Co to jest adnotacja danych [aktualizacja w 2025 r.] – najlepsze praktyki, narzędzia, korzyści, wyzwania, typy i nie tylko
Chcesz znać podstawy adnotacji danych? Aby rozpocząć, przeczytaj kompletny przewodnik dotyczący adnotacji danych dla początkujących.
Chcesz rozpocząć nową inicjatywę AI/ML, a teraz szybko zdajesz sobie sprawę, że nie tylko znajdziesz wysoką jakość dane treningowe ale także adnotacje danych będą niektórymi trudnymi aspektami Twojego projektu. Dane wyjściowe modeli AI i uczenia maszynowego są tak dobre, jak dane, których używasz do ich szkolenia – dlatego ważna jest precyzja, jaką stosujesz do agregacji danych oraz oznaczania i identyfikowania tych danych!
Gdzie się udać, aby uzyskać najlepsze usługi adnotacji danych i etykietowania danych dla biznesowej sztucznej inteligencji i maszyn?
projekty edukacyjne?
To pytanie, które każdy dyrektor wykonawczy i lider biznesowy, taki jak Ty, musi rozważyć, gdy rozwija swoje
plan działania i harmonogram dla każdego z ich systemów AI.
Wprowadzenie
Ten artykuł jest całkowicie poświęcony rzuceniu światła na to, czym jest proces, dlaczego jest nieunikniony, kluczowy
czynniki, które firmy powinny wziąć pod uwagę, podchodząc do narzędzi adnotacji danych i nie tylko. Więc jeśli prowadzisz firmę, przygotuj się na oświecenie, ponieważ ten przewodnik przeprowadzi Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć o adnotacji danych. Przyjrzymy się również, w jaki sposób zarządzanie danymi i cykl życia AI wpływają na proces adnotacji.
Czym jest adnotacja danych w uczeniu maszynowym? Perspektywa 2025
Adnotacja danych to proces przypisywania, tagowania lub etykietowania danych, aby pomóc algorytmom uczenia maszynowego zrozumieć i klasyfikować przetwarzane przez nie informacje. Adnotacja danych jest kluczową częścią gromadzenia danych, która obejmuje przygotowywanie i organizowanie danych do wykorzystania w projektach AI i uczenia maszynowego. Proces ten jest niezbędny do szkolenia modeli AI, umożliwiając im dokładne zrozumienie różnych typów danych, takich jak obrazy, pliki audio, nagrania wideo lub tekst.
Chcesz rozpocząć nową inicjatywę AI/ML, ale napotykasz wyzwania związane z adnotacją danych? Nie jesteś sam. Według niedawnego badania MIT, 80% naukowców zajmujących się danymi spędza ponad 60% swojego czasu na zbieraniu i przygotowywaniu danych, a nie na budowaniu modeli. Jakość Twoich modeli uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji zależy bezpośrednio od Twoich danych treningowych — co sprawia, że precyzyjna adnotacja danych jest jednym z najważniejszych czynników sukcesu AI.
Ten kompleksowy przewodnik po adnotacjach danych w 2025 r. obejmuje wszystko, od podstawowych pojęć po zaawansowane techniki, pomagając Ci poruszać się po zawiłościach przygotowywania wysokiej jakości danych treningowych dla Twoich projektów AI. Niezależnie od tego, czy budujesz systemy wizji komputerowej, narzędzia do przetwarzania języka naturalnego czy autonomiczne pojazdy, właściwa adnotacja danych jest podstawą Twojego sukcesu.
Wyobraź sobie samojezdny samochód, który opiera się na danych z wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i czujnikach, aby podejmować trafne decyzje dotyczące jazdy. Aby model AI samochodu mógł rozróżniać przeszkody, takie jak inne pojazdy, piesi, zwierzęta lub blokady dróg, dane, które otrzymuje, muszą być oznaczone lub opatrzone adnotacjami.
W uczeniu nadzorowanym adnotacja danych jest szczególnie istotna, ponieważ im więcej oznaczonych danych jest wprowadzanych do modelu, tym szybciej uczy się on autonomicznego funkcjonowania. Dane z adnotacjami umożliwiają wdrażanie modeli AI w różnych aplikacjach, takich jak chatboty, rozpoznawanie mowy i automatyzacja, co skutkuje optymalną wydajnością i niezawodnymi wynikami.
Strategiczne znaczenie adnotacji danych dla projektów AI
Krajobraz adnotacji danych nadal szybko się rozwija, co ma istotne implikacje dla rozwoju sztucznej inteligencji:
- Wzrost rynku: Według Grand View Research szacuje się, że do 3.4 r. globalny rynek narzędzi do adnotacji danych osiągnie wartość 2028 mld dolarów, a w latach 38.5–2021 będzie rósł ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 2028%.
- Wskaźniki wydajności: Najnowsze badania pokazują, że adnotacje wspomagane przez sztuczną inteligencję mogą skrócić czas adnotacji nawet o 70% w porównaniu z metodami całkowicie ręcznymi.
- Wpływ na jakość: Badania IBM wskazują, że poprawa jakości adnotacji o zaledwie 5% może zwiększyć dokładność modelu o 15–20% w przypadku złożonych zadań z zakresu przetwarzania obrazu komputerowego.
- Czynniki kosztów: Organizacje wydają średnio 12,000 15,000–XNUMX XNUMX dolarów miesięcznie na usługi adnotacji danych w przypadku projektów średniej wielkości.
- Wskaźniki adopcji: 78% projektów przedsiębiorstw z zakresu sztucznej inteligencji korzysta obecnie z kombinacji wewnętrznych i zewnętrznych usług adnotacji, podczas gdy w 54 r. odsetek ten wynosił 2022%.
- Nowe techniki: Aktywne uczenie się i półnadzorowane metody adnotacji pozwoliły wczesnym użytkownikom obniżyć koszty adnotacji o 35–40%.
- Podział pracy: Skład zespołu zajmującego się adnotacjami uległ znaczącym zmianom – 65% prac związanych z adnotacjami jest obecnie wykonywanych w wyspecjalizowanych ośrodkach adnotacyjnych w Indiach, na Filipinach i w Europie Wschodniej.
Trendy i statystyki rynku adnotacji danych na rok 2025
Uczenie maszynowe obejmuje systemy komputerowe poprawiające ich wydajność poprzez uczenie się na danych, podobnie jak ludzie uczą się na podstawie doświadczenia. Adnotacja danych lub etykietowanie ma kluczowe znaczenie w tym procesie, ponieważ pomaga trenować algorytmy w rozpoznawaniu wzorców i dokonywaniu dokładnych prognoz.
Efektywne zarządzanie danymi i usługi adnotacji odgrywają kluczową rolę w powodzeniu projektów uczenia maszynowego. W uczeniu maszynowym sieci neuronowe składają się z cyfrowych neuronów zorganizowanych w warstwy. Sieci te przetwarzają informacje podobnie jak ludzki mózg. Oznaczone dane mają kluczowe znaczenie dla nadzorowanego uczenia się, które jest powszechnym podejściem w uczeniu maszynowym, w którym algorytmy uczą się na podstawie oznaczonych przykładów.
Zestawy danych do trenowania i testowania z danymi oznaczonymi umożliwiają modelom uczenia maszynowego wydajną interpretację i sortowanie danych przychodzących. Możemy dostarczać wysokiej jakości adnotowane dane, aby pomóc algorytmom uczyć się autonomicznie i ustalać priorytety wyników przy minimalnej ingerencji człowieka. Znaczenie adnotacji danych w AI leży w jej zdolności do zwiększania dokładności i wydajności modelu w całym cyklu życia AI.
Dlaczego adnotacja do danych jest wymagana?
Wiemy na pewno, że komputery są w stanie dostarczyć ostatecznych wyników, które są nie tylko precyzyjne, ale również istotne i terminowe. Jednak w jaki sposób maszyna uczy się dostarczać z taką wydajnością?
Bez adnotacji danych każdy obraz byłby taki sam dla maszyn, ponieważ nie mają one żadnych nieodłącznych informacji ani wiedzy o niczym na świecie.
Adnotacja danych jest wymagana, aby systemy dostarczały dokładne wyniki, pomagały modułom identyfikować elementy do trenowania modeli widzenia komputerowego i modeli rozpoznawania mowy. Każdy model lub system, który ma system podejmowania decyzji sterowany maszynowo w punkcie podparcia, adnotacja danych jest wymagana, aby zapewnić dokładność i trafność decyzji.
Adnotacja danych dla LLM?
LLM-y domyślnie nie rozumieją tekstów i zdań. Muszą być przeszkoleni w rozłożeniu na czynniki pierwsze każdej frazy i każdego słowa, aby rozszyfrować, czego dokładnie szuka użytkownik, a następnie dostarczyć to, co jest dla niego odpowiednie. Dostrajanie LLM-ów jest kluczowym krokiem w tym procesie, umożliwiającym tym modelom dostosowanie się do konkretnych zadań lub domen.
Kiedy więc model generatywnej sztucznej inteligencji (AI) wymyśli najbardziej precyzyjną i trafną odpowiedź na zapytanie – nawet gdy zada mu się najdziwniejsze pytanie – jego dokładność wynika z jego zdolności do doskonałego zrozumienia polecenia i jego zawiłości, takich jak kontekst, cel, sarkazm, intencja i inne.
Adnotacja danych daje LLMS możliwości, aby to zrobić. Krótko mówiąc, adnotacja danych na potrzeby uczenia maszynowego obejmuje etykietowanie, kategoryzację, tagowanie i dodawanie wszelkich dodatkowych atrybutów do danych, aby modele uczenia maszynowego mogły lepiej je przetwarzać i analizować. Tylko dzięki temu krytycznemu procesowi wyniki można zoptymalizować do perfekcji.
Jeśli chodzi o opisywanie danych dla LLM, wdrażane są różne techniki. Chociaż nie ma systematycznych zasad dotyczących wdrażania danej techniki, ogólnie rzecz biorąc, leży to w gestii ekspertów, którzy analizują zalety i wady każdej z nich i wdrażają najbardziej idealną.
Przyjrzyjmy się niektórym typowym technikom adnotacji danych w LLM.
Adnotacja ręczna: To zmusza ludzi do ręcznego dodawania adnotacji i przeglądania danych. Chociaż zapewnia to wysoką jakość wydruku, jest to żmudne i czasochłonne.
Adnotacja półautomatyczna: Ludzie i LLM współpracują ze sobą przy oznaczaniu zbiorów danych. Zapewnia to dokładność ludzi i możliwości maszyn w zakresie obsługi objętości. Algorytmy AI mogą analizować surowe dane i sugerować wstępne etykiety, oszczędzając cenny czas ludzi piszących. (np. sztuczna inteligencja może zidentyfikować potencjalne obszary zainteresowania na obrazach medycznych w celu dalszego oznaczania ich przez ludzi)
Uczenie się częściowo nadzorowane: Łączenie małej ilości danych oznaczonych etykietą z dużą ilością danych bez etykiet w celu poprawy wydajności modelu.
Automatyczna adnotacja: Technika ta, oszczędzająca czas i idealna do opisywania dużych ilości zbiorów danych, opiera się na wbudowanych możliwościach modelu LLM w zakresie oznaczania i dodawania atrybutów. Chociaż oszczędza to czas i efektywnie obsługuje duże ilości, dokładność zależy w dużym stopniu od jakości i przydatności wstępnie wytrenowanych modeli.
Strojenie instrukcji: Polega ona na dostrajaniu modeli językowych do zadań opisanych za pomocą instrukcji języka naturalnego, co wiąże się z uczeniem różnych zestawów instrukcji i odpowiadających im wyników.
Uczenie się od zera: W oparciu o istniejącą wiedzę i spostrzeżenia, LLM mogą dostarczać oznaczone dane jako wyniki w ramach tej techniki. Zmniejsza to wydatki na pobieranie etykiet i idealnie nadaje się do przetwarzania danych masowych. Technika ta polega na wykorzystaniu istniejącej wiedzy modelu do przewidywania zadań, w zakresie których nie został on wyraźnie przeszkolony.
Podszept: Podobnie jak użytkownik pyta model o odpowiedzi, LLM może zostać poproszony o dodanie adnotacji do danych poprzez opisanie wymagań. Jakość wydruku zależy tutaj bezpośrednio od jakości wydruku i dokładności podawania instrukcji.
Przenieś naukę: Używanie wstępnie wyszkolonych modeli do podobnych zadań w celu zmniejszenia ilości potrzebnych danych oznaczonych etykietami.
Aktywne uczenie się: Tutaj sam model ML kieruje procesem adnotacji danych. Model identyfikuje punkty danych, które byłyby najbardziej korzystne dla jego uczenia się i żąda adnotacji dla tych konkretnych punktów. To ukierunkowane podejście zmniejsza ogólną ilość danych, które należy adnotować, co prowadzi do Zwiększona wydajność i Poprawiona wydajność modelu.
Jak wybrać najlepsze narzędzia do adnotacji danych w 2025 r.
Mówiąc prościej, jest to platforma, która pozwala specjalistom i ekspertom adnotować, tagować lub etykietować zestawy danych wszelkiego typu. Jest to pomost lub medium między surowymi danymi a wynikami, które ostatecznie wyprodukują Twoje moduły uczenia maszynowego.
Narzędzia do etykietowania danych to rozwiązanie lokalne lub oparte na chmurze, które dodaje adnotacje do wysokiej jakości danych szkoleniowych na potrzeby modeli uczenia maszynowego. Chociaż wiele firm korzysta z usług zewnętrznych dostawców w zakresie wykonywania skomplikowanych adnotacji, niektóre organizacje nadal mają własne narzędzia, które są albo tworzone na zamówienie, albo oparte na darmowych lub otwartych narzędziach dostępnych na rynku. Narzędzia takie są zwykle zaprojektowane do obsługi określonych typów danych, np. obrazów, wideo, tekstu, audio itp. Narzędzia oferują funkcje lub opcje, takie jak ramki ograniczające lub wielokąty, dzięki którym adnotatorzy danych mogą oznaczać obrazy. Mogą po prostu wybrać opcję i wykonać określone zadania.
Rodzaje adnotacji danych dla nowoczesnych aplikacji AI
Jest to termin zbiorczy obejmujący różne typy adnotacji do danych. Obejmuje to obraz, tekst, dźwięk i wideo. Aby lepiej zrozumieć, podzieliliśmy je na kolejne fragmenty. Sprawdźmy je indywidualnie.
Adnotacja obrazu
Na podstawie zestawów danych, na których zostali przeszkoleni, mogą natychmiast i precyzyjnie odróżnić oczy od nosa i brwi od rzęs. Dlatego filtry, które nakładasz, idealnie pasują, niezależnie od kształtu twarzy, odległości od aparatu i nie tylko.
Więc, jak teraz wiesz, adnotacja obrazu ma kluczowe znaczenie w modułach obejmujących rozpoznawanie twarzy, widzenie komputerowe, widzenie robota i inne. Kiedy eksperci AI szkolą takie modele, dodają podpisy, identyfikatory i słowa kluczowe jako atrybuty do swoich obrazów. Algorytmy następnie identyfikują i rozumieją te parametry oraz uczą się samodzielnie.
Klasyfikacja obrazu – Klasyfikacja obrazów polega na przypisywaniu obrazom predefiniowanych kategorii lub etykiet na podstawie ich zawartości. Ten typ adnotacji służy do uczenia modeli AI w zakresie automatycznego rozpoznawania i kategoryzowania obrazów.
Rozpoznawanie/wykrywanie obiektów – Rozpoznawanie obiektów lub wykrywanie obiektów to proces identyfikowania i oznaczania określonych obiektów na obrazie. Ten typ adnotacji jest używany do uczenia modeli sztucznej inteligencji w zakresie lokalizowania i rozpoznawania obiektów na rzeczywistych obrazach lub filmach.
Segmentacja – Segmentacja obrazu obejmuje podzielenie obrazu na wiele segmentów lub regionów, z których każdy odpowiada określonemu obiektowi lub obszarowi zainteresowania. Ten rodzaj adnotacji jest używany do uczenia modeli sztucznej inteligencji w celu analizowania obrazów na poziomie pikseli, umożliwiając dokładniejsze rozpoznawanie obiektów i rozumienie sceny.
Podpisy obrazów: Transkrypcja obrazu to proces wyciągania szczegółów z obrazów i przekształcania ich w tekst opisowy, który jest następnie zapisywany jako dane z adnotacjami. Dostarczając obrazy i określając, co należy opatrzyć adnotacjami, narzędzie tworzy zarówno obrazy, jak i odpowiadające im opisy.
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): Technologia OCR umożliwia komputerom odczytywanie i rozpoznawanie tekstu zeskanowanych obrazów lub dokumentów. Proces ten pomaga dokładnie wyodrębnić tekst i znacząco wpłynął na cyfryzację, automatyczne wprowadzanie danych i lepszą dostępność dla osób z wadami wzroku.
Oszacowanie pozycji (adnotacja dotycząca kluczowych punktów): Oszacowanie pozycji polega na wskazywaniu i śledzeniu kluczowych punktów na ciele, zazwyczaj w stawach, w celu określenia pozycji i orientacji danej osoby w przestrzeni 2D lub 3D na zdjęciach lub filmach.
Adnotacja dźwiękowa
Dane audio mają jeszcze większą dynamikę niż dane obrazu. Z plikiem audio wiąże się kilka czynników, w tym między innymi język, dane demograficzne mówiące, dialekty, nastrój, intencje, emocje, zachowanie. Aby algorytmy były wydajne w przetwarzaniu, wszystkie te parametry powinny być identyfikowane i oznaczane za pomocą technik, takich jak znaczniki czasu, etykietowanie audio i inne. Poza jedynie werbalnymi wskazówkami, niewerbalne instancje, takie jak cisza, oddechy, a nawet hałas w tle, mogą być opatrzone adnotacjami w celu pełnego zrozumienia przez systemy.
Klasyfikacja audio: Klasyfikacja dźwięku sortuje dane dźwiękowe na podstawie ich cech, umożliwiając maszynom rozpoznawanie i rozróżnianie różnych typów dźwięku, takich jak muzyka, mowa i dźwięki natury. Często służy do klasyfikowania gatunków muzycznych, co pomaga platformom takim jak Spotify polecać podobne utwory.
Transkrypcja audio: Transkrypcja audio to proces przekształcania mówionych słów z plików audio na tekst pisany, przydatny do tworzenia napisów do wywiadów, filmów lub programów telewizyjnych. Chociaż narzędzia takie jak Whisper OpenAI mogą zautomatyzować transkrypcję w wielu językach, mogą wymagać ręcznej korekty. Zapewniamy samouczek dotyczący udoskonalania transkrypcji za pomocą narzędzia do adnotacji audio firmy Shaip.
Adnotacja wideo
Podczas gdy obraz jest nieruchomy, wideo jest kompilacją obrazów, które tworzą efekt obiektów będących w ruchu. Teraz każdy obraz w tej kompilacji nazywa się ramką. Jeśli chodzi o adnotację wideo, proces obejmuje dodanie punktów kluczowych, wielokątów lub ramek ograniczających, aby opisać różne obiekty w polu w każdej klatce.
Po zszyciu tych ramek ruch, zachowanie, wzorce i nie tylko mogą być poznane przez modele AI w akcji. To tylko przez adnotacja wideo że koncepcje takie jak lokalizacja, rozmycie ruchu i śledzenie obiektów można wdrożyć w systemach. Różne programy do adnotacji danych wideo pomagają w dodawaniu adnotacji do klatek. Po połączeniu tych klatek z adnotacjami modele AI mogą uczyć się ruchu, zachowań, wzorców i nie tylko. Adnotacje wideo mają kluczowe znaczenie przy wdrażaniu takich koncepcji, jak lokalizacja, rozmycie ruchu i śledzenie obiektów w sztucznej inteligencji.
Klasyfikacja wideo (tagowanie): Klasyfikacja wideo polega na sortowaniu treści wideo na określone kategorie, co ma kluczowe znaczenie dla moderowania treści online i zapewnienia użytkownikom bezpieczeństwa.
Napisy wideo: Podobnie jak podpisujemy obrazy, napisy wideo polegają na przekształcaniu treści wideo w tekst opisowy.
Wykrywanie zdarzeń wideo lub działań: Technika ta identyfikuje i klasyfikuje działania w filmach, powszechnie stosowane w sporcie do analizy wyników lub w monitoringu w celu wykrywania rzadkich zdarzeń.
Wykrywanie i śledzenie obiektów wideo: Wykrywanie obiektów w filmach identyfikuje obiekty i śledzi ich ruch w klatkach, zwracając uwagę na szczegóły, takie jak lokalizacja i rozmiar, w miarę poruszania się w sekwencji.
Adnotacja tekstowa
Obecnie większość firm polega na danych tekstowych w celu uzyskania unikalnego wglądu i informacji. Teraz tekst może być dowolny, od opinii klientów na temat aplikacji po wzmiankę w mediach społecznościowych. W przeciwieństwie do obrazów i filmów, które w większości przekazują proste intencje, tekst zawiera dużo semantyki.
Jako ludzie jesteśmy dostrojeni do zrozumienia kontekstu frazy, znaczenia każdego słowa, zdania lub frazy, powiązania ich z określoną sytuacją lub rozmową, a następnie uświadomienia sobie holistycznego znaczenia kryjącego się za stwierdzeniem. Z drugiej strony maszyny nie mogą tego robić na precyzyjnych poziomach. Pojęcia takie jak sarkazm, humor i inne elementy abstrakcyjne są im nieznane i dlatego etykietowanie danych tekstowych staje się trudniejsze. Dlatego adnotacje tekstowe mają bardziej dopracowane etapy, takie jak:
Adnotacja semantyczna – przedmioty, produkty i usługi są bardziej adekwatne dzięki odpowiedniemu znakowaniu frazy kluczowej i parametrom identyfikacyjnym. W ten sposób tworzone są również chatboty, które naśladują ludzkie rozmowy.
Adnotacja intencji – intencja użytkownika i używany przez niego język są oznakowane, aby maszyny mogły je zrozumieć. Dzięki temu modele mogą odróżnić żądanie od polecenia lub zalecenie od rezerwacji i tak dalej.
Adnotacja sentymentalna – Adnotacja tonacji obejmuje etykietowanie danych tekstowych wraz z tonacją, jaką wyrażają, na przykład pozytywna, negatywna lub neutralna. Ten typ adnotacji jest powszechnie używany w analizie nastrojów, gdzie modele AI są szkolone w zrozumieniu i ocenie emocji wyrażonych w tekście.
Adnotacja jednostki – gdzie zdania nieustrukturyzowane są oznaczane tagami, aby nadać im więcej znaczenia i sprowadzić je do formatu zrozumiałego dla maszyn. Aby tak się stało, zaangażowane są dwa aspekty – rozpoznawanie nazwanego bytu i łączenie jednostek. Rozpoznawanie nazwanych jednostek ma miejsce, gdy nazwy miejsc, osób, wydarzeń, organizacji i innych elementów są oznaczane i identyfikowane, a łączenie jednostek ma miejsce, gdy te tagi są połączone ze zdaniami, wyrażeniami, faktami lub opiniami, które za nimi następują. Łącznie te dwa procesy ustanawiają relację między powiązanymi tekstami a otaczającym je stwierdzeniem.
Kategoryzacja tekstu – Zdania lub akapity można oznaczać i klasyfikować na podstawie nadrzędnych tematów, trendów, tematów, opinii, kategorii (sport, rozrywka itp.) oraz innych parametrów.
Adnotacja Lidarowa
Adnotacja LiDAR obejmuje etykietowanie i kategoryzację danych chmury punktów 3D z czujników LiDAR. Ten niezbędny proces pomaga maszynom zrozumieć informacje przestrzenne do różnych zastosowań. Na przykład w pojazdach autonomicznych dane LiDAR z adnotacjami pozwalają samochodom identyfikować obiekty i bezpiecznie nawigować. W planowaniu urbanistycznym pomaga w tworzeniu szczegółowych planów miast 3D. Do monitorowania środowiska pomaga w analizie struktur leśnych i śledzeniu zmian w terenie. Jest również stosowany w robotyce, rzeczywistości rozszerzonej i budownictwie do dokładnych pomiarów i rozpoznawania obiektów.
Proces etykietowania/adnotacji danych krok po kroku dla sukcesu uczenia maszynowego
Proces adnotacji danych obejmuje szereg dobrze zdefiniowanych kroków, aby zapewnić wysokiej jakości i dokładny proces etykietowania danych dla aplikacji uczenia maszynowego. Kroki te obejmują każdy aspekt procesu, od niestrukturyzowanego gromadzenia danych po eksportowanie adnotowanych danych do dalszego wykorzystania. Efektywne praktyki MLOps mogą usprawnić ten proces i poprawić ogólną wydajność.
Oto jak działa zespół zajmujący się adnotacją danych:
- Zbieranie danych: Pierwszym krokiem w procesie adnotacji danych jest zebranie wszystkich istotnych danych, takich jak obrazy, filmy, nagrania dźwiękowe lub dane tekstowe, w scentralizowanej lokalizacji.
- Wstępne przetwarzanie danych: Standaryzuj i ulepszaj zebrane dane poprzez odchylanie obrazów, formatowanie tekstu lub transkrypcję treści wideo. Wstępne przetwarzanie zapewnia, że dane są gotowe do zadania adnotacji.
- Wybierz właściwego dostawcę lub narzędzie: Wybierz odpowiednie narzędzie do adnotacji danych lub dostawcę takiego narzędzia w oparciu o wymagania swojego projektu.
- Wytyczne dotyczące adnotacji: Ustal jasne wytyczne dla adnotatorów lub narzędzi do adnotacji, aby zapewnić spójność i dokładność w całym procesie.
- Adnotacja: Oznaczaj i taguj dane, korzystając z usług adnotatorów ludzkich lub platformy adnotacji danych, postępując zgodnie z ustalonymi wytycznymi.
- Zapewnienie jakości (QA): Przejrzyj dane z adnotacjami, aby zapewnić dokładność i spójność. W razie potrzeby zastosuj wiele ślepych adnotacji, aby zweryfikować jakość wyników.
- Eksport danych: Po uzupełnieniu adnotacji danych wyeksportuj dane w wymaganym formacie. Platformy takie jak Nanonets umożliwiają bezproblemowy eksport danych do różnych aplikacji biznesowych.
Cały proces adnotacji danych może trwać od kilku dni do kilku tygodni, w zależności od wielkości projektu, jego złożoności i dostępnych zasobów.
Zaawansowane funkcje, których należy szukać w platformach adnotacji danych przedsiębiorstwa / narzędziach do etykietowania danych
Narzędzia do adnotacji danych są decydującymi czynnikami, które mogą przyczynić się do powstania lub zerwania projektu AI. Jeśli chodzi o precyzyjne dane wyjściowe i wyniki, sama jakość zbiorów danych nie ma znaczenia. W rzeczywistości narzędzia do adnotacji danych, których używasz do trenowania modułów AI, mają ogromny wpływ na Twoje wyniki.
Dlatego ważne jest, aby wybrać i używać najbardziej funkcjonalnego i odpowiedniego narzędzia do etykietowania danych, które spełnia potrzeby Twojej firmy lub projektu. Ale czym w ogóle jest narzędzie do adnotacji danych? Do czego to służy? Czy są jakieś typy? Cóż, dowiedzmy się.
Podobnie jak inne narzędzia, narzędzia do adnotacji danych oferują szeroki zakres funkcji i możliwości. Aby szybko zorientować się w funkcjach, podajemy listę niektórych z najbardziej podstawowych funkcji, których należy szukać przy wyborze narzędzia do adnotacji danych.
Zarządzanie zestawem danych
Narzędzie do adnotacji danych, którego zamierzasz użyć, musi obsługiwać wysokiej jakości duże zbiory danych, które masz w ręku, i umożliwiać importowanie ich do oprogramowania w celu etykietowania. Dlatego zarządzanie zbiorami danych jest główną funkcją oferowaną przez narzędzia. Współczesne rozwiązania oferują funkcje, które umożliwiają bezproblemowy import dużych wolumenów danych, jednocześnie umożliwiając organizowanie zbiorów danych za pomocą działań takich jak sortowanie, filtrowanie, klonowanie, scalanie i inne.
Po wprowadzeniu danych do zestawów danych, następnym krokiem jest ich wyeksportowanie jako użytecznych plików. Narzędzie, którego używasz, powinno umożliwiać zapisywanie zestawów danych w określonym formacie, aby można było je wprowadzić do modułów ML. Efektywne możliwości wersjonowania danych są kluczowe dla zachowania integralności zestawu danych w całym procesie adnotacji.
Techniki adnotacji
Do tego właśnie zostało stworzone lub zaprojektowane narzędzie do adnotacji danych. Solidne narzędzie powinno oferować szereg technik adnotacji dla zestawów danych wszystkich typów. Chyba że opracowujesz niestandardowe rozwiązanie dla swoich potrzeb. Twoje narzędzie powinno umożliwiać adnotację wideo lub obrazów z wizji komputerowej, audio lub tekstu z NLP i transkrypcji i nie tylko. Udoskonalając to dalej, powinny istnieć opcje korzystania z pól ograniczających, segmentacji semantycznej, segmentacji instancji, prostopadłościany, interpolacja, analiza sentymentów, części mowy, rozwiązywanie korelacji i wiele więcej.
Dla niewtajemniczonych dostępne są również narzędzia do adnotacji danych oparte na sztucznej inteligencji. Są one dostarczane z modułami sztucznej inteligencji, które samodzielnie uczą się na podstawie wzorców pracy adnotatora i automatycznie dodają adnotacje do obrazów lub tekstu. Taki
Moduły mogą służyć do zapewniania niesamowitej pomocy adnotatorom, optymalizacji adnotacji, a nawet wdrażania kontroli jakości.
Kontrola jakości danych
Mówiąc o kontrolach jakości, dostępnych jest kilka narzędzi do adnotacji danych z wbudowanymi modułami kontroli jakości. Pozwalają one adnotatorom na lepszą współpracę z członkami zespołu i pomagają zoptymalizować przepływy pracy. Dzięki tej funkcji adnotatorzy mogą oznaczać i śledzić komentarze lub opinie w czasie rzeczywistym, śledzić tożsamość osób, które wprowadzają zmiany w plikach, przywracać poprzednie wersje, decydować o konsensusie w sprawie etykiet i nie tylko.
Bezpieczeństwo
Ponieważ pracujesz z danymi, bezpieczeństwo powinno mieć najwyższy priorytet. Możesz pracować na danych poufnych, takich jak dane osobowe lub własność intelektualna. Dlatego Twoje narzędzie musi zapewniać hermetyczne bezpieczeństwo pod względem miejsca przechowywania danych i sposobu ich udostępniania. Musi zapewniać narzędzia, które ograniczają dostęp do członków zespołu, zapobiegają nieautoryzowanym pobraniom i nie tylko.
Oprócz tego należy spełnić standardy i protokoły bezpieczeństwa danych.
Zarządzanie pracownikami
Narzędzie do adnotacji danych to także swego rodzaju platforma do zarządzania projektami, na której zadania mogą być przydzielane członkom zespołu, możliwa jest praca zespołowa, możliwe są przeglądy i nie tylko. Dlatego Twoje narzędzie powinno pasować do Twojego przepływu pracy i procesu, aby zoptymalizować produktywność.
Poza tym narzędzie musi mieć również minimalną krzywą uczenia się, ponieważ sam proces adnotacji danych jest czasochłonny. Nie ma sensu spędzać zbyt dużo czasu na po prostu nauce narzędzia. Powinno więc być intuicyjne i bezproblemowe, aby każdy mógł szybko zacząć.
Jakie są zalety adnotacji danych?
Adnotacja danych ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji systemów uczenia maszynowego i zapewniania lepszych doświadczeń użytkowników. Oto kilka kluczowych zalet adnotacji danych:
- Poprawiona efektywność treningu: Etykietowanie danych pomaga lepiej trenować modele uczenia maszynowego, zwiększając ogólną wydajność i zapewniając dokładniejsze wyniki.
- Zwiększona precyzja: Dokładne adnotacje danych zapewniają, że algorytmy mogą się efektywnie dostosowywać i uczyć, co skutkuje wyższym poziomem precyzji w przyszłych zadaniach.
- Ograniczona interwencja człowieka: Zaawansowane narzędzia do adnotacji danych znacznie zmniejszają potrzebę ręcznej interwencji, usprawniając procesy i redukując związane z tym koszty.
W ten sposób adnotacje danych przyczyniają się do bardziej wydajnych i precyzyjnych systemów uczenia maszynowego, jednocześnie minimalizując koszty i wysiłek ręczny tradycyjnie wymagany do szkolenia modeli AI.
Kontrola jakości w adnotacjach danych
Shaip dba o najwyższą jakość dzięki wieloetapowej kontroli jakości, co ma na celu zagwarantowanie jakości projektów adnotacji danych.
- Wstępny trening: Adnotatorzy są dokładnie przeszkoleni w zakresie wytycznych specyficznych dla projektu.
- Monitorowanie na żywo: Regularne kontrole jakości podczas procesu adnotacji.
- Ostateczna recenzja: Kompleksowe recenzje przeprowadzane przez starszych adnotatorów i zautomatyzowane narzędzia zapewniające dokładność i spójność.
Co więcej, sztuczna inteligencja może również identyfikować niespójności w adnotacjach stworzonych przez ludzi i oznaczać je do przeglądu, zapewniając wyższą ogólną jakość danych. (np. sztuczna inteligencja może wykryć rozbieżności w sposobie, w jaki różni adnotatorzy oznaczają ten sam obiekt na obrazie). Dzięki człowiekowi i sztucznej inteligencji można znacznie poprawić jakość adnotacji, jednocześnie skracając całkowity czas potrzebny na ukończenie projektów.
Pokonywanie typowych wyzwań związanych z adnotacją danych
Adnotacja danych odgrywa kluczową rolę w rozwoju i dokładności modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jednak proces ten wiąże się z własnym zestawem wyzwań:
- Koszt adnotacji danych: Adnotacja danych może być wykonywana ręcznie lub automatycznie. Ręczne dodawanie adnotacji wymaga znacznego wysiłku, czasu i zasobów, co może prowadzić do wzrostu kosztów. Utrzymanie jakości danych w trakcie całego procesu również przyczynia się do tych wydatków.
- Dokładność adnotacji: Błędy ludzkie podczas procesu adnotacji mogą skutkować niską jakością danych, bezpośrednio wpływając na wydajność i przewidywania modeli AI/ML. Podkreśla to badanie przeprowadzone przez firmę Gartner słaba jakość danych kosztuje firmy do 15% swoich dochodów.
- Skalowalność:W miarę wzrostu objętości danych proces adnotacji może stać się bardziej złożony i czasochłonny w przypadku większych zestawów danych, zwłaszcza podczas pracy z danymi multimodalnymi. Skalowanie adnotacji danych przy jednoczesnym zachowaniu jakości i wydajności stanowi wyzwanie dla wielu organizacji.
- Prywatność i bezpieczeństwo danych: Dodawanie adnotacji do poufnych danych, takich jak dane osobowe, dokumentacja medyczna lub dane finansowe, budzi obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Zapewnienie, że proces adnotacji jest zgodny z odpowiednimi przepisami dotyczącymi ochrony danych i wytycznymi etycznymi, ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia ryzyka prawnego i utraty reputacji.
- Zarządzanie różnymi typami danych: Obsługa różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo, może być trudna, zwłaszcza gdy wymagają one różnych technik adnotacji i wiedzy specjalistycznej. Koordynowanie i zarządzanie procesem adnotacji w tych typach danych może być złożone i wymagać dużych zasobów.
Organizacje mogą zrozumieć te wyzwania i stawić im czoła, aby pokonać przeszkody związane z adnotacją danych oraz poprawić wydajność i efektywność swoich projektów AI i uczenia maszynowego.
Porównanie narzędzi do adnotacji danych: Ramy decyzyjne budowy kontra zakupu
Jednym z krytycznych i nadrzędnych problemów, które mogą pojawić się podczas tworzenia adnotacji do danych lub projektu etykietowania danych, jest decyzja o skompilowaniu lub zakupie funkcji dla tych procesów. Może się to pojawiać kilka razy w różnych fazach projektu lub związane z różnymi segmentami programu. Decydując o tym, czy budować system wewnętrznie, czy polegać na dostawcach, zawsze istnieje kompromis.
Jak już zapewne wiesz, adnotacje do danych to złożony proces. Jednocześnie jest to również proces subiektywny. Oznacza to, że nie ma jednej odpowiedzi na pytanie, czy należy kupić, czy zbudować narzędzie do adnotacji danych. Należy wziąć pod uwagę wiele czynników i zadać sobie kilka pytań, aby zrozumieć swoje wymagania i zdać sobie sprawę, czy rzeczywiście musisz go kupić lub zbudować.
Aby to uprościć, oto kilka czynników, które należy wziąć pod uwagę.
Twój cel
Pierwszym elementem, który musisz zdefiniować, jest cel związany ze sztuczną inteligencją i koncepcjami uczenia maszynowego.
- Dlaczego wdrażasz je w swoim biznesie?
- Czy rozwiązują rzeczywisty problem, z którym borykają się Twoi klienci?
- Czy tworzą jakiś proces front-endowy lub backendowy?
- Czy wykorzystasz sztuczną inteligencję, aby wprowadzić nowe funkcje lub zoptymalizować istniejącą stronę internetową, aplikację lub moduł?
- Co robi Twój konkurent w Twoim segmencie?
- Czy masz wystarczająco dużo przypadków użycia, które wymagają interwencji AI?
Odpowiedzi na te pytania połączą twoje myśli – które obecnie mogą być wszędzie – w jednym miejscu i dadzą ci większą jasność.
Gromadzenie danych AI / licencjonowanie
Modele AI wymagają do funkcjonowania tylko jednego elementu – danych. Musisz określić, skąd możesz generować ogromne ilości danych opartych na faktach. Jeśli Twoja firma generuje duże ilości danych, które muszą zostać przetworzone w celu uzyskania kluczowych informacji na temat działalności, operacji, badań konkurencji, analizy zmienności rynku, badania zachowań klientów i nie tylko, potrzebujesz narzędzia do adnotacji danych. Należy jednak również wziąć pod uwagę ilość generowanych danych. Jak wspomniano wcześniej, model AI jest tak skuteczny, jak jakość i ilość dostarczanych danych. Tak więc Twoje decyzje powinny niezmiennie zależeć od tego czynnika.
Jeśli nie masz odpowiednich danych do trenowania modeli ML, dostawcy mogą się przydać, pomagając ci w licencjonowaniu odpowiedniego zestawu danych wymaganych do trenowania modeli ML. W niektórych przypadkach część wartości, jaką wnosi dostawca, będzie obejmować zarówno sprawność techniczną, jak i dostęp do zasobów, które będą promować sukces projektu.
Budżet
Kolejny podstawowy warunek, który prawdopodobnie wpływa na każdy czynnik, o którym obecnie mówimy. Rozwiązanie problemu, czy należy utworzyć lub kupić adnotację do danych, stanie się łatwe, gdy zrozumiesz, czy masz wystarczający budżet do wydania.
Złożoność zgodności
Siła robocza
Adnotacje do danych wymagają wykwalifikowanej siły roboczej, niezależnie od wielkości, skali i domeny Twojej firmy. Nawet jeśli każdego dnia generujesz minimum danych, potrzebujesz ekspertów od danych, którzy będą pracować nad danymi do etykietowania. Więc teraz musisz zdać sobie sprawę, czy dysponujesz wymaganą siłą roboczą. Jeśli tak, to czy są oni wykwalifikowani w zakresie wymaganych narzędzi i technik, czy też potrzebują podniesienia kwalifikacji? Jeśli potrzebują podniesienia umiejętności, czy masz budżet na ich szkolenie?
Co więcej, najlepsze programy do adnotacji danych i etykietowania danych biorą wielu ekspertów w danej dziedzinie lub danej dziedzinie i dzielą ich według danych demograficznych, takich jak wiek, płeć i obszar specjalizacji – lub często pod względem zlokalizowanych języków, z którymi będą pracować. To znowu, gdy w Shaip mówimy o tym, aby znaleźć właściwych ludzi na właściwych miejscach, a tym samym napędzać właściwe procesy „human-in-the-loop”, które doprowadzą Twoje działania programowe do sukcesu.
Małe i duże operacje projektowe oraz progi kosztów
W wielu przypadkach wsparcie dostawcy może być bardziej opcją dla mniejszego projektu lub mniejszych faz projektu. Gdy koszty są kontrolowane, firma może skorzystać z outsourcingu, aby uczynić projekty adnotacji danych lub etykietowania danych bardziej wydajnymi.
Firmy mogą również przyjrzeć się ważnym progom — gdzie wielu dostawców wiąże koszty z ilością zużywanych danych lub innymi testami porównawczymi zasobów. Załóżmy na przykład, że firma podpisała umowę z dostawcą w celu wykonania żmudnego wprowadzania danych wymaganych do skonfigurowania zestawów testowych.
W umowie może istnieć ukryty próg, w którym na przykład partner biznesowy musi wykupić kolejny blok przechowywania danych AWS lub inny składnik usługi od Amazon Web Services lub innego dostawcy zewnętrznego. Przerzucają to na klienta w postaci wyższych kosztów, a to sprawia, że cena jest poza jego zasięgiem.
W takich przypadkach pomiar usług, które otrzymujesz od dostawców, pomaga utrzymać przystępność projektu. Posiadanie odpowiedniego zakresu zapewni, że koszty projektu nie przekroczą tego, co jest uzasadnione lub wykonalne dla danej firmy.
Open Source i darmowe alternatywy
Mentalność open source „zrób to sam” sama w sobie jest rodzajem kompromisu – inżynierowie i ludzie wewnętrzni mogą skorzystać ze społeczności open source, gdzie zdecentralizowane bazy użytkowników oferują własne rodzaje wsparcia oddolnego. To nie będzie takie, jak to, co otrzymujesz od dostawcy — nie uzyskasz łatwej pomocy 24/7 ani odpowiedzi na pytania bez przeprowadzenia wewnętrznych badań — ale cena jest niższa.
Tak więc ważne pytanie – kiedy należy kupić narzędzie do adnotacji danych:
Podobnie jak w przypadku wielu rodzajów projektów high-tech, ten rodzaj analizy – kiedy budować, a kiedy kupować – wymaga dedykowanego przemyślenia i rozważenia, w jaki sposób te projekty są pozyskiwane i zarządzane. Wyzwania, przed którymi stoi większość firm związanych z projektami AI/ML, rozważając opcję „buduj”, nie dotyczą tylko budowy i rozwoju części projektu. Często trzeba przejść ogromną krzywą uczenia się, aby nawet dojść do punktu, w którym może nastąpić prawdziwy rozwój AI/ML. Dzięki nowym zespołom i inicjatywom AI/ML liczba „nieznanych niewiadomych” znacznie przewyższa liczbę „znanych niewiadomych”.
| Buduj | Kupić |
|---|---|
Plusy:
| Plusy:
|
Wady:
| Wady:
|
Aby jeszcze bardziej uprościć sprawę, rozważ następujące aspekty:
- kiedy pracujesz na ogromnych ilościach danych
- gdy pracujesz na różnych odmianach danych
- kiedy funkcjonalności związane z Twoimi modelami lub rozwiązaniami mogą się zmienić lub ewoluować w przyszłości
- gdy masz niejasny lub ogólny przypadek użycia
- gdy potrzebujesz jasnego pomysłu na wydatki związane z wdrożeniem narzędzia do adnotacji danych
- i gdy nie masz odpowiedniej siły roboczej lub wykwalifikowanych ekspertów do pracy nad narzędziami i szukasz minimalnej krzywej uczenia się
Jeśli twoje odpowiedzi były przeciwne do tych scenariuszy, powinieneś skupić się na budowaniu swojego narzędzia.
Wybór odpowiedniego narzędzia do adnotacji danych
Jeśli to czytasz, te pomysły brzmią ekscytująco i zdecydowanie łatwiej je powiedzieć niż zrobić. Jak więc wykorzystać mnóstwo już istniejących narzędzi do adnotacji danych? Tak więc następnym krokiem jest rozważenie czynników związanych z wyborem odpowiedniego narzędzia do adnotacji danych.
W przeciwieństwie do kilku lat temu, rynek ewoluował i obecnie jest w praktyce mnóstwo platform do etykietowania danych AI. Firmy mają więcej możliwości wyboru w oparciu o swoje różne potrzeby. Ale każde narzędzie ma swój własny zestaw zalet i wad. Aby podjąć mądrą decyzję, należy oddzielić obiektywną drogę od subiektywnych wymagań. Przyjrzyjmy się niektórym kluczowym czynnikom, które powinieneś wziąć pod uwagę w tym procesie.
Definiowanie przypadku użycia
Aby wybrać odpowiednie narzędzie do adnotacji danych, musisz zdefiniować swój przypadek użycia. Powinieneś zdać sobie sprawę, czy Twoje wymaganie obejmuje tekst, obraz, wideo, dźwięk, czy mieszankę wszystkich typów danych. Istnieją samodzielne narzędzia, które można kupić, oraz narzędzia holistyczne, które pozwalają wykonywać różnorodne działania na zestawach danych.
Dzisiejsze narzędzia są intuicyjne i oferują opcje w zakresie możliwości przechowywania (sieć, lokalnie lub w chmurze), technik adnotacji (audio, obraz, 3D i więcej) oraz wielu innych aspektów. Możesz wybrać narzędzie na podstawie swoich konkretnych wymagań.
Ustanowienie standardów kontroli jakości
Podobnie jak w przypadku wielu różnych rodzajów pracy, wiele osób może wykonywać adnotacje i tagowanie danych, ale robią to z różnym powodzeniem. Kiedy pytasz o usługę, nie weryfikujesz automatycznie poziomu kontroli jakości. Dlatego wyniki są różne.
Czy chcesz więc wdrożyć model konsensusu, w którym adnotatorzy oferują informacje zwrotne na temat jakości, a środki naprawcze są podejmowane natychmiast? A może wolisz przegląd próbek, złote standardy lub przecięcie nad modelami unijnymi?
Najlepszy plan zakupów zapewni kontrolę jakości od samego początku poprzez ustalenie standardów przed uzgodnieniem ostatecznej umowy. Ustalając to, nie powinieneś również przeoczyć marginesów błędów. Nie można całkowicie uniknąć ręcznej interwencji, ponieważ systemy mogą powodować błędy w tempie do 3%. To wymaga pracy z góry, ale warto.
Kto będzie dodawać adnotacje do Twoich danych?
Kolejny ważny czynnik zależy od tego, kto dodaje adnotacje do Twoich danych. Zamierzasz mieć własny zespół, czy wolisz go zlecić na zewnątrz? Jeśli korzystasz z outsourcingu, musisz wziąć pod uwagę przepisy prawne i środki zgodności ze względu na obawy związane z prywatnością i poufnością danych. A jeśli masz własny zespół, jak wydajnie uczą się nowego narzędzia? Jaki jest Twój czas na wprowadzenie produktu lub usługi na rynek? Czy masz odpowiednie wskaźniki jakości i zespoły do zatwierdzania wyników?
Sprzedawca kontra Debata partnerska
Biorąc pod uwagę ten czynnik, przed podaniem ręki dostawcy lub partnerowi należy rozważyć takie aspekty, jak możliwość zachowania poufności danych i intencji, zamiar przyjęcia informacji zwrotnych i pracy nad nimi, bycie proaktywnym w zakresie zapotrzebowania na dane, elastyczność w operacjach i inne. . Uwzględniliśmy elastyczność, ponieważ wymagania dotyczące adnotacji danych nie zawsze są liniowe lub statyczne. Mogą się zmienić w przyszłości, gdy będziesz dalej rozwijać swoją firmę. Jeśli obecnie masz do czynienia tylko z danymi tekstowymi, możesz chcieć dodawać adnotacje do danych audio lub wideo w miarę skalowania, a Twoja pomoc powinna być gotowa, aby poszerzyć swoje horyzonty razem z Tobą.
Zaangażowanie dostawcy
Jednym ze sposobów oceny zaangażowania dostawców jest wsparcie, które otrzymasz. Każdy plan zakupu musi mieć pewne rozważenie tego składnika. Jak będzie wyglądał support na ziemi? Kim będą interesariusze i osoby wskazujące po obu stronach równania?
Istnieją również konkretne zadania, które muszą określić, na czym polega (lub będzie) zaangażowanie dostawcy. W szczególności w przypadku projektu adnotacji danych lub etykietowania danych, czy dostawca będzie aktywnie dostarczał surowe dane, czy nie? Kto będzie pełnić rolę ekspertów merytorycznych, a kto zatrudni ich jako pracowników lub niezależnych wykonawców?
Przypadki użycia i historie sukcesu adnotacji danych specyficznych dla branży
Adnotacja danych jest niezbędna w różnych branżach, umożliwiając im opracowywanie dokładniejszych i wydajniejszych modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Oto kilka specyficznych dla branży przypadków użycia adnotacji danych:
Adnotacja danych dotyczących opieki zdrowotnej
Adnotacje danych do obrazów medycznych odgrywają zasadniczą rolę w opracowywaniu narzędzi do analizy obrazów medycznych opartych na sztucznej inteligencji. Adnotatorzy oznaczają obrazy medyczne (takie jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny) pod kątem cech takich jak nowotwory lub określone struktury anatomiczne, umożliwiając algorytmom wykrywanie chorób i nieprawidłowości z większą dokładnością. Na przykład adnotacja danych ma kluczowe znaczenie w przypadku uczenia modeli uczenia maszynowego w celu identyfikacji zmian nowotworowych w systemach wykrywania raka skóry. Ponadto adnotatorzy danych oznaczają elektroniczną dokumentację medyczną (EMR) i notatki kliniczne, pomagając w opracowywaniu komputerowych systemów wizyjnych do diagnozowania chorób i automatycznej analizy danych medycznych.
Adnotacja danych detalicznych
Adnotacja danych sprzedaży detalicznej obejmuje etykietowanie obrazów produktów, danych klientów i danych o opiniach. Ten typ adnotacji pomaga tworzyć i trenować modele AI/ML w celu zrozumienia nastrojów klientów, polecania produktów i poprawy ogólnego doświadczenia klientów.
Adnotacja danych finansowych
Sektor finansowy wykorzystuje adnotację danych do wykrywania oszustw i analizy sentymentu artykułów finansowych. Adnotatorzy oznaczają transakcje lub artykuły informacyjne jako oszukańcze lub legalne, ucząc modele AI automatycznego oznaczania podejrzanych działań i identyfikowania potencjalnych trendów rynkowych. Na przykład wysokiej jakości adnotacje pomagają instytucjom finansowym szkolić modele AI w celu rozpoznawania wzorców w transakcjach finansowych i wykrywania działań oszukańczych. Ponadto adnotacja danych finansowych koncentruje się na adnotacji dokumentów finansowych i danych transakcyjnych, co jest niezbędne do opracowywania systemów AI/ML wykrywających oszustwa, rozwiązujących problemy ze zgodnością i usprawniających inne procesy finansowe.
Adnotacja danych motoryzacyjnych
Adnotacja danych w przemyśle motoryzacyjnym obejmuje etykietowanie danych z pojazdów autonomicznych, takich jak informacje o kamerach i czujnikach LiDAR. Ta adnotacja pomaga tworzyć modele do wykrywania obiektów w środowisku i przetwarzania innych krytycznych punktów danych dla systemów pojazdów autonomicznych.
Adnotacja danych przemysłowych lub produkcyjnych
Adnotacja danych na potrzeby automatyzacji produkcji napędza rozwój inteligentnych robotów i zautomatyzowanych systemów w produkcji. Adnotatorzy oznaczają obrazy lub dane z czujników w celu uczenia modeli sztucznej inteligencji do zadań takich jak wykrywanie obiektów (roboty pobierające towary z magazynu) lub wykrywanie anomalii (identyfikacja potencjalnych usterek sprzętu na podstawie odczytów czujników). Na przykład adnotacja danych umożliwia robotom rozpoznawanie i chwytanie określonych obiektów na linii produkcyjnej, poprawiając wydajność i automatyzację. Ponadto adnotacje do danych przemysłowych służą do opisywania danych z różnych zastosowań przemysłowych, w tym obrazów produkcyjnych, danych konserwacyjnych, danych dotyczących bezpieczeństwa i informacji o kontroli jakości. Tego typu adnotacja danych pomaga w tworzeniu modeli zdolnych do wykrywania anomalii w procesach produkcyjnych i zapewnienia bezpieczeństwa pracowników.
Adnotacja danych dotyczących handlu elektronicznego
Dodawanie adnotacji do zdjęć produktów i recenzji użytkowników w celu uzyskania spersonalizowanych rekomendacji i analizy nastrojów.
Jakie są najlepsze praktyki dotyczące adnotacji danych?
Aby zapewnić powodzenie projektów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, należy postępować zgodnie z najlepszymi praktykami dotyczącymi adnotacji danych. Te praktyki mogą pomóc zwiększyć dokładność i spójność danych z adnotacjami:
- Wybierz odpowiednią strukturę danych: Twórz etykiety danych, które są wystarczająco szczegółowe, aby były przydatne, ale wystarczająco ogólne, aby uchwycić wszystkie możliwe odmiany zestawów danych.
- Podaj jasne instrukcje: Opracuj szczegółowe, łatwe do zrozumienia wytyczne dotyczące adnotacji danych i najlepsze praktyki, aby zapewnić spójność i dokładność danych w różnych adnotatorach.
- Zoptymalizuj obciążenie związane z adnotacjami: ponieważ adnotacje mogą być kosztowne, rozważ bardziej przystępne cenowo alternatywy, takie jak współpraca z usługami gromadzenia danych, które oferują wstępnie oznakowane zbiory danych.
- W razie potrzeby zbierz więcej danych: Aby zapobiec pogorszeniu jakości modeli uczenia maszynowego, współpracuj z firmami gromadzącymi dane, aby w razie potrzeby zebrać więcej danych.
- Outsourcing lub crowdsourcing: Gdy wymagania dotyczące adnotacji danych stają się zbyt duże i czasochłonne dla zasobów wewnętrznych, rozważ outsourcing lub crowdsourcing.
- Połącz wysiłki ludzi i maszyn: Wykorzystaj podejście „człowiek w pętli” z oprogramowaniem do adnotacji danych, aby pomóc osobom zajmującym się adnotacjami skupić się na najtrudniejszych przypadkach i zwiększyć różnorodność zbioru danych szkoleniowych.
- Priorytetowa jakość: Regularnie testuj adnotacje danych w celu zapewnienia jakości. Zachęcaj wielu adnotatorów do wzajemnego przeglądania swojej pracy pod kątem dokładności i spójności etykietowania zestawów danych.
- Zapewnienia zgodności: Podczas dodawania adnotacji do zestawów danych wrażliwych, takich jak obrazy przedstawiające osoby lub dokumentację medyczną, należy dokładnie rozważyć kwestie związane z prywatnością i etyką. Niezgodność z lokalnymi przepisami może zaszkodzić reputacji Twojej firmy.
Przestrzeganie tych najlepszych praktyk w zakresie adnotacji danych może pomóc w zagwarantowaniu, że Twoje zestawy danych są dokładnie oznakowane, dostępne dla naukowców zajmujących się danymi i gotowe do wykorzystania w projektach opartych na danych.
Studia przypadków / Historie sukcesu
Oto kilka konkretnych przykładów studium przypadku, które opisują, jak adnotacje i oznaczanie danych naprawdę działają w terenie. W Shaip dbamy o zapewnienie najwyższego poziomu jakości i doskonałych wyników w zakresie adnotacji i etykietowania danych. Duża część powyższej dyskusji dotyczy standardowych osiągnięć dla skuteczny Adnotacja i etykietowanie danych pokazują, jak podchodzimy do każdego projektu i co oferujemy firmom i interesariuszom, z którymi współpracujemy.
W jednym z naszych ostatnich projektów licencjonowania danych klinicznych przetworzyliśmy ponad 6,000 godzin nagrań audio, ostrożnie usuwając wszystkie chronione informacje o stanie zdrowia (PHI), aby upewnić się, że treść spełnia standardy HIPAA. Po usunięciu danych identyfikacyjnych były one gotowe do wykorzystania w celu szkolenia modeli rozpoznawania mowy w opiece zdrowotnej.
W projektach takich jak te prawdziwe wyzwanie polega na spełnieniu ścisłych kryteriów i osiągnięciu kluczowych kamieni milowych. Zaczynamy od surowych danych audio, co oznacza, że kładziemy duży nacisk na deidentyfikację wszystkich zaangażowanych stron. Na przykład, gdy używamy analizy Named Entity Recognition (NER), naszym celem nie jest tylko anonimizacja informacji, ale także upewnienie się, że są one prawidłowo adnotowane dla modeli.
Innym wyróżniającym się przypadkiem jest ogromny konwersacyjne dane szkoleniowe AI projekt, w którym pracowaliśmy z 3,000 lingwistów przez 14 tygodni. Rezultat? Wyprodukowaliśmy dane szkoleniowe modelu AI w 27 różnych językach, pomagając w opracowaniu wielojęzycznych asystentów cyfrowych, którzy mogą komunikować się z ludźmi w ich ojczystych językach.
Ten projekt naprawdę podkreślił znaczenie zatrudniania odpowiednich osób. Przy tak dużym zespole ekspertów przedmiotowych i osób zajmujących się danymi, utrzymanie wszystkiego w porządku i usprawnieniu było kluczowe dla dotrzymania terminu. Dzięki naszemu podejściu udało nam się ukończyć projekt znacznie przed standardem branżowym.
W innym przykładzie jeden z naszych klientów z branży opieki zdrowotnej potrzebował najwyższej klasy adnotowanych obrazów medycznych do nowego narzędzia diagnostycznego AI. Wykorzystując dogłębną wiedzę Shaipa w zakresie adnotacji, klient poprawił dokładność swojego modelu o 25%, co przełożyło się na szybsze i bardziej niezawodne diagnozy.
Wykonaliśmy również wiele prac w takich obszarach jak szkolenie botów i adnotacje tekstowe do uczenia maszynowego. Nawet podczas pracy z tekstem nadal obowiązują przepisy o ochronie prywatności, więc usuwanie poufnych informacji i sortowanie surowych danych jest równie ważne.
We wszystkich tych różnych typach danych — niezależnie od tego, czy są to pliki audio, tekstowe czy obrazy — nasz zespół w Shaip konsekwentnie osiąga sukces, stosując te same sprawdzone metody i zasady, za każdym razem.
Owijanie w górę
Na wynos
- Adnotacja danych to proces etykietowania danych w celu efektywnego trenowania modeli uczenia maszynowego
- Wysokiej jakości adnotacje danych mają bezpośredni wpływ na dokładność i wydajność modelu AI
- Szacuje się, że do 3.4 r. globalny rynek adnotacji danych osiągnie wartość 2028 mld dolarów, rosnąc w tempie 38.5% CAGR
- Wybór odpowiednich narzędzi i technik adnotacji może obniżyć koszty projektu nawet o 40%
- Wdrożenie adnotacji wspomaganej przez sztuczną inteligencję może zwiększyć wydajność o 60–70% w przypadku większości projektów
Szczerze wierzymy, że ten przewodnik był dla Ciebie zaradny i że masz odpowiedzi na większość swoich pytań. Jeśli jednak nadal nie jesteś przekonany do wiarygodnego dostawcy, nie szukaj dalej.
W Shaip jesteśmy czołową firmą zajmującą się adnotacjami danych. Mamy ekspertów w tej dziedzinie, którzy jak nikt inny rozumieją dane i związane z nimi obawy. Możemy być Twoimi idealnymi partnerami, ponieważ wnosimy kompetencje, takie jak zaangażowanie, poufność, elastyczność i własność do każdego projektu lub współpracy.
Tak więc, niezależnie od rodzaju danych, dla których chcesz uzyskać dokładne adnotacje, możesz znaleźć w nas doświadczony zespół, który sprosta Twoim wymaganiom i celom. Zoptymalizuj swoje modele AI do nauki z nami.
Przekształć swoje projekty AI dzięki eksperckim usługom adnotacji danych
Gotowy, aby podnieść poziom swoich inicjatyw uczenia maszynowego i AI dzięki wysokiej jakości adnotowanym danym? Shaip oferuje kompleksowe rozwiązania adnotacji danych dostosowane do Twojej konkretnej branży i przypadku użycia.
Dlaczego warto współpracować z firmą Shaip w zakresie adnotacji danych:
- Ekspertyza domeny: Specjalistyczni adnotatorzy posiadający wiedzę branżową
- Skalowalne przepływy pracy: Realizuj projekty dowolnej wielkości, zachowując spójną jakość
- Rozwiązania niestandardowe:Procesy adnotacji dostosowane do Twoich unikalnych potrzeb
- Bezpieczeństwo i zgodność: Procesy zgodne z HIPAA, GDPR i ISO 27001
- Elastyczne zaangażowanie:Skaluj w górę lub w dół w zależności od wymagań projektu
Porozmawiajmy
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotacja danych lub etykietowanie danych to proces, który sprawia, że dane z określonymi obiektami są rozpoznawalne przez maszyny w celu przewidzenia wyniku. Oznaczanie, transkrypcja lub przetwarzanie obiektów w tekstach, obrazach, skanach itp. umożliwia algorytmom interpretację oznaczonych danych i szkolenie w zakresie samodzielnego rozwiązywania rzeczywistych przypadków biznesowych bez interwencji człowieka.
W uczeniu maszynowym (zarówno nadzorowanym, jak i nienadzorowanym) dane oznaczone etykietami lub adnotacjami oznaczają, transkrypcję lub przetwarzanie funkcji, które modele uczenia maszynowego mają rozumieć i rozpoznawać, aby rozwiązywać rzeczywiste wyzwania.
Adnotator danych to osoba, która niestrudzenie pracuje nad wzbogacaniem danych tak, aby były rozpoznawalne przez maszyny. Może obejmować jeden lub wszystkie z następujących kroków (w zależności od przypadku użycia i wymagań): czyszczenie danych, transkrypcja danych, etykietowanie danych lub adnotacja danych, kontrola jakości itp.
Narzędzia lub platformy (oparte na chmurze lub lokalne), które są używane do oznaczania lub opisywania wysokiej jakości danych (takich jak tekst, dźwięk, obraz, wideo) za pomocą metadanych na potrzeby uczenia maszynowego, są nazywane narzędziami do adnotacji danych.
Narzędzia lub platformy (oparte na chmurze lub lokalne), które służą do oznaczania lub opisywania ruchomych obrazów klatka po klatce z filmu w celu tworzenia wysokiej jakości danych szkoleniowych na potrzeby uczenia maszynowego.
Narzędzia lub platformy (oparte na chmurze lub lokalne), które służą do oznaczania lub dodawania adnotacji do tekstu z recenzji, gazet, recept lekarskich, elektronicznych kart zdrowia, bilansów itp. do tworzenia wysokiej jakości danych szkoleniowych na potrzeby uczenia maszynowego. Ten proces można również nazwać etykietowaniem, tagowaniem, transkrypcją lub przetwarzaniem.