Hvad er dataannotering [2024 opdateret] – bedste praksis, værktøjer, fordele, udfordringer, typer og mere
Har du brug for at kende det grundlæggende i dataannotering? Læs denne komplette dataanmærkningsvejledning for begyndere for at komme i gang.
Så du vil starte et nyt AI/ML-initiativ, og nu indser du hurtigt, at det ikke kun er at finde høj kvalitet træningsdata men også dataannotering vil være et par af de udfordrende aspekter af dit projekt. Outputtet af dine AI- og ML-modeller er kun så godt som de data, du bruger til at træne dem – så den præcision, du anvender på dataaggregering, og tagging og identifikation af disse data er vigtig!
Hvor skal du hen for at få de bedste dataanotering og datamærkningstjenester til virksomhedens AI og maskine
læringsprojekter?
Det er et spørgsmål, som enhver leder og virksomhedsleder som dig skal overveje, når de udvikler deres
køreplan og tidslinje for hvert enkelt af deres AI/ML -initiativer.
Introduktion
Denne artikel er helt dedikeret til at kaste lys over, hvad processen er, hvorfor den er uundgåelig, afgørende
faktorer, virksomheder bør overveje, når de nærmer sig værktøjer til dataanmelding og mere. Så hvis du ejer en virksomhed, skal du gøre dig klar til at blive oplyst, da denne guide vil guide dig gennem alt, hvad du har brug for at vide om datakommentarer.
Hvem er denne vejledning til?
Denne omfattende guide er til:
- Alle jer iværksættere og solopreneurs, der regelmæssigt knuser enorme mængder data
- AI og maskinindlæring eller fagfolk, der kommer i gang med procesoptimeringsteknikker
- Projektledere, der agter at implementere en hurtigere time-to-market for deres AI-moduler eller AI-drevne produkter
- Og tech-entusiaster, der kan lide at komme ind i detaljerne i de lag, der er involveret i AI-processer.
Hvad er datanotering?
Dataannotering er processen med at tilskrive, tagge eller mærke data for at hjælpe maskinlæringsalgoritmer med at forstå og klassificere de oplysninger, de behandler. Denne proces er essentiel for at træne AI-modeller, hvilket gør dem i stand til præcist at forstå forskellige datatyper, såsom billeder, lydfiler, videooptagelser eller tekst.
Forestil dig en selvkørende bil, der er afhængig af data fra computersyn, naturlig sprogbehandling (NLP) og sensorer til at træffe nøjagtige kørselsbeslutninger. For at hjælpe bilens AI-model med at skelne mellem forhindringer som andre køretøjer, fodgængere, dyr eller vejspærringer, skal de data, den modtager, mærkes eller kommenteres.
I overvåget læring er dataannotering især afgørende, da jo mere mærkede data der tilføres modellen, jo hurtigere lærer den at fungere autonomt. Annoterede data gør det muligt at implementere AI-modeller i forskellige applikationer som chatbots, talegenkendelse og automatisering, hvilket resulterer i optimal ydeevne og pålidelige resultater.
Betydningen af dataannotering i maskinlæring
Maskinlæring involverer computersystemer, der forbedrer deres ydeevne ved at lære af data, ligesom mennesker lærer af erfaring. Dataannotering, eller mærkning, er afgørende i denne proces, da det hjælper med at træne algoritmer til at genkende mønstre og lave præcise forudsigelser.
I maskinlæring består neurale netværk af digitale neuroner organiseret i lag. Disse netværk behandler information svarende til den menneskelige hjerne. Mærkede data er afgørende for overvåget læring, en almindelig tilgang inden for maskinlæring, hvor algoritmer lærer af mærkede eksempler.
Trænings- og testdatasæt med mærkede data gør det muligt for maskinlæringsmodeller at fortolke og sortere indgående data effektivt. Vi kan levere annoterede data af høj kvalitet for at hjælpe algoritmer med at lære autonomt og prioritere resultater med minimal menneskelig indgriben. Betydningen af dataannotering i AI ligger i dens evne til at forbedre modellens nøjagtighed og ydeevne.
Hvorfor er dataanmelding påkrævet?
Vi ved med sikkerhed, at computere er i stand til at levere ultimative resultater, der ikke bare er præcise, men også relevante og rettidige. Men hvordan lærer en maskine at levere med en sådan effektivitet?
Dette er alt på grund af datakommentarer. Når et maskinlæringsmodul stadig er under udvikling, fodres de med mængder efter mængder af AI -træningsdata for at gøre dem bedre til at træffe beslutninger og identificere objekter eller elementer.
Det er kun gennem processen med dataanmærkning, at moduler kunne skelne mellem en kat og en hund, et substantiv og et adjektiv eller en vej fra et fortov.
Uden dataannotering ville hvert billede være det samme for maskiner, da de ikke har nogen iboende information eller viden om noget i verden.
Dataanotering er påkrævet for at få systemer til at levere nøjagtige resultater, hjælpe moduler med at identificere elementer til at træne computersyn og tale, genkendelsesmodeller. Enhver model eller system, der har et maskindrevet beslutningssystem ved omdrejningspunktet, dataannotering er påkrævet for at sikre, at beslutningerne er korrekte og relevante.
Dataanmærkning for LLM'er?
LLM'er forstår som standard ikke tekster og sætninger. De skal trænes i at dissekere alle sætninger og ord for at tyde, hvad en bruger præcis leder efter og derefter levere i overensstemmelse hermed.
Så når en Generativ AI-model kommer med det mest præcise og relevante svar på en forespørgsel – selv når den præsenteres med de mest bizarre spørgsmål – stammer dens nøjagtighed fra dens evne til perfekt at forstå prompten og dens forviklinger bag den, såsom konteksten, formål, sarkasme, hensigt og mere.
Dataannotering giver LLMS mulighed for at gøre dette.
Med enkle ord involverer dataannotering til maskinlæring mærkning, kategorisering, tagging og tilføjelse af enhver ekstra egenskab til data, så maskinlæringsmodeller kan behandle og analysere bedre. Det er kun gennem denne kritiske proces, at resultater kan optimeres til perfektion.
Når det kommer til annotering af data til LLM'er, implementeres forskellige teknikker. Selvom der ikke er nogen systematisk regel for implementering af en teknik, er det generelt under eksperternes skøn, som analyserer fordele og ulemper ved hver enkelt teknik og implementerer den mest ideelle.
Lad os se på nogle af de almindelige dataannoteringsteknikker for LLM'er.
Manuel anmærkning: Dette sætter mennesker i gang med manuelt at kommentere og gennemgå data. Selvom dette sikrer output af høj kvalitet, er det kedeligt og tidskrævende.
Halvautomatisk anmærkning: Mennesker og LLM'er arbejder sammen med hinanden for at tagge datasæt. Dette sikrer nøjagtigheden af mennesker og maskinernes volumenhåndteringskapacitet. AI-algoritmer kan analysere rådata og foreslå foreløbige etiketter, hvilket sparer menneskelige annotatorer værdifuld tid. (fx kan AI identificere potentielle områder af interesse i medicinske billeder til yderligere menneskelig mærkning)
Semi-superviseret læring: Kombination af en lille mængde mærkede data med en stor mængde umærkede data for at forbedre modellens ydeevne.
Automatisk anmærkning: Teknikken er tidsbesparende og mest ideel til at kommentere store mængder datasæt. Teknikken er afhængig af en LLM-models medfødte evner til at tagge og tilføje attributter. Selvom det sparer tid og håndterer store mængder effektivt, afhænger nøjagtigheden i høj grad af kvaliteten og relevansen af de fortrænede modeller.
Instruktionsjustering: Det refererer til finjustering af sprogmodeller på opgaver beskrevet af naturlige sproginstruktioner, der involverer træning i forskellige sæt instruktioner og tilsvarende output.
Zero-shot læring: Baseret på eksisterende viden og indsigt kan LLM'er levere mærkede data som output i denne teknik. Dette reducerer udgifterne til at hente etiketter og er ideel til at behandle massedata. Denne teknik involverer at bruge en models eksisterende viden til at lave forudsigelser om opgaver, den ikke eksplicit er blevet trænet i.
Spørgsmål: På samme måde som en bruger beder en model som forespørgsler om svar, kan LLM'er blive bedt om at annotere data ved at beskrive krav. Outputkvaliteten her er direkte afhængig af promptkvaliteten og hvordan nøjagtige instruktioner fremføres.
Overfør læring: Brug af fortrænede modeller til lignende opgaver for at reducere mængden af mærkede data, der er nødvendige.
Aktiv læring: Her guider selve ML-modellen dataanmærkningsprocessen. Modellen identificerer datapunkter, der ville være mest gavnlige for dens læring, og anmoder om annoteringer for disse specifikke punkter. Denne målrettede tilgang reducerer den samlede mængde data, der skal annoteres, hvilket fører til Øget effektivitet og Forbedret modelydelse.
Vælger du det rigtige dataanmærkningsværktøj?
Enkelt sagt er det en platform, der lader specialister og eksperter kommentere, tagge eller mærke datasæt af alle typer. Det er en bro eller et medie mellem rådata og de resultater, som dine maskinlæringsmoduler i sidste ende ville give.
Et datamærkningsværktøj er en on-prem eller cloud-baseret løsning, der annoterer træningsdata af høj kvalitet til maskinlæringsmodeller. Mens mange virksomheder er afhængige af en ekstern leverandør til at lave komplekse annoteringer, har nogle organisationer stadig deres egne værktøjer, der enten er specialbyggede eller er baseret på freeware eller opensource-værktøjer, der er tilgængelige på markedet. Sådanne værktøjer er normalt designet til at håndtere specifikke datatyper, f.eks. billede, video, tekst, lyd osv. Værktøjerne tilbyder funktioner eller muligheder som afgrænsningsfelter eller polygoner til dataannotatorer til at mærke billeder. De kan bare vælge muligheden og udføre deres specifikke opgaver.
Typer af datanotering
Dette er et paraplyudtryk, der omfatter forskellige datakommentarer. Dette inkluderer billede, tekst, lyd og video. For at give dig en bedre forståelse har vi opdelt hver i flere fragmenter. Lad os tjekke dem individuelt.
Billedannotation
Fra de datasæt, de er blevet undervist i, kan de øjeblikkeligt og præcist differentiere dine øjne fra din næse og dit øjenbryn fra dine øjenvipper. Derfor passer de filtre, du anvender, perfekt, uanset ansigtets form, hvor tæt du er på dit kamera og meget mere.
Så som du nu ved, billedkommentar er afgørende for moduler, der involverer ansigtsgenkendelse, computersyn, robotisk visning og mere. Når AI -eksperter træner sådanne modeller, tilføjer de billedtekster, identifikatorer og søgeord som attributter til deres billeder. Algoritmerne identificerer og forstår derefter ud fra disse parametre og lærer autonomt.
Billedklassificering – Billedklassificering involverer at tildele foruddefinerede kategorier eller etiketter til billeder baseret på deres indhold. Denne type annotering bruges til at træne AI-modeller til at genkende og kategorisere billeder automatisk.
Objektgenkendelse/detektion – Objektgenkendelse eller objektgenkendelse er processen med at identificere og mærke specifikke objekter i et billede. Denne type annotering bruges til at træne AI-modeller til at lokalisere og genkende objekter i billeder eller videoer fra den virkelige verden.
Segmentering – Billedsegmentering involverer opdeling af et billede i flere segmenter eller områder, der hver svarer til et specifikt objekt eller område af interesse. Denne type annotering bruges til at træne AI-modeller til at analysere billeder på pixelniveau, hvilket muliggør mere nøjagtig genkendelse af objekter og sceneforståelse.
Billedtekst: Billedtransskription er processen med at trække detaljer fra billeder og omdanne dem til beskrivende tekst, som derefter gemmes som kommenterede data. Ved at levere billeder og specificere, hvad der skal annoteres, producerer værktøjet både billederne og deres tilhørende beskrivelser.
Optisk tegnegenkendelse (OCR): OCR-teknologi gør det muligt for computere at læse og genkende tekst fra scannede billeder eller dokumenter. Denne proces hjælper med at udtrække tekst nøjagtigt og har væsentligt påvirket digitalisering, automatiseret dataindtastning og forbedret tilgængelighed for personer med synshandicap.
Positionsvurdering (nøglepunktsannotation): Pose-estimering involverer at lokalisere og spore nøglepunkter på kroppen, typisk ved led, for at bestemme en persons position og orientering i 2D- eller 3D-rum i billeder eller videoer.
Lydkommentar
Lyddata har endnu mere dynamik knyttet til sig end billeddata. Flere faktorer er forbundet med en lydfil inklusive, men bestemt ikke begrænset til - sprog, højttalerdemografi, dialekter, humør, hensigt, følelser, opførsel. For at algoritmer skal være effektive i behandlingen, skal alle disse parametre identificeres og mærkes ved hjælp af teknikker som tidsstempling, lydmærkning og mere. Udover blot verbale signaler, kunne ikke-verbale tilfælde som stilhed, åndedrag, endda baggrundsstøj kommenteres for at systemerne kunne forstå det omfattende.
Audio klassifikation: Lydklassificering sorterer lyddata baseret på dets funktioner, hvilket gør det muligt for maskiner at genkende og skelne mellem forskellige typer lyd som musik, tale og naturlyde. Det bruges ofte til at klassificere musikgenrer, hvilket hjælper platforme som Spotify med at anbefale lignende numre.
Lydtransskription: Lydtransskription er processen med at omdanne talte ord fra lydfiler til skrevet tekst, nyttigt til at skabe billedtekster til interviews, film eller tv-shows. Mens værktøjer som OpenAI's Whisper kan automatisere transskription på flere sprog, kan de have brug for en vis manuel rettelse. Vi giver en tutorial om, hvordan man forfiner disse transskriptioner ved hjælp af Shaips lydannoteringsværktøj.
Video-kommentar
Mens et billede er stille, er en video en samling af billeder, der skaber en effekt af genstande, der er i bevægelse. Nu kaldes hvert billede i denne samling en ramme. For så vidt angår videoteknologi, involverer processen tilføjelsen af tastatur, polygoner eller afgrænsningsfelter for at kommentere forskellige objekter i marken i hver ramme.
Når disse rammer er syet sammen, kan bevægelsen, adfærden, mønstrene og mere læres af AI-modellerne i aktion. Det er kun igennem videoannotation at begreber som lokalisering, bevægelsessløring og objektsporing kunne implementeres i systemer. Forskellige videodataannoteringssoftware hjælper dig med at kommentere frames. Når disse kommenterede rammer er syet sammen, kan AI-modeller lære bevægelse, adfærd, mønstre og mere. Videoannotering er afgørende for implementering af koncepter som lokalisering, bevægelsessløring og objektsporing i AI.
Videoklassificering (tagging): Videoklassificering involverer sortering af videoindhold i specifikke kategorier, hvilket er afgørende for at moderere onlineindhold og sikre en sikker oplevelse for brugerne.
Videotekstning: På samme måde som vi undertekster billeder, involverer videotekstning at omdanne videoindhold til beskrivende tekst.
Registrering af videohændelser eller handlinger: Denne teknik identificerer og klassificerer handlinger i videoer, der almindeligvis bruges i sport til at analysere præstationer eller til overvågning for at opdage sjældne hændelser.
Registrering og sporing af videoobjekter: Objektregistrering i videoer identificerer objekter og sporer deres bevægelse på tværs af rammer, og noterer detaljer som placering og størrelse, når de bevæger sig gennem sekvensen.
Tekstkommentar
I dag er de fleste virksomheder afhængige af tekstbaserede data for unik indsigt og information. Nu kan tekst være alt lige fra kundefeedback på en app til en social medieomtale. Og i modsætning til billeder og videoer, der for det meste formidler intentioner, der er ligetil, kommer tekst med en masse semantik.
Som mennesker er vi indstillet på at forstå sammenhængen med en sætning, betydningen af hvert ord, sætning eller sætning, relatere dem til en bestemt situation eller samtale og derefter indse den holistiske betydning bag en erklæring. Maskiner kan derimod ikke gøre dette på præcise niveauer. Begreber som sarkasme, humor og andre abstrakte elementer er ukendte for dem, og derfor bliver tekstdatamærkning vanskeligere. Derfor har tekstkommentarer nogle mere raffinerede faser som følgende:
Semantisk kommentar - objekter, produkter og tjenester gøres mere relevante ved hjælp af passende nøglefrasemærkning og identifikationsparametre. Chatbots er også lavet til at efterligne menneskelige samtaler på denne måde.
Intent annotation - brugerens hensigt og det sprog, de bruger, er mærket for maskiner at forstå. Med dette kan modeller skelne mellem en anmodning fra en kommando eller anbefaling fra en reservation og så videre.
Følelsesanmærkning – Følelsesannotering involverer at mærke tekstdata med den stemning, den formidler, såsom positiv, negativ eller neutral. Denne type annotering er almindeligt anvendt i sentimentanalyse, hvor AI-modeller trænes til at forstå og evaluere de følelser, der udtrykkes i tekst.
Enhedskommentar - hvor ustrukturerede sætninger er mærket for at gøre dem mere meningsfulde og bringe dem til et format, der kan forstås af maskiner. For at få dette til at ske er to aspekter involveret - navngivet enhedsgenkendelse og enhedslinking. Navngivet enhedsgenkendelse er, når navne på steder, mennesker, begivenheder, organisationer og mere er tagget og identificeret, og enhedslinkning er, når disse tags er knyttet til sætninger, sætninger, fakta eller meninger, der følger dem. Samlet set etablerer disse to processer forholdet mellem de tilknyttede tekster og udsagnet omkring det.
Tekstkategorisering – Sætninger eller afsnit kan mærkes og klassificeres baseret på overordnede emner, tendenser, emner, meninger, kategorier (sport, underholdning og lignende) og andre parametre.
Lidar Annotation
LiDAR-annotering involverer mærkning og kategorisering af 3D-punktskydata fra LiDAR-sensorer. Denne væsentlige proces hjælper maskiner med at forstå rumlig information til forskellige formål. For eksempel i autonome køretøjer giver kommenterede LiDAR-data biler mulighed for at identificere objekter og navigere sikkert. I byplanlægning hjælper det med at skabe detaljerede 3D-bykort. Til miljøovervågning hjælper det med at analysere skovstrukturer og spore ændringer i terræn. Det bruges også i robotteknologi, augmented reality og konstruktion til nøjagtige målinger og objektgenkendelse.
Nøgletrin i datamærkning og dataanmærkningsprocessen
Dataanmærkningsprocessen involverer en række veldefinerede trin for at sikre høj kvalitet og nøjagtig datamærkning til maskinlæringsapplikationer. Disse trin dækker alle aspekter af processen, fra dataindsamling til eksport af de kommenterede data til videre brug.
Sådan foregår dataannotering:
- Dataindsamling: Det første trin i dataanmærkningsprocessen er at samle alle relevante data, såsom billeder, videoer, lydoptagelser eller tekstdata, på et centralt sted.
- Dataforbehandling: Standardiser og forbedre de indsamlede data ved at rette billeder, formatere tekst eller transskribere videoindhold. Forbehandling sikrer, at dataene er klar til annotering.
- Vælg den rigtige leverandør eller værktøj: Vælg et passende dataanmærkningsværktøj eller leverandør baseret på dit projekts krav. Indstillinger omfatter platforme som Nanonets til dataannotering, V7 til billedannotering, Appen til videoannotering og Nanonets til dokumentannotering.
- Retningslinjer for anmærkninger: Etabler klare retningslinjer for annotatorer eller annoteringsværktøjer for at sikre konsistens og nøjagtighed gennem hele processen.
- Kommentar: Mærk og tag dataene ved hjælp af menneskelige annotatorer eller dataannoteringssoftware i henhold til de etablerede retningslinjer.
- Kvalitetssikring (QA): Gennemgå de annoterede data for at sikre nøjagtighed og konsistens. Anvend om nødvendigt flere blinde annoteringer for at verificere kvaliteten af resultaterne.
- Dataeksport: Når du har fuldført dataanmærkningen, skal du eksportere dataene i det påkrævede format. Platforme som Nanonets muliggør problemfri dataeksport til forskellige forretningssoftwareapplikationer.
Hele dataanmærkningsprocessen kan variere fra et par dage til flere uger, afhængigt af projektets størrelse, kompleksitet og tilgængelige ressourcer.
Funktioner til Data Annotation / Data Labeling Tools
Dataanotationsværktøjer er afgørende faktorer, der kan skabe eller bryde dit AI -projekt. Når det kommer til præcise output og resultater, er kvaliteten af datasæt alene ligegyldig. Faktisk påvirker de dataanmeldingsværktøjer, du bruger til at træne dine AI -moduler, enormt meget dine output.
Derfor er det vigtigt at vælge og bruge det mest funktionelle og passende datamærkeværktøj, der opfylder din virksomheds eller projektbehov. Men hvad er et dataannotationsværktøj i første omgang? Hvilket formål tjener det? Er der nogen typer? Lad os finde ud af det.
Ligesom andre værktøjer tilbyder dataanmeldingsværktøjer en lang række funktioner og muligheder. For at give dig en hurtig idé om funktioner, her er en liste over nogle af de mest grundlæggende funktioner, du skal kigge efter, når du vælger et dataanotationsværktøj.
Datasæt Management
Det dataanmeldingsværktøj, du agter at bruge, skal understøtte de datasæt, du har i hånden, og lade dig importere dem til softwaren til mærkning. Så administration af dine datasæt er det primære funktionsværktøjstilbud. Moderne løsninger tilbyder funktioner, der lader dig importere store datamængder problemfrit, samtidig med at du kan organisere dine datasæt gennem handlinger som sortering, filtrering, kloning, fletning og mere.
Når indtastningen af dine datasæt er udført, eksporterer vi dem som brugbare filer. Det værktøj, du bruger, skal lade dig gemme dine datasæt i det format, du angiver, så du kan føde dem til dine ML -modeller.
Annoteringsteknikker
Dette er, hvad et dataanmeldingsværktøj er bygget eller designet til. Et solidt værktøj bør tilbyde dig en række annoteringsteknikker til datasæt af alle typer. Dette er medmindre du udvikler en tilpasset løsning til dine behov. Dit værktøj skal lade dig kommentere video eller billeder fra computersyn, lyd eller tekst fra NLP'er og transskriptioner og mere. Ved at forfine dette yderligere, bør der være muligheder for at bruge afgrænsningsbokse, semantisk segmentering, kuboider, interpolation, sentimentanalyse, taledele, coreference -løsning og mere.
For de uindviede er der også AI-drevne dataanmeldingsværktøjer. Disse leveres med AI -moduler, der autonomt lærer af en annotators arbejdsmønstre og automatisk kommenterer billeder eller tekst. Sådan
moduler kan bruges til at yde utrolig hjælp til annotatorer, optimere annotationer og endda implementere kvalitetskontrol.
Datakvalitetskontrol
Når vi taler om kvalitetskontroller, ruller flere dataannotationsværktøjer derude ud med integrerede kvalitetskontrolmoduler. Disse giver annotatorer mulighed for at samarbejde bedre med deres teammedlemmer og hjælpe med at optimere arbejdsgange. Med denne funktion kan annotatorer markere og spore kommentarer eller feedback i realtid, spore identiteter bag mennesker, der foretager ændringer i filer, gendanne tidligere versioner, vælge etiketteringskonsensus og mere.
Sikkerhed
Da du arbejder med data, bør sikkerhed have højeste prioritet. Du arbejder muligvis med fortrolige data som dem, der involverer personlige oplysninger eller intellektuel ejendomsret. Så dit værktøj skal give lufttæt sikkerhed med hensyn til, hvor dataene gemmes, og hvordan de deles. Det skal levere værktøjer, der begrænser adgang til teammedlemmer, forhindrer uautoriserede downloads og mere.
Bortset fra disse skal sikkerhedsstandarder og protokoller overholdes og overholdes.
Arbejdsstyring
Et dataanmeldingsværktøj er også en slags projektstyringsplatform, hvor opgaver kan tildeles teammedlemmer, samarbejde kan ske, anmeldelser er mulige og mere. Derfor skal dit værktøj passe ind i din arbejdsgang og proces for optimeret produktivitet.
Desuden skal værktøjet også have en minimal indlæringskurve, da processen med dataanmelding i sig selv er tidskrævende. Det tjener ikke noget formål at bruge for meget tid på blot at lære værktøjet. Så det burde være intuitivt og problemfrit for alle at komme hurtigt i gang.
Hvad er fordelene ved dataannotering?
Dataannotering er afgørende for at optimere maskinlæringssystemer og levere forbedrede brugeroplevelser. Her er nogle af de vigtigste fordele ved dataannotering:
- Forbedret træningseffektivitet: Datamærkning hjælper maskinlæringsmodeller med at blive bedre trænet, hvilket øger den overordnede effektivitet og producerer mere præcise resultater.
- Øget præcision: Nøjagtigt annoterede data sikrer, at algoritmer kan tilpasse sig og lære effektivt, hvilket resulterer i højere niveauer af præcision i fremtidige opgaver.
- Reduceret menneskelig indgriben: Avancerede dataannoteringsværktøjer reducerer behovet for manuel indgriben markant, strømliner processer og reducerer tilknyttede omkostninger.
Dataannotering bidrager således til mere effektive og præcise maskinlæringssystemer, samtidig med at omkostningerne og den manuelle indsats, der traditionelt kræves for at træne AI-modeller, minimeres.
Kvalitetskontrol i dataannotering
Shaip sikrer topkvalitet gennem flere stadier af kvalitetskontrol for at sikre kvalitet i dataannotering.
- Indledende træning: Annotatorer er grundigt uddannet i projektspecifikke retningslinjer.
- Løbende overvågning: Regelmæssige kvalitetstjek under annoteringsprocessen.
- Endelig anmeldelse: Omfattende anmeldelser af senior annotatorer og automatiserede værktøjer for at sikre nøjagtighed og konsistens.
Desuden kan AI også identificere uoverensstemmelser i menneskelige annoteringer og markere dem til gennemgang, hvilket sikrer højere overordnet datakvalitet. (f.eks. kan AI detektere uoverensstemmelser i, hvordan forskellige annotatorer mærker det samme objekt i et billede). Så med mennesker og kunstig intelligens kan kvaliteten af annotering forbedres betydeligt, mens den samlede tid, det tager at fuldføre projekterne, reduceres.
Nøgleudfordringer i dataannotering for AI-succes
Dataannotering spiller en afgørende rolle i udviklingen og nøjagtigheden af AI og maskinlæringsmodeller. Processen kommer dog med sit eget sæt af udfordringer:
- Omkostninger til annotering af data: Dataanmærkning kan udføres manuelt eller automatisk. Manuel annotering kræver betydelig indsats, tid og ressourcer, hvilket kan føre til øgede omkostninger. Vedligeholdelse af kvaliteten af data gennem hele processen bidrager også til disse udgifter.
- Nøjagtighed af annotering: Menneskelige fejl under annoteringsprocessen kan resultere i dårlig datakvalitet, hvilket direkte påvirker AI/ML-modellernes ydeevne og forudsigelser. En undersøgelse foretaget af Gartner fremhæver det dårlig datakvalitet koster virksomheder op til 15 % af deres indtægter.
- Skalerbarhed: Efterhånden som mængden af data stiger, kan annoteringsprocessen blive mere kompleks og tidskrævende. Det er en udfordring for mange organisationer at skalere dataannoteringer og samtidig opretholde kvalitet og effektivitet.
- Databeskyttelse og sikkerhed: Annotering af følsomme data, såsom personlige oplysninger, lægejournaler eller økonomiske data, giver anledning til bekymringer om privatlivets fred og sikkerhed. At sikre, at anmærkningsprocessen overholder relevante databeskyttelsesforskrifter og etiske retningslinjer, er afgørende for at undgå juridiske og omdømmemæssige risici.
- Håndtering af forskellige datatyper: Håndtering af forskellige datatyper såsom tekst, billeder, lyd og video kan være udfordrende, især når de kræver forskellige annoteringsteknikker og ekspertise. Koordinering og styring af annoteringsprocessen på tværs af disse datatyper kan være kompleks og ressourcekrævende.
Organisationer kan forstå og håndtere disse udfordringer for at overvinde forhindringerne forbundet med dataannotering og forbedre effektiviteten og effektiviteten af deres AI- og maskinlæringsprojekter.
At bygge eller ikke oprette et dataanmærkningsværktøj
Et kritisk og overordnet problem, der kan komme op under et datanotering eller datamærkningsprojekt, er valget om enten at opbygge eller købe funktionalitet til disse processer. Dette kan komme op flere gange i forskellige projektfaser eller relateret til forskellige segmenter af programmet. Når du vælger, om du skal bygge et system internt eller stole på leverandører, er der altid en kompromis.
Som du sandsynligvis nu kan fortælle, er datanotering en kompleks proces. Samtidig er det også en subjektiv proces. Det betyder, at der ikke er et eneste svar på spørgsmålet om, hvorvidt du skal købe eller opbygge et dataanmærkningsværktøj. En masse faktorer skal overvejes, og du skal stille dig selv nogle spørgsmål for at forstå dine krav og indse, om du rent faktisk har brug for at købe eller bygge en.
For at gøre dette enkelt er her nogle af de faktorer, du bør overveje.
Dit mål
Det første element, du skal definere, er målet med din kunstige intelligens og maskinindlæringskoncepter.
- Hvorfor implementerer du dem i din virksomhed?
- Løser de et problem i den virkelige verden, som dine kunder står over for?
- Gør de nogen front-end eller backend-proces?
- Vil du bruge AI til at introducere nye funktioner eller optimere din eksisterende hjemmeside, app eller et modul?
- Hvad laver din konkurrent i dit segment?
- Har du nok brugssager, der har brug for AI-intervention?
Svarene på disse samler dine tanker - som i øjeblikket kan være overalt - på ét sted og giver dig mere klarhed.
AI -dataindsamling / -licensiering
AI -modeller kræver kun ét element for at fungere - data. Du er nødt til at identificere, hvorfra du kan generere enorme mængder jord-sandhedsdata. Hvis din virksomhed genererer store mængder data, der skal behandles for afgørende indsigt i forretning, drift, konkurrentundersøgelser, markedsvolatilitetsanalyse, undersøgelse af kundeadfærd og mere, har du brug for et dataanoteringsværktøj. Du bør dog også overveje mængden af data, du genererer. Som nævnt tidligere er en AI -model kun lige så effektiv som kvaliteten og mængden af data, den fodres med. Så dine beslutninger bør uvægerligt afhænge af denne faktor.
Hvis du ikke har de rigtige data til at træne dine ML-modeller, kan leverandører komme ret praktisk, og hjælpe dig med datalicensering af det rigtige datasæt, der kræves for at træne ML-modeller. I nogle tilfælde vil en del af den værdi, som sælgeren bringer, involvere både teknisk dygtighed og også adgang til ressourcer, der vil fremme projektsucces.
budget
En anden grundlæggende betingelse, der sandsynligvis påvirker hver eneste faktor, vi i øjeblikket diskuterer. Løsningen på spørgsmålet om, hvorvidt du skal oprette eller købe en datanotering, bliver let, når du forstår, om du har nok budget til at bruge.
Overholdelseskompleksiteter
Manpower
Datakommentarer kræver dygtig arbejdskraft at arbejde på uanset størrelse, skala og domæne for din virksomhed. Selvom du genererer minimale data hver eneste dag, har du brug for dataeksperter til at arbejde med dine data til mærkning. Så nu skal du indse, om du har den nødvendige arbejdskraft på plads.Hvis du gør det, er de dygtige til de nødvendige værktøjer og teknikker, eller har de brug for efteruddannelse? Hvis de har brug for efteruddannelse, har du så budgettet til at uddanne dem i første omgang?
Desuden tager de bedste datanoteringer og datamærkningsprogrammer et antal emne- eller domæneeksperter og segmenterer dem i henhold til demografi som alder, køn og ekspertiseområde - eller ofte med hensyn til de lokaliserede sprog, de vil arbejde med. Det er igen, hvor vi i Shaip taler om at få de rigtige mennesker i de rigtige sæder og derved køre de rigtige menneskelige processer, der vil føre din programmatiske indsats til succes.
Små og store projektoperationer og omkostningstærskler
I mange tilfælde kan leverandørsupport være mere en mulighed for et mindre projekt eller til mindre projektfaser. Når omkostningerne er kontrollerbare, kan virksomheden drage fordel af outsourcing for at gøre dataanmærknings- eller datamærkningsprojekter mere effektive.
Virksomheder kan også se på vigtige tærskler - hvor mange leverandører binder omkostninger til mængden af forbrugt data eller andre ressourcebenchmarks. Lad os f.eks. Sige, at en virksomhed har tilmeldt sig en leverandør for at udføre den kedelige dataindtastning, der kræves for at oprette testsæt.
Der kan være en skjult tærskel i aftalen, hvor f.eks. Forretningspartneren skal fjerne en anden blok med AWS-datalagring eller en anden servicekomponent fra Amazon Web Services eller en anden tredjepartsleverandør. De videregiver det til kunden i form af højere omkostninger, og det sætter prislappen uden for kundens rækkevidde.
I disse tilfælde hjælper måling af de tjenester, du får fra leverandører, med at holde projektet overkommeligt. At have det rigtige omfang på plads vil sikre, at projektomkostningerne ikke overstiger det, der er rimeligt eller gennemførligt for det pågældende firma.
Open Source og freeware alternativer
Gør-det-selv-mentaliteten af open source er i sig selv et slags kompromis - ingeniører og interne mennesker kan drage fordel af open source-samfundet, hvor decentrale brugerbaser tilbyder deres egen slags græsrodsstøtte. Det vil ikke være som hvad du får fra en leverandør - du får ikke 24/7 nem hjælp eller svar på spørgsmål uden at foretage intern forskning - men prislappen er lavere.
Så det store spørgsmål - Hvornår skal du købe et datanoteringsværktøj:
Som med mange slags højteknologiske projekter kræver denne type analyse - hvornår man skal bygge og hvornår man køber - dedikeret overvejelse og overvejelse af, hvordan disse projekter hentes og styres. De udfordringer, som de fleste virksomheder står over for i forbindelse med AI / ML-projekter, når de overvejer "build" -optionen, handler ikke kun om projektets bygnings- og udviklingsdele. Der er ofte en enorm indlæringskurve for endda at nå det punkt, hvor ægte AI / ML-udvikling kan forekomme. Med nye AI / ML-hold og initiativer opvejer antallet af "ukendte ukendte" langt antallet af "kendte ukendte".
| Byg | KØB |
|---|---|
Fordele:
| Fordele:
|
Ulemper:
| Ulemper:
|
For at gøre tingene endnu enklere skal du overveje følgende aspekter:
- når du arbejder på enorme datamængder
- når du arbejder på forskellige varianter af data
- når funktionaliteterne forbundet med dine modeller eller løsninger kan ændre sig eller udvikle sig i fremtiden
- når du har en vag eller generisk brugssag
- når du har brug for en klar idé om udgifterne ved implementering af et dataanmærkningsværktøj
- og når du ikke har den rette arbejdsstyrke eller dygtige eksperter til at arbejde på værktøjerne og leder efter en minimal læringskurve
Hvis dine svar var modsatte af disse scenarier, skal du fokusere på at opbygge dit værktøj.
Valg af det rigtige dataanmærkningsværktøj
Hvis du læser dette, lyder disse ideer spændende og er bestemt lettere sagt end gjort. Så hvordan går man i gang med at udnytte overfloden af allerede eksisterende værktøjer til datanotering derude? Så det næste trin involveret er at overveje de faktorer, der er forbundet med at vælge det rigtige data-annoteringsværktøj.
I modsætning til et par år tilbage har markedet udviklet sig med tonsvis af AI-datamærkningsplatforme i praksis i dag. Virksomheder har flere muligheder for at vælge en baseret på deres særlige behov. Men hvert enkelt værktøj kommer med sit eget sæt fordele og ulemper. For at træffe en klog beslutning skal der også tages en objektiv vej bortset fra subjektive krav. Lad os se på nogle af de afgørende faktorer, du skal overveje i processen.
Definition af din brugssag
For at vælge det rigtige data-annoteringsværktøj skal du definere din brugssag. Du bør indse, om dit krav involverer tekst, billede, video, lyd eller en blanding af alle datatyper. Der er enkeltstående værktøjer, du kan købe, og der er holistiske værktøjer, der giver dig mulighed for at udføre forskellige handlinger på datasæt.
Værktøjerne i dag er intuitive og tilbyder dig muligheder med hensyn til lagerfaciliteter (netværk, lokal eller cloud), annoteringsteknikker (lyd, billede, 3D og mere) og en række andre aspekter. Du kan vælge et værktøj baseret på dine specifikke krav.
Etablering af standarder for kvalitetskontrol
Som med mange forskellige slags job kan mange mennesker foretage en datanotering og tagging, men de gør det med forskellige grader af succes. Når du beder om en tjeneste, verificerer du ikke automatisk niveauet for kvalitetskontrol. Derfor varierer resultaterne.
Så vil du implementere en konsensusmodel, hvor kommentatorer giver feedback om kvalitet, og korrigerende foranstaltninger træffes med det samme? Eller foretrækker du prøvevurdering, guldstandarder eller kryds frem for fagmodeller?
Den bedste købsplan vil sikre, at kvalitetskontrollen er på plads lige fra begyndelsen ved at sætte standarder, inden der er aftalt nogen endelig kontrakt. Når du opretter dette, bør du ikke overse fejlmargener også. Manuel indgriben kan ikke undgås fuldstændigt, da systemer sandsynligvis producerer fejl med op til 3%. Dette tager arbejde foran, men det er det værd.
Hvem vil kommentere dine data?
Den næste vigtige faktor er afhængig af, hvem der kommenterer dine data. Har du til hensigt at have et internt team, eller vil du hellere få det outsourcet? Hvis du outsourcer, er der legaliteter og overholdelsesforanstaltninger, du skal overveje på grund af de problemer, der vedrører fortrolighed og fortrolighed forbundet med data. Og hvis du har et internt team, hvor effektive er de til at lære et nyt værktøj? Hvad er din time-to-market med dit produkt eller din tjeneste? Har du de rigtige kvalitetsmålinger og hold til at godkende resultaterne?
The Vendor Vs. Partnerdebat
Med denne faktor skal aspekter som evnen til at holde dine data og intentioner fortrolige, hensigten om at acceptere og arbejde med feedback, være proaktiv med hensyn til datarekvisitioner, fleksibilitet i operationer og mere, overvejes, før du håndhænder en sælger eller en partner . Vi har medtaget fleksibilitet, fordi kravene til datanotering ikke altid er lineære eller statiske. De kan ændre sig i fremtiden, når du skalerer din virksomhed yderligere. Hvis du i øjeblikket kun beskæftiger dig med tekstbaserede data, vil du muligvis kommentere lyd- eller videodata, mens du skalerer, og din support skal være klar til at udvide deres horisonter med dig.
Leverandørinddragelse
En af måderne til at vurdere leverandørinddragelse er den support, du får. Enhver købsplan skal have en vis overvejelse af denne komponent. Hvordan vil støtte se ud på jorden? Hvem vil interessenterne og pege folk være på begge sider af ligningen?
Der er også konkrete opgaver, der skal præciseres, hvad leverandørens engagement er (eller vil være). Især for et datanotering eller datamærkningsprojekt, vil sælgeren aktivt levere rådataene eller ej? Hvem vil fungere som fageksperter, og hvem vil ansætte dem enten som ansatte eller uafhængige entreprenører?
Real-World Use Cases for Data Annotation i AI
Dataannotering er afgørende i forskellige industrier, hvilket gør dem i stand til at udvikle mere nøjagtige og effektive AI- og maskinlæringsmodeller. Her er nogle branchespecifikke use cases for dataannotering:
Sundhedsdataanmærkning
Dataannotering til medicinske billeder er medvirkende til at udvikle AI-drevne medicinske billedanalyseværktøjer. Annotatorer mærker medicinske billeder (såsom røntgenstråler, MRI'er) for funktioner som tumorer eller specifikke anatomiske strukturer, hvilket gør det muligt for algoritmer at opdage sygdomme og abnormiteter med større nøjagtighed. For eksempel er dataannotering afgørende for træning af maskinlæringsmodeller til at identificere kræftlæsioner i hudkræftdetektionssystemer. Derudover mærker dataannotatorer elektroniske medicinske journaler (EMR'er) og kliniske noter, der hjælper med udviklingen af computersynssystemer til sygdomsdiagnostik og automatiseret medicinsk dataanalyse.
Detaildataanmærkning
Annotering af detaildata involverer mærkning af produktbilleder, kundedata og sentimentdata. Denne type annotering hjælper med at skabe og træne AI/ML-modeller til at forstå kundernes følelser, anbefale produkter og forbedre den overordnede kundeoplevelse.
Finansdataanmærkning
Den finansielle sektor bruger dataanmærkninger til at afsløre svindel og følelsesanalyse af finansielle nyhedsartikler. Annotatorer betegner transaktioner eller nyhedsartikler som svigagtige eller legitime, og træner AI-modeller til automatisk at markere mistænkelig aktivitet og identificere potentielle markedstendenser. For eksempel hjælper annoteringer finansielle institutioner med at træne AI-modeller til at genkende mønstre i finansielle transaktioner og opdage svigagtige aktiviteter. Desuden fokuserer annotering af finansielle data på annotering af finansielle dokumenter og transaktionsdata, som er afgørende for udvikling af AI/ML-systemer, der opdager svig, adresserer overholdelsesproblemer og strømliner andre økonomiske processer.
Automotive Data Annotation
Dataannotering i bilindustrien involverer mærkning af data fra autonome køretøjer, såsom kamera- og LiDAR-sensoroplysninger. Denne annotering hjælper med at skabe modeller til at detektere objekter i miljøet og behandle andre kritiske datapunkter for autonome køretøjssystemer.
Industriel eller fremstillingsdataanmærkning
Dataanmærkning til produktionsautomatisering giver næring til udviklingen af intelligente robotter og automatiserede systemer i fremstillingen. Annotatorer mærker billeder eller sensordata for at træne AI-modeller til opgaver som objektdetektering (robotter, der plukker varer fra et lager) eller anomalidetektion (identifikation af potentielle udstyrsfejl baseret på sensoraflæsninger). For eksempel gør dataannotering det muligt for robotter at genkende og gribe specifikke objekter på en produktionslinje, hvilket forbedrer effektiviteten og automatiseringen. Derudover bruges industrielle dataannoteringer til at annotere data fra forskellige industrielle applikationer, herunder fremstillingsbilleder, vedligeholdelsesdata, sikkerhedsdata og kvalitetskontroloplysninger. Denne type dataannotering hjælper med at skabe modeller, der er i stand til at opdage uregelmæssigheder i produktionsprocesser og sikre arbejdernes sikkerhed.
E-handelsdataanmærkning
Annotering af produktbilleder og brugeranmeldelser for personlige anbefalinger og sentimentanalyse.
Hvad er de bedste fremgangsmåder for dataannotering?
For at sikre succes med dine AI- og maskinlæringsprojekter er det vigtigt at følge bedste praksis for dataannotering. Disse fremgangsmåder kan hjælpe med at forbedre nøjagtigheden og konsistensen af dine annoterede data:
- Vælg den relevante datastruktur: Opret dataetiketter, der er specifikke nok til at være nyttige, men generelle nok til at fange alle mulige variationer i datasæt.
- Giv klare instruktioner: Udvikl detaljerede, letforståelige retningslinjer for dataannoteringer og bedste praksis for at sikre datakonsistens og nøjagtighed på tværs af forskellige annotatorer.
- Optimer annoteringsarbejdsbyrden: Da annotering kan være dyrt, bør du overveje mere overkommelige alternativer, såsom at arbejde med dataindsamlingstjenester, der tilbyder præ-mærkede datasæt.
- Indsaml flere data, når det er nødvendigt: For at forhindre kvaliteten af maskinlæringsmodeller i at lide, skal du samarbejde med dataindsamlingsvirksomheder for at indsamle flere data, hvis det er nødvendigt.
- Outsource eller crowdsource: Når kravene til dataanmærkninger bliver for store og tidskrævende for interne ressourcer, skal du overveje at outsource eller crowdsourcing.
- Kombiner menneskelig og maskinel indsats: Brug en human-in-the-loop tilgang med dataannoteringssoftware til at hjælpe menneskelige annotatorer med at fokusere på de mest udfordrende sager og øge mangfoldigheden af træningsdatasættet.
- Prioriter kvalitet: Test regelmæssigt dine dataanmærkninger til kvalitetssikringsformål. Tilskynd flere annotatorer til at gennemgå hinandens arbejde for nøjagtighed og konsistens i mærkningsdatasæt.
- Sørg for overholdelse: Når du annoterer følsomme datasæt, såsom billeder, der indeholder personer eller sundhedsjournaler, skal du nøje overveje privatliv og etiske spørgsmål. Manglende overholdelse af lokale regler kan skade din virksomheds omdømme.
Overholdelse af disse bedste praksisser for dataannoteringer kan hjælpe dig med at garantere, at dine datasæt er nøjagtigt mærket, tilgængelige for dataforskere og klar til at give næring til dine datadrevne projekter.
Casestudier
Her er nogle specifikke casestudieeksempler, der omhandler, hvordan dataanmærkning og datamærkning virkelig fungerer på stedet. Hos Shaip sørger vi for at levere de højeste kvalitetsniveauer og overlegne resultater inden for datakommentarer og datamærkning. Meget af ovenstående diskussion af standardpræstationer for dataanmærkning og datamærkning afslører, hvordan vi nærmer os hvert enkelt projekt, og hvad vi tilbyder til de virksomheder og interessenter, vi arbejder med.
I et af vores seneste kliniske datalicensprojekter behandlede vi over 6,000 timers lyd, og vi fjernede omhyggeligt alle beskyttede sundhedsoplysninger (PHI) for at sikre, at indholdet opfyldte HIPAA-standarderne. Efter at have afidentificeret dataene var de klar til at blive brugt til træning af talegenkendelsesmodeller i sundhedssektoren.
I projekter som disse ligger den virkelige udfordring i at opfylde de strenge kriterier og nå vigtige milepæle. Vi starter med rå lyddata, hvilket betyder, at der er stort fokus på at afidentificere alle involverede parter. Når vi f.eks. bruger NER-analyse (Named Entity Recognition), er vores mål ikke kun at anonymisere oplysningerne, men også at sikre, at de er korrekt annoteret for modellerne.
Et andet casestudie, der skiller sig ud, er et massivt samtale AI træningsdata projekt, hvor vi arbejdede med 3,000 lingvister over 14 uger. Resultatet? Vi producerede træningsdata på 27 forskellige sprog og hjalp med at udvikle flersprogede digitale assistenter, der kan engagere sig med folk på deres modersmål.
Dette projekt understregede virkelig vigtigheden af at få de rigtige mennesker på plads. Med et så stort team af fageksperter og databehandlere var det afgørende at holde alt organiseret og strømlinet for at overholde vores deadline. Takket være vores tilgang var vi i stand til at gennemføre projektet et godt stykke over industristandarden.
I et andet eksempel havde en af vores sundhedskunder brug for annoterede medicinske billeder i topklasse til et nyt AI-diagnoseværktøj. Ved at udnytte Shaips dybe annoteringsekspertise forbedrede klienten deres models nøjagtighed med 25 %, hvilket resulterede i hurtigere og mere pålidelige diagnoser.
Vi har også gjort en masse arbejde inden for områder som bot-træning og tekstanmærkning til maskinlæring. Selv når du arbejder med tekst, gælder privatlivslovgivningen stadig, så det er lige så vigtigt at afidentificere følsomme oplysninger og sortere rådata.
På tværs af alle disse forskellige datatyper – hvad enten det er lyd, tekst eller billeder – har vores team hos Shaip konsekvent leveret ved at anvende de samme gennemprøvede metoder og principper for at sikre succes, hver gang.
Indpakning op
Vi mener ærligt, at denne guide var ressourcefuld for dig, og at du har de fleste af dine spørgsmål besvaret. Men hvis du stadig ikke er overbevist om en pålidelig leverandør, skal du ikke lede længere.
Vi, hos Shaip, er et førende dataanmærkningsfirma. Vi har eksperter inden for området, der forstår data og dets allierede bekymringer som ingen andre. Vi kan være dine ideelle partnere, når vi bringer kompetencer som engagement, fortrolighed, fleksibilitet og ejerskab til hvert projekt eller samarbejde.
Så uanset hvilken type data du vil få kommentarer til, kan du finde det veteranhold i os til at imødekomme dine krav og mål. Få dine AI-modeller optimeret til læring hos os.
Lad os tale
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Datanotering eller datamærkning er den proces, der gør data med bestemte objekter genkendelige af maskiner for at forudsige resultatet. Mærkning, transskribering eller behandling af objekter inden for tekst, billede, scanninger osv. Gør det muligt for algoritmer at fortolke de mærkede data og blive trænet i at løse rigtige business cases alene uden menneskelig indgriben.
I maskinindlæring (både overvåget eller uden tilsyn) er mærkede eller kommenterede data tagging, transskribering eller behandling af de funktioner, du ønsker, at dine maskinlæringsmodeller skal forstå og genkende for at løse udfordringer i den virkelige verden.
En datakommentator er en person, der utrætteligt arbejder på at berige dataene for at gøre dem genkendelige på maskiner. Det kan indebære et eller alle følgende trin (afhængigt af den anvendte sag og kravet): Datarensning, datatransskribering, datamærkning eller datainformation, QA osv.
Værktøjer eller platforme (skybaserede eller on-premise), der bruges til at mærke eller kommentere data af høj kvalitet (f.eks. Tekst, lyd, billede, video) med metadata til maskinlæring, kaldes dataannotationsværktøjer.
Værktøjer eller platforme (skybaserede eller on-premise), der bruges til at mærke eller kommentere bevægelige billeder ramme for billede fra en video til at opbygge træningsdata af høj kvalitet til maskinlæring.
Værktøjer eller platforme (skybaserede eller on-premise), der bruges til at mærke eller kommentere tekst fra anmeldelser, aviser, læge recept, elektroniske sundhedsjournaler, balance osv. Til at opbygge træningsdata af høj kvalitet til maskinlæring. Denne proces kan også kaldes mærkning, mærkning, transkribering eller behandling.