إذا كنت تقوم بتطوير أحد حلول الذكاء الاصطناعي ، فإن وقت وصول منتجك إلى السوق يعتمد بشكل كبير على التوفر في الوقت المناسب لمجموعات البيانات عالية الجودة لأغراض التدريب. فقط عندما تكون لديك مجموعات البيانات المطلوبة في متناول اليد ، يمكنك بدء عمليات تدريب النماذج الخاصة بك ، وتحسين النتائج والحصول على الحل الخاص بك جاهزًا للإطلاق.
كما تعلم ، يعد جلب مجموعات البيانات عالية الجودة في الوقت المحدد تحديًا شاقًا للشركات من جميع الأحجام والمقاييس. للمبتدئين ، على مقربة من 19٪ من الأعمال تكشف أن عدم توفر البيانات هو الذي يقيدهم من تبني حلول الذكاء الاصطناعي.
يجب أن نفهم أيضًا أنه حتى إذا تمكنت من إنشاء بيانات ذات صلة وسياقية ، شرح البيانات هو تحد في حد ذاته. إنها تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب إتقانًا ممتازًا واهتمامًا بالتفاصيل. يمر حوالي 80٪ من وقت تطوير الذكاء الاصطناعي في شرح مجموعات البيانات.
الآن ، لا يمكننا استبعاد عمليات التعليقات التوضيحية على البيانات تمامًا من أنظمتنا لأنها تمثل نقطة ارتكاز تدريب الذكاء الاصطناعي. ستفشل نماذجك في تقديم النتائج (ناهيك عن نتائج الجودة) إذا لم تكن هناك بيانات مشروحة في متناول اليد. لقد ناقشنا حتى الآن عددًا لا يحصى من الموضوعات حول التحديات المستندة إلى البيانات وتقنيات التعليقات التوضيحية والمزيد. اليوم ، سنناقش جانبًا مهمًا آخر يدور حول تسمية البيانات نفسها.
في هذا المنشور ، سوف نستكشف نوعين من طرق التعليقات التوضيحية المستخدمة عبر النطاق ، وهما:
- وضع العلامات اليدوية على البيانات
- وتوسيم البيانات التلقائي
سوف نلقي الضوء على الاختلافات بين الاثنين ، ولماذا التدخل اليدوي هو المفتاح ، وما هي المخاطر المرتبطة بالتلقائي تسمية البيانات.
تسمية البيانات اليدوية
كما يوحي الاسم ، فإن وضع العلامات اليدوي للبيانات يشمل البشر. يتولى خبراء شرح البيانات مسؤولية وضع علامات على العناصر في مجموعات البيانات. نقصد بالخبراء الشركات الصغيرة والمتوسطة وسلطات المجال الذين يعرفون بالضبط ما يجب التعليق عليه. تبدأ العملية اليدوية بتزويد المعلقين بمجموعات بيانات أولية للتعليق التوضيحي. يمكن أن تكون مجموعات البيانات عبارة عن صور أو ملفات فيديو أو تسجيلات صوتية أو نصوص أو نصوص أو مزيج منها.
استنادًا إلى المشاريع والنتائج المطلوبة والمواصفات ، يعمل المعلقون على شرح العناصر ذات الصلة. يعرف الخبراء التقنية الأكثر ملاءمة لمجموعات البيانات والأغراض المحددة. يستخدمون التقنية المناسبة لمشاريعهم ويقدمون مجموعات بيانات قابلة للتدريب في الوقت المحدد.
تستغرق عملية وضع العلامات اليدوية وقتًا طويلاً للغاية ويعتمد متوسط وقت التعليقات التوضيحية لكل مجموعة بيانات على عدد من العوامل مثل الأداة المستخدمة وعدد العناصر المراد التعليق عليها وجودة البيانات والمزيد. على سبيل المثال ، قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1500 ساعة حتى يقوم أحد الخبراء بتسمية ما يقرب من 100,000 صورة مع 5 تعليقات توضيحية لكل صورة.
في حين أن وضع العلامات اليدوي هو جزء واحد فقط من العملية ، إلا أن هناك مرحلة ثانية في سير عمل التعليقات التوضيحية تسمى فحوصات الجودة والتدقيق. في هذا ، يتم التحقق من مجموعات البيانات المشروحة للتأكد من صحتها ودقتها. للقيام بذلك ، تتبنى الشركات طريقة إجماع ، حيث تعمل التعليقات التوضيحية المتعددة على نفس مجموعات البيانات للحصول على نتائج بالإجماع. يتم حل التناقضات في حالة التعليقات والإبلاغ أيضًا. عند مقارنتها بعملية التعليقات التوضيحية ، تكون مرحلة فحص الجودة أقل إرهاقًا وتتطلب وقتًا أقل.
وسم البيانات التلقائي
لذا ، فهمت الآن مقدار الجهد اليدوي المبذول في تصنيف البيانات. يصبح استخدام الحلول في قطاعات مثل الرعاية الصحية والدقة والاهتمام بالتفاصيل أمرًا بالغ الأهمية. لتمهيد الطريق لتصنيف البيانات بشكل أسرع وتسليم البيانات المشروحة ، أصبحت نماذج تسمية البيانات التلقائية بارزة تدريجياً.
في هذه الطريقة ، تهتم أنظمة الذكاء الاصطناعي بالبيانات التوضيحية. يتم تحقيق ذلك بمساعدة الطرق الاستدلالية أو نماذج التعلم الآلي أو كليهما. في الطريقة الاستكشافية ، يتم تمرير مجموعة بيانات واحدة عبر سلسلة من القواعد أو الشروط المحددة مسبقًا للتحقق من صحة تسمية معينة. يتم وضع الشروط من قبل البشر.
في حين أن هذا فعال ، إلا أن هذه الطريقة تفشل عندما تتغير هياكل البيانات بشكل متكرر. أيضًا ، يصبح وضع الشروط معقدًا لدفع الأنظمة لاتخاذ قرار مستنير. بينما يمكن للبشر التفريق بين الآيس كريم وعصير الليمون ، لا نعرف الطريقة التي يتبعها الدماغ للتوصل إلى التمييز. إن تكرار هذا أمر مستحيل بشريًا في الآلات.
يثير هذا عددًا من المخاوف فيما يتعلق بجودة النتائج من أنظمة الذكاء الاصطناعي. على الرغم من بدء التشغيل الآلي ، فأنت بحاجة إلى إنسان (أو مجموعة منهم) للتحقق من صحة تسميات البيانات وإصلاحها. وهذا مقطع ممتاز للقسم التالي.
التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي: يتطلب الذكاء عقولًا (نهج هجين)
للحصول على أفضل النتائج ، يلزم اتباع نهج هجين. بينما يمكن أن تهتم أنظمة الذكاء الاصطناعي بوضع العلامات بشكل أسرع ، يمكن للبشر التحقق من صحة النتائج وتحسينها. قد يكون ترك عملية التعليق التوضيحي للبيانات بالكامل في أيدي الآلات فكرة سيئة وهذا هو السبب في أن جلب البشر في الحلقة أمر منطقي تمامًا.
بمجرد التدريب ، يمكن للآلات تقسيم العناصر الأساسية والتعليق عليها بدقة. إنها فقط المهام المعقدة التي تتطلب التدخل اليدوي. في مثل هذه الحالات ، لن يكون هذا مضيعة للوقت مثل تصنيف البيانات اليدوي وخطورة مثل تصنيف البيانات التلقائي.
هناك توازن تم إنشاؤه ويمكن أن تحدث العملية بطرق فعالة من حيث التكلفة أيضًا. يمكن للخبراء التوصل إلى حلقات تغذية مرتدة محسّنة للآلات لإنتاج ملصقات أفضل ، مما يقلل في النهاية من الحاجة إلى الجهود اليدوية المتضمنة. مع الزيادة الكبيرة في درجات ثقة الجهاز ، يمكن أيضًا تحسين جودة البيانات المصنفة.
في المخص:
مستقل تماما تسمية البيانات لن تعمل الآليات أبدًا - على الأقل في الوقت الحالي. ما نحتاجه هو الانسجام بين الإنسان والآلة في إنجاز مهمة شاقة. يؤدي هذا أيضًا إلى زيادة وقت تسليم مجموعات البيانات المشروحة ، حيث يمكن للشركات بدء مراحل تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بسلاسة. وإذا كنت تبحث عن مجموعات بيانات عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ، تواصل معنا اليوم.
