שיטת הקונצנזוס ממלאת תפקיד מפתח בביאור נתונים כאשר יש צורך להבטיח דיוק גבוה ולהפחית סובייקטיביות בתיוג. בהתבסס על הניסיון של Keymakr, הטמעת גישת קונצנזוס עם מספר מומחים במקרים ספציפיים יכולה להפחית את שגיאות ההערות ב-30-50%. קונצנזוס ממזער טעויות, ממכן את בקרת האיכות ומסייע ביצירת מערכי נתונים בנצ'מרק - קריטי במיוחד בתחומים בעלי אחריות גבוהה כמו רפואה ונהיגה אוטונומית. טטיאנה ורביצקאיה, אדריכלית פתרונות טכניים ב- , מספרת על איך שיטה זו עובדת ועל הפרויקטים שבהם היא יושמה בהצלחה. Keymakr איך זה עובד קונצנזוס מושג על ידי איסוף חוות דעת של מומחים רבים. כאשר מגדירים נתוני "אמת יסוד", חיוני לקבוע סטנדרט מוסכם של דיוק. קונצנזוס הוא קריטי בעת אימון מודל על נתונים סובייקטיביים, כגון צבע וצורה, או כאשר נדרש דיוק גבוה. שיטה זו משמשת באופן פעיל בשלבים המוקדמים כאשר המודל טרם הוכשר על מספיק נתונים או כאשר יש צורך בהכשרה נוספת, במיוחד עבור מקרים ספציפיים (למשל, שיפוטים סובייקטיביים). בנוסף, קונצנזוס הוא קריטי בפרויקטים בקנה מידה גדול, כגון הערת נתונים עבור מכוניות בנהיגה עצמית או ניטור תחבורה, מכיוון שהוא משפר את הדיוק תוך הפחתת שגיאות. עקרונות מרכזיים של קונצנזוס: מספר מוזר של מומחים: כדי למנוע מבוי סתום, הסכמה מסתמכת על מספר אי-זוגי של כותבים, מה שמבטיח תוצאה סופית גם במקרים של אי הסכמה. ניתוח חילוקי דעות: שיטה זו לא מסתמכת רק על הצבעת הרוב, אלא גם לוקחת בחשבון את תדירות חילוקי הדעות. אם הפערים משמעותיים מדי, ייתכן שהנתונים יסומנו לבדיקה נוספת או אפילו לא ישתמשו בהם להכשרת המודל. מנגנוני זיהוי שגיאות: אפילו נתונים מבוססי קונצנזוס יכולים להכיל שגיאות אם המקרים הם סובייקטיביים מדי ולא סופיים. מובילי טכנולוגיה עולמיים כמו גוגל, טסלה, אמזון ומטה משתמשים באופן פעיל בהערות מבוססות קונצנזוס כדי לשפר את ביצועי מודל AI. Google Health, למשל, מיישמת הערות רדיולוגים מרובות על צילומי רנטגן כדי לשפר את דיוק האבחון. טסלה משתמשת בקונצנזוס כדי לתייג נתונים ממצלמות הטייס האוטומטי, ומפחיתה שגיאות אימון בנהיגה אוטונומית. Amazon SageMaker Ground Truth משלבת ביאור קונצנזוס ב-NLP, ראייה ממוחשבת וניתוח תמונות לוויין, בעוד Meta מעסיקה אותו לפרויקטים של זיהוי פנים ואובייקטים. קונצנזוס רפואי: מועצת ביאור אחד היישומים הקריטיים ביותר של קונצנזוס הוא ביאור תמונה רפואית לאבחון מחלה. מומחים טוענים כי האבחנות של רדיולוגים יכולות להשתנות עד 20-30%, מה שמשפיע ישירות על תוצאות המטופל. כאשר משתמשים בגישה המבוססת על הסכמה - שבה רדיולוגים מרובים מביאים באופן עצמאי תמונות והקלטות שלהם מצטברות על סמך ניקוד משוקלל של מומחיות - ניתן לשפר את דיוק ההערות בשיעור של עד 40%. Keymakr מיישם גישה זו באופן פעיל בפרויקטים רפואיים מורכבים. כתוצאה מכך, זה עוזר להבטיח תיוג תמונה מדויק עבור דגמי AI שהוכשרו לזהות פתולוגיות מורכבות. כאן, התהליך נבנה באמצעות פלטפורמת - שבה אתה יכול להשוות את דעותיהם של מספר מומחים, לזהות אי התאמות וליצור מערכי נתונים בעלי דיוק גבוה. גישה זו מגדילה באופן משמעותי את מהימנות האלגוריתמים המשמשים באבחון אוטומטי, ומצמצמת את הסיכון לאבחון שגוי. Keylabs קונצנזוס בניטור שימוש בתוכן זכויות יוצרים נכון לעכשיו, משתפת פעולה עם , חברה המפורסמת טכנולוגיה אוטומטית לזיהוי מוזיקה כדי לזהות שימוש במוזיקה המוגנת בזכויות יוצרים. הצוות סוקר 10,000 כתובות URL כדי להעריך את נוכחותם של חומר המוגן בזכויות יוצרים. Keymakr SoundAware פלטפורמות וידאו מלאות בתוכן שיכול להכיל חומר של המחבר, כגון מוזיקה, סצנות מסרטים או קטעי תוכניות טלוויזיה. בשל כמות הנתונים העצומה והאופי הסובייקטיבי של פרשנות זכויות יוצרים, ניתוח ידני של כל סרטון אינו מעשי. עם זאת, Keymakr מזהה מקרים שבהם נעשה שימוש בתוכן המוגן בזכויות יוצרים או שונה בדרכים שמערכות אוטומטיות אינן יכולות לזהות עדיין בצורה מהימנה. אלה כוללים פרודיות, אמנות מעריצים והומאז'ים. כדי לבטל את הסובייקטיביות, Keymakr נוקט בגישה המבוססת על קונצנזוס: כל סרטון מוערך על ידי מספר מומחים עצמאיים שעונים על השאלות הבאות: האם הסרטון מכיל מוזיקה המוגנת בזכויות יוצרים? האם הוא כולל סצנות מסרט או תוכנית טלוויזיה? האם התוכן השתנה, כגון באמצעות עריכה או רימיקס? בהתבסס על תגובות המומחים, מתקבלת החלטה סופית בנוגע לבעיות פוטנציאליות של זכויות יוצרים. פרויקטים כאלה חיוניים לאכיפת זכויות יוצרים ולהבטחת בעלי הזכויות יקבלו פיצוי הוגן. בנוסף, תהליך זה מסייע לחברות המתמחות בניטור תוכן לחדד את האלגוריתמים שלהן ולהאיץ את זיהוי החומר המוגן בזכויות יוצרים. קונצנזוס במעקב אחר רכב והולכי רגל קונצנזוס מיושם באופן נרחב גם באימון בינה מלאכותית עבור כלי רכב אוטונומיים, במיוחד בזיהוי אובייקטים בכבישים (למשל, כלי רכב אחרים, הולכי רגל, תמרורים). לדוגמה, מצלמה עשויה ללכוד הולך רגל בתנועה, ומערים אנושיים עשויים לא להסכים אם האובייקט הוא אדם או צל. קונצנזוס מבטיח תיוג מדויק בתרחישים כאלה. צוות עבד לאחרונה עם ניתוח וידאו שהוקלט במצלמות כדי לעקוב אחר כלי רכב. היה צורך לעקוב אחר תנועת הרכב באמצעות מספר מצלמות בצומת דרכים ולוודא שהמערכת זיהתה נכון את אותו רכב במסגרות שונות. Keymakr המצלמות תיעדו אובייקט אחד (מכונית) במספר נקודות. כמה מומחים צפו בסרטון ממצלמות שונות. הם העריכו אם החפץ הזה הוא אותה מכונית, כי יכולים להיות הבדלים בתפיסת המראה (לדוגמה, לפי צבע או מותג). המידע שימש לאימון המודל אם חמישה מפרשים אישרו את זהות האובייקט. אחרת, נתונים כאלה לא היו נכללים במערך הנתונים. זה הפחית את מספר אזעקות השווא והגדיל את הדיוק של מערכות זיהוי רכב, דבר שחשוב למערכות בטיחות עירוניות ומערכות בקרת תנועה אוטומטיות. ניתן ליישם את אותה גישה לזיהוי אנשים בקניונים או ברחובות. מצלמות לוכדות תנועה על ידי ניתוח, למשל, צבע הבגדים, גובה או מאפיינים אחרים. שיטה זו משמשת ל: ניטור אבטחה משופר מניעת פשע ניתוח התנהגות מבקרים קמעונאיים הערכת זרימת המונים בשטחים ציבוריים עתיד הקונצנזוס ב-AI העתיד של ביאור נתונים מבוסס קונצנזוס מבטיח, במיוחד כאשר מודלים של AI הופכים מורכבים יותר ונפח הנתונים גדל. שוק ההערות והתיוגים העולמי להגיע ל-3.6 מיליארד דולר עד 2027, וחברות רבות מאמצות אימות הערות רב-שכבתי כדי לשפר את איכות הנתונים. מחקרים מראים שמודלים שהוכשרו על מערכי נתונים עם הערת קונצנזוס מפגינים דיוק גבוה משמעותית ממודלים שהוכשרו על תיוג מקור יחיד. צפוי למרות הפיתוח של ביאורים אוטומטיים ובינה מלאכותית מחוללת, הגורם האנושי נותר מפתח: סובייקטיביות ואי הסכמות ביאורים מחייבים אימות רב-שלבי. לפיכך, תמשיך להשתמש בשיטת הקונצנזוס, שתבטיח אמינות נתונים ותפחית שגיאות בתחומים קריטיים כמו מערכות אוטונומיות, רפואה וניתוח פיננסי.
