Wat is data-annotasie [2025 opgedateer] – Beste praktyke, gereedskap, voordele, uitdagings, tipes en meer
Moet jy die basiese beginsels van data-annotasie ken? Lees hierdie volledige data-aantekeninggids vir beginners om te begin.
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-aantekening sal 'n paar van die uitdagende aspekte van jou projek wees. Die uitset van jou KI- en ML-modelle is net so goed soos die data wat jy gebruik om hulle op te lei – so die akkuraatheid wat jy toepas op data-aggregasie en die merking en identifisering van daardie data is belangrik!
Waarheen gaan u om die beste data -annotasie- en data -etiketteringsdienste vir sake -AI en masjiene te kry?
leerprojekte?
Dit is 'n vraag wat elke uitvoerende en sakeleier soos u moet oorweeg terwyl hulle dit ontwikkel
padkaart en tydlyn vir elkeen van hul KI-stelsels.
Inleiding
Hierdie artikel is volledig daarop gemik om lig te werp op wat die proses is, waarom dit onvermydelik, noodsaaklik is
faktore wat maatskappye moet oorweeg wanneer hulle data-aantekeningnutsmiddels en meer benader. Dus, as jy 'n besigheid besit, maak gereed om verlig te word, want hierdie gids sal jou deur alles lei wat jy moet weet oor data-aantekeninge. Ons sal ook ondersoek hoe databestuur en die KI-lewensiklus die annotasieproses beïnvloed.
Wat is data-aantekening in masjienleer? 'n 2025-perspektief
Data-annotasie is die proses om data toe te skryf, te merk of te etiketteer om masjienleeralgoritmes te help om die inligting wat hulle verwerk, te verstaan en te klassifiseer. Data-annotasie is 'n belangrike deel van datakurasie, wat die voorbereiding en organisering van data behels vir gebruik in KI en masjienleerprojekte. Hierdie proses is noodsaaklik vir die opleiding van KI-modelle, wat hulle in staat stel om verskillende datatipes akkuraat te verstaan, soos beelde, oudiolêers, videomateriaal of teks.
Wil jy 'n nuwe KI/ML-inisiatief begin, maar staar uitdagings in die gesig met data-aantekeninge? Jy is nie alleen nie. Volgens 'n onlangse MIT-studie spandeer 80% van datawetenskaplikes meer as 60% van hul tyd om data te versamel en voor te berei eerder as om modelle te bou. Die kwaliteit van jou masjienleer- en kunsmatige intelligensie-modelle hang direk af van jou opleidingsdata - wat presiese data-aantekeninge een van die mees kritieke faktore in KI-sukses maak.
Hierdie omvattende gids tot data-annotasie in 2025 dek alles van basiese konsepte tot gevorderde tegnieke, wat jou help om die kompleksiteite van die voorbereiding van opleidingsdata van hoë gehalte vir jou KI-projekte te navigeer. Of jy nou rekenaarvisiestelsels, natuurlike taalverwerkingsinstrumente of outonome voertuie bou, behoorlike data-aantekening is jou grondslag vir sukses.
Stel jou 'n selfbesturende motor voor wat staatmaak op data van rekenaarvisie, natuurlike taalverwerking (NLP) en sensors om akkurate bestuursbesluite te neem. Om die motor se KI-model te help om te onderskei tussen hindernisse soos ander voertuie, voetgangers, diere of padblokkades, moet die data wat dit ontvang, geëtiketteer of geannoteer word.
By leer onder toesig is data-annotasie veral van kardinale belang, aangesien hoe meer benoemde data aan die model gevoer word, hoe vinniger leer dit om outonoom te funksioneer. Met geannoteerde data kan KI-modelle in verskeie toepassings soos kletsbotte, spraakherkenning en outomatisering ontplooi word, wat lei tot optimale werkverrigting en betroubare uitkomste.
Die strategiese belangrikheid van data-aantekeninge vir KI-projekte
Die data-annotasie-landskap gaan voort om vinnig te ontwikkel, met beduidende implikasies vir KI-ontwikkeling:
- Markgroei: Volgens Grand View Research word verwag dat die wêreldwye data-aantekeninginstrumentmarkgrootte $3.4 miljard teen 2028 sal bereik, wat teen 'n CAGR van 38.5% van 2021 tot 2028 sal groei.
- Doeltreffendheidstatistieke: Onlangse studies toon KI-gesteunde annotasie kan annotasietyd met tot 70% verminder in vergelyking met volledig handmatige metodes.
- Kwaliteit impak: IBM-navorsing dui daarop dat die verbetering van aantekeningkwaliteit met net 5% die akkuraatheid van die model met 15-20% vir komplekse rekenaarvisietake kan verhoog.
- Kostefaktore: Organisasies bestee gemiddeld $12,000-$15,000 per maand aan data-aantekeningdienste vir mediumgrootte projekte.
- Aannemingskoerse: 78% van ondernemings-KI-projekte gebruik nou 'n kombinasie van interne en uitgekontrakteerde annotasiedienste, teenoor 54% in 2022.
- Opkomende tegnieke: Aktiewe leer en semi-toesig aantekeningbenaderings het annotasiekoste met 35-40% verlaag vir vroeë aannemers.
- Arbeidsverspreiding: Die annotasie-werkmag het aansienlik verskuif, met 65% van die annotasiewerk wat nou in gespesialiseerde annotasie-sentrums in Indië, Filippyne en Oos-Europa uitgevoer word.
Data-aantekeningmarkneigings en -statistieke vir 2025
Masjienleer behels rekenaarstelsels wat hul werkverrigting verbeter deur uit data te leer, net soos mense uit ervaring leer. Data-annotasie, of etikettering, is van kardinale belang in hierdie proses, aangesien dit help om algoritmes op te lei om patrone te herken en akkurate voorspellings te maak.
Effektiewe databestuur en annotasiedienste speel 'n belangrike rol in die sukses van masjienleerprojekte. In masjienleer bestaan neurale netwerke uit digitale neurone wat in lae georganiseer is. Hierdie netwerke verwerk inligting soortgelyk aan die menslike brein. Gemerkte data is noodsaaklik vir leer onder toesig, 'n algemene benadering in masjienleer waar algoritmes uit benoemde voorbeelde leer.
Opleiding en toets datastelle met gemerkte data stel masjienleermodelle in staat om inkomende data doeltreffend te interpreteer en te sorteer. Ons kan geannoteerde data van hoë gehalte verskaf om algoritmes te help om outonoom te leer en resultate te prioritiseer met minimale menslike ingryping. Die belangrikheid van data-annotasie in KI lê in die vermoë daarvan om modelakkuraatheid en werkverrigting regdeur die KI-lewensiklus te verbeter.
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?
Sonder data-annotasie sal elke beeld dieselfde wees vir masjiene, aangesien hulle geen inherente inligting of kennis oor enigiets in die wêreld het nie.
Data-aantekening word vereis om stelsels akkurate resultate te laat lewer, modules te help om elemente te identifiseer om rekenaarvisiemodelle en spraak-, herkenningsmodelle op te lei. Enige model of stelsel wat 'n masjiengedrewe besluitnemingstelsel op die steunpunt het, data-aantekening word vereis om te verseker dat die besluite akkuraat en relevant is.
Data-aantekening vir LLM's?
LLM's verstaan by verstek nie tekste en sinne nie. Hulle moet opgelei word om elke frase en woord te dissekteer om te ontsyfer waarna 'n gebruiker presies soek en dan dienooreenkomstig te lewer. LLM-fynafstelling is 'n deurslaggewende stap in hierdie proses, wat hierdie modelle in staat stel om by spesifieke take of domeine aan te pas.
Dus, wanneer 'n Generatiewe KI-model met die mees akkurate en relevante reaksie op 'n navraag vorendag kom – selfs wanneer dit met die mees bisarre vrae aangebied word – spruit die akkuraatheid daarvan uit sy vermoë om die aansporing en sy verwikkeldheid daaragter soos die konteks, doel, sarkasme, bedoeling en meer perfek te begryp.
Data-annotasie bemagtig LLMS met die vermoëns om dit te doen. In eenvoudige woorde, data-aantekening vir masjienleer behels die etikettering, kategorisering, merking en die toevoeging van enige stukkie bykomende kenmerk by data vir masjienleermodelle om beter te verwerk en te ontleed. Dit is slegs deur hierdie kritieke proses dat resultate geoptimaliseer kan word vir perfeksie.
Wanneer dit kom by die annotasie van data vir LLM's, word diverse tegnieke geïmplementeer. Alhoewel daar geen sistematiese reël oor die implementering van 'n tegniek is nie, is dit oor die algemeen onder die diskresie van kundiges, wat die voor- en nadele van elkeen ontleed en die mees ideale een ontplooi.
Kom ons kyk na sommige van die algemene data-aantekeningtegnieke vir LLM's.
Handmatige aantekening: Dit plaas mense in die proses om data handmatig te annoteer en te hersien. Alhoewel dit hoë kwaliteit uitset verseker, is dit vervelig en tydrowend.
Semi-outomatiese aantekening: Mense en LLM's werk in tandem met mekaar om datastelle te merk. Dit verseker die akkuraatheid van mense en die volume hantering vermoëns van masjiene. KI-algoritmes kan rou data ontleed en voorlopige etikette voorstel, wat menslike annoteerders waardevolle tyd bespaar. (Bv. KI kan potensiële streke van belang in mediese beelde identifiseer vir verdere menslike etikettering)
Semi-toesig leer: Die kombinasie van 'n klein hoeveelheid gemerkte data met 'n groot hoeveelheid ongemerkte data om modelwerkverrigting te verbeter.
Outomatiese aantekening: Tydbesparend en die ideaal om groot volumes datastelle te annoteer, maak die tegniek staat op 'n LLM-model se aangebore vermoëns om kenmerke te merk en by te voeg. Alhoewel dit tyd bespaar en groot volumes doeltreffend hanteer, hang die akkuraatheid baie af van die kwaliteit en relevansie van die vooraf-opgeleide modelle.
Instruksie-instelling: Dit verwys na die fyninstelling van taalmodelle op take wat deur natuurlike taalinstruksies beskryf word, wat opleiding in uiteenlopende stelle instruksies en ooreenstemmende uitsette behels.
Nulskoot leer: Gebaseer op bestaande kennis en insigte, kan LLM's gemerkte data as uitsette in hierdie tegniek lewer. Dit verminder uitgawes om etikette te gaan haal en is ideaal om grootmaatdata te verwerk. Hierdie tegniek behels die gebruik van 'n model se bestaande kennis om voorspellings te maak oor take waarop dit nie uitdruklik opgelei is nie.
Aansporing: Soortgelyk aan hoe 'n gebruiker 'n model as navrae vir antwoorde vra, kan LLM's gevra word om data te annoteer deur vereistes te beskryf. Die uitsetkwaliteit hier is direk afhanklik van die vinnige kwaliteit en hoe akkurate instruksies gevoer word.
Oordrag leer: Die gebruik van voorafopgeleide modelle vir soortgelyke take om die hoeveelheid gemerkte data wat benodig word, te verminder.
Aktiewe leer: Hier lei die ML-model self die data-annotasieproses. Die model identifiseer datapunte wat die voordeligste vir die leer daarvan sal wees en versoek annotasies vir daardie spesifieke punte. Hierdie doelgerigte benadering verminder die algehele hoeveelheid data wat geannoteer moet word, wat lei tot Verhoogde doeltreffendheid en Verbeterde modelprestasie.
Hoe om die beste data-aantekeningnutsmiddels in 2025 te kies
In eenvoudige terme is dit 'n platform waarmee spesialiste en kundiges datastelle van alle soorte kan annoteer, merk of etiketteer. Dit is 'n brug of 'n medium tussen rou data en die resultate wat u masjienleermodules uiteindelik sou oplewer.
'n Data-etiketteringsnutsmiddel is 'n on-prem, of wolk-gebaseerde oplossing wat opleidingsdata van hoë gehalte vir masjienleermodelle annoteer. Terwyl baie maatskappye staatmaak op 'n eksterne verskaffer om komplekse aantekeninge te doen, het sommige organisasies steeds hul eie gereedskap wat óf op maat gebou is óf gebaseer is op freeware of opensource-nutsgoed wat in die mark beskikbaar is. Sulke instrumente is gewoonlik ontwerp om spesifieke datatipes te hanteer, bv. beeld, video, teks, oudio, ens. Die instrumente bied kenmerke of opsies soos grenskassies of veelhoeke vir data-annoteerders om beelde te benoem. Hulle kan net die opsie kies en hul spesifieke take verrig.
Tipes data-aantekeninge vir moderne KI-toepassings
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.
Beeldaantekening
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.
Beeldklassifikasie – Beeldklassifikasie behels die toewysing van voorafbepaalde kategorieë of etikette aan beelde op grond van hul inhoud. Hierdie tipe annotasie word gebruik om KI-modelle op te lei om beelde outomaties te herken en te kategoriseer.
Voorwerpherkenning/Opsporing – Voorwerpherkenning, of objekbespeuring, is die proses om spesifieke voorwerpe binne 'n beeld te identifiseer en byskrifte te maak. Hierdie tipe annotasie word gebruik om KI-modelle op te lei om voorwerpe in werklike beelde of video's op te spoor en te herken.
segmentering – Beeldsegmentering behels die verdeling van 'n beeld in veelvuldige segmente of streke, wat elk ooreenstem met 'n spesifieke voorwerp of area van belang. Hierdie tipe annotasie word gebruik om KI-modelle op te lei om beelde op 'n pixelvlak te analiseer, wat meer akkurate voorwerpherkenning en toneelbegrip moontlik maak.
Byskrifte van foto's: Beeldtranskripsie is die proses om besonderhede uit beelde te trek en dit in beskrywende teks te verander, wat dan as geannoteerde data gestoor word. Deur beelde te verskaf en te spesifiseer wat geannoteer moet word, produseer die instrument beide die beelde en hul ooreenstemmende beskrywings.
Optiese karakterherkenning (OCR): OCR-tegnologie laat rekenaars toe om teks van geskandeerde beelde of dokumente te lees en te herken. Hierdie proses help om teks akkuraat te onttrek en het digitalisering, outomatiese data-invoer en verbeterde toeganklikheid vir diegene met gesiggestremdheid aansienlik beïnvloed.
Posisieskatting (Sleutelpuntaantekening): Posskatting behels die uitwys en dop van sleutelpunte op die liggaam, tipies by gewrigte, om 'n persoon se posisie en oriëntasie in 2D- of 3D-ruimte binne beelde of video's te bepaal.
Klankaantekening
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.
Oudio Klassifikasie: Oudioklassifikasie sorteer klankdata op grond van die kenmerke daarvan, wat masjiene in staat stel om verskillende tipes oudio soos musiek, spraak en natuurklanke te herken en te onderskei. Dit word dikwels gebruik om musiekgenres te klassifiseer, wat platforms soos Spotify help om soortgelyke snitte aan te beveel.
Oudiotranskripsie: Oudiotranskripsie is die proses om gesproke woorde van oudiolêers in geskrewe teks te omskep, nuttig om onderskrifte vir onderhoude, films of TV-programme te skep. Terwyl nutsmiddels soos OpenAI se Whisper transkripsie in verskeie tale kan outomatiseer, kan hulle handmatige regstelling benodig. Ons bied 'n handleiding oor hoe om hierdie transkripsies te verfyn met behulp van Shaip se klankannotasie-instrument.
Video-aantekening
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. Verskeie videodata-aantekeningsagteware help jou om rame te annoteer. Wanneer hierdie geannoteerde rame saamgestik word, kan KI-modelle beweging, gedrag, patrone en meer leer. Video-annotasie is van kardinale belang vir die implementering van konsepte soos lokalisering, bewegingsvervaging en objeknasporing in KI.
Videoklassifikasie (Termerking): Videoklassifikasie behels die sortering van video-inhoud in spesifieke kategorieë, wat noodsaaklik is vir die moderering van aanlyninhoud en om 'n veilige ervaring vir gebruikers te verseker.
Video-onderskrifte: Soortgelyk aan hoe ons beelde onderskrif, behels video-onderskrifte die omskakeling van video-inhoud in beskrywende teks.
Videogebeurtenis of aksiebespeuring: Hierdie tegniek identifiseer en klassifiseer aksies in video's, wat algemeen in sport gebruik word vir die ontleding van prestasie of in toesig om seldsame gebeurtenisse op te spoor.
Videovoorwerpopsporing en -opsporing: Voorwerpopsporing in video's identifiseer voorwerpe en volg hul beweging oor rame, en let op besonderhede soos ligging en grootte terwyl hulle deur die volgorde beweeg.
Teksaantekening
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.
Sentimentaantekening – Sentimentaantekening behels die etikettering van tekstuele data met die sentiment wat dit oordra, soos positief, negatief of neutraal. Hierdie tipe annotasie word algemeen gebruik in sentimentanalise, waar KI-modelle opgelei word om die emosies wat in teks uitgedruk word, te verstaan en te evalueer.
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.
Teks Kategorisering – Sinne of paragrawe kan gemerk en geklassifiseer word op grond van oorkoepelende onderwerpe, neigings, onderwerpe, menings, kategorieë (sport, vermaak en soortgelyke) en ander parameters.
Lidar-aantekening
LiDAR-annotasie behels die etikettering en kategorisering van 3D-puntwolkdata vanaf LiDAR-sensors. Hierdie noodsaaklike proses help masjiene om ruimtelike inligting vir verskeie gebruike te verstaan. Byvoorbeeld, in outonome voertuie, laat geannoteerde LiDAR-data motors toe om voorwerpe te identifiseer en veilig te navigeer. In stedelike beplanning help dit om gedetailleerde 3D-stadskaarte te skep. Vir omgewingsmonitering help dit om bosstrukture te ontleed en veranderinge in terrein op te spoor. Dit word ook gebruik in robotika, verhoogde werklikheid en konstruksie vir akkurate metings en voorwerpherkenning.
Stap-vir-stap data-etikettering / data-aantekeningproses vir masjienleersukses
Die data-aantekeningproses behels 'n reeks goed gedefinieerde stappe om hoëgehalte en akkurate data-etiketteringsproses vir masjienleertoepassings te verseker. Hierdie stappe dek elke aspek van die proses, van ongestruktureerde data-insameling tot die uitvoer van die geannoteerde data vir verdere gebruik. Effektiewe MLOps-praktyke kan hierdie proses stroomlyn en algehele doeltreffendheid verbeter.
Dit is hoe data-aantekeningspan werk:
- Data-insameling: Die eerste stap in die data-aantekeningproses is om al die relevante data, soos beelde, video's, oudio-opnames of teksdata, op 'n gesentraliseerde plek te versamel.
- Datavoorverwerking: Standaardiseer en verbeter die versamelde data deur prente te skeeftrek, teks te formateer of video-inhoud te transkribeer. Voorverwerking verseker dat die data gereed is vir annotasietaak.
- Kies die regte verskaffer of gereedskap: Kies 'n toepaslike data-aantekeninginstrument of -verskaffer gebaseer op jou projek se vereistes.
- Aantekeningriglyne: Vestig duidelike riglyne vir annoteerders of annotasie-nutsmiddels om konsekwentheid en akkuraatheid regdeur die proses te verseker.
- body: Benoem en merk die data deur menslike annoteerders of data-annotasieplatform te gebruik, volgens die gevestigde riglyne.
- Gehalteversekering (QA): Hersien die geannoteerde data om akkuraatheid en konsekwentheid te verseker. Gebruik verskeie blinde aantekeninge, indien nodig, om die kwaliteit van die resultate te verifieer.
- Data-uitvoer: Nadat u die data-aantekening voltooi het, voer die data in die vereiste formaat uit. Platforms soos Nanonets maak dit moontlik om naatlose data-uitvoer na verskeie besigheidsagtewaretoepassings te maak.
Die hele data-aantekeningproses kan wissel van 'n paar dae tot 'n paar weke, afhangende van die projek se grootte, kompleksiteit en beskikbare hulpbronne.
Gevorderde kenmerke om na te soek in Enterprise Data Annotation Platforms / Data Etikettering Tools
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.
Datastelbestuur
Die data-annotasie-instrument wat jy van plan is om te gebruik, moet die hoë-gehalte groot datastelle wat jy in die hand het ondersteun en laat jou dit in die sagteware invoer vir etikettering. Dus, die bestuur van u datastelle is die primêre kenmerk wat nutsmiddels bied. Hedendaagse oplossings bied kenmerke waarmee jy hoë volumes data moeiteloos kan invoer, en terselfdertyd jou datastelle kan organiseer deur aksies soos sorteer, filter, kloon, saamsmelt en meer.
Sodra die invoer van jou datastelle gedoen is, is die volgende om dit as bruikbare lêers uit te voer. Die instrument wat jy gebruik, moet jou toelaat om jou datastelle te stoor in die formaat wat jy spesifiseer sodat jy dit in jou ML-modelle kan voer. Effektiewe dataweergawe-vermoëns is deurslaggewend vir die handhawing van datastelintegriteit deur die hele annotasieproses.
Annotasietegnieke
Dit is waarvoor 'n data-aantekeninginstrument gebou of ontwerp is. 'n Soliede hulpmiddel behoort vir jou 'n reeks annotasietegnieke vir datastelle van alle soorte te bied. Dit is tensy jy 'n pasgemaakte oplossing vir jou behoeftes ontwikkel. Jou instrument moet jou toelaat om video of beelde van rekenaarvisie, oudio of teks van NLP's en transkripsies en meer te annoteer. Deur dit verder te verfyn, moet daar opsies wees om begrensingskassies, semantiese segmentering, instansiesegmentering, te gebruik, blokkies, interpolasie, sentimentanalise, spraakdele, kernverwysingsoplossing 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.
Datakwaliteitbeheer
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.
Sekuriteit
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 aan datasekuriteitstandaarde en -protokolle voldoen word en daaraan voldoen word.
Werkmagbestuur
'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.
Wat is die voordele van data-annotasie?
Data-aantekening is van kardinale belang om masjienleerstelsels te optimaliseer en verbeterde gebruikerservarings te lewer. Hier is 'n paar sleutelvoordele van data-annotasie:
- Verbeterde opleidingsdoeltreffendheid: Data-etikettering help om masjienleermodelle beter opgelei te word, wat algehele doeltreffendheid verbeter en meer akkurate uitkomste lewer.
- Verhoogde presisie: Akkuraat geannoteerde data verseker dat algoritmes effektief kan aanpas en leer, wat lei tot hoër vlakke van akkuraatheid in toekomstige take.
- Verminderde menslike ingryping: Gevorderde data-aantekeningnutsmiddels verminder die behoefte aan handmatige ingryping aansienlik, vaartbelyning van prosesse en vermindering van gepaardgaande koste.
Data-aantekeninge dra dus by tot meer doeltreffende en presiese masjienleerstelsels, terwyl die koste en handmatige inspanning wat tradisioneel benodig word om KI-modelle op te lei, tot die minimum beperk word.
Gehaltebeheer in data-aantekening
Shaip verseker topgehalte deur verskeie stadiums van gehaltebeheer om kwaliteit in data-aantekeningprojekte te verseker.
- Aanvanklike opleiding: Annoteerders word deeglik opgelei oor projekspesifieke riglyne.
- Deurlopende monitering: Gereelde kwaliteitskontroles tydens die annotasieproses.
- Finale resensie: Omvattende resensies deur senior annoteerders en outomatiese gereedskap om akkuraatheid en konsekwentheid te verseker.
Boonop kan KI ook teenstrydighede in menslike aantekeninge identifiseer en dit vlag vir hersiening, wat 'n hoër algehele datakwaliteit verseker. (Bv. KI kan verskille opspoor in hoe verskillende annoteerders dieselfde voorwerp in 'n prent benoem). Met menslike en KI kan die kwaliteit van annotasie dus aansienlik verbeter word, terwyl die algehele tyd wat dit neem om die projekte te voltooi, verminder word.
Oorkom algemene data-aantekening-uitdagings
Data-annotasie speel 'n kritieke rol in die ontwikkeling en akkuraatheid van KI en masjienleermodelle. Die proses kom egter met sy eie stel uitdagings:
- Koste om data te annoteer: Data-aantekening kan met die hand of outomaties uitgevoer word. Handmatige annotasie vereis aansienlike moeite, tyd en hulpbronne, wat kan lei tot verhoogde koste. Die handhawing van die kwaliteit van die data deur die proses dra ook by tot hierdie uitgawes.
- Akkuraatheid van annotasie: Menslike foute tydens die annotasieproses kan lei tot swak datakwaliteit, wat die werkverrigting en voorspellings van KI/ML-modelle direk beïnvloed. ’n Studie deur Gartner beklemtoon dit swak datakwaliteit kos maatskappye tot 15% van hul inkomste.
- scalability: Soos die volume data toeneem, kan die annotasieproses meer kompleks en tydrowend word met groter datastelle, veral wanneer daar met multimodale data gewerk word.. Om data-annotasie te skaal terwyl kwaliteit en doeltreffendheid gehandhaaf word, is uitdagend vir baie organisasies.
- Dataprivaatheid en sekuriteit: Annotering van sensitiewe data, soos persoonlike inligting, mediese rekords of finansiële data, wek kommer oor privaatheid en sekuriteit. Om te verseker dat die annotasieproses aan relevante databeskermingsregulasies en etiese riglyne voldoen, is noodsaaklik om wetlike en reputasierisiko's te vermy.
- Bestuur uiteenlopende datatipes: Die hantering van verskeie datatipes soos teks, beelde, oudio en video kan uitdagend wees, veral wanneer dit verskillende aantekeningtegnieke en kundigheid vereis. Die koördinering en bestuur van die annotasieproses oor hierdie datatipes kan kompleks en hulpbron-intensief wees.
Organisasies kan hierdie uitdagings verstaan en aanspreek om die struikelblokke wat verband hou met data-aantekeninge te oorkom en die doeltreffendheid en doeltreffendheid van hul KI- en masjienleerprojekte te verbeter.
Data-aantekeningnutsmiddelvergelyking: Bou vs. Koop-besluitraamwerk
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.
Jou doel
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.
Begroting
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.
Nakomingskompleksiteite
Manpower
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 verkoperondersteuning meer 'n opsie wees vir 'n kleiner projek, of vir kleiner projekfases. Wanneer die koste beheerbaar is, kan die maatskappy voordeel trek uit 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
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."
| Bou | koop |
|---|---|
Pros:
| Pros:
|
Nadele:
| Nadele:
|
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.
Die keuse van die regte data-annotasie-instrument
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.
Anders as 'n paar jaar terug, het die mark ontwikkel met tonne KI-data-etiketteringsplatforms wat vandag in die praktyk is. Besighede het meer opsies om een te kies op grond van hul onderskeie behoeftes. Maar elke instrument het sy eie stel voor- en nadele. Om 'n wyse besluit te neem, moet 'n objektiewe roete afgesien van subjektiewe vereistes ook geneem word. 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
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
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.
Verkoperbetrokkenheid
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?
Bedryfspesifieke data-aantekening Gebruiksgevalle en suksesverhale
Data-aantekening is noodsaaklik in verskeie industrieë, wat hulle in staat stel om meer akkurate en doeltreffende KI en masjienleermodelle te ontwikkel. Hier is 'n paar industrie-spesifieke gebruiksgevalle vir data-annotasie:
Gesondheidsorgdata-aantekening
Data-annotasie vir mediese beelde is instrumenteel in die ontwikkeling van KI-aangedrewe mediese beeldanalise-instrumente. Annoteerders benoem mediese beelde (soos X-strale, MRI's) vir kenmerke soos gewasse of spesifieke anatomiese strukture, wat algoritmes in staat stel om siektes en abnormaliteite met groter akkuraatheid op te spoor. Data-aantekening is byvoorbeeld noodsaaklik vir die opleiding van masjienleermodelle om kankerletsels in velkankeropsporingstelsels te identifiseer. Daarbenewens benoem data-annoteerders elektroniese mediese rekords (EMR's) en kliniese notas, wat help met die ontwikkeling van rekenaarvisiestelsels vir siektediagnose en outomatiese mediese data-analise.
Kleinhandeldata-aantekening
Kleinhandeldata-annotasie behels die etikettering van produkbeelde, klantdata en sentimentdata. Hierdie tipe aantekeninge help om KI/ML-modelle te skep en op te lei om klantsentiment te verstaan, produkte aan te beveel en die algehele klantervaring te verbeter.
Finansiële Data Annotasie
Die finansiële sektor gebruik data-aantekeninge vir bedrogopsporing en sentimentontleding van finansiële nuusartikels. Annoteerders bestempel transaksies of nuusartikels as bedrieglik of wettig, en lei KI-modelle op om outomaties verdagte aktiwiteite te vlag en potensiële markneigings te identifiseer. Byvoorbeeld, hoëgehalte-aantekeninge help finansiële instellings om KI-modelle op te lei om patrone in finansiële transaksies te herken en bedrieglike aktiwiteite op te spoor. Daarbenewens fokus finansiële data-aantekeninge op die annotasie van finansiële dokumente en transaksionele data, noodsaaklik vir die ontwikkeling van KI/ML-stelsels wat bedrog opspoor, voldoeningskwessies aanspreek en ander finansiële prosesse stroomlyn.
Motordata-aantekening
Data-aantekening in die motorbedryf behels die etikettering van data van outonome voertuie, soos kamera- en LiDAR-sensorinligting. Hierdie aantekening help om modelle te skep om voorwerpe in die omgewing op te spoor en ander kritieke datapunte vir outonome voertuigstelsels te verwerk.
Industriële of vervaardigingsdata-aantekening
Data-aantekening vir vervaardigingsoutomatisering dryf die ontwikkeling van intelligente robotte en outomatiese stelsels in vervaardiging aan. Annoteerders benoem beelde of sensordata om KI-modelle op te lei vir take soos objekopsporing (robotte wat items uit 'n pakhuis pluk) of anomalie-opsporing (identifiseer potensiële toerustingfoute gebaseer op sensorlesings). Data-aantekening stel robotte byvoorbeeld in staat om spesifieke voorwerpe op 'n produksielyn te herken en te begryp, wat doeltreffendheid en outomatisering verbeter. Boonop word industriële data-aantekeninge gebruik om data van verskeie industriële toepassings te annoteer, insluitend vervaardigingsbeelde, onderhoudsdata, veiligheidsdata en kwaliteitbeheerinligting. Hierdie tipe data-aantekening help om modelle te skep wat in staat is om afwykings in produksieprosesse op te spoor en werkersveiligheid te verseker.
E-handel data-aantekening
Annoteer produkbeelde en gebruikersresensies vir gepersonaliseerde aanbevelings en sentimentanalise.
Wat is die beste praktyke vir data-aantekeninge?
Om die sukses van jou KI- en masjienleerprojekte te verseker, is dit noodsaaklik om die beste praktyke vir data-aantekeninge te volg. Hierdie praktyke kan help om die akkuraatheid en konsekwentheid van jou geannoteerde data te verbeter:
- Kies die toepaslike datastruktuur: Skep data-etikette wat spesifiek genoeg is om bruikbaar te wees, maar algemeen genoeg om alle moontlike variasies in datastelle vas te lê.
- Gee duidelike instruksies: Ontwikkel gedetailleerde, maklik-om-te-verstaanbare data-aantekeningriglyne en beste praktyke om datakonsekwentheid en akkuraatheid oor verskillende annoteerders heen te verseker.
- Optimaliseer die annotasie-werklading: Aangesien annotasie duur kan wees, oorweeg meer bekostigbare alternatiewe, soos om met data-insamelingsdienste te werk wat voorafbenoemde datastelle bied.
- Versamel meer data wanneer nodig: Om te verhoed dat die kwaliteit van masjienleermodelle skade ly, werk saam met data-insamelingsmaatskappye om meer data in te samel indien nodig.
- Uitkontrakteer of crowdsource: Wanneer data-aantekeningvereistes te groot en tydrowend word vir interne hulpbronne, oorweeg dit om uitkontraktering of crowdsourcing.
- Kombineer menslike en masjienpogings: Gebruik 'n mens-in-die-lus-benadering met data-aantekeningsagteware om menslike annoteerders te help om op die mees uitdagende gevalle te fokus en die diversiteit van die opleidingsdatastel te verhoog.
- Prioritiseer kwaliteit: Toets gereeld jou data-aantekeninge vir gehalteversekeringsdoeleindes. Moedig veelvuldige annoteerders aan om mekaar se werk te hersien vir akkuraatheid en konsekwentheid in die etikettering van datastelle.
- Verseker nakoming: Wanneer jy sensitiewe datastelle annoteer, soos beelde wat mense of gesondheidsrekords bevat, oorweeg privaatheid en etiese kwessies noukeurig. Nie-nakoming van plaaslike reëls kan jou maatskappy se reputasie beskadig.
Deur aan hierdie beste praktyke vir data-aantekeninge te voldoen, kan dit jou help om te verseker dat jou datastelle akkuraat gemerk is, toeganklik is vir datawetenskaplikes en gereed is om jou datagedrewe projekte aan te wakker.
Gevallestudies / Suksesverhale
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 bogenoemde bespreking van standaardprestasies vir effektiewe data-aantekening en data-etikettering onthul hoe ons elke projek benader, en wat ons bied aan die maatskappye en belanghebbendes met wie ons werk.
In een van ons onlangse kliniese data-lisensiëringsprojekte het ons meer as 6,000 XNUMX uur se oudio verwerk, en alle beskermde gesondheidsinligting (PHI) versigtig verwyder om te verseker dat die inhoud aan HIPAA-standaarde voldoen. Nadat die data gede-identifiseer is, was dit gereed om gebruik te word vir die opleiding van gesondheidsorg-spraakherkenningsmodelle.
In projekte soos hierdie lê die werklike uitdaging daarin om aan die streng kriteria te voldoen en sleutelmylpale te bereik. Ons begin met rou oudiodata, wat beteken dat daar 'n groot fokus is om al die betrokke partye te de-identifiseer. Byvoorbeeld, wanneer ons Named Entity Recognition (NER)-analise gebruik, is ons doel nie net om die inligting te anonimiseer nie, maar ook om seker te maak dat dit behoorlik vir die modelle geannoteer is.
Nog 'n gevallestudie wat uitstaan, is 'n massiewe gesprekke KI opleiding data projek waar ons oor 3,000 weke met 14 27 taalkundiges gewerk het. Die resultaat? Ons het KI-modelopleidingsdata in XNUMX verskillende tale vervaardig, wat gehelp het om veeltalige digitale assistente te ontwikkel wat met mense in hul moedertaal kan skakel.
Hierdie projek het werklik die belangrikheid daarvan beklemtoon om die regte mense in plek te kry. Met so 'n groot span vakkundiges en datahanteerders was dit noodsaaklik om alles georganiseer en vaartbelyn te hou om ons sperdatum te haal. Danksy ons benadering kon ons die projek ver voor die industriestandaard voltooi.
In 'n ander voorbeeld het een van ons gesondheidsorgkliënte top-vlak geannoteerde mediese beelde nodig gehad vir 'n nuwe KI-diagnostiese hulpmiddel. Deur gebruik te maak van Shaip se diepgaande annotasie-kundigheid, het die kliënt hul model se akkuraatheid met 25% verbeter, wat gelei het tot vinniger en meer betroubare diagnoses.
Ons het ook baie werk gedoen op gebiede soos botopleiding en teksaantekeninge vir masjienleer. Selfs wanneer daar met teks gewerk word, is privaatheidswette steeds van toepassing, dus is dit net so belangrik om sensitiewe inligting te de-identifiseer en deur rou data te sorteer.
Oor al hierdie verskillende datatipes – of dit nou oudio, teks of beelde is – het ons span by Shaip konsekwent gelewer deur elke keer dieselfde bewese metodes en beginsels toe te pas om sukses te verseker.
Wikkel
Belangrike take
- Data-annotasie is die proses van etikettering van data om masjienleermodelle effektief op te lei
- Hoë kwaliteit data-annotasie het 'n direkte impak op AI-model akkuraatheid en werkverrigting
- Die globale data-aantekeningmark sal na verwagting $3.4 miljard teen 2028 bereik, wat teen 38.5% CAGR sal groei
- Die keuse van die regte annotasie-instrumente en -tegnieke kan projekkoste met tot 40% verminder
- Implementering van KI-gesteunde annotasie kan doeltreffendheid met 60-70% verbeter vir die meeste projekte
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 van plan is om akkurate aantekeninge te kry, kan u daardie veteraanspan in ons vind om aan u eise en doelwitte te voldoen. Kry jou KI-modelle geoptimaliseer om saam met ons te leer.
Transformeer jou KI-projekte met kundige data-aantekeningdienste
Gereed om u masjienleer- en KI-inisiatiewe te verhef met geannoteerde data van hoë gehalte? Shaip bied end-tot-end data-annotasie-oplossings wat aangepas is vir jou spesifieke bedryf en gebruiksgeval.
Waarom met Shaip saamwerk vir u data-aantekeningbehoeftes:
- Domein kundigheid: Gespesialiseerde annoteerders met bedryfspesifieke kennis
- Skaalbare werkstrome: Hanteer projekte van enige grootte met konsekwente kwaliteit
- Custom Solutions: Pasgemaakte annotasieprosesse vir jou unieke behoeftes
- Sekuriteit en nakoming: HIPAA, GDPR, en ISO 27001 voldoen prosesse
- Buigsame betrokkenheid: Skaal op of af gebaseer op projekvereistes
Kom ons praat
Algemene vrae (FAQ)
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.
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.
'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.
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.
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.
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.