Modelele inteligente de inteligență artificială trebuie să fie antrenate extensiv pentru a fi capabile să identifice modele, obiecte și, în cele din urmă, să ia decizii de încredere. Cu toate acestea, datele instruite nu pot fi alimentate aleatoriu și trebuie etichetate pentru a ajuta modelele să înțeleagă, să proceseze și să învețe în mod cuprinzător din modelele de intrare selectate.
Aici intervine etichetarea datelor, ca un act de etichetare a informațiilor sau mai degrabă a metadatelor, conform unui set de date specific, pentru a se concentra pe amplificarea înțelegerii mașinilor. Pentru a continua, etichetarea datelor clasifică selectiv datele, imaginile, textul, audio, videoclipurile și modelele pentru a îmbunătăți implementările AI.
Conform NASSCOM Etichetarea datelor Raport, piața globală de etichetare a datelor este de așteptat să crească cu 700% în valoare până la sfârșitul anului 2023, comparativ cu cea din 2018. Această creștere pretinsă este cel mai probabil să țină cont de alocarea financiară pentru instrumentele de etichetare autogestionate, susținute intern. resurse și chiar soluții terțe.
În plus față de aceste constatări, se poate deduce, de asemenea, că piața globală de etichetare a datelor a acumulat o valoare de 1.2 miliarde USD în 2018. Cu toate acestea, ne așteptăm să se extindă, deoarece se presupune că dimensiunea pieței de etichetare a datelor va atinge o evaluare masivă de 4.4 miliarde USD. până în 2023.
Etichetarea datelor este nevoia momentului, dar vine cu mai multe provocări specifice prețului și implementării.
Unele dintre cele mai presante includ:
- Pregătirea lentă a datelor, datorită instrumentelor de curățare redundante
- Lipsa hardware-ului necesar pentru a gestiona o forță de muncă masivă și volum excesiv de date răzuite
- Acces restricționat la instrumente de etichetare avangardiste și tehnologii de sprijin
- Cost mai mare al etichetării datelor
- Lipsa de consecvență în ceea ce privește etichetarea datelor de calitate
- Lipsa de scalabilitate, dacă și când modelul AI trebuie să acopere un set suplimentar de participanți
- Lipsa de conformitate atunci când vine vorba de menținerea unei poziții stabile de securitate a datelor în timpul achiziționării și utilizării datelor
Deși puteți separa conceptual etichetarea datelor, instrumentele relevante vă cer să clasificați conceptele în funcție de natura seturilor de date. Acestea includ:
- Clasificarea audio: Conține colecție audio, segmentare și transcriere
- Etichetarea imaginii: Cuprinzând colectarea, clasificarea, segmentarea și etichetarea datelor cu puncte cheie
- Etichetarea textului: Implică extragerea și clasificarea textului
- Etichetare video: Include elemente precum colecția de videoclipuri, clasificarea și segmentarea
- Etichetare 3D: Dispune de urmărire și segmentare a obiectelor
Pe lângă segregarea menționată mai sus, mai ales dintr-o perspectivă mai largă, etichetarea datelor este împărțită în patru tipuri, inclusiv descriptiv, evaluativ, informativ și combinat. Clasificare, Extracție, Urmărire a obiectelor, despre care am discutat deja pentru seturile de date individuale.
Etichetarea datelor este un proces detaliat și implică următorii pași pentru a antrena categoric modelele AI:
- Colectarea de seturi de date, prin strategii, de exemplu, in-house, open source, furnizori
- Etichetare seturi de date conform Viziune pe computer, Învățare profundă și capabilități specifice NLP
- Testarea și evaluarea modelelor produse pentru a determina inteligența ca parte a implementării
- Satisfacerea unei calități acceptabile a modelului și, în cele din urmă, lansarea acestuia pentru o utilizare completă
Setul potrivit de instrumente de etichetare a datelor, sinonim cu o platformă credibilă de etichetare a datelor, trebuie selectat ținând cont de următorii factori:
- Tipul de inteligență pe care doriți să îl aibă modelul prin cazuri de utilizare definite
- Calitatea și experiența adnotatorilor de date, astfel încât aceștia să poată utiliza instrumentele cu precizie
- Standardele de calitate pe care le aveți în vedere
- Nevoi specifice conformității
- Instrumente comerciale, open-source și freeware
- Buget pe care îl puteți economisi
Pe lângă factorii menționați, este mai bine să țineți cont de următoarele considerații:
- Precizia etichetării instrumentelor
- Asigurarea calității este garantată de instrumente
- Capabilitati de integrare
- Securitate și imunizare împotriva scurgerilor
- Configurare bazată pe cloud sau nu
- Perspicacitatea managementului controlului calitatii
- Fail-Safes, Stop-Gaps și priceperea scalabilă a instrumentului
- Compania care oferă instrumentele
Verticalele care sunt cel mai bine deservite de instrumentele și resursele de etichetare a datelor includ:
- AI medical: Domeniile de interes includ modele de diagnosticare de formare cu viziune computerizată pentru imagistica medicală îmbunătățită, timpi de așteptare minimizați și întârziere minimă
- Finante: Domeniile de interes includ evaluarea riscurilor de credit, eligibilitatea împrumutului și alți factori importanți prin etichetarea textului
- Vehicul autonom sau transport: Zonele de interes includ implementarea NLP și Computer Vision pentru a stivui modele cu un volum nebun de date de antrenament pentru detectarea indivizilor, semnalelor, blocajelor etc.
- Retail și comerț electronic: Domeniile de interes includ decizii specifice privind prețurile, comerțul electronic îmbunătățit, monitorizarea personalității cumpărătorului, înțelegerea obiceiurilor de cumpărare și amplificarea experienței utilizatorului
- Tehnologie: Domeniile de interes includ fabricarea produselor, alegerea coșului, detectarea în avans a erorilor critice de fabricație și multe altele
- Geospațial: Zonele de focalizare includ GPS și teledetecție prin anumite tehnici de etichetare
- Agricultură: Zonele de interes includ utilizarea senzorilor GPS, a dronelor și a vederii computerizate pentru a promova conceptele de agricultură de precizie, pentru a optimiza condițiile solului și a culturilor, pentru a determina randamentele și multe altele
Încă sunt confuz cu privire la care este o strategie mai bună pentru a obține etichetarea datelor pe drumul cel bun, și anume, construirea unei configurații autogestionate sau cumpărarea uneia de la un furnizor de servicii terță parte. Iată avantajele și dezavantajele fiecăruia pentru a vă ajuta să decideți mai bine:
Abordarea „Construiți”.
| Construi | Proprietăți |
|---|---|
Afisari:
| Afisari:
|
Ras:
| Ras:
|
Beneficii:
| Beneficii:
|
Verdict
Dacă intenționați să construiți un sistem AI exclusiv, fără ca timpul să fie o constrângere, construirea unui instrument de etichetare de la zero are sens. Pentru orice altceva, cumpărarea unui instrument este cea mai bună abordare
