Vad är dataannotering?

Nästan ingenting i mänsklighetens historia har någonsin rört sig i denna hektiska takt. AI och alla dess relaterade områden, prylar och prydnadssaker alltså. Det är helt häpnadsväckande. Om det går kusligt snabbt att se dess framfart från USA, föreställ dig då vad jag känner när jag ser den utvecklas från den tekniska avlägsenheten i Argentina, Sydamerika. Hör på mig. Det verkar som om science fiction har tagit över planeten. Förbannad min tur, den här industriella revolutionen kommer inte med en viktoriansk Steampunk-ingrediens. Åtminstone skulle jag ha fått en glimt av estetiskt godis för mitt öga och sinne.

Å andra sidan kan man inte välja hur våra industriella revolutioner (eller är det?) utvecklas. Vi kan följa någon av dessa två vägar: sitta på trottoarkanten och stirra på den, som om det vore en tornado en morgon i Kansas. Eller så kan vi sadla upp och flyta med dessa brutala nya tidvågor. Så, jag gissar, "giddy up!"

En nykomling på teknikblocket: Dataanteckning

Maskininlärningsmodeller, hjärtat och själen i AI, är fyllda med gigantiska datamängder. För att dessa datauppsättningar ska vara användbara och tillämpbara behöver de sorteras ut, organiseras, märkas och kanske till och med anpassas lite. Algoritmer behöver polerade datamängder så att de i sin tur kan ta emot denna nu organiserade information för att lära sig av den och följaktligen producera mer exakta förutsägelser.

Därför innebär den faktiska processen för dataannotering att märka data, så att den inte längre är förvirrande eller vilseledande. Maskininlärningsmodellen använder annoterade data för att lära sig av dem, oavsett format eller typ av data. Vi "annoterar" data genom att lägga till taggar, etiketter eller metadata till rådata. Följande är till exempel några av de element som kan och behöver kommenteras: text, bilder, ljud och video.

Utan korrekt annoterade data skulle det inte vara möjligt för avancerade maskininlärningsmodeller att tolka och förstå några verkliga scenarier. Deras algoritmer förlitar sig på enorma mängder märkta data för att korrekt identifiera mönster och sedan fatta "något informerade" beslut.

Typer av dataannoteringar

Det finns flera typer av dataannoteringar och var och en av dem svarar på en specifik typ av data och applikation. Varje typ av annotering spelar en kritisk roll vid träning av maskininlärningsmodeller för att utföra uppgifter som språköversättning, objektidentifiering och röstigenkänning. Sidoanteckning: Jag har sett en riktig AI-robot vika tvätt någonstans i Asien, men jag känner mig inte riktigt där än.

När en modell till exempel tränas för att känna igen objekt i bilder måste annotatorer tillhandahålla tusentals bilder med etiketter som anger vad varje objekt är. Detta gör att modellen kan lära sig de funktioner som skiljer olika objekt åt. Därför kommer den här träningen att hjälpa modellen att känna igen objekt i extrapolerade scenarier.

På samma sätt, för textbaserade modeller, taggar annotatörer meningar med sentimentetiketter, så att modellen sedan kan förstå och förutsäga dessa sentiment i nya data. Några av dessa etiketter kan vara: positiv, negativ, neutral eller andra.

Ljudannotering är avgörande för röstigenkänningssystem. Att transkribera tal innebär att omvandla talade ord till skriven text, och detta kan tillämpas i virtuella assistenter och transkriptionstjänster, för att bara nämna ett par. I samma område kan talaridentifieringsetiketter läggas till i olika ljudsegment beroende på vem som talar, vilket är ganska användbart i scenarier som mötestranskription.

Modeller för Natural Language Processing (NLP) kan lära sig från annoteringen av lingvistiska funktioner som syntax och grammatik. Som ett exempel hjälper det modellen att förstå meningsstrukturen att tagga ord med deras motsvarande ordklasser (substantiv, verb, adjektiv osv.). Speciellt på ett språk som engelska. Det kan definitivt visa sig vara lite knepigare på spanska, på grund av alla litterära licenser som används vid skrivande av poesi, till exempel. 

Området som tillhör Named entity recognition (NER) inkluderar identifiering av egennamn inom text, såsom personer, platser och Organisationer. Detta är en grundläggande funktion för applikationer som chatbots och sökmotorer.

Videoannotering kräver utan tvekan ett mångfacetterat tillvägagångssätt som inkluderar alla ovan nämnda tekniker. Att kommentera en video för ett autonomt fordon kan till exempel innebära att identifiera rörelsemönster, märka objekt i varje bildruta och transkribera tal eller ljud. Modellen behöver förstå sammanhanget och interaktionerna i videon, så att den kan göra säkrare förutsägelser i realtidsscenarier.

Mänskliga dataannotatorer = Tysta superhjältar

Från och med idag är mänskliga dataannotatorer de individer som noggrant märker data. Deras noggranna arbete är grundläggande för att säkerställa hög Kvalitet och noggrannhet i annoteringar. Felaktig eller felaktig annotering kan säkert ta ner modellen som ett riktigt "korthus". AI-modellen är lika hälsosam och robust som dess struktur, men också som dess träningskvalitet.

Vid det här laget finns det flera specialiserade verktyg och programvara utformade för att felfritt effektivisera annoteringsprocessen. Dessa är de verktyg annotatörer använder i sina dagliga uppgifter. Den viktigaste aspekten som annotatorer måste förstå är det specifika sammanhanget och syftet med de data som de arbetar med. Anledningen är enkel: deras etiketter är tvungna att vara korrekta och meningsfulla. Inte en enda etikett kan tas för given. Det finns inga små uppgifter. Varje detalj spelar roll. Som du kanske har gissat vid det här laget, gör denna obevekliga kapplöpning denna typ av jobb ganska tidskrävande och intensiv. Och datamängder är till 99,9 % "stora datamängder". Inget lätt, litet eller långsamt i det här spelet. Annotatorernas precision har en direkt inverkan på tillförlitligheten hos algoritmerna som baseras på dessa data.

Otalliga träningspass väntar dataannotatörer när det gäller uppdaterade verktyg, projektbaserade riktlinjer och övning med exempeldata. När det gäller krav är först och främst ett nästan kirurgiskt öga för detaljer avgörande i denna roll. Nästan full förståelse för det aktuella ämnet är också ett måste.

Trots den dagliga utvecklingen av annoteringsverktyg verkar rollen för den mänskliga annotatören fortfarande vara oersättlig, åtminstone för tillfället (inga garantier här). Det finns några mänskliga egenskaper som är intrinsiskt kraftfulla och som inte kan repliceras av en AI-modell. Som människor kan vi förstå sammanhang, lyckas med att skilja förvirrande scenarier åt olika håll och tillämpa personligt och gemensamt omdöme på ett sätt som AI för närvarande inte kan. Ett bra exempel på vår superkraft: en mänsklig kommenterare kan känna igen ironi, sarkasm eller kulturella referenser i en text, medan det skulle innebära en stor utmaning för en AI-modell att identifiera exakt.

Vi gör alla misstag, även AI-modeller

Möt en av de största utmaningarna inom dataannotering: att upprätthålla konsekvens och noggrannhet över stora datamängder. Precis som inom alla andra områden i livet kan mänskliga misstag och subjektiva bedömningar skapa inkonsekvent ordbruk vilket i sin tur kan förvirra maskininlärningsmodeller. Eftersom de inte har någon egen kapacitet att bygga upp kriterier.

Det råkar vara så att AI-modeller, som till och med hjälper till i annoteringsprocessen, också kan innehålla fel. Tänk dig det! Dessa modeller kan misslyckas med att fånga subtila skillnader och felmärka data. Detta leder till felaktigheter som måste korrigeras med mänskligt ingripande. Vissa semi-automatiserade verktyg kan förnärvarande förmärka data, vilket gör att mänskliga annotatörer kan fokusera på granskning, verifiering och förfining. Den heliga graalen för AI-modeller och mänskliga förmågor verkar vara att kombinera det bästa av båda spelarna. Detta skulle innebära att hitta ännu mer sofistikerade lösningar som blandar mänsklig expertis med maskineffektivitet, för att göra dataannotering snabbare och mer tillförlitlig.

Dataannotering är verkligen en grundläggande process som möjliggör förbättrad utveckling av effektiva maskininlärningsmodeller. Även om AI för närvarande kan hjälpa till i denna process är mänsklig expertis och tillsyn avgörande för att säkerställa noggrannhet och tillförlitlighet.