Datanotering og datamærkning

Den ultimative køberguide 2022

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 dataanmærkning vil være få af de udfordrende aspekter for dit projekt. Outputtet af dine AI & ML -modeller er kun lige så godt som de data, du bruger til at træne det - så den præcision, du anvender til dataindsamling 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.

Datanotering
Læs vejledningen til datakommentarer / mærkning af købere, eller download en PDF-version

Introduktion

Denne vejledning vil være yderst hjælpsom for de købere og beslutningstagere, der begynder at vende deres tanker mod møtrikker og bolte ved datasourcing og dataimplementering både til neurale netværk og andre typer AI- og ML-operationer.

Datanotering

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.

Lad os komme igang.

For dem af jer, der læser artiklen igennem, er her nogle hurtige takeaways, du finder i guiden:

  • Forstå hvad datanotering er
  • Kend de forskellige typer af data-annoteringsprocesser
  • Kend fordelene ved at implementere dataanmeldingsprocessen
  • Få klarhed over, om du skal gå til intern datamærkning eller få dem outsourcet
  • Indsigt i at vælge den rigtige datanotering også

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.
Datanotering

Hvad er maskinlæring?

Vi har talt om, hvordan dataannotering eller datamærkning understøtter maskinlæring, og at den består af mærkning eller identifikation af komponenter. Men hvad angår dyb læring og selve maskinlæringen: Den grundlæggende forudsætning for maskinlæring er, at computersystemer og programmer kan forbedre deres output på måder, der ligner menneskelige kognitive processer, uden direkte menneskelig hjælp eller indgriben, for at give os indsigt. Med andre ord bliver de til selvlærende maskiner, der ligesom et menneske bliver bedre til deres job med mere øvelse. Denne "praksis" opnås ved at analysere og fortolke flere (og bedre) træningsdata.

Datanotering Et af nøglebegreberne i maskinindlæring er det neurale netværk, hvor individuelle digitale neuroner kortlægges i lag. Det neurale netværk sender signaler gennem disse lag, ligesom funktionen af ​​en faktisk menneskelig hjerne, for at få resultater.

Hvordan dette ser ud i feltet er forskelligt fra sag til sag, men grundlæggende elementer gælder. En af dem er behovet for mærket og overvåget læring.

Disse mærkede data kommer typisk i form af træning og testsæt, der vil orientere maskinindlæringsprogrammet mod fremtidige resultater, når fremtidige dataindgange tilføjes. Med andre ord, når du har en god test- og træningsdataopsætning, er maskinen i stand til at fortolke og sortere nye indgående produktionsdata på bedre og mere effektive måder.

I den forstand er optimering af denne maskinindlæring en søgning efter kvalitet og en måde at løse “værdiindlæringsproblemet” - problemet med, hvordan maskiner kan lære at tænke på egen hånd og prioritere resultater med så lidt menneskelig assistance som muligt.

Ved udviklingen af ​​de bedste aktuelle programmer er nøglen til effektive AI/ML -implementeringer "rene" mærkede data. Test- og træningssæt, der er veldesignede og kommenterede, understøtter de resultater, ingeniører har brug for fra vellykket ML.

Hvad er datanotering?

Som vi nævnte tidligere, er næsten 95% af de genererede data ustrukturerede. I enkle ord kan ustrukturerede data være overalt og er ikke korrekt defineret. Hvis du bygger en AI-model, skal du give oplysninger til en algoritme, så den kan behandle og levere output og slutninger.

DatanoteringDenne proces kan kun ske, når algoritmen forstår og klassificerer de data, der fødes til den.

Og denne proces med tilskrivning, mærkning eller mærkning af data kaldes dataanmelding. For at opsummere handler datamærkning og dataanotation om at mærke eller mærke relevante oplysninger/metadata i et datasæt for at lade maskiner forstå, hvad de er. Datasættet kan være i enhver form, dvs. billede, en lydfil, videofilm eller endda tekst. Når vi mærker elementer i data, forstår ML -modeller nøjagtigt, hvad de skal behandle, og beholder disse oplysninger til automatisk at behandle nyere information, der er bygget på eksisterende viden for at tage rettidige beslutninger.

Med datanotering ville en AI-model vide, om de data, den modtager, er lyd, video, tekst, grafik eller en blanding af formater. Afhængigt af dets tildelte funktioner og parametre klassificerer modellen derefter dataene og fortsætter med at udføre sine opgaver.

Datanotering er uundgåelig, fordi AI og maskinlæringsmodeller skal trænes konsekvent for at blive mere effektive og effektive til at levere de krævede output. I overvåget læring bliver processen desto mere afgørende, fordi jo mere kommenterede data der tilføres modellen, jo hurtigere træner den sig selv til at lære autonomt.

For eksempel, hvis vi skal tale om selvkørende biler, som fuldstændig er afhængige af data genereret fra dets forskellige tech-komponenter som f.eks computersyn, NLP (Natural Language Processing), sensorer og mere, data -annotering er det, der skubber algoritmerne til at træffe præcise kørselsbeslutninger hvert sekund. I mangel af processen ville en model ikke forstå, om en forhindring, der nærmer sig, er en anden bil, en fodgænger, et dyr eller en vejspærring. Dette resulterer kun i en uønsket konsekvens og fejl i AI -modellen.

Når datakommentarer er implementeret, trænes dine modeller præcist. Så uanset om du implementerer modellen til chatbots, talegenkendelse, automatisering eller andre processer, ville du få optimale resultater og en fjolsikker model.

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 dataanmeldingsprocessen, at moduler kunne skelne mellem en kat og en hund, et substantiv og et adjektiv eller en vej fra et fortov. Uden datakommentarer 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.

Datanotering VS Datamærkning

Der er en meget tynd forskel mellem dataanmelding og datamærkning, undtagen stil og type indholdsmærkning, der bruges. Derfor er de ofte blevet brugt i flæng til at oprette ML -træningsdatasæt afhængigt af AI -modellen og processen med træning af algoritmerne.

DatanoteringDatamærkning
Dataanotering er den teknik, hvorigennem vi mærker data for at gøre objekter genkendelige på maskinerDatamærkning handler om at tilføje mere info/metadata til forskellige data
typer (tekst, lyd, billede og video) for at træne ML -modeller
Kommenterede data er det grundlæggende krav for at træne ML -modellerMærkning handler om at identificere relevante funktioner i datasættet
Annotation hjælper med at genkende relevante dataMærkning hjælper med at genkende mønstre for at træne algoritmer

Stigningen af ​​datanotering og datamærkning

Den enkleste måde at forklare anvendelsestilfælde af dataanmærkning og datamærkning på er først at diskutere overvåget og uden opsyn maskinindlæring.

Generelt set i overvåget maskinlæring, mennesker leverer "mærkede data", som giver maskinlæringsalgoritmen et forspring; noget at gå på. Mennesker har mærket dataenheder ved hjælp af forskellige værktøjer eller platforme, såsom ShaipCloud, så maskinlæringsalgoritmen kan anvende det arbejde, der skal udføres, og ved allerede noget om de data, det støder på.

Derimod uovervåget datalæring involverer programmer, hvor maskiner skal identificere datapunkter mere eller mindre alene.

Brug af en forenklet måde at forstå dette på er at bruge et 'frugtkurv' eksempel. Antag at du har et mål om at sortere æbler, bananer og druer til logiske resultater ved hjælp af en kunstig intelligensalgoritme.

Datanotering og datamærkning

Med mærkede data, resultater, der allerede er identificeret som æbler, bananer og druer, er alt, hvad programmet skal gøre, at skelne mellem disse mærkede testelementer for korrekt at klassificere resultaterne.

Men uden tilsyn med maskinindlæring - hvor datamærkning ikke er til stede - bliver maskinen nødt til at identificere æbler, druer og bananer gennem deres visuelle kriterier - for eksempel ved at sortere røde, runde objekter fra gule, lange objekter eller grønne, klyngede objekter.

Den største ulempe ved ikke-overvåget læring er, at algoritmen, på så mange vigtige måder, fungerer blind. Ja, det kan skabe resultater - men kun med meget mere kraftfuld algoritmeudvikling og tekniske ressourcer. Alt dette betyder mere udviklingsdollar og forhåndsressourcer - hvilket øger endnu større usikkerhedsniveauer. Dette er grunden til, at overvågede læringsmodeller og datanotering og mærkning, der følger med dem, er så værdifulde i opbygningen af ​​enhver form for ML-projekt. Oftere end ikke kommer overvågede læringsprojekter med lavere forhåndsudviklingsomkostninger og meget større nøjagtighed.

I denne sammenhæng er det let at se, hvordan datanotering og datamærkning dramatisk kan øge, hvad et AI- eller ML-program er i stand til, samtidig med at det reducerer tiden til markedet og de samlede ejeromkostninger.

Nu hvor vi har fastslået, at denne type forskningsapplikation og implementering er både vigtig og efterspurgt, lad os se på spillerne.

Igen starter det med de mennesker, at denne vejledning er designet til at hjælpe - købere og beslutningstagere, der fungerer som strateger eller skabere af en organisations AI-plan. Det strækker sig derefter til dataforskerne og dataingeniørerne, der vil arbejde direkte med algoritmer og data og overvåge og kontrollere, i nogle tilfælde, output af AI / ML-systemer. Det er her, den vigtige rolle som “Mennesket i sløjfen” spiller ind.

Human-in-the-Loop (HITL) er en generisk måde at håndtere betydningen af ​​menneskeligt tilsyn i AI -operationer. Dette koncept er meget relevant for datamærkning på en række fronter - først og fremmest kan selve datamærkning ses som en implementering af HITL.

Hvad er et værktøj til datamærkning/annotering?

Datamærkning/annotationsværktøj Enkelt sagt er det en platform eller en portal, der lader specialister og eksperter kommentere, mærke eller mærke datasæt af alle typer. Det er en bro eller et mellemrum mellem rådata og de resultater, dine maskinlæringsmoduler i sidste ende ville slå ud.

Et datamærkeværktøj er en on-prem eller cloud-baseret løsning, der kommenterer 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 specialfremstillede 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 afgrænsningsbokse eller polygoner til datakommentatorer til at mærke billeder. De kan bare vælge indstillingen og udføre deres specifikke opgaver.

Overvind de centrale udfordringer i datalaboratorium

Der er en række centrale udfordringer, der skal evalueres i udviklingen eller tilegnelsen af datakommentarer og mærkningstjenester der vil levere den højeste kvalitet af dine maskinlæringsmodeller (ML).

Nogle af udfordringerne har at gøre med at bringe den rigtige analyse til de data, du mærker (dvs. tekstdokumenter, lydfiler, billeder eller video). I alle tilfælde vil de bedste løsninger være i stand til at komme med specifikke, målrettede fortolkninger, mærkning og transkriptioner.

Her er hvor algoritmer skal være muskuløse og målrettet mod opgaven. Men dette er kun grundlaget for nogle af de mere tekniske overvejelser ved udvikling af bedre nlp -datamærkningstjenester.

På et bredere niveau handler den bedste datamærkning til maskinlæring meget mere om kvaliteten af ​​menneskelig deltagelse. Det handler om workflow management og on-boarding for menneskelige arbejdere af enhver art-og at sikre, at den rigtige person er kvalificeret og gør det rigtige job.

Der er en udfordring i at få det rigtige talent og den rigtige delegation til at nærme sig en bestemt anvendelse af maskinlæring, som vi taler om senere.

Begge disse grundlæggende grundlæggende standarder skal sættes i spil for effektiv datanotering og understøttelse af datamærkning til AI / ML-implementeringer.

Dataarbejde

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

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.

Lydkommentar

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.

Video-kommentar

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.

Tekstkommentar

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.

Tekstkategorisering - sætninger eller afsnit kan mærkes og klassificeres baseret på overordnede emner, tendenser, emner, meninger, kategorier (sport, underholdning og lignende) og andre parametre.

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.

3 vigtige trin i datamærkning og dataanmeldingsproces 

Nogle gange kan det være nyttigt at tale om de iscenesættelsesprocesser, der finder sted i et komplekst dataanmærknings- og mærkningsprojekt.

første etape er erhvervelse. Her er, hvor virksomheder indsamler og samler data. Denne fase indebærer typisk at skulle skaffe ekspertise til emnet, enten fra menneskelige operatører eller gennem en datalicensieringskontrakt.

anden og et centralt trin i processen involverer selve mærkning og annotering.

Dette trin er, hvor NER, følelser og hensigtsanalyse ville finde sted, som vi talte om tidligere i bogen.

Dette er møtrikkerne til nøjagtig mærkning og mærkning af data, der skal bruges i maskinlæringsprojekter, der lykkes med de mål og mål, der er sat for dem.

Efter at dataene er blevet tilstrækkeligt mærket, mærket eller kommenteret, sendes dataene til tredje og sidste etape af processen, som er implementering eller produktion.

Tre vigtige trin i dataanmærkning og datamærkningsprojekter

En ting at huske på ved ansøgningsfasen er behovet for overholdelse. Dette er den fase, hvor privatlivets fred kan blive problematisk. Uanset om det er HIPAA eller GDPR eller andre lokale eller føderale retningslinjer, kan dataene i spillet være data, der er følsomme og skal kontrolleres.

Med opmærksomhed på alle disse faktorer kan denne tretrinsproces være enestående effektiv til at udvikle resultater for forretningsinteressenter.

Dataanmeldingsproces

Tre vigtige trin i dataanmærkning og datamærkningsprojekter

Funktioner til Data Annotation og Data Labelling 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.

Funktioner til datakommentarer og datamærkningsværktøjer

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.

Analyse af fordelene ved dataanmærkning

Når en proces er så udførlig og defineret, skal der være et specifikt sæt fordele, som brugere eller fagfolk kan opleve. Bortset fra det faktum, at datanotering optimerer træningsprocessen for AI og maskinindlæringsalgoritmer, giver den også forskellige fordele. Lad os undersøge, hvad de er.
Analyse af fordelene ved dataanmærkning

Mere overvældende brugeroplevelse

Selve formålet med AI-modeller er at tilbyde brugerne den ultimative oplevelse og gøre deres liv simpelt. Ideer som chatbots, automatisering, søgemaskiner og mere er alle kommet op med det samme formål. Med datanotering får brugerne en problemfri onlineoplevelse, hvor deres konflikter løses, søgeforespørgsler bliver mødt med relevante resultater, og kommandoer og opgaver udføres let.

De gør Turing-testen sprængbar

Turing-testen blev foreslået af Alan Turing til tænkemaskiner. Når et system revner testen, siges det at være på niveau med det menneskelige sind, hvor personen på den anden side af maskinen ikke kunne fortælle, om de interagerer med et andet menneske eller en maskine. I dag er vi alle et skridt væk fra at revne Turing-testen på grund af datamærkningsteknikker. Chatbots og virtuelle assistenter er alle drevet af overlegne annoteringsmodeller, der problemfrit genskaber samtaler, man kunne have med mennesker. Hvis du bemærker, er virtuelle assistenter som Siri ikke kun blevet klogere, men også quirkier.

De gør resultaterne mere effektive

Virkningen af ​​AI-modeller kan dechiffreres ud fra effektiviteten af ​​de resultater, de leverer. Når data er perfekt kommenteret og mærket, kan AI-modeller ikke gå galt og ville simpelthen producere output, der er de mest effektive og præcise. Faktisk ville de blive trænet i en sådan udstrækning, at deres resultater ville være dynamiske med svar, der varierede afhængigt af unikke situationer og scenarier.

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.

At bygge eller ikke at bygge et dataanotationsværktøj

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

Overholdelseskompleksiteter Leverandører kan være yderst nyttige, når det kommer til databeskyttelse og korrekt håndtering af følsomme data. En af disse typer brugssager involverer et hospital eller en sundhedsrelateret virksomhed, der ønsker at udnytte kraften i maskinindlæring uden at bringe dens overholdelse af HIPAA og andre databeskyttelsesregler i fare. Selv uden for det medicinske område strammer love som den europæiske GDPR kontrol over datasæt og kræver større opmærksomhed fra virksomhedens interessenter.

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 for mindre projektfaser. Når omkostningerne er kontrollerbare, kan virksomheden drage fordel af outsourcing for at gøre datakommentarer 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

Open Source og freeware alternativerNogle alternativer til fuld leverandørsupport involverer brug af open source-software eller endda freeware til at foretage datanotering eller mærkningsprojekter. Her er der en slags mellemvej, hvor virksomheder ikke skaber alt fra bunden, men også undgår at stole for stærkt på kommercielle leverandører.

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".

BygKøb

Fordele:

  • Fuld kontrol over hele processen
  • Hurtigere responstid

Fordele:

  • Hurtigere time-to-market for first movers fordel
  • Adgang til det nyeste inden for teknologi i overensstemmelse med branchens bedste praksis

Ulemper:

  • Langsom og stabil proces. Kræver tålmodighed, tid og penge.
  • Løbende udgifter til vedligeholdelse og platformforbedringer
Ulemper:
  • Eksisterende leverandørtilbud kan have brug for tilpasning for at understøtte din brugssag
  • Platformen understøtter muligvis løbende krav og garanterer ikke fremtidig support.

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.

Faktorer, du skal overveje, når du vælger det rigtige dataannoteringsværktøj

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 for få år siden har markedet udviklet sig med masser af dataanmærkningsværktøjer i praksis i dag. Virksomheder har flere muligheder for at vælge en baseret på deres forskellige behov. Men hvert enkelt værktøj leveres med sit eget sæt fordele og ulemper. For at tage en klog beslutning skal der også tages en objektiv rute 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

Etablering af standarder for kvalitetskontrol Dette er en afgørende faktor at overveje, da formålet og effektiviteten med dine AI-modeller afhænger af de kvalitetsstandarder, du opretter. Ligesom en revision skal du udføre kvalitetskontrol af de data, du fodrer, og de opnåede resultater for at forstå, om dine modeller trænes på den rigtige måde og til de rigtige formål. Spørgsmålet er dog, hvordan agter du at etablere kvalitetsstandarder?

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

The Vendor Vs. Partnerdebat Datanotering er en samarbejdsproces. Det involverer afhængigheder og indviklinger som interoperabilitet. Dette betyder, at visse teams altid arbejder sammen med hinanden, og et af holdene kan være din leverandør. Derfor er den leverandør eller partner, du vælger, lige så vigtigt som det værktøj, du bruger til datamærkning.

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?

Nøglebrugssager

Hvorfor foretager virksomheder denne form for datanotering og datamærkningsprojekter?

Brugssager er rigelige, men nogle af de almindelige illustrerer, hvordan disse systemer hjælper virksomheder med at nå mål og mål.

Datanotering Nøglebrugssager

For eksempel involverer nogle brugssager forsøg på at uddanne digitale assistenter eller interaktive stemmesvarssystemer. Virkelig kan de samme typer ressourcer være nyttige i enhver situation, hvor en kunstig intelligens enhed interagerer med et menneske. Jo mere datanotering og datamærkning har bidraget til målrettede testdata og træningsdata, jo bedre fungerer disse relationer generelt.

En anden vigtig brugssag til datanotering og datamærkning er at udvikle branchespecifik AI. Du kan kalde nogle af disse typer projekter "forskningsorienteret" AI, hvor andre er mere operationelle eller proceduremæssige. Sundhedspleje er en vigtig vertikal for denne dataintensive indsats. Med det i tankerne vil andre industrier som finans, hospitaler, produktion eller endda detailhandel også bruge denne type systemer.

Andre brugssager er mere specifikke. Tag ansigtsgenkendelse som et billedbehandlingssystem. Den samme datanotering og datamærkning hjælper med at give computersystemerne den information, de har brug for til at identificere enkeltpersoner og producere målrettede resultater.

Nogle virksomheders modvilje mod ansigtsgenkendelsessektoren er et eksempel på, hvordan det fungerer. Når teknologien ikke er tilstrækkeligt kontrolleret, fører det til store bekymringer om retfærdighed og dens indvirkning på menneskelige samfund.

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.

Case -studiemateriale, der viser, hvordan dette fungerer:

Datanotering Nøglebrugssager

I et klinisk datalicenseringsprojekt behandlede Shaip-teamet over 6,000 timers lyd, fjernede al beskyttet sundhedsinformation (PHI) og efterlod HIPAA-kompatibelt indhold til talegenkendelsesmodeller til sundhedsvæsenet at arbejde på.

I denne type tilfælde er det kriterierne og klassificeringen af ​​resultater, der er vigtige. De rå data er i form af lyd, og der er behov for at identificere parter. For eksempel er brugen af ​​NER-analyse det dobbelte mål at de-identificere og kommentere indholdet.

Et andet casestudie involverer en dybdegående samtale AI træningsdata projekt, som vi gennemførte med 3,000 lingvister, der arbejdede over en 14-ugers periode. Dette førte til produktion af træningsdata på 27 sprog for at udvikle flersprogede digitale assistenter, der er i stand til at håndtere menneskelige interaktioner på et bredt udvalg af modersmål.

I denne særlige casestudie var behovet for at få den rigtige person i den rigtige stol tydelig. Det store antal fageksperter og indholdsinputoperatører betød, at der var behov for organisering og proceduremæssig strømlining for at få projektet færdigt på en bestemt tidslinje. Vores team var i stand til at slå industristandarden med en bred margin ved at optimere dataindsamlingen og efterfølgende processer.

Andre typer casestudier involverer ting som bot-træning og tekstkommentar til maskinindlæring. Igen, i et tekstformat, er det stadig vigtigt at behandle identificerede parter i henhold til fortrolighedslove og at sortere gennem rådataene for at få de målrettede resultater.

Med andre ord, ved at arbejde på tværs af flere datatyper og -formater, har Shaip vist den samme vitale succes ved at anvende de samme metoder og principper til både rådata og datalicenser-forretningsscenarier.

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

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatpolitk og Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.

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.