Ce este adnotarea datelor [Actualizat 2025] – Cele mai bune practici, instrumente, beneficii, provocări, tipuri și multe altele
Trebuie să cunoașteți elementele de bază despre adnotarea datelor? Citiți acest ghid complet de adnotare a datelor pentru începători pentru a începe.
Așa că doriți să începeți o nouă inițiativă AI/ML și acum vă dați seama rapid că nu numai găsirea de înaltă calitate date de instruire dar și adnotarea datelor vor fi câteva dintre aspectele provocatoare ale proiectului dumneavoastră. Rezultatele modelelor dvs. AI și ML sunt la fel de bune ca și datele pe care le utilizați pentru a le antrena – deci precizia pe care o aplicați agregarii datelor și etichetării și identificării acestor date este importantă!
Unde mergeți pentru a obține cele mai bune servicii de adnotare și etichetare a datelor pentru AI și mașină de afaceri
proiecte de invatare?
Este o întrebare pe care fiecare director executiv și lider de afaceri ca tine trebuie să o ia în considerare în timp ce își dezvoltă
foaie de parcurs și cronologie pentru fiecare dintre sistemele lor AI.
Introducere
Acest articol este complet dedicat pentru a face lumină asupra procesului, de ce este inevitabil, crucial
factorii pe care companiile ar trebui să ia în considerare atunci când abordează instrumentele de adnotare a datelor și nu numai. Deci, dacă dețineți o afacere, pregătiți-vă pentru a vă informa, deoarece acest ghid vă va ghida prin tot ce trebuie să știți despre adnotarea datelor. Vom explora, de asemenea, modul în care gestionarea datelor și ciclul de viață AI influențează procesul de adnotare.
Ce este adnotarea datelor în Machine Learning? O perspectivă 2025
Adnotarea datelor este procesul de atribuire, etichetare sau etichetare a datelor pentru a ajuta algoritmii de învățare automată să înțeleagă și să clasifice informațiile pe care le procesează. Adnotarea datelor este o parte esențială a procesării datelor, care implică pregătirea și organizarea datelor pentru utilizare în proiecte de AI și de învățare automată. Acest proces este esențial pentru antrenarea modelelor AI, permițându-le să înțeleagă cu precizie diferite tipuri de date, cum ar fi imagini, fișiere audio, înregistrări video sau text.
Doriți să începeți o nouă inițiativă AI/ML, dar vă confruntați cu provocări legate de adnotarea datelor? Nu ești singur. Potrivit unui studiu recent al MIT, 80% dintre oamenii de știință de date își petrec peste 60% din timp culegând și pregătind date, mai degrabă decât construind modele. Calitatea modelelor dvs. de învățare automată și inteligență artificială depinde direct de datele dvs. de antrenament - făcând ca adnotarea datelor precise să fie unul dintre cei mai critici factori pentru succesul AI.
Acest ghid cuprinzător pentru adnotarea datelor în 2025 acoperă totul, de la concepte de bază la tehnici avansate, ajutându-vă să navigați în complexitatea pregătirii datelor de instruire de înaltă calitate pentru proiectele dvs. de IA. Indiferent dacă construiți sisteme de viziune computerizată, instrumente de procesare a limbajului natural sau vehicule autonome, adnotarea adecvată a datelor este fundația dvs. pentru succes.
Imaginați-vă o mașină cu conducere autonomă care se bazează pe date din viziunea computerizată, procesarea limbajului natural (NLP) și senzori pentru a lua decizii precise de conducere. Pentru a ajuta modelul AI al mașinii să facă diferența între obstacole precum alte vehicule, pietoni, animale sau blocaje rutiere, datele pe care le primește trebuie să fie etichetate sau adnotate.
În învățarea supravegheată, adnotarea datelor este deosebit de crucială, deoarece cu cât sunt mai multe date etichetate furnizate modelului, cu atât mai repede învață să funcționeze autonom. Datele adnotate permit ca modelele AI să fie implementate în diverse aplicații, cum ar fi chatbot, recunoașterea vorbirii și automatizarea, rezultând performanțe optime și rezultate fiabile.
Importanța strategică a adnotării datelor pentru proiectele AI
Peisajul adnotărilor de date continuă să evolueze rapid, cu implicații semnificative pentru dezvoltarea AI:
- Cresterea pietei: Potrivit Grand View Research, dimensiunea pieței globale a instrumentelor de adnotare a datelor este de așteptat să atingă 3.4 miliarde de dolari până în 2028, crescând la un CAGR de 38.5% din 2021 până în 2028.
- Valori de eficiență: Studii recente arată că adnotarea asistată de IA poate reduce timpul de adnotare cu până la 70% în comparație cu metodele complet manuale.
- Impactul calității: Cercetările IBM indică faptul că îmbunătățirea calității adnotărilor cu doar 5% poate crește acuratețea modelului cu 15-20% pentru sarcini complexe de viziune pe computer.
- Factori de cost: Organizațiile cheltuiesc în medie între 12,000 și 15,000 USD pe lună pe servicii de adnotare a datelor pentru proiecte de dimensiuni medii.
- Rate de adoptare: 78% dintre proiectele de inteligență artificială pentru întreprinderi folosesc acum o combinație de servicii de adnotare interne și externalizate, în creștere de la 54% în 2022.
- Tehnici emergente: Învățarea activă și abordările de adnotare semi-supravegheată au redus costurile de adnotare cu 35-40% pentru cei care adoptă timpurie.
- Distribuția forței de muncă: Forța de muncă de adnotare s-a schimbat semnificativ, cu 65% din munca de adnotare efectuată acum în centre specializate de adnotare din India, Filipine și Europa de Est.
Adnotarea datelor Tendințele pieței și statisticile pentru 2025
Învățarea automată implică sistemele computerizate care își îmbunătățesc performanța prin învățarea din date, la fel cum învață oamenii din experiență. Adnotarea datelor sau etichetarea este crucială în acest proces, deoarece ajută la antrenarea algoritmilor să recunoască tiparele și să facă predicții precise.
Serviciile eficiente de gestionare a datelor și de adnotare joacă un rol vital în succesul proiectelor de învățare automată. În învățarea automată, rețelele neuronale constau din neuroni digitali organizați în straturi. Aceste rețele procesează informații similare cu creierul uman. Datele etichetate sunt vitale pentru învățarea supravegheată, o abordare comună în învățarea automată în care algoritmii învață din exemplele etichetate.
Antrenarea și testarea seturilor de date cu date etichetate permit modelelor de învățare automată să interpreteze și să sorteze eficient datele primite. Putem oferi date adnotate de înaltă calitate pentru a ajuta algoritmii să învețe în mod autonom și să prioritizeze rezultatele cu o intervenție umană minimă. Importanța adnotării datelor în AI constă în capacitatea sa de a îmbunătăți acuratețea și performanța modelului pe tot parcursul ciclului de viață AI.
De ce este necesară adnotarea datelor?
Știm cu adevărat că computerele sunt capabile să ofere rezultate finale care nu sunt doar precise, ci și relevante și oportune. Cu toate acestea, cum învață o mașină să livreze cu o astfel de eficiență?
Fără adnotarea datelor, fiecare imagine ar fi aceeași pentru mașini, deoarece acestea nu au informații sau cunoștințe inerente despre nimic din lume.
Adnotarea datelor este necesară pentru ca sistemele să ofere rezultate precise, să ajute modulele să identifice elemente pentru a antrena modele de viziune computerizată și modele de vorbire și recunoaștere. Orice model sau sistem care are un sistem de luare a deciziilor condus de mașini la punctul de sprijin, adnotarea datelor este necesară pentru a se asigura că deciziile sunt corecte și relevante.
Adnotare de date pentru LLM?
LLM, în mod implicit, nu înțeleg textele și propozițiile. Ei trebuie să fie instruiți să disece fiecare frază și cuvânt pentru a descifra ceea ce caută exact un utilizator și apoi să livreze în consecință. Reglarea fină a LLM este un pas crucial în acest proces, permițând acestor modele să se adapteze la sarcini sau domenii specifice.
Așadar, atunci când un model AI generativ oferă cel mai precis și relevant răspuns la o interogare – chiar și atunci când este prezentat cu cele mai bizare întrebări – acuratețea acestuia provine din capacitatea sa de a înțelege perfect promptul și complexitățile din spatele lui, cum ar fi contextul, scopul, sarcasmul, intenția și multe altele.
Adnotarea datelor oferă LLMS capabilitățile de a face acest lucru. Cu cuvinte simple, adnotarea datelor pentru învățarea automată implică etichetarea, clasificarea, etichetarea și adăugarea oricărui atribut suplimentar la date pentru ca modelele de învățare automată să proceseze și să analizeze mai bine. Doar prin acest proces critic rezultatele pot fi optimizate pentru perfecțiune.
Când vine vorba de adnotarea datelor pentru LLM, sunt implementate diverse tehnici. Deși nu există o regulă sistematică privind implementarea unei tehnici, aceasta este în general la discreția experților, care analizează avantajele și dezavantajele fiecăreia și o implementează pe cea mai ideală.
Să ne uităm la unele dintre tehnicile comune de adnotare a datelor pentru LLM-uri.
Adnotare manuală: Acest lucru îi pune pe oameni în procesul de adnotare și revizuire manuală a datelor. Deși acest lucru asigură o ieșire de înaltă calitate, este plictisitor și necesită timp.
Adnotare semiautomată: Oamenii și LLM lucrează în tandem unul cu celălalt pentru a eticheta seturile de date. Acest lucru asigură acuratețea oamenilor și capacitățile de manipulare a volumului mașinilor. Algoritmii AI pot analiza datele brute și pot sugera etichete preliminare, economisind timp prețios adnotatorilor umani. (de exemplu, AI poate identifica regiuni potențiale de interes în imaginile medicale pentru etichetarea ulterioară a oamenilor)
Învățare semi-supravegheată: Combinarea unei cantități mici de date etichetate cu o cantitate mare de date neetichetate pentru a îmbunătăți performanța modelului.
Adnotare automată: Economisind timp și ideală pentru adnotarea unor volume mari de seturi de date, tehnica se bazează pe capacitățile înnăscute ale unui model LLM de a eticheta și adăuga atribute. Deși economisește timp și gestionează volume mari în mod eficient, precizia depinde în mare măsură de calitatea și relevanța modelelor pre-antrenate.
Reglajul instrucțiunilor: Se referă la reglarea fină a modelelor de limbaj asupra sarcinilor descrise de instrucțiunile limbajului natural, implicând antrenament pe diverse seturi de instrucțiuni și rezultate corespunzătoare.
Învățare zero-shot: Pe baza cunoștințelor și perspectivelor existente, LLM-urile pot furniza date etichetate ca rezultate în această tehnică. Acest lucru reduce cheltuielile pentru preluarea etichetelor și este ideal pentru procesarea datelor în vrac. Această tehnică implică utilizarea cunoștințelor existente ale unui model pentru a face predicții asupra sarcinilor pentru care nu a fost instruit în mod explicit.
Fapt care i-a determinat: Similar cu modul în care un utilizator solicită un model ca interogări pentru răspunsuri, LLM-urilor pot fi solicitați să adnoteze datele prin descrierea cerințelor. Calitatea ieșirii aici depinde direct de calitatea promptă și de cât de precise sunt furnizate instrucțiunile.
Transfer de învățare: Utilizarea modelelor pre-instruite pentru sarcini similare pentru a reduce cantitatea de date etichetate necesare.
Învățarea activă: Aici modelul ML însuși ghidează procesul de adnotare a datelor. Modelul identifică punctele de date care ar fi cele mai benefice pentru învățarea sa și solicită adnotări pentru acele puncte specifice. Această abordare direcționată reduce cantitatea totală de date care trebuie adnotate, ceea ce duce la Eficiență crescută și Performanță îmbunătățită a modelului.
Cum să selectați cele mai bune instrumente de adnotare a datelor în 2025
În termeni simpli, este o platformă care permite specialiștilor și experților să adnoteze, să eticheteze sau să eticheteze seturi de date de toate tipurile. Este o punte sau un mijloc între datele brute și rezultatele pe care modulele dvs. de învățare automată le-ar produce în cele din urmă.
Un instrument de etichetare a datelor este o soluție locală sau bazată pe cloud, care adnotă date de instruire de înaltă calitate pentru modelele de învățare automată. În timp ce multe companii se bazează pe un furnizor extern pentru a face adnotări complexe, unele organizații au în continuare propriile instrumente, care sunt fie personalizate, fie se bazează pe instrumente freeware sau opensource disponibile pe piață. Astfel de instrumente sunt de obicei concepute pentru a gestiona anumite tipuri de date, de exemplu, imagine, video, text, audio etc. Instrumentele oferă caracteristici sau opțiuni precum casete de delimitare sau poligoane pentru adnotatorii de date pentru a eticheta imaginile. Ei pot doar să selecteze opțiunea și să își îndeplinească sarcinile specifice.
Tipuri de adnotare de date pentru aplicații moderne AI
Acesta este un termen umbrelă care cuprinde diferite tipuri de adnotări de date. Aceasta include imagini, text, audio și video. Pentru a vă oferi o mai bună înțelegere, am împărțit fiecare în fragmente suplimentare. Să le verificăm individual.
Adnotarea imaginii
Din seturile de date pe care au fost instruiți, aceștia vă pot diferenția instantaneu și precis ochii de nas și sprânceana de gene. De aceea, filtrele pe care le aplicați se potrivesc perfect, indiferent de forma feței dvs., cât de aproape sunteți de camera dvs. și multe altele.
Deci, după cum știți acum, adnotarea imaginii este vital în modulele care implică recunoașterea facială, viziunea computerizată, viziunea robotică și multe altele. Când experții în inteligență artificială antrenează astfel de modele, ei adaugă subtitrări, identificatori și cuvinte cheie ca atribute imaginilor lor. Algoritmii identifică și înțeleg apoi acești parametri și învață în mod autonom.
Clasificarea imaginilor - Clasificarea imaginilor implică atribuirea unor categorii sau etichete predefinite imaginilor în funcție de conținutul acestora. Acest tip de adnotare este folosit pentru a instrui modelele AI să recunoască și să clasifice imaginile automat.
Recunoaștere/Detecție obiect – Recunoașterea obiectelor, sau detectarea obiectelor, este procesul de identificare și etichetare a unor obiecte specifice dintr-o imagine. Acest tip de adnotare este folosit pentru a antrena modele AI pentru a localiza și recunoaște obiecte în imagini sau videoclipuri din lumea reală.
Segmentarea – Segmentarea imaginii presupune împărțirea unei imagini în mai multe segmente sau regiuni, fiecare corespunzând unui anumit obiect sau zone de interes. Acest tip de adnotare este folosit pentru a instrui modelele AI să analizeze imagini la nivel de pixeli, permițând recunoașterea mai precisă a obiectelor și înțelegerea scenei.
Subtitrărea imaginii: Transcrierea imaginii este procesul de extragere a detaliilor din imagini și de transformare a acestora în text descriptiv, care este apoi salvat ca date adnotate. Prin furnizarea de imagini și prin specificarea a ceea ce trebuie adnotat, instrumentul produce atât imaginile, cât și descrierile corespunzătoare.
Recunoașterea optică a caracterelor (OCR): Tehnologia OCR permite computerelor să citească și să recunoască textul din imaginile sau documentele scanate. Acest proces ajută la extragerea cu acuratețe a textului și a afectat semnificativ digitizarea, introducerea automată a datelor și accesibilitatea îmbunătățită pentru cei cu deficiențe de vedere.
Estimarea pozitiei (Adnotare punct cheie): Estimarea poziției implică identificarea și urmărirea punctelor cheie de pe corp, de obicei la nivelul articulațiilor, pentru a determina poziția și orientarea unei persoane în spațiul 2D sau 3D din imagini sau videoclipuri.
Adnotare audio
Datele audio au și mai multă dinamică atașată decât datele de imagine. Mai mulți factori sunt asociați cu un fișier audio, inclusiv, dar cu siguranță nu se limitează la - limba, demografia vorbitorului, dialectele, starea de spirit, intenția, emoția, comportamentul. Pentru ca algoritmii să fie eficienți în procesare, toți acești parametri ar trebui identificați și etichetați prin tehnici precum marcarea temporală, etichetarea audio și multe altele. Pe lângă indicii pur și simplu verbale, cazurile non-verbale precum tăcerea, respirațiile, chiar și zgomotul de fundal ar putea fi adnotate pentru ca sistemele să înțeleagă în mod cuprinzător.
Clasificarea audio: Clasificarea audio sortează datele de sunet în funcție de caracteristicile sale, permițând aparatelor să recunoască și să diferențieze între diferite tipuri de sunet, cum ar fi muzica, vorbirea și sunete din natură. Este adesea folosit pentru a clasifica genurile muzicale, ceea ce ajută platformele precum Spotify să recomande melodii similare.
Transcriere audio: Transcrierea audio este procesul de transformare a cuvintelor rostite din fișiere audio în text scris, util pentru crearea de subtitrări pentru interviuri, filme sau emisiuni TV. În timp ce instrumente precum Whisper de la OpenAI pot automatiza transcrierea în mai multe limbi, ar putea avea nevoie de unele corectări manuale. Oferim un tutorial despre cum să rafinați aceste transcripții folosind instrumentul de adnotare audio Shaip.
Adnotare video
În timp ce o imagine este nemișcată, un videoclip este o compilație de imagini care creează un efect al obiectelor în mișcare. Acum, fiecare imagine din această compilație se numește cadru. În ceea ce privește adnotarea video, procesul implică adăugarea de puncte cheie, poligoane sau casete de delimitare pentru a adnota diferite obiecte din câmp în fiecare cadru.
Când aceste cadre sunt cusute împreună, mișcarea, comportamentul, modelele și multe altele ar putea fi învățate de modelele AI în acțiune. Este doar prin adnotare video că concepte precum localizarea, estomparea mișcării și urmărirea obiectelor ar putea fi implementate în sisteme. Diverse programe de adnotare a datelor video vă ajută să adnotați cadrele. Când aceste cadre adnotate sunt îmbinate împreună, modelele AI pot învăța mișcarea, comportamentul, modelele și multe altele. Adnotarea video este crucială pentru implementarea conceptelor precum localizarea, estomparea mișcării și urmărirea obiectelor în AI.
Clasificare video (etichetare): Clasificarea videoclipurilor implică sortarea conținutului video în categorii specifice, ceea ce este crucial pentru moderarea conținutului online și pentru asigurarea unei experiențe sigure pentru utilizatori.
Subtitrări video: Similar cu modul în care subtitrăm imaginile, subtitrărea video implică transformarea conținutului video în text descriptiv.
Detectare eveniment sau acțiune video: Această tehnică identifică și clasifică acțiunile în videoclipuri, utilizate în mod obișnuit în sport pentru analiza performanței sau în supraveghere pentru a detecta evenimente rare.
Detectarea și urmărirea obiectelor video: Detectarea obiectelor în videoclipuri identifică obiectele și urmărește mișcarea acestora în cadre, notând detalii precum locația și dimensiunea pe măsură ce se deplasează prin secvență.
Adnotare text
Astăzi, majoritatea companiilor se bazează pe date bazate pe text pentru o perspectivă și informații unice. Acum, textul ar putea fi orice, de la feedback-ul clienților despre o aplicație până la o mențiune pe rețelele sociale. Și, spre deosebire de imagini și videoclipuri care transmit în mare parte intenții directe, textul vine cu multă semantică.
Ca oameni, suntem adaptați să înțelegem contextul unei fraze, sensul fiecărui cuvânt, propoziție sau frază, să le raportăm la o anumită situație sau conversație și apoi să realizăm sensul holistic din spatele unei afirmații. Mașinile, pe de altă parte, nu pot face acest lucru la niveluri precise. Concepte precum sarcasmul, umorul și alte elemente abstracte le sunt necunoscute și de aceea etichetarea datelor text devine mai dificilă. De aceea, adnotarea textului are câteva etape mai rafinate, cum ar fi următoarele:
Adnotare semantică – obiectele, produsele și serviciile devin mai relevante prin etichetarea expresiilor cheie și parametrii de identificare corespunzători. Chatbot-urile sunt, de asemenea, făcute să imite conversațiile umane în acest fel.
Adnotare de intenție – intenția unui utilizator și limba folosită de acesta sunt etichetate pentru ca mașinile să poată înțelege. Cu aceasta, modelele pot diferenția o solicitare de o comandă, sau recomandare de o rezervare și așa mai departe.
Adnotarea sentimentelor – Adnotarea sentimentelor implică etichetarea datelor textuale cu sentimentul pe care îl transmite, cum ar fi pozitiv, negativ sau neutru. Acest tip de adnotare este folosit în mod obișnuit în analiza sentimentelor, unde modelele AI sunt antrenate să înțeleagă și să evalueze emoțiile exprimate în text.
Adnotare entitate – unde propozițiile nestructurate sunt etichetate pentru a le face mai semnificative și pentru a le aduce într-un format care poate fi înțeles de mașini. Pentru ca acest lucru să se întâmple, sunt implicate două aspecte - denumită recunoaștere a entității si legarea entității. Recunoașterea entităților numite este atunci când sunt etichetate și identificate nume de locuri, persoane, evenimente, organizații și altele, iar legarea de entități este atunci când aceste etichete sunt legate de propoziții, fraze, fapte sau opinii care le urmează. Colectiv, aceste două procese stabilesc relația dintre textele asociate și enunțul care îl înconjoară.
Categorizarea textului – Propozițiile sau paragrafele pot fi etichetate și clasificate în funcție de subiecte generale, tendințe, subiecte, opinii, categorii (sport, divertisment și similare) și alți parametri.
Adnotare Lidar
Adnotarea LiDAR implică etichetarea și clasificarea datelor 3D din norul de puncte de la senzorii LiDAR. Acest proces esențial ajută mașinile să înțeleagă informațiile spațiale pentru diverse utilizări. De exemplu, în vehiculele autonome, datele LiDAR adnotate permit mașinilor să identifice obiecte și să navigheze în siguranță. În planificarea urbană, ajută la crearea de hărți detaliate ale orașului 3D. Pentru monitorizarea mediului, ajută la analiza structurilor forestiere și la urmărirea schimbărilor din teren. Este, de asemenea, folosit în robotică, realitate augmentată și construcții pentru măsurători precise și recunoașterea obiectelor.
Procesul pas cu pas de etichetare a datelor / adnotare a datelor pentru succesul învățării automate
Procesul de adnotare a datelor implică o serie de pași bine definiți pentru a asigura un proces de etichetare a datelor de înaltă calitate și precis pentru aplicațiile de învățare automată. Acești pași acoperă fiecare aspect al procesului, de la colectarea de date nestructurate până la exportul datelor adnotate pentru utilizare ulterioară. Practicile MLOps eficiente pot eficientiza acest proces și pot îmbunătăți eficiența generală.
Iată cum funcționează echipa de adnotare a datelor:
- Colectare de date: Primul pas în procesul de adnotare a datelor este adunarea tuturor datelor relevante, cum ar fi imagini, videoclipuri, înregistrări audio sau date text, într-o locație centralizată.
- Preprocesarea datelor: Standardizați și îmbunătățiți datele colectate prin deschizarea imaginilor, formatarea textului sau transcrierea conținutului video. Preprocesarea asigură că datele sunt gata pentru sarcina de adnotare.
- Selectați furnizorul sau instrumentul potrivit: Alegeți un instrument adecvat de adnotare a datelor sau un furnizor în funcție de cerințele proiectului dvs.
- Ghid pentru adnotare: Stabiliți linii directoare clare pentru adnotatori sau instrumente de adnotare pentru a asigura coerența și acuratețea pe tot parcursul procesului.
- Adnotare: Etichetați și etichetați datele folosind adnotatori umani sau platformă de adnotare a datelor, urmând instrucțiunile stabilite.
- Asigurarea calității (QA): Examinați datele adnotate pentru a asigura acuratețea și coerența. Folosiți mai multe adnotări oarbe, dacă este necesar, pentru a verifica calitatea rezultatelor.
- Export de date: După finalizarea adnotării datelor, exportați datele în formatul necesar. Platforme precum Nanonets permit exportul de date fără întreruperi în diverse aplicații software de afaceri.
Întregul proces de adnotare a datelor poate varia de la câteva zile la câteva săptămâni, în funcție de dimensiunea proiectului, complexitatea și resursele disponibile.
Funcții avansate de căutat în platformele de adnotare a datelor pentru întreprinderi / instrumentele de etichetare a datelor
Instrumentele de adnotare a datelor sunt factori decisivi care ar putea face sau distruge proiectul dvs. AI. Când vine vorba de rezultate și rezultate precise, calitatea seturilor de date în sine nu contează. De fapt, instrumentele de adnotare a datelor pe care le utilizați pentru a vă instrui modulele AI vă influențează enorm rezultatele.
De aceea, este esențial să selectați și să utilizați cel mai funcțional și adecvat instrument de etichetare a datelor care să răspundă nevoilor afacerii sau proiectului dumneavoastră. Dar ce este, în primul rând, un instrument de adnotare a datelor? Ce scop serveste? Există tipuri? Ei bine, hai să aflăm.
Similar cu alte instrumente, instrumentele de adnotare a datelor oferă o gamă largă de caracteristici și capabilități. Pentru a vă face o idee rapidă despre funcții, iată o listă cu unele dintre cele mai fundamentale caracteristici pe care ar trebui să le căutați atunci când selectați un instrument de adnotare a datelor.
Managementul seturilor de date
Instrumentul de adnotare a datelor pe care intenționați să îl utilizați trebuie să accepte seturile de date mari de înaltă calitate pe care le aveți în mână și să vă permită să le importați în software pentru etichetare. Așadar, gestionarea setului de date este oferta principală de instrumente pentru funcții. Soluțiile contemporane oferă caracteristici care vă permit să importați volume mari de date fără probleme, permițându-vă simultan să vă organizați seturile de date prin acțiuni precum sortarea, filtrarea, clonarea, îmbinare și multe altele.
Odată ce se termină introducerea setului de date, urmează să le exportați ca fișiere utilizabile. Instrumentul pe care îl utilizați ar trebui să vă permită să vă salvați seturile de date în formatul specificat de dvs., astfel încât să le puteți introduce în modelele ML. Capacitățile eficiente de versiune a datelor sunt cruciale pentru menținerea integrității setului de date pe tot parcursul procesului de adnotare.
Tehnici de adnotare
Pentru asta este construit sau proiectat un instrument de adnotare a datelor. Un instrument solid ar trebui să vă ofere o gamă largă de tehnici de adnotare pentru seturi de date de toate tipurile. Acest lucru se întâmplă dacă nu dezvoltați o soluție personalizată pentru nevoile dvs. Instrumentul dvs. ar trebui să vă permită să adnotați videoclipuri sau imagini din viziune computerizată, audio sau text din NLP-uri și transcripții și multe altele. Rafinând acest lucru în continuare, ar trebui să existe opțiuni pentru a utiliza casete de delimitare, segmentare semantică, segmentare a instanțelor, cuboizi, interpolare, analiză a sentimentelor, părți de vorbire, soluție de coreferință și multe altele.
Pentru cei neinițiați, există și instrumente de adnotare a datelor bazate pe inteligență artificială. Acestea vin cu module AI care învață în mod autonom din modelele de lucru ale unui adnotator și adnotă automat imagini sau text. Astfel de
modulele pot fi folosite pentru a oferi asistență incredibilă adnotatorilor, pentru a optimiza adnotările și chiar pentru a implementa verificări de calitate.
Controlul calității datelor
Vorbind despre verificări de calitate, există câteva instrumente de adnotare a datelor cu module de verificare a calității încorporate. Acestea permit adnotatorilor să colaboreze mai bine cu membrii echipei lor și ajută la optimizarea fluxurilor de lucru. Cu această funcție, adnotatorii pot marca și urmări comentariile sau feedback-ul în timp real, pot urmări identitățile din spatele persoanelor care fac modificări la fișiere, pot restaura versiunile anterioare, pot opta pentru consensul de etichetare și multe altele.
Securitate
Deoarece lucrați cu date, securitatea ar trebui să fie de cea mai mare prioritate. Este posibil să lucrați la date confidențiale, cum ar fi cele care implică detalii personale sau proprietate intelectuală. Deci, instrumentul dvs. trebuie să ofere securitate etanșă în ceea ce privește locul în care sunt stocate datele și modul în care sunt partajate. Trebuie să ofere instrumente care să limiteze accesul membrilor echipei, să prevină descărcările neautorizate și multe altele.
În afară de acestea, standardele și protocoalele de securitate a datelor trebuie îndeplinite și respectate.
Managementul fortei de munca
Un instrument de adnotare a datelor este, de asemenea, o platformă de management de proiect, unde sarcinile pot fi atribuite membrilor echipei, se poate lucra în colaborare, sunt posibile recenzii și multe altele. De aceea, instrumentul dvs. ar trebui să se încadreze în fluxul dvs. de lucru și proces pentru o productivitate optimizată.
În plus, instrumentul trebuie să aibă, de asemenea, o curbă minimă de învățare, deoarece procesul de adnotare a datelor în sine necesită mult timp. Nu servește la niciun scop petrecerea prea mult timp pur și simplu învățând instrumentul. Deci, ar trebui să fie intuitiv și fără probleme pentru oricine să înceapă rapid.
Care sunt beneficiile adnotării datelor?
Adnotarea datelor este crucială pentru optimizarea sistemelor de învățare automată și pentru a oferi experiențe îmbunătățite pentru utilizatori. Iată câteva beneficii cheie ale adnotării datelor:
- Eficiență îmbunătățită a antrenamentului: Etichetarea datelor ajută modelele de învățare automată să fie mai bine instruite, sporind eficiența generală și producând rezultate mai precise.
- Precizie sporită: Datele adnotate cu precizie asigură că algoritmii se pot adapta și învăța în mod eficient, rezultând niveluri mai mari de precizie în sarcinile viitoare.
- Intervenție umană redusă: Instrumentele avansate de adnotare a datelor reduc semnificativ nevoia de intervenție manuală, eficientizarea proceselor și reducerea costurilor asociate.
Astfel, adnotarea datelor contribuie la sisteme de învățare automată mai eficiente și mai precise, minimizând în același timp costurile și efortul manual necesar în mod tradițional pentru antrenarea modelelor AI.
Controlul calității în adnotarea datelor
Shaip asigură calitate de top prin mai multe etape de control al calității pentru a asigura calitatea proiectelor de adnotare a datelor.
- Antrenament initial: Adnotatorii sunt instruiți temeinic cu privire la liniile directoare specifice proiectului.
- Monitorizare continuă: Verificări regulate de calitate în timpul procesului de adnotare.
- Revizuire finală: Evaluări cuprinzătoare ale adnotatorilor seniori și instrumente automate pentru a asigura acuratețea și coerența.
Mai mult, AI poate identifica, de asemenea, inconsecvențele în adnotările umane și le poate semnala pentru revizuire, asigurând o calitate generală mai ridicată a datelor. (de exemplu, AI poate detecta discrepanțe în modul în care diferiți adnotatori etichetează același obiect într-o imagine). Deci, cu ajutorul uman și al inteligenței artificiale, calitatea adnotărilor poate fi îmbunătățită semnificativ, reducând în același timp timpul total necesar pentru finalizarea proiectelor.
Depășirea provocărilor comune de adnotare a datelor
Adnotarea datelor joacă un rol critic în dezvoltarea și acuratețea modelelor de inteligență artificială și de învățare automată. Cu toate acestea, procesul vine cu propriul set de provocări:
- Costul adnotării datelor: Adnotarea datelor poate fi efectuată manual sau automat. Adnotarea manuală necesită efort, timp și resurse semnificative, ceea ce poate duce la creșterea costurilor. Menținerea calității datelor pe tot parcursul procesului contribuie și ea la aceste cheltuieli.
- Acuratețea adnotării: Erorile umane în timpul procesului de adnotare pot duce la o calitate slabă a datelor, afectând direct performanța și predicțiile modelelor AI/ML. Un studiu realizat de Gartner subliniază că calitatea slabă a datelor costă companiile cu până la 15% a veniturilor lor.
- scalabilitate: Pe măsură ce volumul de date crește, procesul de adnotare poate deveni mai complex și mai consumator de timp cu seturi de date mai mari, în special atunci când lucrați cu date multimodale. Scalarea adnotărilor de date, menținând în același timp calitatea și eficiența, este o provocare pentru multe organizații.
- Confidențialitatea și securitatea datelor: adnotarea datelor sensibile, cum ar fi informații personale, dosare medicale sau date financiare, ridică îngrijorări cu privire la confidențialitate și securitate. Asigurarea conformității procesului de adnotare cu reglementările relevante privind protecția datelor și cu liniile directoare etice este crucială pentru a evita riscurile legale și reputaționale.
- Gestionarea diverselor tipuri de date: Gestionarea diferitelor tipuri de date, cum ar fi text, imagini, audio și video, poate fi o provocare, mai ales atunci când necesită tehnici și expertiză diferite de adnotare. Coordonarea și gestionarea procesului de adnotare pentru aceste tipuri de date poate fi complexă și consumatoare de resurse.
Organizațiile pot înțelege și aborda aceste provocări pentru a depăși obstacolele asociate adnotării datelor și pentru a îmbunătăți eficiența și eficacitatea proiectelor lor de AI și de învățare automată.
Comparația instrumentelor de adnotare a datelor: cadru de decizie pentru construirea vs. cumpărare
O problemă critică și generală care poate apărea în timpul unui proiect de adnotare sau etichetare a datelor este alegerea de a construi sau de a cumpăra funcționalități pentru aceste procese. Acest lucru poate apărea de mai multe ori în diferite faze ale proiectului sau legat de diferite segmente ale programului. Atunci când alegeți dacă să construiți un sistem intern sau să vă bazați pe furnizori, există întotdeauna un compromis.
După cum probabil vă puteți da seama acum, adnotarea datelor este un proces complex. În același timp, este și un proces subiectiv. Adică, nu există un singur răspuns la întrebarea dacă ar trebui să cumpărați sau să construiți un instrument de adnotare a datelor. Trebuie luați în considerare o mulțime de factori și trebuie să vă puneți câteva întrebări pentru a vă înțelege cerințele și pentru a vă da seama dacă într-adevăr trebuie să cumpărați sau să construiți unul.
Pentru a face acest lucru simplu, iată câțiva dintre factorii pe care ar trebui să îi luați în considerare.
Scopul tău
Primul element pe care trebuie să-l definiți este scopul cu inteligența artificială și conceptele de învățare automată.
- De ce le implementați în afacerea dvs.?
- Rezolvă o problemă reală cu care se confruntă clienții tăi?
- Realizează vreun proces front-end sau backend?
- Veți folosi AI pentru a introduce noi funcții sau pentru a vă optimiza site-ul, aplicația sau modul existent?
- Ce face competitorul tău în segmentul tău?
- Aveți suficiente cazuri de utilizare care necesită intervenție AI?
Răspunsurile la acestea vă vor aduna gândurile – care pot fi în prezent peste tot – într-un singur loc și vă vor oferi mai multă claritate.
Colectarea datelor AI / Licențiere
Modelele AI necesită un singur element pentru funcționare – datele. Trebuie să identificați de unde puteți genera volume masive de date de la sol. Dacă afacerea dvs. generează volume mari de date care trebuie procesate pentru informații cruciale despre afaceri, operațiuni, cercetarea concurenților, analiza volatilității pieței, studiul comportamentului clienților și multe altele, aveți nevoie de un instrument de adnotare a datelor. Cu toate acestea, ar trebui să luați în considerare și volumul de date pe care îl generați. După cum am menționat mai devreme, un model AI este la fel de eficient ca și calitatea și cantitatea datelor pe care le furnizează. Deci, deciziile tale ar trebui să depindă invariabil de acest factor.
Dacă nu aveți datele potrivite pentru a vă antrena modelele ML, furnizorii vă pot fi foarte util, ajutându-vă cu acordarea licenței de date pentru setul potrivit de date necesare pentru instruirea modelelor ML. În unele cazuri, o parte din valoarea pe care o aduce vânzătorul va implica atât pricepere tehnică, cât și acces la resurse care vor promova succesul proiectului.
Buget
O altă condiție fundamentală care influențează probabil fiecare factor despre care discutăm în prezent. Soluția la întrebarea dacă ar trebui să construiți sau să cumpărați o adnotare de date devine ușoară atunci când înțelegeți dacă aveți suficient buget de cheltuit.
Complexități de conformitate
Manpower
Adnotarea datelor necesită forță de muncă calificată pentru a lucra indiferent de dimensiunea, scara și domeniul afacerii dvs. Chiar dacă generați un minim de date în fiecare zi, aveți nevoie de experți în date care să lucreze la datele dvs. pentru etichetare. Deci, acum, trebuie să vă dați seama dacă aveți forța de muncă necesară. Dacă o faceți, sunt ei calificați cu instrumentele și tehnicile necesare sau au nevoie de perfecționare? Dacă au nevoie de perfecţionare, ai bugetul necesar pentru a-i instrui în primul rând?
În plus, cele mai bune programe de adnotare și etichetare a datelor preiau un număr de experți în materie sau domeniu și îi segmentează în funcție de criterii demografice, cum ar fi vârsta, sexul și domeniul de expertiză – sau adesea în ceea ce privește limbile localizate cu care vor lucra. Aici, din nou, noi, cei de la Shaip, vorbim despre atragerea oamenilor potriviți la locurile potrivite, conducând astfel procesele potrivite de om în buclă, care vă vor conduce eforturile programatice către succes.
Operațiuni de proiecte mici și mari și praguri de cost
În multe cazuri, asistența furnizorului poate fi mai mult o opțiune pentru un proiect mai mic sau pentru faze mai mici de proiect. Atunci când costurile sunt controlabile, compania poate beneficia de externalizare pentru a eficientiza proiectele de adnotare sau etichetare a datelor.
Companiile pot, de asemenea, să se uite la praguri importante – în care mulți furnizori leagă costul de cantitatea de date consumată sau de alte repere de resurse. De exemplu, să presupunem că o companie s-a înscris cu un furnizor pentru a efectua introducerea plictisitoare de date necesară pentru configurarea seturilor de testare.
Poate exista un prag ascuns în acord în care, de exemplu, partenerul de afaceri trebuie să scoată un alt bloc de stocare a datelor AWS sau o altă componentă de serviciu de la Amazon Web Services sau de la un alt furnizor terță parte. Ei trec acest lucru către client sub formă de costuri mai mari, iar eticheta de preț nu este la îndemâna clientului.
În aceste cazuri, măsurarea serviciilor pe care le obțineți de la furnizori ajută la menținerea unui proiect la prețuri accesibile. Având un domeniu de aplicare adecvat, se va asigura că costurile proiectului nu depășesc ceea ce este rezonabil sau fezabil pentru firma în cauză.
Alternative open source și freeware
Mentalitatea „do-it-yourself” a open source este ea însăși un fel de compromis – inginerii și oamenii interni pot profita de comunitatea open-source, unde bazele de utilizatori descentralizate oferă propriile tipuri de suport la nivel local. Nu va fi ca ceea ce obțineți de la un furnizor – nu veți primi asistență ușoară 24/7 sau răspunsuri la întrebări fără a face cercetări interne – dar prețul este mai mic.
Deci, marea întrebare - Când ar trebui să cumpărați un instrument de adnotare a datelor:
Ca și în cazul multor tipuri de proiecte de înaltă tehnologie, acest tip de analiză - când să construiți și când să cumpărați - necesită o gândire dedicată și o luare în considerare a modului în care aceste proiecte sunt preluate și gestionate. Provocările cu care se confruntă majoritatea companiilor legate de proiectele AI/ML atunci când iau în considerare opțiunea „construire” sunt că nu este vorba doar despre porțiunile de construcție și dezvoltare ale proiectului. Există adesea o curbă enormă de învățare pentru a ajunge chiar la punctul în care poate avea loc o adevărată dezvoltare AI/ML. Cu noile echipe și inițiative AI/ML, numărul de „necunoscute necunoscute” depășește cu mult numărul de „necunoscute cunoscute”.
| Construi | Proprietăți |
|---|---|
Pro-uri:
| Pro-uri:
|
Contra:
| Contra:
|
Pentru a simplifica lucrurile, luați în considerare următoarele aspecte:
- atunci când lucrați la volume masive de date
- atunci când lucrați pe diverse varietăți de date
- atunci când funcționalitățile asociate modelelor sau soluțiilor dvs. s-ar putea schimba sau evolua în viitor
- atunci când aveți un caz de utilizare vag sau generic
- atunci când aveți nevoie de o idee clară cu privire la cheltuielile implicate în implementarea unui instrument de adnotare a datelor
- și atunci când nu aveți forța de muncă potrivită sau experții calificați pentru a lucra la instrumente și sunteți în căutarea unei curbe minime de învățare
Dacă răspunsurile dvs. au fost opuse acestor scenarii, ar trebui să vă concentrați pe construirea instrumentului dvs.
Alegerea instrumentului potrivit de adnotare a datelor
Dacă citiți asta, aceste idei sună interesante și sunt cu siguranță mai ușor de spus decât de făcut. Deci, cum se poate profita de multitudinea de instrumente de adnotare a datelor deja existente? Deci, următorul pas implicat este luarea în considerare a factorilor asociați cu alegerea instrumentului potrivit de adnotare a datelor.
Spre deosebire de câțiva ani în urmă, piața a evoluat cu tone de platforme de etichetare a datelor AI în practică astăzi. Companiile au mai multe opțiuni în alegerea uneia în funcție de nevoile lor distincte. Dar fiecare instrument vine cu propriul său set de argumente pro și contra. Pentru a lua o decizie înțeleaptă, trebuie luată o cale obiectivă, în afară de cerințele subiective. Să ne uităm la câțiva dintre factorii cruciali pe care ar trebui să îi luați în considerare în acest proces.
Definirea cazului dvs. de utilizare
Pentru a selecta instrumentul potrivit de adnotare a datelor, trebuie să vă definiți cazul de utilizare. Ar trebui să vă dați seama dacă cerințele dvs. implică text, imagine, video, audio sau un amestec de toate tipurile de date. Există instrumente independente pe care le puteți cumpăra și există instrumente holistice care vă permit să executați diverse acțiuni pe seturi de date.
Instrumentele de astăzi sunt intuitive și vă oferă opțiuni în ceea ce privește facilitățile de stocare (rețea, locală sau cloud), tehnici de adnotare (audio, imagine, 3D și multe altele) și o mulțime de alte aspecte. Puteți alege un instrument în funcție de cerințele dumneavoastră specifice.
Stabilirea standardelor de control al calității
Ca și în cazul multor tipuri diferite de locuri de muncă, mulți oameni pot face o adnotare și etichetare a datelor, dar o fac cu diferite grade de succes. Când solicitați un serviciu, nu verificați automat nivelul de control al calității. De aceea rezultatele variază.
Deci, doriți să implementați un model de consens, în care adnotatorii oferă feedback cu privire la calitate și măsuri corective sunt luate instantaneu? Sau, preferați revizuirea eșantionului, standardele de aur sau intersecția în detrimentul modelelor de uniune?
Cel mai bun plan de cumpărare va asigura controlul calității de la bun început prin stabilirea standardelor înainte ca orice contract final să fie convenit. Când stabiliți acest lucru, nu trebuie să treceți cu vederea și marjele de eroare. Intervenția manuală nu poate fi evitată complet, deoarece sistemele sunt obligate să producă erori la rate de până la 3%. Acest lucru necesită muncă în avans, dar merită.
Cine va adnota datele dvs.?
Următorul factor major se bazează pe cine vă adnotă datele. Intenționați să aveți o echipă internă sau preferați să o externalizați? Dacă externalizați, există legalități și măsuri de conformitate pe care trebuie să le luați în considerare din cauza preocupărilor legate de confidențialitate și confidențialitate asociate datelor. Și dacă aveți o echipă internă, cât de eficienți sunt ei în învățarea unui nou instrument? Care este timpul dvs. de lansare pe piață cu produsul sau serviciul dvs.? Aveți valorile de calitate și echipele potrivite pentru a aproba rezultatele?
Vânzătorul vs. Dezbaterea partenerilor
Cu acest factor, aspecte precum capacitatea de a vă păstra datele și intențiile confidențiale, intenția de a accepta și de a lucra la feedback, a fi proactiv în ceea ce privește solicitările de date, flexibilitatea în operațiuni și multe altele ar trebui luate în considerare înainte de a da mâna cu un furnizor sau un partener. . Am inclus flexibilitate, deoarece cerințele de adnotare a datelor nu sunt întotdeauna liniare sau statice. Acestea s-ar putea schimba în viitor, pe măsură ce vă extindeți afacerea. Dacă în prezent aveți de-a face doar cu date bazate pe text, este posibil să doriți să adnotați date audio sau video pe măsură ce scalați, iar asistența dvs. ar trebui să fie gata să le extindă orizonturile împreună cu dvs.
Implicarea furnizorului
Una dintre modalitățile de a evalua implicarea furnizorului este sprijinul pe care îl veți primi. Orice plan de cumpărare trebuie să aibă în vedere această componentă. Cum va arăta suportul pe teren? Cine vor fi părțile interesate și oamenii indicați de ambele părți ale ecuației?
Există, de asemenea, sarcini concrete care trebuie să precizeze care este (sau va fi) implicarea vânzătorului. În special pentru un proiect de adnotare sau etichetare a datelor, furnizorul va furniza în mod activ datele brute sau nu? Cine va acționa ca experți în domeniu și cine îi va angaja fie ca angajați, fie ca antreprenori independenți?
Adnotare de date specifice industriei Cazuri de utilizare și povești de succes
Adnotarea datelor este vitală în diverse industrii, permițându-le să dezvolte modele de inteligență artificială și de învățare automată mai precise și mai eficiente. Iată câteva cazuri de utilizare specifice industriei pentru adnotarea datelor:
Adnotare de date medicale
Adnotarea datelor pentru imagini medicale este esențială în dezvoltarea instrumentelor de analiză a imaginilor medicale bazate pe inteligență artificială. Adnotatorii etichetează imagini medicale (cum ar fi raze X, RMN) pentru caracteristici precum tumori sau structuri anatomice specifice, permițând algoritmilor să detecteze bolile și anomaliile cu o mai mare acuratețe. De exemplu, adnotarea datelor este crucială pentru antrenarea modelelor de învățare automată pentru a identifica leziunile canceroase în sistemele de detectare a cancerului de piele. În plus, adnotatorii de date etichetează înregistrările medicale electronice (EMR) și note clinice, ajutând la dezvoltarea sistemelor de viziune computerizată pentru diagnosticarea bolilor și analiza automată a datelor medicale.
Adnotarea datelor de vânzare cu amănuntul
Adnotarea datelor de vânzare cu amănuntul implică etichetarea imaginilor produselor, a datelor clienților și a datelor despre sentimente. Acest tip de adnotare ajută la crearea și instruirea modelelor AI/ML pentru a înțelege sentimentul clienților, a recomanda produse și a îmbunătăți experiența generală a clienților.
Adnotare de date financiare
Sectorul financiar utilizează adnotarea datelor pentru detectarea fraudelor și analiza sentimentului articolelor de știri financiare. Adnotatorii etichetează tranzacțiile sau articolele de știri drept frauduloase sau legitime, antrenând modele AI pentru a semnala automat activitățile suspecte și pentru a identifica potențialele tendințe ale pieței. De exemplu, adnotările de înaltă calitate ajută instituțiile financiare să pregătească modele AI pentru a recunoaște tiparele în tranzacțiile financiare și pentru a detecta activitățile frauduloase. Mai mult, adnotarea datelor financiare se concentrează pe adnotarea documentelor financiare și a datelor tranzacționale, esențiale pentru dezvoltarea sistemelor AI/ML care detectează frauda, abordează problemele de conformitate și eficientizează alte procese financiare.
Adnotare de date auto
Adnotarea datelor în industria auto implică etichetarea datelor de la vehicule autonome, cum ar fi informații despre camere și senzori LiDAR. Această adnotare ajută la crearea modelelor pentru detectarea obiectelor din mediu și procesarea altor puncte de date critice pentru sistemele de vehicule autonome.
Adnotare de date industriale sau de fabricație
Adnotarea datelor pentru automatizarea producției alimentează dezvoltarea roboților inteligenți și a sistemelor automatizate în producție. Adnotatorii etichetează imaginile sau datele senzorului pentru a instrui modelele AI pentru sarcini precum detectarea obiectelor (roboții care aleg articole dintr-un depozit) sau detectarea anomaliilor (identificarea potențialelor defecțiuni ale echipamentelor pe baza citirilor senzorului). De exemplu, adnotarea datelor le permite roboților să recunoască și să prindă obiecte specifice pe o linie de producție, îmbunătățind eficiența și automatizarea. În plus, adnotarea datelor industriale este utilizată pentru a adnota date din diverse aplicații industriale, inclusiv imagini de fabricație, date de întreținere, date de siguranță și informații de control al calității. Acest tip de adnotare a datelor ajută la crearea modelelor capabile să detecteze anomalii în procesele de producție și să asigure siguranța lucrătorilor.
Adnotare de date de comerț electronic
Adnotarea imaginilor produselor și a recenziilor utilizatorilor pentru recomandări personalizate și analiză a sentimentelor.
Care sunt cele mai bune practici pentru adnotarea datelor?
Pentru a asigura succesul proiectelor dvs. de AI și de învățare automată, este esențial să urmați cele mai bune practici pentru adnotarea datelor. Aceste practici pot ajuta la îmbunătățirea acurateței și coerenței datelor dvs. adnotate:
- Alegeți structura de date adecvată: creați etichete de date suficient de specifice pentru a fi utile, dar suficient de generale pentru a surprinde toate variațiile posibile ale setului de date.
- Furnizați instrucțiuni clare: Dezvoltați ghiduri detaliate și ușor de înțeles pentru adnotarea datelor și cele mai bune practici pentru a asigura coerența și acuratețea datelor pentru diferiți adnotatori.
- Optimizați volumul de lucru de adnotare: Deoarece adnotarea poate fi costisitoare, luați în considerare alternative mai accesibile, cum ar fi lucrul cu servicii de colectare a datelor care oferă seturi de date preetichetate.
- Colectați mai multe date atunci când este necesar: Pentru a preveni afectarea calității modelelor de învățare automată, colaborați cu companiile de colectare a datelor pentru a aduna mai multe date, dacă este necesar.
- Outsource sau crowdsource: Când cerințele de adnotare a datelor devin prea mari și necesită mult timp pentru resursele interne, luați în considerare externalizarea sau crowdsourcing.
- Combină eforturile umane și cele ale mașinilor: Utilizați o abordare umană în buclă cu software-ul de adnotare a datelor pentru a ajuta adnotatorii umani să se concentreze pe cele mai dificile cazuri și să sporească diversitatea setului de date de antrenament.
- Prioritizează calitatea: testați în mod regulat adnotările dvs. de date în scopul asigurării calității. Încurajați mai mulți adnotatori să-și revizuiască reciproc munca pentru acuratețe și coerență în etichetarea seturilor de date.
- Asigurați-vă conformitatea: Când adnotați seturi de date sensibile, cum ar fi imagini care conțin persoane sau dosare de sănătate, luați în considerare cu atenție problemele de confidențialitate și etice. Nerespectarea regulilor locale poate afecta reputația companiei dumneavoastră.
Aderarea la aceste bune practici de adnotare a datelor vă poate ajuta să vă garantați că seturile dvs. de date sunt etichetate cu acuratețe, accesibile oamenilor de știință în domeniul datelor și gata să vă alimenteze proiectele bazate pe date.
Studii de caz / Povești de succes
Iată câteva exemple specifice de studii de caz care abordează modul în care adnotările și etichetarea datelor funcționează cu adevărat pe teren. La Shaip, avem grijă să oferim cele mai înalte niveluri de calitate și rezultate superioare în adnotarea și etichetarea datelor. O mare parte din discuția de mai sus a realizărilor standard pentru eficace adnotarea datelor și etichetarea datelor dezvăluie modul în care abordăm fiecare proiect și ceea ce oferim companiilor și părților interesate cu care lucrăm.
Într-unul dintre proiectele noastre recente de licențiere a datelor clinice, am procesat peste 6,000 de ore de audio, eliminând cu atenție toate informațiile de sănătate protejate (PHI) pentru a ne asigura că conținutul respectă standardele HIPAA. După de-identificarea datelor, acestea au fost gata să fie utilizate pentru antrenarea modelelor de recunoaștere a vorbirii în domeniul sănătății.
În astfel de proiecte, adevărata provocare constă în îndeplinirea criteriilor stricte și atingerea reperelor cheie. Începem cu date audio brute, ceea ce înseamnă că se pune mare accent pe de-identificarea tuturor părților implicate. De exemplu, atunci când folosim analiza Named Entity Recognition (NER), scopul nostru nu este doar să anonimizăm informațiile, ci și să ne asigurăm că sunt adnotate corespunzător pentru modele.
Un alt studiu de caz care iese în evidență este unul masiv date conversaționale de antrenament AI proiect în care am lucrat cu 3,000 de lingviști timp de 14 săptămâni. Rezultatul? Am produs date de formare a modelului AI în 27 de limbi diferite, ajutând la dezvoltarea de asistenți digitali multilingvi care pot interacționa cu oamenii în limbile lor materne.
Acest proiect a subliniat cu adevărat importanța de a pune oamenii potriviți la locul lor. Cu o echipă atât de mare de experți în domeniu și de gestionare a datelor, menținerea totul organizată și raționalizată a fost crucială pentru a ne respecta termenul limită. Datorită abordării noastre, am putut finaliza proiectul cu mult înaintea standardului din industrie.
Într-un alt exemplu, unul dintre clienții noștri din domeniul sănătății avea nevoie de imagini medicale adnotate de top pentru un nou instrument de diagnostic AI. Prin valorificarea experienței profunde de adnotare a lui Shaip, clientul și-a îmbunătățit acuratețea modelului cu 25%, rezultând diagnostice mai rapide și mai fiabile.
De asemenea, am lucrat mult în domenii precum antrenarea botului și adnotarea textului pentru învățarea automată. Chiar și atunci când lucrați cu text, se aplică în continuare legile privind confidențialitatea, așa că de-identificarea informațiilor sensibile și sortarea datelor brute sunt la fel de importante.
În toate aceste tipuri de date diferite, fie că este vorba de sunet, text sau imagini, echipa noastră de la Shaip a livrat în mod constant aplicând aceleași metode și principii dovedite pentru a asigura succesul, de fiecare dată.
Încheierea
Intrebari cu cheie
- Adnotarea datelor este procesul de etichetare a datelor pentru a antrena în mod eficient modelele de învățare automată
- Adnotarea datelor de înaltă calitate afectează direct acuratețea și performanța modelului AI
- Se estimează că piața globală de adnotare a datelor va ajunge la 3.4 miliarde USD până în 2028, în creștere cu 38.5% CAGR
- Alegerea instrumentelor și tehnicilor de adnotare potrivite poate reduce costurile proiectului cu până la 40%
- Implementarea adnotărilor asistate de IA poate îmbunătăți eficiența cu 60-70% pentru majoritatea proiectelor
Credem sincer că acest ghid a fost plin de resurse pentru tine și că ai răspuns la majoritatea întrebărilor tale. Cu toate acestea, dacă încă nu sunteți convins de un furnizor de încredere, nu căutați mai departe.
Noi, la Shaip, suntem o companie importantă de adnotare a datelor. Avem experți în domeniu care înțeleg datele și preocupările conexe ca nimeni alții. Am putea fi partenerii dumneavoastră ideali, deoarece punem la dispoziție competențe precum angajamentul, confidențialitatea, flexibilitatea și proprietatea fiecărui proiect sau colaborare.
Deci, indiferent de tipul de date pentru care intenționați să obțineți adnotări precise, puteți găsi acea echipă veterană din noi pentru a vă satisface cerințele și obiectivele. Optimizați-vă modelele AI pentru a învăța cu noi.
Transformați-vă proiectele AI cu Serviciile de adnotare a datelor expert
Sunteți gata să vă îmbunătățiți inițiativele de învățare automată și AI cu date adnotate de înaltă calitate? Shaip oferă soluții de adnotare a datelor de la capăt la capăt, adaptate industriei și cazului dvs. de utilizare specifice.
De ce să vă asociați cu Shaip pentru nevoile dvs. de adnotare a datelor:
- Expertiza domeniului: Adnotatori specializați cu cunoștințe specifice industriei
- Fluxuri de lucru scalabile: Gestionați proiecte de orice dimensiune cu o calitate constantă
- Soluții personalizate: procese de adnotare personalizate pentru nevoile dvs. unice
- Securitate și conformitate: Procese conforme cu HIPAA, GDPR și ISO 27001
- Angajament flexibil: Creștere sau descreștere în funcție de cerințele proiectului
Hai să vorbim
Întrebări frecvente (FAQ)
Adnotarea datelor sau etichetarea datelor este procesul care face ca datele cu obiecte specifice să fie recunoscute de către mașini, astfel încât să prezică rezultatul. Etichetarea, transcrierea sau procesarea obiectelor din text, imagini, scanări etc. permit algoritmilor să interpreteze datele etichetate și să se antreneze să rezolve singure cazuri reale de afaceri fără intervenție umană.
În învățarea automată (atât supravegheată, cât și nesupravegheată), datele etichetate sau adnotate sunt etichetarea, transcrierea sau procesarea caracteristicilor pe care doriți să le înțeleagă și să recunoască modelele dvs. de învățare automată, pentru a rezolva provocările din lumea reală.
Un adnotator de date este o persoană care lucrează neobosit pentru a îmbogăți datele astfel încât să le facă recunoscute de către mașini. Poate implica unul sau toți următorii pași (în funcție de cazul de utilizare în cauză și de cerință): curățarea datelor, transcrierea datelor, etichetarea datelor sau adnotarea datelor, QA etc.
Instrumentele sau platformele (bazate în cloud sau on-premise) care sunt utilizate pentru a eticheta sau adnota date de înaltă calitate (cum ar fi text, audio, imagine, video) cu metadate pentru învățarea automată sunt numite instrumente de adnotare a datelor.
Instrumente sau platforme (bazate în cloud sau on-premise) care sunt utilizate pentru a eticheta sau adnota imagini în mișcare cadru cu cadru dintr-un videoclip pentru a construi date de instruire de înaltă calitate pentru învățarea automată.
Instrumente sau platforme (în cloud sau on-premise) care sunt utilizate pentru a eticheta sau adnota textul din recenzii, ziare, prescripții medicale, înregistrări electronice de sănătate, bilanțuri etc. pentru a construi date de instruire de înaltă calitate pentru învățarea automată. Acest proces poate fi numit și etichetare, etichetare, transcriere sau procesare.