Dlaczego etykietowanie danych w biznesie ma sens?

Z roku na rok coraz bardziej przenosimy się do świata on-line i chmury. Wraz z rozwojem biznesu zyskujemy także coraz większe ilości danych z każdej operacji i zadań. Aby móc wyciągać właściwe wnioski i adekwatnie prowadzić strategiczne działania przez usprawnienie procesu uczenia maszynowego, niezbędne są do tego prawidłowe informacje. Jak się do tego skutecznie przygotować? Uszeregować, uporządkować i przede wszystkim prawidłowo oznaczyć posiadane dane. Pozwoli to usprawnić procesy i skupić się na podniesieniu wydajności w firmie.

Każdy system AI zbudowany jest na trzech głównych warstwach: 

• dane,
• algorytm,
• prawidłowe szkolenie systemu. 

Duży zestaw danych ma kluczowe znaczenie dla działania dowolnego systemu sztucznej inteligencji i co ważne jest jego paliwem. Aby uzyskać jak najlepsze wyniki, ważne jest, by wszystkie dane były dokładnie oznakowane. 

Etykietowanie oryginalnego zestawu danych ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia systemowi rzeczywistych danych, które zostały wyraźnie oznaczone. Takie etykietowanie ma na celu zmniejszenie szumów i zapewnienia właściwego kontekstu semantycznego. Bez odpowiednio przeszkolonego anotatora oraz spójnego oznaczenia, system nie osiągnie znaczącego wyniku; najprawdopodobniej dojdzie do zaburzenia pracy, poprzez nierozpoznanie oznaczeń w danych.

Profesjonalne etykietowanie danych pozwala uzyskać szybszą zbieżność systemu z pożądanymi wynikami. Skraca to znacznie obliczenia i czas szkolenia. System jest o wiele szybszy, gotowy do działania, a co ważniejsze, jest na tyle solidny, że będzie działał w prawdziwym środowisku i z rzeczywistymi danymi. 

Żaden algorytm nie jest jeszcze wystarczająco inteligentny, aby zrekompensować złe etykietowanie. Nieprawidłowo zaetykietowane dane tekstowe prowadzą do wydłużenia całego procesu. Ponadto rezultat w takim wypadku będzie niezwykle niskiej jakości, co w efekcie zniesie sens rozwiązania biznesowego.  

Przykład dotyczący problemu analizy danych: 

Jeśli etykietujemy faktury z działu księgowości i źle zaetykietujemy pole kwoty podatku to faktura może zostać nieprawidłowo zarejestrowana. W tym wypadku będzie konieczne  ponowne wykonanie rachunków lub zapłaty kar pieniężnych na rzecz Urzędu Skarbowego, co finansowo może znacząco odbić się na wydatkach firmy.

Z kolei, jeśli dane obrazowe zostaną źle zaetykietowane, problem może rozpocząć się już na etapie wykrywania obiektów. Może dojść także do problemów na poziomie segmentacji semantycznej.

Przykład dotyczący problemu wykrywania obiektów: 

Jeśli etykietujemy obrazy, które posłużą do weryfikacji warunków dofinansowania, to system musi otrzymać dane niezwykle szczegółowo zaetykietowane. Mając na uwadze dofinansowania od ilości drzew w przeliczeniu na 1 hektar, jeśli system otrzyma niekompletne dane lub oznaczone w sposób niedbały to taka weryfikacja nie zostanie zaakceptowana, co może skutkować utratą środków finansowych dla rolników.

Dobre i szczegółowe etykietowanie danych jest podstawą do prawidłowego wytrenowania algorytmu. Dzięki temu biznes jest w stanie wyciągnąć konkretne wnioski, które przełożą się na zwiększenie produktywności.