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Nov 02, 2023

Un'introduzione all'etichettatura automatizzata dei dati

Note: Thanks to Superb AI for the thought leadership/ Educational article above.

Nota: grazie a Superb AI per l'articolo didattico/leadership di pensiero riportato sopra. Superb AI ha supportato e sponsorizzato questo contenuto.

L’intelligenza artificiale ha fatto scalpore negli ultimi dieci anni, dove i progressi si stanno manifestando nelle applicazioni quotidiane. Ma per arrivarci sono necessari moltissimi dati, e curarli e metterli in pratica richiede molto lavoro. I professionisti del machine learning hanno rivolto la loro attenzione all'etichettatura automatizzata dei dati per implementare più rapidamente i modelli di machine learning nelle applicazioni del mondo reale ed è facile capirne il motivo. Ogni professionista del machine learning sa che un modello di successo richiede migliaia di etichette dati. Farlo manualmente significa dedicare migliaia di ore di lavoro, ottimizzare la strategia e supervisionare ogni fase del processo. Per la maggior parte dei professionisti, l’etichettatura automatizzata dei dati è un gioco da ragazzi.

L'etichettatura dei dati nella pipeline del machine learning è nota per avere grandi colli di bottiglia e rallentamenti. È necessario un team numeroso per annotare individualmente gli oggetti importanti in ciascuna immagine, il che a volte può essere molto dettagliato e richiedere molto tempo. Guidare un team di etichettatori spesso significa garantire che ogni persona segua lo stesso modello uniforme per ogni immagine perché eventuali differenze possono confondere il modello. Inoltre, assumere un team interno di etichettatori di dati è molto costoso e l’outsourcing porta a problemi di comunicazione ed errori. Se non lo hai ancora fatto, l'etichettatura manuale dei dati è noiosa. Inoltre, in ogni fase, l'annotazione dei dati deve essere supervisionata da professionisti del controllo qualità e gli errori devono essere corretti.

L'aggiunta dell'automazione al tuo progetto di machine learning contrasta molti dei problemi sopra descritti. Sebbene nessun progetto sia completamente esente dall’intervento umano, minimizzare tale necessità riduce i costi, riduce al minimo gli errori, annulla la necessità di esternalizzazione e garantisce operazioni end-to-end più rapide. L'introduzione dell'automazione nel flusso di lavoro risolve il collo di bottiglia che affligge i professionisti del machine learning dall'introduzione dell'intelligenza artificiale.

L’automazione ha più senso per alcuni progetti più che per altri. Quando si addestra un modello che fa affidamento su migliaia e migliaia di immagini di dati, è quasi impossibile non automatizzarlo. Usare solo esseri umani è una ricetta per rallentamenti ed errori, quindi maggiori sono i dettagli che il tuo progetto comporta, più utile sarà l'automazione. Inoltre, alcuni tipi di progetti di etichettatura vanno di pari passo con l’automazione e l’implementazione di questa strategia funziona.

Nell'apprendimento automatico, i tuoi modelli sono validi quanto le loro applicazioni nel mondo reale. In molti casi, ciò significa adattarsi ai cambiamenti ambientali e tenere conto delle innovazioni più recenti. Con questo in mente, i professionisti del machine learning devono continuare ad aggiornare i propri modelli in modo che continuino a fornire risultati accurati. Le auto a guida autonoma sono un ottimo esempio di applicazione che necessita di una revisione continua. I modelli di auto cambiano, i segnali stradali vengono aggiornati e l’ambiente circostante raramente rimane lo stesso. Il mancato aggiornamento del modello può portare a errori pericolosi o provocare incidenti in un concetto noto come decadimento del modello.

Al contrario, ci sono esempi in cui la revisione frequente del modello apporta un miglioramento minimo o nullo alle prestazioni del modello. L'aggiunta di più dati a un modello richiede più controlli di qualità e supervisione, nonché formazione aggiuntiva. A volte semplicemente non ne vale la pena. D'altra parte, se il modello peggiora nel tempo, l'ottimizzazione di un programma di riqualificazione contribuisce a garantire che le prestazioni rimangano ottimali. Se il tuo progetto prevede una riqualificazione frequente, l'etichettatura automatizzata è essenziale.

Inoltre, è possibile programmare l’etichettatura automatizzata per identificare i casi limite e calcolare i livelli di confidenza. Quando il tuo modello etichetta automaticamente le immagini, identificare quelle di cui è meno sicuro può eliminare molto tempo nel processo di QA. Lo strumento di stima dell’incertezza di Superb AI, ad esempio, fa esattamente questo. Identifica i casi limite soggetti a errori e li contrassegna affinché un essere umano possa esaminarli. Ciò riduce la quantità di coinvolgimento umano richiesto senza eliminarlo del tutto.