Skrivena uloga označavanja podataka u svakodnevnim alatima umjetne inteligencije

A Nedavna anketa od 6,000 potrošača otkrilo je nešto intrigantno: dok samo oko 33% ljudi misli da koristi umjetnu inteligenciju, nevjerojatnih 77% zapravo koristi usluge ili uređaje koje pokreće umjetna inteligencija u svakodnevnom životu.

Ovaj jaz naglašava koliko ljudi možda ne shvaćaju koliko umjetna inteligencija utječe na njihove rutine. Usprkos Impresivne mogućnosti umjetne inteligencije, temeljni procesi koji ove alate čine učinkovitima često prolaze nezapaženo.

Svaka interakcija s umjetnom inteligencijom uključuje složene algoritme koji analiziraju podatke za donošenje odluka. Ovi se algoritmi oslanjaju na jednostavne radnje poput provjere vremena putovanja ili primanja personaliziranih prijedloga sadržaja.

• Ali kako ti algoritmi nauče razumjeti naše potrebe i preferencije?
• Kako daju točna predviđanja i pružaju relevantne informacije?

Odgovor leži u ključnom procesu poznatom kao označavanje podataka.

Što je bilješka podataka?

„Označavanje podataka uključuje označavanje podataka kako bi strojevi mogli učiti iz njih. Ovaj postupak uključuje označavanje slika, teksta, zvuka ili videa relevantnim informacijama. Na primjer, kada označavate sliku, možete identificirati objekte poput automobila, drveća ili ljudi.”

Razmislite o tome da dijete naučite prepoznati mačku. Pokazali biste im slike i rekli: "Ovo je mačka.” Obilježavanje podataka radi slično. Ljudi pažljivo označavaju podatkovne točke kao što su slike i zvuk s oznakama koje opisuju njihove značajke.

• Slika mačke mogla bi se označiti kao "mačka,”“životinja,"A"mačji, ”.
• Videozapis mačke mogao bi se označiti oznakama poput "mačka,”“životinja,”“mačji,”“hodanje,”“trčanje,Itd.

Jednostavno rečeno, označavanje podataka obogaćuje proces strojnog učenja (ML) dodavanjem konteksta sadržaju kako bi modeli mogli razumjeti i koristiti te podatke za predviđanja.

Razvojna uloga označavanja podataka

Bilježenje podataka posljednjih je godina dobilo golemu važnost. U početku su podatkovni znanstvenici prvenstveno radili sa strukturiranim podacima, koji su zahtijevali minimalne bilješke. Međutim, porast od sustavi strojnog učenja je dramatično promijenio ovu domenu.

Danas je u Hrvatskoj dostupno nestrukturirani podaci dominira digitalnim prostorom. Primjeri uključuju:

• E-mail
• Objave na društvenim mrežama
• Slike
• Audio datoteke
• Podaci senzora

Algoritmi strojnog učenja suočavaju se sa značajnim izazovima u pronalaženju smisla za ove goleme informacije bez odgovarajuće napomene. Oni se lako mogu preopteretiti i ne mogu razlikovati različite podatkovne točke.

To implicira da visokokvalitetni označeni podaci izravno utječu na performanse umjetne inteligencije. Kada su strojevi uvježbani s preciznim oznakama, oni bolje razumiju zadatke koji su pred njima. To dovodi do boljih sposobnosti donošenja odluka i pouzdanijih rezultata.

Bilješke poboljšavaju točnost umjetne inteligencije: primjeri pokazuju kako

„Podaci su hrana umjetne inteligencije. Kada umjetna inteligencija jede nezdravu hranu, neće se baš dobro snaći.“ — Matthew Emerick.

Ovaj koncept je vidljiv u svakodnevnoj tehnologiji.

Uzmimo za primjer navigacijske aplikacije poput Google Maps. Ako podaci o obuci sadrže pogreške ili nedosljednosti, korisnici mogu biti usmjereni na pogrešne rute ili naići na neočekivana zaobilaženja. Jednostavno krivo označavanje ulice može značajno poremetiti planove putovanja.

Slično, razmislite o platformama za online kupnju koje preporučuju proizvode na temelju ponašanja korisnika. Loše označeni podaci mogu rezultirati nerelevantnim prijedlozima, frustrirajući klijente i umanjujući njihovo cjelokupno iskustvo.

Ručno naspram automatskog označavanja: Suradnički pristup

Sustavi umjetne inteligencije uvelike duguju svoju točnost i učinkovitost označavanju podataka, koje kombinira ručnu stručnost s automatiziranim procesima. Sofisticirani alati i napredne tehnologije mogu se nositi s osnovnim zadacima označavanja, ali ljudski je unos neophodan za pročišćavanje detalja i dodavanje kontekstualnog razumijevanja.

Ljudski dodir: Zašto strojevi ne mogu sami

Suradnja između vještih anotatora i naprednih tehnologija premošćuje praznine tamo gdje automatizacija zaostaje. Ljudski anotatori donose razinu razumijevanja koju strojevi ne mogu replicirati. Oni prepoznaju nijanse u jeziku, kontekstu i slikama koje automatizirani sustavi mogu previdjeti.

Anotatori pomno pregledavaju podatke, ispravljaju pogreške i osiguravaju da podaci zadovoljavaju kvalitetu potrebnu za pouzdane performanse umjetne inteligencije. Ovaj ljudski dodir posebno je važan za složene zadatke poput analize osjećaja u tekstu ili prepoznavanja suptilnih objekata na slikama.

Ljestvica označavanja podataka

Opseg označavanja podataka potrebnih za treniranje AI modela je izvan granica.

Razvoj tehnologija kao što su samovozeći automobili zahtijeva milijune označene slike i videozapise. Svaki okvir mora biti precizno označen kako bi odražavao stvarne uvjete kao što su prometni znakovi, vozila, pješaci i vremenske promjene. Ovi napori osiguravaju da algoritmi mogu ispravno interpretirati svoje okruženje i donositi sigurne odluke.

Primjeri AI alata iz stvarnog života koji koriste označene podatke

Nekoliko AI alata u svakodnevnoj uporabi uvelike se oslanjaju na označene podatke kako bi učinkovito funkcionirali. Ovi primjeri ilustriraju važnost označavanja podataka u poboljšanju korisničkog iskustva i poboljšanju donošenja odluka.

Google Maps

Google Maps je općepoznat alat AI koji koristi označene podatke karte. Točna navigacija ovisi o označenim informacijama o cestama, obrascima prometa i orijentirima. Kada korisnici traže upute, sustav analizira te označene podatke kako bi preporučio najbolje rute na temelju uvjeta u stvarnom vremenu.

Ažuriranja poput zatvaranja cesta ili nesreća glatko su integrirana, omogućujući aplikaciji da se brzo prilagodi i informira korisnike.

YouTube preporuke

YouTubeov mehanizam za preporuke ovisi o označenim podacima kako bi predložio videozapise na temelju vaših preferencija. Označava videozapise detaljima poput žanra, sadržaja i angažmana korisnika. To omogućuje umjetnoj inteligenciji da prepozna vaše navike gledanja i preporuči sličan sadržaj.

Točne napomene osiguravaju da YouTubeov algoritam predlaže videozapise koji su relevantni za vaše interese.

Smart uređaji za dom

Pametni kućni uređaji, uključujući glasovne asistente i sigurnosne sustave, ovise o označenim podacima za učinkovit rad. Kada korisnik izda naredbu poput "upali svjetla”, uređaj koristi označene glasovne podatke za točno tumačenje zahtjeva.

Bilješke pomažu ovim sustavima da prepoznaju različite naglaske i govorne obrasce, poboljšavajući odziv. U kućnoj sigurnosti, umjetna inteligencija analizira podatke senzora kako bi otkrila neobičnu aktivnost, koristeći označene informacije kako bi odlučila kada poslati upozorenja.

Dijagnostika zdravstvene zaštite

AI alati koriste označene medicinske slike za poboljšanje dijagnostičkih mogućnosti zdravstvene. Tehnike kao što su otkrivanje tumora i segmentacija organa oslanjaju se na precizno označavanje medicinskih slika.

Osim slikanja, AI također napreduje njega memorije. Anotirani podaci igraju ključnu ulogu u razvoju alata koji pomažu u kognitivnom zdravlju.

Zaključne misli: Zašto je označavanje podataka važnije nego ikada

Uz očekivano nadmašivanje globalnog stvaranja podataka 180 zetabajta do 2025, potražnja za preciznim i sveobuhvatnim označavanjem podataka samo će rasti. Na primjer, prije nekoliko godina, označavanje samo nekoliko točaka na licu bilo je dovoljno za stvaranje prototipa umjetne inteligencije. Danas samo na usnama može biti do 20 točaka.

Razumijevanje značaja označavanja podataka pomaže nam da cijenimo skriveni rad koji pokreće sustave umjetne inteligencije koje svakodnevno koristimo. Kako ove tehnologije budu postajale sve pametnije, tako će i metode označavanja postati bitan dio budućnosti umjetne inteligencije.

Posjetiti ujediniti.ai kako biste bili u tijeku s najnovijim vijestima o umjetnoj inteligenciji, inovacijama i svemu između.