ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງສ້າງຫຼືການປະເມີນຜົນລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການປະຕິບັດທາງດຽວກັນໄວຫຼືຫຼັງຈາກນັ້ນ: ຂໍ້ມູນຕິດສະຫຼາກ. ໂມເດວບໍ່ຮູ້ຢ່າງມະຫັດສະຈັນວ່າແມ່ນຫຍັງ. ປະຊາຊົນ, ນະໂຍບາຍ, ແລະບາງຄັ້ງໂຄງການຕ້ອງສອນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ດັ່ງນັ້ນ, AI Data Labeling ແມ່ນຫຍັງ? ໃນສັ້ນ, ມັນເປັນການປະຕິບັດການເພີ່ມຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ມູນດິບເພື່ອໃຫ້ algorithms ສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກມັນ ... 😊
🔗 ຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ພາບລວມຂອງຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນນໍາພາການພັດທະນາທີ່ຮັບຜິດຊອບແລະການນໍາໃຊ້ AI.
🔗 MCP ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ອະທິບາຍໂປຣໂຕຄອນຄວບຄຸມຕົວແບບ ແລະບົດບາດຂອງມັນໃນການຈັດການພຶດຕິກໍາ AI.
🔗 AI edge ແມ່ນຫຍັງ
ກວມເອົາວິທີທີ່ AI ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໂດຍກົງໃນອຸປະກອນຢູ່ຂອບ.
🔗 AI ຕົວແທນແມ່ນຫຍັງ
ແນະນໍາຕົວແທນ AI ທີ່ເປັນເອກະລາດທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການວາງແຜນ, ເຫດຜົນ, ແລະການປະຕິບັດເອກະລາດ.
AI Data Labeling ແມ່ນຫຍັງ, ແທ້? 🎯
ການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນ AI ແມ່ນຂະບວນການຂອງການຕິດແທໍກ, spans, ກ່ອງ, ໝວດໝູ່, ຫຼືການໃຫ້ຄະແນນທີ່ມະນຸດເຂົ້າໃຈໄດ້ກັບວັດສະດຸດິບ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ ຫຼືຊຸດເວລາ ເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບສາມາດກວດຫາຮູບແບບ ແລະເຮັດການຄາດເດົາໄດ້. ຄິດວ່າມີຂອບເຂດອ້ອມຮອບລົດ, ປ້າຍຊື່ຄົນແລະສະຖານທີ່ໃນຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືການລົງຄະແນນຄວາມມັກທີ່ໃຫ້ຄຳຕອບຂອງ chatbot ທີ່ມີປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າ. ຖ້າບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບເຫຼົ່ານີ້, ການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງແບບຄລາດສິກຈະບໍ່ເຄີຍຫຼຸດພົ້ນຈາກພື້ນດິນ.
ທ່ານຍັງຈະໄດ້ຍິນປ້າຍຊື່ທີ່ເອີ້ນວ່າ ຂໍ້ມູນຄວາມຈິງພື້ນຖານ ຫຼື ຂໍ້ມູນຄຳ: ຄຳຕອບທີ່ໄດ້ຕົກລົງກັນພາຍໃຕ້ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນ, ໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ, ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ກວດສອບພຶດຕິກຳຂອງແບບຈຳລອງ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນຍຸກຂອງແບບຈຳລອງພື້ນຖານ ແລະ ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ຊຸດທີ່ມີປ້າຍຊື່ຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນສຳລັບການປະເມີນຜົນ, ການປັບແຕ່ງ, ການຈັດທີມແບບສີແດງເພື່ອຄວາມປອດໄພ, ແລະ ກໍລະນີທີ່ມີຂອບຍາວ - ເຊັ່ນວ່າແບບຈຳລອງຂອງທ່ານມີພຶດຕິກຳແນວໃດໃນສິ່ງແປກໆທີ່ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານເຮັດແທ້ໆ. ບໍ່ມີອາຫານທ່ຽງຟຣີ, ມີແຕ່ເຄື່ອງມືໃນເຮືອນຄົວທີ່ດີກວ່າ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Data Labeling ທີ່ດີ ✅
ທໍາມະດາ: ການຕິດສະຫຼາກທີ່ດີແມ່ນຫນ້າເບື່ອໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດ. ມັນຮູ້ສຶກວ່າສາມາດຄາດເດົາໄດ້, ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້, ແລະເອກະສານເກີນເລັກນ້ອຍ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າ:
-
ontology ທີ່ເຄັ່ງຄັດ: ຊຸດຊັ້ນຮຽນ, ຄຸນລັກສະນະ, ແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ທ່ານສົນໃຈ.
-
ຄໍາແນະນໍາ Crystal: ຕົວຢ່າງທີ່ໄດ້ເຮັດວຽກ, ຕົວຢ່າງຕ້ານການ, ກໍລະນີພິເສດ, ແລະກົດລະບຽບການແຍກ.
-
ນັກທົບທວນຕາຄູ່: ຕາຄູ່ທີສອງກ່ຽວກັບວຽກງານບາງອັນ.
-
ຕົວຊີ້ວັດການຕົກລົງ: ການຕົກລົງລະຫວ່າງຕົວອະທິບາຍ (ເຊັ່ນ: Cohen's κ, Krippendorff's α) ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງວັດແທກຄວາມສອດຄ່ອງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກ. α ແມ່ນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອປ້າຍກຳກັບຫາຍໄປ ຫຼື ຕົວອະທິບາຍຫຼາຍອັນກວມເອົາລາຍການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ [1].
-
ການເຮັດສວນແບບແຂບ: ເກັບກໍາເປັນປະຈໍາ, ແປກປະຫລາດ, ກົງກັນຂ້າມ, ຫຼືພຽງແຕ່ກໍລະນີທີ່ຫາຍາກ.
-
ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ: ການກວດສອບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ປະຊາກອນ, ພາກພື້ນ, ພາສາ, ສະພາບແສງ, ແລະອື່ນໆ.
-
ຕົ້ນກຳເນີດ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: ຕິດຕາມບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນມາຈາກ, ສິດໃນການນຳໃຊ້ມັນ, ແລະ ວິທີການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ (ສິ່ງທີ່ນັບເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ, ວິທີທີ່ທ່ານຈັດປະເພດມັນ, ແລະ ມາດຕະການປ້ອງກັນ) [5].
-
ຄຳຕິຊົມກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມ: ປ້າຍກຳກັບບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນບ່ອນຝັງສົບຂອງສະເປຣດຊີດ - ພວກມັນຈະສົ່ງກັບຄືນສູ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຫ້າວຫັນ, ການປັບແຕ່ງຢ່າງລະອຽດ ແລະ ການປະເມີນຜົນ.
ສາລະພາບນ້ອຍໆ: ເຈົ້າຈະຂຽນບົດແນະນຳຂອງເຈົ້າຄືນໃໝ່ສອງສາມເທື່ອ. ມັນເປັນເລື່ອງປົກກະຕິ. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປຸງລົດຊາດຂອງ stew, tweak ຂະຫນາດນ້ອຍໄປທາງຍາວ.
ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆໃນພາກສະໜາມ: ທີມໜຶ່ງໄດ້ເພີ່ມຕົວເລືອກ "ບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈຄວາມຕ້ອງການ" ອັນດຽວໃສ່ UI ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ການຕົກລົງເຫັນດີເພີ່ມ ຂຶ້ນ ເພາະວ່າຜູ້ອະທິບາຍບໍ່ໄດ້ບັງຄັບໃຫ້ຄາດເດົາ, ແລະບັນທຶກການຕັດສິນໃຈກໍ່ຄົມຊັດຂຶ້ນໃນຄືນດຽວ. ໄຊຊະນະທີ່ໜ້າເບື່ອ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມືສໍາລັບການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນ AI 🔧
ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະແມ່ນແລ້ວ, ຄໍາສັບແມ່ນສັບສົນເລັກນ້ອຍກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງ. ການປັບປ່ຽນລາຄາ-ຢືນຢັນຢູ່ບ່ອນຂອງຜູ້ຂາຍສະເໝີກ່ອນການວາງງົບປະມານ.
| ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ຮູບແບບລາຄາ (ຕົວຊີ້ບອກ) | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ກ່ອງປ້າຍ | ວິສາຫະກິດ, CV + NLP mix | ອີງຕາມການນໍາໃຊ້, ຂັ້ນຟຣີ | ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ QA ທີ່ດີ, ontologies, ແລະ metrics; ຈັດການຂະຫນາດໄດ້ດີ. |
| ຄວາມຈິງພື້ນຖານຂອງ AWS SageMaker | AWS-centric orgs, HITL pipelines | ຕໍ່ໜ້າວຽກ + ການນຳໃຊ້ AWS | ເຄັ່ງຄັດກັບການບໍລິການ AWS, ທາງເລືອກຂອງມະນຸດໃນວົງແຫວນ, ຮັດອິນຟຣາທີ່ເຂັ້ມແຂງ. |
| ຂະໜາດ AI | ວຽກງານສັບສົນ, ຄຸ້ມຄອງກຳລັງແຮງງານ | ວົງຢືມແບບກຳນົດເອງ, ລະດັບ | ການບໍລິການສໍາຜັດສູງບວກກັບເຄື່ອງມື; ops ທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບກໍລະນີແຂບແຂງ. |
| SuperAnnotate | ວິໄສທັດ - ທີມງານຫນັກ, ການເລີ່ມຕົ້ນ | Tiers, ການທົດລອງໃຊ້ຟຣີ | ໂປໂລຍ UI, ການຮ່ວມມື, ເຄື່ອງມືຕົວແບບທີ່ມີປະໂຫຍດ. |
| ຂີ້ຄ້ານ | Devs ທີ່ຕ້ອງການການຄວບຄຸມທ້ອງຖິ່ນ | ໃບອະນຸຍາດຕະຫຼອດຊີວິດ, ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ | scriptable, loops ໄວ, quick recipes-runs local; ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບ NLP. |
| Doccano | ໂຄງການ NLP ແຫຼ່ງເປີດ | ຟຣີ, ແຫຼ່ງເປີດ | ຂັບເຄື່ອນໂດຍຊຸມຊົນ, ງ່າຍດາຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້, ດີສໍາລັບການຈັດປະເພດແລະລໍາດັບການເຮັດວຽກ |
ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງກ່ຽວກັບແບບຈໍາລອງລາຄາ: ຜູ້ຂາຍປະສົມຫນ່ວຍການບໍລິໂພກ, ຄ່າທໍານຽມຕໍ່ຫນ້າວຽກ, ຊັ້ນ, ລາຄາວິສາຫະກິດທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ໃບອະນຸຍາດທີ່ໃຊ້ຄັ້ງດຽວ, ແລະແຫຼ່ງເປີດ. ນະໂຍບາຍປ່ຽນແປງ; ຢືນຢັນຂໍ້ມູນສະເພາະໂດຍກົງກັບເອກະສານຜູ້ຂາຍ ກ່ອນທີ່ຈະຈັດຊື້ເອົາຕົວເລກໃສ່ໃນສະເປຣດຊີດ.
ປະເພດປ້າຍຊື່ທົ່ວໄປ, ມີຮູບພາບທາງຈິດດ່ວນ 🧠
-
ການຈັດປະເພດຮູບພາບ: ຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍປ້າຍຊື່ tags ສໍາລັບຮູບພາບທັງຫມົດ.
-
ການກວດຫາວັດຖຸ: ກ່ອງຜູກມັດ ຫຼືກ່ອງຫມຸນຮອບວັດຖຸ.
-
ການແບ່ງສ່ວນ: ໜ້າກາກລະດັບ pixel-instance ຫຼື semantic; oddly ພໍໃຈໃນເວລາທີ່ສະອາດ.
-
ຈຸດສຳຄັນ ແລະ ທ່າທາງ: ຈຸດສຳຄັນເຊັ່ນ: ຂໍ້ຕໍ່ ຫຼື ຈຸດຕ່າງໆໃນໃບໜ້າ.
-
NLP: ປ້າຍກຳກັບເອກະສານ, ຂອບເຂດສຳລັບຫົວໜ່ວຍທີ່ມີຊື່, ຄວາມສຳພັນ, ການເຊື່ອມໂຍງຫຼັກ, ຄຸນລັກສະນະ.
-
ສຽງ ແລະ ການປາກເວົ້າ: ການຖອດຂໍ້ຄວາມ, ການຂຽນບັນທຶກສຽງຂອງຜູ້ເວົ້າ, ແທັກເຈດຕະນາ, ເຫດການທາງສຽງ.
-
ວິດີໂອ: ກ່ອງ ຫຼື ຕິດຕາມ, ເຫດການທາງໂລກ, ປ້າຍກຳກັບ.
-
ຊຸດເວລາ ແລະ ເຊັນເຊີ: ເຫດການທີ່ມີປ່ອງຢ້ຽມ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ລະບອບແນວໂນ້ມ.
-
ຂະບວນການເຮັດວຽກທົ່ວໄປ: ການຈັດອັນດັບຄວາມມັກ, ທຸງສີແດງຄວາມປອດໄພ, ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມຈິງ, ການປະເມີນຕາມ rubric.
-
ການຄົ້ນຫາ ແລະ RAG: ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງ query-doc, ຄວາມສາມາດໃນການຕອບ, ຄວາມຜິດພາດໃນການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ.
ຖ້າຮູບພາບແມ່ນ pizza, ການແບ່ງສ່ວນແມ່ນການຕັດທຸກໆຊິ້ນຢ່າງສົມບູນ, ໃນຂະນະທີ່ການກວດພົບແມ່ນຊີ້ແລະບອກວ່າມີບາງໆ ... ຢູ່ບ່ອນນັ້ນ.
ການວິພາກວິພາກການເຮັດວຽກ: ຈາກຂໍ້ມູນສັ້ນໆໄປຫາຂໍ້ມູນທອງ🧩
ທໍ່ການຕິດສະຫຼາກທີ່ແຂງແຮງມັກຈະປະຕິບັດຕາມຮູບຮ່າງນີ້:
-
ກໍານົດ ontology: ຫ້ອງຮຽນ, ຄຸນລັກສະນະ, ຄວາມສໍາພັນ, ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມບໍ່ຊັດເຈນ.
-
ຂໍ້ແນະນຳສະບັບຮ່າງ: ຕົວຢ່າງ, ກໍລະນີຂອບ, ແລະຕົວຢ່າງການຕ້ານການຫຼອກລວງ.
-
ໃສ່ປ້າຍກຳກັບຊຸດນັກບິນ: ເອົາຕົວຢ່າງສອງສາມຮ້ອຍຄຳບັນຍາຍເພື່ອຊອກຫາຮູ.
-
ການຕົກລົງເຫັນດີຂອງການວັດແທກ: ຄິດໄລ່ κ/α; ແກ້ໄຂຄຳແນະນຳຈົນກວ່າຕົວອະທິບາຍຈະລວມເຂົ້າກັນ [1].
-
ການອອກແບບ QA: ການລົງຄະແນນເປັນເອກະພາບ, ການພິຈາລະນາ, ການທົບທວນຄືນລໍາດັບ, ແລະການກວດສອບຈຸດ.
-
ແລ່ນການຜະລິດ: ຕິດຕາມການສົ່ງຜ່ານ, ຄຸນນະພາບ, ແລະ drift.
-
ປິດ loop: ຝຶກ, re-sample, ແລະປັບປຸງ rubrics ເປັນຕົວແບບແລະຜະລິດຕະພັນພັດທະນາ.
ຄຳແນະນຳທີ່ເຈົ້າຈະຂອບໃຈຕົວເອງໃນພາຍຫຼັງ: ຮັກສາ ບັນທຶກການຕັດສິນໃຈ. ຂຽນກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນແຕ່ລະຂໍ້ທີ່ເຈົ້າເພີ່ມລົງ ແລະ ເຫດຜົນ. ອະນາຄົດ - ເຈົ້າຈະລືມສະພາບການ. ອະນາຄົດ - ເຈົ້າຈະໃຈຮ້າຍກັບມັນ.
ມະນຸດໃນວົງການ, ການຄວບຄຸມທີ່ອ່ອນແອ, ແລະ "ປ້າຍຫຼາຍ, ການຄລິກຫນ້ອຍ" ແນວຄວາມຄິດ 🧑💻🤝
Human-in-the-loop (HITL) ຫມາຍຄວາມວ່າປະຊາຊົນຮ່ວມມືກັບແບບຈໍາລອງໃນທົ່ວການຝຶກອົບຮົມ, ການປະເມີນຜົນ, ຫຼືການດໍາເນີນງານທີ່ມີຊີວິດຊີວາ - ຢືນຢັນ, ແກ້ໄຂ, ຫຼືລະເວັ້ນການແນະນໍາຕົວແບບ. ໃຊ້ມັນເພື່ອເລັ່ງຄວາມໄວໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄົນທີ່ມີຄຸນະພາບແລະຄວາມປອດໄພ. HITL ເປັນການປະຕິບັດຫຼັກພາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ (ການກວດກາຂອງມະນຸດ, ເອກະສານ, ການຕິດຕາມ) [2].
ການເບິ່ງແຍງກວດກາທີ່ອ່ອນແອ ແມ່ນເປັນການຫຼອກລວງທີ່ແຕກຕ່າງແຕ່ເສີມ: ກົດລະບຽບການຂຽນໂປຼແກຼມ, ທິດສະດີ, ການເບິ່ງແຍງຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ຫຼືແຫຼ່ງທີ່ມີສຽງດັງອື່ນໆຈະສ້າງປ້າຍຊົ່ວຄາວຕາມຂະຫນາດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານປະຕິເສດພວກມັນ. Data Programming ນິຍົມລວມເອົາແຫຼ່ງປ້າຍທີ່ບໍ່ມີສຽງຫຼາຍ ( ຟັງຊັນການຕິດສະຫຼາກ) ແລະການຮຽນຮູ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງພວກມັນເພື່ອຜະລິດຊຸດຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຂຶ້ນ [3].
ໃນທາງປະຕິບັດ, ທີມງານທີ່ມີຄວາມໄວສູງປະສົມທັງສາມ: ປ້າຍຄູ່ມືສໍາລັບຊຸດຄໍາ, ການຊີ້ນໍາທີ່ອ່ອນແອກັບ bootstrap, ແລະ HITL ເພື່ອເລັ່ງການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນ. ມັນບໍ່ແມ່ນການໂກງ. ມັນເປັນຫັດຖະກໍາ.
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຫ້າວຫັນ: ເລືອກສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ໄປເພື່ອຕິດປ້າຍ 🎯📈
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຫ້າວຫັນຫັນໄປສູ່ການໄຫຼວຽນປົກກະຕິ. ແທນທີ່ຈະເກັບຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນແບບສຸ່ມໃສ່ປ້າຍຊື່, ທ່ານປ່ອຍໃຫ້ຕົວແບບຮ້ອງຂໍຕົວຢ່າງທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍທີ່ສຸດ: ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນສູງ, ຄວາມຂັດແຍ້ງສູງ, ຕົວແທນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຫຼືຈຸດທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຂອບເຂດການຕັດສິນໃຈ. ດ້ວຍການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ດີ, ທ່ານຕັດສິ່ງເສດເຫຼືອທີ່ຕິດສະຫຼາກແລະສຸມໃສ່ຜົນກະທົບ. ການສໍາຫຼວດທີ່ທັນສະໄຫມກວມເອົາການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງລາຍງານການປະຕິບັດທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ມີປ້າຍຊື່ຫນ້ອຍລົງເມື່ອວົງ oracle ຖືກອອກແບບດີ [4].
ສູດພື້ນຖານທີ່ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ, ບໍ່ມີລະຄອນ:
-
ຝຶກອົບຮົມໃນຊຸດແກ່ນຂະຫນາດນ້ອຍ.
-
ຄະແນນສະລອຍນ້ຳທີ່ບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ.
-
ເລືອກ K ເທິງໂດຍຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຄວາມບໍ່ເຫັນດີຂອງຕົວແບບ.
-
ປ້າຍກຳກັບ. ຝຶກຄືນ. ເຮັດເລື້ມຄືນໃນ batch ເລັກນ້ອຍ.
-
ສັງເກດເບິ່ງເສັ້ນໂຄ້ງການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຕົວຊີ້ວັດຂໍ້ຕົກລົງເພື່ອບໍ່ໃຫ້ມີສຽງລົບກວນ.
ທ່ານຈະຮູ້ວ່າມັນໃຊ້ໄດ້ເມື່ອຕົວແບບຂອງທ່ານປັບປຸງໂດຍທີ່ບໍ່ມີໃບເກັບສະຫຼາກປະຈໍາເດືອນຂອງທ່ານເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າ.
🧪ຄວບຄຸມຄຸນນະພາບໄດ້ຜົນຈິງ
ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຕົ້ມມະຫາສະ ໝຸດ. ແນໃສ່ການກວດສອບເຫຼົ່ານີ້:
-
ຄໍາຖາມຄໍາ: ສັກລາຍການທີ່ຮູ້ຈັກແລະຕິດຕາມຄວາມຖືກຕ້ອງຕໍ່ປ້າຍຊື່.
-
ຄວາມເຫັນດີກັບການຕັດສິນ: ສອງປ້າຍເອກະລາດບວກກັບຜູ້ທົບທວນຄວາມຂັດແຍ້ງ.
-
ການຕົກລົງລະຫວ່າງຕົວອະທິບາຍ: ໃຊ້ α ເມື່ອທ່ານມີຕົວອະທິບາຍຫຼາຍອັນ ຫຼື ມີປ້າຍກຳກັບທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, κ ສຳລັບຄູ່; ຢ່າຄິດຫຼາຍກ່ຽວກັບຂອບເຂດດຽວ [1].
-
ການແກ້ໄຂຂໍ້ແນະນໍາ: ຄວາມຜິດພາດທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆມັກຈະຫມາຍເຖິງຄໍາແນະນໍາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ບໍ່ແມ່ນຕົວຊີ້ບອກທີ່ບໍ່ດີ.
-
ການກວດສອບ Drift: ປຽບທຽບການແຈກຢາຍປ້າຍກຳກັບຕາມເວລາ, ພູມສາດ, ຊ່ອງທາງການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ຖ້າທ່ານເລືອກພຽງແຕ່ຫນຶ່ງ metric, ເລືອກຂໍ້ຕົກລົງ. ມັນເປັນສັນຍານສຸຂະພາບທີ່ໄວ. ການປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງເລັກນ້ອຍ: ຖ້າປ້າຍຊື່ຂອງທ່ານບໍ່ສອດຄ່ອງ, ຮູບແບບຂອງທ່ານແລ່ນຢູ່ໃນລໍ້ wobbly.
ແບບຈໍາລອງແຮງງານ: ພາຍໃນ, BPO, ຝູງຊົນ, ຫຼືລູກປະສົມ👥
-
ພາຍໃນ: ດີທີ່ສຸດສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ໂດເມນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ແລະການຮຽນຮູ້ຂ້າມໜ້າທີ່ໄດ້ໄວ.
-
ຜູ້ຂາຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ການຜະລິດທີ່ສອດຄ່ອງ, QA ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການຄຸ້ມຄອງໃນທົ່ວເຂດເວລາ.
-
Crowdsourcing: ລາຄາຖືກຕໍ່ໜ້າວຽກ, ແຕ່ທ່ານຈະຕ້ອງການຄຳທີ່ເຂັ້ມແຂງ ແລະ ການຄວບຄຸມສະແປມ.
-
ປະສົມ: ຮັກສາທີມງານຜູ້ຊ່ຽວຊານຫຼັກແລະລະເບີດກັບຄວາມສາມາດພາຍນອກ.
ບໍ່ວ່າທ່ານເລືອກໃດກໍ່ຕາມ, ລົງທຶນໃນການເຕະ, ການຝຶກອົບຮົມຄໍາແນະນໍາ, ຮອບການປັບຕົວ, ແລະຄໍາຕິຊົມເລື້ອຍໆ. ປ້າຍລາຄາຖືກທີ່ບັງຄັບໃຫ້ສາມປ້າຍ relabel passes ບໍ່ແມ່ນລາຄາຖືກ.
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເວລາ, ແລະ ROI: ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງໄວ 💸⏱️
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບ່ງອອກເປັນແຮງງານ, ເວທີ, ແລະ QA. ສໍາລັບການວາງແຜນທີ່ຫຍາບຄາຍ, ວາງແຜນທໍ່ຂອງທ່ານເຊັ່ນນີ້:
-
ເປົ້າໝາຍການຜະລິດ: ລາຍການຕໍ່ມື້ຕໍ່ຜູ້ຕິດປ້າຍ × ຜູ້ຕິດປ້າຍ.
-
QA overhead: % double-labeled ຫຼື reviewed.
-
ອັດຕາການເຮັດວຽກຄືນໃຫມ່: ງົບປະມານສໍາລັບການບັນທຶກຄືນໃຫມ່ຫຼັງຈາກການປັບປຸງຂໍ້ແນະນໍາ.
-
ການຍົກອັດຕະໂນມັດ: ການຍົກຕົວແບບແບບ prelabels ຫຼືກົດລະບຽບໂຄງການສາມາດຕັດຄວາມພະຍາຍາມຄູ່ມືໂດຍ chunk ມີຄວາມຫມາຍ (ບໍ່ magical, ແຕ່ມີຄວາມຫມາຍ).
ຖ້າການຈັດຊື້ຮ້ອງຂໍໃຫ້ມີຕົວເລກ, ໃຫ້ພວກເຂົາເປັນແບບຈໍາລອງ - ບໍ່ແມ່ນການຄາດເດົາ - ແລະຮັກສາມັນໃຫ້ທັນເວລາຕາມຄໍາແນະນໍາຂອງເຈົ້າຄົງທີ່.
ຂຸມທີ່ເຈົ້າຈະໄດ້ຕີຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງຄັ້ງ, ແລະວິທີການຫຼີກເວັ້ນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ 🪤
-
ຄໍາແນະນໍາ: ຄໍາແນະນໍາ swell ເປັນ novella. ແກ້ໄຂດ້ວຍຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ + ຕົວຢ່າງງ່າຍໆ.
-
ຈຳນວນຫ້ອງຮຽນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ: ມີຫ້ອງຮຽນຫຼາຍເກີນໄປທີ່ມີຂອບເຂດທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ. ລວມ ຫຼື ກຳນົດ “ອື່ນໆ” ທີ່ເຂັ້ມງວດດ້ວຍນະໂຍບາຍ.
-
Over-indexing on speed: rushed labels quietly poisoning training data . ໃສ່ຄຳ; ອັດ ຕາ ການ ຈໍາ ກັດ ເປີ້ນ ພູ ຮ້າຍ ແຮງ ທີ່ ສຸດ.
-
ເຄື່ອງມືລັອກໃນ: ຮູບແບບການສົ່ງອອກກັດ. ຕັດສິນໃຈໃນຕອນຕົ້ນຂອງ JSONL schemas ແລະ IDs ລາຍການທີ່ບໍ່ມີທ່າແຮງ.
-
ບໍ່ສົນໃຈການປະເມີນຜົນ: ຖ້າທ່ານບໍ່ຕິດປ້າຍຊຸດການປະເມີນຜົນກ່ອນ, ທ່ານຈະບໍ່ແນ່ໃຈວ່າມີຫຍັງດີຂຶ້ນ.
ໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ, ເຈົ້າຈະຕິດຕາມຄືນດຽວນີ້ແລະຈາກນັ້ນ. ນັ້ນດີ. trick ແມ່ນການຂຽນ backtracking ດັ່ງນັ້ນໃນຄັ້ງຕໍ່ໄປມັນຕັ້ງໃຈ.
Mini-FAQ: ຄໍາຕອບທີ່ໄວ, ຊື່ສັດ🙋♀️
ຖາມ: ການຕິດສະຫຼາກທຽບກັບຄໍາບັນຍາຍ - ພວກມັນແຕກຕ່າງກັນບໍ?
A: ໃນທາງປະຕິບັດ, ຜູ້ຄົນໃຊ້ພວກມັນແລກປ່ຽນກັນ. ຄໍາບັນຍາຍແມ່ນການກະທໍາຂອງເຄື່ອງຫມາຍຫຼື tagging. ການຕິດສະຫຼາກມັກຈະໝາຍເຖິງແນວຄິດທີ່ເປັນຄວາມຈິງກັບ QA ແລະຂໍ້ແນະນຳ. ມັນຕົ້ນ, ມັນຕົ້ນ.
ຖ: ຂ້ອຍສາມາດຂ້າມການຕິດສະຫຼາກໄດ້ບໍຍ້ອນຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ຫຼື ການຊີ້ນຳດ້ວຍຕົນເອງ?
ຕອບ: ທ່ານສາມາດ ຫຼຸດຜ່ອນ ມັນໄດ້, ບໍ່ແມ່ນຂ້າມມັນ. ທ່ານຍັງຕ້ອງການຂໍ້ມູນການຕິດສະຫຼາກສຳລັບການປະເມີນຜົນ, ການປ້ອງກັນ, ການປັບແຕ່ງ, ແລະ ພຶດຕິກຳສະເພາະຂອງຜະລິດຕະພັນ. ການຊີ້ນຳທີ່ອ່ອນແອສາມາດເຮັດໃຫ້ທ່ານມີບັນຫາຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອການຕິດສະຫຼາກດ້ວຍມືຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ [3].
ຖ: ຂ້ອຍຍັງຕ້ອງການຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບບໍ ຖ້າຜູ້ທົບທວນຂອງຂ້ອຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານ?
ຕອບ: ແມ່ນແລ້ວ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານກໍ່ບໍ່ເຫັນດີນຳ. ໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດການຕົກລົງເຫັນດີ (κ/α) ເພື່ອຊອກຫາຄຳນິຍາມທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ ແລະ ຫ້ອງຮຽນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ຈາກນັ້ນເຮັດໃຫ້ ontology ຫຼື ກົດລະບຽບເຂັ້ມງວດຂຶ້ນ [1].
ຄຳຖາມ: ການໃຊ້ມະນຸດເປັນພຽງການຕະຫຼາດບໍ?
ຕອບ: ບໍ່. ມັນເປັນຮູບແບບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ມະນຸດນຳພາ, ແກ້ໄຂ ແລະ ປະເມີນພຶດຕິກຳຂອງແບບຈຳລອງ. ມັນຖືກແນະນຳພາຍໃນການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື [2].
ຖາມ: ຂ້ອຍຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນແນວໃດທີ່ຈະຕິດປ້າຍຕໍ່ໄປ?
A: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຢ່າງຫ້າວຫັນ: ເອົາຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທີ່ສຸດເພື່ອໃຫ້ແຕ່ລະປ້າຍໃຫມ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານປັບປຸງຕົວແບບສູງສຸດ [4].
ບັນທຶກພາກສະໜາມ: ສິ່ງນ້ອຍໆທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງໃຫຍ່ ✍️
-
ຮັກສາ taxonomy ດໍາລົງຊີວິດ ຢູ່ໃນ repo ຂອງທ່ານ. ຮັກສາມັນຄືກັບລະຫັດ.
-
ບັນທຶກຕົວ ຢ່າງກ່ອນ ແລະຫຼັງ ທຸກຄັ້ງທີ່ທ່ານອັບເດດຂໍ້ແນະນຳ.
-
ສ້າງ ຊຸດຄໍານ້ອຍໆທີ່ສົມບູນແບບ ແລະປົກປ້ອງມັນຈາກການປົນເປື້ອນ.
-
Rotate calibration sessions: ສະແດງໃຫ້ເຫັນ 10 ລາຍການ, silently label, ປຽບທຽບ, ສົນທະນາ, ການປັບປຸງກົດລະບຽບ.
-
ຕິດຕາມ ການວິເຄາະຂອງ labeler ດ້ວຍ dashboard ທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ບໍ່ມີຄວາມອັບອາຍ. ທ່ານຈະພົບເຫັນໂອກາດການຝຶກອົບຮົມ, ບໍ່ແມ່ນຄົນຮ້າຍ.
-
ເພີ່ມ ຄຳແນະນຳທີ່ຊ່ວຍໂດຍຕົວແບບ ຢ່າງຂີ້ຄ້ານ. ຖ້າປ້າຍກຳກັບລ່ວງໜ້າຜິດ, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ມະນຸດຊ້າລົງ. ຖ້າພວກມັນມັກຈະຖືກ, ມັນກໍ່ເປັນເວດມົນ.
ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍ: ປ້າຍຊື່ແມ່ນຄວາມຊົງຈໍາຂອງຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ 🧩💡
AI Data Labeling ເປັນຫຼັກຂອງມັນແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນວິທີການຂອງເຈົ້າໃນການຕັດສິນໃຈວ່າຕົວແບບຄວນເບິ່ງໂລກແນວໃດ, ການຕັດສິນໃຈຢ່າງລະມັດລະວັງເທື່ອລະອັນ. ເຮັດມັນດີແລະທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ລົງນ້ໍາງ່າຍຂຶ້ນ: ຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ດີກວ່າ, ການຖົດຖອຍຫນ້ອຍລົງ, ການໂຕ້ວາທີທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພແລະຄວາມລໍາອຽງ, ການຂົນສົ່ງທີ່ລຽບງ່າຍ. ເຮັດແນວໃດມັນ slopply ແລະທ່ານຈະສືບຕໍ່ຖາມວ່າເປັນຫຍັງຕົວແບບບໍ່ຖືກຕ້ອງ - ໃນເວລາທີ່ຄໍາຕອບແມ່ນນັ່ງຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃສ່ປ້າຍຊື່ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ບໍ່ແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຕ້ອງການທີມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືຊອບແວ fancy - ແຕ່ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຕ້ອງການການດູແລ.
ຍາວເກີນໄປທີ່ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ: ລົງທຶນໃນ ontology ທີ່ຄົມຊັດ, ຂຽນກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ວັດແທກຂໍ້ຕົກລົງ, ປະສົມປະສານປ້າຍຄູ່ມື ແລະ ປ້າຍໂປຣແກຣມ, ແລະ ໃຫ້ການຮຽນຮູ້ແບບເຄື່ອນໄຫວເລືອກລາຍການທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ໄປຂອງເຈົ້າ. ຈາກນັ້ນເຮັດຊ້ຳອີກ. ອີກຄັ້ງ. ແລະອີກຄັ້ງ... ແລະ ແປກ, ເຈົ້າຈະມັກມັນ. 😄
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). ຂໍ້ຕົກລົງລະຫວ່າງຜູ້ເຂົ້າລະຫັດສຳລັບພາສາສາດຄອມພິວເຕີ. ພາສາສາດຄອມພິວເຕີ, 34(4), 555–596. (ກວມເອົາ κ/α ແລະວິທີການຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ຕົກລົງ, ລວມທັງຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ.)
PDF
[2] NIST (2023). ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານປັນຍາທຽມ (AI RMF 1.0). (ການກວດກາຂອງມະນຸດ, ເອກະສານ, ແລະການຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງສໍາລັບ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). ການຂຽນໂປຣແກຣມຂໍ້ມູນ: ການສ້າງຊຸດການຝຶກອົບຮົມຂະໜາດໃຫຍ່, ຢ່າງວ່ອງໄວ. NeurIPS. (ວິທີການພື້ນຖານໃນການຊີ້ນຳທີ່ອ່ອນແອ ແລະ ການກຳຈັດສິ່ງລົບກວນຈາກປ້າຍກຳກັບທີ່ມີສຽງລົບກວນ.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., et al. (2024). ການສໍາຫຼວດກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາແລະຊາຍແດນໃຫມ່. (ຫຼັກຖານແລະຮູບແບບສໍາລັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບປ້າຍຊື່.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: ຄູ່ມືເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມລັບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້ (PII). (ສິ່ງທີ່ນັບເປັນ PII ແລະວິທີການປົກປ້ອງມັນຢູ່ໃນທໍ່ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.)
PDF