Anotace dat a označování dat
Průvodce konečnými kupujícími 2023
Chcete tedy zahájit novou iniciativu AI/ML a nyní si rychle uvědomujete, že nejen najít vysokou kvalitu tréninková data ale také anotace dat bude několik náročných aspektů vašeho projektu. Výstup vašich modelů AI & ML je jen tak dobrý, jak dobrá jsou data, která používáte k jeho trénování – takže přesnost, kterou aplikujete na agregaci dat a označování a identifikaci těchto dat, je důležitá!
Kam chodíte, abyste získali nejlepší služby pro anotaci dat a označování dat pro obchodní AI a stroje
učební projekty?
Je to otázka, kterou musí každý výkonný a obchodní lídr, jako jste vy, vzít v úvahu při vývoji svého
plán a časovou osu pro každou ze svých iniciativ AI/ML.
Přečtěte si příručku pro kupující v anotaci dat / označování dat, nebo stáhnout verzi PDF
Úvod
Tato příručka bude nesmírně užitečná pro ty kupující a osoby s rozhodovací pravomocí, kteří začínají obracet své myšlenky k základům získávání dat a implementaci dat jak pro neuronové sítě, tak pro jiné typy operací AI a ML.
Tento článek je zcela věnován objasnění toho, jaký je tento proces, proč je nevyhnutelný, zásadní
faktory, které by společnosti měly vzít v úvahu při přístupu k nástrojům pro anotaci dat a dalším. Pokud tedy vlastníte firmu, připravte se na osvícení, protože vás tento průvodce provede vším, co potřebujete vědět o anotaci dat.
Začněme.
Pro ty z vás, kteří procházejí tento článek, zde je několik rychlých záznamů, které najdete v příručce:
- Pochopte, co je to anotace dat
- Znát různé typy procesů anotace dat
- Seznamte se s výhodami implementace procesu anotace dat
- Získejte jasno v tom, zda byste měli jít na interní označování dat, nebo je nechat outsourcovat
- Informace o výběru správné anotace dat
Pro koho je tato příručka určena?
Tento rozsáhlý průvodce je určen pro:
- Všichni podnikatelé a sóloprenové, kteří pravidelně zpracováváte obrovské množství dat
- AI a strojové učení nebo profesionálové, kteří začínají s technikami optimalizace procesů
- Projektoví manažeři, kteří mají v úmyslu implementovat rychlejší čas uvedení na trh pro své moduly AI nebo produkty založené na AI
- A technologičtí nadšenci, kteří se rádi dostanou do detailů vrstev zapojených do procesů AI.
Co je strojové učení?
Mluvili jsme o tom, jak anotace dat popř označení dat podporuje strojové učení a že se skládá ze značkování nebo identifikace součástí. Ale pokud jde o hluboké učení a samotné strojové učení: základním předpokladem strojového učení je, že počítačové systémy a programy mohou zlepšit své výstupy způsoby, které se podobají lidským kognitivním procesům, bez přímé lidské pomoci nebo zásahu, aby nám poskytly vhled. Jinými slovy, stávají se z nich samoučící se stroje, které se podobně jako člověk zdokonalují ve své práci s větší praxí. Tato „praxe“ se získává z analýzy a interpretace více (a lepších) tréninkových dat.
Jedním z klíčových konceptů ve strojovém učení je neurální síť, kde jsou jednotlivé digitální neurony mapovány společně ve vrstvách. Neuronová síť vysílá signály skrz tyto vrstvy, podobně jako fungování skutečného lidského mozku, aby dosáhla výsledků.
Jak to vypadá v této oblasti, se případ od případu liší, ale platí základní prvky. Jedním z nich je potřeba označeného učení pod dohledem.
Tato označená data obvykle přicházejí ve formě tréninkových a testovacích sad, které budou program strojového učení orientovat na budoucí výsledky, jakmile budou přidány budoucí datové vstupy. Jinými slovy, pokud máte dobré nastavení testovacích a tréninkových dat, je stroj schopen lépe a efektivněji interpretovat a třídit nová příchozí produkční data.
V tomto smyslu je optimalizace tohoto strojového učení hledáním kvality a způsobem, jak vyřešit „problém s hodnotovým učením“ - problém, jak se stroje mohou naučit myslet samy a upřednostňovat výsledky s co nejmenší lidskou pomocí.
Při vývoji nejlepších aktuálních programů jsou klíčem k efektivní implementaci AI/ML „čistá“ označená data. Dobře navržené a komentované datové sady pro testování a školení podporují výsledky, které inženýři potřebují od úspěšného ML.
Co je datová anotace?
Jak jsme již zmínili dříve, téměř 95% generovaných dat je nestrukturovaných. Jednoduše řečeno, nestrukturovaná data mohou být všude a nejsou správně definována. Pokud vytváříte model AI, musíte předat informace algoritmu, aby mohl zpracovávat a doručovat výstupy a závěry.
K tomuto procesu může dojít pouze tehdy, když algoritmus rozumí a klasifikuje data, která jsou do něj přiváděna.
A tomuto procesu přiřazování, označování nebo označování dat se říká anotace dat. Abychom to shrnuli, značení dat a anotace dat jsou o označování nebo označování relevantních informací/metadat v datové sadě, aby stroje pochopily, co jsou zač. Datová sada může mít jakoukoli formu, tj. Obrázek, zvukový soubor, videozáznam nebo dokonce text. Když označujeme prvky v datech, ML modely přesně chápou, co budou zpracovávat, a uchovávají tyto informace, aby automaticky zpracovávaly novější informace, které jsou postaveny na stávajících znalostech a přijímají včasná rozhodnutí.
Díky anotaci dat by model AI věděl, zda přijímaná data jsou zvuk, video, text, grafika nebo kombinace formátů. V závislosti na přiřazených funkcích a parametrech by model poté klasifikoval data a pokračoval v provádění svých úkolů.
Datová anotace je nevyhnutelná, protože modely umělé inteligence a strojového učení je třeba důsledně trénovat, aby byly efektivnější a efektivnější při poskytování požadovaných výstupů. V supervizovaném učení se proces stává tím důležitějším, že čím více anotovaných dat je do modelu vloženo, tím dříve se sám naučí samostatně se učit.
Pokud například musíme hovořit o samořiditelných automobilech, které se zcela spoléhají na data generovaná z různých technologických komponent, jako je např počítačového vidění„NLP (Natural Language Processing), senzory a další, anotace dat je to, co tlačí algoritmy k přesnému rozhodování o jízdě každou sekundu. Při absenci postupu by model nerozuměl, pokud se blížící překážkou je jiné auto, chodec, zvíře nebo překážka na silnici. To má za následek pouze nežádoucí důsledky a selhání modelu AI.
Když je implementována anotace dat, vaše modely jsou přesně vyškolené. Bez ohledu na to, zda model nasadíte pro chatboty, rozpoznávání řeči, automatizaci nebo jiné procesy, získáte optimální výsledky a spolehlivý model.
Proč je vyžadována anotace dat?
S jistotou víme, že počítače jsou schopné poskytovat konečné výsledky, které jsou nejen přesné, ale také relevantní a včasné. Jak se však stroj naučí dodávat s takovou účinností?
To vše kvůli anotaci dat. Když je modul strojového učení stále ve vývoji, jsou zásobovány svazky po objemech tréninkových dat AI, aby byli lepší při rozhodování a identifikaci objektů nebo prvků.
Pouze pomocí procesu anotace dat mohou moduly rozlišovat mezi kočkou a psem, podstatným jménem a přídavným jménem nebo silnicí z chodníku. Bez anotace dat by byl každý obrázek pro stroje stejný, protože nemají žádné vlastní informace ani znalosti o ničem na světě.
K tomu, aby systémy poskytovaly přesné výsledky, aby moduly pomohly identifikovat prvky pro trénování počítačového vidění a řeči, rozpoznávací modely, je vyžadována anotace dat. Jakýkoli model nebo systém, který má v rozhodujícím bodě strojem řízený rozhodovací systém, je nutná anotace dat, aby byla rozhodnutí správná a relevantní.
Anotace dat VS Označování dat
Mezi anotací dat a označováním dat je velmi tenký rozdíl, kromě stylu a typu použitého značení obsahu. Proto se poměrně často používají zaměnitelně k vytváření tréninkových dat ML školení v závislosti na modelu AI a procesu trénování algoritmů.
| Datová anotace | Označování údajů |
|---|---|
| Datová anotace je technika, pomocí které označujeme data tak, aby byly objekty rozpoznatelné stroji | Označování dat je o přidání více informací/metadat k různým datům typů (text, zvuk, obrázek a video) za účelem trénování modelů ML |
| Komentovaná data jsou základním požadavkem pro trénink modelů ML | Označování je o identifikaci relevantních funkcí v datové sadě |
| Anotace pomáhá při rozpoznávání relevantních dat | Označování pomáhá při rozpoznávání vzorů za účelem trénování algoritmů |
Nárůst anotace dat a označování dat
Nejjednodušší způsob, jak vysvětlit případy použití anotace dat a označení dat, je nejprve diskutovat o strojovém učení pod dohledem a bez dozoru.
Obecně řečeno, v řízené strojové učení, lidé poskytují „označená data“, což dává algoritmu strojového učení náskok; něco pokračovat. Lidé označili datové jednotky pomocí různých nástrojů nebo platforem, jako je ShaipCloud, takže algoritmus strojového učení může použít jakoukoli práci, kterou je třeba udělat, a už něco ví o datech, se kterými se setkává.
Naproti tomu učení bez dozoru zahrnuje programy, ve kterých stroje musí více či méně identifikovat datové body samy.
Zjednodušený způsob, jak tomu porozumět, je použití příkladu „ovocného koše“. Předpokládejme, že máte cíl roztřídit jablka, banány a hrozny do logických výsledků pomocí algoritmu umělé inteligence.
S údaji na štítku, výsledky, které jsou již identifikovány jako jablka, banány a hrozny, musí program pouze rozlišovat mezi těmito označenými testovanými položkami, aby správně klasifikoval výsledky.
Díky strojovému učení bez dozoru - kde není k dispozici označení dat - bude stroj muset identifikovat jablka, hrozny a banány podle jejich vizuálních kritérií - například třídění červených, kulatých předmětů od žlutých, dlouhých nebo zelených, seskupených.
Hlavní nevýhodou nekontrolovaného učení je algoritmus, který v mnoha klíčových směrech funguje slepě. Ano, může vytvářet výsledky - ale pouze s mnohem výkonnějším vývojem algoritmů a technickými prostředky. To vše znamená více dolarů na rozvoj a počáteční zdroje - což zvyšuje ještě větší míru nejistoty. To je důvod, proč modely učení pod dohledem a anotace a označení dat, které jsou s nimi spojeny, jsou tak cenné při vytváření jakéhokoli druhu projektu ML. Kontrolované výukové projekty častěji přicházejí s nižšími počátečními náklady na vývoj a mnohem vyšší přesností.
V této souvislosti je snadné pochopit, jak mohou anotace a označování dat dramaticky zvýšit to, co je schopen program AI nebo ML, a zároveň snížit čas potřebný k uvedení na trh a celkových nákladů na vlastnictví.
Nyní, když jsme zjistili, že tento typ aplikace a implementace výzkumu je jak důležitý, tak žádaný, pojďme se podívat na hráče.
Opět to začíná u lidí, kterým má tato příručka pomoci - kupujících a osob s rozhodovací pravomocí, kteří působí jako stratégové nebo tvůrci plánu AI organizace. Poté se rozšíří na datové vědce a datové inženýry, kteří budou přímo pracovat s algoritmy a daty a budou monitorovat a řídit v některých případech výstup systémů AI / ML. To je místo, kde hraje zásadní roli „Člověk ve smyčce“.
Člověk ve smyčce (HITL) je obecný způsob řešení důležitosti lidského dohledu v operacích AI. Tento koncept je velmi důležitý pro označování dat na několika frontách - za prvé, samotné označování dat lze považovat za implementaci HITL.
Co je nástroj pro označování/anotaci dat?
Jednoduše řečeno, je to platforma nebo portál, který umožňuje odborníkům a odborníkům anotovat, označovat nebo označovat datové sady všech typů. Je to most nebo médium mezi nezpracovanými daty a výsledky, které by vaše moduly strojového učení nakonec vychrlily.
Nástroj pro označování dat je on-prem nebo cloudové řešení, které anotuje vysoce kvalitní školicí data pro modely strojového učení. I když mnoho společností spoléhá na externí dodavatele, který provádí složité anotace, některé organizace stále mají vlastní nástroje, které jsou buď vytvořeny na míru, nebo jsou založeny na freeware nebo opensource nástrojích dostupných na trhu. Tyto nástroje jsou obvykle navrženy pro zpracování konkrétních datových typů, tj. Obrázků, videa, textu, zvuku atd. Nástroje nabízejí funkce nebo možnosti, jako jsou ohraničovací rámečky nebo polygony pro anotátory dat pro označování obrázků. Mohou jen vybrat možnost a provádět své konkrétní úkoly.
Překonejte klíčové výzvy v práci s daty
Existuje řada klíčových výzev, které je třeba vyhodnotit při vývoji nebo získávání služby popisování dat a označování který nabídne výstup nejvyšší kvality z vašich modelů strojového učení (ML).
Některé z výzev mají co do činění se správnou analýzou dat, která označujete (tj. Textové dokumenty, zvukové soubory, obrázky nebo videa). Ve všech případech bude nejlepší řešení moci přijít s konkrétními, cílenými interpretacemi, označováním a přepisy.
Zde musí být algoritmy svalnaté a zaměřené na daný úkol. Ale to je jen základ pro některé z více technických úvah při vývoji lepších služeb označování dat nlp.
Na širší úrovni je nejlepší označování dat pro strojové učení mnohem více o kvalitě účasti lidí. Jde o řízení pracovního toku a on-boarding lidských pracovníků všeho druhu-a zajištění toho, aby správná osoba byla kvalifikovaná a odváděla správnou práci.
Získání správného talentu a správného delegování k přístupu ke konkrétnímu případu použití strojového učení je výzvou, o čemž budeme hovořit později.
Oba tyto klíčové základní standardy je třeba uplatnit pro efektivní anotaci dat a podporu označování dat pro implementace AI / ML.
Typy anotací dat
Toto je zastřešující termín, který zahrnuje různé typy anotací dat. To zahrnuje obrázek, text, zvuk a video. Abychom vám lépe porozuměli, rozdělili jsme je na další fragmenty. Pojďme se na ně podívat jednotlivě.
Anotace obrázku
Z datových sad, na které byli vyškoleni, dokážou okamžitě a přesně odlišit vaše oči od nosu a vaše obočí od řas. Proto filtry, které použijete, perfektně sedí bez ohledu na tvar vašeho obličeje, jak blízko jste k fotoaparátu a další.
Takže, jak nyní víte, anotace obrázku je zásadní v modulech, které zahrnují rozpoznávání obličeje, počítačové vidění, robotické vidění a další. Když odborníci na umělou inteligenci takové modely školí, přidávají k obrázkům jako atributy titulky, identifikátory a klíčová slova. Algoritmy pak identifikují a chápou z těchto parametrů a učí se samostatně.
Zvuková anotace
K audio datům je připojena ještě větší dynamika než obrazová data. Se zvukovým souborem je spojeno několik faktorů, mimo jiné - jazyk, demografické údaje mluvčích, dialekty, nálada, záměr, emoce, chování. Aby byly algoritmy efektivní při zpracování, měly by být všechny tyto parametry identifikovány a označeny technikami, jako je časové razítko, zvukové označení a další. Kromě pouze verbálních narážek mohou být systémy, které komplexně rozumějí, anotovány neverbální instance, jako je ticho, dechy, dokonce i hluk pozadí.
Video anotace
Zatímco je obraz nehybný, video je kompilací obrazů, které vytvářejí efekt pohybujících se objektů. Nyní se každý obrázek v této kompilaci nazývá rám. Pokud jde o anotaci videa, proces zahrnuje přidání klíčových bodů, polygonů nebo ohraničujících rámečků pro anotaci různých objektů v poli v každém snímku.
Když jsou tyto snímky spojeny dohromady, modely AI v akci se mohou naučit pohyb, chování, vzory a další. Je to pouze skrz anotace videa že koncepty jako lokalizace, rozostření pohybu a sledování objektů by mohly být implementovány v systémech.
Textová anotace
Dnes je většina podniků závislá na textových datech pro jedinečný přehled a informace. Nyní by text mohl být cokoli, od zpětné vazby zákazníků k aplikaci až po zmínku o sociálních médiích. A na rozdíl od obrázků a videí, které většinou vyjadřují přímočaré úmysly, text přichází se spoustou sémantiky.
Jako lidé jsme naladěni na porozumění kontextu fráze, významu každého slova, věty nebo fráze, vztahujeme je k určité situaci nebo konverzaci a poté si uvědomíme holistický význam, který je za výrazem. Na druhé straně to stroje nemohou dělat na přesných úrovních. Pojmy jako sarkasmus, humor a další abstraktní prvky pro ně nejsou známé, a proto je značení textových dat obtížnější. Proto má textová anotace některé rafinovanější fáze, například následující:
Sémantická anotace - objekty, produkty a služby jsou relevantnější díky vhodným tagováním klíčových slov a identifikačním parametrům. Chatboty jsou také vyrobeny tak, aby napodobovaly lidské konverzace tímto způsobem.
Anotace záměru - úmysl uživatele a jazyk, který používají, jsou označeny tak, aby mu stroje rozuměly. Díky tomu mohou modely odlišit požadavek od příkazu nebo doporučení od rezervace atd.
Kategorizace textu - věty nebo odstavce lze označit a klasifikovat na základě zastřešujících témat, trendů, témat, názorů, kategorií (sport, zábava apod.) A dalších parametrů.
Anotace entity - kde jsou označeny nestrukturované věty, aby byly smysluplnější a přivedly je do formátu, kterému budou stroje rozumět. K tomu je třeba zahrnout dva aspekty - uznání pojmenované entity a propojení entit. Rozpoznání pojmenované entity je, když jsou označena a identifikována jména míst, lidí, událostí, organizací a dalších, a propojení entit je, když jsou tyto značky spojeny s větami, frázemi, fakty nebo názory, které je následují. Společně tyto dva procesy vytvářejí vztah mezi souvisejícími texty a tvrzením, které je obklopuje.
3 klíčové kroky při označování dat a procesu anotace dat
Někdy může být užitečné hovořit o fázovacích procesech, které probíhají v komplexním projektu anotace a označování dat.
Projekt První etapa je akvizice. Zde společnosti shromažďují a agregují data. Tato fáze obvykle zahrnuje nutnost získávat odborné znalosti o předmětu, a to buď od lidských operátorů, nebo prostřednictvím smlouvy o licencování dat.
Projekt druhý a centrální krok v procesu zahrnuje skutečné označení a anotaci.
V tomto kroku by došlo k analýze NER, sentimentu a záměru, jak jsme o tom mluvili dříve v knize.
Jedná se o základní body přesného označování a označování dat, které se mají použít v projektech strojového učení, které uspějí v cílech a cílech stanovených pro ně.
Poté, co jsou data dostatečně označena, označena nebo opatřena poznámkami, jsou data odeslána do třetí a poslední fáze procesu, což je nasazení nebo produkce.
Jedna věc, kterou je třeba mít na paměti při fázi aplikace, je potřeba dodržování předpisů. Toto je fáze, kdy by problémy s ochranou soukromí mohly být problematické. Ať už se jedná o HIPAA nebo GDPR nebo jiné místní nebo federální pokyny, data ve hře mohou být data, která jsou citlivá a musí být kontrolována.
S ohledem na všechny tyto faktory může být tento tříkrokový proces jedinečně efektivní při vývoji výsledků pro zúčastněné strany v podnikání.
Proces anotace dat
Funkce pro nástroje pro anotaci dat a označení dat
Nástroje pro anotaci dat jsou rozhodujícími faktory, které by mohly způsobit nebo rozbít váš projekt AI. Pokud jde o přesné výstupy a výsledky, na kvalitě samotných datových sad nezáleží. Ve skutečnosti nástroje pro anotaci dat, které používáte k trénování vašich modulů AI, nesmírně ovlivňují vaše výstupy.
Proto je důležité vybrat a používat nejfunkčnější a nejvhodnější nástroj pro označování dat, který odpovídá potřebám vaší firmy nebo projektu. Co je to ale vůbec nástroj pro anotaci dat? Jakému účelu slouží? Existují nějaké typy? Pojďme to zjistit.
Podobně jako jiné nástroje nabízejí nástroje pro anotaci dat širokou škálu funkcí a možností. Abyste měli rychlou představu o funkcích, zde je seznam některých nejzákladnějších funkcí, které byste měli při výběru nástroje pro anotaci dat hledat.
Správa datových sad
Nástroj pro anotaci dat, který hodláte použít, musí podporovat datové sady, které máte v ruce, a nechat je importovat do softwaru pro označování. Správa vašich datových sad je tedy nabídkou nástrojů primárních funkcí. Současná řešení nabízejí funkce, které vám umožní bezproblémový import velkých objemů dat a současně vám umožní organizovat vaše datové sady pomocí akcí, jako je třídění, filtrování, klonování, sloučení a další.
Jakmile je zadáno vaše datové sady, další je exportuje jako použitelné soubory. Nástroj, který používáte, by vám měl umožnit uložit vaše datové sady ve formátu, který zadáte, abyste je mohli přenést do svých ML módů.
Techniky anotací
K tomu je nástroj anotace dat vytvořen nebo určen. Solidní nástroj by vám měl nabídnout řadu anotačních technik pro datové sady všech typů. To je, pokud nevyvíjíte vlastní řešení pro vaše potřeby. Váš nástroj by vám měl umožnit anotaci videa nebo obrázků z počítačového vidění, zvuku nebo textu z NLP a přepisů a další. Při dalším upřesnění by měly existovat možnosti použít ohraničující rámečky, sémantickou segmentaci, kvádry, interpolaci, analýzu sentimentu, části řeči, řešení koreference a další.
Pro nezasvěcené existují také nástroje pro anotaci dat poháněné umělou inteligencí. Dodávají se s moduly AI, které se samostatně učí z pracovních vzorců anotátora a automaticky anotují obrázky nebo text. Takový
Moduly lze použít k poskytování neuvěřitelné pomoci anotátorům, optimalizaci anotací a dokonce implementaci kontroly kvality.
Kontrola kvality dat
Když mluvíme o kontrolách kvality, existuje několik nástrojů pro anotaci dat s integrovanými moduly kontroly kvality. Ty umožňují anotátorům lepší spolupráci se členy jejich týmu a pomáhají optimalizovat pracovní postupy. Díky této funkci mohou anotátoři v reálném čase označovat a sledovat komentáře nebo zpětnou vazbu, sledovat identity lidí, kteří provádějí změny v souborech, obnovit předchozí verze, rozhodnout se pro konsenzus označování a další.
Zabezpečení
Protože pracujete s daty, mělo by mít zabezpečení nejvyšší prioritu. Možná pracujete na důvěrných datech, jako jsou osobní údaje nebo duševní vlastnictví. Váš nástroj tedy musí poskytovat vzduchotěsné zabezpečení, pokud jde o to, kde jsou data uložena a jak jsou sdílena. Musí poskytovat nástroje, které omezují přístup členům týmu, zabraňují neoprávněnému stahování a další.
Kromě toho musí být dodržovány a dodržovány bezpečnostní standardy a protokoly.
Řízení pracovních sil
Nástroj pro anotaci dat je také platformou pro projektový management, kde lze členům týmu přiřazovat úkoly, může docházet ke spolupráci, je možné provádět recenze a další. Proto by váš nástroj měl zapadnout do vašeho pracovního toku a procesu pro optimalizovanou produktivitu.
Kromě toho musí mít nástroj také minimální křivku učení, protože samotný proces anotace dat je časově náročný. Neslouží žádnému účelu, trávit příliš mnoho času prostým učením nástroje. Mělo by tedy být intuitivní a bezproblémové, aby kdokoli rychle začal.
Analýza výhod anotace dat
Když je proces tak propracovaný a definovaný, musí existovat konkrétní sada výhod, které mohou uživatelé nebo profesionálové zažít. Kromě skutečnosti, že anotace dat optimalizuje proces školení pro algoritmy AI a strojového učení, nabízí také různé výhody. Pojďme prozkoumat, jaké jsou.
Více pohlcujícího uživatelského zážitku
Samotným účelem modelů AI je nabídnout uživatelům maximální zážitek a usnadnit jim život. Myšlenky jako chatbots, automatizace, vyhledávače a další se objevily se stejným účelem. Díky anotaci dat získají uživatelé bezproblémové online prostředí, kde jsou vyřešeny jejich konflikty, vyhledávací dotazy jsou splněny s relevantními výsledky a příkazy a úkoly jsou snadno prováděny.
Dělají Turingův test prasknutelným
Turingův test navrhl Alan Turing pro myslící stroje. Když systém zkoušku prolomí, říká se, že je na stejné úrovni jako lidská mysl, kde by osoba na druhé straně stroje nebyla schopna zjistit, zda interaguje s jiným člověkem nebo strojem. Dnes jsme všichni krůček od prolomení Turingova testu kvůli technikám označování dat. Chatboti a virtuální asistenti jsou poháněni vynikajícími anotačními modely, které hladce vytvářejí konverzace, které by člověk mohl vést s lidmi. Pokud si všimnete, virtuální asistenti jako Siri se stali nejen chytřejšími, ale také podivnějšími.
Zefektivňují výsledky
Dopad modelů AI lze dešifrovat z efektivity výsledků, které přinášejí. Když jsou data dokonale anotována a označena, modely AI se nemohou pokazit a jednoduše by vytvořily výstupy, které jsou nejúčinnější a nejpřesnější. Ve skutečnosti by byli vyškoleni v takovém rozsahu, že by jejich výsledky byly dynamické a reakce by se lišily podle jedinečných situací a scénářů.
Vytvořit nebo nevybudovat nástroj pro anotaci dat
Jedním z kritických a zastřešujících problémů, které se mohou objevit během projektu anotace dat nebo označování dat, je volba budovat nebo kupovat funkce pro tyto procesy. To může nastat několikrát v různých fázích projektu nebo v souvislosti s různými segmenty programu. Při výběru, zda budovat systém interně nebo se spoléhat na dodavatele, je vždy kompromis.
Jak nyní pravděpodobně víte, anotace dat je složitý proces. Zároveň je to také subjektivní proces. To znamená, že neexistuje jediná odpověď na otázku, zda byste si měli koupit nebo vytvořit nástroj pro anotaci dat. Je třeba vzít v úvahu mnoho faktorů a musíte si položit několik otázek, abyste pochopili své požadavky a uvědomili si, zda skutečně potřebujete koupit nebo postavit.
Abychom to zjednodušili, je zde několik faktorů, které byste měli zvážit.
Tvůj cíl
Prvním prvkem, který musíte definovat, je cíl s vašimi koncepty umělé inteligence a strojového učení.
- Proč je implementujete do svého podnikání?
- Vyřeší skutečný problém, kterému vaši zákazníci čelí?
- Dělají nějaký front-end nebo backend proces?
- Využijete AI k představení nových funkcí nebo k optimalizaci svého stávajícího webu, aplikace nebo modulu?
- Co dělá váš konkurent ve vašem segmentu?
- Máte dostatek případů použití, které vyžadují zásah AI?
Odpovědi na tyto informace spojí vaše myšlenky - které mohou být v současné době všude - do jednoho místa a poskytnou vám větší jasnost.
Sběr dat / licencování AI
Modely AI vyžadují pro fungování pouze jeden prvek - data. Musíte zjistit, odkud lze generovat obrovské objemy dat pozemské pravdy. Pokud vaše firma generuje velké objemy dat, které je třeba zpracovat, aby bylo možné získat zásadní poznatky o podnikání, operacích, průzkumu konkurence, analýze volatility trhu, studii chování zákazníků a dalších, potřebujete nástroj pro anotaci dat. Měli byste však také zvážit objem dat, která generujete. Jak již bylo zmíněno dříve, model AI je pouze tak účinný jako kvalita a množství dat, ze kterých je dodáván. Vaše rozhodnutí by tedy měla vždy záviset na tomto faktoru.
Pokud nemáte správná data pro trénování svých modelů ML, mohou se vám prodejci docela hodit a pomoci vám s licencí na data pro správnou sadu dat potřebných k trénování modelů ML. V některých případech bude část hodnoty, kterou prodejce přináší, zahrnovat jak technickou zdatnost, tak také přístup ke zdrojům, které podpoří úspěch projektu.
Rozpočet
Další zásadní podmínka, která pravděpodobně ovlivňuje každý jednotlivý faktor, o kterém v současné době diskutujeme. Řešení otázky, zda byste měli vytvořit nebo koupit anotaci dat, je snadné, když pochopíte, zda máte dostatek rozpočtu na útratu.
Složitost dodržování předpisů
Prodejci mohou být nesmírně užiteční, pokud jde o ochranu osobních údajů a správné zacházení s citlivými údaji. Jeden z těchto typů případů použití zahrnuje nemocnici nebo podnik související se zdravotní péčí, který chce využít sílu strojového učení, aniž by to ohrozilo jeho soulad s HIPAA a dalšími pravidly ochrany osobních údajů. Zákony, jako je evropské nařízení GDPR, zpřísňují kontrolu nad datovými soubory i mimo oblast medicíny a vyžadují větší ostražitost ze strany firemních zúčastněných stran.
Pracovní síla
Anotace dat vyžaduje práci kvalifikovaných pracovníků bez ohledu na velikost, rozsah a doménu vaší firmy. I když generujete holé minimum dat každý den, potřebujete odborníky na data, aby pracovali na vašich datech pro označování. Takže teď si musíte uvědomit, zda máte požadovanou pracovní sílu. Pokud ano, jsou zruční v požadovaných nástrojích a technikách nebo potřebují dovednosti? Pokud potřebují zvýšení kvalifikace, máte rozpočet na jejich školení?
Nejlepší programy pro anotace a označování dat navíc využívají řadu odborníků na dané oblasti nebo oblasti a segmentují je podle demografických údajů, jako je věk, pohlaví a oblast odbornosti - nebo často podle lokalizovaných jazyků, se kterými budou pracovat. To je opět místo, kde v Shaipu hovoříme o tom, jak dostat správné lidi na správná místa, a tím řídit správné procesy typu „člověk ve smyčce“, které povedou vaše programové úsilí k úspěchu.
Provoz malých a velkých projektů a limity nákladů
V mnoha případech může být podpora dodavatele spíše možností pro menší projekt nebo pro menší fáze projektu. Když jsou náklady pod kontrolou, může společnost těžit z outsourcingu, aby byla anotace dat nebo projekty označování dat efektivnější.
Společnosti se mohou také podívat na důležité prahové hodnoty - kde mnoho prodejců váže náklady na množství spotřebovaných dat nebo jiná měřítka zdrojů. Řekněme například, že se společnost zaregistrovala u dodavatele, který provádí zdlouhavé zadávání dat potřebné k nastavení testovacích sad.
Ve smlouvě může existovat skrytá prahová hodnota, kdy například obchodní partner musí vyjmout další blok datového úložiště AWS nebo nějakou jinou komponentu služby od Amazon Web Services nebo jiného dodavatele třetí strany. Přenášejí to na zákazníka v podobě vyšších nákladů a cenovka je mimo dosah zákazníka.
V těchto případech měření služeb, které získáte od prodejců, pomáhá udržet cenově dostupný projekt. Zavedení správného rozsahu zajistí, že náklady na projekt nepřesáhnou to, co je pro danou firmu přiměřené nebo proveditelné.
Alternativy open source a freeware
Některé alternativy k plné podpoře prodejců zahrnují použití softwaru s otevřeným zdrojovým kódem nebo dokonce freeware k provádění anotací dat nebo projektů označování. Zde je jakýsi druh cesty, kde společnosti nevytvářejí vše od nuly, ale také se vyhýbají přílišnému spoléhání se na komerční prodejce.
Mentalita otevřeného zdroje typu „udělej si sám“ je sama o sobě jakýmsi kompromisem - inženýři a interní lidé mohou využívat komunitu otevřeného zdroje, kde decentralizované uživatelské základny nabízejí své vlastní druhy základní podpory. Nebude to jako to, co získáte od prodejce - bez interního průzkumu nedostanete 24/7 snadnou pomoc nebo odpovědi na otázky - ale cena je nižší.
Takže velká otázka - Kdy byste si měli koupit nástroj pro anotaci dat:
Stejně jako u mnoha druhů high-tech projektů vyžaduje i tento typ analýzy - kdy je třeba je postavit a kdy koupit - důkladné promyšlení a zvážení toho, jak jsou tyto projekty získávány a řízeny. Výzvy, kterým většina společností čelí v souvislosti s projekty AI / ML, když zvažují možnost „sestavit“, nejsou jen části budování a rozvoje projektu. Často existuje obrovská křivka učení, která se dokonce dostane do bodu, kdy může dojít ke skutečnému vývoji AI / ML. S novými týmy a iniciativami AI / ML počet „neznámých neznámých“ daleko převyšuje počet „známých neznámých“.
| Vytvořit | Koupit |
|---|---|
Klady:
| Klady:
|
Nevýhody:
| Nevýhody:
|
Aby byly věci ještě jednodušší, zvažte následující aspekty:
- když pracujete na velkém objemu dat
- když pracujete na různých variantách dat
- kdy by se funkce spojené s vašimi modely nebo řešeními mohly v budoucnu změnit nebo vyvinout
- když máte nejasný nebo obecný případ použití
- když potřebujete jasnou představu o nákladech spojených s nasazením nástroje pro anotaci dat
- a když nemáte správné pracovní síly nebo kvalifikované odborníky, kteří by pracovali na těchto nástrojích, a hledáte minimální křivku učení
Pokud byly vaše reakce opačné než tyto scénáře, měli byste se zaměřit na vytvoření svého nástroje.
Faktory, které je třeba vzít v úvahu při výběru správného nástroje pro anotaci dat
Pokud to čtete, tyto nápady zní vzrušující a rozhodně se snadněji řeknou, než udělají. Jak je tedy možné využít nepřeberné množství již existujících nástrojů pro anotaci dat? Dalším zapojeným krokem je tedy zvážení faktorů spojených s výběrem správného nástroje pro anotaci dat.
Na rozdíl od několika let zpět se trh v současné době v praxi vyvinul s množstvím nástrojů pro anotaci dat. Firmy mají více možností, jak si vybrat jednu na základě svých odlišných potřeb. Ale každý nástroj má své vlastní výhody a nevýhody. Aby bylo možné učinit moudré rozhodnutí, je třeba vyjmout objektivní cestu kromě subjektivních požadavků.
Pojďme se podívat na některé z klíčových faktorů, které byste měli v procesu zvážit.
Definování vašeho případu použití
Chcete-li vybrat správný nástroj pro anotaci dat, musíte definovat svůj případ použití. Měli byste si uvědomit, zda váš požadavek zahrnuje text, obrázek, video, zvuk nebo kombinaci všech datových typů. Existují samostatné nástroje, které si můžete koupit, a existují holistické nástroje, které vám umožňují provádět různé akce se soubory dat.
Dnešní nástroje jsou intuitivní a nabízejí vám možnosti, pokud jde o úložná zařízení (síťová, místní nebo cloudová), techniky anotací (zvukové, obrazové, 3D a další) a řadu dalších aspektů. Můžete si vybrat nástroj na základě vašich konkrétních požadavků.
Stanovení standardů kontroly kvality
Toto je zásadní faktor, který je třeba vzít v úvahu, protože účel a efektivita vašich modelů AI závisí na standardech kvality, které stanovíte. Stejně jako audit musíte provádět kontroly kvality dat, která vkládáte, a získaných výsledků, abyste pochopili, zda jsou vaše modely trénovány správným způsobem a pro správné účely. Otázkou však je, jak hodláte zavést standardy kvality?
Stejně jako u mnoha různých druhů úloh může mnoho lidí provádět anotace a označování dat, ale dělají to s různým stupněm úspěchu. Když požádáte o službu, neověříte automaticky úroveň kontroly kvality. Proto se výsledky liší.
Chcete tedy nasadit model konsensu, kde anotátoři nabízejí zpětnou vazbu o kvalitě a jsou okamžitě přijata nápravná opatření? Nebo dáváte přednost vzorovým recenzím, zlatým standardům nebo průniku před unijními modely?
Nejlepší nákupní plán zajistí, že kontrola kvality bude zavedena od samého začátku stanovením standardů před uzavřením jakékoli konečné smlouvy. Při stanovení tohoto byste neměli přehlédnout také chybové okraje. Manuálnímu zásahu se nelze zcela vyhnout, protože systémy jsou povinny produkovat chyby rychlostí až 3%. To dělá práci předem, ale stojí to za to.
Kdo bude anotovat vaše údaje?
Další hlavní faktor závisí na tom, kdo anotuje vaše data. Máte v úmyslu mít interní tým, nebo byste jej chtěli získat externě? Pokud zadáváte outsourcing, musíte vzít v úvahu zákonnost a opatření k dodržování předpisů z důvodu obav o ochranu soukromí a důvěrnosti dat. A pokud máte interní tým, jak efektivní jsou při učení nového nástroje? Jaký je váš čas uvedení na trh s vaším produktem nebo službou? Máte správné metriky kvality a týmy pro schvalování výsledků?
Prodejce vs. Debata partnera
Datová anotace je proces spolupráce. Zahrnuje závislosti a složitosti, jako je interoperabilita. To znamená, že určité týmy vždy spolupracují v tandemu a jeden z týmů může být vaším prodejcem. Proto je vámi vybraný prodejce nebo partner stejně důležitý jako nástroj, který používáte pro označování dat.
S tímto faktorem je třeba vzít v úvahu aspekty, jako je schopnost uchovat vaše data a záměry v tajnosti, záměr přijmout a pracovat na zpětné vazbě, být proaktivní, pokud jde o požadavky na data, flexibilita v operacích a další, než si podáte ruku s prodejcem nebo partnerem . Zahrnuli jsme flexibilitu, protože požadavky na anotace dat nejsou vždy lineární nebo statické. Mohou se v budoucnu změnit, jak budete své podnikání dále rozšiřovat. Pokud aktuálně pracujete pouze s textovými daty, možná budete chtít anotovat zvuková nebo obrazová data, jak budete škálovat, a vaše podpora by měla být připravena rozšířit jejich obzory s vámi.
Zapojení dodavatele
Jedním ze způsobů, jak posoudit zapojení dodavatele, je podpora, kterou obdržíte.
Jakýkoli plán nákupu musí tuto komponentu nějak zohlednit. Jak bude vypadat podpora na zemi? Kdo budou na obou stranách rovnice zúčastněné strany a směřující lidé?
Existují také konkrétní úkoly, které musí vysvětlit, co je (nebo bude) zapojení dodavatele. Zejména u projektu anotace dat nebo označení dat bude dodavatel aktivně poskytovat nezpracovaná data, nebo ne? Kdo bude působit jako odborník na předmět a kdo je zaměstná jako zaměstnance nebo nezávislého dodavatele?
Klíčové případy použití
Proč společnosti provádějí takovéto druhy datových anotací a projektů označování dat?
Existuje mnoho případů použití, ale některé z běžných ilustrují, jak tyto systémy pomáhají společnostem dosáhnout cílů.
Některé případy použití zahrnují například pokus o školení digitálních asistentů nebo interaktivních systémů hlasové odezvy. Stejné typy zdrojů mohou být užitečné v každé situaci, kdy entita umělé inteligence interaguje s člověkem. Čím více anotací a označení dat přispělo k cíleným testovacím datům a tréninkovým datům, tím lépe tyto vztahy obecně fungují.
Dalším klíčovým případem použití pro anotaci a označování dat je vývoj AI specifické pro dané odvětví. Některé z těchto typů projektů můžete nazvat „výzkumně orientovanou“ AI, kde jiné jsou operativnější nebo procedurálnější. Zdravotnictví je hlavní vertikálou tohoto úsilí náročného na data. S ohledem na to však budou tyto typy systémů využívat i další průmyslová odvětví, jako jsou finance, nemocnice, výroba nebo dokonce maloobchod.
Jiné případy použití jsou svou povahou konkrétnější. Vezměte rozpoznávání obličeje jako systém zpracování obrazu. Stejná anotace a označení dat pomáhá poskytnout počítačovým systémům informace, které potřebují k identifikaci jednotlivců a dosažení cílených výsledků.
Averze některých společností k sektoru rozpoznávání obličeje je příkladem toho, jak to funguje. Pokud je technologie nedostatečně kontrolována, vede to k velkým obavám ze spravedlnosti a jejího dopadu na lidská společenství.
Případové Studie
Zde je několik konkrétních příkladů případových studií, které se zabývají tím, jak anotace dat a označování dat skutečně fungují v praxi. Ve společnosti Shaip dbáme na to, abychom poskytli nejvyšší úroveň kvality a vynikající výsledky v anotaci dat a označování dat.
Hodně z výše uvedené diskuse o standardních úspěších pro anotaci dat a označování dat odhaluje, jak přistupujeme ke každému projektu a co nabízíme společnostem a zúčastněným stranám, se kterými pracujeme.
Materiály případové studie, které ukážou, jak to funguje:
V projektu licencování klinických dat tým Shaip zpracoval více než 6,000 XNUMX hodin zvuku, odstranil všechny chráněné informace o zdraví (PHI) a ponechal obsah kompatibilní s HIPAA pro modely rozpoznávání řeči ve zdravotnictví, na kterých bude pracovat.
V tomto typu případů jsou důležitá kritéria a klasifikace úspěchů. Nezpracovaná data jsou ve formě zvuku a je potřeba deidentifikovat strany. Například při použití analýzy NER je dvojím cílem de-identifikovat a anotovat obsah.
Další případová studie zahrnuje hloubku konverzační tréninková data AI projekt, který jsme dokončili s 3,000 14 lingvisty pracujícími po dobu 27 týdnů. To vedlo k produkci školicích dat ve XNUMX jazycích s cílem vyvinout vícejazyčné digitální asistenty schopné zvládnout lidské interakce v širokém výběru rodných jazyků.
V této konkrétní případové studii byla zřejmá potřeba dostat správnou osobu na správné křeslo. Velký počet odborníků na předmět a provozovatelů vstupů obsahu znamenal, že je potřeba organizační a procedurální zefektivnění, aby byl projekt proveden na konkrétní časové ose. Náš tým dokázal překonat průmyslový standard s velkým náskokem díky optimalizaci sběru dat a následných procesů.
Jiné typy případových studií zahrnují věci, jako je trénink robotů a anotace textu pro strojové učení. Opět platí, že v textovém formátu je stále důležité zacházet s identifikovanými stranami podle zákonů o ochraně osobních údajů a třídit nezpracovaná data, abyste dosáhli cílených výsledků.
Jinými slovy, při práci s více datovými typy a formáty Shaip prokázal stejný zásadní úspěch tím, že použil stejné metody a principy na obchodní scénáře nezpracovaných dat i datových licencí.
Balil
Upřímně věříme, že tento průvodce byl pro vás vynalézavý a že jste na většinu svých otázek odpověděli. Pokud však stále nejste přesvědčeni o spolehlivém dodavateli, nehledejte dále.
My v Shaipu jsme přední společností s anotací dat. Máme odborníky v oboru, kteří rozumí datům a jejich spojeneckým obavám jako nikdo jiný. Mohli bychom být vašimi ideálními partnery, protože přinášíme kompetence, jako je závazek, důvěrnost, flexibilita a vlastnictví každého projektu nebo spolupráce.
Takže bez ohledu na typ dat, pro který chcete získat poznámky, můžete v našem týmu najít veteránský tým, který splní vaše požadavky a cíle. Získejte své modely AI optimalizované pro učení s námi.
Promluvme si
Často kladené otázky (FAQ)
Poznámky k datům nebo označování dat je proces, který umožňuje strojům rozeznat data s konkrétními objekty, aby bylo možné předpovědět výsledek. Označování, přepis nebo zpracování objektů v rámci textu, obrázků, skenů atd. Umožňuje algoritmům interpretovat označená data a získat školení k samostatnému řešení skutečných obchodních případů bez zásahu člověka.
Ve strojovém učení (pod dohledem nebo bez dozoru) označená nebo anotovaná data označují, přepisují nebo zpracovávají funkce, kterým chcete, aby vaše modely strojového učení rozuměly a rozpoznávaly je, aby mohly řešit výzvy v reálném světě.
Datový anotátor je osoba, která neúnavně pracuje na obohacení dat tak, aby byla rozpoznatelná stroji. Může zahrnovat jeden nebo všechny následující kroky (v závislosti na konkrétním případu použití a požadavku): Čištění dat, přepis dat, označování dat nebo popis dat, QA atd.
Nástroje nebo platformy (cloudové nebo on-premise), které se používají k označování nebo anotaci vysoce kvalitních dat (například textu, zvuku, obrázku, videa) metadaty pro strojové učení, se nazývají nástroje pro anotaci dat.
Nástroje nebo platformy (cloudové nebo on-premise), které se používají k označování nebo přidávání poznámek k pohyblivým obrázkům z videa k vytváření vysoce kvalitních dat školení pro strojové učení.
Nástroje nebo platformy (cloudové nebo on-premise), které se používají k označování nebo komentování textu z recenzí, novin, lékařského předpisu, elektronických zdravotních záznamů, rozvah atd. K vytváření vysoce kvalitních dat školení pro strojové učení. Tento proces lze také nazvat označování, označování, přepis nebo zpracování.