Mi az a Data Annotation [2024-ben frissítve] – Bevált gyakorlatok, eszközök, előnyök, kihívások, típusok és egyebek
Ismernie kell az adatfeljegyzés alapjait? A kezdéshez olvassa el ezt a teljes adatjelölési útmutatót kezdőknek.
Tehát új AI/ML kezdeményezést szeretne kezdeni, és most gyorsan rájön, hogy nem csak a kiváló minőséget találja meg képzési adatok de az adatok megjegyzése is néhány kihívást jelent a projektben. Az AI és ML modellek kimenete csak annyira jó, mint a betanításukra használt adatok – ezért fontos az adatok összesítésénél alkalmazott pontosság, valamint az adatok címkézése és azonosítása!
Hová megy, hogy a legjobb adatfeliratkozási és adatcímkézési szolgáltatásokat vegye igénybe az üzleti AI és a gép számára
tanulási projektek?
Ezt a kérdést minden hozzánk hasonló ügyvezetőnek és üzleti vezetőnek figyelembe kell vennie fejlesztése során
ütemtervét és ütemtervét minden egyes AI/ML kezdeményezésükhöz.
Bevezetés
Ez a cikk teljes mértékben annak szentelt, hogy megvilágítsa, mi a folyamat, miért elkerülhetetlen, döntő
tényezőket, amelyeket a vállalatoknak figyelembe kell venniük, amikor az adat -feliratozási eszközökhöz fordulnak, és így tovább. Tehát, ha vállalkozása van, készüljön felvilágosításra, mivel ez az útmutató végigvezet mindent, amit az adatjegyzésekről tudni kell.
Kinek szól ez az útmutató?
Ez a részletes útmutató a következőkhöz szól:
- Önök, vállalkozók és soloprénuristák, akik rendszeresen gyűjtenek hatalmas mennyiségű adatot
- AI és gépi tanulás, vagy szakemberek, akik kezdik a folyamatoptimalizálási technikákat
- Azok a projektmenedzserek, akik gyorsabb időt kívánnak bevezetni a mesterséges intelligencia moduljaik vagy mesterséges intelligencia által vezérelt termékeik piacra dobására
- És azok a műszaki rajongók, akik szeretnek belemenni az AI-folyamatokban részt vevő rétegek részleteibe.
Mi az adatmegjegyzés?
Az adatjelölés az adatok hozzárendelésének, címkézésének vagy címkézésének folyamata, amely segít a gépi tanulási algoritmusoknak megérteni és osztályozni az általuk feldolgozott információkat. Ez a folyamat elengedhetetlen az AI-modellek betanításához, lehetővé téve számukra, hogy pontosan megértsék a különféle adattípusokat, például képeket, hangfájlokat, videofelvételeket vagy szöveget.
Képzeljen el egy önvezető autót, amely számítógépes látásból, természetes nyelvi feldolgozásból (NLP) és érzékelőkből származó adatokra támaszkodik a pontos vezetési döntések meghozatalához. Annak érdekében, hogy az autó mesterséges intelligencia modellje megkülönböztethesse az akadályokat, például más járműveket, gyalogosokat, állatokat vagy útlezárásokat, a kapott adatokat címkézni vagy megjegyzésekkel kell ellátni.
A felügyelt tanulás során az adatok megjegyzése különösen fontos, mivel minél több címkézett adatot táplálunk be a modellbe, annál gyorsabban tanul meg önállóan működni. A megjegyzésekkel ellátott adatok lehetővé teszik a mesterséges intelligencia modellek alkalmazását különféle alkalmazásokban, például chatbotokban, beszédfelismerésben és automatizálásban, ami optimális teljesítményt és megbízható eredményeket eredményez.
Az adatjelölés jelentősége a gépi tanulásban
A gépi tanulás azt jelenti, hogy a számítógépes rendszerek az adatokból tanulva javítják teljesítményüket, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek a tapasztalatból tanulnak. Az adatok megjegyzése vagy címkézése kulcsfontosságú ebben a folyamatban, mivel segít az algoritmusok betanításában a minták felismerésében és a pontos előrejelzésekben.
A gépi tanulásban a neurális hálózatok rétegekbe rendezett digitális neuronokból állnak. Ezek a hálózatok az emberi agyhoz hasonló információkat dolgoznak fel. A címkézett adatok létfontosságúak a felügyelt tanuláshoz, amely egy általános megközelítés a gépi tanulásban, ahol az algoritmusok a címkézett példákból tanulnak.
A címkézett adatokat tartalmazó adatkészletek képzése és tesztelése lehetővé teszi a gépi tanulási modellek számára a bejövő adatok hatékony értelmezését és rendezését. Kiváló minőségű, annotált adatokat tudunk szolgáltatni, hogy segítsünk az algoritmusoknak autonóm tanulásban, és minimális emberi beavatkozással priorizálják az eredményeket. Az adatfeljegyzések jelentősége az AI-ban abban rejlik, hogy képes javítani a modell pontosságát és teljesítményét.
Miért van szükség adat -megjegyzésre?
Pontosan tudjuk, hogy a számítógépek képesek olyan végső eredmények elérésére, amelyek nem csak pontosak, hanem relevánsak és időszerűek is. Azonban hogyan tanul meg egy gép ilyen hatékonyan szállítani?
Mindez az adatok megjegyzéseinek köszönhető. Amikor a gépi tanulási modul még fejlesztés alatt áll, kötetekkel látják el AI -képzési adatok kötetei után, hogy jobban tudjanak dönteni és objektumokat vagy elemeket azonosítani.
A modulok csak az adatfeljegyzés folyamatán keresztül tudnak megkülönböztetni egy macskát és egy kutyát, egy főnevet és egy melléknevet, vagy egy utat a járdáról.
Adatannotáció nélkül minden kép egyforma lenne a gépek számára, mivel a világon semmiről nincs információjuk vagy tudásuk.
Az adatok megjegyzései szükségesek ahhoz, hogy a rendszerek pontos eredményeket érjenek el, a modulok segítsenek azonosítani a számítógépes látás és beszéd képzéséhez szükséges elemeket, felismerési modelleket. Minden olyan modell vagy rendszer, amelynek géppel vezérelt döntéshozatali rendszere van a támaszponton, az adatok megjegyzése szükséges ahhoz, hogy a döntések pontosak és relevánsak legyenek.
Adatok megjegyzése LLM-eknek?
Az LLM-ek alapértelmezés szerint nem értik a szövegeket és a mondatokat. Meg kell tanítani őket arra, hogy minden kifejezést és szót boncolgassanak, hogy megfejtsék, mit is keres pontosan a felhasználó, majd ennek megfelelően teljesíteni.
Tehát, amikor egy Generatív AI-modell a legpontosabb és legrelevánsabb választ adja egy lekérdezésre – még akkor is, ha a legfurcsább kérdéseket terjesztik elő –, a pontosság abból fakad, hogy képes tökéletesen megérteni a felszólítást és a mögötte rejlő bonyolultságokat, például a kontextust. cél, szarkazmus, szándék stb.
Az adatfeljegyzés felhatalmazza az LLMS-t erre a képességre.
Egyszerűen fogalmazva, a gépi tanuláshoz szükséges adatfeljegyzések címkézést, kategorizálást, címkézést és bármilyen további attribútum hozzáadását jelentik az adatokhoz a gépi tanulási modellek jobb feldolgozása és elemzése érdekében. Csak ezen a kritikus folyamaton keresztül lehet az eredményeket tökéletesre optimalizálni.
Amikor az LLM-ek adatairól van szó, különféle technikákat alkalmaznak. Bár nincs szisztematikus szabály egy technikának a megvalósítására, ez általában a szakértők mérlegelési körébe tartozik, akik elemzik mindegyik előnyeit és hátrányait, és alkalmazzák a legideálisabbat.
Nézzünk meg néhány általános adatfeljegyzési technikát az LLM-eknél.
Kézi megjegyzés: Ez az embereket az adatok manuális megjegyzéseinek és áttekintésének folyamatába helyezi. Bár ez biztosítja a kiváló minőségű kimenetet, fárasztó és időigényes.
Félautomata annotáció: Az emberek és az LLM-ek egymással párhuzamosan dolgoznak az adatkészletek címkézésén. Ez biztosítja az emberek pontosságát és a gépek térfogatkezelési képességeit. A mesterséges intelligencia algoritmusai elemezhetik a nyers adatokat, és előzetes címkéket javasolhatnak, így értékes időt takaríthatnak meg az emberi annotátorok. (pl. a mesterséges intelligencia azonosítani tudja a potenciális érdeklődésre számot tartó területeket az orvosi képeken további emberi címkézés céljából)
Félig felügyelt tanulás: Kis mennyiségű címkézett adat kombinálása nagy mennyiségű címkézetlen adattal a modell teljesítményének javítása érdekében.
Automatikus megjegyzés: Időtakarékos és a legideálisabb nagy mennyiségű adathalmaz megjegyzéséhez, a technika az LLM-modell veleszületett képességeire támaszkodik az attribútumok címkézésére és hozzáadására. Míg időt takarít meg és hatékonyan kezeli a nagy mennyiségeket, a pontosság nagymértékben függ az előre betanított modellek minőségétől és relevanciájától.
Utasítás hangolása: Ez a nyelvi modellek finomhangolását jelenti a természetes nyelvi utasításokkal leírt feladatokon, beleértve a különféle utasításkészletekre és a megfelelő kimenetekre vonatkozó képzést.
Nullapontos tanulás: A meglévő ismeretek és betekintések alapján az LLM-ek címkézett adatokat szolgáltathatnak kimenetként ebben a technikában. Ez csökkenti a címkék lekérésének költségeit, és ideális tömeges adatok feldolgozásához. Ez a technika magában foglalja a modell meglévő tudásának felhasználását, hogy előrejelzéseket készítsen olyan feladatokról, amelyekre a modellt nem képezték ki kifejezetten.
Felszólítás: Hasonlóan ahhoz, ahogyan a felhasználó válaszlekérdezésként kéri a modellt, az LLM-ek a követelmények leírásával kérhetők fel adatok megjegyzésére. A kimenet minősége itt közvetlenül függ az azonnali minőségtől és az utasítások pontos bevitelétől.
Tanulás átvitele: Előre betanított modellek használata hasonló feladatokhoz a szükséges címkézett adatok mennyiségének csökkentése érdekében.
Aktív tanulás: Itt maga az ML-modell irányítja az adatfeljegyzési folyamatot. A modell azonosítja azokat az adatpontokat, amelyek a leghasznosabbak lennének a tanuláshoz, és megjegyzéseket kér ezekhez a konkrét pontokhoz. Ez a célzott megközelítés csökkenti a megjegyzésekkel ellátandó adatok teljes mennyiségét, amihez vezet Fokozott hatékonyság és Javított modell teljesítmény.
A megfelelő adatfeljegyzési eszközt választja?
Egyszerűen fogalmazva, ez egy olyan platform, amely lehetővé teszi a szakemberek és a szakértők számára, hogy megjegyzéseket fűzzenek, címkézzenek vagy címkézzenek minden típusú adatkészletet. Ez egy híd vagy egy médium a nyers adatok és a gépi tanulási modulok által végső soron elért eredmények között.
Az adatcímkéző eszközök egy helyszíni vagy felhő alapú megoldás, amely kiváló minőségű képzési adatokat jelöl a gépi tanulási modellekhez. Míg sok vállalat külső beszállítóra támaszkodik az összetett megjegyzések elkészítéséhez, egyes szervezetek továbbra is rendelkeznek saját eszközzel, amelyek vagy egyedi tervezésűek, vagy a piacon elérhető ingyenes vagy nyílt forráskódú eszközökön alapulnak. Az ilyen eszközöket általában meghatározott adattípusok, például kép, videó, szöveg, hang stb. kezelésére tervezték. Az eszközök olyan funkciókat vagy opciókat kínálnak, mint például határolókeretek vagy sokszögek az adatjegyzők számára a képek címkézéséhez. Csak kiválaszthatják az opciót, és végrehajthatják konkrét feladataikat.
Adatjegyzetek típusai
Ez egy átfogó kifejezés, amely magában foglalja a különböző adatfelirat -típusokat. Ez magában foglalja a képet, szöveget, hangot és videót. A jobb megértés érdekében mindegyiket további töredékekre bontottuk. Nézzük meg őket egyenként.
Kép megjegyzés
Az általuk képzett adatkészletek alapján azonnal és pontosan meg tudják különböztetni a szemét az orrától, a szemöldökét a szempilláitól. Éppen ezért az alkalmazott szűrők tökéletesen illeszkednek, függetlenül az arc formájától, a fényképezőgéphez való közelségétől stb.
Szóval, mint most tudod, kép annotáció létfontosságú olyan modulokban, amelyek magukban foglalják az arcfelismerést, a számítógépes látást, a robotlátást és így tovább. Amikor az AI szakértői ilyen modelleket képeznek, feliratokat, azonosítókat és kulcsszavakat adnak hozzá képeikhez attribútumként. Az algoritmusok ezután azonosítják és megértik ezeket a paramétereket, és önállóan tanulnak.
Képosztályozás – A képosztályozás magában foglalja előre meghatározott kategóriák vagy címkék hozzárendelését a képekhez a tartalom alapján. Ezt a fajta megjegyzést arra használják, hogy az AI-modelleket megtanítsák a képek automatikus felismerésére és kategorizálására.
Tárgyfelismerés/-észlelés – Az objektumfelismerés vagy tárgyfelismerés a képen belüli meghatározott objektumok azonosításának és címkézésének folyamata. Ezt a fajta megjegyzést arra használják, hogy az AI-modelleket megtanítsák a valós képeken vagy videókon lévő objektumok lokalizálására és felismerésére.
szegmentálás – A képszegmentálás során egy képet több szegmensre vagy régióra osztanak fel, amelyek mindegyike egy adott objektumnak vagy érdeklődési területnek felel meg. Ezt a fajta megjegyzést arra használják, hogy az AI-modelleket pixelszintű képek elemzésére tanítsák, lehetővé téve a pontosabb objektumfelismerést és a jelenet megértését.
Képfelirat: A képátírás az a folyamat, amely során részleteket vonnak ki a képekből, és azokat leíró szöveggé alakítják, amelyet a rendszer megjegyzésekkel ellátott adatként ment. A képek biztosításával és a megjegyzésekkel ellátandó eszköz megadásával a képeket és a hozzájuk tartozó leírásokat is elkészíti.
Optikai karakterfelismerés (OCR): Az OCR technológia lehetővé teszi a számítógépek szövegek olvasását és felismerését a beolvasott képekből vagy dokumentumokból. Ez a folyamat segít a szöveg pontos kinyerésében, és jelentősen befolyásolta a digitalizálást, az automatikus adatbevitelt és javította a látássérültek hozzáférhetőségét.
Pózbecslés (kulcspont megjegyzés): A pózbecslés magában foglalja a test kulcsfontosságú pontjainak pontos meghatározását és követését, jellemzően az ízületeknél, hogy meghatározzák a személyek helyzetét és tájolását 2D vagy 3D térben a képeken vagy videókon belül.
Hangjegyzet
Az audio adatokhoz még több dinamika kapcsolódik, mint a képi adatokhoz. Számos tényező kapcsolódik egy audiofájlhoz, többek között, de határozottan nem kizárólag - nyelv, beszélő demográfia, nyelvjárások, hangulat, szándék, érzelem, viselkedés. Az algoritmusok hatékony feldolgozása érdekében ezeket a paramétereket azonosítani és címkézni kell olyan technikákkal, mint az időbélyegzés, a hangcímkézés és egyebek. A verbális jelzések mellett a nem verbális példákat, például a csendet, a lélegzetet, a háttérzajt is fel lehet jegyezni a rendszerek átfogó megértése érdekében.
Audio Besorolás: A hangbesorolás funkciói alapján rendezi a hangadatokat, lehetővé téve a gépek számára, hogy felismerjék és megkülönböztessék a különböző típusú hangokat, például zenét, beszédet és természethangokat. Gyakran használják a zenei műfajok osztályozására, ami segít az olyan platformoknak, mint a Spotify, hogy hasonló számokat ajánljanak.
Hang átírása: Az audio átírás az a folyamat, amely során a kimondott szavakat hangfájlokból írott szöveggé alakítják, ami hasznos lehet interjúk, filmek vagy tévéműsorok feliratainak készítéséhez. Míg az olyan eszközök, mint az OpenAI's Whisper, több nyelven is képesek automatizálni az átírást, szükség lehet némi kézi javításra. Útmutatót biztosítunk ezeknek az átírásoknak a Shaip hangjegyzetelő eszközével történő finomításához.
Videó kommentárja
Amíg egy kép áll, a videó olyan képekből áll össze, amelyek a mozgásban lévő tárgyak hatását keltik. Most ennek az összeállításnak minden képét keretnek nevezzük. Ami a videó annotálását illeti, a folyamat kulcspontok, sokszögek vagy határoló dobozok hozzáadásával jár, hogy az egyes képkockákban a mező különböző objektumait feljegyezhesse.
Ha ezeket a kereteket összeillesztjük, a mozgást, a viselkedést, a mintákat és még sok mást megtanulhatnak az AI modellek működés közben. Csak keresztül videó kommentár hogy az olyan koncepciók, mint a lokalizáció, a mozgás elmosódása és az objektumkövetés megvalósíthatók rendszerekben. Különféle videoadat-annotációs szoftverek segítenek a képkockák megjegyzésében. Ha ezeket a megjegyzésekkel ellátott kereteket összefűzik, az AI-modellek mozgást, viselkedést, mintákat és egyebeket tanulhatnak meg. A videó megjegyzések kulcsfontosságúak az olyan koncepciók megvalósításához, mint a lokalizáció, a mozgás elmosódása és az objektumkövetés az AI-ban.
Videó besorolása (címkézés): A videóbesorolás magában foglalja a videótartalom meghatározott kategóriákba sorolását, ami kulcsfontosságú az online tartalom moderálása és a felhasználók biztonságos élményének biztosítása szempontjából.
Videó feliratozása: A képaláírásokhoz hasonlóan a videofeliratozás során a videotartalmat leíró szöveggé alakítjuk.
Videoesemény vagy -művelet észlelése: Ez a technika azonosítja és osztályozza a videókban szereplő tevékenységeket, amelyeket általában a sportban a teljesítmény elemzésére vagy a megfigyelés során használnak a ritka események észlelésére.
Videoobjektum észlelés és követés: A videókban található objektumészlelés azonosítja az objektumokat, és követi mozgásukat a képkockákon keresztül, és megjegyzi az olyan részleteket, mint a hely és a méret, ahogyan a sorozatban mozognak.
Szövegjegyzet
Manapság a legtöbb vállalkozás a szöveges adatokra támaszkodik az egyedi betekintés és információ érdekében. A szöveg most bármi lehet, kezdve az alkalmazások visszajelzéseitől a közösségi médiák megemlítéséig. És a képekkel és videókkal ellentétben, amelyek többnyire egyenes előrejelzéseket közvetítenek, a szöveg sok szemantikával rendelkezik.
Emberként arra vagyunk ráhangolódva, hogy megértsük egy kifejezés összefüggéseit, minden szó, mondat vagy kifejezés jelentését, összefüggésbe hozzuk őket egy bizonyos helyzettel vagy beszélgetéssel, majd rájövünk egy állítás mögött rejlő holisztikus jelentésre. A gépek viszont ezt nem tudják pontosan megtenni. Az olyan fogalmak, mint a szarkazmus, a humor és más absztrakt elemek, ismeretlenek számukra, ezért megnehezíti a szöveges adatok címkézését. Ezért van a szöveges kommentároknak finomabb szakaszai, például a következők:
Szemantikus kommentár - az objektumokat, termékeket és szolgáltatásokat relevánsabbá teszik a megfelelő kulcsszavak címkézése és azonosítási paraméterei. A csevegőrobotokat úgy is készítik, hogy így utánozzák az emberi beszélgetéseket.
Szándékjegyzet - a felhasználók szándékát és az általuk használt nyelvet felcímkézik a gépek megértése érdekében. Ezzel a modellek megkülönböztethetik a kérést a parancstól, vagy az ajánlást a foglalástól stb.
Érzelmi annotáció – A hangulatjegyzetek közé tartozik a szöveges adatok címkézése az általuk közvetített hangulattal, például pozitív, negatív vagy semleges. Ezt a fajta annotációt általában a hangulatelemzésben használják, ahol a mesterséges intelligencia modelleket arra tanítják, hogy megértsék és értékeljék a szövegben kifejezett érzelmeket.
Entitás megjegyzés - ahol a strukturálatlan mondatokat felcímkézik, hogy azok értelmesebbé váljanak, és a gépek számára érthető formátumba kerüljenek. Ennek megvalósításához két szempont kapcsolódik - megnevezett entitás-felismerés és a entitás összekapcsolása. Az elnevezett entitásfelismerés az, amikor a helyek, emberek, események, szervezetek és egyebek nevét felcímkézik és azonosítják, az entitás összekapcsolása pedig az, amikor ezeket a címkéket az őket követő mondatokhoz, kifejezésekhez, tényekhez vagy véleményekhez kapcsolják. Ez a két folyamat együttesen hozza létre a kapcsolatot a társított szövegek és az azt körülvevő állítás között.
Szöveg kategorizálása – A mondatok vagy bekezdések címkézhetők és osztályozhatók átfogó témák, trendek, témák, vélemények, kategóriák (sport, szórakozás és hasonlók) és egyéb paraméterek alapján.
Lidar Annotation
A LiDAR annotáció magában foglalja a LiDAR érzékelőkből származó 3D pontfelhő adatok címkézését és kategorizálását. Ez az alapvető folyamat segít a gépeknek megérteni a különböző felhasználású térinformációkat. Például az autonóm járművekben a megjegyzésekkel ellátott LiDAR adatok lehetővé teszik az autók számára a tárgyak azonosítását és a biztonságos navigálást. A várostervezésben segít részletes 3D várostérképek készítésében. A környezeti monitorozáshoz segít az erdőszerkezetek elemzésében és a terepváltozások nyomon követésében. A robotikában, a kiterjesztett valóságban és az építőiparban is használják a pontos mérésekhez és tárgyfelismeréshez.
Az adatcímkézési és adatfeljegyzési folyamat legfontosabb lépései
Az adatjelölési folyamat egy sor jól meghatározott lépésből áll, amelyek biztosítják a gépi tanulási alkalmazások kiváló minőségű és pontos adatcímkézését. Ezek a lépések a folyamat minden aspektusára kiterjednek, az adatgyűjtéstől a megjegyzésekkel ellátott adatok további felhasználásra történő exportálásáig.
A következőképpen történik az adatfeljegyzés:
- Adatgyűjtés: Az adatannotálási folyamat első lépése az összes releváns adat, például képek, videók, hangfelvételek vagy szöveges adatok egy központi helyen történő összegyűjtése.
- Adatok előfeldolgozása: Szabványosítsa és javítsa az összegyűjtött adatokat a képek torzításának megszüntetésével, a szöveg formázásával vagy a videotartalom átírásával. Az előfeldolgozás biztosítja, hogy az adatok készen állnak a megjegyzésekre.
- Válassza ki a megfelelő szállítót vagy eszközt: Válassza ki a megfelelő adatfeljegyzési eszközt vagy szállítót a projekt követelményei alapján. A lehetőségek között szerepelnek olyan platformok, mint a Nanonets az adatok kommentálásához, a V7 a képannotációhoz, az Appen a videó megjegyzésekhez és a Nanonets a dokumentumok megjegyzéséhez.
- Annotációs irányelvek: Határozzon meg egyértelmű iránymutatásokat az annotátorok vagy annotációs eszközök számára, hogy biztosítsa a konzisztenciát és a pontosságot a folyamat során.
- Jegyzet: Az adatok címkézése és címkézése emberi annotátorok vagy adatfeliratozó szoftverek segítségével a megállapított irányelveket követve.
- Minőségbiztosítás (QA): Tekintse át a megjegyzésekkel ellátott adatokat a pontosság és a következetesség biztosítása érdekében. Ha szükséges, használjon több vak annotációt, hogy ellenőrizze az eredmények minőségét.
- Adatexportálás: Az adatfelirat kitöltése után exportálja az adatokat a kívánt formátumban. Az olyan platformok, mint a Nanonets, zökkenőmentes adatexportálást tesznek lehetővé különféle üzleti szoftveralkalmazásokba.
A teljes adatfeljegyzési folyamat néhány naptól több hétig tarthat, a projekt méretétől, összetettségétől és a rendelkezésre álló erőforrásoktól függően.
Jellemzők az adatfeljegyzés/adatcímkéző eszközökhöz
Az adatfelismerő eszközök döntő tényezők, amelyek előidézhetik vagy megszakíthatják az AI -projektet. Ami a pontos kimeneteket és eredményeket illeti, önmagában az adatkészletek minősége nem számít. Valójában az AI -modulok betanításához használt adatfelismerő eszközök óriási hatással vannak a kimenetekre.
Ezért elengedhetetlen, hogy kiválassza és használja a legfunkcionálisabb és legmegfelelőbb adatcímkézési eszközt, amely megfelel az üzleti vagy projekt igényeinek. De mi is az az adatfeldolgozó eszköz? Milyen célt szolgál? Vannak típusok? Nos, találjuk ki.
Más eszközökhöz hasonlóan az adatfelismerő eszközök számos funkciót és lehetőséget kínálnak. A funkciók gyors áttekintése érdekében itt találja a legalapvetőbb funkciók listáját, amelyekre figyelni kell az adatfeliratkozó eszköz kiválasztásakor.
Adatkészlet-kezelés
A használni kívánt adatfelismerő eszköznek támogatnia kell a kezében lévő adatkészleteket, és lehetővé kell tennie azok importálását a szoftverbe címkézés céljából. Tehát az adathalmazok kezelése az elsődleges szolgáltatáskínálat. A modern megoldások olyan funkciókat kínálnak, amelyek lehetővé teszik a nagy mennyiségű adat zökkenőmentes importálását, ugyanakkor lehetővé teszik az adatkészletek rendszerezését, szűrését, klónozását, egyesítését stb.
Az adathalmazok bevitele után a következő lépés a használható fájlok exportálása. Az Ön által használt eszköznek lehetővé kell tennie, hogy az adathalmazokat a megadott formátumban mentse, így betáplálhatja őket az ML modulokba.
Annotációs technikák
Erre készült vagy tervezték az adatfelismerő eszközt. Egy szilárd eszköznek számos feliratozási technikát kell kínálnia minden típusú adatkészlethez. Ez csak akkor lehetséges, ha egyedi megoldást fejleszt az igényeinek megfelelően. Eszközének lehetővé kell tennie a számítógépes látásból származó videók vagy képek jegyzetelését, az NLP -k és az átiratok stb. Hangját vagy szövegét. Ezt tovább finomítva, lehetőséget kell biztosítani a határoló dobozok, a szemantikai szegmentálás, a kockák, az interpoláció, az érzelemelemzés, a beszédrészek, a coreference megoldás és egyebek használatára.
Az avatatlanok számára vannak AI-alapú adatfeldolgozó eszközök is. Ezekhez AI -modulok tartoznak, amelyek önállóan tanulnak az annotátor munkamintáiból, és automatikusan megjegyzéseket fűznek a képekhez vagy a szöveghez. Ilyen
A modulok hihetetlen segítséget nyújthatnak az annotátorok számára, optimalizálhatják a megjegyzéseket, és akár minőségellenőrzést is végrehajthatnak.
Adatminőség -ellenőrzés
Ha már a minőségellenőrzésekről beszélünk, akkor számos adatfelismerő eszköz jelenik meg beágyazott minőségellenőrző modulokkal. Ezek lehetővé teszik a jegyzetelők számára, hogy jobban együttműködjenek csapattagjaikkal, és segítenek a munkafolyamatok optimalizálásában. Ezzel a funkcióval az annotátorok valós időben megjelölhetik és nyomon követhetik a megjegyzéseket vagy visszajelzéseket, nyomon követhetik a fájlokat módosító személyek mögötti személyazonosságot, visszaállíthatják a korábbi verziókat, választhatják a címkézési konszenzust és így tovább.
Biztonság
Mivel adatokkal dolgozik, a biztonságnak a legfontosabbnak kell lennie. Lehet, hogy bizalmas adatokkal dolgozik, például személyes adatokkal vagy szellemi tulajdonnal. Tehát az eszköznek légmentesen biztonságot kell nyújtania az adatok tárolása és megosztása tekintetében. Olyan eszközöket kell biztosítania, amelyek korlátozzák a hozzáférést a csapattagokhoz, megakadályozzák az illetéktelen letöltéseket és így tovább.
Ezenkívül meg kell felelni a biztonsági szabványoknak és protokolloknak.
Munkaerő menedzsment
Az adatfelismerő eszköz egyfajta projektmenedzsment -platform is, ahol feladatok rendelhetők a csapattagokhoz, együttműködési munka történhet, felülvizsgálatok lehetségesek és így tovább. Ezért a szerszámnak illeszkednie kell a munkafolyamatba és a folyamatba az optimális termelékenység érdekében.
Ezenkívül az eszköznek minimális tanulási görbével kell rendelkeznie, mivel az adatok megjegyzésének folyamata önmagában időigényes. Nem szolgál semmiféle céllal, ha túl sok időt tölt az eszköz elsajátításával. Tehát intuitívnak és zökkenőmentesnek kell lennie, hogy bárki gyorsan elkezdhesse.
Milyen előnyei vannak az adatjelölésnek?
Az adatjelölések kulcsfontosságúak a gépi tanulási rendszerek optimalizálása és a jobb felhasználói élmény biztosítása szempontjából. Íme az adatjelölés néhány fő előnye:
- Fokozott képzési hatékonyság: Az adatcímkézés segíti a gépi tanulási modellek jobb képzését, javítja az általános hatékonyságot és pontosabb eredményeket produkál.
- Megnövelt pontosság: A pontos megjegyzésekkel ellátott adatok biztosítják, hogy az algoritmusok hatékonyan alkalmazkodjanak és tanuljanak, ami nagyobb pontosságot eredményez a jövőbeni feladatokban.
- Csökkentett emberi beavatkozás: A fejlett adatfeljegyzési eszközök jelentősen csökkentik a kézi beavatkozás szükségességét, ésszerűsítik a folyamatokat és csökkentik a kapcsolódó költségeket.
Így az adatfeljegyzések hozzájárulnak a hatékonyabb és pontosabb gépi tanulási rendszerek kialakításához, miközben minimalizálják az AI-modellek betanításához hagyományosan szükséges költségeket és manuális erőfeszítéseket.
Minőségellenőrzés az adatfeljegyzésekben
A Shaip a minőség-ellenőrzés több lépcsős fokozatán keresztül biztosítja a kiváló minőséget az adatfeljegyzések minőségének biztosítása érdekében.
- Kezdő képzés: Az annotátorok alapos képzésben részesülnek a projektspecifikus irányelvekre vonatkozóan.
- Folyamatos megfigyelés: Rendszeres minőségellenőrzés az annotációs folyamat során.
- Végső áttekintés: Átfogó felülvizsgálatok vezető jegyzőktől és automatizált eszközök a pontosság és következetesség biztosítása érdekében.
Ezen túlmenően a mesterséges intelligencia azonosítja az emberi megjegyzések következetlenségeit, és megjelöli azokat felülvizsgálatra, így biztosítva az általános adatminőség javítását. (pl. a mesterséges intelligencia észleli az eltéréseket abban, hogy a különböző annotátorok hogyan jelölik meg ugyanazt az objektumot a képen). Így az ember és a mesterséges intelligencia segítségével a megjegyzések minősége jelentősen javítható, miközben csökkenti a projektek befejezéséhez szükséges teljes időt.
Főbb kihívások a mesterséges intelligencia sikeréhez szükséges adatannotáció terén
Az adatfeljegyzések kritikus szerepet játszanak az AI és a gépi tanulási modellek fejlesztésében és pontosságában. A folyamatnak azonban megvannak a maga kihívásai:
- Az adatok megjegyzéseinek költsége: Az adatok megjegyzése manuálisan vagy automatikusan is végrehajtható. A kézi annotáció jelentős erőfeszítést, időt és erőforrást igényel, ami megnövekedett költségekhez vezethet. Az adatok minőségének megőrzése a folyamat során szintén hozzájárul ezekhez a kiadásokhoz.
- Az annotáció pontossága: Az annotálási folyamat során elkövetett emberi hibák rossz adatminőséget eredményezhetnek, ami közvetlenül befolyásolja az AI/ML modellek teljesítményét és előrejelzéseit. A Gartner tanulmánya rávilágít erre a rossz adatminőség akár 15%-ba kerül a cégeknek bevételükből.
- skálázhatóság: Az adatok mennyiségének növekedésével az annotálási folyamat bonyolultabbá és időigényesebbé válhat. Az adatfeljegyzések méretezése a minőség és a hatékonyság megőrzése mellett sok szervezet számára kihívást jelent.
- Adatvédelem és biztonság: Az érzékeny adatok, például személyes adatok, orvosi feljegyzések vagy pénzügyi adatok megjegyzése aggályokat vet fel az adatvédelemmel és a biztonsággal kapcsolatban. Annak biztosítása, hogy az annotálási folyamat megfeleljen a vonatkozó adatvédelmi előírásoknak és etikai irányelveknek, kulcsfontosságú a jogi és a hírnévvel kapcsolatos kockázatok elkerülése érdekében.
- Különféle adattípusok kezelése: A különféle adattípusok, például szövegek, képek, hangok és videók kezelése kihívást jelenthet, különösen akkor, ha eltérő annotációs technikákat és szakértelmet igényelnek. Az annotálási folyamat koordinálása és kezelése ezen adattípusok között összetett és erőforrás-igényes lehet.
A szervezetek megérthetik és kezelhetik ezeket a kihívásokat, hogy leküzdjék az adatfeljegyzésekkel kapcsolatos akadályokat, és javítsák AI és gépi tanulási projektjeik hatékonyságát és eredményességét.
Adatmegjegyzés eszköz létrehozása vagy nem
Az egyik kritikus és átfogó kérdés, amely felmerülhet az adatjegyzetek vagy az adatcímkézési projektek során, az a választás, hogy funkcionalitást építenek vagy vásárolnak-e ezekhez a folyamatokhoz. Ez többször felmerülhet a projekt különböző szakaszaiban, vagy a program különböző szegmenseihez kapcsolódhat. Annak eldöntésekor, hogy a rendszert belsőleg építik-e fel, vagy a gyártókra támaszkodnak, mindig kompromisszumot kell kötni.
Amint azt valószínűleg most megmondhatja, az adatjegyzések összetett folyamat. Ugyanakkor szubjektív folyamat is. Ez azt jelenti, hogy nincs egyetlen válasz arra a kérdésre, hogy vásároljon-e vagy építsen-e egy adat annotációs eszközt. Számos tényezőt figyelembe kell venni, és fel kell tennie néhány kérdést magának, hogy megértse követelményeit és felismerje, hogy valóban meg kell-e vásárolnia vagy meg kell építenie.
Ennek egyszerűsítése érdekében íme néhány tényező, amelyet figyelembe kell vennie.
A célod
Az első elem, amelyet meg kell határoznia, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási koncepciók célja.
- Miért valósítja meg ezeket a vállalkozásában?
- Megoldják a valós problémákat, amelyekkel az ügyfelek szembesülnek?
- Készítenek valamilyen front-end vagy backend folyamatot?
- Az AI segítségével új funkciókat vezet be, vagy optimalizálja a meglévő webhelyet, alkalmazást vagy modult?
- Mit csinál versenytársa a szegmensében?
- Van elegendő olyan esete, amelyekhez AI beavatkozás szükséges?
Az ezekre adott válaszok összegyűjtik gondolatait - amelyek jelenleg mindenhol előfordulhatnak - egy helyre gyűjthetik, és nagyobb tisztaságot adnak Önnek.
AI adatgyűjtés / licenc
Az AI modellek csak egy elemet igényelnek a működéshez - az adatokat. Meg kell határoznia, hogy honnan tud hatalmas mennyiségű földi igazságot előállítani. Ha vállalkozása nagy mennyiségű adatot állít elő, amelyeket fel kell dolgozni az üzleti, működési, versenytársak kutatásának, a piaci volatilitási elemzéseknek, az ügyfelek magatartásának tanulmányozásának és egyéb fontosabb betekintéseinek érdekében, akkor szüksége van egy adatfelismerő eszközre. Azonban figyelembe kell vennie a generált adatok mennyiségét is. Mint korábban említettük, az AI -modell csak annyira hatékony, mint a betáplált adatok minősége és mennyisége. Tehát a döntéseinek mindig ettől a tényezőtől kell függnie.
Ha nem rendelkezik megfelelő adatokkal az ML-modellek kiképzéséhez, a gyártók nagyon hasznosak lehetnek, és segítséget nyújthatnak az ML-modellek képzéséhez szükséges megfelelő adatsorok licencelésében. Bizonyos esetekben az eladó által biztosított érték egy része magában foglalja mind a technikai hozzáértést, mind pedig a projekt sikerét elősegítő erőforrásokhoz való hozzáférést.
Érték
Egy másik alapvető feltétel, amely valószínűleg befolyásol minden egyes tényezőt, amelyet jelenleg tárgyalunk. Annak kérdésére, hogy kell-e felépítenie vagy megvásárolnia az adatjegyzeteket, könnyen megoldható, ha megérti, hogy van-e elegendő költségkerete a költésre.
Megfelelési bonyolultságok
Munkaerő
Az adatok megjegyzéseihez szakképzett munkaerőre van szükség a vállalkozás méretétől, méretétől és tartományától függetlenül. Még akkor is, ha minden nap minimális adatot állít elő, szüksége van adatszakértőkre, hogy dolgozzák fel adatait a címkézéshez. Tehát most fel kell ismernie, hogy rendelkezik -e a szükséges munkaerővel. Ha igen, akkor jártas -e a szükséges eszközökben és technikákban, vagy szükség van -e továbbképzésre? Ha továbbképzésre van szükségük, van -e elegendő költségvetése a képzésükhöz?
Ezenkívül a legjobb adatmegjelölési és adatcímkézési programok számos témakör vagy szakterület szakértőjét veszik fel és csoportosítják őket demográfiai adatok, például életkor, nem és szakterület szerint - vagy gyakran a lokalizált nyelvek szerint. Ismét itt beszélünk a Shaip-nál arról, hogy a megfelelő embereket a megfelelő ülésekre helyezzük, ezáltal a megfelelő ember-a-hurokban folyamatokat hajtjuk, amelyek az ön programozási erőfeszítéseit sikerhez vezetik.
Kis és nagy projektműveletek és költségküszöbök
Sok esetben a szállítói támogatás inkább egy kisebb projektnél vagy kisebb projektfázisoknál jelenthet lehetőséget. Ha a költségek ellenőrizhetők, a vállalat profitálhat az outsourcingból az adatfeliratozási vagy adatcímkézési projektek hatékonyabbá tétele érdekében.
A vállalatok fontos küszöbértékeket is megvizsgálhatnak - ahol sok gyártó a költségeket az elfogyasztott adatmennyiséghez vagy más erőforrás -referenciaértékekhez köti. Tegyük fel például, hogy egy vállalat regisztrált egy szállítóval, hogy elvégezze a tesztkészletek beállításához szükséges unalmas adatbevitelt.
Lehet rejtett küszöbérték a megállapodásban, ahol például az üzleti partnernek ki kell vennie az AWS adattárolásának újabb blokkját, vagy valamilyen más szolgáltatási elemet az Amazon Web Services-től, vagy más harmadik féltől származó szállítótól. Magasabb költségek formájában ezt továbbadják az ügyfélnek, és ez az árcédulát nem teszi elérhetővé az ügyfél számára.
Ezekben az esetekben a szállítóktól kapott szolgáltatások mérése segít fenntartani a projektet. A megfelelő hatókör megléte biztosítja, hogy a projekt költségei ne lépjék túl az adott cég számára ésszerű vagy megvalósítható mértéket.
Nyílt forráskódú és ingyenes szoftver alternatívák
A nyílt forráskódú do-it-yourself mentalitás maga is egyfajta kompromisszum - a mérnökök és a belső emberek kihasználhatják a nyílt forráskódú közösség előnyeit, ahol a decentralizált felhasználói bázisok saját fajtájú támogatást kínálnak. Nem olyan lesz, mint amit egy szállítótól kap - nem kap 24 órás könnyű segítséget vagy válaszokat a kérdésekre belső kutatás elvégzése nélkül -, de az árcímke alacsonyabb.
Tehát, a nagy kérdés - Mikor érdemes vásárolni egy adatmegjelölő eszközt:
Mint sokféle csúcstechnológiás projekt esetében, ez a fajta elemzés - mikor kell építeni és mikor kell megvásárolni - elkötelezett gondolkodást és megfontolást igényel e projektek beszerzésének és kezelésének módjáról. Azok a kihívások, amelyekkel a legtöbb vállalat szembesül az AI / ML projektekkel kapcsolatban, amikor figyelembe veszi az „építkezés” opciót, nem csak a projekt építési és fejlesztési részeiről szól. Gyakran óriási tanulási görbe van ahhoz, hogy eljuthassunk arra a pontra, ahol az igazi AI / ML fejlődés megtörténhet. Új AI / ML csapatok és kezdeményezések révén az „ismeretlen ismeretlenek” száma jóval meghaladja az „ismert ismeretlenek” számát.
| Épít | Vásárlás |
|---|---|
Előnyök:
| Előnyök:
|
Hátrányok:
| Hátrányok:
|
A dolgok még egyszerűbbé tétele érdekében vegye figyelembe a következő szempontokat:
- amikor hatalmas mennyiségű adattal dolgozik
- amikor különféle adatfajtákon dolgozik
- amikor a modellekhez vagy megoldásokhoz kapcsolódó funkciók megváltozhatnak vagy fejlődhetnek a jövőben
- amikor homályos vagy általános használati esete van
- amikor világos elképzelésre van szüksége az adatjelölő eszköz telepítésének költségeiről
- és amikor nincs megfelelő munkaerő vagy szakképzett szakértő az eszközök kidolgozásához, és minimális tanulási görbét keres
Ha válaszai ellentétesek lennének ezekkel a forgatókönyvekkel, akkor az eszköz felépítésére kell összpontosítania.
A megfelelő adatfeljegyzési eszköz kiválasztása
Ha ezt olvassa, ezek az ötletek izgalmasnak tűnnek, és egyértelműen könnyebben elmondhatók, mint megtenni. Tehát hogyan lehet kiaknázni a rengeteg már létező adat annotációs eszközt? Tehát a következő lépés a megfelelő adat annotációs eszköz kiválasztásával járó tényezők mérlegelése.
A néhány évvel ezelőttitől eltérően a piac a mai gyakorlatban rengeteg mesterségesintelligencia-adatcímkéző platformmal fejlődött. A vállalkozásoknak több lehetőségük van arra, hogy saját igényeik alapján válasszanak egyet. De minden egyes eszköznek megvannak a maga előnyei és hátrányai. A bölcs döntéshez objektív utat kell választani a szubjektív követelményektől is. Nézzünk meg néhány fontos tényezőt, amelyet figyelembe kell vennie a folyamat során.
Felhasználási esetének meghatározása
A megfelelő adat annotációs eszköz kiválasztásához meg kell határoznia a felhasználási esetet. Tudnia kell, ha követelménye szöveget, képet, videót, hangot vagy az összes adattípus keverékét foglalja magában. Vannak önálló eszközök, amelyeket megvásárolhat, és vannak holisztikus eszközök, amelyek lehetővé teszik az adatkészleteken végzett különféle műveletek végrehajtását.
A mai eszközök intuitívak, és lehetőséget kínálnak a tárolási lehetőségekre (hálózat, helyi vagy felhő), az annotációs technikákra (hang, kép, 3D és még sok más) és számos más szempontra. Választhat egy eszközt a saját igényei alapján.
Minőség-ellenőrzési szabványok kialakítása
Mint sokféle munkánál, sok ember végezhet adatmegjegyzéseket és címkézést, de különböző fokozatú sikerrel. Amikor szolgáltatást kér, nem ellenőrzi automatikusan a minőség-ellenőrzés szintjét. Ezért változnak az eredmények.
Tehát konszenzusos modellt kíván telepíteni, ahol az annotátorok visszajelzéseket adnak a minőségről, és a korrekciós intézkedéseket azonnal meghozzák? Vagy inkább a minta felülvizsgálatát, az arany szabványokat vagy a kereszteződést részesíti előnyben a szakszervezeti modellekkel szemben?
A legjobb vételi terv biztosítja a minőségellenőrzést a kezdetektől azáltal, hogy a végleges szerződés megkötése előtt szabványokat határoz meg. Ennek megállapításakor nem szabad figyelmen kívül hagynia a hiba margókat sem. A kézi beavatkozást nem lehet teljesen elkerülni, mivel a rendszerek kötelesek legfeljebb 3% -os hibákat produkálni. Ez előre viszi a munkát, de megéri.
Ki jegyzi fel adatait?
A következő fő tényező azon múlik, hogy ki jegyzi fel az adatait. Házon belüli csapatot tervez, vagy inkább kiszervezi? Ha kiszervezi, akkor törvényességeket és megfelelőségi intézkedéseket kell figyelembe vennie az adatokkal kapcsolatos adatvédelmi és titoktartási aggályok miatt. És ha van házon belüli csapata, mennyire hatékonyak egy új eszköz megtanulásában? Mennyi az idő, hogy piacra lépjen termékével vagy szolgáltatásával? Megfelelő minőségi mutatókkal és csapatokkal rendelkezik az eredmények jóváhagyásához?
Az eladó vs. Partner-vita
Ezzel a tényezővel figyelembe kell venni az olyan szempontokat, mint az adatok és szándékok bizalmas kezelésének képessége, a visszajelzések elfogadásának és a visszacsatolással való munka szándéka, proaktív tevékenység az adatigénylés terén, a műveletek rugalmassága és még sok más. . Bevettük a rugalmasságot, mert az adat annotációs követelmények nem mindig lineárisak vagy statikusak. Ezek változhatnak a jövőben, ha tovább bővíti vállalkozását. Ha jelenleg csak szöveges alapú adatokkal foglalkozik, érdemes a hangosítás vagy a hangadatok jegyzetekkel ellátása közben a méretezés során, és támogatásának készen kell állnia a látókörük bővítésére.
Az eladó bevonása
Az eladói részvétel értékelésének egyik módja a kapott támogatás. Bármely vásárlási tervnek figyelembe kell vennie ezt az összetevőt. Hogyan fog kinézni a támogatás a földön? Kik lesznek az érdekelt felek és az emberek az egyenlet mindkét oldalán?
Vannak olyan konkrét feladatok is, amelyeknek ki kell fejteniük, hogy mi (vagy lesz) az eladó részvétele. Különösen egy adatjelölés vagy adatcímkézési projekt esetében az eladó aktívan szolgáltatja-e a nyers adatokat, vagy sem? Ki fog eljárni tárgyszakértőként, és ki alkalmazza őket alkalmazottként vagy független vállalkozóként?
Valós felhasználási esetek adatfeljegyzésekhez az AI-ban
Az adatfeljegyzések létfontosságúak a különböző iparágakban, lehetővé téve számukra, hogy pontosabb és hatékonyabb AI és gépi tanulási modelleket fejlesszenek ki. Íme néhány iparág-specifikus felhasználási eset az adatjelölésekhez:
Egészségügyi adatok megjegyzése
Az orvosi képek adatannotációi fontosak az AI-alapú orvosi képelemző eszközök fejlesztésében. Az annotátorok orvosi képeket (például röntgenfelvételeket, MRI-ket) címkéznek fel olyan jellemzőkre, mint a daganatok vagy meghatározott anatómiai struktúrák, lehetővé téve az algoritmusok számára a betegségek és rendellenességek nagyobb pontosságú észlelését. Például az adatfeljegyzések kulcsfontosságúak a gépi tanulási modellek betanításában, hogy azonosítsák a rákos elváltozásokat a bőrrák-detektáló rendszerekben. Ezen túlmenően az adatfeliratozók felcímkézik az elektronikus egészségügyi feljegyzéseket (EMR) és a klinikai feljegyzéseket, segítve a betegségek diagnosztizálására és automatizált orvosi adatok elemzésére szolgáló számítógépes látásrendszerek fejlesztését.
Kiskereskedelmi adatok megjegyzése
A kiskereskedelmi adatok megjegyzése magában foglalja a termékképek, a vásárlói adatok és a véleményadatok címkézését. Az ilyen típusú megjegyzések segítenek AI/ML-modellek létrehozásában és betanításában, hogy megértsék a vásárlói érzéseket, ajánljanak termékeket és javítsák az általános vásárlói élményt.
Pénzügyi adatok megjegyzése
A pénzügyi szektor adatfeljegyzéseket használ a csalások felderítésére és a pénzügyi hírcikkek hangulatelemzésére. Az annotátorok csalárdnak vagy jogszerűnek minősítik a tranzakciókat vagy hírcikkeket, így AI modelleket tanítanak a gyanús tevékenységek automatikus megjelölésére és a lehetséges piaci trendek azonosítására. Például a megjegyzések segítségével a pénzintézetek mesterséges intelligencia-modelleket képezhetnek ki a pénzügyi tranzakciók mintáinak felismerésére és a csaló tevékenységek felderítésére. Ezen túlmenően a pénzügyi adatok megjegyzései a pénzügyi dokumentumok és a tranzakciós adatok megjegyzésére összpontosítanak, amelyek elengedhetetlenek a csalást észlelő, a megfelelőségi problémák megoldására és más pénzügyi folyamatok egyszerűsítésére alkalmas AI/ML rendszerek fejlesztéséhez.
Autóipari adatok megjegyzése
Az autóiparban az adatfeljegyzések közé tartozik az autonóm járművek adatainak címkézése, például a kamera- és a LiDAR-érzékelő információk. Ez a megjegyzés segít modellek létrehozásában a környezetben lévő objektumok észlelésére és az autonóm járműrendszerek egyéb kritikus adatpontjainak feldolgozására.
Ipari vagy gyártási adatok megjegyzése
A gyártásautomatizáláshoz szükséges adatfeljegyzések elősegítik az intelligens robotok és automatizált rendszerek fejlesztését a gyártásban. Az annotátorok képeket vagy szenzoradatokat címkéznek fel, hogy mesterséges intelligencia-modelleket képezzenek olyan feladatokhoz, mint az objektumészlelés (a raktárból tételeket szedő robotok) vagy az anomáliák észlelése (a berendezés lehetséges meghibásodásának azonosítása az érzékelők leolvasása alapján). Például az adatfeljegyzés lehetővé teszi a robotok számára, hogy felismerjenek és megragadjanak bizonyos objektumokat a gyártósoron, javítva a hatékonyságot és az automatizálást. Ezen túlmenően, az ipari adatok megjegyzéseit különféle ipari alkalmazásokból származó adatok megjegyzésére használják, beleértve a gyártási képeket, a karbantartási adatokat, a biztonsági adatokat és a minőség-ellenőrzési információkat. Az ilyen típusú adatfeljegyzés segít olyan modellek létrehozásában, amelyek képesek észlelni a termelési folyamatok rendellenességeit, és biztosítják a dolgozók biztonságát.
E-kereskedelmi adatok megjegyzése
Termékképek és felhasználói vélemények megjegyzései a személyre szabott ajánlásokhoz és hangulatelemzéshez.
Melyek a bevált gyakorlatok az adatfeliratozáshoz?
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási projektek sikerének biztosítása érdekében elengedhetetlen, hogy kövesse az adatfeljegyzések bevált gyakorlatait. Ezek a gyakorlatok segíthetnek javítani a megjegyzésekkel ellátott adatok pontosságát és konzisztenciáját:
- Válassza ki a megfelelő adatstruktúrát: Hozzon létre adatcímkéket, amelyek elég specifikusak ahhoz, hogy hasznosak legyenek, de elég általánosak ahhoz, hogy rögzítsék az adatkészletek összes lehetséges változatát.
- Adjon egyértelmű utasításokat: Az adatok konzisztenciájának és pontosságának biztosítása érdekében részletes, könnyen érthető adatjelölési irányelveket és bevált módszereket dolgozzon ki a különböző kommentátorok között.
- Optimalizálja a megjegyzések munkaterhelését: Mivel az annotáció költséges lehet, fontoljon meg megfizethetőbb alternatívákat, például olyan adatgyűjtési szolgáltatásokkal való együttműködést, amelyek előre felcímkézett adatkészleteket kínálnak.
- Ha szükséges, gyűjtsön további adatokat: A gépi tanulási modellek minőségének romlásának elkerülése érdekében működjön együtt adatgyűjtő cégekkel, hogy szükség esetén további adatokat gyűjtsön.
- Outsource vagy crowdsource: Ha az adatjelölési követelmények túl nagyok és időigényesek a belső erőforrásokhoz képest, fontolja meg a kiszervezést vagy a crowdsourcing használatát.
- Kombinálja az emberi és a gépi erőfeszítéseket: Használjon humán-in-the-loop megközelítést az adatannotáló szoftverrel, hogy segítsen az emberi annotátoroknak a legnagyobb kihívást jelentő esetekre összpontosítani, és növelje a képzési adatkészlet sokszínűségét.
- Előnyben részesítse a minőséget: Rendszeresen tesztelje adatfeljegyzéseit minőségbiztosítási célból. Ösztönözze több jegyzőt, hogy vizsgálják felül egymás munkáját az adatkészletek címkézésének pontossága és következetessége érdekében.
- Megfelelés biztosítása: Amikor érzékeny adatkészleteket, például személyeket vagy egészségügyi feljegyzéseket tartalmazó képeket ad megjegyzésekkel, alaposan fontolja meg az adatvédelmi és etikai kérdéseket. A helyi szabályok be nem tartása károsíthatja cége hírnevét.
Az adatfeljegyzésekkel kapcsolatos bevált gyakorlatok betartása segíthet garantálni, hogy adatkészletei pontosan címkézettek, hozzáférhetők az adatkutatók számára, és készen állnak az adatvezérelt projektek táplálására.
Esettanulmányok
Íme néhány konkrét esettanulmányi példa, amelyek arról szólnak, hogy az adatok megjegyzései és az adatok címkézése hogyan működnek a helyszínen. A Shaipnél gondot fordítunk arra, hogy a legmagasabb szintű minőséget és kiváló eredményeket biztosítsuk az adatok jegyzetelésében és az adatok címkézésében. Az adat annotációval és az adatcímkézéssel kapcsolatos standard eredmények fenti vitájának nagy része feltárja, hogyan közelítjük meg az egyes projekteket, és mit kínálunk azoknak a vállalatoknak és érdekelt feleknek, akikkel együtt dolgozunk.
Egyik közelmúltbeli klinikai adatlicencelési projektünkben több mint 6,000 órányi hanganyagot dolgoztunk fel, gondosan eltávolítva az összes védett egészségügyi információt (PHI), hogy a tartalom megfeleljen a HIPAA szabványoknak. Az adatok azonosításának megszüntetése után készen állt az egészségügyi beszédfelismerő modellek képzésére.
Az ilyen projekteknél az igazi kihívás a szigorú kritériumok teljesítésében és a kulcsfontosságú mérföldkövek elérésében rejlik. A nyers hangadatokkal kezdjük, ami azt jelenti, hogy nagy hangsúlyt fektetünk az összes érintett fél azonosításának megszüntetésére. Például, amikor a Named Entity Recognition (NER) elemzést használjuk, a célunk nem csak az információ anonimizálása, hanem annak biztosítása is, hogy a modellekhez megfelelően fel legyenek tüntetve.
Egy másik esettanulmány, amely kiemelkedik, egy hatalmas társalgási AI képzési adatok projekt, amelyben 3,000 nyelvészrel dolgoztunk 14 héten keresztül. Az eredmény? 27 különböző nyelven készítettünk képzési adatokat, segítve a többnyelvű digitális asszisztensek kifejlesztését, amelyek képesek kapcsolatba lépni az emberekkel az anyanyelvükön.
Ez a projekt igazán hangsúlyozta a megfelelő emberek megszerzésének fontosságát. A témával foglalkozó szakértőkből és adatkezelőkből álló nagy csapatnak köszönhetően a határidők betartásához elengedhetetlen volt, hogy minden szervezett és áramvonalas legyen. A mi megközelítésünknek köszönhetően a projektet jóval az iparági szabvány előtt tudtuk befejezni.
Egy másik példában az egyik egészségügyi ügyfelünknek felső szintű, annotált orvosi képekre volt szüksége egy új mesterségesintelligencia-diagnosztikai eszközhöz. Shaip mély annotációs szakértelmének kihasználásával az ügyfél 25%-kal javította modellje pontosságát, ami gyorsabb és megbízhatóbb diagnózist eredményezett.
Sokat dolgoztunk olyan területeken is, mint a botképzés és a gépi tanuláshoz szükséges szöveges megjegyzések. Még akkor is, ha szöveggel dolgozik, az adatvédelmi törvények továbbra is érvényesek, így az érzékeny információk azonosításának megszüntetése és a nyers adatok válogatása ugyanolyan fontos.
A különböző adattípusok mindegyikét illetően – legyen szó hangról, szövegről vagy képről – a Shaip csapata következetesen ugyanazokat a bevált módszereket és elveket alkalmazza a siker érdekében, minden alkalommal.
Csomagolta
Őszintén hisszük, hogy ez az útmutató leleményes volt számodra, és hogy a legtöbb kérdésre megválaszolták. Ha azonban még mindig nem vagy meggyőződve egy megbízható gyártóról, ne keressen tovább.
Mi, a Shaip-nál, elsőrangú adatmegjegyzési társaság vagyunk. Vannak szakértőink a területen, akik senki máshoz nem értenek az adatokhoz és a velük kapcsolatos aggályokhoz. Lehetnénk az Ön ideális partnerei, amikor olyan kompetenciákat terjesztünk asztalhoz, mint az elkötelezettség, a titoktartás, a rugalmasság és a felelősségvállalás az egyes projektekben vagy együttműködésben.
Tehát függetlenül attól, hogy milyen típusú adatokhoz kíván jegyzeteket kapni, megtalálhatja bennünk azt a veterán csapatot, amely megfelel az Ön igényeinek és céljainak. Tegye velünk a tanuláshoz optimalizált AI modelljeit.
Beszéljünk
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
Az adatjegyzetelés vagy az adatcímkézés az a folyamat, amely lehetővé teszi, hogy a gépek felismerjék a meghatározott objektumokkal rendelkező adatokat, hogy megjósolják az eredményt. Az objektumok címkézése, átírása vagy feldolgozása szöveges, képi, szkennelési stb. Kereteken belül lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy értelmezzék a címkézett adatokat, és képzést kapjanak a valós üzleti esetek önálló megoldására emberi beavatkozás nélkül.
A gépi tanulásban (felügyelt vagy felügyelet nélküli) a címkézett vagy megjegyzésekkel ellátott adatok olyan funkciók megcímkézése, átírása vagy feldolgozása, amelyeket a gépi tanulási modelleknek meg kell érteniük és fel kell ismerniük a valós kihívások megoldása érdekében.
Az adatfelismerő olyan személy, aki fáradhatatlanul dolgozik az adatok gazdagításán, hogy a gépek felismerjék azokat. Ez magában foglalhatja az alábbi lépések egyikét vagy mindegyikét (a használati eset és a követelmény függvényében): Adattisztítás, Adatátírás, Adatcímkézés vagy Adatjegyzetelés, QA stb.
Azokat az eszközöket vagy platformokat (felhőalapú vagy helyszíni), amelyek a kiváló minőségű adatok (például szöveg, hang, kép, videó) gépi tanuláshoz való metaadatokkal történő megjelölésére vagy jegyzetelésére szolgálnak, adatfelismerő eszközöknek nevezzük.
Eszközök vagy platformok (felhőalapú vagy helyszíni), amelyek mozgóképek videóról képkockánként történő címkézésére vagy jegyzetelésére szolgálnak, hogy kiváló minőségű képzési adatokat készítsenek a gépi tanuláshoz.
Eszközök vagy platformok (felhőalapú vagy helyszíni), amelyek a véleményekből, újságokból, orvosi rendelvényből, elektronikus egészségügyi nyilvántartásokból, mérlegekből stb. Származó szövegek címkézésére vagy jegyzetelésre szolgálnak a gépi tanulás kiváló minőségű képzési adatainak összeállításához. Ezt a folyamatot címkézésnek, címkézésnek, átírásnak vagy feldolgozásnak is nevezhetjük.