Az intelligens AI modelleket alaposan ki kell képezni, hogy képesek legyenek azonosítani a mintákat, tárgyakat, és végül megbízható döntéseket hozni. A betanított adatokat azonban nem lehet véletlenszerűen betáplálni, és címkével kell ellátni, hogy a modellek megértsék, feldolgozzák és átfogóan tanuljanak a kurátor beviteli mintáiból.
Itt jön létre az adatcímkézés, mint címkézési információ vagy inkább metaadat, egy adott adatkészlet szerint, hogy a gépek megértésének bővítésére összpontosítson. Továbbá az adatok címkézése szelektíven kategorizálja az adatokat, képeket, szöveget, hangot, videókat és mintákat az AI megvalósításának javítása érdekében.
Szerint NASSCOM Adatcímkézés A jelentés szerint a globális adatcímkézési piac értéke várhatóan 700% -kal fog növekedni 2023 végére, 2018-hoz képest. Ez az állítólagos növekedés nagy valószínűséggel befolyásolja a belsőleg támogatott, saját kezű címkézési eszközök pénzügyi elosztását. erőforrások, sőt harmadik féltől származó megoldások.
Ezen megállapítások mellett arra is lehet következtetni, hogy a globális adatcímkézési piac 1.2 milliárd dollár értékű volt 2018 -ban. Arra azonban számítunk, hogy a lépték növekedni fog, mivel az adatcímkézési piac mérete várhatóan eléri a 4.4 milliárd dolláros nagy értéket 2023 -ra.
Az adatok címkézése az óra igénye, de számos megvalósítási és árspecifikus kihívással jár.
Néhány a sürgetőbbek közül:
- Lassú adatkészítés, a felesleges tisztítóeszközök jóvoltából
- Hiányzó hardver a hatalmas munkaerő kezelésére és a túlzott mennyiségű lekaparott adat
- Korlátozott hozzáférés az avantgárd címkézési eszközökhöz és a támogató technológiákhoz
- Az adatcímkézés magasabb költsége
- A következetesség hiánya a minőségi adatok címkézése tekintetében
- A skálázhatóság hiánya, ha és amikor az AI-modellnek további résztvevőket kell lefednie
- Az előírások betartásának hiánya, amikor az adatok beszerzése és használata közben állandó adatbiztonsági helyzetet kell fenntartani
Bár elvileg elkülönítheti az adatok címkézését, a vonatkozó eszközök megkövetelik, hogy a fogalmakat az adatkészletek jellege szerint osztályozzák. Ezek tartalmazzák:
- Audio Besorolás: Tartalmazza a hanggyűjtést, a szegmentálást és az átírást
- Kép címkézése: Összegyűjtés, osztályozás, szegmentálás és kulcsfontosságú adatok címkézése
- Szöveges címkézés: Szövegkivonást és osztályozást foglal magában
- Videó címkézése: Olyan elemeket tartalmaz, mint a videógyűjtés, osztályozás és szegmentálás
- 3D címkézés: Objektumkövetéssel és szegmentálással rendelkezik
A fent említett elkülönítésen kívül, különösen tágabb szemszögből, az adatcímkézés négy típusra oszlik, beleértve a leíró, az értékelő, az informatív és a kombinációt. Mindazonáltal, kizárólag képzés céljából, az adatok címkézése elkülönül a következőképpen: Gyűjtés, szegmentálás, átírás, Osztályozás, kivonás, objektumkövetés, amelyet az egyes adatkészleteknél már tárgyaltunk.
Az adatcímkézés részletes folyamat, és a következő lépéseket tartalmazza az AI modellek kategorikus képzéséhez:
- Adathalmazok gyűjtése stratégiákon keresztül, azaz házon belüli, nyílt forráskódú, szolgáltatók segítségével
- Az adatkészletek címkézése a Computer Vision, a Deep learning és az NLP-specifikus képességek szerint
- A gyártott modellek tesztelése és értékelése az intelligencia meghatározásához a telepítés részeként
- Kielégíti a modell elfogadható minőségét, és végül átengedi az átfogó használathoz
A hiteles adatcímkézési platform szinonimájának megfelelő adatcímkézési eszközöket kell kiválasztani, figyelembe véve a következő tényezőket:
- Az intelligencia típusa, amelyet a modellnek meghatározott használati eseteken keresztül szeretne elérni
- Az adatok jegyzetelőinek minősége és tapasztalata, hogy pontosan tudják használni az eszközöket
- Minőségi szabványok, amelyekre gondol
- Megfelelőspecifikus igények
- Kereskedelmi, nyílt forráskódú és ingyenes szoftverek
- Költségkeret, amit spórolhat
Az említett tényezőkön kívül jobb, ha megjegyzi a következő szempontokat:
- Az eszközök címkézési pontossága
- A minőségbiztosítást az eszközök garantálják
- Integrációs képességek
- Biztonság és immunizálás a szivárgások ellen
- Felhőalapú beállítás vagy sem
- Minőség -ellenőrzési menedzsment
- Fail-Safees, Stop-Gaps és skálázható készség
- Az eszközöket kínáló cég
Az adatcímkézési eszközök és erőforrások által leginkább kiszolgált vertikumok a következők:
- Orvosi AI: A fókuszterületek közé tartozik a képzési diagnosztikai modellek számítógépes látással a jobb orvosi képalkotás érdekében, a minimális várakozási idő és a minimális lemaradás
- Pénzügy: A fókuszterületek közé tartozik a hitelkockázatok, a hitelek jogosultságának és egyéb fontos tényezők értékelése szöveges címkézéssel
- Autonóm jármű vagy szállítás: A fókuszterületek közé tartozik az NLP és a Computer Vision megvalósítása a modellek egymásra rakásához, őrült mennyiségű képzési adatokkal az egyének, jelek, blokádok stb.
- Kiskereskedelem és e-kereskedelem: A fókuszterületek közé tartoznak az árazással kapcsolatos döntések, a jobb e-kereskedelem, a vevő személyének nyomon követése, a vásárlási szokások megértése és a felhasználói élmény fokozása
- Technológia: A fókuszterületek közé tartozik a termékgyártás, a szemetesgyűjtés, a kritikus gyártási hibák előzetes észlelése stb
- Földrajzi: A fókuszterületek közé tartozik a GPS és a távérzékelés bizonyos címkézési technikákkal
- Mezőgazdaság: A fókuszterületek közé tartozik a GPS -érzékelők, a drónok és a számítógépes látás használata a precíziós mezőgazdaság koncepciójának továbbfejlesztéséhez, a talaj- és termésviszonyok optimalizálásához, a hozam meghatározásához stb.
Még mindig zavart, hogy melyik a jobb stratégia az adatok címkézésének helyes eléréséhez, azaz önállóan létrehozott beállítás létrehozása vagy vásárlás egy harmadik fél szolgáltatótól. Íme az előnyök és hátrányok, amelyek segítenek a jobb döntésben:
Az „Építés” időzítés
Épít | Vásárlás |
---|---|
Találat:
| Találat:
|
Hiányzik:
| Hiányzik:
|
Előnyök:
| Előnyök:
|
Ítélet
Ha azt tervezi, hogy exkluzív mesterséges intelligencia -rendszert épít ki, és az idő nem korlátozó tényező, akkor érdemes a címkéző eszközt a semmiből építeni. Minden más esetben az eszközvásárlás a legjobb megoldás