Si vous développez une solution d'IA, le délai de mise sur le marché de votre produit dépend fortement de la disponibilité en temps opportun d'ensembles de données de qualité à des fins de formation. Ce n'est que lorsque vous avez vos ensembles de données requis en main que vous lancez les processus d'entraînement de vos modèles, optimisez les résultats et préparez votre solution pour le lancement.
Et vous savez, récupérer des ensembles de données de qualité à temps est un défi de taille pour les entreprises de toutes tailles et de toutes tailles. Pour les non-initiés, près de 19% des entreprises révèlent que c'est le manque de disponibilité des données qui les empêche d'adopter des solutions d'IA.
Nous devons également comprendre que même si vous parvenez à générer des données pertinentes et contextuelles, annotation de données est un défi en soi. Cela prend du temps et nécessite une excellente maîtrise et une attention aux détails. Environ 80 % du temps de développement d'une IA est consacré à l'annotation d'ensembles de données.
Désormais, nous ne pouvons pas simplement éliminer complètement les processus d'annotation de données de nos systèmes, car ils constituent le pivot de la formation à l'IA. Vos modèles ne fourniraient pas de résultats (sans parler de résultats de qualité) s'il n'y a pas de données annotées en main. Jusqu'à présent, nous avons discuté d'une myriade de sujets sur les défis basés sur les données, les techniques d'annotation, etc. Aujourd'hui, nous allons discuter d'un autre aspect crucial qui tourne autour de l'étiquetage des données lui-même.
Dans cet article, nous explorerons les deux types de méthodes d'annotation utilisées à travers le spectre, à savoir :
- Étiquetage manuel des données
- Et l'étiquetage automatique des données
Nous mettrons en lumière les différences entre les deux, pourquoi l'intervention manuelle est essentielle et quels sont les risques associés à l'automatisation étiquetage des données.
Étiquetage manuel des données
Comme son nom l'indique, l'étiquetage manuel des données implique des humains. Les experts en annotation de données prennent en charge le balisage des éléments dans les jeux de données. Par experts, nous entendons les PME et les autorités de domaine qui savent précisément quoi annoter. Le processus manuel commence par la fourniture aux annotateurs d'ensembles de données brutes pour l'annotation. Les ensembles de données peuvent être des images, des fichiers vidéo, des enregistrements audio ou des transcriptions, des textes ou une combinaison de ceux-ci.
Sur la base des projets, des résultats requis et des spécifications, les annotateurs travaillent sur l'annotation des éléments pertinents. Les experts savent quelle technique est la plus appropriée pour des ensembles de données et des objectifs spécifiques. Ils utilisent la bonne technique pour leurs projets et fournissent des ensembles de données entraînables à temps.
L'étiquetage manuel prend énormément de temps et le temps d'annotation moyen par jeu de données dépend d'un certain nombre de facteurs tels que l'outil utilisé, le nombre d'éléments à annoter, la qualité des données, etc. Par exemple, un expert peut mettre jusqu'à 1500 100,000 heures pour étiqueter près de 5 XNUMX images avec XNUMX annotations par image.
Alors que l'étiquetage manuel n'est qu'une partie du processus, il existe une deuxième phase dans le flux de travail d'annotation appelée contrôles qualité et audits. Dans ce cadre, les ensembles de données annotés sont vérifiés pour leur authenticité et leur précision. Pour ce faire, les entreprises adoptent une méthode de consensus, où plusieurs annotations fonctionnent sur les mêmes ensembles de données pour des résultats unanimes. Les divergences sont également résolues en cas de commentaires et de signalement. Par rapport au processus d'annotation, la phase de contrôle qualité est moins fatigante et chronophage.
Étiquetage automatique des données
Ainsi, vous comprenez maintenant combien d'efforts manuels sont consacrés à l'étiquetage des données. Pour que des solutions soient utilisées dans des secteurs comme la santé, la précision et l'attention aux détails deviennent d'autant plus cruciales. Pour ouvrir la voie à un étiquetage des données et à une livraison plus rapides des données annotées, les modèles d'étiquetage automatique des données deviennent progressivement importants.
Dans cette méthode, les systèmes d'IA se chargent d'annoter les données. Ceci est réalisé à l'aide de méthodes heuristiques ou de modèles d'apprentissage automatique ou des deux. Dans la méthode heuristique, un seul ensemble de données est passé à travers une série de règles ou conditions prédéfinies pour valider une étiquette spécifique. Les conditions sont posées par les humains.
Bien que cela soit efficace, cette méthode échoue lorsque les structures de données changent fréquemment. En outre, la mise en place des conditions devient complexe pour conduire les systèmes à prendre une décision éclairée. Alors que les humains peuvent faire la différence entre la crème glacée et la limonade, nous ne connaissons pas l'approche que le cerveau adopte pour faire la distinction. Reproduire cela est humainement impossible dans les machines.
Cela soulève un certain nombre de préoccupations quant à la qualité des résultats des systèmes d'IA. Malgré le démarrage de l'automatisation, vous avez besoin d'un humain (ou de plusieurs) pour valider et corriger les étiquettes de données. Et c'est une excellente transition vers notre prochaine section.
Annotation assistée par IA : l'intelligence nécessite des cerveaux (approche hybride)
Pour de meilleurs résultats, une approche hybride est nécessaire. Alors que les systèmes d'IA peuvent s'occuper d'un étiquetage plus rapide, les humains peuvent valider les résultats et les optimiser. Laisser l'ensemble du processus d'annotation des données entre les mains des machines pourrait être une mauvaise idée et c'est pourquoi impliquer les humains dans la boucle est tout à fait logique.
Une fois entraînées, les machines peuvent segmenter et annoter précisément les éléments les plus fondamentaux. Seules les tâches complexes nécessitent une intervention manuelle. Dans de tels cas, cela ne prendrait pas autant de temps que l'étiquetage manuel des données et serait aussi risqué que l'étiquetage automatique des données.
Il y a un équilibre qui est établi et le processus peut également se dérouler de manière rentable. Les experts pourraient proposer des boucles de rétroaction optimisées pour que les machines produisent de meilleures étiquettes, réduisant ainsi le besoin d'efforts manuels. Avec l'augmentation significative des scores de confiance des machines, la qualité des données étiquetées peut également être améliorée.
Récapitulation
Complètement autonome étiquetage des données les mécanismes ne fonctionneraient jamais – du moins pour l'instant. Ce dont nous avons besoin, c'est de l'harmonie entre l'homme et les machines dans l'accomplissement d'une tâche fastidieuse. Cela augmente également le délai de livraison des ensembles de données annotés, où les entreprises peuvent initier en toute transparence leurs phases de formation à l'IA. Et si vous recherchez des ensembles de données de haute qualité pour vos modèles d'IA, communiquer avec nous dès aujourd’hui..
