Označování údajů

Co je označování dat? Vše, co musí začátečník vědět

Co je označování dat

Inteligentní modely AI je třeba důkladně vyškolit, aby dokázaly identifikovat vzory, objekty a případně se spolehlivě rozhodovat. Vycvičená data však nelze podávat náhodně a musí být označena, aby modelům pomohla porozumět, zpracovat a komplexně se učit z upravených vstupních vzorů.

To je místo, kde přichází označení dat, jako akt označování informací nebo spíše metadat, podle konkrétní datové sady, aby se zaměřilo na posílení porozumění strojům. Jednoduše řečeno, označování dat selektivně kategorizuje data, obrázky, text, zvuk, videa a vzory, aby se zlepšily implementace AI.

Globální trh s označováním dat

Jako podle Označování dat NASSCOM Zpráva uvádí, že do konce roku 700 se očekává, že globální trh s označováním dat vzroste o 2023% v porovnání s rokem 2018. Tento údajný růst bude s největší pravděpodobností ovlivňovat finanční alokaci pro samořízené nástroje pro označování, interně podporované zdrojů a dokonce i řešení třetích stran. 

Kromě těchto zjištění lze také dovodit, že trh s označováním globálních dat dosáhl v roce 1.2 hodnoty 2018 miliardy USD. Očekáváme však, že se bude rozšiřovat, protože se předpokládá, že velikost trhu s označováním dat dosáhne obrovského ocenění 4.4 miliardy USD do roku 2023.

7 Výzvy v oblasti označování dat, s nimiž se potýkají podniky

Označování dat je nutností hodiny, ale přichází s několika problémy s implementací a cenami.

Mezi ty naléhavější patří:

  • Pomalá příprava dat, s laskavým svolením nadbytečných čisticích nástrojů
  • Nedostatek potřebného hardwaru pro zvládnutí obrovské pracovní síly a nadměrný objem seškrábaných dat
  • Omezený přístup k avantgardním nástrojům pro označování a podpůrným technologiím
  • Vyšší náklady na označování dat
  • Nedostatek konzistence, pokud jde o značkování kvalitních dat
  • Nedostatek škálovatelnosti, pokud a kdy model AI potřebuje pokrýt další sadu účastníků
  • Nedostatek souladu, pokud jde o udržování stabilního stavu zabezpečení dat při získávání dat a jejich používání
Typy označování dat

Ačkoli můžete označování dat separovat koncepčně, relevantní nástroje vyžadují, abyste koncepty klasifikovali podle povahy datových sad. Tyto zahrnují:

  • Klasifikace zvuku: Obsahuje zvukovou sbírku, segmentaci a přepis
  • Označení obrázku: Zahrnuje shromažďování, klasifikaci, segmentaci a označování dat klíčových bodů
  • Označení textu: Zahrnuje extrakci a klasifikaci textu
  • Označování videa: Obsahuje prvky, jako je shromažďování videa, klasifikace a segmentace
  • 3D značení: Nabízí sledování objektů a segmentaci

Kromě výše uvedené segregace, zejména z širší perspektivy, je označování dat rozděleno do čtyř typů, včetně popisných, hodnotících, informativních a kombinovaných. Avšak pouze za účelem školení je označování dat odděleno jako: sběr, segmentace, přepis, Klasifikace, extrakce, sledování objektů, které jsme již probrali pro jednotlivé datové sady.

4 klíčové kroky při označování dat

Označování dat je podrobný proces a zahrnuje následující kroky ke kategorickému trénování modelů AI:

  1. Shromažďování datových sad prostřednictvím strategií, tj. Interně, open source, dodavatelů
  2. Označování datových sad podle počítačových vizí, hloubkového učení a schopností specifických pro NLP
  3. Testování a vyhodnocování vytvořených modelů za účelem určení inteligence jako součásti nasazení
  4. Uspokojení přijatelné kvality modelu a případně jeho uvolnění pro komplexní použití
Faktory, které je třeba zvážit při výběru správných nástrojů

Správnou sadu nástrojů pro označování dat, synonymní pro důvěryhodnou platformu pro označování dat, je třeba vybrat s ohledem na následující faktory:

  1. Typ inteligence, kterou chcete, aby model měl prostřednictvím definovaných případů použití 
  2. Kvalita a zkušenosti anotátorů dat, aby mohli nástroje používat k přesnosti
  3. Standardy kvality, které máte na mysli 
  4. Potřeby specifické pro dodržování předpisů
  5. Komerční, open-source a freeware nástroje
  6. Rozpočet, který můžete ušetřit

Kromě uvedených faktorů byste si měli lépe poznamenat následující úvahy:

  1. Přesnost značení nástrojů
  2. Nástroje zajišťují zajištění kvality
  3. Možnosti integrace
  4. Zabezpečení a imunizace proti úniku
  5. Cloudové nastavení nebo ne
  6. Prozíravost řízení kvality 
  7. Bezpečné trezory, mezery mezi stopami a škálovatelná schopnost nástroje
  8. Společnost nabízející nástroje
Obory, které používají označování dat

Vertikály, kterým nejlépe slouží nástroje a prostředky pro označování dat, zahrnují:

  1. Lékařská AI: Mezi oblasti zájmu patří školení diagnostických modelů s počítačovým viděním pro lepší lékařské zobrazování, minimalizované čekací doby a minimální počet nevyřízených případů
  2. Finance: Oblasti zájmu zahrnují hodnocení úvěrových rizik, způsobilosti půjčky a dalších důležitých faktorů pomocí označování textu
  3. Autonomní vozidlo nebo přeprava: Mezi oblasti zájmu patří implementace NLP a Computer Vision ke stohování modelů se šíleným objemem tréninkových dat pro detekci jednotlivců, signálů, blokád atd.
  4. Maloobchod a elektronický obchod: Oblasti zájmu zahrnují rozhodnutí týkající se cen, vylepšený elektronický obchod, sledování osob kupujícího, porozumění nákupním zvyklostem a zlepšování uživatelské zkušenosti
  5. Technologie: Mezi oblasti zájmu patří výroba produktů, vychystávání, zjišťování kritických výrobních chyb předem a další
  6. Geoprostorové: Mezi oblasti zaměření patří GPS a dálkový průzkum podle vybraných technik označování
  7. Zemědělství: Mezi oblasti zájmu patří použití senzorů GPS, dronů a počítačového vidění k podpoře konceptů přesného zemědělství, optimalizace půdních a plodinových podmínek, určení výnosů a další
Stavět vs. Koupit

Stále je zmatené, která z nich je lepší strategií pro správné označování dat, tj. Budování vlastního nastavení nebo nákup od jiného poskytovatele služeb. Zde jsou výhody a nevýhody každého z nich, které vám pomohou lépe se rozhodnout:

'Build' Apporach

VytvořitKoupit

Zobrazení:

  • Lepší kontrola nad nastavením
  • Rychlejší monitorování odezvy během školení systémů

Zobrazení:

  • Rychlejší uvedení na trh
  • Umožňuje získat výhodu předčasného osvojitele
  • Přístup k avantgardní tech
  • Lepší dodržování zabezpečení dat

Misses:

  • Pomalé nasazení
  • Masivní režie
  • Odložený nástup
  • Vyšší rozpočtová omezení
  • Vyžaduje průběžnou údržbu
  • Škálovatelnost přitahuje náklady na vylepšení

Misses:

  • Většinou generické
  • Může vyžadovat přizpůsobení, aby se vešlo do případů výhradního použití
  • Žádná záruka budoucí podpory

Výhody:

  • Vylepšená závislost
  • Přidaná flexibilita
  • Samozvaná bezpečnostní opatření

Výhody:

  • Pokračující přístup k týmům
  • Rychlejší integrace
  • Vylepšená škálovatelnost
  • Nulové náklady na vlastnictví
  • Okamžitý přístup ke zdrojům a technikám
  • Předdefinované bezpečnostní protokoly

Verdikt

Pokud máte v plánu vybudovat exkluzivní systém AI s časem, který nebude omezovat, budování štítkovacího nástroje od nuly má smysl. Pro vše ostatní je nejlepší volbou nákup nástroje

Sociální sdílení