Som Modelltränare kommer du oundvikligen att stöta på vissa utmaningar i ditt arbete. I den här artikeln tar vi upp några vanliga problem och ger dig tips på hur du kan hantera dem.
1. Otydliga Kategoridefinitioner
Utmaning: Kategoridefinitionerna är otydliga, tvetydiga eller ofullständiga, vilket gör det svårt att veta vilken kategori som ska väljas.
Lösningar:
Be om förtydligande: Om du är osäker på hur en kategori ska tolkas, be din Analysarkitekt att förtydliga definitionen.
Diskutera med kollegor: Ta upp problemet med dina kollegor i Modellträningsteamet och försök att komma fram till en gemensam tolkning.
Använd "Skip"-funktionen: Om du är osäker på hur du ska klassificera en text, använd "Skip"-knappen och ta upp ärendet för diskussion senare.
Skapa en "cheat sheet": Sammanställ en lista med vanliga frågor och svar om kategoridefinitionerna, och uppdatera den kontinuerligt.
Ge feedback till Analysarkitekten: Om du upptäcker att en kategoridefinition ofta leder till feltolkningar, ge feedback till Analysarkitekten och föreslå förbättringar.
Dokumentera beslut: Se till att alla beslut som fattas om kategoridefinitioner dokumenteras och kommuniceras till hela teamet.
2. Gränsfall och Tvetydiga Texter
Utmaning: Vissa texter är svåra att klassificera eftersom de kan tolkas på flera sätt eller faller mellan två kategorier.
Lösningar:
Diskutera med kollegor: Ta upp svåra fall med dina kollegor och försök att komma fram till en gemensam tolkning.
Använd "Skip"-funktionen: Om du är osäker, använd "Skip"-knappen och ta upp ärendet för diskussion senare.
Skapa en "gränsfallskategori": Om det finns en viss typ av text som ofta är svår att klassificera kan det vara bra att skapa en specifik kategori för dessa fall.
Förfina kategoridefinitionerna: Om det finns många gränsfall kan det vara ett tecken på att kategoridefinitionerna behöver förtydligas eller justeras.
Använd sökfunktionen: Leta upp liknande fall och se hur de har klassificerats tidigare.
Formulera en hypotes: Om du är osäker, formulera en hypotes om vilken kategori som är mest trolig och försök att hitta bevis för eller emot din hypotes i texten.
3. Modellen Gör Fel
Utmaning: Modellen presterar dåligt och gör ofta felaktiga klassificeringar.
Lösningar:
Analysera "Confusion Matrix": Titta på "Confusion Matrix" för att identifiera vilka kategorier modellen har svårast att skilja åt.
Lägg till fler exempel: Ge modellen fler exempel på de kategorier som den har problem med.
Förbättra variationen i data: Se till att det finns tillräckligt med variation i de exempel du annoterar. Använd sökfunktionen och filter för att hitta olika typer av texter och formuleringar.
Justera kategoridefinitionerna: Om modellen ofta blandar ihop två kategorier kan det bero på att kategoridefinitionerna är otydliga eller överlappande.
Lägg till underkategorier: Om en kategori är för bred kan du dela upp den i flera underkategorier för att göra den mer specifik.
Ta bort tvetydiga exempel: Om det finns exempel som är mycket svåra att kategorisera, även för en människa, kan det vara bättre att ta bort dem från träningsdatan.
Diskutera med Analysarkitekten och Modellanalytikern: Om du har provat ovanstående lösningar och modellen fortfarande presterar dåligt, ta upp problemet med din Analysarkitekt och Modellanalytiker. De kan hjälpa dig att identifiera orsaken till problemet och föreslå ytterligare åtgärder.
4. Låg Motivation och Trötthet
Utmaning: Att annotera kan vara monotont och mentalt krävande, vilket kan leda till låg motivation och utbrändhet.
Lösningar:
Ta regelbundna pauser: Stå upp och rör på dig, ta en promenad, eller gör något annat som får dig att slappna av.
Variera dina arbetsuppgifter: Växla mellan annotering och andra uppgifter, till exempel att analysera data i dashboards, delta i diskussioner om kategoridefinitioner, eller gå igenom skippade ärenden.
Sätt upp realistiska mål: Försök inte att annotera för många texter på en gång. Sätt upp realistiska mål för hur mycket du ska hinna med varje dag och se till att du har tillräckligt med tid för att göra ett bra jobb.
Fira framgångar: Uppmärksamma och fira när du och teamet gör framsteg, både stora och små.
Kommunicera med teamet: Prata med dina kollegor och din Projektledare om hur du mår och om du behöver stöd.
Fokusera på syftet: Kom ihåg varför du gör det här arbetet. Genom att träna AI-modeller bidrar du till att skapa värdefulla insikter som kan förbättra kundupplevelsen och effektivisera verksamheten.
5. Svårt att Hitta Specifika Exempel ("Nålen i Höstacken")
Utmaning: Det kan vara svårt att hitta exempel på ovanliga kategorier eller specifika typer av texter.
Lösningar:
Använd sökfunktionen: Var kreativ med dina sökord och använd synonymer, omskrivningar och olika tempus. Använd "*" för att hitta variationer av ord och fraser. Kombinera sökord med booleska operatorer (AND, OR, NOT).
Använd filter: Använd metadatafilter (t.ex. kö, agent, datum, produkttyp) för att begränsa datamängden och hitta specifika exempel.
Titta på rekommendationer: Var extra uppmärksam på rekommendationer från Active Learning-systemet som rör ovanliga kategorier.
Använd pie-charten: Identifiera kategorier med få exempel och leta aktivt efter fler.
Formulera hypoteser: Om du letar efter en specifik typ av text, försök att formulera en hypotes om vilka egenskaper den typen av text har och använd sedan sökfunktionen och filter för att hitta texter som matchar din hypotes.
Diskutera med teamet: Om du har svårt att hitta specifika exempel kan du diskutera problemet med dina kollegor och Analysarkitekten. Kanske har de några tips på hur du kan söka eller vilka filter du kan använda.
Kom ihåg: Att träna AI-modeller är en iterativ process. Det är normalt att stöta på utmaningar och att behöva justera kategorier, modeller och processer längs vägen. Det viktiga är att du är uppmärksam på problemen, kommunicerar med ditt team, och använder de verktyg och strategier som finns tillgängliga för att hitta lösningar.
Genom att vara proaktiv, lära av dina misstag och arbeta tillsammans med dina kollegor kommer du att bli en skicklig Modelltränare och bidra till att skapa träffsäkra och användbara AI-modeller i Labelf.