L'intelligence artificielle favorise les interactions de type humain avec les systèmes informatiques, tandis que l'apprentissage automatique permet à ces machines d'apprendre à imiter l'intelligence humaine à travers chaque interaction. Mais qu'est-ce qui alimente ces outils de ML et d'IA très avancés ? Annotation des données.
Les données sont la matière première qui alimente les algorithmes ML - plus vous utilisez de données, meilleur sera le produit d'IA. Bien qu'il soit extrêmement important d'avoir accès à de grandes quantités de données, il est tout aussi important de s'assurer qu'elles sont annotées avec précision pour produire des résultats réalisables. L'annotation des données est la centrale des données derrière les performances algorithmiques ML avancées, fiables et précises.
Rôle de l'annotation des données dans la formation à l'IA
L'annotation des données joue un rôle clé dans la formation ML et le succès global des projets d'IA. Il permet d'identifier des images, des données, des objectifs et des vidéos spécifiques et de les étiqueter pour permettre à la machine d'identifier plus facilement les modèles et de classer les données. Il s'agit d'une tâche dirigée par l'homme qui entraîne le modèle ML à faire des prédictions précises.
Si l'annotation des données n'est pas effectuée avec précision, l'algorithme ML ne peut pas associer facilement les attributs aux objets.
Importance des données de formation annotées pour les systèmes d'IA
L'annotation des données permet le fonctionnement précis des modèles ML. Il existe un lien incontestable entre l'exactitude et la précision de l'annotation des données et le succès du projet d'IA.
La valeur marchande mondiale de l'IA, estimée à 119 milliards de dollars en 2022, devrait atteindre 1,597 milliards de dollars par 2030, avec une croissance à un TCAC de 38 % au cours de la période. Alors que l'ensemble du projet d'IA passe par plusieurs étapes critiques, l'étape d'annotation des données est l'étape la plus importante de votre projet.
Collecter des données pour l'amour des données ne va pas beaucoup aider votre projet. Vous avez besoin de quantités massives de données pertinentes et de haute qualité pour mettre en œuvre votre projet d'IA avec succès. Environ 80 % de votre temps de développement de projets ML est consacré à des tâches liées aux données, telles que l'étiquetage, le nettoyage, l'agrégation, l'identification, l'augmentation et l'annotation.
L'annotation des données est un domaine où les humains ont un avantage sur les ordinateurs, car nous avons la capacité innée de déchiffrer l'intention, de traverser l'ambiguïté et de classer les informations incertaines.
Pourquoi l'annotation des données est-elle importante ?
La valeur et la crédibilité de votre solution d'intelligence artificielle dépendent en grande partie de la qualité des données d'entrée utilisées pour la formation des modèles.
Une machine ne peut pas traiter les images comme nous le faisons ; ils doivent être formés pour reconnaître les modèles par la formation. Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique s'adressent à un large éventail d'applications - des solutions critiques telles que les soins de santé et les véhicules autonomes - où toute erreur dans l'annotation des données peut avoir des répercussions dangereuses.
L'annotation des données garantit que votre solution d'IA fonctionne à sa pleine capacité. La formation d'un modèle ML pour interpréter avec précision son environnement à travers des modèles et des corrélations, faire des prédictions et prendre les mesures nécessaires nécessite une catégorisation et des annotations élevées données d'entraînement. L'annotation montre au modèle ML la prédiction requise en marquant, transcrivant et étiquetant les caractéristiques critiques dans l'ensemble de données.
Enseignement supervisé
Avant d'approfondir l'annotation des données, démêlons l'annotation des données grâce à un apprentissage supervisé et non supervisé.
Une sous-catégorie d'apprentissage automatique supervisé par apprentissage automatique indique la formation de modèles d'IA à l'aide d'un ensemble de données bien étiqueté. Dans une méthode d'apprentissage supervisé, certaines données sont déjà étiquetées et annotées avec précision. Le modèle ML, lorsqu'il est exposé à de nouvelles données, utilise les données d'apprentissage pour proposer une prédiction précise basée sur les données étiquetées.
Par exemple, le modèle ML est entraîné sur une armoire remplie de différents types de vêtements. La première étape de la formation serait de former le modèle avec différents types de vêtements en utilisant les caractéristiques et les attributs de chaque vêtement. Après la formation, la machine sera capable d'identifier des vêtements séparés en appliquant ses connaissances ou sa formation antérieure. L'apprentissage supervisé peut être classé en classification (basée sur la catégorie) et en régression (basée sur la valeur réelle).
Comment l'annotation des données affecte les performances des systèmes d'IA
Les données ne sont jamais une entité unique - elles prennent différentes formes - texte, vidéo et image. Inutile de dire que l'annotation des données se présente sous différentes formes.
Pour que la machine comprenne et identifie précisément les différentes entités, il est important de souligner la qualité du Named Entity Tagging. Une erreur dans le balisage et l'annotation, et le ML n'a pas pu faire la distinction entre Amazon - le magasin de commerce électronique, la rivière ou un perroquet.
De plus, l'annotation des données aide les machines à reconnaître l'intention subtile - une qualité qui vient naturellement aux humains. Nous communiquons différemment et les humains comprennent à la fois les pensées exprimées explicitement et les messages implicites. Par exemple, les réponses ou les avis sur les réseaux sociaux peuvent être à la fois positifs et négatifs, et le ML doit être capable de comprendre les deux. 'Bel endroit. Je reviendrai.' C'est une phrase positive alors que 'Quel endroit formidable c'était avant ! Nous aimions cet endroit !' est négatif, et l'annotation humaine peut rendre ce processus beaucoup plus facile.
Les défis de l'annotation des données et comment les surmonter
Les deux principaux défis de l'annotation des données sont le coût et la précision.
Le besoin de données très précises : Le sort des projets d'IA et de ML dépend de la qualité des données annotées. Les modèles ML et AI doivent être constamment alimentés avec des données bien classées qui peuvent entraîner le modèle à reconnaître la corrélation entre les variables.
Le besoin de grandes quantités de données : Tous les modèles ML et AI prospèrent sur de grands ensembles de données - un seul projet ML nécessite au moins des milliers d'éléments étiquetés.
Le besoin de ressources : Les projets d'IA dépendent des ressources, à la fois en termes de coût, de temps et de main-d'œuvre. Sans l'un ou l'autre de ces éléments, la qualité de votre projet d'annotation de données pourrait se détraquer.
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Meilleures pratiques en annotation de données
La valeur de l'annotation des données est évidente dans son impact sur les résultats du projet d'IA. Si l'ensemble de données sur lequel vous formez vos modèles ML est truffé d'incohérences, biaisé, déséquilibré ou corrompu, votre solution d'IA pourrait être un échec. De plus, si les étiquettes sont erronées et que l'annotation est incohérente, la solution d'IA entraînera également des prédictions inexactes. Alors, quelles sont les meilleures pratiques en matière d'annotation de données ?
Conseils pour une annotation de données efficace et efficiente
- Assurez-vous que les étiquettes de données que vous créez sont spécifiques et cohérentes avec les besoins du projet et suffisamment générales pour répondre à toutes les variations possibles.
- Annotez de grandes quantités de données nécessaires pour former le modèle d'apprentissage automatique. Plus vous annotez de données, meilleur est le résultat de la formation du modèle.
- Les directives d'annotation des données contribuent grandement à établir des normes de qualité et à assurer la cohérence tout au long du projet et entre plusieurs annotateurs.
- Étant donné que l'annotation des données peut être coûteuse et dépendre de la main-d'œuvre, il est logique de vérifier les ensembles de données pré-étiquetés auprès des fournisseurs de services.
- Pour faciliter l'annotation et la formation précises des données, apportez l'efficacité de l'humain dans la boucle pour apporter de la diversité et traiter les cas critiques avec les capacités du logiciel d'annotation.
- Donnez la priorité à la qualité en testant les annotateurs pour la conformité, la précision et la cohérence de la qualité.
Importance du contrôle qualité dans le processus d'annotation
L'annotation de données de qualité est la pierre angulaire des solutions d'IA performantes. Des ensembles de données bien annotés aident les systèmes d'IA à fonctionner de manière impeccable, même dans un environnement chaotique. De même, l'inverse est tout aussi vrai. Un ensemble de données criblé d'inexactitudes d'annotation va générer des solutions incohérentes.
Ainsi, le contrôle de la qualité de l'image, de l'étiquetage vidéo et du processus d'annotation joue un rôle important dans le résultat de l'IA. Cependant, le maintien de normes de contrôle de haute qualité tout au long du processus d'annotation est un défi pour les petites et grandes entreprises. La dépendance à divers types d'outils d'annotation et à une main-d'œuvre d'annotation diversifiée peut être difficile à évaluer et à maintenir la cohérence de la qualité.
Maintenir la qualité des annotateurs de données de travail distribués ou à distance est difficile, en particulier pour ceux qui ne connaissent pas les normes requises. De plus, le dépannage ou la correction des erreurs peut prendre du temps car il doit être identifié au sein d'une main-d'œuvre répartie.
La solution consisterait à former les annotateurs, à impliquer un superviseur ou à demander à plusieurs annotateurs de données d'examiner et d'examiner les pairs pour l'exactitude des annotations des ensembles de données. Enfin, tester régulièrement les annotateurs sur leur connaissance des normes.
Le rôle des annotateurs et comment sélectionner les bons annotateurs pour vos données
Les annotateurs humains détiennent la clé d'un projet d'IA réussi. Les annotateurs de données garantissent que les données sont annotées avec précision, cohérence et fiabilité, car ils peuvent fournir un contexte, comprendre l'intention et jeter les bases de vérités de terrain dans les données.
Certaines données sont annotées artificiellement ou automatiquement à l'aide de solutions d'automatisation assez fiables. Par exemple, vous pouvez télécharger des centaines de milliers d'images de maisons de Google et les transformer en un ensemble de données. Cependant, la précision de l'ensemble de données ne peut être déterminée de manière fiable qu'après le démarrage du modèle.
L'automatisation automatisée pourrait rendre les choses plus faciles et plus rapides, mais indéniablement moins précises. D'un autre côté, un annotateur humain peut être plus lent et plus coûteux, mais il est plus précis.
Les annotateurs de données humaines peuvent annoter et classer les données en fonction de leur expertise en la matière, de leurs connaissances innées et de leur formation spécifique. Les annotateurs de données établissent l'exactitude, la précision et la cohérence.
[A également lu: Guide du débutant sur l'annotation de données : conseils et meilleures pratiques ]
Conclusion
Pour créer un projet d'IA performant, vous avez besoin de données d'entraînement annotées de haute qualité. Bien que l'acquisition de données bien annotées de manière cohérente puisse prendre du temps et consommer des ressources - même pour les grandes entreprises - la solution consiste à rechercher les services de fournisseurs de services d'annotation de données établis comme Shaip. Chez Shaip, nous vous aidons à faire évoluer vos capacités d'IA grâce à nos services spécialisés d'annotation de données en répondant à la demande du marché et des clients.
