景聯文科技：您的模型效能問題需要標註資料來解決

為什麼需要重新考慮模型開發

當人們想到人工智慧時，他們的腦海中常常充滿對未來世界幻想的畫面，在這個世界中，演算法為機器人提供動力，這些機器人負責處理他們的日常職責。他們的虛擬助手為他們提供建議並管理他們的日程安排；當他們小睡或看電影時，汽車會載著他們四處走動。資料科學家和機器學習工程師思考開發下一個模型或發現演算法更改以提高效能。大多數人沒有立即想到的這是構建AI或ML模型最重要的部分，這就是用於訓練它的資料。

每個人都想做模型工作，而不是資料工作

專家一致建議資料科學家和AI開發人員從專案一開始就專注於獲取、清理和準備他們的資料集。大多數AI團隊仍然跳到構建或選擇他們的演算法、選擇他們的ML平臺以及確定最適合AI的程式語言。資料被擱置一旁，經常被遺忘。

您的問題可能出在資料中，而不是模型中

當資料科學團隊的模型遇到問題時，他們很快就會歸咎於計算能力、缺乏資料、演算法架構存在問題或缺乏工具和資源。因此，投資往往被錯誤地投入到這些桶中，而資料科學家則在修補演算法並改變模型。

在這種情況下，通常不是模型問題會阻止您的AI目標並拖累模型效能。是您的資料導致了問題。

從一開始就考慮您的資料，否則會浪費寶貴的時間

我們必須花時間挖掘資料並找出導致效能不佳的原因。這是一種常見的情況，會導致時間延長和挫敗感增加。專家們已經確定了這些問題的一些原因，包括“從業者、領域專家和領域合作伙伴之間的激勵和優先事項不一致，以及資料收集的預算有限”。在某些情況下，資料問題的原因是“跨組織文件導致丟失後設資料，導致從業者做出假設，最終導致資料集丟棄或重新收集資料的代價高昂。”考慮到這一點，資料成為初始專案規劃至關重要的一部分。資料收集和準備會影響模型部署。

粗紅色箭頭表示資料級聯開始變得可見後的複合效應；紅色虛線箭頭表示放棄或重新啟動ML資料處理。

資料科學家可能不是資料準備專家

許多資料問題可能源於低質量的標註、資料集中的偏差或缺乏適合您的模型目標的專門資料。在某些情況下，“人工智慧從業 者 負責在他們沒有領域專業知識的社會和科學環境中進行資料意義構建（定義基本事實、識別必要的特徵集和解釋資料）。”顯然，不完全理解資料的背景會導致質量問題。 更糟糕的是，它不僅會導致資料質量不佳， 根據對資料科學家的一項調查，他們80% 的時間最終都可能用於資料準備。 這意味著很多時間都花在了糟糕的結果上。

將資料置於AI計劃的最前沿

要在您的AI專案中取得成功，從一開始就瞭解您的需求至關重要。展望未來，聽取所有專家的建議，站在模型開發的最前沿。

考慮選擇專業的資料標註公司來為您提供最高質量的資料來訓練您的模型。這不僅可以讓您的科學家騰出時間專注於他們想做的模型開發工作，還可以減少必要的返工量，並加快模型的生產時間。

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