives ?
Vous connaissez peut-être le RGPD, le CCPA, le DPA et d'autres directives, mais des lois et des conformités plus récentes sont élaborées et mises en œuvre par des pays du monde entier. Lorsque davantage de volumes de données sont générés, la confidentialité devient cruciale dans l'annotation des données, car les données des capteurs et de la vision par ordinateur génèrent des données qui ont les visages des personnes, des détails confidentiels des documents KYC, des plaques d'immatriculation des véhicules, des numéros d'immatriculation, etc.Récapitulation
C'est assez écrasant, n'est-ce pas, la quantité de défis auxquels les data scientists et les annotateurs sont confrontés au quotidien ? Les préoccupations dont nous avons discuté jusqu'à présent ne sont qu'une partie du défi qui découle de la cohérence disponibilité des données. Il y en a beaucoup plus dans ce spectre.
Espérons cependant que nous devancerons tout cela grâce à l'évolution des processus et des systèmes d'annotation de données. Eh bien, il y a toujours de l'externalisation (shaipe) disponibles, qui vous offrent des données de haute qualité en fonction de vos besoins.
