Научный подход и вдумчивая оценка упрощают процесс выбора хорошего аннотатора данных. Имея в своем распоряжении систему оценки, вы можете легко решить проблемы, связанные с составлением списка, и ускорить процесс, что сделает возможным более быстрое выполнение ИИ.

Из-за проблем процесс выбора хорошего аннотатора данных можно упростить, следуя научному подходу и вдумчивой оценке. С появлением ИИ для бизнеса аннотация данных становится все более популярной. До 2027 года в пространстве аннотаций данных ожидается рост CAGR на 32,5%. Таким образом, рост ИИ и аннотирования данных идет параллельно, как и должно быть в идеале. Но, сосредоточившись на аналитической деятельности по внедрению ИИ, технические заинтересованные стороны всегда выступают за аннотирование данных на аутсорсинге.

Однако многие проблемы стоят перед компаниями, пока они ищут хороших аннотаторов данных. Обычно они связаны с эффективностью маркировки, вызванной ручными подходами. Кроме того, аннотаторы данных используют краудсорсинг, который не создает качественные наборы данных. Таким образом, в то время как рост ИИ привел к росту числа аннотаторов данных, поиск эффективного аннотатора данных требует особых усилий.

Помня об этом, мы обсудим в этом блоге, как можно упростить поиск хорошего аннотатора данных. Начав с типичных проблем в этом процессе, мы перейдем к подходу к выбору.

Каковы 5 основных проблем при поиске специалистов по аннотации данных?

Некоторые распространенные проблемы, которые мешают компаниям, ищущим специалистов по качественному аннотированию данных:

1. Нет доступа к практическим результатам

Легче получить доступ к темам исследований, которые могут похвастаться значительными улучшениями. Однако эти теоретические утверждения поставщиков аннотаций данных не дают фактического понимания практических улучшений, которые были получены в выполненных проектах ML.

2. Отсутствие навыков редактирования изображений

Аннотаторы данных не обязательно являются специалистами по редактированию изображений, хотя они могут иметь опыт в других областях, таких как текст. Чтобы составить список аннотаторов данных, которые могут легко обрабатывать аннотации изображений, вам может потребоваться расширить поиск.

3. Сложно найти экспертов

Откуда вы знаете, что тот, кого вы включили в шорт-лист, имеет достаточный опыт работы с различными техниками? Поэтому вам нужно основывать свой скрининг на нескольких параметрах.

4. Отсутствие подробностей о проектах

«Количество проектов», выполненных потенциальным партнером по аннотации данных, никогда не бывает достаточным. Однако никогда не бывает легко понять масштабы проектов (профиль клиента, объем данных, распределение ресурсов, эффективность масштабирования и т. д.).

5. Трудно найти аннотаторов, специалистов по искусственному интеллекту

Чтобы оставаться впереди в конкурентной борьбе, вы всегда будете стараться нанимать аннотаторов данных, которые досконально понимают принцип работы машинного обучения. Поскольку каждый аннотатор данных утверждает, что он такой, практически никогда не бывает легко найти аннотаторов данных, которые также являются экспертами в области машинного обучения.

Как правильно выбрать специалиста по аннотации данных

Вот некоторые важные факторы, которые, если вы серьезно подумаете, позволят вам выбрать правильного специалиста по аннотации данных.

Разработайте техническое задание (ТЗ)

Начать с технического задания — идеальный шаг для выбора наиболее перспективных данных, партнеров по аннотации. Это позволит вам определить объем вашего проекта аннотирования данных и охватить все ключевые показатели эффективности. Техническое задание будет служить основой для определения того, соблюдает ли поставщик SOW.

В идеале техническое задание для проектов аннотирования данных должно четко определять критерии успеха в отношении важных показателей машинного обучения. Такие показатели обычно включают в себя точность и воспроизводимость модели, среднюю абсолютную ошибку, логарифмическую потерю и т. д.

Оцените опыт управления проектами машинного обучения

Просто управление проектами и управление проектами в соответствии со стандартными рекомендациями по управлению проектами — это две разные вещи. Проекты машинного обучения, связанные с многочисленными сложностями, сложны в управлении и поэтому требуют научного подхода к управлению. Поэтому вы должны разработать систему оценки для оценки навыков управления проектами.

Взаимодействуйте с менеджером проекта аннотатора данных перед началом проекта. Как только вы будете удовлетворены теоретической оценкой, вы можете запросить пилотный проект. Пошаговая оценка даст вам четкое представление о навыках управления проектами аннотатора данных.

Оцените способность обрабатывать различные аннотации данных

Аннотации данных в основном вращаются вокруг четырех типов, а именно. аннотация изображения, текстовая аннотация, видео аннотация и аудио аннотация. Несмотря на заявления аннотаторов, они могут или не могут продемонстрировать одинаковую эффективность в каждой из этих областей. Таким образом, вы должны провести критическую оценку.

Начните с интересующего вас типа данных. Запросите подтверждение концепции (POC). Если вашей основной задачей является аннотирование изображений, используйте оценку, чтобы убедиться, что аннотатор действительно является экспертом в аннотировании изображений. Представьте, что вы ищете специалиста по комментированию изображений, но комментатор — специалист по аудиоаннотациям. Поможет ли это? Итак, оценивайте.

Ознакомьтесь с рабочим процессом

Поймите и помните, что аннотация данных является неотъемлемой частью вашего процесса машинного обучения. Это часть тех 80% усилий, которые направлены на создание качественных данных для эффективного функционирования моделирования машинного обучения. А чтобы аннотация сочеталась с вашим аналитическим процессом, вы должны знать дорожную карту.

Дорожная карта дает начальное представление о том, как аннотаторы данных будут управлять процессом. Детализируя ход действий, он позволяет определить, подойдет ли реализация именно вам.

Оцените возможности интеграции

Аннотации данных работают во внешней среде, которую необходимо интегрировать со средой клиента для плавного создания набора данных. Нестандартная интеграция может отрицательно сказаться на эффективности аннотирования данных, поэтому оценка возможностей интеграции является критерием выбора аннотатора данных.

Оцените, могут ли аннотаторы данных легко импортировать данные из вашей внутренней среды. Узнайте, какие механизмы интеграции они используют — собственные системы поддержки, облачные системы или системы, размещенные у партнеров. Вы можете нажать на детали их приложений, чтобы оценить обработку объема данных, облегченную интеграцией.

Никогда не подвергайте риску безопасность данных

Стремление создавать отличные наборы данных для моделей машинного обучения или компьютерного зрения не означает, что вы должны ставить под угрозу безопасность данных. Что это значит? Помните, что вы передаете все свои данные внешнему агентству, поэтому вы должны убедиться в их системе безопасности.

Аннотаторы данных должны строго следовать местным и глобальным правилам и протоколам по защите данных, таким как GDPR. Оценив их, поймите, достаточно ли надежна их система безопасности для защиты ваших данных. Сделайте безопасность данных важным параметром для завершения сделки с потенциальным комментатором.

Использование технологий

Хотя аннотирование данных по-прежнему выполняется вручную, вы можете обратиться за помощью к технически подкованному аннотатору данных. Возможно, вы захотите ускорить внедрение машинного обучения, и вас может заинтересовать технология аннотирования данных.

Для этого уточните у партнера, сколько технологий он использует и является ли использование ИИ для аннотаций частью их СОП. Ваши экстремальные объемы данных могут заставить вас искать большие данные плюс поддержку аннотаций данных на основе ИИ. Создайте контрольный список для подтверждения от потенциального клиента.

Заключение

Аннотирование данных — это особая задача и единственный фактор, определяющий успех вашей модели машинного обучения. Ряд элементов и концепций определяют этот успех. Обычно это инструменты аннотирования данных, платформы маркировки, методы аннотирования данных, такие как семантическая аннотация, 3D-точки, многоугольники и полилинии и т. д. Таким образом, вы должны отдать на аутсорсинг, но только после тщательной оценки.