Przewodnik dla początkujących po adnotacjach danych: wskazówki i najlepsze praktyki
Kompletny przewodnik dla kupujących 2023
Spis indeksów
- Wprowadzenie
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Co to jest adnotacja do danych?
- Narzędzia do adnotacji danych
- Rodzaje adnotacji danych
- Kluczowe kroki
- Cechy
- Korzyści z adnotacji danych
- Kluczowe wyzwania
- Zbuduj vs. Kupić
- Jak wybrać odpowiednie narzędzie
- Przypadki użycia w świecie rzeczywistym
- Najlepsze praktyki dotyczące adnotacji
- Case Studies
- FAQ
Pobierz eBook
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
mapa drogowa i harmonogram dla każdej z ich inicjatyw AI/ML.
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.
Co to jest adnotacja do danych?
Adnotacja danych to proces przypisywania, oznaczania lub etykietowania danych, który pomaga algorytmom uczenia maszynowego zrozumieć i sklasyfikować przetwarzane informacje. Ten proces jest niezbędny do szkolenia modeli AI, umożliwiając im dokładne zrozumienie różnych typów danych, takich jak obrazy, pliki audio, materiały wideo lub tekst.
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.
Znaczenie adnotacji danych w uczeniu maszynowym
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.
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.
Uczenie i testowanie zestawów danych z danymi oznaczonymi etykietami umożliwia modelom uczenia maszynowego wydajną interpretację i sortowanie danych przychodzących. Możemy dostarczać wysokiej jakości dane z adnotacjami, aby pomóc algorytmom uczyć się autonomicznie i ustalać priorytety wyników przy minimalnej interwencji człowieka.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Kluczowe kroki w procesie etykietowania danych i adnotacji danych
Proces adnotacji danych obejmuje szereg dobrze zdefiniowanych kroków w celu zapewnienia wysokiej jakości i dokładnego etykietowania danych dla aplikacji uczenia maszynowego. Te kroki obejmują każdy aspekt procesu, od zbierania danych po eksport danych z adnotacjami do dalszego wykorzystania.
Oto jak odbywa się adnotacja 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 prostowanie obrazów, formatowanie tekstu lub transkrypcję treści wideo. Wstępne przetwarzanie gwarantuje, że dane są gotowe do adnotacji.
- Wybierz właściwego dostawcę lub narzędzie: Wybierz odpowiednie narzędzie do adnotacji danych lub dostawcę w oparciu o wymagania swojego projektu. Opcje obejmują platformy takie jak Nanonets do adnotacji danych, V7 do adnotacji obrazów, Appen do adnotacji wideo i Nanonets do adnotacji dokumentów.
- Wytyczne dotyczące adnotacji: Ustal jasne wytyczne dla adnotatorów lub narzędzi do adnotacji, aby zapewnić spójność i dokładność w całym procesie.
- Adnotacja: Etykietuj i oznaczaj dane za pomocą ludzkich adnotatorów lub oprogramowania do adnotacji danych, 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.
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.
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.
Kluczowe wyzwania w adnotacji danych dla sukcesu AI
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: Wraz ze wzrostem ilości danych proces adnotacji może stać się bardziej złożony i czasochłonny. Skalowanie adnotacji danych przy 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.
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.
Jak wybrać odpowiednie narzędzie do adnotacji danych dla swojego projektu
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?
Prawdziwe przypadki użycia adnotacji danych w sztucznej inteligencji
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
W opiece zdrowotnej adnotacje do danych oznaczają obrazy medyczne (takie jak skany MRI), elektroniczną dokumentację medyczną (EMR) i notatki kliniczne. Proces ten pomaga 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
Adnotacja danych finansowych koncentruje się na adnotowaniu dokumentów finansowych i danych transakcyjnych. Ten typ adnotacji jest niezbędny do tworzenia systemów AI/ML, które wykrywają oszustwa, rozwiązują problemy ze zgodnością i usprawniają 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
Adnotacja danych przemysłowych służy do opisywania danych z różnych aplikacji przemysłowych, w tym obrazów produkcyjnych, danych dotyczących konserwacji, danych dotyczących bezpieczeństwa i informacji dotyczących kontroli jakości. Ten rodzaj adnotacji danych pomaga tworzyć modele zdolne do wykrywania anomalii w procesach produkcyjnych i zapewnienia bezpieczeństwa pracowników.
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.
Case Studies
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.