Adatok címkézése

Mi az adatcímkézés? Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell

Mi az adatcímkézés

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.

Globális adatcímkézési piac

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.

7 adatcímkézési kihívás, amellyel a vállalkozások szembesülnek

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
Az adatcímkézés típusai

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 4 fő lépése

Az adatcímkézés részletes folyamat, és a következő lépéseket tartalmazza az AI modellek kategorikus képzéséhez:

  1. Adathalmazok gyűjtése stratégiákon keresztül, azaz házon belüli, nyílt forráskódú, szolgáltatók segítségével
  2. Az adatkészletek címkézése a Computer Vision, a Deep learning és az NLP-specifikus képességek szerint
  3. A gyártott modellek tesztelése és értékelése az intelligencia meghatározásához a telepítés részeként
  4. Kielégíti a modell elfogadható minőségét, és végül átengedi az átfogó használathoz
Tényezők, amelyeket figyelembe kell venni a megfelelő eszközök kiválasztásakor

A hiteles adatcímkézési platform szinonimájának megfelelő adatcímkézési eszközöket kell kiválasztani, figyelembe véve a következő tényezőket:

  1. Az intelligencia típusa, amelyet a modellnek meghatározott használati eseteken keresztül szeretne elérni 
  2. Az adatok jegyzetelőinek minősége és tapasztalata, hogy pontosan tudják használni az eszközöket
  3. Minőségi szabványok, amelyekre gondol 
  4. Megfelelőspecifikus igények
  5. Kereskedelmi, nyílt forráskódú és ingyenes szoftverek
  6. Költségkeret, amit spórolhat

Az említett tényezőkön kívül jobb, ha megjegyzi a következő szempontokat:

  1. Az eszközök címkézési pontossága
  2. A minőségbiztosítást az eszközök garantálják
  3. Integrációs képességek
  4. Biztonság és immunizálás a szivárgások ellen
  5. Felhőalapú beállítás vagy sem
  6. Minőség -ellenőrzési menedzsment 
  7. Fail-Safees, Stop-Gaps és skálázható készség
  8. Az eszközöket kínáló cég
Adatcímkézést használó iparágak

Az adatcímkézési eszközök és erőforrások által leginkább kiszolgált vertikumok a következők:

  1. 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
  2. Pénzügy: A fókuszterületek közé tartozik a hitelkockázatok, a hitelek jogosultságának és egyéb fontos tényezők értékelése szöveges címkézéssel
  3. 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.
  4. 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
  5. Technológia: A fókuszterületek közé tartozik a termékgyártás, a szemetesgyűjtés, a kritikus gyártási hibák előzetes észlelése stb
  6. Földrajzi: A fókuszterületek közé tartozik a GPS és a távérzékelés bizonyos címkézési technikákkal
  7. 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.
Build vs. Buy

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

ÉpítVásárlás

Találat:

  • Jobb ellenőrzés a beállítások felett
  • Gyorsabb válaszfigyelés a rendszerek képzése közben

Találat:

  • Gyorsabb piacra kerülési idő
  • Lehetővé teszi a korai bevezető előnyének megszerzését
  • Hozzáférés az avantgárd technikához
  • Jobb adatbiztonsági megfelelés

Hiányzik:

  • Lassú telepítés
  • Masszív rezsi
  • Késleltetett kezdés
  • Magasabb költségvetési korlátok
  • Folyamatos karbantartást igényel
  • A skálázhatóság vonzza a fejlesztési költségeket

Hiányzik:

  • Többnyire általános
  • Lehet, hogy testreszabásokra van szükség, hogy kizárólagos használati esetekbe illeszkedjenek
  • Nincs garancia a jövőbeli támogatásra

Előnyök:

  • Javított függőség
  • Hozzáadott rugalmasság
  • Saját elképzelésű biztonsági biztosítékok

Előnyök:

  • Folyamatos hozzáférés a csapatokhoz
  • Gyorsabb integrációk
  • Javított méretezhetőség
  • Nulla tulajdonosi költség
  • Azonnali hozzáférés az erőforrásokhoz és technikákhoz
  • Előre meghatározott biztonsági protokollok

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

Közösségi megosztás