Adatjegyzetelés és adatcímkézés

A végső vásárlók útmutatója 2023

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 kevés lesz a projekt kihívásai közül. AI- és ML -modelljeinek kimenete csak olyan jó, mint azok az adatok, amelyeket a képzéshez használ - így fontos az adatok összesítésére, valamint az adatok címkézésére és azonosítására vonatkozó pontosság!

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.

Adatok megjegyzése
Olvassa el az Adatjegyzet / címkézési vásárlók útmutatót, vagy PDF verzió letöltése

Bevezetés

Ez az útmutató rendkívül hasznos lesz azoknak a vásárlóknak és döntéshozóknak, akik az ideghálózatok, valamint az egyéb AI és ML műveletek esetében kezdik el gondolataikat az adatszerzés és az adatok megvalósításának csavarjai felé fordítani.

Adatok megjegyzése

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.

Lássunk neki.

Azok számára, akik végigolvasták a cikket, íme néhány gyors elvétel, amelyeket az útmutatóban talál:

  • Értse meg, mi az adat annotáció
  • Ismerje az adat annotációs folyamatok különféle típusait
  • Ismerje meg az adatfelismerési folyamat megvalósításának előnyeit
  • Tisztázza, hogy érdemes-e házon belüli adatcímkézésre, vagy kiszervezésre
  • Betekintés a megfelelő adatjegyzetek kiválasztására is

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.
Adatok megjegyzése

Mi a gépi tanulás?

Beszéltünk arról, hogy az adatok megjegyzése vagy adatcímkézés támogatja a gépi tanulást, és az összetevők címkézéséből vagy azonosításából áll. De ami a mély tanulást és magát a gépi tanulást illeti: a gépi tanulás alapfeltevése az, hogy a számítógépes rendszerek és programok az emberi kognitív folyamatokhoz hasonló módon, közvetlen emberi segítség vagy beavatkozás nélkül javíthatják a kimenetüket, hogy betekintést nyerjünk. Más szóval önképző gépekké válnak, amelyek-akárcsak az ember-jobb gyakorlattal válnak munkájukhoz. Ez a „gyakorlat” több (és jobb) képzési adat elemzéséből és értelmezéséből származik.

Adatok megjegyzése

A gépi tanulás egyik kulcsfontosságú fogalma az ideghálózat, ahol az egyes digitális idegsejtek rétegekben vannak feltérképezve. A neurális hálózat ezeken a rétegeken keresztül küld jeleket, hasonlóan a tényleges emberi agy működéséhez, hogy eredményeket érjen el.

Az, hogy ez hogyan néz ki a területen, esetenként más, de alapvető elemek érvényesek. Ezek egyike a címkézett és felügyelt tanulás szükségessége.

Ezek a címkézett adatok általában képzések és tesztkészletek formájában érkeznek, amelyek a gépi tanulási programot a jövőbeli eredmények felé orientálják a jövőbeli adatbevitel hozzáadásával. Más szavakkal, ha a teszt és az edzésadatok beállítása megfelelő, a gép képes az új bejövő gyártási adatok jobb és hatékonyabb értelmezésére és rendezésére.

Ebben az értelemben a gépi tanulás optimalizálása a minőség keresése és az „értéktanulási probléma” megoldásának egyik módja - az a probléma, hogy a gépek megtanulják-e önállóan gondolkodni és az eredményeket rangsorolni a lehető legkevesebb emberi segítséggel.

A legjobb programok fejlesztése során a hatékony AI/ML megvalósítás kulcsa a „tiszta” címkével ellátott adatok. A jól megtervezett és jegyzetekkel ellátott teszt- és képzési adatkészletek alátámasztják azokat az eredményeket, amelyekre a mérnököknek szüksége van a sikeres ML-től.

Mi az adatcímkézés? Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell

Mi az adatmegjegyzés?

Mint korábban említettük, a keletkezett adatok közel 95% -a strukturálatlan. Egyszerű szavakkal, a strukturálatlan adatok mindenhol előfordulhatnak, és nincsenek megfelelően meghatározva. Ha AI-modellt épít, akkor az információkat egy algoritmusba kell betáplálnia, hogy az feldolgozza és továbbítsa a kimeneteket és következtetéseket.

Adatok megjegyzéseEz a folyamat csak akkor valósulhat meg, ha az algoritmus megérti és osztályozza a betáplált adatokat.

Az adatok hozzárendelésének, címkézésének vagy címkézésének ezt a folyamatát nevezzük adatjegyzetelésnek. Összefoglalva: az adatok címkézése és az adatok megjegyzéseinek lényege, hogy a vonatkozó információkat/metaadatokat címkézzék vagy címkézzenek egy adatkészletben, hogy a gépek megértsék, miről van szó. Az adatkészlet bármilyen formában lehet, például kép, hangfájl, videofelvétel vagy akár szöveg. Amikor az adatok elemeit címkézzük, az ML modellek pontosan megértik, hogy mit fognak feldolgozni, és megőrzik ezeket az információkat, hogy automatikusan feldolgozzák az újabb információkat, amelyek a meglévő ismeretekre épülnek, hogy időben döntéseket hozzanak.

Adatjegyzetekkel egy AI modell tudná, hogy a kapott adatok audio, video, szöveg, grafika vagy formátumok keveréke. Funkcióitól és a hozzárendelt paraméterektől függően a modell ezután osztályozza az adatokat, és folytatja a feladatok végrehajtását.

Az adatok megjegyzései elkerülhetetlenek, mivel az AI és a gépi tanulási modelleket következetesen ki kell képezni, hogy hatékonyabbá és eredményesebbé váljanak a szükséges kimenetek megvalósításában. A felügyelt tanulás során a folyamat annál fontosabbá válik, mert minél több kommentált adat kerül a modellbe, annál hamarabb képzi magát az autonóm tanulásra.

Például, ha az önvezető autókról kell beszélnünk, amelyek teljes mértékben támaszkodnak a különféle technológiai összetevőkből származó adatokra, mint pl számítógépes látás, NLP (Natural Language Processing), szenzorok és sok más, az adatok megjegyzése az, ami arra készteti az algoritmusokat, hogy másodpercenként pontos vezetési döntéseket hozzanak. A folyamat hiányában a modell nem értené, ha a közeledő akadály egy másik autó, gyalogos, állat vagy útlezárás. Ez csak nemkívánatos következményeket és az AI -modell kudarcát eredményezi.

Az adatok megjegyzésének megvalósításakor a modellek pontosan képzettek. Tehát függetlenül attól, hogy a modellt chatbotokra, beszédfelismerésre, automatizálásra vagy más folyamatokra telepíti, optimális eredményeket és bolondbiztos modellt kap.

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 adatok jegyzetelésének folyamatán keresztül tudnak különbséget tenni macska és kutya, főnév és melléknév, illetve a járda mentén lévő út között. Adatkommentálás nélkül minden kép ugyanaz lenne a gépeknél, mivel nincsenek benne rejlő információk vagy ismeretek a világon bármiről.

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.

Adatjegyzet VS adatcímkézés

Nagyon vékony vonalkülönbség van az adatjegyzetelés és az adatcímkézés között, kivéve a használt tartalomcímkézés stílusát és típusát. Ezért elég gyakran felcserélhető módon használták őket ML edzésadat -készletek létrehozására, az AI modelltől és az algoritmusok betanítási folyamatától függően.

Adatok megjegyzéseAdatok címkézése
Az adatjegyzetelés az a technika, amellyel címkézünk adatokat, hogy a gépek felismerjék az objektumokatAz adatok címkézése arról szól, hogy további adatokat/metaadatokat adjunk hozzá a különböző adatokhoz
típusok (szöveg, hang, kép és videó) az ML modellek képzése érdekében
A jegyzetelt adatok az ML modellek betanításának alapkövetelményeiA címkézés lényege az adatkészlet releváns jellemzőinek azonosítása
A megjegyzések segítenek a releváns adatok felismerésébenA címkézés segít felismerni a mintákat az algoritmusok betanítása érdekében

Az adatmegjegyzés és az adatcímkézés növekedése

Az adat annotáció és az adatcímkézés felhasználási eseteinek magyarázatának legegyszerűbb módja a felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulás megbeszélése.

Általánosságban elmondható, hogy felügyelt gépi tanulás, az emberek olyan „címkézett adatokat” szolgáltatnak, amelyek a gépi tanulási algoritmus számára előnyt jelentenek; valamit folytatni. Az emberek különféle eszközöket vagy platformokat, például ShaipCloud -ot használtak, hogy megcímkézzék az adategységeket, így a gépi tanulási algoritmus bármilyen munkát elvégezhet, amit el kell végezni, már tudva valamit a felmerülő adatokról.

Ezzel szemben, felügyelet nélküli adattanulás olyan programokat foglal magában, amelyekben a gépeknek többé -kevésbé önállóan kell azonosítaniuk az adatpontokat.

Ennek megértéséhez túlságosan leegyszerűsített módon használja a „gyümölcskosár” példát. Tegyük fel, hogy célja az alma, a banán és a szőlő logikai eredményekbe rendezése egy mesterséges intelligencia algoritmus segítségével.

Adatok megjegyzése és adatcímkézése

Címkézett adatokkal, olyan eredményekkel, amelyek már almának, banánnak és szőlőnek minősülnek, a programnak csak annyit kell tennie, hogy különbséget tegyen e címkézett tesztelemek között az eredmények helyes osztályozásához.

A felügyelet nélküli gépi tanulás mellett - ahol nincs adatcímkézés - a gépnek vizuális szempontjai alapján kell azonosítania az almát, a szőlőt és a banánt - például vörös, kerek tárgyakat válogat sárga, hosszú vagy zöld, fürtös tárgyakból.

A felügyelet nélküli tanulás legfőbb hátránya, hogy az algoritmus sok kulcsfontosságú módon vakon működik. Igen, eredményeket tud létrehozni - de csak sokkal erőteljesebb algoritmus-fejlesztéssel és technikai erőforrásokkal. Mindez több fejlesztési dollárt és előzetes erőforrásokat jelent - ami még nagyobb bizonytalanságot jelent. Éppen ezért a felügyelt tanulási modellek, valamint a hozzájuk tartozó adatjegyzetek és címkézések annyira értékesek bármilyen ML projekt felépítésében. Gyakran előfordul, hogy a felügyelt tanulási projektek alacsonyabb fejlesztési költségekkel és sokkal nagyobb pontossággal járnak.

Ebben az összefüggésben könnyen belátható, hogy az adatmegjegyzés és az adatcímkézés drámai módon megnövelheti-e az AI vagy ML program képességeit, miközben csökken a piacra jutás ideje és a teljes tulajdonlási költség.

Most, hogy megállapítottuk, hogy ez a fajta kutatási alkalmazás és megvalósítás egyaránt fontos és igényes, nézzük meg a szereplőket.

Ismét az emberektől kezdődik, hogy ez az útmutató segítséget nyújt - a vevőknek és a döntéshozóknak, akik stratégiaként vagy a szervezet mesterséges intelligencia-tervének megalkotóiként működnek. Ezután kiterjed azokra az tudósokra és mérnökökre is, akik közvetlenül algoritmusokkal és adatokkal fognak dolgozni, valamint figyelik és ellenőrzik bizonyos esetekben az AI / ML rendszerek kimenetét. Itt játszik szerepet az „Ember a hurokban” létfontosságú szerepe.

Human-in-the-Loop (HITL) általános módszer az emberi felügyelet fontosságának kezelésére az AI műveletek során. Ez a koncepció nagyon fontos az adatok címkézéséhez számos területen - először is maga az adatcímkézés tekinthető a HITL megvalósításának.

Mi az adatcímkézési/feliratozó eszköz?

Adatcímkézési/megjegyzési eszköz Egyszerűen fogalmazva, ez egy olyan platform vagy portál, amely lehetővé teszi a szakemberek és szakértők számára, hogy bármilyen típusú adatkészleteket megjegyzésekkel, címkékkel vagy címkékkel jelöljenek meg. Ez egy híd vagy közeg a nyers adatok és az eredmények között, amelyeket a gépi tanulási modulok végső soron kimerítenek.

Az adatcímkéző eszköz egy közvetlen vagy felhőalapú megoldás, amely a gépi tanulási modellek kiváló minőségű képzési adatait jegyzi. Bár sok vállalat külső szolgáltatót bíz meg a bonyolult feliratozások elvégzésében, egyes szervezetek továbbra is rendelkeznek saját eszközökkel, amelyek vagy egyedi kialakításúak, vagy a piacon elérhető ingyenes vagy nyílt forráskódú eszközökön alapulnak. Az ilyen eszközöket általában bizonyos adattípusok kezelésére, például kép, videó, szöveg, hang stb. Csak kiválaszthatják az opciót, és elvégezhetik sajátos feladataikat.

Leküzdeni az adatmunka legfontosabb kihívásait

A fejlesztés vagy beszerzés során számos kulcsfontosságú kihívást kell értékelni adatjegyzési és címkézési szolgáltatások amely a gépi tanulási (ML) modellek legmagasabb minőségű kimenetét kínálja.

A kihívások némelyike ​​a címkézett adatok (pl. Szöveges dokumentumok, audiofájlok, képek vagy videó) megfelelő elemzésével függ össze. A legjobb megoldások minden esetben konkrét, célzott értelmezéseket, címkézéseket és átiratokat tartalmazhatnak.

Itt kell az algoritmusoknak izmosnak és az adott feladatra irányítottnak lenniük. De ez csak néhány technikai megfontolás alapja a jobb nlp adatcímkézési szolgáltatások kifejlesztésében.

Tágabb értelemben a gépi tanulás legjobb adatcímkézése sokkal inkább az emberi részvétel minőségére vonatkozik. A munkafolyamatok menedzseléséről és a mindenféle emberi munkavállalók bevezetéséről van szó-és arról, hogy a megfelelő személy képzett és megfelelő munkát végezzen.

Kihívást jelent a megfelelő tehetség és megfelelő küldöttség megszerzése egy adott gépi tanulási használati eset megközelítéséhez, amiről később beszélünk.

Mindkét kulcsfontosságú szabványt be kell építeni az AI / ML megvalósításának hatékony adatjelölése és az adatcímkézés támogatása érdekében.

Adatmunka

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

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.

Hangjegyzet

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.

Videó kommentárja

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.

Szövegjegyzet

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.

Szöveg kategorizálása - a mondatok vagy bekezdések átfogó témák, trendek, tantárgyak, vélemények, kategóriák (sport, szórakozás és hasonló) és egyéb paraméterek alapján címkézhetők és osztályozhatók.

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.

3 kulcslépés az adatok címkézésében és az adatok megjegyzései folyamatban 

Néha hasznos lehet beszélni az összetett adatjelölési és címkézési projektben zajló átmeneti folyamatokról.

A első szakaszban a megszerzés. Itt gyűjtik és összesítik a vállalatok az adatokat. Ez a fázis jellemzően magában foglalja a tárgyi szakértelem beszerzését, akár emberi szolgáltatóktól, akár adatlicenc -szerződéssel.

A második és a folyamat központi lépése a tényleges címkézés és jegyzetelés.

Ebben a lépésben történne a NER, az érzelmek és a szándékelemzés, amiről korábban a könyvben beszéltünk.

Ezek az adatok pontos címkézésének és címkézésének az anyái és csavarjai, amelyeket gépi tanulási projektekben kell felhasználni, amelyek sikeresek a számukra kitűzött célok elérésében.

Miután az adatokat megfelelően megcímkézték, megcímkézték vagy megjegyzéseket fűztek, az adatokat elküldi a harmadik és egyben utolsó szakasz folyamat, amely a telepítés vagy a gyártás.

Három kulcsfontosságú lépés az adatmegjelölési és adatcímkézési projektekben

Az alkalmazás fázisában egyet kell tartani a megfelelés szükségességével. Ebben a szakaszban az adatvédelmi kérdések problematikussá válhatnak. Legyen szó a HIPAA-ról vagy a GDPR-ről, vagy más helyi vagy szövetségi irányelvről, a játékban szereplő adatok érzékeny adatok lehetnek, amelyeket ellenőrizni kell.

Mindezen tényezők figyelembevételével ez a háromlépcsős folyamat egyedülállóan hatékony lehet az üzleti érdekelt felek eredményeinek fejlesztésében.

Adatjegyzési folyamat

Három kulcsfontosságú lépés az adatmegjelölési és adatcímkézési projektekben

Az adatjegyzetek és az adatcímkézési eszközök szolgáltatásai

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.

Jellemzők az adatok megjegyzéseihez és az adatok címkézéséhez

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.

Az adatjegyzetek előnyeinek elemzése

Ha egy folyamat annyira bonyolult és meghatározott, akkor speciális előnyöknek kell lenniük, amelyeket a felhasználók vagy a szakemberek tapasztalhatnak. Azon túl, hogy az adatok annotálása optimalizálja az AI és a gépi tanulási algoritmusok képzési folyamatát, sokféle előnyt kínál. Fedezzük fel, mik ezek.
Az adatjegyzetek előnyeinek elemzése

Magával ragadó felhasználói élmény

Az AI modellek célja az, hogy végső élményt nyújtsanak a felhasználóknak, és egyszerűbbé tegyék életüket. Az olyan ötletek, mint a chatbotok, az automatizálás, a keresőmotorok és még sok más, ugyanazzal a céllal kerültek elő. Az adatok megjegyzésével a felhasználók zökkenőmentes online élményben részesülhetnek, ahol konfliktusaik megoldódnak, a keresési lekérdezéseket releváns találatokkal teljesítik, és a parancsokat és feladatokat könnyedén végrehajtják.

Repedhetővé teszik a Turing tesztet

A Turing-tesztet Alan Turing javasolta gondolkodó gépek számára. Ha egy rendszer eltöri a tesztet, akkor azt mondják, hogy az emberi elmével egyenértékű, ahol a gép másik oldalán lévő személy nem tudná megmondani, hogy más emberrel vagy géppel lép-e kapcsolatba. Ma mindannyian egy lépésre vagyunk a Turing-teszt feltörésétől az adatcímkézési technikák miatt. A csevegőrobotokat és a virtuális asszisztenseket kiváló kommentálási modellek működtetik, amelyek zökkenőmentesen újrateremtik az emberrel folytatott beszélgetéseket. Ha észreveszi, a Siri-hez hasonló virtuális asszisztensek nemcsak okosabbak, de furcsábbak is.

Hatékonyabbá teszik az eredményeket

Az AI modellek hatása megfejthető az általuk nyújtott eredmények hatékonyságából. Ha az adatokat tökéletesen feljegyzik és címkézik, az AI-modellek nem hibázhatnak, és egyszerűen a leghatékonyabb és legpontosabb kimeneteket produkálnák. Valójában olyan mértékben képeznék ki őket, hogy eredményeik dinamikusak legyenek, az egyedi helyzetek és forgatókönyvek szerint változó válaszokkal.

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.

Adatjegyzési eszköz létrehozása vagy nem építése

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.

Költségvetés

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

Megfelelési bonyolultságok Az értékesítők rendkívül hasznosak lehetnek az adatvédelem és a bizalmas adatok helyes kezelése terén. Az ilyen típusú felhasználási esetek egyike olyan kórházat vagy egészségüggyel kapcsolatos vállalkozást érint, amely a gépi tanulás erejét szeretné kihasználni, anélkül, hogy veszélyeztetné a HIPAA és más adatvédelmi szabályok betartását. Az orvosi területen kívül is olyan törvények szigorítják az adatkészletek ellenőrzését, amelyek fokozottabb éberséget követelnek meg a vállalati érdekeltek részéről.

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 projekthez vagy kisebb projektfázisokhoz kínálkozik. Amikor a költségek szabályozhatók, a vállalat profitálhat az outsourcingból, hogy hatékonyabbá tegye az adatok megjegyzéseit vagy az adatok címkézését.

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

Nyílt forráskódú és ingyenes szoftverekA teljes szállítói támogatás néhány alternatívája magában foglalja a nyílt forráskódú szoftverek vagy akár az ingyenes szoftverek használatát az adatok feliratozásához vagy címkézési projektekhez. Itt van egyfajta középút, ahol a vállalatok nem mindent hoznak létre a semmiből, de elkerülik azt is, hogy túlságosan támaszkodjanak a kereskedelmi forgalmazókra.

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.

ÉpítVásárol

Előnyök:

  • Teljes ellenőrzés az egész folyamat felett
  • Gyorsabb válaszidő

Előnyök:

  • Gyorsabb piacra kerülési idő az első költözők számára
  • Hozzáférés a legújabb technológiákhoz az iparági bevált gyakorlatokkal összhangban

Hátrányok:

  • Lassú és egyenletes folyamat. Türelmet, időt és pénzt igényel.
  • Folyamatos karbantartási és platformfejlesztési költségek
Hátrányok:
  • Előfordulhat, hogy a meglévő szállítói ajánlat testreszabást igényel a használati eset támogatásához
  • A platform támogathatja a folyamatos követelményeket, és nem garantálja a jövőbeni támogatást.

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 adatmegjelölő eszköz kiválasztása során figyelembe veendő tényezők

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.

Néhány évvel ezelőttivel ellentétben a piac ma rengeteg adat annotációs eszközzel fejlődött. A vállalkozásoknak több lehetőségük van arra, hogy külön igényeik alapján válasszanak egyet. De minden egyes eszköznek megvan a maga előnye és hátránya. 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

Minőség-ellenőrzési szabványok kialakítása Ez egy döntő tényező, amelyet figyelembe kell venni, mivel a mesterséges intelligencia-modelljeinek célja és hatékonysága az Ön által meghatározott minőségi előírásoktól függ. Az audithoz hasonlóan el kell végeznie a betáplált adatok és az elért eredmények minőségi ellenőrzését annak megértése érdekében, hogy modelljeit megfelelő módon és megfelelő célokra oktatják-e. A kérdés azonban az, hogy szándékozik-e minőségi normákat megállapítani?

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

Az eladó vs. Partner-vita Az adatok kommentálása együttműködési folyamat. Függőségeket és bonyolultságokat foglal magában, mint például az interoperabilitás. Ez azt jelenti, hogy bizonyos csapatok mindig párhuzamosan működnek egymással, és az egyik csapat az Ön szállítója lehet. Ezért a kiválasztott eladó vagy partner ugyanolyan fontos, mint az adatcímkézéshez használt eszköz.

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?

Kulcshasználati esetek

Miért vállalkoznak a vállalatok ilyen jellegű adatmegjelölési és címkézési projektekre?

A felhasználási esetek bővelkednek, de néhány gyakori eset szemlélteti, hogy ezek a rendszerek hogyan segítik a vállalatokat a célok és célok megvalósításában.

Adatjegyzet -kulcs használati esetek

Például egyes használati esetek digitális asszisztensek vagy interaktív hangválasz-rendszerek kiképzésével járnak. Valójában az azonos típusú erőforrások hasznosak lehetnek minden olyan helyzetben, amikor egy mesterséges intelligencia entitás kölcsönhatásba lép egy emberrel. Minél több adatmegjegyzés és adatcímkézés járult hozzá a célzott tesztadatokhoz és a képzési adatokhoz, annál jobban működnek ezek a kapcsolatok általában.

Az adatmegjegyzés és az adatcímkézés másik kulcsfontosságú felhasználási módja az iparág-specifikus mesterséges intelligencia fejlesztése. Az ilyen típusú projektek némelyikét „kutatás-orientált” AI-nek nevezhetjük, ahol mások operatívabbak vagy eljárási szempontból jobban működnek. Az egészségügyi ellátás fő vertikális feladata ennek az adatigényes erőfeszítésnek. Ezt szem előtt tartva azonban más iparágak, például a pénzügy, a kórházak, a gyártás vagy akár a kiskereskedelem is ilyen típusú rendszereket fognak használni.

Más felhasználási esetek specifikusabbak. Vegyük az arcfelismerést képfeldolgozó rendszerként. Ugyanaz az adatjegyzetek és az adatcímkézés segít abban, hogy a számítógépes rendszerek rendelkezzenek az egyének azonosításához és célzott eredmények eléréséhez szükséges információkkal.

Egyes vállalatok idegenkedése az arcfelismerő szektortól példa erre. Ha a technológiát nem ellenőrzik kellőképpen, óriási aggodalmakhoz vezet a méltányosság és annak hatása az emberi közösségekre.

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.

Esettanulmányok, amelyek bemutatják ennek működését:

Adatjegyzet -kulcs használati esetek

Egy klinikai adatengedélyezési projekt során a Shaip csapata több mint 6,000 órányi hanganyagot dolgozott fel, eltávolítva az összes védett egészségügyi információt (PHI), és az egészségügyi beszédfelismerési modellek számára HIPAA-kompatibilis tartalmat hagyva működni.

Ilyen esetekben a kritériumok és az eredmények osztályozása a fontos. A nyers adatok audio formátumban vannak, és szükség van a felek azonosításának megszüntetésére. Például a NER-elemzés során a kettős cél a tartalom azonosításának és megjegyzésének feloldása.

Egy másik esettanulmány mélyreható társalgási AI képzési adatok projekt, amelyet 3,000 hetes időszak alatt 14 nyelvészsel fejeztünk be. Ez 27 nyelven képzési adatok előállításához vezetett, hogy olyan többnyelvű digitális asszisztenseket fejlesszenek ki, amelyek képesek kezelni az emberi interakciókat az anyanyelvek széles választékán.

Ebben a konkrét esettanulmányban nyilvánvaló volt, hogy a megfelelő embert kell a megfelelő székbe ültetni. A tantárgyi szakértők és a tartalombeviteli operátorok nagy száma azt jelentette, hogy szervezésre és eljárási egyszerűsítésre volt szükség ahhoz, hogy a projekt egy meghatározott ütemterven belül megvalósuljon. Csapatunk az adatgyűjtés és az azt követő folyamatok optimalizálása révén nagy előnnyel tudta legyőzni az ipari színvonalat.

Az esettanulmányok egyéb típusai olyan dolgokat tartalmaznak, mint a botok képzése és a gépi tanuláshoz szükséges szöveges kommentárok. Megint szöveges formátumban továbbra is fontos az azonosított felek kezelése az adatvédelmi törvények szerint, és a nyers adatok rendezése a célzott eredmények elérése érdekében.

Más szóval, a több adattípus és formátum közötti együttműködés során a Shaip ugyanazt a létfontosságú sikert mutatta be, amikor ugyanazokat a módszereket és elveket alkalmazta mind a nyers adatokra, mind az adatengedélyezési üzleti forgatókönyvekre.

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

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.

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.