
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.
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.
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
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.
Označování dat je podrobný proces a zahrnuje následující kroky ke kategorickému trénování modelů AI:
- Shromažďování datových sad prostřednictvím strategií, tj. Interně, open source, dodavatelů
- Označování datových sad podle počítačových vizí, hloubkového učení a schopností specifických pro NLP
- Testování a vyhodnocování vytvořených modelů za účelem určení inteligence jako součásti nasazení
- Uspokojení přijatelné kvality modelu a případně jeho uvolnění pro komplexní použití
Správnou sadu nástrojů pro označování dat, synonymní pro důvěryhodnou platformu pro označování dat, je třeba vybrat s ohledem na následující faktory:
- Typ inteligence, kterou chcete, aby model měl prostřednictvím definovaných případů použití
- Kvalita a zkušenosti anotátorů dat, aby mohli nástroje používat k přesnosti
- Standardy kvality, které máte na mysli
- Potřeby specifické pro dodržování předpisů
- Komerční, open-source a freeware nástroje
- Rozpočet, který můžete ušetřit
Kromě uvedených faktorů byste si měli lépe poznamenat následující úvahy:
- Přesnost značení nástrojů
- Nástroje zajišťují zajištění kvality
- Možnosti integrace
- Zabezpečení a imunizace proti úniku
- Cloudové nastavení nebo ne
- Prozíravost řízení kvality
- Bezpečné trezory, mezery mezi stopami a škálovatelná schopnost nástroje
- Společnost nabízející nástroje
Vertikály, kterým nejlépe slouží nástroje a prostředky pro označování dat, zahrnují:
- Lékařská AI: Mezi oblasti zájmu patří školení diagnostických modelů s počítačovým viděním pro lepší lékařské zobrazování, minimalizované čekací doby a minimální počet nevyřízených případů
- Finance: Oblasti zájmu zahrnují hodnocení úvěrových rizik, způsobilosti půjčky a dalších důležitých faktorů pomocí označování textu
- 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.
- Maloobchod a elektronický obchod: Oblasti zájmu zahrnují rozhodnutí týkající se cen, vylepšený elektronický obchod, sledování osob kupujícího, porozumění nákupním zvyklostem a zlepšování uživatelské zkušenosti
- Technologie: Mezi oblasti zájmu patří výroba produktů, vychystávání, zjišťování kritických výrobních chyb předem a další
- Geoprostorové: Mezi oblasti zaměření patří GPS a dálkový průzkum podle vybraných technik označování
- 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
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
Vytvořit | Koupit |
---|---|
Zobrazení:
| Zobrazení:
|
Misses:
| Misses:
|
Výhody:
| Výhody:
|
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