Data-aantekening en -etikettering - wat is dit, en hoekom is dit belangrik? | Shaip
Data -aantekening en data -etikettering
Wat is data-aantekening?
Bou vs koop
Die keuse van die regte hulpmiddel
Gebruik Case & FAQ's
U wil dus 'n nuwe AI/ML-inisiatief begin, en nou besef u vinnig dat u nie net hoë kwaliteit vind nie opleidingsdata maar ook data -annotasie is 'n paar van die uitdagende aspekte vir u projek. Die uitset van u AI & ML -modelle is net so goed soos die data wat u gebruik om dit op te lei - dus is die presisie wat u toepas op data -samevoeging en die etikettering en identifisering van daardie data belangrik!
Waarheen gaan u om die beste data -annotasie- en data -etiketteringsdienste vir sake -AI en masjiene te kry?
Dit is 'n vraag wat elke uitvoerende en sakeleier soos u moet oorweeg terwyl hulle dit ontwikkel
padkaart en tydlyn vir elkeen van hul AI/ML -inisiatiewe.
Lees die Data Annotation / Labeling Buyers Guide, of laai 'n PDF-weergawe af
3 belangrike stappe in data -aantekening
Bou vs koop?
Die keuse van die regte instrument
Gevolgtrekking en algemene vrae
Hierdie gids sal uiters nuttig wees vir kopers en besluitnemers wat hul gedagtes na die moere en boute van data-verkryging en data-implementering vir neurale netwerke en ander vorme van AI- en ML-bedrywighede begin rig.
Hierdie artikel is volledig daarop gemik om lig te werp op wat die proses is, waarom dit onvermydelik, noodsaaklik is
faktore wat ondernemings moet oorweeg wanneer hulle data -annotasie -instrumente en meer benader. Dus, as u 'n besigheid besit, moet u inlig, aangesien hierdie gids u sal lei deur alles wat u moet weet oor data -aantekeninge.
Hier is 'n paar vinnige wegneemetes wat u in die gids kan vind:
Verstaan ​​wat data-aantekening is
Ken die verskillende soorte data-aantekeningsprosesse
Ken die voordele van die implementering van die data -annotasieproses
Kry duidelikheid of u interne data-etikettering moet gebruik of dit moet uitkontrakteer
Insigte oor die keuse van die regte data-aantekening
Projekbestuurders wat van plan is om 'n vinniger tydsbestek vir hul AI-modules of AI-gedrewe produkte te implementeer
Ons het gepraat oor hoe data -aantekeninge of data -etikettering masjienleer ondersteun en dat dit bestaan ​​uit die merk of identifisering van komponente. Maar wat diep leer en masjienleer self betref: die basiese uitgangspunt van masjienleer is dat rekenaarstelsels en programme hul uitsette kan verbeter op maniere wat soos menslike kognitiewe prosesse lyk, sonder direkte menslike hulp of ingryping, om ons insigte te gee. Met ander woorde, dit word selfleermasjiene wat, net soos 'n mens, met hul oefening beter in hul werk word. Hierdie 'praktyk' word verkry deur meer (en beter) opleidingsdata te ontleed en te interpreteer.
Een van die sleutelkonsepte in masjienleer is die neurale netwerk, waar individuele digitale neurone in lae saamgevoeg word. Die neurale netwerk stuur seine deur die lae, net soos die werking van 'n werklike menslike brein, om resultate te kry.
Hoe dit in die veld lyk, is van geval tot geval anders, maar fundamentele elemente is van toepassing. Een daarvan is die behoefte aan gemerkte en begeleide leer.
Hierdie benoemde data kom gewoonlik in die vorm van opleiding en toetsstelle wat die masjienleerprogram op toekomstige resultate sal oriënteer namate toekomstige data-insette bygevoeg word. Met ander woorde, as u 'n goeie opstel van toets- en opleidingsdata het, kan die masjien nuwe inkomende produksiedata op 'n beter en doeltreffender manier interpreteer en sorteer.
In daardie sin is die optimalisering van hierdie masjienleer 'n soeke na kwaliteit en 'n manier om die 'waarde-leerprobleem' op te los - die probleem hoe masjiene kan leer om self te dink en resultate te prioritiseer met so min as moontlik menslike hulp.
By die ontwikkeling van die beste huidige programme, is die sleutel tot effektiewe AI/ML -implementering 'skoon' gemerkte data. Toets- en opleidingsdatastelle wat goed ontwerp en geannoteer is, ondersteun die resultate wat ingenieurs benodig uit suksesvolle ML.
Soos vroeër genoem, is byna 95% van die gegenereerde data ongestruktureerd. In eenvoudige woorde, ongestruktureerde data kan oral voorkom en word nie behoorlik gedefinieer nie. As u 'n KI-model bou, moet u inligting aan 'n algoritme verskaf om uitsette en afleidings te verwerk en te lewer.
Hierdie proses kan slegs plaasvind as die algoritme die data wat daaraan gevoer word, verstaan ​​en klassifiseer.
En hierdie proses om data toe te skryf, te merk of te etiketteer, word data -annotasie genoem. Om op te som, data -etikettering en data -annotasie gaan alles oor die etikettering of etikettering van relevante inligting/metadata in 'n datastel om masjiene te laat verstaan ​​wat dit is. Die datastel kan in enige vorm wees, dit wil sê beeld, 'n klanklêer, videomateriaal of selfs teks. As ons elemente in data benoem, begryp ML -modelle presies wat hulle gaan verwerk en behou die inligting om outomaties nuwer inligting wat op bestaande kennis gebou is, te verwerk om tydige besluite te neem.
Met data-aantekening sal 'n AI-model weet of die data wat dit ontvang, klank, video, teks, grafika of 'n mengsel van formate is. Afhangend van die funksies en toegewysde parameters, klassifiseer die model die data en gaan voort met die uitvoering van sy take.
Data-aantekening is onvermydelik omdat AI en masjienleermodelle deurgaans opgelei moet word om doeltreffender en effektiewer te word in die lewering van vereiste uitsette. In leer onder toesig word die proses des te belangriker, want hoe meer geannoteerde data wat aan die model gevoer word, hoe gouer oefen dit homself op om outonoom te leer.
As ons byvoorbeeld moet praat oor selfbestuurde motors, wat heeltemal staatmaak op data wat gegenereer word uit die uiteenlopende tegnologiese komponente, soos rekenaarvisie, NLP (Natural Language Processing), sensors en meer, data -annotasie is wat die algoritmes stoot om elke sekonde presiese bestuursbesluite te neem. By gebrek aan die proses sou 'n model nie verstaan ​​of 'n ander hindernis 'n motor, voetganger, dier of 'n padversperring is nie. Dit lei slegs tot 'n ongewenste gevolg en die mislukking van die AI -model.
As data -annotasie geïmplementeer word, word u modelle presies opgelei. Dus, ongeag of u die model vir chatbots, spraakherkenning, outomatisering of ander prosesse implementeer, sou u optimale resultate en 'n dwaasbestande model kry.
Waarom is data -aantekening nodig?
Ons weet dat rekenaars in staat is om uiteindelike resultate te lewer, nie net presies nie, maar ook relevant en tydig. Hoe leer 'n masjien egter om met so 'n doeltreffendheid te lewer?
Dit is alles as gevolg van data -annotasie. As 'n masjienleermodule nog onder ontwikkeling is, word hulle gevoed met volumes na volumes AI -opleidingsdata om hulle beter te maak in die neem van besluite en die identifisering van voorwerpe of elemente.
Dit is slegs deur die proses van data -aantekening dat modules kan onderskei tussen 'n kat en 'n hond, 'n selfstandige naamwoord en 'n byvoeglike naamwoord, of 'n pad van 'n sypaadjie. Sonder data -aantekening sou elke beeld dieselfde wees vir masjiene, aangesien hulle geen inherente inligting of kennis oor enigiets ter wêreld het nie.
Dataantekening is nodig om stelsels akkurate resultate te lewer, om modules te help om elemente te identifiseer om rekenaarvisie en spraak, herkenningsmodelle op te lei. Elke model of stelsel wat 'n masjienaangedrewe besluitnemingstelsel op die steunpunt het, data-aantekening is nodig om te verseker dat die besluite akkuraat en relevant is.
Data -aantekening VS data -etikettering
Daar is 'n baie klein verskil tussen data -annotasie en data -etikettering, behalwe die styl en tipe inhoudmerk wat gebruik word. Daarom is dit gereeld uitruilbaar gebruik om ML -opleidingsdatastelle te skep, afhangende van die AI -model en die proses om die algoritmes op te lei.
Dataantekening is die tegniek waardeur ons data benoem om voorwerpe deur masjiene herkenbaar te maak Data -etikettering gaan oor die toevoeging van meer inligting/metadata tot verskillende data
tipes (teks, klank, beeld en video) om ML -modelle op te lei
Geannoteerde data is die basiese vereiste om ML -modelle op te lei By etikettering gaan dit oor die identifisering van relevante funksies in die datastel
Aantekening help om relevante data te herken Etikettering help om patrone te herken om algoritmes op te lei
Die opkoms van data-aantekening en data-etikettering
Die eenvoudigste manier om die gebruiksgevalle van data-aantekening en data-etikettering te verduidelik, is om eers masjienleer onder toesig en sonder toesig te bespreek.
Oor die algemeen, in onder toesig van masjienleerbied mense 'gemerkte data' wat die algoritme vir masjienleer 'n voorsprong gee; iets om aan te gaan. Mense het data -eenhede gemerk met behulp van verskillende instrumente of platforms, soos ShaipCloud, sodat die algoritme vir masjienleer alles kan doen wat gedoen moet word, al weet hulle iets oor die data wat dit teëkom.
In teenstelling hiermee, data -leer sonder toesig behels programme waarin masjiene min of meer self datapunte moet identifiseer.
Die gebruik van 'n oorvereenvoudigde manier om dit te verstaan, is die gebruik van 'n 'vrugtemandjie'-voorbeeld. Gestel jy het die doel om appels, piesangs en druiwe in logiese resultate te sorteer met behulp van 'n kunsmatige intelligensie-algoritme.
Met gemerkte data, resultate wat alreeds as appels, piesangs en druiwe geïdentifiseer word, hoef die program slegs onderskeid te tref tussen hierdie benoemde toetsitems om die resultate korrek te klassifiseer.
Met masjienleer sonder toesig - waar data-etikettering nie voorkom nie - sal die masjien egter appels, druiwe en piesangs moet identifiseer deur middel van hul visuele kriteria - byvoorbeeld om rooi, ronde voorwerpe van geel, lang voorwerpe of groen, gegroepeerde voorwerpe te sorteer.
Die grootste nadeel van leer sonder toesig is dat die algoritme op soveel belangrike maniere blind werk. Ja, dit kan resultate skep - maar slegs met baie kragtiger algoritme-ontwikkeling en tegniese hulpbronne. Dit alles beteken meer ontwikkelingsgeld en vooraf hulpbronne - wat nog groter mate van onsekerheid tot gevolg het. Dit is die rede waarom leermodelle onder toesig, en die data-aantekening en etikettering wat daarmee gepaard gaan, so waardevol is in die bou van enige soort ML-projek. Leerprojekte onder toesig hou dikwels laer ontwikkelingskoste en veel groter akkuraatheid.
In hierdie konteks is dit maklik om te sien hoe data-aantekeninge en data-etikettering dramaties kan verhoog wat 'n AI- of ML-program in staat is, en terselfdertyd die tyd tot die mark en die totale koste van eienaarskap verminder.
Noudat ons vasgestel het dat hierdie tipe toepassing en implementering van navorsing belangrik is, moet ons na die spelers kyk.
Dit begin weer by die mense dat hierdie gids ontwerp is om te help - die kopers en besluitnemers wat optree as strateë of skeppers van 'n organisasie se AI-plan. Dit strek dan tot die datawetenskaplikes en data-ingenieurs wat direk met algoritmes en data sal werk, en die uitvoer van AI / ML-stelsels in sommige gevalle sal monitor en beheer. Dit is hier waar die belangrike rol van die "Human in the Loop" ter sprake kom.
Mens-in-die-lus (HITL) is 'n algemene manier om die belangrikheid van menslike toesig in KI -bedrywighede aan te spreek. Hierdie konsep is baie relevant vir data -etikettering op 'n aantal fronte - eerstens kan data -etikettering self gesien word as 'n implementering van HITL.
Wat is 'n hulpmiddel vir data -etikettering/annotasie?
In eenvoudige terme is dit 'n platform of 'n portaal waarmee spesialiste en kundiges datastelle van alle soorte kan aanteken, merk of etiketteer. Dit is 'n brug of 'n medium tussen rou data en die resultate wat u masjienleermodules uiteindelik sou uitbreek.
'N Gegevensetiketteringshulpmiddel is 'n on-prem of wolkgebaseerde oplossing wat opleidingsdata van hoë gehalte vir masjienleermodelle aanteken. Alhoewel baie ondernemings op 'n eksterne verkoper staatmaak om ingewikkelde aantekeninge te doen, het sommige organisasies steeds hul eie gereedskap wat op maat gemaak is of gebaseer is op freeware- of open source-gereedskap wat in die mark beskikbaar is. Sulke instrumente is gewoonlik ontwerp om spesifieke datatipes, byvoorbeeld beeld, video, teks, klank, ens te hanteer. Hulle kan net die opsie kies en hul spesifieke take uitvoer.
Oorkom die belangrikste uitdagings in data -arbeid
Daar is 'n aantal belangrike uitdagings wat geëvalueer moet word by die ontwikkeling of verkryging van die data -aantekening en etiketteringsdienste Dit bied die hoogste gehalte van u masjienleermodelle (ML).
Sommige van die uitdagings het te make met die korrekte analise van die data wat u etiketteer (dws teksdokumente, klanklêers, beelde of video's). In alle gevalle kan die beste oplossings spesifieke, gerigte interpretasies, etikettering en transkripsies uitdink.
Hier moet algoritmes gespierd wees en gerig wees op die taak wat voorlê. Maar dit is slegs die basis vir sommige van die meer tegniese oorwegings by die ontwikkeling van beter nlp -etiketteringsdienste.
Op 'n breër vlak gaan die beste data -etikettering vir masjienleer veel meer oor die kwaliteit van menslike deelname. Dit gaan oor die bestuur van werkvloei en aan boord vir alle soorte menslike werkers-en om seker te maak dat die regte persoon gekwalifiseer is en die regte werk doen.
Daar is 'n uitdaging om die regte talent en die regte afvaardiging te kry om 'n spesifieke gebruiksgeval vir masjienleer te benader, soos ons later sal bespreek.
Albei hierdie belangrike fundamentele standaarde moet in die praktyk geplaas word vir effektiewe data-aantekening en ondersteuning vir data-etikettering vir AI / ML-implementerings.
Dit is 'n sambreelterm wat verskillende tipes data -annotasie insluit. Dit sluit beeld, teks, klank en video in. Om u beter te verstaan, het ons elkeen in verdere fragmente verdeel. Kom ons kyk na hulle individueel.
Vanuit die datastelle waarop hulle opgelei is, kan u u oë onmiddellik en presies onderskei van u neus en u wenkbrou van u wimpers. Daarom pas die filters wat u toepas perfek, ongeag die vorm van u gesig, hoe naby u aan u kamera is, en meer.
Dus, soos u nou weet, prentnotasie is noodsaaklik in modules wat gesigsherkenning, rekenaarvisie, robotiese visie en meer behels. As AI -kundiges sulke modelle oplei, voeg hulle onderskrifte, identifiseerders en sleutelwoorde by as eienskappe van hul beelde. Die algoritmes identifiseer en verstaan ​​dan uit hierdie parameters en leer outonoom.
Klankdata bevat selfs meer dinamika as beelddata. Verskeie faktore hou verband met 'n klanklêer, insluitend - maar beslis nie beperk nie - taal, demografie van sprekers, dialekte, stemming, bedoeling, emosie, gedrag. Om algoritmes doeltreffend te verwerk, moet al hierdie parameters geïdentifiseer en gemerk word deur tegnieke soos tydstempel, klankmerke en meer. Behalwe slegs mondelinge aanwysings, kan nie-verbale gevalle soos stilte, asemhaling, selfs agtergrondgeraas vir stelsels 'n volledige begrip kry.
Terwyl 'n beeld stil is, is 'n video 'n samestelling van beelde wat 'n effek skep van voorwerpe wat in beweging is. Nou word elke afbeelding in hierdie samestelling 'n raam genoem. Wat video-aantekening betref, behels die proses die toevoeging van sleutelpunte, veelhoeke of omlystings om verskillende voorwerpe in die veld in elke raam aan te teken.
Wanneer hierdie rame saamgestik word, kan die beweging, gedrag, patrone en meer deur die KI-modelle in aksie aangeleer word. Dit is net deur video-aantekening dat konsepte soos lokalisering, bewegingsvervaging en objeknasporing in stelsels geïmplementeer kan word.
Vandag is die meeste besighede afhanklik van teksgebaseerde data vir unieke insig en inligting. Nou kan teks enigiets wees wat wissel van klante se terugvoer oor 'n app tot 'n vermelding op sosiale media. En in teenstelling met beelde en video's wat meestal voornemens oordra wat reguit is, kom teks met baie semantiek.
As mens is ons ingestel op die begrip van die konteks van 'n frase, die betekenis van elke woord, sin of frase, dit in verband te bring met 'n sekere situasie of gesprek en besef dan die holistiese betekenis agter 'n stelling. Masjiene, daarenteen, kan dit nie op presiese vlakke doen nie. Konsepte soos sarkasme, humor en ander abstrakte elemente is vir hulle onbekend, en daarom word teksgegewens moeiliker. Daarom het teksaantekeninge meer verfynde stadiums soos die volgende:
Semantiese aantekening - voorwerpe, produkte en dienste word meer relevant gemaak deur toepaslike sleutelwoorde en identifikasieparameters. Chatbots word ook gemaak om menslike gesprekke op hierdie manier na te boots.
Voorneme-aantekening - die bedoeling van 'n gebruiker en die taal wat hulle gebruik, is gemerk vir masjiene om te verstaan. Hiermee kan modelle 'n versoek onderskei van 'n opdrag, of aanbeveling van 'n bespreking, ensovoorts.
Teks Kategorisering - sinne of paragrawe kan gemerk en geklassifiseer word op grond van oorkoepelende onderwerpe, tendense, onderwerpe, menings, kategorieë (sport, vermaak en soortgelyke) en ander parameters.
Entiteitaantekening - waar ongestruktureerde sinne gemerk word om dit sinvoller te maak en na 'n formaat te bring wat deur masjiene verstaan ​​kan word. Om dit te laat geskied, is twee aspekte betrokke: benoemde entiteitsherkenning en entiteitskakeling. Genoemde entiteitherkenning is wanneer name van plekke, mense, gebeure, organisasies en meer gemerk en geïdentifiseer word en entiteitskakeling is wanneer hierdie etikette gekoppel word aan sinne, frases, feite of opinies wat daarop volg. Gesamentlik vestig hierdie twee prosesse die verband tussen die geassosieerde tekste en die stelling rondom dit.
3 belangrike stappe in die etikettering en data -aantekeningproses
Soms kan dit nuttig wees om te praat oor die opvoerprosesse wat plaasvind in 'n komplekse data-aantekening en etiketteringsprojek.
Die eerste fase is verkryging. Hier is waar ondernemings data versamel en bymekaarmaak. Hierdie fase behels tipies dat u die kundigheid van die onderwerp moet verkry, hetsy by menslike operateurs of deur 'n datalisensiëringskontrak.
Die tweede en die sentrale stap in die proses behels die werklike etikettering en aantekening.
Hierdie stap is waar die NER, sentiment en opsetontleding sou plaasvind soos ons vroeër in die boek gepraat het.
Dit is die moere en boute van die akkurate etikettering en etikettering van data wat gebruik moet word in masjienleerprojekte wat slaag in die doelwitte en doelwitte wat daarvoor gestel is.
Nadat die data voldoende gemerk, gemerk of geannoteer is, word die data na die derde en laaste fase van die proses, wat ontplooiing of produksie is.
Een ding om in gedagte te hou met die aansoekfase is die behoefte aan nakoming. Dit is die stadium waarin privaatheidskwessies problematies kan raak. Of dit nou HIPAA of GDPR is of ander plaaslike of federale riglyne, die data wat hier gespeel word, is moontlik data wat sensitief is en beheer moet word.
Met die aandag op al hierdie faktore, kan die proses in drie stappe uniek wees om resultate vir sakebelanghebbers te ontwikkel.
Funksies vir gereedskap vir data-aantekeninge en data-etikette
Gereedskap vir data -annotasie is deurslaggewende faktore wat u AI -projek kan maak of breek. As dit kom by presiese uitsette en resultate, maak die kwaliteit van datastelle alleen nie saak nie. Trouens, die data -annotasie -instrumente wat u gebruik om u AI -modules op te lei, beïnvloed u uitsette geweldig.
Daarom is dit noodsaaklik om die mees funksionele en toepaslike data -etiketteringsinstrument te kies en te gebruik wat aan u sake- of projekbehoeftes voldoen. Maar wat is in die eerste plek 'n hulpmiddel vir data -annotasie? Watter doel dien dit? Is daar tipes? Wel, laat ons uitvind.
Soortgelyk aan ander gereedskap, bied data -annotasie -instrumente 'n wye verskeidenheid funksies en funksies. Hier is 'n lys van 'n paar van die belangrikste elemente waarna u moet kyk as u 'n data -annotasie -instrument kies om u 'n vinnige idee van funksies te gee.
Die data -annotasiehulpmiddel wat u van plan is om te gebruik, moet die datastelle wat u in die hand het, ondersteun en u in die sagteware vir etikettering kan invoer. Die bestuur van u datastelle is dus die belangrikste funksiehulpmiddels. Hedendaagse oplossings bied funksies waarmee u groot hoeveelhede data naatloos kan invoer, en u tegelykertyd u datastelle kan organiseer deur aksies soos sorteer, filter, kloon, saamsmelt en meer.
Sodra die invoer van u datastelle gedoen is, moet u dit as bruikbare lêers uitvoer. Met die instrument wat u gebruik, kan u u datastelle stoor in die formaat wat u spesifiseer, sodat u dit in u ML -modelle kan invoer.
Dit is waarvoor 'n data -annotasie -instrument gebou of ontwerp is. 'N Soliede hulpmiddel bied u 'n reeks aantekeningstegnieke vir datastelle van alle soorte. Dit is tensy u 'n pasgemaakte oplossing vir u behoeftes ontwikkel. Met u instrument kan u video of beelde van rekenaarvisie, klank of teks van NLP's en transkripsies en meer aanteken. Om dit verder te verfyn, moet daar opsies wees vir die gebruik van afgrendingsbokse, semantiese segmentering, kuboïede, interpolasie, sentimentanalise, spraakdele, verwysingsoplossing en meer.
Vir die oningewydes is daar ook AI-aangedrewe data-annotasie-instrumente. Dit bevat AI -modules wat outonoom leer uit die werkpatrone van 'n aantekenaar en beelde of teks outomaties aanteken. Sulke
modules kan gebruik word om ongelooflike hulp aan aantekenaars te bied, aantekeninge te optimaliseer en selfs kwaliteitskontroles uit te voer.
As ons van kwaliteitskontroles praat, word daar verskeie gereedskap vir data -aantekeninge uitgevoer met ingeboude kwaliteitstoetsmodules. Hierdeur kan aantekenaars beter met hul spanlede saamwerk en help om werkstrome te optimaliseer. Met hierdie funksie kan aantekenaars opmerkings of terugvoer intyds merk en opspoor, identiteite opspoor agter mense wat lêers verander, vorige weergawes herstel, kies vir konsensus en meer.
Aangesien u met data werk, moet sekuriteit van die hoogste prioriteit wees. U werk moontlik aan vertroulike data, soos inligting oor persoonlike besonderhede of intellektuele eiendom. U instrument moet dus lugdigte beveiliging bied ten opsigte van waar die data gestoor word en hoe dit gedeel word. Dit moet gereedskap bied wat toegang tot spanlede beperk, ongemagtigde aflaai en meer voorkom.
Afgesien hiervan moet daar aan sekuriteitstandaarde en protokolle voldoen word.
'N Gegewensaantekening -instrument is ook 'n soort projekbestuurplatform, waar take aan spanlede toegewys kan word, samewerkingswerk kan plaasvind, resensies moontlik is en meer. Daarom moet u instrument in u werkstroom en proses pas vir optimale produktiwiteit.
Boonop moet die instrument ook 'n minimale leerkurwe hê, aangesien die proses van data -aantekening op sigself tydrowend is. Dit dien geen doel om te veel tyd te spandeer deur bloot die instrument te leer nie. Dit moet dus intuïtief en naatloos wees vir almal om vinnig aan die gang te kom.
Analiseer die voordele van data-aantekening
Wanneer 'n proses so uitgebreid en gedefinieerd is, moet daar 'n spesifieke stel voordele wees wat gebruikers of professionele persone kan ervaar. Afgesien van die feit dat data-aantekening die opleidingsproses vir KI- en masjienleer-algoritmes optimaliseer, bied dit ook uiteenlopende voordele. Kom ons ondersoek wat dit is.
Die doel van AI-modelle is om gebruikers die beste ervaring te bied en hul lewe eenvoudig te maak. Idees soos chatbots, outomatisering, soekenjins en meer het almal dieselfde doel opgedoen. Met die aantekening van data kry gebruikers 'n naatlose aanlyn-ervaring waar hul konflik opgelos word, word navrae met relevante resultate beantwoord en opdragte en take word maklik uitgevoer.
Hulle maak die Turing-toets kraakbaar
Die Turing-toets is deur Alan Turing vir denkmasjiene voorgestel. As 'n stelsel die toets kraak, word dit gesê dat dit ooreenstem met die menslike verstand, waar die persoon aan die ander kant van die masjien nie kan weet of hulle met 'n ander mens of 'n masjien omgaan nie. Vandag is ons almal 'n stap weg van die Turing-toets weens die etikettering van data. Die chatbots en virtuele assistente word almal aangedryf deur voortreflike annotasiemodelle wat die gesprekke wat mens met mense kan voer, naatloos herskep. As u agterkom, is virtuele assistente soos Siri nie net slimmer nie, maar ook eienaardiger.
Dit maak die resultate doeltreffender
Die impak van KI-modelle kan ontsyfer word uit die doeltreffendheid van die resultate wat hulle lewer. As data perfek geannoteer en gemerk word, kan KI-modelle nie verkeerd loop nie en lewer dit bloot uitsette wat die mees effektiewe en presiese is. In werklikheid sou hulle in so 'n mate opgelei word dat hul resultate dinamies sou wees met reaksies wat wissel volgens unieke situasies en scenario's.
Om 'n data-aantekening-instrument te bou of nie te bou nie
Een kritieke en oorkoepelende saak wat tydens 'n data-aantekening of data-etiketteringsprojek na vore kan kom, is die keuse om funksies vir hierdie prosesse te bou of te koop. Dit kan verskeie kere in verskillende projekfases opduik, of verband hou met verskillende dele van die program. By die keuse of u 'n stelsel intern wil bou of op verskaffers moet staatmaak, is daar altyd 'n kompromie.
Soos u waarskynlik nou kan sien, is data-aantekening 'n ingewikkelde proses. Terselfdertyd is dit ook 'n subjektiewe proses. Dit beteken dat daar geen enkele antwoord is op die vraag of u 'n instrument vir die aantekening van data moet koop of bou nie. Daar moet baie faktore in ag geneem word en u moet uself 'n paar vrae afvra om u behoeftes te verstaan ​​en te besef of u een moet koop of bou.
Om dit eenvoudig te maak, is hier 'n paar faktore wat u moet oorweeg.
Die eerste element wat u moet definieer, is die doel met u kunsmatige intelligensie en masjienleerbegrippe.
Waarom implementeer u dit in u besigheid?
Los hulle 'n werklike probleem op waarmee u kliënte te kampe het?
Is hulle besig met 'n front-end of backend-proses?
Sal u AI gebruik om nuwe funksies bekend te stel of u bestaande webwerf, app of 'n module te optimaliseer?
Wat doen u mededinger in u segment?
Het u genoeg gebruiksgevalle wat AI-intervensie benodig?
Antwoorde hierop sal u gedagtes - wat tans oral kan voorkom - op een plek saamvat en u meer duidelikheid gee.
AI -data -insameling / -lisensiëring
AI -modelle benodig slegs een element om te funksioneer - data. U moet identifiseer vanwaar u enorme hoeveelhede grondwaarheidsdata kan genereer. As u onderneming groot hoeveelhede data genereer wat verwerk moet word vir belangrike insigte oor sake, bedrywighede, mededingersnavorsing, ontleding van markonbestendigheid, kliëntgedragstudie en meer, benodig u 'n data -annotasiehulpmiddel. U moet egter ook die hoeveelheid data wat u genereer, in ag neem. Soos vroeër genoem, is 'n AI -model net so effektief as die kwaliteit en hoeveelheid data wat dit gevoer word. U besluite moet dus altyd van hierdie faktor afhang.
As u nie die regte data het om u ML-modelle op te lei nie, kan verskaffers baie handig te pas kom en u help met die lisensiëring van data vir die regte stel data wat benodig word om ML-modelle op te lei. In sommige gevalle behels 'n deel van die waarde wat die ondernemer bied, tegniese vaardighede en toegang tot hulpbronne wat die sukses van die projek sal bevorder.
Nog 'n fundamentele voorwaarde wat waarskynlik elke faktor beïnvloed wat ons tans bespreek. Die oplossing vir die vraag of u 'n data-aantekening moet bou of koop, word maklik as u verstaan ​​of u genoeg begroting het om te spandeer.
Verskaffers kan uiters nuttig wees as dit kom by privaatheid van data en die korrekte hantering van sensitiewe data. Een van hierdie tipe gebruiksgevalle het betrekking op 'n hospitaal of gesondheidsorgverwante onderneming wat die krag van masjienleer wil benut sonder om die nakoming van HIPAA en ander data-privaatheidsreëls in gevaar te stel. Selfs buite die mediese veld verskerp wette soos die Europese AVG die beheer van datastelle en verg meer waaksaamheid van korporatiewe belanghebbendes.
Data -annotasie vereis dat vaardige mannekrag werk, ongeag die grootte, omvang en domein van u onderneming. Selfs as u elke dag minimale data genereer, benodig u data -kundiges om aan u data te werk vir etikettering. Dus, nou moet u besef of u die nodige mannekrag het; as u dit wel het, is hulle vaardig in die nodige gereedskap en tegnieke, of het hulle opleiding nodig? Het u die begroting om hulle in die eerste plek op te lei as hulle opleiding nodig het?
Boonop neem die beste programaantekeninge en data-etiketteringsprogramme 'n aantal vakmense of domeinkenners en segmenteer dit volgens demografie soos ouderdom, geslag en kundigheidsgebied - of dikwels in terme van die plaaslike tale waarmee hulle sal werk. Dit is weer eens waar ons by Shaip praat oor die regte mense op die regte sitplekke en sodoende die regte mens-in-die-loop-prosesse dryf wat u programmatiese pogings tot sukses sal lei.
Klein en groot projekbedrywighede en kostedrempels
In baie gevalle kan ondersteuning van verkopers meer 'n opsie wees vir 'n kleiner projek of vir kleiner projekfases. As die koste beheerbaar is, kan die onderneming baat by uitkontraktering om data -aantekeninge of data -etiketteringsprojekte doeltreffender te maak.
Maatskappye kan ook na belangrike drempels kyk - waar baie verskaffers die koste in verband bring met die hoeveelheid data wat verbruik word of ander hulpbronstandaarde. Kom ons sê byvoorbeeld dat 'n onderneming by 'n verskaffer aangemeld het vir die vervelige data -invoer wat nodig is vir die opstel van toetsstelle.
Daar kan 'n verborge drempel in die ooreenkoms wees, waar die sakevennoot byvoorbeeld nog 'n AWS-datastoor of 'n ander dienskomponent van Amazon Web Services of 'n ander derde-party-verkoper moet verwyder. Dit gee dit aan die klant in die vorm van hoër koste, en dit plaas die prys buite die bereik van die klant.
In hierdie gevalle help die meting van die dienste wat u van verskaffers kry, om die projek bekostigbaar te hou. As u die regte omvang het, sal dit verseker dat die projekkoste nie die redelike of uitvoerbare bedrag vir die betrokke onderneming oorskry nie.
Oopbron- en freeware-alternatiewe
Sommige alternatiewe vir volledige verskafferondersteuning behels die gebruik van open-source sagteware, of selfs freeware, om projekte vir die aantekening of etikettering van data aan te pak. Hier is 'n soort middelgrond waar maatskappye nie alles van nuuts af skep nie, maar ook nie te veel op kommersiële ondernemers vertrou nie.
Die doen-dit-self-mentaliteit van open source is op sigself 'n kompromis - ingenieurs en interne mense kan gebruik maak van die open source-gemeenskap, waar gedesentraliseerde gebruikersbasis hul eie voetsoolvlak-ondersteuning bied. Dit sal nie wees soos wat u van 'n ondernemer kry nie - u sal nie 24/7 maklike hulp of antwoorde op vrae kry sonder om interne navorsing te doen nie - maar die prys is laer.
Die groot vraag: wanneer moet u 'n hulpmiddel vir data-aantekening koop:
Soos met baie soorte hoëtegnologiese projekte, benodig hierdie tipe analise - wanneer om te bou en wanneer om te koop - toegewyde nadenke en oorweging oor hoe hierdie projekte verkry en bestuur word. Die uitdagings wat die meeste maatskappye in die gesig staar met betrekking tot AI / ML-projekte as hulle die "bou" -opsie oorweeg, gaan nie net oor die bou- en ontwikkelingsgedeeltes van die projek nie. Daar is dikwels 'n enorme leerkurwe om selfs op die punt te kom waar ware AI / ML-ontwikkeling kan plaasvind. Met nuwe AI / ML-spanne en -inisiatiewe is die aantal "onbekende onbekendes" baie swaarder as die aantal "bekende onbekendes."
Volle beheer oor die hele proses
Vinniger time-to-market vir eerste verhuisers voordeel
Toegang tot die nuutste tegnologie in ooreenstemming met die beste praktyke in die bedryf
Stadige en bestendige proses. Vereis geduld, tyd en geld.
Deurlopende onderhouds- en platformverbeteringskoste
Die bestaande verskafferaanbod kan nodig wees om aan te pas om u gebruiksgeval te ondersteun
Die platform ondersteun moontlik deurlopende vereistes en verseker nie toekomstige ondersteuning nie.
Om dinge nog eenvoudiger te maak, oorweeg die volgende aspekte:
wanneer u aan groot hoeveelhede data werk
wanneer u aan verskillende soorte data werk
wanneer die funksies wat verband hou met u modelle of oplossings in die toekoms kan verander of ontwikkel
as u 'n vae of generiese gebruiksgeval het
as u 'n duidelike idee het van die uitgawes verbonde aan die implementering van 'n instrument vir die aantekening van data
en as u nie die regte personeellede of kundige kundiges het om aan die gereedskap te werk nie en op soek is na 'n minimale leerkurwe
As u antwoorde teenoor hierdie scenario's was, moet u fokus op die bou van u gereedskap.
Faktore wat u moet oorweeg tydens die keuse van die regte instrument vir data-aantekening
As u dit lees, klink hierdie idees opwindend en is dit beslis makliker gesê as gedaan. So, hoe kan 'n mens gebruik maak van die oorvloed gereedskap wat reeds bestaan ​​vir data-aantekeninge? Die volgende stap is dus die oorweging van die faktore wat verband hou met die keuse van die regte instrument vir die aantekening van data.
In teenstelling met 'n paar jaar gelede, het die mark vandag in die praktyk met tonne instrumente vir die aantekening van data ontwikkel. Besighede het meer opsies om een ​​te kies op grond van hul verskillende behoeftes. Maar elke instrument het sy eie voor- en nadele. Om 'n wyse besluit te neem, moet 'n objektiewe roete ook afgesien word van subjektiewe vereistes.
Kom ons kyk na enkele belangrike faktore wat u in die proses moet oorweeg.
Definieer u gebruiksgeval
Om die regte instrument vir die aantekening van data te kies, moet u u gebruiksgeval definieer. U moet besef as u vereiste teks, beeld, video, klank of 'n mengsel van alle datatipes behels. Daar is losstaande hulpmiddels wat u kan koop, en daar is holistiese instrumente wat u toelaat om uiteenlopende aksies op datastelle uit te voer.
Die gereedskap van vandag is intuïtief en bied u opsies in terme van stoorfasiliteite (netwerk, lokaal of wolk), aantekeningstegnieke (klank, beeld, 3D en meer) en 'n aantal ander aspekte. U kan 'n instrument kies op grond van u spesifieke vereistes.
Die daarstelling van gehaltebeheerstandaarde
Dit is 'n belangrike faktor om in ag te neem, aangesien die doel en doeltreffendheid van u KI-modelle afhang van die kwaliteitstandaarde wat u daarstel. Soos 'n oudit, moet u kwaliteitskontroles doen van die gegewe data en die resultate wat verkry word om te verstaan ​​of u modelle op die regte manier en vir die regte doeleindes opgelei word. Die vraag is egter hoe is u van plan om kwaliteitstandaarde vas te stel?
Soos met baie verskillende soorte werk, kan baie mense 'n aantekening en etikettering van data doen, maar hulle doen dit met verskillende mate van sukses. As u 'n diens vra, verifieer u nie outomaties die vlak van gehaltebeheer nie. Daarom wissel die resultate.
Wil u dus 'n konsensusmodel implementeer, waar annoteerders terugvoer bied oor kwaliteit en regstellende maatreëls onmiddellik geneem word? Of verkies u steekproefbeoordeling, goue standaarde of kruising bo vakbondmodelle?
Die beste koopplan sal verseker dat die gehaltebeheer van meet af aan bestaan ​​deur standaarde te stel voordat daar op 'n finale kontrak ooreengekom word. Wanneer u dit vasstel, moet u ook nie foutmarges miskyk nie. Handmatige ingryping kan nie heeltemal vermy word nie, want stelsels kan foute teen 3% verhoog. Dit neem wel werk van voor af, maar dit is die moeite werd.
Wie sal u gegewens aanteken?
Die volgende belangrike faktor is afhanklik van wie u data annoteer. Is u van plan om 'n interne span te hê of wil u dit eerder uitkontrakteer? As u uitkontrakteer, is daar wettigheid en nakomingsmaatreëls wat u moet oorweeg vanweë die probleme rakende privaatheid en vertroulikheid. En as u 'n interne span het, hoe doeltreffend is hulle om 'n nuwe instrument te leer? Wat is u tyd om met u produk of diens te bemark? Het u die regte maatstawwe en spanne om die uitslae goed te keur?
The Vendor vs. Vennootdebat
Data-aantekening is 'n samewerkingsproses. Dit behels afhanklikhede en ingewikkeldhede soos interoperabiliteit. Dit beteken dat sekere spanne altyd saam met mekaar werk en dat een van die spanne u verkoper kan wees. Daarom is die verkoper of vennoot wat u kies net so belangrik soos die instrument wat u gebruik vir die etikettering van data.
Met hierdie faktor moet aspekte soos die vermoë om u data en bedoelings vertroulik te hou, die voorneme om terugvoering te aanvaar en daaraan te werk, proaktief te wees in terme van data-rekwisisies, buigsaamheid in bedrywighede en meer, oorweeg word voordat u die hand met 'n verkoper of 'n vennoot skud. . Ons het buigsaamheid ingesluit omdat die vereistes vir data-aantekeninge nie altyd lineêr of staties is nie. Dit kan in die toekoms verander as u u besigheid verder vergroot. As u tans slegs met teksgebaseerde data te make het, wil u klank- of videodata aanteken terwyl u skaal, en u ondersteuning moet gereed wees om hul horison saam met u uit te brei.
Een van die maniere om die betrokkenheid van verkopers te bepaal, is die ondersteuning wat u sal ontvang.
By enige koopplan moet hierdie komponent in ag geneem word. Hoe sal ondersteuning op die grond lyk? Wie sal die belanghebbendes en mense wees wat weerskante van die vergelyking is?
Daar is ook konkrete take wat moet uiteensit wat die verkoper se betrokkenheid is (of gaan wees). Sal die verkoper die onbewerkte data aktief verskaf vir 'n data-aantekening of data-etiketteringsprojek? Wie sal optree as vakdeskundiges, en wie sal hulle as werknemers of onafhanklike kontrakteurs in diens neem?
Waarom onderneem ondernemings hierdie soort data-aantekenings- en data-etiketteringsprojekte?
Gebruiksgevalle is volop, maar sommige van die algemeenste illustreer hoe hierdie stelsels ondernemings help om doelwitte te bereik.
Sommige gebruiksgevalle behels byvoorbeeld die poging om digitale assistente of interaktiewe stemresponsiestelsels op te lei. In werklikheid kan dieselfde soorte hulpbronne nuttig wees in enige situasie waar 'n kunsmatige intelligensie-entiteit met 'n mens in wisselwerking tree. Hoe meer data-aantekeninge en data-etikettering bygedra het tot geteikende toetsdata en opleidingsdata, hoe beter werk hierdie verhoudings in die algemeen.
'N Ander belangrike gebruiksgeval vir die aantekening van data en die etikettering van data is die ontwikkeling van bedryfspesifieke KI. Sommige van hierdie tipe projekte kan u 'navorsingsgerigte' AI noem, waar ander meer operasioneel of prosedureel is. Gesondheidsorg is 'n belangrike vertikale punt vir hierdie data-intensiewe poging. Met die oog daarop sal ander bedrywe soos finansies, hospitale, vervaardiging of selfs kleinhandel ook hierdie tipe stelsels gebruik.
Ander gebruiksgevalle is meer spesifiek van aard. Neem gesigsherkenning as 'n beeldverwerkingstelsel. Dieselfde aantekening en etikettering van data help om die rekenaarstelsels die inligting te gee wat hulle nodig het om individue te identifiseer en doelgerigte resultate te lewer.
Die afkeer van sommige ondernemings teenoor die sektor vir gesigsherkenning is 'n voorbeeld van hoe dit werk. As die tegnologie onvoldoende beheer word, lei dit tot groot kommer oor billikheid en die impak daarvan op menslike gemeenskappe.
Hier is 'n paar spesifieke gevallestudie -voorbeelde wat aanspreek hoe data -annotasie en data -etikettering werklik werk. By Shaip sorg ons vir die hoogste gehalte en uitstekende resultate in data -aantekeninge en etikettering van data.
Baie van die bostaande bespreking van standaardprestasies vir die aantekening van data en die etikettering van data toon aan hoe ons elke projek benader, en wat ons bied aan die ondernemings en belanghebbendes waarmee ons werk.
Gevallestudiemateriaal wat sal aantoon hoe dit werk:
In 'n kliniese data-lisensiëringsprojek het die Shaip-span meer as 6,000 XNUMX uur klank verwerk, alle beskermde gesondheidsinligting (PHI) verwyder en HIPAA-inhoud wat nagekom is, gelaat vir spraakherkenningsmodelle vir gesondheidsorg om aan te werk.
In hierdie soort gevalle is dit die kriteria en klassifikasie van prestasies wat belangrik is. Die onbewerkte data is in die vorm van klank, en dit is nodig om partye te heridentifiseer. Byvoorbeeld, in die gebruik van NER-analise, is die dubbele doel om die inhoud te de-identifiseer en aan te teken.
Nog 'n gevallestudie behels 'n in-diepte gesprekke KI opleiding data projek wat ons voltooi het met 3,000 14 taalkundiges wat oor 'n tydperk van 27 weke gewerk het. Dit het gelei tot die produksie van opleidingsdata in XNUMX tale, ten einde meertalige digitale assistente te ontwikkel wat in staat is om menslike interaksies in 'n wye verskeidenheid inheemse tale te hanteer.
In hierdie spesifieke gevallestudie was die behoefte om die regte persoon in die regte stoel te kry duidelik. Die groot aantal kundiges en inhoudinvoeroperateurs beteken dat organisasie en prosedurele vaartbelyning nodig is om die projek op 'n bepaalde tydlyn te laat afhandel. Ons span kon die bedryfstandaard met 'n wye marge verbygaan deur die versameling van data en daaropvolgende prosesse te optimaliseer.
Ander soorte gevallestudies behels dinge soos bot-opleiding en teksaantekeninge vir masjienleer. Weereens, in 'n teksformaat, is dit steeds belangrik om geïdentifiseerde partye volgens privaatheidswette te behandel en die onbewerkte data te sorteer om die doelgerigte resultate te kry.
Met ander woorde, in die werk oor verskeie datatipes en -formate, het Shaip dieselfde belangrike sukses getoon deur dieselfde metodes en beginsels toe te pas op sowel rou data as sakelissies vir data-lisensiëring.
Ons glo dat hierdie gids vindingryk vir u was en dat u die meeste van u vrae beantwoord het. As u egter steeds nie oortuig is van 'n betroubare ondernemer nie, hoef u nie verder te soek nie.
Ons, by Shaip, is 'n toonaangewende maatskappy vir data-aantekeninge. Ons het kundiges op die gebied wat data en die verwante bekommernisse daarvan soos geen ander verstaan ​​nie. Ons kan u ideale vennote wees, aangesien ons vaardighede soos toewyding, vertroulikheid, buigsaamheid en eienaarskap van elke projek of samewerking aan tafel bring.
Dus, ongeag die tipe data waarvoor u 'n aantekening wil maak, kan u die veteraanspan in ons vind om aan u vereistes en doelwitte te voldoen. Laat u KI-modelle geskik wees om by ons te leer.
1. Wat is data -aantekening of data -etikettering?
Data -aantekening of data -etikettering is die proses wat data met spesifieke voorwerpe deur masjiene herkenbaar maak om die uitkoms te voorspel. Deur voorwerpe in teks, beeld, skanderings, ens te merk, te transkribeer of te verwerk, stel algoritmes in staat om die benoemde data te interpreteer en word opgelei om werklike sake op hul eie op te los sonder menslike ingryping.
2. Wat is geannoteerde data?
In masjienleer (beide onder toesig of sonder toesig), is gemerkte of geannoteerde data die kenmerke wat u wil hê dat u masjienleermodelle moet verstaan ​​en herken om die uitdagings van die werklike wêreld op te los.
3. Wie is 'n data -aantekenaar?
'N Data -aantekenaar is 'n persoon wat onverpoos werk om die data te verryk om dit deur masjiene herkenbaar te maak. Dit kan een of al die volgende stappe behels (onderhewig aan die gebruiksvoorwaarde en die vereiste): Data -skoonmaak, datatranskripsie, etikettering van data of data -aantekening, QA, ens.
4. Wat is 'n data -annotasie -instrument?
Gereedskap of platforms (wolkgebaseerd of on-premise) wat gebruik word om data van hoë gehalte (soos teks, klank, beeld, video) met metadata vir masjienleer te benoem of aan te dui, word data-annotasie-instrumente genoem.
5. Wat is 'n video -annotasie -instrument?
Gereedskap of platforms (wolkgebaseerd of ter plaatse) wat gebruik word om bewegende beelde raam-vir-raam uit 'n video te benoem of aan te teken om opleidingsdata van hoë gehalte vir masjienleer te bou.
6. Wat is 'n teksaantekeninghulpmiddel?
Gereedskap of platforms (wolkgebaseerd of op die perseel) wat gebruik word om teks uit resensies, koerante, doktersvoorskrifte, elektroniese gesondheidsrekords, balansstate, ens te merk of aan te teken vir die opbou van opleidingsdata van hoë gehalte vir masjienleer. Hierdie proses kan ook etikettering, etikettering, transkripsie of verwerking genoem word.