Data-etikettering

Wat is data -etikettering? Alles wat 'n beginner moet weet

Wat is data -etikettering

Intelligente AI -modelle moet uitgebreid opgelei word om patrone, voorwerpe te kan identifiseer en uiteindelik betroubare besluite te kan neem. Die opgeleide data kan egter nie lukraak gevoer word nie en moet gemerk word om die modelle te help verstaan, verwerk en volledig te leer uit die saamgestelde insetpatrone.

Dit is waar data -etikettering inkom, as 'n handeling om inligting of eerder metadata te etiketteer, volgens 'n spesifieke datastel, om te fokus op die versterking van die begrip van die masjiene. Om verder te gaan, data -etikettering kategoriseer data, beelde, teks, klank, video's en patrone selektief om AI -implementering te verbeter.

Wêreldwye mark vir data -etikettering

Soos per NASSCOM Data -etikettering Na berig word, word verwag dat die wêreldwye mark vir data-etikettering teen einde 700 met 2023% in waarde sal groei, vergeleke met die in 2018. Hierdie beweerde groei sal waarskynlik die finansiële toewysing vir selfbestuurde etiketteringsinstrumente, intern ondersteun hulpbronne, en selfs oplossings van derde partye. 

Benewens hierdie bevindings, kan ook afgelei word dat die wêreldmark vir data -etikettering 'n waarde van $ 1.2 miljard in 2018 opgehoop het. teen 4.4.

7 Uitdagings vir die etikettering van data wat die onderneming in die gesig staar

Gegevensetikettering is 'n behoefte van die uur, maar dit bied verskeie implementerings- en prysspesifieke uitdagings.

Sommige van die meer dringendste sluit in:

  • Stadige datavoorbereiding, met dank aan oortollige skoonmaakinstrumente
  • Gebrek aan nodige hardeware om 'n massiewe arbeidsmag te hanteer en 'n oormatige hoeveelheid geskraapde data
  • Beperkte toegang tot avant-garde etiketteringsinstrumente en ondersteunende tegnologie
  • Hoër koste vir data -etikettering
  • Gebrek aan konsekwentheid oor kwaliteit data -etikettering
  • Gebrek aan skaalbaarheid, indien en wanneer die AI-model 'n ekstra stel deelnemers moet dek
  • Gebrek aan nakoming wanneer dit kom by die handhawing van 'n bestendige houding oor die veiligheid van data tydens die verkryging van data en die gebruik daarvan
Tipes data -etikettering

Alhoewel u data -etikettering konseptueel kan skei, vereis die relevante instrumente dat u die konsepte volgens die aard van die datastelle moet klassifiseer. Dit sluit in:

  • Oudio Klassifikasie: Bevat klankversameling, segmentering en transkripsie
  • Prentetikette: Bestaande versameling, klassifikasie, segmentering en etikettering van sleutelpunte
  • Teks etikettering: Behels teks onttrekking en klassifikasie
  • Video -etikettering: Bevat elemente soos videoversameling, klassifikasie en segmentering
  • 3D -etikettering: Bevat objekopsporing en segmentering

Afgesien van die voormelde segregasie, veral vanuit 'n breër perspektief, word datatikettering in vier tipes verdeel, insluitend Beskrywende, Evaluerende, Informatiewe en Kombinasie al. Klassifikasie, ekstraksie, objekopsporing, wat ons reeds bespreek het vir die individuele datastelle.

4 belangrike stappe in data -etikettering

Datamerking is 'n gedetailleerde proses en behels die volgende stappe om AI -modelle kategories op te lei:

  1. Versameling van datastelle via strategieë, dws interne, open source, verkopers
  2. Etiketteringsdatastelle volgens Computer Vision, Deep learning en NLP-spesifieke vermoëns
  3. Toets en evalueer vervaardigde modelle om intelligensie te bepaal as deel van die implementering
  4. Bevredigende aanvaarbare modelkwaliteit en uiteindelik vrygestel vir uitgebreide gebruik
Faktore wat u moet oorweeg wanneer u die regte gereedskap kies

Die regte stel data -etiketteringshulpmiddels, sinoniem met 'n geloofwaardige platform vir data -etikettering, moet gekies word, met inagneming van die volgende faktore:

  1. Soort intelligensie wat u wil hê die model moet hê deur gedefinieerde gebruiksgevalle 
  2. Kwaliteit en ervaring van data -annotators, sodat hulle die gereedskap presies kan gebruik
  3. Kwaliteitstandaarde wat u in gedagte het 
  4. Spesifieke behoeftes
  5. Kommersiële, open source en freeware gereedskap
  6. Begroting wat u kan spaar

Benewens die genoemde faktore, is dit beter om die volgende oorwegings in ag te neem:

  1. Etikettering van die akkuraatheid van die gereedskap
  2. Kwaliteitsversekering word gewaarborg deur die gereedskap
  3. Integrasie vermoëns
  4. Veiligheid en inenting teen lekkasies
  5. Opstelling op die wolk of nie
  6. Kwaliteitsbeheerbestuur 
  7. Fail-kluise, stop-gapings en skaalbare vaardigheid van die instrument
  8. Die onderneming bied die gereedskap aan
Bedrywe wat data -etikettering gebruik

Vertikaal wat die beste gedien word deur hulpmiddels en hulpbronne vir data -etikettering, sluit in:

  1. Mediese AI: Fokusareas sluit in die opleiding van diagnostiese modelle met rekenaarvisie vir verbeterde mediese beelding, minimale wagtye en minimale agterstand
  2. Finansies: Fokusareas sluit in die evaluering van kredietrisiko's, geskiktheid vir lenings en ander belangrike faktore deur middel van teksetikettering
  3. Outonome voertuig of vervoer: Fokusareas sluit in implementering van NLP en Computer Vision om modelle te stapel met 'n kranksinnige hoeveelheid opleidingsdata vir die opsporing van individue, seine, blokkades, ens.
  4. Kleinhandel en e-handel: Fokusareas sluit in pryse-spesifieke besluite, verbeterde e-handel, die monitering van die koperpersoon, die verstaan ​​van koopgewoontes en die versterking van gebruikerservaring
  5. Tegnologie: Die fokusareas sluit in die vervaardiging van produkte, die pluk van asblikke, die opsporing van kritieke vervaardigingsfoute en meer
  6. Geospatiaal: Fokusareas sluit in GPS en afstandswaarneming deur geselekteerde etiketteringstegnieke
  7. Landbou: Fokusareas sluit in die gebruik van GPS -sensors, hommeltuie en rekenaarvisie om die konsepte van presisie -landbou te bevorder, grond- en oestoestande te optimaliseer, opbrengste te bepaal en meer
Bou vs. Koop

Nog steeds verward oor wat 'n beter strategie is om data-etikettering op die regte spoor te kry, dws die bou van 'n selfbestuurde opstelling of die aankoop van 'n derdeparty-diensverskaffer. Hier is die voor- en nadele van elkeen om u te help om beter te besluit:

Die 'Build' Apporach

Boukoop

Hits:

  • Beter beheer oor die opstellings
  • Vinniger reaksie -monitering terwyl stelsels opgelei word

Hits:

  • Vinniger tyd om te bemark
  • Stel u in staat om die voordeel van vroeë adopters in die hande te kry
  • Toegang tot avant-garde tegnologie
  • Beter nakoming van datasekuriteit

mis:

  • Trae ontplooiing
  • Groot uitgawes
  • Vertraagde aanvang
  • Hoër begrotingsbeperkings
  • Vereis deurlopende onderhoud
  • Skaalbaarheid lei tot verbeteringskoste

mis:

  • Meestal generies
  • Miskien is aanpassings nodig om in eksklusiewe gebruiksgevalle te pas
  • Geen sekerheid vir toekomstige ondersteuning nie

Voordele:

  • Verbeterde afhanklikheid
  • Bygevoeg buigsaamheid
  • Selfgedagte veiligheidsmaatreëls

Voordele:

  • Voortgesette toegang tot spanne
  • Vinniger integrasies
  • Verbeterde skaalbaarheid
  • Nul eienaarskapskoste
  • Onmiddellike toegang tot hulpbronne en tegnieke
  • Vooraf gedefinieerde sekuriteitsprotokolle

Uitspraak

As u van plan is om 'n eksklusiewe AI -stelsel te bou sonder dat dit 'n beperking is, is dit sinvol om 'n etiketgereedskap van nuuts af te bou. Vir alles anders is die koop van 'n instrument die beste benadering

Sosiale Deel