Ce este adnotarea datelor [Review 2024] –

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
foaia de parcurs și cronologia pentru fiecare dintre inițiativele lor AI/ML.

Introducere

Acest ghid va fi extrem de util acelor cumpărători și factori de decizie care încep să-și îndrepte gândurile către elementele de bază ale aprovizionării datelor și implementării datelor atât pentru rețelele neuronale, cât și pentru alte tipuri de operațiuni AI și ML.

Adnotarea datelor

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.

Pentru cine este acest ghid?

Acest ghid extins este pentru:

  • Voi toți antreprenorii și antreprenorii solitar care strângeți o cantitate masivă de date în mod regulat
  • AI și învățarea automată sau profesioniști care încep cu tehnicile de optimizare a proceselor
  • Managerii de proiect care intenționează să implementeze un timp de lansare mai rapid pe piață pentru modulele lor AI sau produsele bazate pe AI
  • Și pasionaților de tehnologie cărora le place să intre în detaliile straturilor implicate în procesele AI.
Adnotarea datelor

Ce este adnotarea datelor?

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. 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.

Ce este adnotarea datelor?

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 adnotării datelor în învățarea automată

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.

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.

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?

Acest lucru se datorează adnotării datelor. Când un modul de învățare automată este încă în curs de dezvoltare, aceștia sunt alimentați cu volume după volume de date de antrenament AI pentru a-i face mai buni în luarea deciziilor și identificarea obiectelor sau elementelor.

Doar prin procesul de adnotare a datelor modulele ar putea diferenția între o pisică și un câine, un substantiv și un adjectiv sau un drum de pe un trotuar. 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 antrenarea vederii computerizate și a vorbirii, modele de 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.

Ce este adnotarea datelor 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.

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, scop, sarcasm, intenție și multe altele.

Adnotarea datelor oferă LLMS capabilitățile de a face acest lucru.

Cu cuvinte simple, adnotarea datelor 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 semi-automată

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.

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. 

Reglajul instrucțiunilor

LLM-urile disponibile public sunt optimizate și personalizate pentru precizie și calitate prin organizarea și instruirea pe seturi de date suplimentare etichetate în această tehnică. 

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. 

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.

Date provenite din surse etice de la furnizori

Această tehnică implică obținerea de seturi de date etichetate de la furnizori și furnizori de servicii. Avantajul principal aici este că furnizorii pot oferi volume masive de seturi de date etichetate de calitate, provenite din surse etice, cu părtinire zero sau minimă. Seturile de date pot fi personalizate și în această tehnică.

Rolul adnotării datelor în RLHF

Practic, un sistem de învățare bazat pe recompense, Reinforcement Learning From Human Feedback ia în considerare feedback-ul de la oameni pentru a consolida informații noi pentru a optimiza rezultatele modelelor. Această tehnică este critică în contextul în care modelele încep să se alinieze mai bine la preferințele definite de utilizator și de dezvoltator și cuantifică procesul printr-un sistem de învățare bazat pe recompense.

Există trei etape în această tehnică:

  • Pre-antrenarea unui model
  • Antrenarea unui model de recompensă
  • Optimizarea modelului cu învățare prin întărire

Adnotarea datelor face parte din a doua etapă, în care oamenii sunt implicați în clasarea și cuantificarea rezultatelor dintr-un model și în declanșarea feedback-ului pentru fiecare rezultat. Așadar, de fiecare dată când un model oferă un rezultat, primește instrucțiuni despre dacă merită o recompensă sau dacă învață din nou să îndeplinească parametrii definiți.

Alegerea instrumentului potrivit de adnotare a datelor?

Instrument de etichetare/adnotare a datelor

În termeni simpli, este o platformă sau un portal 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

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

Adnotare imagine

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.

Adnotare audio

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.

Adnotare video

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.

Adnotare text

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.

Analiza sentimentelor

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 și 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.

Pași cheie în procesul de etichetare și adnotare a datelor

Procesul de adnotare a datelor implică o serie de pași bine definiți pentru a asigura etichetarea datelor de înaltă calitate și precisă pentru aplicațiile de învățare automată. Acești pași acoperă fiecare aspect al procesului, de la colectarea datelor până la exportul datelor adnotate pentru utilizare ulterioară.
Trei pași cheie în proiectele de adnotare și etichetare a datelor

Iată cum are loc adnotarea datelor:

  1. 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.
  2. Preprocesarea datelor: Standardizați și îmbunătățiți datele colectate prin deschizarea imaginilor, formatarea textului sau transcrierea conținutului video. Preprocesarea asigură că datele sunt gata pentru adnotare.
  3. Selectați furnizorul sau instrumentul potrivit: Alegeți un instrument adecvat de adnotare a datelor sau un furnizor în funcție de cerințele proiectului dvs. Opțiunile includ platforme precum Nanonets pentru adnotarea datelor, V7 pentru adnotarea imaginilor, Appen pentru adnotarea video și Nanonets pentru adnotarea documentelor.
  4. Ghid pentru adnotare: Stabiliți linii directoare clare pentru adnotatori sau instrumente de adnotare pentru a asigura coerența și acuratețea pe tot parcursul procesului.
  5. Adnotare: Etichetați și etichetați datele folosind adnotatori umani sau software de adnotare a datelor, urmând instrucțiunile stabilite.
  6. 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.
  7. 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.

Caracteristici pentru instrumentele de adnotare și 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.

Caracteristici pentru instrumentele de adnotare și etichetare a datelor

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 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.

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. Asta 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 transcrieri și multe altele. Rafinând acest lucru în continuare, ar trebui să existe opțiuni pentru a utiliza casete de delimitare, segmentare semantică, cuboizi, interpolare, analiză a sentimentelor, părți de vorbire, soluție de coreferență 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 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:

  1. Eficiență îmbunătățită a antrenamentului: Etichetarea datelor ajută modelele de învățare automată să fie mai bine instruite, sporind eficiența generală și producând rezultate mai precise.
  2. 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.
  3. 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.Analizarea avantajelor adnotării datelor

Provocări cheie în adnotarea datelor pentru succesul AI

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. scalabilitate: Pe măsură ce volumul datelor crește, procesul de adnotare poate deveni mai complex și consumator de timp. Scalarea adnotărilor de date, menținând în același timp calitatea și eficiența, este o provocare pentru multe organizații.
  4. 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.
  5. 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.

Ce este etichetarea datelor? Tot ce trebuie să știe un începător

Pentru a construi sau nu a construi un instrument de adnotare a datelor

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.

Pentru a construi sau nu un instrument de adnotare a datelor

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

Complexitățile conformității Furnizorii pot fi extrem de folositori atunci când vine vorba de confidențialitatea datelor și de manipularea corectă a datelor sensibile. Unul dintre aceste tipuri de cazuri de utilizare implică un spital sau o afacere legată de asistența medicală care dorește să utilizeze puterea învățării automate fără a-și pune în pericol conformitatea cu HIPAA și alte reguli de confidențialitate a datelor. Chiar și în afara domeniului medical, legi precum GDPR european întăresc controlul asupra seturilor de date și necesită mai multă vigilență din partea părților interesate corporative.

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 furnizorilor 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

Alternative open source și freewareUnele alternative la asistența completă a furnizorilor implică utilizarea de software open-source, sau chiar freeware, pentru a întreprinde proiecte de adnotare sau etichetare a datelor. Aici există un fel de cale de mijloc în care companiile nu creează totul de la zero, dar evită și să se bazeze prea mult pe furnizorii comerciali.

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”.

ConstruiProprietăți

Pro-uri:

  • Control deplin asupra întregului proces
  • Timp de răspuns mai rapid

Pro-uri:

  • Timp de lansare pe piață mai rapid pentru avantajul primilor mutați
  • Acces la cele mai noi tehnologii în conformitate cu cele mai bune practici din industrie

Contra:

  • Proces lent și constant. Necesită răbdare, timp și bani.
  • Cheltuieli de întreținere continuă și de îmbunătățire a platformei
Contra:
  • Oferta existentă a furnizorului poate necesita personalizare pentru a vă sprijini cazul de utilizare
  • Platforma poate accepta cerințele în curs și nu asigură asistență viitoare.

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.

Cum să alegeți instrumentul potrivit de adnotare a datelor pentru proiectul dvs

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 instrumente de adnotare a datelor 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

Stabilirea standardelor de control al calitatii Acesta este un factor crucial de luat în considerare, deoarece scopul și eficiența modelelor dvs. AI depind de standardele de calitate pe care le stabiliți. La fel ca un audit, trebuie să efectuați verificări de calitate ale datelor pe care le furnizați și ale rezultatelor obținute pentru a înțelege dacă modelele dvs. sunt instruite în mod corect și în scopurile potrivite. Cu toate acestea, întrebarea este cum intenționați să stabiliți standarde de calitate?

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

Dezbaterea vânzător vs. partener Adnotarea datelor este un proces colaborativ. Implica dependențe și complexități precum interoperabilitatea. Aceasta înseamnă că anumite echipe lucrează întotdeauna în tandem unele cu altele și una dintre echipe ar putea fi furnizorul dvs. De aceea, furnizorul sau partenerul pe care îl selectați este la fel de important ca instrumentul pe care îl utilizați pentru etichetarea datelor.

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?

Cazuri de utilizare în lumea reală pentru adnotarea datelor în AI

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

În domeniul sănătății, adnotarea datelor etichetează imaginile medicale (cum ar fi scanările RMN), înregistrările medicale electronice (EMR) și note clinice. Acest proces ajută 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

Adnotarea datelor financiare se concentrează pe adnotarea documentelor financiare și a datelor tranzacționale. Acest tip de adnotare este esențial 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

Adnotarea datelor industriale este utilizată pentru adnotarea datelor 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.

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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

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 discuțiile de mai sus despre realizările standard pentru adnotarea și etichetarea datelor dezvăluie modul în care abordăm fiecare proiect și ce oferim companiilor și părților interesate cu care lucrăm.

Materiale de studiu de caz care vor demonstra cum funcționează:

Cazuri de utilizare cheie pentru adnotarea datelor

Într-un proiect de licențiere a datelor clinice, echipa Shaip a procesat peste 6,000 de ore de audio, eliminând toate informațiile de sănătate protejate (PHI) și lăsând conținutul compatibil HIPAA pentru modelele de recunoaștere a vorbirii din domeniul sănătății.

În acest tip de cazuri, criteriile și clasificarea realizărilor sunt cele mai importante. Datele brute sunt sub formă de audio și este nevoie de de-identificarea părților. De exemplu, în utilizarea analizei NER, scopul dublu este de-identificarea și adnotarea conținutului.

Un alt studiu de caz presupune o aprofundare date conversaționale de antrenament AI proiect pe care l-am finalizat cu 3,000 de lingviști care lucrează pe o perioadă de 14 săptămâni. Acest lucru a condus la producerea de date de instruire în 27 de limbi, pentru a dezvolta asistenți digitali multilingvi capabili să gestioneze interacțiunile umane într-o selecție largă de limbi materne.

În acest studiu de caz particular, necesitatea de a aduce persoana potrivită pe scaunul potrivit a fost evidentă. Numărul mare de experți în domeniu și operatori de introducere a conținutului a însemnat că era nevoie de organizare și simplificare procedurală pentru a duce proiectul la bun sfârșit pe o anumită cronologie. Echipa noastră a reușit să depășească standardul industriei cu o marjă largă, prin optimizarea colectării datelor și a proceselor ulterioare.

Alte tipuri de studii de caz implică lucruri precum antrenarea botului și adnotarea textului pentru învățarea automată. Din nou, într-un format text, este încă important să tratați părțile identificate în conformitate cu legile de confidențialitate și să sortați datele brute pentru a obține rezultatele vizate.

Cu alte cuvinte, lucrând pe mai multe tipuri și formate de date, Shaip a demonstrat același succes vital prin aplicarea acelorași metode și principii atât pentru datele brute, cât și pentru scenariile de afaceri de licențiere a datelor.

Încheierea

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, puteți găsi acea echipă veterană din noi pentru a vă satisface cerințele și obiectivele. Optimizați-vă modelele AI pentru a învăța cu noi.

Hai să vorbim

  • Prin înregistrare, sunt de acord cu Shaip Politica de Confidențialitate și Termeni şi Condiții și îmi dau consimțământul pentru a primi comunicări de marketing B2B de la Shaip.

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.