Adnotacje i etykiety danych
Kompletny przewodnik dla kupujących 2023
Chcesz rozpocząć nową inicjatywę AI/ML, a teraz szybko zdajesz sobie sprawę, że nie tylko znajdziesz wysoką jakość dane treningowe ale także adnotacje do danych będą jednymi z trudnych aspektów Twojego projektu. Wyniki Twoich modeli AI i ML są tak dobre, jak dane, których używasz do ich trenowania – dlatego precyzja, jaką stosujesz do agregacji danych oraz tagowania i identyfikowania tych danych, jest ważna!
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
mapa drogowa i harmonogram dla każdej z ich inicjatyw AI/ML.
Przeczytaj przewodnik dla kupujących z adnotacjami do danych / etykietami lub pobierz wersję PDF
Wprowadzenie
Ten przewodnik będzie niezwykle pomocny dla tych kupujących i decydentów, którzy zaczynają zwracać swoje myśli w stronę podstaw pozyskiwania danych i implementacji danych zarówno dla sieci neuronowych, jak i innych rodzajów operacji AI i ML.
Ten artykuł jest całkowicie poświęcony rzuceniu światła na to, czym jest proces, dlaczego jest nieunikniony, kluczowy
czynniki, które firmy powinny wziąć pod uwagę, korzystając z narzędzi do adnotacji danych i nie tylko. Jeśli więc jesteś właścicielem firmy, przygotuj się na oświecenie, ponieważ ten przewodnik przeprowadzi Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć o adnotacjach do danych.
Zacznijmy.
Dla tych, którzy przeglądają artykuł, oto kilka szybkich wskazówek, które znajdziesz w przewodniku:
- Dowiedz się, czym jest adnotacja danych
- Poznaj różne rodzaje procesów adnotacji danych
- Poznaj zalety wdrożenia procesu adnotacji danych
- Uzyskaj jasność, czy powinieneś zdecydować się na wewnętrzne etykietowanie danych, czy zlecić je na zewnątrz
- Informacje na temat wyboru odpowiedniej adnotacji do danych
Dla kogo jest ten przewodnik?
Ten obszerny przewodnik dotyczy:
- Wszystkim przedsiębiorcom i samodzielnym przedsiębiorcom, którzy regularnie przetwarzają ogromne ilości danych
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe lub profesjonaliści, którzy zaczynają pracę z technikami optymalizacji procesów
- Menedżerowie projektów, którzy zamierzają szybciej wprowadzić na rynek swoje moduły AI lub produkty oparte na sztucznej inteligencji
- I entuzjastów technologii, którzy lubią zagłębiać się w szczegóły warstw zaangażowanych w procesy AI.
Co to jest uczenie maszynowe?
Rozmawialiśmy o tym, jak adnotacje do danych lub etykietowanie danych wspiera uczenie maszynowe i polega na tagowaniu lub identyfikowaniu komponentów. Ale co do głębokiego uczenia się i samego uczenia maszynowego: podstawowym założeniem uczenia maszynowego jest to, że systemy komputerowe i programy mogą ulepszać swoje wyniki w sposób, który przypomina ludzkie procesy poznawcze, bez bezpośredniej pomocy lub interwencji człowieka, aby dać nam wgląd. Innymi słowy, stają się samouczącymi się maszynami, które, podobnie jak człowiek, stają się lepsze w swojej pracy dzięki większej praktyce. Ta „praktyka” jest uzyskiwana dzięki analizie i interpretacji większej ilości (i lepszych) danych treningowych.
Jednym z kluczowych pojęć w uczeniu maszynowym jest sieć neuronowa, w której poszczególne neurony cyfrowe są mapowane razem w warstwach. Sieć neuronowa przesyła sygnały przez te warstwy, podobnie jak działanie prawdziwego ludzkiego mózgu, aby uzyskać wyniki.
To, jak to wygląda w terenie, różni się w zależności od przypadku, ale mają zastosowanie podstawowe elementy. Jednym z nich jest potrzeba uczenia się etykietowanego i nadzorowanego.
Te oznaczone dane zazwyczaj mają postać zestawów szkoleniowych i testowych, które ukierunkują program uczenia maszynowego na przyszłe wyniki w miarę dodawania przyszłych danych wejściowych. Innymi słowy, jeśli masz dobrą konfigurację danych testowych i szkoleniowych, maszyna jest w stanie lepiej i wydajniej interpretować i sortować nowe przychodzące dane produkcyjne.
W tym sensie optymalizacja uczenia maszynowego jest poszukiwaniem jakości i sposobem rozwiązania „problemu uczenia się wartości” – problemu, w jaki sposób maszyny mogą nauczyć się samodzielnie myśleć i priorytetyzować wyniki przy jak najmniejszej pomocy człowieka.
W opracowywaniu najlepszych aktualnych programów kluczem do skutecznych wdrożeń AI/ML są „czyste” oznakowane dane. Zestawy danych testowych i szkoleniowych, które są dobrze zaprojektowane i opatrzone adnotacjami, wspierają wyniki, których potrzebują inżynierowie od skutecznej ML.
Co to jest adnotacja do danych?
Jak wspomnieliśmy wcześniej, blisko 95% generowanych danych jest nieustrukturyzowanych. Mówiąc prościej, nieustrukturyzowane dane mogą być wszędzie i nie są odpowiednio zdefiniowane. Jeśli budujesz model AI, musisz podać informacje do algorytmu, aby mógł przetworzyć i dostarczyć dane wyjściowe i wnioski.
Proces ten może nastąpić tylko wtedy, gdy algorytm zrozumie i zaklasyfikuje dane, które są do niego dostarczane.
Ten proces przypisywania, tagowania lub oznaczania danych nazywa się adnotacją danych. Podsumowując, etykietowanie danych i adnotacja danych polega na etykietowaniu lub oznaczaniu istotnych informacji/metadanych w zbiorze danych, aby umożliwić maszynom zrozumienie, czym one są. Zbiór danych może mieć dowolną formę, np. obraz, plik audio, materiał wideo, a nawet tekst. Kiedy oznaczamy elementy w danych, modele ML dokładnie rozumieją, co będą przetwarzać, i przechowują te informacje, aby automatycznie przetwarzać nowsze informacje, które są oparte na istniejącej wiedzy, aby podejmować na czas decyzje.
Dzięki adnotacji danych model AI będzie wiedział, czy dane, które otrzymuje, to audio, wideo, tekst, grafika, czy mieszanka formatów. W zależności od swoich funkcjonalności i przypisanych parametrów model klasyfikowałby następnie dane i przystępował do realizacji swoich zadań.
Adnotacja do danych jest nieunikniona, ponieważ modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego muszą być konsekwentnie trenowane, aby były bardziej wydajne i skuteczne w dostarczaniu wymaganych wyników. W uczeniu nadzorowanym proces ten staje się tym ważniejszy, ponieważ im więcej danych z adnotacjami jest wprowadzanych do modelu, tym szybciej uczy się on samodzielnego uczenia.
Na przykład, jeśli mamy mówić o samojezdnych samochodach, które całkowicie opierają się na danych generowanych z różnych komponentów technologicznych, takich jak wizja komputerowa, NLP (przetwarzanie języka naturalnego), czujniki i nie tylko, adnotacje danych zmuszają algorytmy do podejmowania precyzyjnych decyzji dotyczących jazdy w każdej sekundzie. W przypadku braku tego procesu model nie zrozumiałby, czy zbliżającą się przeszkodą jest inny samochód, pieszy, zwierzę czy blokada drogi. Skutkuje to jedynie niepożądaną konsekwencją i niepowodzeniem modelu AI.
Po wdrożeniu adnotacji do danych modele są precyzyjnie trenowane. Tak więc, niezależnie od tego, czy wdrożysz model dla chatbotów, rozpoznawania mowy, automatyzacji czy innych procesów, uzyskasz optymalne wyniki i niezawodny model.
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?
To wszystko z powodu adnotacji danych. Gdy moduł uczenia maszynowego jest nadal w fazie rozwoju, są one zasilane kolejnymi wolumenami danych szkoleniowych AI, aby lepiej podejmować decyzje i identyfikować obiekty lub elementy.
Tylko poprzez proces adnotacji danych moduły mogą odróżnić kota od psa, rzeczownik od przymiotnika lub drogę od chodnika. 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 dokładnych wyników, pomagały modułom identyfikować elementy do trenowania widzenia komputerowego i mowy, modele rozpoznawania. Każdy model lub system, który ma maszynowy system podejmowania decyzji w punkcie podparcia, adnotacja danych jest wymagana, aby zapewnić, że decyzje są dokładne i trafne.
Adnotacja danych VS Etykietowanie danych
Istnieje bardzo cienka różnica między adnotacją danych a etykietowaniem danych, z wyjątkiem używanego stylu i typu oznaczania zawartości. Stąd dość często były one używane zamiennie do tworzenia zestawów danych uczących ML w zależności od modelu AI i procesu uczenia algorytmów.
| Adnotacja danych | Etykietowanie danych |
|---|---|
| Adnotacja danych to technika, dzięki której oznaczamy dane, aby obiekty były rozpoznawalne przez maszyny | Oznaczanie danych polega na dodawaniu większej ilości informacji/metadanych do różnych danych typy (tekst, dźwięk, obraz i wideo) w celu trenowania modeli ML |
| Dane z adnotacjami są podstawowym wymogiem do trenowania modeli ML | Etykietowanie polega na identyfikacji odpowiednich funkcji w zbiorze danych |
| Adnotacja pomaga w rozpoznaniu odpowiednich danych | Etykietowanie pomaga w rozpoznawaniu wzorców w celu trenowania algorytmów |
Rozwój adnotacji i etykietowania danych
Najprostszym sposobem wyjaśnienia przypadków użycia adnotacji i etykietowania danych jest omówienie najpierw nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia maszynowego.
Ogólnie rzecz biorąc, w nadzorowane uczenie maszynowe, ludzie dostarczają „oznaczone dane”, co daje przewagę algorytmowi uczenia maszynowego; coś do zrobienia. Ludzie oznaczyli jednostki danych za pomocą różnych narzędzi lub platform, takich jak ShaipCloud, aby algorytm uczenia maszynowego mógł zastosować dowolną pracę, którą należy wykonać, wiedząc już coś o napotykanych danych.
Natomiast nienadzorowana nauka danych obejmuje programy, w których maszyny muszą mniej więcej samodzielnie identyfikować punkty danych.
W uproszczony sposób można to zrozumieć na przykładzie „koszyka z owocami”. Załóżmy, że Twoim celem jest posortowanie jabłek, bananów i winogron na logiczne wyniki za pomocą algorytmu sztucznej inteligencji.
W przypadku danych oznaczonych etykietami, wyników, które zostały już zidentyfikowane jako jabłka, banany i winogrona, program musi jedynie rozróżniać te oznakowane pozycje testowe, aby prawidłowo zaklasyfikować wyniki.
Jednak w przypadku nienadzorowanego uczenia maszynowego – gdzie nie ma etykietowania danych – maszyna będzie musiała identyfikować jabłka, winogrona i banany na podstawie ich kryteriów wizualnych – na przykład sortując czerwone, okrągłe obiekty od żółtych, długich lub zielonych, skupionych.
Główną wadą uczenia się nienadzorowanego jest to, że algorytm, pod wieloma kluczowymi względami, działa na ślepo. Tak, może przynosić rezultaty – ale tylko przy znacznie potężniejszym opracowaniu algorytmu i zasobach technicznych. Wszystko to oznacza więcej pieniędzy na rozwój i początkowe zasoby – zwiększając jeszcze większą niepewność. Właśnie dlatego nadzorowane modele uczenia się oraz związane z nimi adnotacje i etykiety danych są tak cenne w budowaniu wszelkiego rodzaju projektów ML. Najczęściej nadzorowane projekty edukacyjne mają niższe początkowe koszty rozwoju i znacznie większą dokładność.
W tym kontekście łatwo zauważyć, w jaki sposób adnotacje i etykietowanie danych mogą radykalnie zwiększyć możliwości programu AI lub ML przy jednoczesnym skróceniu czasu wprowadzania na rynek i całkowitego kosztu posiadania.
Teraz, gdy ustaliliśmy, że ten rodzaj zastosowania badawczego i wdrożenia jest zarówno ważny, jak i pożądany, spójrzmy na graczy.
Ponownie zaczyna się od osób, którym ten przewodnik ma pomóc – kupujących i decydentów, którzy działają jako stratedzy lub twórcy planu AI organizacji. Następnie rozciąga się na naukowców zajmujących się danymi i inżynierów danych, którzy będą pracować bezpośrednio z algorytmami i danymi oraz monitorować i kontrolować, w niektórych przypadkach, wyniki systemów AI/ML. W tym miejscu do gry wkracza istotna rola „człowieka w pętli”.
Człowiek w pętli (HITL) to ogólny sposób na zajęcie się znaczeniem nadzoru człowieka w operacjach sztucznej inteligencji. Ta koncepcja jest bardzo istotna dla etykietowania danych na wielu frontach – po pierwsze, samo etykietowanie danych może być postrzegane jako implementacja HITL.
Co to jest narzędzie do oznaczania/adnotacji danych?
Mówiąc prościej, jest to platforma lub portal, który pozwala specjalistom i ekspertom opisywać, oznaczać lub etykietować zestawy danych wszystkich typów. Jest to pomost lub medium między surowymi danymi a wynikami, które ostatecznie wygenerują moduły uczenia maszynowego.
Narzędzie do etykietowania danych to rozwiązanie lokalne lub chmurowe, które opatruje wysokiej jakości dane szkoleniowe dla modeli uczenia maszynowego. Podczas gdy wiele firm korzysta z usług zewnętrznych dostawców w zakresie tworzenia złożonych adnotacji, niektóre organizacje nadal mają własne narzędzia, które są budowane na zamówienie lub są oparte na dostępnych na rynku narzędziach typu freeware lub open source. Takie narzędzia są zwykle zaprojektowane do obsługi określonych typów danych, tj. obrazu, wideo, tekstu, dźwięku itp. Narzędzia oferują funkcje lub opcje, takie jak obwiednie lub wielokąty dla adnotatorów danych do etykietowania obrazów. Mogą po prostu wybrać opcję i wykonać określone zadania.
Pokonaj kluczowe wyzwania w pracy z danymi
Istnieje szereg kluczowych wyzwań, które należy ocenić przy opracowywaniu lub nabywaniu usługi adnotacji i etykietowania danych, które zapewnią najwyższą jakość wyników modeli uczenia maszynowego (ML).
Niektóre wyzwania wiążą się z przeprowadzeniem właściwej analizy danych, które etykietujesz (tj. dokumentów tekstowych, plików audio, obrazów lub wideo). We wszystkich przypadkach najlepsze rozwiązania będą w stanie wypracować konkretne, ukierunkowane interpretacje, etykietowanie i transkrypcje.
W tym miejscu algorytmy muszą być umięśnione i ukierunkowane na wykonywane zadanie. Jest to jednak tylko podstawa niektórych bardziej technicznych rozważań dotyczących opracowywania lepszych usług etykietowania danych nlp.
Na szerszym poziomie, najlepsze etykietowanie danych w uczeniu maszynowym jest znacznie bardziej związane z jakością udziału człowieka. Chodzi o zarządzanie przepływem pracy i on-boarding dla wszelkiego rodzaju pracowników ludzkich – oraz upewnienie się, że właściwa osoba jest wykwalifikowana i wykonuje właściwą pracę.
Znalezienie odpowiedniego talentu i odpowiedniej delegacji w celu podejścia do konkretnego przypadku użycia uczenia maszynowego jest wyzwaniem, o czym powiemy później.
Obydwa te kluczowe podstawowe standardy muszą być zastosowane w celu zapewnienia efektywnej obsługi adnotacji danych i etykietowania danych dla wdrożeń AI/ML.
Rodzaje adnotacji danych
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.
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.
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 mogą być wdrażane w systemach.
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.
Kategoryzacja tekstu – zdania lub akapity mogą być oznaczane i klasyfikowane na podstawie nadrzędnych tematów, trendów, tematów, opinii, kategorii (sport, rozrywka i tym podobne) oraz innych parametrów.
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.
3 kluczowe kroki w procesie oznaczania danych i adnotacji danych
Czasami może być przydatne omówienie procesów pomostowych, które zachodzą w złożonym projekcie adnotacji i etykietowania danych.
Połączenia Pierwszy etap jest akwizycja. W tym miejscu firmy zbierają i agregują dane. Faza ta zazwyczaj wiąże się z koniecznością pozyskania fachowej wiedzy przedmiotowej od operatorów ludzkich lub na podstawie umowy licencyjnej na dane.
Połączenia Dopiero a centralny etap procesu obejmuje właściwe etykietowanie i adnotację.
Na tym etapie miałaby miejsce analiza NER, nastrojów i intencji, o czym mówiliśmy wcześniej w książce.
Są to nakrętki i śruby dokładnego tagowania i etykietowania danych, które mają być używane w projektach uczenia maszynowego, które odnoszą sukcesy w realizacji wyznaczonych dla nich celów.
Po odpowiednim oznakowaniu, oznaczeniu lub adnotacji dane są przesyłane do trzeci i ostatni etap procesu, którym jest wdrożenie lub produkcja.
Jedną z rzeczy, o których należy pamiętać w fazie składania wniosków, jest potrzeba zapewnienia zgodności. Na tym etapie kwestie prywatności mogą stać się problematyczne. Niezależnie od tego, czy jest to HIPAA, RODO, czy inne lokalne lub federalne wytyczne, dane w grze mogą być danymi wrażliwymi i muszą być kontrolowane.
Uwzględniając wszystkie te czynniki, ten trzyetapowy proces może być wyjątkowo skuteczny w opracowywaniu wyników dla interesariuszy biznesowych.
Proces adnotacji danych
Funkcje narzędzi do adnotacji i 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 zestawy danych, które masz pod ręką i umożliwiać importowanie ich do oprogramowania w celu etykietowania. Tak więc zarządzanie zbiorami danych jest podstawową ofertą narzędzi funkcji. Współczesne rozwiązania oferują funkcje, które umożliwiają bezproblemowe importowanie dużych ilości danych, jednocześnie umożliwiając organizowanie zestawów danych za pomocą działań, takich jak sortowanie, filtrowanie, klonowanie, scalanie i inne.
Po zakończeniu wprowadzania zestawów danych, następnym krokiem jest wyeksportowanie ich jako użytecznych plików. Narzędzie, którego używasz, powinno umożliwiać zapisywanie zestawów danych w określonym przez Ciebie formacie, aby można było je wprowadzić do swoich modułów ML.
Techniki adnotacji
Właśnie do tego zostało zbudowane lub zaprojektowane narzędzie do adnotacji danych. Solidne narzędzie powinno oferować szereg technik adnotacji dla zestawów danych wszystkich typów. Dzieje się tak, chyba że tworzysz niestandardowe rozwiązanie dla swoich potrzeb. Twoje narzędzie powinno umożliwiać dodawanie adnotacji do wideo lub obrazów z wizji komputerowej, dźwięku lub tekstu z NLP i transkrypcji i nie tylko. Doprecyzowując to dalej, powinny istnieć opcje korzystania z ramek ograniczających, segmentacji semantycznej, prostopadłościanów, interpolacji, analizy sentymentu, części mowy, rozwiązania koferencji i innych.
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 muszą być spełnione i przestrzegane standardy i protokoły bezpieczeństwa.
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.
Analiza zalet adnotacji danych
Kiedy proces jest tak skomplikowany i zdefiniowany, musi istnieć określony zestaw korzyści, których mogą doświadczyć użytkownicy lub profesjonaliści. Oprócz tego, że adnotacja danych optymalizuje proces uczenia algorytmów AI i uczenia maszynowego, oferuje również różnorodne korzyści. Przyjrzyjmy się, czym one są.
Bardziej wciągające wrażenia użytkownika
Głównym celem modeli AI jest zapewnienie użytkownikom najwyższych wrażeń i uproszczenie ich życia. . Pomysły takie jak chatboty, automatyzacja, wyszukiwarki i inne pojawiły się w tym samym celu. Dzięki adnotacjom do danych użytkownicy mogą bezproblemowo korzystać z Internetu, gdzie ich konflikty są rozwiązywane, zapytania wyszukiwania otrzymują odpowiednie wyniki, a polecenia i zadania są wykonywane z łatwością.
Sprawiają, że test Turinga jest możliwy do złamania
Test Turinga został zaproponowany przez Alana Turinga dla myślących maszyn. Kiedy system złamie test, mówi się, że jest na równi z ludzkim umysłem, gdzie osoba po drugiej stronie maszyny nie byłaby w stanie stwierdzić, czy wchodzi w interakcję z innym człowiekiem, czy maszyną. Dzisiaj wszyscy jesteśmy o krok od złamania testu Turinga ze względu na techniki oznaczania danych. Wszystkie chatboty i wirtualni asystenci są zasilani przez doskonałe modele adnotacji, które bezproblemowo odtwarzają rozmowy, które można prowadzić z ludźmi. Jeśli zauważysz, wirtualni asystenci, tacy jak Siri, stali się nie tylko mądrzejsi, ale także dziwniejsi.
Sprawiają, że wyniki są bardziej efektywne
Wpływ modeli AI można rozszyfrować na podstawie wydajności dostarczanych przez nie wyników. Gdy dane są doskonale opatrzone adnotacjami i tagami, modele AI nie mogą się nie udać i po prostu generują dane wyjściowe, które są najbardziej efektywne i precyzyjne. W rzeczywistości byliby przeszkoleni do takiego stopnia, że ich wyniki byłyby dynamiczne, a reakcje różniłyby się w zależności od unikalnych sytuacji i scenariuszy.
Budować lub nie budować narzędzia do adnotacji danych
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
Sprzedawcy mogą być niezwykle pomocni, jeśli chodzi o prywatność danych i prawidłowe postępowanie z danymi wrażliwymi. Jeden z tych typów przypadków użycia dotyczy szpitala lub firmy związanej z opieką zdrowotną, która chce wykorzystać moc uczenia maszynowego bez narażania swojej zgodności z HIPAA i innymi zasadami ochrony danych. Nawet poza dziedziną medyczną przepisy takie jak europejskie RODO zaostrzają kontrolę zbiorów danych i wymagają większej czujności ze strony interesariuszy korporacyjnych.
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 dla mniejszych etapów projektu. Gdy koszty można kontrolować, firma może skorzystać na outsourcingu, aby usprawnić projekty adnotacji lub etykietowania danych.
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
Niektóre alternatywy dla pełnego wsparcia dostawcy obejmują korzystanie z oprogramowania typu open source, a nawet oprogramowania darmowego, do podejmowania projektów adnotacji lub etykietowania danych. Tutaj jest swego rodzaju środek, w którym firmy nie tworzą wszystkiego od zera, ale także unikają zbytniego polegania na komercyjnych dostawcach.
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”.
| Budować | Buy |
|---|---|
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.
Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze 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 dzięki mnóstwu narzędzi do adnotacji danych w praktyce. Firmy mają więcej możliwości wyboru jednego na podstawie ich odrębnych potrzeb. Ale każde narzędzie ma swój własny zestaw zalet i wad. Aby podjąć mądrą decyzję, należy również obrać obiektywną drogę z dala 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
Jest to kluczowy czynnik, który należy wziąć pod uwagę, ponieważ cel i wydajność modeli AI zależą od ustalonych przez Ciebie standardów jakości. Podobnie jak w przypadku audytu, musisz przeprowadzić kontrolę jakości wprowadzanych danych i uzyskanych wyników, aby zrozumieć, czy Twoje modele są trenowane we właściwy sposób i do właściwych celów. Jednak pytanie brzmi, jak zamierzasz ustanowić standardy 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
Adnotacje do danych to proces współpracy. Obejmuje zależności i zawiłości, takie jak interoperacyjność. Oznacza to, że niektóre zespoły zawsze współpracują ze sobą, a jeden z zespołów może być Twoim dostawcą. Dlatego wybrany dostawca lub partner jest równie ważny jak narzędzie, którego używasz do oznaczania danych.
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?
Kluczowe przypadki użycia
Dlaczego firmy podejmują tego rodzaju projekty adnotacji i etykietowania danych?
Przypadków użycia jest mnóstwo, ale niektóre z typowych ilustrują, w jaki sposób te systemy pomagają firmom osiągać cele i zadania.
Na przykład niektóre przypadki użycia obejmują próbę szkolenia asystentów cyfrowych lub interaktywnych systemów odpowiedzi głosowych. Tak naprawdę te same rodzaje zasobów mogą być pomocne w każdej sytuacji, w której jednostka sztucznej inteligencji wchodzi w interakcję z człowiekiem. Im więcej adnotacji i etykiet danych przyczyniło się do ukierunkowanych danych testowych i danych uczących, tym ogólnie lepiej działają te relacje.
Innym kluczowym przypadkiem użycia adnotacji i etykietowania danych jest opracowywanie sztucznej inteligencji specyficznej dla branży. Niektóre z tego typu projektów można nazwać „zorientowaną na badania” sztuczną inteligencją, podczas gdy inne są bardziej operacyjne lub proceduralne. Opieka zdrowotna jest główną branżą dla tego wysiłku wymagającego dużej ilości danych. Mając to na uwadze, inne branże, takie jak finanse, hotelarstwo, produkcja, a nawet handel detaliczny, również będą korzystać z tego typu systemów.
Inne przypadki użycia mają bardziej specyficzny charakter. Potraktuj rozpoznawanie twarzy jako system przetwarzania obrazu. Ta sama adnotacja i etykietowanie danych pomaga dostarczać systemom komputerowym informacje potrzebne do identyfikacji osób i uzyskania ukierunkowanych wyników.
Przykładem tego jest niechęć niektórych firm do sektora rozpoznawania twarzy. Gdy technologia jest niewystarczająco kontrolowana, prowadzi to do ogromnych obaw o sprawiedliwość i jej wpływ na społeczności ludzkie.
Referencje
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.
Wiele z powyższych omówień standardowych osiągnięć w zakresie adnotacji danych i etykietowania danych ujawnia, w jaki sposób podchodzimy do każdego projektu i co oferujemy firmom i interesariuszom, z którymi współpracujemy.
Materiały do studium przypadku, które pokażą, jak to działa:
W ramach projektu licencjonowania danych klinicznych zespół Shaip przetworzył ponad 6,000 godzin dźwięku, usuwając wszystkie chronione informacje zdrowotne (PHI) i pozostawiając zawartość zgodną z HIPAA do pracy w modelach rozpoznawania mowy w służbie zdrowia.
W takim przypadku ważne są kryteria i klasyfikacja osiągnięć. Surowe dane mają postać dźwięku i istnieje potrzeba deidentyfikacji stron. Na przykład w przypadku korzystania z analizy NER podwójnym celem jest deidentyfikacja treści i opisywanie jej adnotacji.
Kolejne studium przypadku obejmuje dogłębne konwersacyjne dane szkoleniowe AI projekt, który zrealizowaliśmy z 3,000 lingwistów pracujących przez 14 tygodni. Doprowadziło to do stworzenia danych treningowych w 27 językach, aby wyewoluować wielojęzycznych asystentów cyfrowych, zdolnych do obsługi interakcji międzyludzkich w szerokim wyborze języków ojczystych.
W tym konkretnym studium przypadku oczywista była potrzeba umieszczenia właściwej osoby na właściwym krześle. Duża liczba ekspertów merytorycznych i operatorów wprowadzania treści oznaczała potrzebę usprawnienia organizacji i usprawnienia procedur, aby projekt został zrealizowany w określonym czasie. Nasz zespół był w stanie znacznie wyprzedzić branżowy standard, optymalizując gromadzenie danych i późniejsze procesy.
Inne rodzaje studiów przypadku obejmują takie rzeczy, jak szkolenie z botów i adnotacje tekstowe na potrzeby uczenia maszynowego. Ponownie, w formacie tekstowym, nadal ważne jest traktowanie zidentyfikowanych stron zgodnie z przepisami dotyczącymi prywatności i sortowanie surowych danych w celu uzyskania docelowych wyników.
Innymi słowy, pracując z wieloma typami i formatami danych, Shaip odniósł ten sam istotny sukces, stosując te same metody i zasady zarówno w scenariuszach biznesowych dotyczących surowych danych, jak i licencjonowania danych.
Owijanie w górę
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 zamierzasz otrzymywać adnotacje, możesz znaleźć w nas ten doświadczony zespół, który spełni Twoje wymagania i cele. Zoptymalizuj swoje modele AI do nauki z nami.
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.