Автоматизированное или ручное аннотирование: что победит в 2025 году?

В 2025 году люди разрабатывают инструменты с ИИ для создания и построения других инструментов. Будь то более умные чат-боты, автономные агенты или тонкая настройка моделей с открытым исходным кодом для нишевых приложений, ИИ теперь является основой там, где когда-то он был «модой». 

Следовательно, от Кремниевой долины до небольших стартапов Юго-Восточной Азии компании либо разрабатывают, либо настраивают мозги для интеллектуальных систем. Однако за блестящими алгоритмами и продуманными пользовательскими интерфейсами скрывается еще более фундаментальная вещь: набор данных. 

А именно, аннотированный набор данных. Контролируемая тонкая настройка, которая считается высокопроизводительной в задачах, специфичных для предметной области, зависит от правильной и контекстно-зависимой формы аннотации. 

Итак, как происходит эта аннотация? В этот век масштаба и скорости, когда генерация данных в реальном времени не может соответствовать темпам разработки, отрасли разрабатывают и используют синтетические данные. 

Это приводит к важному вопросу: что лучше всего подходит вам и вашему решению на основе ИИ? Ручные или автоматические аннотации? Давайте разберемся.

Аннотация данных

Аннотация данных относится к маркировке или тегированию ценных сущностей/объектов данных в необработанных и неструктурированных данных. Данные могут отображаться в различных форматах: текст, изображения, видео или аудио. Применяя соответствующие инструменты и методологии, аннотация раскрывает и увеличивает заданный потенциал данных экспоненциально.

Существуют различные типы методов аннотирования, основанные на формате, типе или цели; некоторые из них упомянуты ниже:

• Аннотация изображения: Идентифицируйте и классифицируйте объекты на изображениях с маркировкой соответствующих компонентов, чтобы системы ИИ могли обнаруживать объекты и элементы окружающей среды. 
• Текстовая аннотация: Глубокая лингвистическая маркировка позволяет определять настроения, намерения и именованные сущности, используемые для повышения производительности в моделях обработки естественного языка (NLP) и алгоритмах поиска. 
• Аудио аннотация: Преобразуйте устную речь в структурированные тексты с временными метками, используемые для создания систем распознавания голоса и разговорного искусственного интеллекта. 
• Видеоаннотация: Отслеживайте движения и поведение покадрово для проверки эффективности ИИ в области безопасности на рабочем месте, спортивного анализа и оценки обучения.

Ручная и автоматическая аннотация

Ключевые соображения при выборе между ручным и автоматическим управлением аннотирование зависят от нескольких поднятых вопросов: каковы цели вашего проекта? К какой степени точности вы стремитесь? Насколько сложен ваш набор данных? Каковы сроки развертывания? Какой объем данных необходимо аннотировать и в каком масштабе? Существуют ли ограничения по конфиденциальности или соблюдению нормативных требований? И, наконец, насколько глубокая экспертиза в предметной области необходима для правильной маркировки ваших данных?

Ручная аннотация

Аннотаторы вручную маркируют каждую точку данных, что делает процесс медленнее, но значительно точнее. Однако этот подход особенно предпочтителен, когда точность является вашим главным приоритетом. Например, текстовая аннотация в юридических или медицинских областях требует более глубоких знаний предметной области или профессиональных аннотаторов, которые имеют, скажем так, многолетний опыт, особенно при работе с конфиденциальными данными.

В результате эксперты предпочитают ручное аннотирование для приложений с высоким уровнем риска, сложных типов данных или небольших наборов данных, где качество важнее скорости.

Наши преимущества

1. Точность: Аннотирование данных профессиональным аннотатором обеспечивает большую точность, когда работа довольно сложна. Контекстное значение, двусмысленные формулировки и отраслевой жаргон: все это тонкости, которые знает опытный аннотатор, но которые автоматизированные инструменты так часто ошибочно интерпретируют.
2. Адаптивность: Люди-аннотаторы гибки в том, в чем автоматизированные системы не гибки. Они быстро подстраиваются, когда обновляются таксономии, меняются цели проекта или вводится странный пограничный случай. Их способность применять суждение в реальном времени особенно ценна для задач, требующих субъективности или тонкого подхода.
3. Контроль качества: Ручные рабочие процессы включают многоуровневые процессы проверки достоверности, такие как рецензирование или экспертный аудит, тем самым гарантируя неизменно высокое качество выходных данных и отвечая конкретным потребностям отраслевого или исследовательского набора данных.

Недостатки бонуса без депозита

1. Кропотливый: Ручная маркировка профессиональными аннотаторами — медленный и стабильный процесс. Причина, по которой каждая часть набора данных, например, фото, видео или отзыв клиента, должна быть маркирована человеком.
2. Дорого: Цена, как правило, выше за аннотирование человеком, что обеспечивает столь необходимую гибкость; аннотаторы смогут реагировать на меняющиеся требования проекта, обновленные таксономии и необычные случаи данных. 
3. Медленный прогресс: Процессы ручного аннотирования, отчасти из-за задействованных уровней контроля качества (оценка коллег или экспертов), продвигаются медленнее.

Автоматизированная аннотация

В тех случаях, когда точность аннотации несколько снижена, автоматизированная аннотация упрощает метод, позволяя выполнять крупномасштабные аннотация данных. Аннотирование очень быстрое. Поэтому для больших наборов данных, где скорость имеет первостепенное значение, наличие таких аннотаторов является основным решением. Кроме того, данные в электронной коммерции, социальных сетях и общих задачах компьютерного зрения часто хорошо подходят для такого рода обработки, поскольку они основаны на битах и ​​повторяются по своей природе. 

Более того, этот режим аннотации часто выбирается организациями, когда проект требует маркировки в сжатые сроки или единообразных схем маркировки, или когда размер Набор данных становится слишком большой для того, чтобы человеческие команды могли эффективно с ней справиться.

Наши преимущества

1. Скорость: Автоматизированные инструменты с невероятной скоростью и мастерством анализируют огромные массивы данных, на обработку которых у людей могут уйти недели или даже месяцы.
    
2. Масштаб: После обучения моделей для аннотирования их можно легко масштабировать, чтобы охватить тысячи и миллионы точек данных. 
    
3. Экономически эффективным: Отключая человека от процедуры аннотирования, сокращаются затраты и расходы на операции. Таким образом, значительно снижается стоимость разработки.
    
4. Консистенция: Применяемые правила машинной маркировки поддерживают согласованность. Однако этот уровень согласованности имеет значение, когда несоответствия в человеческих интерпретациях могут исказить данные или привести к какой-либо предвзятости.

Недостатки бонуса без депозита

1. Более низкая точность: Несмотря на то, что искусственный интеллект прошел долгий путь, автоматическое аннотирование может оказаться неэффективным в определенном контексте, тонком значении или языке предметной области, что фактически приведет либо к неправильной маркировке, либо просто к чрезмерному упрощению задачи.
    
2. Ограниченная гибкость: Алгоритмы работают только в рамках параметров и предопределенных рабочих процессов. Когда динамика проекта меняется или обнаруживаются новые пограничные случаи, модель должна быть переобучена.
    
3. Требования к обеспечению качества: Даже в автоматизированном режиме команды должны тратить свои ресурсы на проверку и исправление любых ошибочных выходных данных, полученных с помощью модели. Во многих рабочих процессах человек в контуре остается необходимым злом для обеспечения достойного уровня качества.
    
4. Время установки: Необходимо заранее потратить время на построение и обучение модели аннотации. На начальном этапе можно вполне рассмотреть возможность подачи в систему вручную помеченных примеров, учитывая предлагаемые варианты настройки и построение конвейеров — все это может вызвать задержку в фактическом выполнении проекта.

 Сравнение характеристик по отдельности

Заключение

В быстро меняющейся среде ИИ в 2025 году выбор между ручным и автоматизированным аннотированием зависит от того, что лучше для вас. С одной стороны, в ручном аннотирование, мы получаем понимание, которое невозможно сломать: высокая точность и контекст. С другой стороны, он организован для задач, которые более рискованны, чувствительны или специфичны для домена. Автоматизированная аннотация быстрее и обеспечивает масштабируемость и соответствие стоимости для крупномасштабных наборов данных с повторяющимися структурами. 

Поэтому разумным способом может быть создание смешанного конвейера, т. е. автоматизированного для масштабирования с участием человека на критических этапах. В конечном счете, данные обучения Доступность для данной системы ИИ во многом определит ее силу или слабость. Таким образом, выбирайте методологию аннотации императивно.

Часто задаваемые вопросы

Предыдущий блог

Следующий блог