Co je anotace dat [aktualizováno pro rok 2025] – osvědčené postupy, nástroje, výhody, výzvy, typy a další
Potřebujete znát základy anotace dat? Chcete-li začít, přečtěte si tuto úplnou příručku pro anotace dat pro začátečníky.
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 jejich 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 každý z jejich systémů AI.
Úvod
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.
Co je datová anotace?
Anotace dat je proces přiřazování, označování nebo označování dat, který pomáhá algoritmům strojového učení pochopit a klasifikovat informace, které zpracovávají. Tento proces je nezbytný pro trénování modelů umělé inteligence, které jim umožňují přesně porozumět různým typům dat, jako jsou obrázky, zvukové soubory, videozáznamy nebo text.
Představte si auto s vlastním řízením, které se při přesných rozhodnutích o řízení spoléhá na data z počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka (NLP) a senzory. Aby model umělé inteligence auta mohl rozlišit překážky, jako jsou jiná vozidla, chodci, zvířata nebo zátarasy, musí být přijímaná data označena nebo opatřena poznámkami.
Při učení pod dohledem je anotace dat obzvláště důležitá, protože čím více označených dat je do modelu přiváděno, tím rychleji se model naučí fungovat autonomně. Anotovaná data umožňují nasazení modelů umělé inteligence v různých aplikacích, jako jsou chatboti, rozpoznávání řeči a automatizace, což vede k optimálnímu výkonu a spolehlivým výsledkům.
Význam anotace dat ve strojovém učení
Strojové učení zahrnuje počítačové systémy, které zlepšují svůj výkon učením se z dat, podobně jako se lidé učí ze zkušeností. Anotace dat neboli označování je v tomto procesu zásadní, protože pomáhá trénovat algoritmy, aby rozpoznávaly vzory a dělaly přesné předpovědi.
Ve strojovém učení se neuronové sítě skládají z digitálních neuronů organizovaných ve vrstvách. Tyto sítě zpracovávají informace podobně jako lidský mozek. Označená data jsou zásadní pro učení pod dohledem, což je běžný přístup ve strojovém učení, kde se algoritmy učí z označených příkladů.
Tréninkové a testovací datové sady s označenými daty umožňují modelům strojového učení efektivně interpretovat a třídit příchozí data. Můžeme poskytnout vysoce kvalitní anotovaná data, která pomohou algoritmům učit se autonomně a upřednostňovat výsledky s minimálním zásahem člověka. Důležitost anotace dat v AI spočívá v její schopnosti zvýšit přesnost a výkon modelu.
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?
Bez anotace dat by byl každý obrázek pro stroje stejný, protože nemají žádné vlastní informace nebo znalosti o ničem na světě.
Anotace dat je vyžadována, aby systémy poskytovaly přesné výsledky, pomáhaly modulům identifikovat prvky pro trénování modelů počítačového vidění a řeči, modely rozpoznávání. Jakýkoli model nebo systém, který má ve středu strojně řízený rozhodovací systém, je vyžadována anotace dat, aby bylo zajištěno, že rozhodnutí jsou přesná a relevantní.
Anotace dat pro LLM?
LLM ve výchozím nastavení nerozumí textům a větám. Musí být vycvičeni, aby rozebrali každou frázi a slovo, aby rozluštili, co uživatel přesně hledá, a podle toho pak dodali.
Když tedy generativní model umělé inteligence přichází s nejpřesnější a nejrelevantnější odpovědí na dotaz – i když je předložen s těmi nejbizarnějšími otázkami –, přesnost pramení z jeho schopnosti dokonale porozumět výzvě a jejím složitostem, jako je kontext, účel, sarkasmus, záměr a další.
Anotace dat zmocňuje LLMS k tomu.
Jednoduše řečeno, anotace dat pro strojové učení zahrnuje označování, kategorizaci, označování a přidávání jakéhokoli dalšího atributu k datům, aby je modely strojového učení mohly lépe zpracovat a analyzovat. Pouze prostřednictvím tohoto kritického procesu mohou být výsledky optimalizovány k dokonalosti.
Pokud jde o anotaci dat pro LLM, jsou implementovány různé techniky. I když neexistuje žádné systematické pravidlo pro implementaci techniky, obecně je to na uvážení odborníků, kteří analyzují klady a zápory každé z nich a nasadí tu nejideálnější.
Podívejme se na některé běžné techniky anotací dat pro LLM.
Manuální anotace: To staví lidi do procesu ručního anotování a kontroly dat. Ačkoli to zajišťuje vysoce kvalitní výstup, je to únavné a časově náročné.
Poloautomatická anotace: Lidé a LLM spolupracují při označování datových sad. To zajišťuje přesnost lidí a možnosti manipulace s objemem strojů. Algoritmy umělé inteligence mohou analyzovat nezpracovaná data a navrhovat předběžné štítky, čímž šetří lidským anotátorům drahocenný čas. (např. umělá inteligence dokáže identifikovat potenciální oblasti zájmu na lékařských snímcích pro další označování lidí)
Semi-supervised learning: Kombinace malého množství označených dat s velkým množstvím neoznačených dat pro zlepšení výkonu modelu.
Automatická anotace: Tato technika, která šetří čas a je nejideálnější pro anotaci velkých objemů datových sad, spoléhá na vrozené schopnosti modelu LLM označovat a přidávat atributy. I když šetří čas a efektivně zvládá velké objemy, přesnost silně závisí na kvalitě a relevanci předem vyškolených modelů.
Ladění instrukcí: Týká se dolaďování jazykových modelů na úkolech popsaných instrukcemi přirozeného jazyka, včetně školení na různých sadách instrukcí a odpovídajících výstupů.
Učení s nulovým výstřelem: Na základě stávajících znalostí a poznatků mohou LLM poskytovat označená data jako výstupy v této technice. To snižuje náklady na načítání štítků a je ideální pro zpracování hromadných dat. Tato technika zahrnuje použití stávajících znalostí modelu k předpovědím úkolů, na které nebyl explicitně trénován.
Výzva: Podobně jako uživatel vyzývá model jako dotazy na odpovědi, LLM mohou být vyzváni k anotaci dat pomocí popisu požadavků. Výstupní kvalita je zde přímo závislá na kvalitě promptu a na tom, jak přesné instrukce jsou podávány.
Přenos učení: Použití předtrénovaných modelů na podobné úkoly ke snížení množství potřebných označených dat.
Aktivní učení: Zde samotný model ML řídí proces anotace dat. Model identifikuje datové body, které by byly pro jeho učení nejpřínosnější, a požaduje pro tyto konkrétní body anotace. Tento cílený přístup snižuje celkové množství dat, která je třeba anotovat, což vede k Zvýšená účinnost a Vylepšený výkon modelu.
Vybíráte správný nástroj pro anotaci dat?
Jednoduše řečeno, je to platforma, která umožňuje specialistům a odborníkům anotovat, označovat nebo označovat datové sady všech typů. Je to most nebo médium mezi nezpracovanými daty a výsledky, které by nakonec vyvrhly vaše moduly strojového učení.
Nástroje pro označování dat jsou on-prem nebo cloudové řešení, které anotuje vysoce kvalitní tréninková data pro modely strojového učení. Zatímco mnoho společností spoléhá na externího dodavatele při vytváření složitých anotací, některé organizace mají stále své vlastní nástroje, které jsou buď vytvořeny na zakázku, nebo jsou založeny na freewarových nebo opensource nástrojích dostupných na trhu. Tyto nástroje jsou obvykle navrženy tak, aby zpracovávaly specifické datové typy, tj. obrázek, video, text, zvuk atd. Nástroje nabízejí funkce nebo možnosti, jako jsou ohraničovací rámečky nebo polygony pro datové anotátory pro označování obrázků. Mohou pouze vybrat možnost a provádět své specifické úkoly.
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.
Klasifikace obrázku – Klasifikace obrázků zahrnuje přiřazení předdefinovaných kategorií nebo štítků obrázkům na základě jejich obsahu. Tento typ anotací se používá k trénování modelů umělé inteligence, aby automaticky rozpoznávaly a kategorizovaly obrázky.
Rozpoznávání/detekce objektů – Rozpoznávání objektů nebo detekce objektů je proces identifikace a označení konkrétních objektů v rámci obrázku. Tento typ anotací se používá k trénování modelů umělé inteligence k vyhledání a rozpoznání objektů na obrázcích nebo videích v reálném světě.
Segmentace – Segmentace obrazu zahrnuje rozdělení obrazu na více segmentů nebo oblastí, z nichž každý odpovídá konkrétnímu objektu nebo oblasti zájmu. Tento typ anotace se používá k trénování modelů AI k analýze obrázků na úrovni pixelů, což umožňuje přesnější rozpoznání objektů a pochopení scény.
Titulky obrázků: Přepis obrázku je proces získávání detailů z obrázků a jejich přeměna na popisný text, který je poté uložen jako anotovaná data. Poskytnutím obrázků a určením toho, co je třeba anotovat, nástroj vytvoří obrázky i jejich odpovídající popisy.
Optické rozpoznávání znaků (OCR): Technologie OCR umožňuje počítačům číst a rozpoznávat text z naskenovaných obrázků nebo dokumentů. Tento proces pomáhá přesně extrahovat text a významně ovlivnil digitalizaci, automatizované zadávání dat a lepší dostupnost pro osoby se zrakovým postižením.
Odhad pozice (anotace klíčového bodu): Odhad pozice zahrnuje přesné určení a sledování klíčových bodů na těle, obvykle v kloubech, k určení polohy a orientace osoby ve 2D nebo 3D prostoru v rámci obrázků nebo videí.
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.
Klasifikace zvuku: Klasifikace zvuku třídí zvuková data na základě jejich funkcí, což umožňuje strojům rozpoznat a rozlišovat mezi různými typy zvuku, jako je hudba, řeč a zvuky přírody. Často se používá ke klasifikaci hudebních žánrů, což pomáhá platformám jako Spotify doporučovat podobné skladby.
Zvukový přepis: Zvukový přepis je proces přeměny mluveného slova ze zvukových souborů na psaný text, užitečný pro vytváření titulků k rozhovorům, filmům nebo televizním pořadům. Nástroje jako Whisper od OpenAI sice dokážou automatizovat přepis ve více jazycích, ale možná budou potřebovat nějakou ruční opravu. Poskytujeme návod, jak tyto přepisy upřesnit pomocí nástroje Shaip pro anotaci zvuku.
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. Různý software pro anotaci video dat vám pomůže anotovat snímky. Když jsou tyto anotované snímky spojeny dohromady, modely AI se mohou naučit pohyb, chování, vzorce a další. Anotace videa je zásadní pro implementaci konceptů, jako je lokalizace, rozmazání pohybu a sledování objektů v AI.
Klasifikace videa (označování): Klasifikace videa zahrnuje třídění videoobsahu do konkrétních kategorií, což je zásadní pro moderování online obsahu a zajištění bezpečného zážitku pro uživatele.
Titulky videa: Podobně jako popisování obrázků, titulky videa zahrnují přeměnu obsahu videa na popisný text.
Detekce události nebo akce videa: Tato technika identifikuje a klasifikuje akce ve videích, které se běžně používají ve sportu pro analýzu výkonu nebo při sledování k detekci vzácných událostí.
Detekce a sledování video objektů: Detekce objektů ve videích identifikuje objekty a sleduje jejich pohyb napříč snímky, přičemž si všímá detailů, jako je umístění a velikost, jak se pohybují sekvencí.
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.
Sentimentová anotace – Anotace sentimentu zahrnuje označení textových dat sentimentem, který vyjadřuje, jako je pozitivní, negativní nebo neutrální. Tento typ anotace se běžně používá v analýze sentimentu, kde jsou modely umělé inteligence trénovány tak, aby porozuměly a vyhodnotily emoce vyjádřené v textu.
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 si 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.
Kategorizace textu – Věty nebo odstavce lze označit a klasifikovat na základě zastřešujících témat, trendů, předmětů, názorů, kategorií (sport, zábava a podobně) a dalších parametrů.
Lidar Anotace
LiDAR anotace zahrnuje označování a kategorizaci dat 3D mračna bodů ze senzorů LiDAR. Tento základní proces pomáhá strojům porozumět prostorovým informacím pro různá použití. Například v autonomních vozidlech umožňují anotovaná data LiDAR automobilům identifikovat objekty a bezpečně navigovat. V urbanismu pomáhá vytvářet podrobné 3D mapy měst. Pro monitorování životního prostředí pomáhá při analýze lesních struktur a sledování změn terénu. Používá se také v robotice, rozšířené realitě a stavebnictví pro přesná měření a rozpoznávání objektů.
Klíčové kroky v procesu označování dat a anotací dat
Proces anotace dat zahrnuje řadu dobře definovaných kroků k zajištění vysoce kvalitního a přesného procesu označování dat pro aplikace strojového učení. Tyto kroky pokrývají všechny aspekty procesu, od sběru nestrukturovaných dat až po export anotovaných dat pro další použití.
Takto funguje tým pro anotaci dat:
- Sběr dat: Prvním krokem v procesu anotace dat je shromáždit všechna relevantní data, jako jsou obrázky, videa, zvukové nahrávky nebo textová data, na centralizovaném místě.
- Předzpracování dat: Standardizujte a vylepšujte shromážděná data vyrovnáváním obrázků, formátováním textu nebo přepisem video obsahu. Předzpracování zajišťuje, že data jsou připravena pro anotační úlohu.
- Vyberte správného dodavatele nebo nástroj: Vyberte si vhodný nástroj pro anotaci dat nebo dodavatele na základě požadavků vašeho projektu.
- Pokyny pro anotaci: Stanovte jasné pokyny pro anotátory nebo anotační nástroje, abyste zajistili konzistenci a přesnost v celém procesu.
- Anotace: Označte a označte data pomocí lidských anotátorů nebo platformy pro anotaci dat podle zavedených pokynů.
- Zajištění kvality (QA): Zkontrolujte anotovaná data, abyste zajistili přesnost a konzistenci. V případě potřeby použijte více slepých anotací, abyste ověřili kvalitu výsledků.
- Export dat: Po dokončení anotace dat exportujte data v požadovaném formátu. Platformy jako Nanonets umožňují bezproblémový export dat do různých podnikových softwarových aplikací.
Celý proces anotace dat se může pohybovat od několika dnů do několika týdnů, v závislosti na velikosti projektu, složitosti a dostupných zdrojích.
Funkce pro nástroje pro anotace dat / označování 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 vysoce kvalitní velké datové sady, které máte v ruce, a umožnit vám je importovat do softwaru pro označování. Správa vašich datových sad je tedy primární nabídkou nástrojů funkcí. Současná řešení nabízejí funkce, které vám umožní bezproblémově importovat velké objemy dat a zároveň vám umožní uspořádat 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 vytvořen nebo navržen nástroj pro anotaci dat. Solidní nástroj by vám měl nabídnout řadu anotačních technik pro datové sady všech typů. To platí, pokud nevyvíjíte vlastní řešení pro vaše potřeby. Váš nástroj by vám měl umožnit anotovat video nebo obrázky z počítačového vidění, zvuk nebo text z NLP a přepisy a další. Abychom to dále upřesnili, měly by existovat možnosti použití ohraničujících rámečků, sémantické segmentace, segmentace instancí, kvádry, interpolace, analýza sentimentu, slovní druhy, 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.
Bezpečnost
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 splněny a dodržovány standardy a protokoly zabezpečení dat.
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.
Jaké jsou výhody anotace dat?
Anotace dat je zásadní pro optimalizaci systémů strojového učení a poskytování lepších uživatelských zkušeností. Zde jsou některé klíčové výhody anotace dat:
- Zlepšená efektivita tréninku: Označování dat pomáhá lépe trénovat modely strojového učení, zvyšuje celkovou efektivitu a poskytuje přesnější výsledky.
- Zvýšená přesnost: Přesně anotovaná data zajišťují, že se algoritmy mohou efektivně přizpůsobovat a učit se, což vede k vyšší úrovni přesnosti v budoucích úkolech.
- Snížený lidský zásah: Pokročilé nástroje pro anotaci dat výrazně snižují potřebu ručního zásahu, zefektivňují procesy a snižují související náklady.
Anotace dat tedy přispívá k efektivnějším a přesnějším systémům strojového učení a zároveň minimalizuje náklady a manuální úsilí, které je tradičně nutné k trénování modelů umělé inteligence.
Kontrola kvality v anotaci dat
Shaip zajišťuje špičkovou kvalitu prostřednictvím několika stupňů kontroly kvality, aby byla zajištěna kvalita v projektech anotací dat.
- Počáteční školení: Anotátoři jsou důkladně proškoleni ohledně pokynů pro konkrétní projekt.
- Průběžné monitorování: Pravidelné kontroly kvality během procesu anotace.
- Závěrečná recenze: Komplexní recenze od starších anotátorů a automatizované nástroje zajišťující přesnost a konzistenci.
Kromě toho může umělá inteligence také identifikovat nekonzistence v lidských anotacích a označit je ke kontrole, čímž zajistí vyšší celkovou kvalitu dat. (např. AI dokáže detekovat nesrovnalosti v tom, jak různé anotátory označují stejný objekt na obrázku). Takže pomocí člověka a umělé inteligence lze kvalitu anotace výrazně zlepšit a zároveň zkrátit celkovou dobu potřebnou k dokončení projektů.
Klíčové výzvy v anotace dat pro úspěch AI
Anotace dat hraje zásadní roli při vývoji a přesnosti modelů umělé inteligence a strojového učení. Tento proces však přichází s vlastní řadou výzev:
- Náklady na anotaci dat: Anotace dat lze provádět ručně nebo automaticky. Ruční anotace vyžaduje značné úsilí, čas a zdroje, což může vést ke zvýšeným nákladům. K těmto nákladům přispívá i udržování kvality dat v průběhu celého procesu.
- Přesnost anotace: Lidské chyby během procesu anotací mohou mít za následek špatnou kvalitu dat a přímo ovlivnit výkon a předpovědi modelů AI/ML. Zdůrazňuje to studie společnosti Gartner špatná kvalita dat stojí společnosti až 15 % jejich příjmů.
- Škálovatelnost: S rostoucím objemem dat může být proces anotací složitější a časově náročnější. Škálování anotací dat při zachování kvality a efektivity je pro mnoho organizací náročné.
- Ochrana osobních údajů a zabezpečení: Poznámky k citlivým údajům, jako jsou osobní údaje, lékařské záznamy nebo finanční údaje, vzbuzují obavy o soukromí a bezpečnost. Zajištění toho, aby byl proces anotací v souladu s příslušnými nařízeními o ochraně údajů a etickými pokyny, je zásadní pro to, abyste se vyhnuli právním rizikům a rizikům poškození dobré pověsti.
- Správa různých typů dat: Manipulace s různými typy dat, jako je text, obrázky, zvuk a video, může být náročná, zvláště když vyžadují různé techniky anotací a odborné znalosti. Koordinace a správa procesu anotací napříč těmito datovými typy může být složitá a náročná na zdroje.
Organizace mohou těmto výzvám porozumět a řešit je, aby překonaly překážky spojené s anotací dat a zlepšily efektivitu a efektivitu svých projektů AI a strojového učení.
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
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 kontrolovatelné, může společnost těžit z outsourcingu, aby byly projekty anotace dat nebo 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
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.
Výběr 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 vyvinul s mnoha platformami pro označování dat AI v dnešní praxi. Podniky mají více možností při výběru jednoho na základě svých odlišných potřeb. Ale každý jednotlivý nástroj má své vlastní výhody a nevýhody. Abychom se mohli moudře rozhodnout, musí být kromě subjektivních požadavků zvolena také objektivní cesta. 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
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
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?
Případy použití v reálném světě pro anotace dat v AI
Anotace dat je zásadní v různých odvětvích, protože jim umožňuje vyvíjet přesnější a efektivnější modely umělé inteligence a strojového učení. Zde jsou některé specifické případy použití pro anotaci dat:
Anotace dat o zdravotnictví
Anotace dat pro lékařské snímky je zásadní při vývoji nástrojů pro analýzu lékařských snímků založených na umělé inteligenci. Anotátoři označují lékařské snímky (jako jsou rentgeny, MRI) pro rysy, jako jsou nádory nebo specifické anatomické struktury, což umožňuje algoritmům detekovat nemoci a abnormality s větší přesností. Anotace dat je například zásadní pro trénování modelů strojového učení k identifikaci rakovinných lézí v systémech detekce rakoviny kůže. Kromě toho datové anotátory označují elektronické lékařské záznamy (EMR) a klinické poznámky, což pomáhá při vývoji systémů počítačového vidění pro diagnostiku onemocnění a automatizovanou analýzu lékařských dat.
Anotace maloobchodních dat
Anotace maloobchodních dat zahrnuje označování obrázků produktů, zákaznických dat a dat o pocitech. Tento typ anotací pomáhá vytvářet a trénovat modely AI/ML, aby porozuměly sentimentu zákazníků, doporučovaly produkty a zlepšily celkovou zákaznickou zkušenost.
Anotace finančních dat
Finanční sektor využívá anotaci dat pro odhalování podvodů a analýzu sentimentu článků ve finančních zprávách. Anotátoři označují transakce nebo zpravodajské články jako podvodné nebo legitimní a trénují modely umělé inteligence, aby automaticky označily podezřelou aktivitu a identifikovaly potenciální trendy na trhu. Vysoce kvalitní anotace například pomáhají finančním institucím trénovat modely umělé inteligence, aby rozpoznávaly vzorce ve finančních transakcích a odhalovaly podvodné aktivity. Kromě toho se anotace finančních dat zaměřuje na anotaci finančních dokumentů a transakčních dat, která jsou nezbytná pro vývoj systémů AI/ML, které odhalují podvody, řeší problémy s dodržováním předpisů a zefektivňují další finanční procesy.
Automotive Data Anotace
Anotace dat v automobilovém průmyslu zahrnuje označování dat z autonomních vozidel, jako jsou informace z kamery a senzoru LiDAR. Tato anotace pomáhá vytvářet modely pro detekci objektů v prostředí a zpracování dalších kritických datových bodů pro systémy autonomních vozidel.
Anotace průmyslových nebo výrobních dat
Anotace dat pro automatizaci výroby pohání vývoj inteligentních robotů a automatizovaných systémů ve výrobě. Anotátoři označují obrázky nebo data senzorů, aby trénovali modely umělé inteligence pro úkoly, jako je detekce objektů (roboty vybírající položky ze skladu) nebo detekce anomálií (identifikace potenciálních poruch zařízení na základě údajů ze senzorů). Anotace dat například umožňuje robotům rozpoznat a uchopit konkrétní objekty na výrobní lince, což zlepšuje efektivitu a automatizaci. Kromě toho se anotace průmyslových dat používá k anotaci dat z různých průmyslových aplikací, včetně výrobních snímků, dat údržby, bezpečnostních dat a informací o kontrole kvality. Tento typ anotací dat pomáhá vytvářet modely schopné detekovat anomálie ve výrobních procesech a zajistit bezpečnost pracovníků.
Anotace dat elektronického obchodu
Poznámky k obrázkům produktů a uživatelským recenzím pro personalizovaná doporučení a analýzu sentimentu.
Jaké jsou osvědčené postupy pro anotaci dat?
Chcete-li zajistit úspěch vašich projektů umělé inteligence a strojového učení, je nezbytné dodržovat osvědčené postupy pro anotaci dat. Tyto postupy mohou pomoci zvýšit přesnost a konzistenci vašich anotovaných dat:
- Vyberte vhodnou datovou strukturu: Vytvářejte popisky dat, které jsou dostatečně specifické, aby byly užitečné, ale dostatečně obecné, aby zachytily všechny možné varianty v sadách dat.
- Poskytněte jasné pokyny: Vypracujte podrobné, snadno srozumitelné pokyny pro anotace dat a osvědčené postupy, abyste zajistili konzistenci a přesnost dat napříč různými anotátory.
- Optimalizujte zátěž poznámek: Vzhledem k tomu, že anotace může být nákladná, zvažte dostupnější alternativy, jako je práce se službami sběru dat, které nabízejí předem označené datové sady.
- V případě potřeby shromážděte více dat: Aby kvalita modelů strojového učení neutrpěla, ve spolupráci se společnostmi pro shromažďování dat shromážděte v případě potřeby více dat.
- Outsourcing nebo crowdsourcing: Když jsou požadavky na anotaci dat příliš velké a časově náročné pro interní zdroje, zvažte outsourcing nebo crowdsourcing.
- Spojte lidské a strojové úsilí: Použijte přístup člověka ve smyčce se softwarem pro anotaci dat, který pomůže lidským anotátorům zaměřit se na nejnáročnější případy a zvýšit rozmanitost sady trénovacích dat.
- Upřednostňujte kvalitu: Pravidelně testujte anotace dat pro účely zajištění kvality. Povzbuzujte více anotátorů, aby si vzájemně kontrolovali svou práci z hlediska přesnosti a konzistence při označování datových sad.
- Zajistěte soulad: Při anotaci citlivých datových souborů, jako jsou obrázky obsahující osoby nebo zdravotní záznamy, pečlivě zvažte soukromí a etické otázky. Nedodržování místních pravidel může poškodit pověst vaší společnosti.
Dodržování těchto osvědčených postupů pro anotaci dat vám může pomoci zaručit, že vaše datové sady budou přesně označeny, budou přístupné vědcům zabývajícím se daty a připraveny podpořit vaše projekty založené na datech.
Případové studie / příběhy úspěšných
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 efektivní anotace dat a označování dat odhaluje, jak přistupujeme ke každému projektu a co nabízíme společnostem a zainteresovaným stranám, se kterými spolupracujeme.
V jednom z našich nedávných projektů licencování klinických dat jsme zpracovali více než 6,000 XNUMX hodin zvuku a pečlivě jsme odstranili všechny chráněné zdravotní informace (PHI), abychom zajistili, že obsah splňuje standardy HIPAA. Po deidentifikaci dat byla připravena k použití pro trénování modelů rozpoznávání řeči ve zdravotnictví.
U projektů, jako jsou tyto, spočívá skutečná výzva ve splnění přísných kritérií a dosažení klíčových milníků. Začínáme s nezpracovanými zvukovými daty, což znamená, že je kladen velký důraz na deidentifikace všech zúčastněných stran. Když například používáme analýzu Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER), naším cílem není pouze anonymizovat informace, ale také zajistit, aby byly pro modely správně anotovány.
Další případová studie, která vyniká, je masivní konverzační tréninková data AI projekt, kde jsme pracovali s 3,000 lingvisty během 14 týdnů. Výsledek? Vytvořili jsme školicí data modelu umělé inteligence ve 27 různých jazycích, čímž jsme pomohli vyvinout vícejazyčné digitální asistenty, kteří se mohou zapojit do kontaktu s lidmi v jejich rodných jazycích.
Tento projekt skutečně podtrhl důležitost získání správných lidí na místě. S tak velkým týmem odborníků na dané téma a pracovníků zpracovávajících data bylo pro dodržení termínu klíčové udržet vše organizované a racionalizované. Díky našemu přístupu jsme byli schopni dokončit projekt daleko před průmyslovým standardem.
V dalším příkladu potřeboval jeden z našich klientů zdravotní péče špičkové lékařské snímky s poznámkami pro nový diagnostický nástroj AI. Využitím hlubokých anotačních znalostí společnosti Shaip klient zlepšil přesnost svého modelu o 25 %, což vedlo k rychlejším a spolehlivějším diagnózám.
Udělali jsme také hodně práce v oblastech, jako je školení botů a textové anotace pro strojové učení. I při práci s textem stále platí zákony na ochranu soukromí, takže deidentifikace citlivých informací a třídění nezpracovaných dat je stejně důležité.
U všech těchto různých datových typů – ať už jde o zvuk, text nebo obrázky – náš tým ve společnosti Shaip důsledně poskytuje stejné osvědčené metody a principy, aby byl pokaždé zajištěn úspěch.
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 která chcete získat přesné anotace, můžete v nás najít ten veteránský tým, který splňuje vaše požadavky a cíle. Nechte si s námi optimalizovat své modely AI pro učení.
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.