Ako gradite ili evaluirate sisteme mašinskog učenja, prije ili kasnije ćete naići na istu prepreku: označene podatke. Modeli ne znaju magično šta je šta. Ljudi, politike, a ponekad i programi moraju ih tome naučiti. Dakle, šta je označavanje podataka pomoću umjetne inteligencije? Ukratko, to je praksa dodavanja značenja sirovim podacima kako bi algoritmi mogli učiti iz njih... 😊
🔗 Šta je etika umjetne inteligencije
Pregled etičkih principa koji vode odgovoran razvoj i primjenu umjetne inteligencije.
🔗 Šta je MCP u AI-u
Objašnjava protokol kontrole modela i njegovu ulogu u upravljanju ponašanjem umjetne inteligencije.
🔗 Šta je edge AI?
Obuhvata kako vještačka inteligencija obrađuje podatke direktno na uređajima na rubu mreže.
🔗 Šta je agentska umjetna inteligencija
Predstavlja autonomne AI agente sposobne za planiranje, rasuđivanje i samostalno djelovanje.
Šta je zapravo označavanje podataka pomoću umjetne inteligencije? 🎯
Označavanje podataka pomoću umjetne inteligencije je proces dodavanja oznaka, raspona, okvira, kategorija ili ocjena koje ljudi mogu razumjeti sirovim ulazima poput teksta, slika, zvuka, videa ili vremenskih serija kako bi modeli mogli detektirati obrasce i praviti predviđanja. Zamislite okvire oko automobila, oznake entiteta na ljudima i mjestima u tekstu ili glasanje o preferencijama za to koji odgovor chatbota se čini korisnijim. Bez ovih oznaka, klasično nadzirano učenje nikada ne zaživi.
Također ćete čuti oznake koje se nazivaju osnovni podaci ili zlatni podaci : dogovoreni odgovori pod jasnim uputama, koji se koriste za obuku, validaciju i reviziju ponašanja modela. Čak i u doba osnovnih modela i sintetičkih podataka, označeni skupovi su i dalje važni za evaluaciju, fino podešavanje, sigurnosno crveno timiranje i slučajeve s dugim repom - tj. kako se vaš model ponaša na čudnim stvarima koje vaši korisnici zapravo rade. Nema besplatnog ručka, samo bolji kuhinjski alati.
Šta čini dobro označavanje podataka pomoću umjetne inteligencije ✅
Jednostavno rečeno: dobro označavanje je dosadno na najbolji mogući način. Djeluje predvidljivo, ponovljivo i pomalo previše dokumentirano. Evo kako to izgleda:
-
Uska ontologija : imenovani skup klasa, atributa i odnosa koji su vam važni.
-
Kristalne upute : riješeni primjeri, kontra-primjeri, posebni slučajevi i pravila za tie-break.
-
Petlje pregledača : drugi par očiju na dijelu zadataka.
-
Metrike slaganja : slaganje između anotatora (npr. Cohenov κ, Krippendorffov α), tako da mjerite konzistentnost, a ne vibracije. α je posebno koristan kada nedostaju oznake ili više anotatora pokriva različite stavke [1].
-
Baštovanstvo na rubu slučaja : redovno sakupljajte čudne, kontradiktorne ili jednostavno rijetke slučajeve.
-
Provjere pristranosti : izvori podataka za reviziju, demografski podaci, regije, dijalekti, uvjeti osvjetljenja i drugo.
-
Porijeklo i privatnost : pratiti odakle podaci potiču, prava na njihovo korištenje i kako se rukuje s PII podacima (šta se računa kao PII, kako ih klasifikujete i zaštitne mjere) [5].
-
Povratne informacije za obuku : oznake ne žive na groblju proračunskih tablica - one se vraćaju aktivnom učenju, finom podešavanju i evaluacijama.
Malo priznanje: nekoliko puta ćete prepisivati svoje smjernice. To je normalno. Kao i začinjavanje gulaša, mala izmjena mnogo znači.
Kratka anegdota s terena: jedan tim je dodao jednu opciju "ne mogu odlučiti - potrebna mi je politika" u svoj korisnički interfejs. Slaganje se povećalo jer su komentatori prestali forsirati nagađanja, a dnevnik odlučivanja je preko noći postao oštriji. Dosadne pobjede.
Tabela za poređenje: alati za označavanje podataka pomoću umjetne inteligencije 🔧
Nije iscrpno, i da, formulacija je namjerno malo neuredna. Promjene cijena - uvijek provjerite na web stranicama dobavljača prije budžetiranja.
| Alat | Najbolje za | Stil cijene (okvirno) | Zašto to funkcioniše |
|---|---|---|---|
| Kutija s etiketama | Preduzeća, kombinacija CV-a i NLP-a | Besplatni nivo zasnovan na korištenju | Dobri QA tokovi rada, ontologije i metrike; prilično dobro se skalira. |
| AWS SageMaker - Osnovna istina | AWS-centrične organizacije, HITL cjevovodi | Po zadatku + korištenje AWS-a | Tesno povezan s AWS uslugama, opcijama uključivanja čovjeka u petlju, robusnim infrastrukturnim priključcima. |
| Skaliranje umjetne inteligencije | Složeni zadaci, upravljana radna snaga | Prilagođena ponuda, višeslojna | Visokokvalificirane usluge plus alati; snažne operacije za teške slučajeve na rubu. |
| SuperAnotate | Timovi s puno vizije, startupi | Nivoi, besplatna probna verzija | Uglađeni korisnički interfejs, saradnja, korisni alati uz pomoć modela. |
| Čudo od djeteta | Programeri koji žele lokalnu kontrolu | Doživotna licenca, po sjedištu | Skriptabilne, brze petlje, brzi recepti - izvršava se lokalno; odlično za NLP. |
| Doccano | NLP projekti otvorenog koda | Besplatno, otvorenog koda | Vođeno zajednicom, jednostavno za implementaciju, dobro za klasifikaciju i sekvenciranje |
Provjera realnosti u modelima određivanja cijena : dobavljači kombiniraju jedinice potrošnje, naknade po zadatku, nivoe, prilagođene ponude za preduzeća, jednokratne licence i otvoreni kod. Politike se mijenjaju; potvrdite specifičnosti direktno s dokumentacijom dobavljača prije nego što nabavka unese brojke u tabelu.
Uobičajene vrste etiketa, s brzim mentalnim slikama 🧠
-
Klasifikacija slike : jedna ili više oznaka za cijelu sliku.
-
Detekcija objekata : granični okviri ili rotirani okviri oko objekata.
-
Segmentacija : maske na nivou piksela - instanca ili semantička; neobično zadovoljavajuće kada je čisto.
-
Ključne tačke i poze : orijentiri poput zglobova ili tačaka na licu.
-
NLP : oznake dokumenata, rasponi za imenovane entitete, odnosi, koreferencijske veze, atributi.
-
Audio i govor : transkripcija, vođenje dnevnika govornika, oznake namjere, akustični događaji.
-
Video : okviri ili trake po kadrovima, vremenski događaji, oznake akcija.
-
Vremenske serije i senzori : prozorski događaji, anomalije, režimi trenda.
-
Generativni tokovi rada : rangiranje preferencija, sigurnosne crvene zastavice, bodovanje istinitosti, evaluacija zasnovana na rubrikama.
-
Pretraga i RAG : relevantnost upita i dokumenta, mogućnost odgovora, greške u pretraživanju.
Ako je slika pica, segmentacija je savršeno rezanje svakog komada, dok detekcija pokazuje i govori da postoji komad... negdje tamo.
Anatomija radnog toka: od brifinga do zlatnih podataka 🧩
Robustan cjevovod označavanja obično slijedi ovaj oblik:
-
Definišite ontologiju : klase, atribute, odnose i dozvoljene dvosmislenosti.
-
Nacrt smjernica : primjeri, rubni slučajevi i složeni kontraprimjeri.
-
Označite pilotni skup : označite nekoliko stotina primjera kako biste pronašli rupe.
-
Mjerenje slaganja : izračunavanje κ/α; revizija instrukcija dok se anotatori ne konvergiraju [1].
-
Dizajn osiguranja kvaliteta : glasanje konsenzusom, donošenje odluka, hijerarhijski pregled i nasumične provjere.
-
Proizvodni ciklusi : praćenje protoka, kvaliteta i odstupanja.
-
Zatvorite petlju : ponovo obučite, ponovo uzorkujte i ažurirajte rubrike kako se model i proizvod razvijaju.
Savjet za koji ćete kasnije biti zahvalni sebi: vodite živi dnevnik odluka . Zapišite svako pojašnjenje koje dodate i zašto . Future - zaboravit ćete kontekst. Future - bit ćete mrzovoljni zbog toga.
Čovjek uključen u proces, slab nadzor i način razmišljanja "više etiketa, manje klikova" 🧑💻🤝
Human-in-the-loop (HITL) znači da ljudi sarađuju s modelima tokom obuke, evaluacije ili operacija uživo - potvrđujući, ispravljajući ili odbijajući prijedloge modela. Koristite ga za ubrzanje procesa, a istovremeno zadržavajte odgovornost ljudi za kvalitet i sigurnost. HITL je osnovna praksa unutar pouzdanog upravljanja rizicima umjetne inteligencije (ljudski nadzor, dokumentacija, praćenje) [2].
Slab nadzor je drugačiji, ali komplementarni trik: programska pravila, heuristike, udaljeni nadzor ili drugi izvori šuma generiraju privremene oznake u većem obimu, a zatim ih uklanjate. Programiranje podataka populariziralo je kombiniranje mnogih izvora šumnih oznaka (tj. funkcija označavanja ) i učenje njihove tačnosti kako bi se dobio kvalitetniji skup za obuku [3].
U praksi, timovi koji rade brzo kombiniraju sva tri: ručno označavanje za setove zlata, slab nadzor za samoprocjenu i visoko učinkovitu transpoziciju (HITL) za ubrzavanje svakodnevnog rada. To nije varanje. To je vještina.
Aktivno učenje: odaberite sljedeću najbolju stvar za označavanje 🎯📈
Aktivno učenje preokreće uobičajeni tok. Umjesto nasumičnog uzorkovanja podataka za označavanje, dopuštate modelu da zatraži najinformativnije primjere: visoka nesigurnost, visoko neslaganje, raznoliki predstavnici ili tačke blizu granice odlučivanja. Dobrim uzorkovanjem smanjujete gubitak označavanja i fokusirate se na utjecaj. Moderna istraživanja koja pokrivaju duboko aktivno učenje pokazuju snažne performanse s manje označavanja kada je orakul petlja dobro dizajnirana [4].
Osnovni recept s kojim možete početi, bez drame:
-
Trenirajte na malom setu sjemena.
-
Bodujte neoznačeni bazen.
-
Odaberite gornju K na osnovu nesigurnosti ili neslaganja modela.
-
Označi. Preobuči. Ponovi u skromnim serijama.
-
Pratite krivulje validacije i metrike slaganja kako ne biste jurili za šumom.
Znat ćete da funkcionira kada se vaš model poboljša bez udvostručavanja mjesečnog računa za označavanje.
Kontrola kvalitete koja zaista funkcionira 🧪
Ne morate prokuhati okean. Ciljajte na ove provjere:
-
Zlatna pitanja : ubacite poznate stavke i pratite tačnost po etiketi.
-
Konsenzus pri donošenju odluke : dvije nezavisne izdavačke kuće plus recenzent u slučaju neslaganja.
-
Međuanotatorski dogovor : koristite α kada imate više anotatora ili nepotpune oznake, κ za parove; nemojte se opterećivati jednim pragom - kontekst je važan [1].
-
Revizije smjernica : ponavljajuće greške obično znače dvosmislene upute, a ne loše komentatore.
-
Provjere drifta : uporedite distribuciju oznaka kroz vrijeme, geografsku lokaciju, ulazne kanale.
Ako odaberete samo jednu metriku, odaberite slaganje. To je brzi signal zdravlja. Pomalo pogrešna metafora: ako vaši označivači nisu usklađeni, vaš model radi na klimavim kotačima.
Modeli radne snage: interni, BPO, crowd ili hibridni 👥
-
Interno : najbolje za osjetljive podatke, nijansirane domene i brzo međufunkcionalno učenje.
-
Specijalizovani dobavljači : konzistentan protok, obučeni QA i pokrivenost u svim vremenskim zonama.
-
Crowdsourcing : jeftino po zadatku, ali će vam trebati jaki goldovi i kontrola neželjene pošte.
-
Hibrid : zadržite ključni tim stručnjaka i iskoristite eksterne kapacitete.
Šta god da odaberete, investirajte u početne faze, obuku za smjernice, runde kalibracije i česte povratne informacije. Jeftine etikete koje zahtijevaju tri prolaza za ponovno označavanje nisu jeftine.
Troškovi, vrijeme i povrat ulaganja: brza provjera realnosti 💸⏱️
Troškovi se raščlanjuju na radnu snagu, platformu i osiguranje kvaliteta. Za okvirno planiranje, mapirajte svoj prodajni proces na sljedeći način:
-
Ciljani protok : broj artikala dnevno po etiketirki × etiketirke.
-
Troškovi osiguranja kvaliteta : % dvostruko označenih ili pregledanih.
-
Stopa prerade : budžet za ponovnu anotaciju nakon ažuriranja smjernica.
-
Povećanje automatizacije : modelno potpomognute prelabele ili programska pravila mogu značajno smanjiti ručni napor (ne magično, ali značajno).
Ako nabavka traži broj, dajte im model - ne nagađanje - i redovno ga ažurirajte kako se vaše smjernice budu stabilizovale.
Zamke na koje ćete naići barem jednom i kako ih izbjeći 🪤
-
Širenje instrukcija : smjernice se pretvaraju u novelu. Popravite stablima odlučivanja + jednostavnim primjerima.
-
Prenaduvavanje klasa : previše klasa sa nejasnim granicama. Spojite ili definirajte strogo "drugo" pomoću pravila.
-
Prekomjerno indeksiranje brzine : brzoplete oznake tiho truju podatke o obuci. Ubacite zlatne oznake; ograničite brzinu najgorih nagiba.
-
Zaključavanje alata : formati izvoza su ključni. Odlučite se rano o JSONL shemama i idempotentnim ID-ovima stavki.
-
Ignorisanje evaluacije : ako prvo ne označite eval skup, nikada nećete biti sigurni šta se poboljšalo.
Budimo iskreni, s vremena na vrijeme ćete se vraćati unazad. To je u redu. Trik je u tome da zapišete vraćanje unazad kako bi sljedeći put to bilo namjerno.
Mini-FAQ: brzi, iskreni odgovori 🙋♀️
P: Označavanje naspram anotacije - da li se razlikuju?
O: U praksi ih ljudi koriste naizmjenično. Anotacija je čin označavanja ili tagiranja. Označavanje često podrazumijeva stav zasnovan na istini, osiguranju kvaliteta i smjernicama. Krompir, krompir.
P: Mogu li preskočiti označavanje zahvaljujući sintetičkim podacima ili samonadzoru?
O: Možete smanjiti , ne preskočiti. I dalje su vam potrebni označeni podaci za evaluaciju, zaštitne ograde, fino podešavanje i ponašanja specifična za proizvod. Slab nadzor može vas povećati kada samo ručno označavanje neće biti dovoljno [3].
P: Da li su mi i dalje potrebne metrike kvaliteta ako su moji recenzenti stručnjaci?
O: Da. Stručnjaci se također ne slažu. Koristite metrike slaganja (κ/α) za lociranje nejasnih definicija i dvosmislenih klasa, a zatim pooštrite ontologiju ili pravila [1].
P: Da li je "čovjek u toku" samo marketing?
O: Ne. To je praktičan obrazac u kojem ljudi vode, ispravljaju i procjenjuju ponašanje modela. Preporučuje se unutar pouzdanih praksi upravljanja rizikom umjetne inteligencije [2].
P: Kako da odredim prioritete za sljedeće označavanje?
O: Počnite s aktivnim učenjem: uzmite najnesigurnije ili najraznolikije uzorke tako da vam svaka nova oznaka pruži maksimalno poboljšanje modela [4].
Bilješke s terena: male stvari koje čine veliku razliku ✍️
-
Čuvajte aktivnu datoteku taksonomije u svom repozitoriju. Tretirajte je kao kod.
-
Sačuvajte prije i poslije kad god ažurirate smjernice.
-
Napravite mali, savršeni zlatni set i zaštitite ga od kontaminacije.
-
Rotirajte sesije kalibracije : prikažite 10 stavki, tiho označite, uporedite, diskutujte, ažurirajte pravila.
-
Analitika označavanja tragova , ljubazno jake kontrolne ploče, bez srama. Naći ćete prilike za obuku, a ne negativce.
-
Dodajte prijedloge uz pomoć modela lijeno. Ako su prethodne oznake pogrešne, one usporavaju ljude. Ako su često tačne, to je magija.
Završne napomene: etikete su uspomena na vaš proizvod 🧩💡
Šta je u suštini označavanje podataka umjetnom inteligencijom? To je vaš način odlučivanja o tome kako model treba da vidi svijet, jedna pažljiva odluka po jedna. Uradite to kako treba i sve kasnije će postati lakše: bolja preciznost, manje regresija, jasnije debate o sigurnosti i pristranosti, glatkija isporuka. Ako to uradite nemarno, stalno ćete se pitati zašto se model loše ponaša - kada odgovor leži u vašem skupu podataka i nosi pogrešnu oznaku imena. Nije svemu potreban ogroman tim ili fensi softver - ali svemu je potrebna briga.
Predugo nisam čitao/čitala : investirajte u jasnu ontologiju, napišite jasna pravila, mjerite slaganje, kombinirajte ručne i programske oznake i pustite aktivno učenje da odabere vašu sljedeću najbolju stavku. Zatim iterirajte. Opet. I ponovo... i čudno, uživat ćete. 😄
Reference
[1] Artstein, R. i Poesio, M. (2008). Međukoderski sporazum za računarsku lingvistiku . Računarska lingvistika, 34(4), 555–596. (Obuhvata κ/α i kako tumačiti sporazum, uključujući nedostajuće podatke.)
PDF
[2] NIST (2023). Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) . (Ljudski nadzor, dokumentacija i kontrole rizika za pouzdanu umjetnu inteligenciju.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). Programiranje podataka: Brzo kreiranje velikih skupova za obuku . NeurIPS. (Osnovni pristup slabom nadzoru i uklanjanju šuma sa šumnih oznaka.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., et al. (2024). Istraživanje o dubokom aktivnom učenju: Nedavni napredak i nove granice . (Dokazi i obrasci za aktivno učenje koje efikasno koristi etikete.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Vodič za zaštitu povjerljivosti ličnih podataka (PII) . (Šta se računa kao PII i kako ga zaštititi u vašem podatkovnom toku.)
PDF