Какво е анотация на данни [актуализирано през 2024 г.] – най-добри практики, инструменти, предимства, предизвикателства, типове и други
Трябва да знаете основите на анотацията на данни? Прочетете това пълно ръководство за анотация на данни за начинаещи, за да започнете.
Така че искате да започнете нова инициатива за AI/ML и сега бързо осъзнавате, че не само намирате висококачествени данни за обучение но също и анотацията на данни ще бъдат някои от предизвикателните аспекти на вашия проект. Резултатът от вашите AI & ML модели е толкова добър, колкото и данните, които използвате, за да ги обучите – така че прецизността, която прилагате към агрегирането на данни и маркирането и идентифицирането на тези данни е важна!
Къде отивате, за да получите най-добрите услуги за анотиране на данни и етикетиране на данни за бизнес AI и машини
учебни проекти?
Това е въпрос, който всеки изпълнителен и бизнес лидер като вас трябва да обмисли, докато развива своето
пътна карта и график за всяка една от техните инициативи за AI/ML.
Въведение
Тази статия е изцяло посветена на хвърлянето на светлина върху това какво представлява процесът, защо е неизбежен, решаващ
фактори, които компаниите трябва да имат предвид, когато подхождат към инструменти за анотиране на данни и др. Така че, ако притежавате бизнес, подгответе се, за да станете просветени, тъй като това ръководство ще ви преведе през всичко, което трябва да знаете за анотирането на данни.
За кого е това ръководство?
Това обширно ръководство е за:
- Всички вие, предприемачи и самостоятелни предприемачи, които редовно обработвате огромно количество данни
- AI и машинно обучение или професионалисти, които започват с техники за оптимизиране на процеси
- Мениджъри на проекти, които възнамеряват да внедрят по-бързо време за пускане на пазара за своите модули с AI или продукти, управлявани от AI
- И технологични ентусиасти, които обичат да навлизат в детайлите на слоевете, участващи в процесите на AI.
Какво е анотиране на данни?
Анотирането на данни е процес на приписване, маркиране или етикетиране на данни, за да помогне на алгоритмите за машинно обучение да разберат и класифицират информацията, която обработват. Този процес е от съществено значение за обучение на AI модели, като им позволява да разбират точно различни типове данни, като изображения, аудио файлове, видеозаписи или текст.
Представете си самоуправляваща се кола, която разчита на данни от компютърно зрение, обработка на естествен език (NLP) и сензори, за да взема точни решения при шофиране. За да помогне на AI модела на автомобила да разграничи препятствия като други превозни средства, пешеходци, животни или пътни препятствия, данните, които получава, трябва да бъдат етикетирани или анотирани.
При контролираното обучение анотирането на данни е особено важно, тъй като колкото повече етикетирани данни се подават към модела, толкова по-бързо той се научава да функционира автономно. Анотираните данни позволяват AI моделите да бъдат внедрявани в различни приложения като чатботове, разпознаване на реч и автоматизация, което води до оптимална производителност и надеждни резултати.
Значение на анотацията на данни в машинното обучение
Машинното обучение включва компютърни системи, които подобряват работата си чрез учене от данни, подобно на хората, които се учат от опит. Анотирането на данни или етикетирането е от решаващо значение в този процес, тъй като помага за обучението на алгоритми за разпознаване на модели и правене на точни прогнози.
В машинното обучение невронните мрежи се състоят от цифрови неврони, организирани на слоеве. Тези мрежи обработват информация подобно на човешкия мозък. Маркираните данни са жизненоважни за контролираното обучение, често срещан подход в машинното обучение, при който алгоритмите се учат от етикетирани примери.
Обучението и тестването на набори от данни с етикетирани данни позволяват на моделите за машинно обучение ефективно да интерпретират и сортират входящите данни. Ние можем да предоставим висококачествени анотирани данни, за да помогнем на алгоритмите да се учат автономно и да приоритизират резултатите с минимална човешка намеса. Значението на анотирането на данни в AI се крие в способността му да подобрява точността и производителността на модела.
Защо се изисква анотиране на данните?
Ние знаем със сигурност, че компютрите са в състояние да предоставят крайни резултати, които са не само точни, но и подходящи и навременни. Как обаче една машина се научава да доставя с такава ефективност?
Всичко това е заради анотацията на данните. Когато модулът за машинно обучение все още е в процес на разработка, той се захранва с обеми след обеми данни за обучение на AI, за да ги направи по-добри при вземането на решения и идентифицирането на обекти или елементи.
Само чрез процеса на анотиране на данни модулите могат да направят разлика между котка и куче, съществително и прилагателно или път от тротоар.
Без анотация на данни всяко изображение би било същото за машините, тъй като те нямат присъща информация или знания за нищо в света.
Анотацията на данните е необходима, за да може системите да предоставят точни резултати, помощните модули да идентифицират елементи за обучение на компютърно зрение и реч, модели за разпознаване. Всеки модел или система, която има машинно задвижвана система за вземане на решения в опорната точка, се изисква анотиране на данните, за да се гарантира, че решенията са точни и релевантни.
Анотация на данни за LLM?
LLM по подразбиране не разбират текстове и изречения. Те трябва да бъдат обучени да анализират всяка фраза и дума, за да дешифрират какво точно търси потребителят и след това да предоставят съответно.
Така че, когато моделът на Generative AI предлага най-прецизния и уместен отговор на заявка – дори когато е представен с най-странните въпроси – неговата точност произтича от способността му да разбира перфектно подканата и нейните сложности зад нея, като например контекста, цел, сарказъм, намерение и др.
Анотирането на данни дава възможност на LLMS да прави това.
С прости думи, анотирането на данни за машинно обучение включва етикетиране, категоризиране, маркиране и добавяне на всякакъв допълнителен атрибут към данните, за да могат моделите за машинно обучение да ги обработват и анализират по-добре. Само чрез този критичен процес резултатите могат да бъдат оптимизирани за съвършенство.
Когато става въпрос за анотиране на данни за LLM, се прилагат различни техники. Въпреки че няма систематично правило за прилагане на дадена техника, обикновено това е по преценка на експерти, които анализират предимствата и недостатъците на всяка от тях и прилагат най-идеалната.
Нека да разгледаме някои от често срещаните техники за анотиране на данни за LLM.
Ръчна анотация: Това поставя хората в процес на ръчно анотиране и преглед на данни. Въпреки че това гарантира висококачествена продукция, това е досадно и отнема време.
Полуавтоматична анотация: Хората и LLM работят в тандем един с друг, за да маркират набори от данни. Това гарантира точността на хората и възможностите за обработка на обем на машините. Алгоритмите с изкуствен интелект могат да анализират необработени данни и да предлагат предварителни етикети, спестявайки ценно време на анотаторите. (напр. AI може да идентифицира потенциални интересни региони в медицински изображения за по-нататъшно човешко етикетиране)
Полуконтролирано обучение: Комбиниране на малко количество маркирани данни с голямо количество немаркирани данни за подобряване на производителността на модела.
Автоматична анотация: Спестяваща време и най-идеална за анотиране на големи обеми от набори от данни, техниката разчита на вродените способности на LLM модела за маркиране и добавяне на атрибути. Въпреки че спестява време и се справя ефективно с големи обеми, точността зависи в голяма степен от качеството и уместността на предварително обучените модели.
Настройка на инструкции: Отнася се за фина настройка на езикови модели на задачи, описани от инструкции на естествен език, включващи обучение по различни набори от инструкции и съответните резултати.
Обучение с нулев удар: Въз основа на съществуващите знания и прозрения, LLMs могат да предоставят етикетирани данни като изходи в тази техника. Това намалява разходите за извличане на етикети и е идеално за обработка на масивни данни. Тази техника включва използване на съществуващите знания на модела, за да се правят прогнози за задачи, за които той не е изрично обучен.
Подсказване: Подобно на начина, по който потребителят подканва модел като заявки за отговори, LLM могат да бъдат подканени да анотират данни чрез описание на изисквания. Качеството на изхода тук зависи пряко от качеството на подканата и от това колко точни инструкции се подават.
Трансферно обучение: Използване на предварително обучени модели за подобни задачи, за да се намали количеството на необходимите етикетирани данни.
Активно обучение: Тук самият ML модел ръководи процеса на анотиране на данни. Моделът идентифицира точки от данни, които биха били най-полезни за неговото обучение, и изисква анотации за тези конкретни точки. Този целеви подход намалява общото количество данни, които трябва да бъдат анотирани, което води до Повишена ефективност и Подобрена производителност на модела.
Избирате правилния инструмент за анотиране на данни?
Казано по-просто, това е платформа, която позволява на специалисти и експерти да анотират, етикетират или етикетират набори от данни от всякакъв тип. Това е мост или среда между необработените данни и резултатите, които вашите модули за машинно обучение в крайна сметка биха извели.
Инструментите за етикетиране на данни са локално или базирано на облак решение, което анотира висококачествени данни за обучение за модели на машинно обучение. Въпреки че много компании разчитат на външен доставчик за извършване на сложни пояснения, някои организации все още имат свои собствени инструменти, които са или създадени по поръчка, или са базирани на безплатни или инструменти с отворен код, налични на пазара. Такива инструменти обикновено са проектирани да обработват специфични типове данни, т.е. изображение, видео, текст, аудио и т.н. Инструментите предлагат функции или опции като ограничаващи полета или полигони за анотатори на данни за етикетиране на изображения. Те могат просто да изберат опцията и да изпълнят специфичните си задачи.
Видове анотация на данни
Това е общ термин, който обхваща различни типове анотации на данни. Това включва изображение, текст, аудио и видео. За да ви дадем по-добро разбиране, разделихме всеки на допълнителни фрагменти. Нека ги проверим поотделно.
Анотация на изображението
От наборите от данни, върху които са били обучени, те могат незабавно и точно да разграничат очите ви от носа и веждите ви от миглите. Ето защо филтрите, които прилагате, пасват перфектно независимо от формата на лицето ви, колко близо сте до камерата си и др.
И така, както сега знаете, анотация на изображението е жизненоважен в модулите, които включват лицево разпознаване, компютърно зрение, роботизирано зрение и др. Когато експертите по ИИ обучават такива модели, те добавят надписи, идентификатори и ключови думи като атрибути към изображенията си. След това алгоритмите идентифицират и разбират от тези параметри и се учат автономно.
Класификация на изображението – Класификацията на изображения включва присвояване на предварително зададени категории или етикети на изображения въз основа на тяхното съдържание. Този тип анотация се използва за обучение на AI модели да разпознават и категоризират изображения автоматично.
Разпознаване/откриване на обекти – Разпознаването на обекти или откриването на обекти е процесът на идентифициране и етикетиране на конкретни обекти в изображението. Този тип анотация се използва за обучение на AI модели да локализират и разпознават обекти в изображения или видеоклипове от реалния свят.
сегментиране – Сегментирането на изображение включва разделяне на изображение на множество сегменти или региони, всеки от които съответства на конкретен обект или област на интерес. Този тип анотация се използва за обучение на AI модели да анализират изображения на ниво пиксел, което позволява по-точно разпознаване на обекти и разбиране на сцената.
Надписи на изображения: Транскрипцията на изображения е процес на извличане на детайли от изображения и превръщането им в описателен текст, който след това се запазва като анотирани данни. Като предоставя изображения и посочва какво трябва да бъде анотирано, инструментът създава както изображенията, така и съответните им описания.
Оптично разпознаване на символи (OCR): OCR технологията позволява на компютрите да четат и разпознават текст от сканирани изображения или документи. Този процес помага за точното извличане на текст и значително повлия върху цифровизацията, автоматизираното въвеждане на данни и подобрената достъпност за хора със зрителни увреждания.
Оценка на поза (анотация на ключова точка): Оценката на позата включва определяне и проследяване на ключови точки по тялото, обикновено в ставите, за определяне на позицията и ориентацията на човек в 2D или 3D пространство в рамките на изображения или видеоклипове.
Аудио анотация
Аудио данните имат още повече динамика, прикрепена към тях, отколкото данните за изображения. Няколко фактора са свързани с аудио файл, включително, но определено не се ограничават до – език, демография на говорещите, диалекти, настроение, намерение, емоция, поведение. За да бъдат алгоритмите ефективни при обработката, всички тези параметри трябва да бъдат идентифицирани и маркирани чрез техники като времеви печат, аудио етикетиране и други. Освен просто вербални знаци, невербални случаи като тишина, дишане, дори фонов шум могат да бъдат анотирани, за да могат системите да разберат изчерпателно.
Аудио класификация: Аудио класификацията сортира звукови данни въз основа на техните характеристики, позволявайки на машините да разпознават и различават различни типове аудио като музика, реч и природни звуци. Често се използва за класифициране на музикални жанрове, което помага на платформи като Spotify да препоръчват подобни песни.
Аудио транскрипция: Аудио транскрипцията е процес на превръщане на изговорени думи от аудио файлове в писмен текст, полезен за създаване на надписи за интервюта, филми или телевизионни предавания. Докато инструменти като Whisper на OpenAI могат да автоматизират транскрипцията на множество езици, те може да се нуждаят от ръчна корекция. Предоставяме урок за това как да прецизирате тези транскрипции с помощта на инструмента за аудио анотации на Shaip.
Видео анотация
Докато изображението е неподвижно, видеото е компилация от изображения, които създават ефект на обекти в движение. Сега всяко изображение в тази компилация се нарича рамка. Що се отнася до видео анотацията, процесът включва добавяне на ключови точки, полигони или ограничаващи кутии за анотиране на различни обекти в полето във всеки кадър.
Когато тези рамки са зашити заедно, движението, поведението, моделите и други могат да бъдат научени от AI моделите в действие. Това е само през видео анотация че концепции като локализация, замъгляване на движението и проследяване на обекти могат да бъдат внедрени в системи. Различен софтуер за анотиране на видео данни ви помага да анотирате кадри. Когато тези анотирани рамки се съединят, моделите с изкуствен интелект могат да научат движение, поведение, модели и др. Видео анотацията е от решаващо значение за прилагането на концепции като локализация, замъгляване на движението и проследяване на обекти в AI.
Видео класификация (маркиране): Класификацията на видео включва сортиране на видео съдържание в конкретни категории, което е от решаващо значение за модериране на онлайн съдържание и осигуряване на безопасно изживяване за потребителите.
Видео надписи: Подобно на начина, по който добавяме надписи към изображения, надписите към видео включват превръщане на видео съдържание в описателен текст.
Откриване на видео събитие или действие: Тази техника идентифицира и класифицира действия във видеоклипове, често използвани в спорта за анализиране на представянето или при наблюдение за откриване на редки събития.
Откриване и проследяване на видео обекти: Откриването на обекти във видеоклипове идентифицира обекти и проследява движението им в рамките, отбелязвайки подробности като местоположение и размер, докато се движат през последователността.
Анотация на текста
Днес повечето фирми разчитат на текстови данни за уникална представа и информация. Сега текстът може да бъде всичко, вариращо от отзиви на клиенти за приложение до споменаване в социалните медии. И за разлика от изображенията и видеоклиповете, които предимно предават намерения, които са директни, текстът идва с много семантика.
Като хора, ние сме настроени да разбираме контекста на дадена фраза, значението на всяка дума, изречение или фраза, да ги свързваме с определена ситуация или разговор и след това осъзнаваме холистичното значение зад дадено изявление. Машините, от друга страна, не могат да направят това на точни нива. Понятия като сарказъм, хумор и други абстрактни елементи са непознати за тях и затова етикетирането на текстови данни става по-трудно. Ето защо текстовата анотация има някои по-прецизирани етапи, като например следното:
Семантична анотация – обектите, продуктите и услугите стават по-подходящи чрез подходящо маркиране с ключови фрази и параметри за идентификация. Чатботовете също са направени да имитират човешки разговори по този начин.
Анотация за намерение – намерението на потребителя и езикът, използван от тях, са маркирани за разбиране на машините. С това моделите могат да разграничат заявка от команда или препоръка от резервация и т.н.
Анотация на настроението – Анотацията на настроението включва етикетиране на текстови данни с чувството, което предава, като положително, отрицателно или неутрално. Този тип анотация обикновено се използва в анализа на настроенията, където AI моделите се обучават да разбират и оценяват емоциите, изразени в текст.
Анотация на обект – където неструктурираните изречения са маркирани, за да ги направят по-смислени и да ги приведат във формат, който може да бъде разбран от машините. За да се случи това, са включени два аспекта – разпознаване на наименован обект намлява свързване на обект. Разпознаването на наименувани обекти е, когато имената на места, хора, събития, организации и други са маркирани и идентифицирани, а свързването на обекти е когато тези тагове са свързани с изречения, фрази, факти или мнения, които ги следват. Взети заедно, тези два процеса установяват връзката между свързаните текстове и твърдението около него.
Категоризиране на текста – Изречения или абзаци могат да бъдат маркирани и класифицирани въз основа на всеобхватни теми, тенденции, теми, мнения, категории (спорт, развлечения и други подобни) и други параметри.
Лидарна анотация
Анотацията на LiDAR включва етикетиране и категоризиране на данни от 3D облак от точки от сензори LiDAR. Този основен процес помага на машините да разбират пространствена информация за различни цели. Например, в автономните превозни средства, анотираните LiDAR данни позволяват на автомобилите да идентифицират обекти и да навигират безопасно. В градското планиране помага за създаването на подробни 3D карти на града. За мониторинг на околната среда той помага при анализиране на горски структури и проследяване на промените в терена. Използва се и в роботиката, добавената реалност и строителството за точни измервания и разпознаване на обекти.
Ключови стъпки в процеса на етикетиране и анотиране на данни
Процесът на анотиране на данни включва поредица от добре дефинирани стъпки за осигуряване на висококачествено и точно етикетиране на данни за приложения за машинно обучение. Тези стъпки обхващат всеки аспект на процеса, от събирането на данни до експортирането на анотираните данни за по-нататъшна употреба.
Ето как се извършва анотацията на данните:
- Събиране на данни: Първата стъпка в процеса на анотиране на данни е да се съберат всички съответни данни, като изображения, видеоклипове, аудио записи или текстови данни, на централизирано място.
- Предварителна обработка на данни: Стандартизирайте и подобрете събраните данни чрез изкривяване на изображения, форматиране на текст или транскрибиране на видео съдържание. Предварителната обработка гарантира, че данните са готови за анотация.
- Изберете подходящия доставчик или инструмент: Изберете подходящ инструмент за анотиране на данни или доставчик въз основа на изискванията на вашия проект. Опциите включват платформи като Nanonets за анотации на данни, V7 за анотации на изображения, Appen за анотации на видео и Nanonets за анотации на документи.
- Указания за анотация: Установете ясни насоки за анотатори или инструменти за анотации, за да осигурите последователност и точност през целия процес.
- Анотация: Етикетирайте и маркирайте данните с помощта на човешки анотатори или софтуер за анотиране на данни, следвайки установените указания.
- Осигуряване на качеството (QA): Прегледайте анотираните данни, за да гарантирате точност и последователност. Използвайте множество слепи анотации, ако е необходимо, за да проверите качеството на резултатите.
- Експортиране на данни: След като завършите анотацията на данните, експортирайте данните в необходимия формат. Платформи като Nanonets позволяват безпроблемен експорт на данни към различни бизнес софтуерни приложения.
Целият процес на анотиране на данни може да варира от няколко дни до няколко седмици, в зависимост от размера на проекта, сложността и наличните ресурси.
Функции за анотация на данни / инструменти за етикетиране на данни
Инструментите за анотация на данни са решаващи фактори, които биха могли да направят или да нарушат вашия AI проект. Когато става въпрос за точни резултати и резултати, качеството на наборите от данни само по себе си няма значение. Всъщност инструментите за анотация на данни, които използвате, за да тренирате вашите модули за изкуствен интелект, влияят изключително върху вашите резултати.
Ето защо е важно да изберете и използвате най-функционалния и подходящ инструмент за етикетиране на данни, който отговаря на нуждите на вашия бизнес или проект. Но какво представлява инструментът за анотиране на данни на първо място? Каква цел служи? Има ли някакви видове? Е, нека разберем.
Подобно на други инструменти, инструментите за анотиране на данни предлагат широка гама от функции и възможности. За да ви дадем бърза представа за функциите, ето списък с някои от най-фундаменталните функции, които трябва да търсите, когато избирате инструмент за анотиране на данни.
Управление на набор от данни
Инструментът за анотация на данни, който възнамерявате да използвате, трябва да поддържа наборите от данни, които имате под ръка, и да ви позволява да ги импортирате в софтуера за етикетиране. Така че управлението на вашите набори от данни е основната функция, предлагана от инструменти. Съвременните решения предлагат функции, които ви позволяват да импортирате безпроблемно големи обеми данни, като същевременно ви позволяват да организирате своите набори от данни чрез действия като сортиране, филтриране, клониране, сливане и други.
След като въвеждането на вашите набори от данни приключи, следва да ги експортирате като използваеми файлове. Инструментът, който използвате, трябва да ви позволи да запазвате вашите набори от данни във формат, който сте посочили, за да можете да ги подадете във вашите ML модели.
Техники за анотиране
За това е създаден или проектиран инструмент за анотиране на данни. Солиден инструмент трябва да ви предложи набор от техники за анотиране за набори от данни от всякакъв тип. Това е, освен ако не разработвате персонализирано решение за вашите нужди. Вашият инструмент трябва да ви позволява да коментирате видео или изображения от компютърно зрение, аудио или текст от НЛП и транскрипции и други. Като прецизираме това допълнително, трябва да има опции за използване на ограничителни кутии, семантична сегментация, кубоиди, интерполация, анализ на настроенията, части на речта, решение за кореферентност и др.
За непосветените има и инструменти за анотация на данни, задвижвани от AI. Те идват с AI модули, които автономно се учат от работните модели на анотатора и автоматично анотират изображения или текст. Такава
модулите могат да се използват за предоставяне на невероятна помощ на анотаторите, оптимизиране на анотациите и дори прилагане на проверки на качеството.
Контрол на качеството на данните
Говорейки за проверки на качеството, няколко инструмента за анотиране на данни се въвеждат с вградени модули за проверка на качеството. Те позволяват на анотаторите да си сътрудничат по-добре с членовете на екипа си и помагат за оптимизиране на работните процеси. С тази функция анотаторите могат да маркират и проследяват коментари или обратна връзка в реално време, да проследяват самоличности зад хора, които правят промени във файлове, да възстановяват предишни версии, да избират консенсус за етикетиране и много други.
Охрана
Тъй като работите с данни, сигурността трябва да бъде от най-висок приоритет. Може да работите върху поверителни данни, като тези, които включват лични данни или интелектуална собственост. Така че вашият инструмент трябва да осигурява херметична сигурност по отношение на това къде се съхраняват данните и как се споделят. Той трябва да предоставя инструменти, които ограничават достъпа до членовете на екипа, предотвратяват неоторизирани изтегляния и др.
Освен това трябва да се спазват и спазват стандартите и протоколите за сигурност.
Управление на работната сила
Инструментът за анотация на данни също е своеобразна платформа за управление на проекти, където задачи могат да се възлагат на членовете на екипа, може да се случи съвместна работа, възможни са прегледи и др. Ето защо вашият инструмент трябва да се впише във вашия работен процес и процес за оптимизирана производителност.
Освен това инструментът трябва да има и минимална крива на обучение, тъй като процесът на анотиране на данни сам по себе си отнема време. Няма никаква цел да прекарвате твърде много време, просто да научите инструмента. Така че трябва да бъде интуитивно и безпроблемно за всеки, за да започне бързо.
Какви са предимствата на анотирането на данни?
Анотирането на данни е от решаващо значение за оптимизирането на системите за машинно обучение и предоставянето на подобрени потребителски изживявания. Ето някои основни предимства на анотирането на данни:
- Подобрена ефективност на обучението: Етикетирането на данни помага на моделите за машинно обучение да бъдат по-добре обучени, повишавайки общата ефективност и произвеждайки по-точни резултати.
- Повишена прецизност: Точно анотираните данни гарантират, че алгоритмите могат да се адаптират и учат ефективно, което води до по-високи нива на прецизност при бъдещи задачи.
- Намалена човешка намеса: Усъвършенстваните инструменти за анотиране на данни значително намаляват необходимостта от ръчна намеса, оптимизират процесите и намаляват свързаните с тях разходи.
По този начин анотирането на данни допринася за по-ефективни и прецизни системи за машинно обучение, като същевременно минимизира разходите и ръчните усилия, традиционно необходими за обучение на AI модели.
Контрол на качеството в анотацията на данни
Shaip гарантира първокласно качество чрез множество етапи на контрол на качеството, за да гарантира качество в анотацията на данните.
- Първоначално обучение: Анотаторите са задълбочено обучени по специфични за проекта насоки.
- Текущо наблюдение: Редовни проверки на качеството по време на процеса на анотиране.
- Окончателен преглед: Изчерпателни прегледи от старши анотатори и автоматизирани инструменти за осигуряване на точност и последователност.
Освен това изкуственият интелект може също така да идентифицира несъответствия в човешките анотации и да ги маркира за преглед, като гарантира по-високо общо качество на данните. (напр. AI може да открие несъответствия в начина, по който различните анотатори етикетират един и същ обект в изображение). Така че с човек и AI качеството на анотацията може да се подобри значително, като същевременно се намали общото време, необходимо за завършване на проектите.
Ключови предизвикателства при анотирането на данни за успеха на AI
Анотацията на данни играе критична роля в разработването и точността на AI и моделите за машинно обучение. Процесът обаче идва със собствен набор от предизвикателства:
- Разходи за анотиране на данни: Анотацията на данните може да се извърши ръчно или автоматично. Ръчното анотиране изисква значителни усилия, време и ресурси, което може да доведе до увеличаване на разходите. Поддържането на качеството на данните по време на целия процес също допринася за тези разходи.
- Точност на анотацията: Човешки грешки по време на процеса на анотация могат да доведат до лошо качество на данните, което пряко засяга производителността и прогнозите на AI/ML моделите. Проучване на Gartner подчертава това лошото качество на данните струва на компаниите до 15% от техните приходи.
- скалируемост: С нарастването на обема на данните процесът на анотиране може да стане по-сложен и отнема много време. Мащабирането на анотация на данни при запазване на качеството и ефективността е предизвикателство за много организации.
- Поверителност и сигурност на данните: Анотирането на чувствителни данни, като лична информация, медицински досиета или финансови данни, поражда опасения относно поверителността и сигурността. Гарантирането, че процесът на анотиране е в съответствие със съответните разпоредби за защита на данните и етични насоки, е от решаващо значение за избягване на правни рискове и рискове за репутацията.
- Управление на различни типове данни: Работата с различни типове данни като текст, изображения, аудио и видео може да бъде предизвикателство, особено когато изискват различни техники за анотиране и опит. Координирането и управлението на процеса на анотиране в тези типове данни може да бъде сложно и ресурсоемко.
Организациите могат да разберат и да се справят с тези предизвикателства, за да преодолеят пречките, свързани с анотирането на данни и да подобрят ефикасността и ефективността на своите проекти за ИИ и машинно обучение.
За да създадете или не да създадете инструмент за анотиране на данни
Един критичен и всеобхватен проблем, който може да възникне по време на проект за анотиране на данни или етикетиране на данни, е изборът да се изгради или купи функционалност за тези процеси. Това може да се появи няколко пъти в различни фази на проекта или свързано с различни сегменти на програмата. При избора дали да изградите система вътрешно или да разчитате на доставчици, винаги има компромис.
Както вероятно вече можете да разберете, анотирането на данни е сложен процес. В същото време това е и субективен процес. Това означава, че няма единен отговор на въпроса дали трябва да закупите или да създадете инструмент за анотация на данни. Трябва да се вземат предвид много фактори и трябва да си зададете някои въпроси, за да разберете вашите изисквания и да разберете дали наистина трябва да закупите или изградите такъв.
За да направите това просто, ето някои от факторите, които трябва да имате предвид.
Твоята цел
Първият елемент, който трябва да дефинирате, е целта с вашите концепции за изкуствен интелект и машинно обучение.
- Защо ги прилагате във вашия бизнес?
- Решават ли реален проблем, пред който са изправени клиентите ви?
- Правят ли някакъв преден или бекенд процес?
- Ще използвате ли AI, за да представите нови функции или да оптимизирате съществуващия си уебсайт, приложение или модул?
- Какво прави вашият конкурент във вашия сегмент?
- Имате ли достатъчно случаи на употреба, които се нуждаят от намеса на AI?
Отговорите на тях ще обединят мислите ви – които в момента може да са навсякъде – на едно място и ще ви дадат повече яснота.
Събиране на AI данни / Лицензиране
AI моделите изискват само един елемент за функциониране – данни. Трябва да определите откъде можете да генерирате огромни обеми данни с истинска истина. Ако вашият бизнес генерира големи обеми данни, които трябва да бъдат обработени за решаваща информация за бизнеса, операциите, проучване на конкурентите, анализ на променливостта на пазара, изследване на поведението на клиентите и други, имате нужда от инструмент за анотация на данни. Трябва обаче да вземете предвид и обема на данните, които генерирате. Както бе споменато по-рано, моделът на AI е толкова ефективен, колкото качеството и количеството на данните, които се подават. Така че вашите решения неизменно трябва да зависят от този фактор.
Ако нямате точните данни за обучение на вашите модели за ML, доставчиците могат да ви бъдат доста полезни, като ви помогнат с лицензирането на данни за правилния набор от данни, необходими за обучение на модели за ML. В някои случаи част от стойността, която продавачът носи, ще включва както техническо умение, така и достъп до ресурси, които ще насърчат успеха на проекта.
Бюджет
Друго фундаментално условие, което вероятно влияе на всеки един фактор, който в момента обсъждаме. Решението на въпроса дали трябва да създадете или купите анотация на данни става лесно, когато разберете дали имате достатъчно бюджет за харчене.
Сложности за съответствие
Работна ръка
Анотирането на данни изисква квалифицирана работна ръка, независимо от размера, мащаба и домейна на вашия бизнес. Дори ако генерирате минимум данни всеки ден, имате нужда от експерти по данни, които да работят върху вашите данни за етикетиране. И така, сега трябва да разберете дали разполагате с необходимата работна ръка. Ако го направите, квалифицирани ли са в необходимите инструменти и техники или се нуждаят от повишаване на квалификацията? Ако имат нужда от повишаване на квалификацията, имате ли бюджет да ги обучите на първо място?
Освен това, най-добрите програми за анотиране и етикетиране на данни вземат редица експерти по тема или домейн и ги сегментират според демографските данни като възраст, пол и област на опит – или често по отношение на локализираните езици, с които ще работят. Това отново е мястото, където ние от Shaip говорим за намирането на точните хора на правилните места, като по този начин задвижваме правилните процеси, свързани с човека, които ще доведат вашите програмни усилия до успех.
Операции на малки и големи проекти и прагове на разходите
В много случаи поддръжката на доставчика може да бъде по-скоро опция за по-малък проект или за по-малки фази на проекта. Когато разходите могат да се контролират, компанията може да се възползва от аутсорсинг, за да направи проектите за анотиране или етикетиране на данни по-ефективни.
Компаниите могат също да гледат на важни прагове – при които много доставчици обвързват разходите с количеството консумирани данни или други показатели за ресурси. Например, да кажем, че една компания се е регистрирала с доставчик за извършване на досадното въвеждане на данни, необходимо за настройка на тестови комплекти.
Може да има скрит праг в споразумението, при който например бизнес партньорът трябва да извади друг блок за съхранение на данни на AWS или някакъв друг компонент на услугата от Amazon Web Services или друг доставчик на трета страна. Те предават това на клиента под формата на по-високи разходи и това поставя цената извън обсега на клиента.
В тези случаи измерването на услугите, които получавате от доставчиците, помага да се запази достъпността на проекта. Наличието на правилния обхват ще гарантира, че разходите по проекта не надвишават разумното или осъществимото за въпросната фирма.
Алтернативи с отворен код и безплатен софтуер
Манталитетът на „направи си сам“ на отворения код сам по себе си е вид компромис – инженерите и вътрешните хора могат да се възползват от общността с отворен код, където децентрализираните потребителски бази предлагат свои собствени видове подкрепа на обикновените хора. Няма да е като това, което получавате от доставчик – няма да получите 24/7 лесна помощ или отговори на въпроси, без да правите вътрешно проучване – но цената е по-ниска.
И така, големият въпрос – кога трябва да купите инструмент за анотиране на данни:
Както при много видове високотехнологични проекти, този тип анализ – кога да се изгради и кога да се купи – изисква посветена мисъл и обмисляне на това как тези проекти се доставят и управляват. Предизвикателствата, пред които са изправени повечето компании, свързани с AI/ML проекти, когато обмислят опцията за „изграждане“, не се отнасят само до частите за изграждане и разработка на проекта. Често има огромна крива на обучение, за да се стигне дори до точката, в която може да се случи истинско развитие на AI/ML. С новите AI/ML екипи и инициативи броят на „неизвестните неизвестни“ далеч надвишава броя на „известните неизвестни“.
| Изграждане | купи |
|---|---|
Плюсове:
| Плюсове:
|
Минуси:
| Минуси:
|
За да направите нещата още по-прости, помислете за следните аспекти:
- когато работите върху огромни обеми данни
- когато работите върху различни видове данни
- когато функционалностите, свързани с вашите модели или решения, могат да се променят или развиват в бъдеще
- когато имате неясен или общ случай на употреба
- когато имате нужда от ясна представа за разходите, свързани с внедряването на инструмент за анотиране на данни
- и когато нямате подходящата работна сила или квалифицирани експерти, които да работят върху инструментите и търсите минимална крива на обучение
Ако вашите отговори са противоположни на тези сценарии, трябва да се съсредоточите върху изграждането на вашия инструмент.
Избор на правилния инструмент за анотиране на данни
Ако четете това, тези идеи звучат вълнуващо и определено са по-лесно да се каже, отколкото да се направи. И така, как може да се използва множеството от вече съществуващи инструменти за анотиране на данни? Така че следващата стъпка е да се вземат предвид факторите, свързани с избора на правилния инструмент за анотиране на данни.
За разлика от преди няколко години, пазарът се е развил с тонове платформи за етикетиране на данни с изкуствен интелект в практиката днес. Бизнесът има повече възможности да избере такъв въз основа на своите отделни нужди. Но всеки един инструмент идва със собствен набор от плюсове и минуси. За да се вземе мъдро решение, трябва да се поеме по обективен маршрут, освен субективните изисквания. Нека разгледаме някои от решаващите фактори, които трябва да вземете предвид в процеса.
Дефиниране на вашия случай на употреба
За да изберете правилния инструмент за анотиране на данни, трябва да дефинирате вашия случай на употреба. Трябва да разберете дали вашето изискване включва текст, изображение, видео, аудио или комбинация от всички типове данни. Има самостоятелни инструменти, които можете да закупите, и има холистични инструменти, които ви позволяват да изпълнявате различни действия върху набори от данни.
Инструментите днес са интуитивни и ви предлагат опции по отношение на съоръжения за съхранение (мрежови, локални или облачни), техники за анотиране (аудио, изображение, 3D и други) и множество други аспекти. Можете да изберете инструмент въз основа на вашите специфични изисквания.
Създаване на стандарти за контрол на качеството
Както при много различни видове работни места, много хора могат да правят анотация и маркиране на данни, но го правят с различна степен на успех. Когато поискате услуга, вие не проверявате автоматично нивото на контрол на качеството. Ето защо резултатите варират.
И така, искате ли да внедрите модел на консенсус, при който анотаторите предлагат обратна връзка за качеството и коригиращите мерки се предприемат незабавно? Или предпочитате преглед на проби, златни стандарти или пресечна точка пред моделите на съюза?
Най-добрият план за закупуване ще гарантира, че контролът на качеството е налице от самото начало чрез определяне на стандарти, преди да бъде сключен окончателен договор. Когато установявате това, не трябва да пренебрегвате и границите на грешки. Ръчната намеса не може да бъде напълно избегната, тъй като системите са длъжни да произвеждат грешки с проценти до 3%. Това изисква работа отпред, но си заслужава.
Кой ще анотира вашите данни?
Следващият основен фактор разчита на това кой отбелязва вашите данни. Възнамерявате ли да имате вътрешен екип или предпочитате да го възложите на външен изпълнител? Ако възлагате на аутсорсинг, има законности и мерки за съответствие, които трябва да вземете предвид поради опасенията за поверителност и поверителността, свързани с данните. И ако имате вътрешен екип, колко ефективни са те в изучаването на нов инструмент? Какво е вашето време за пускане на пазара с вашия продукт или услуга? Имате ли правилните показатели за качество и екипи, за да одобрите резултатите?
Продавачът срещу Партньорски дебат
С този фактор аспекти като способността да запазите данните и намеренията си поверителни, намерението за приемане и работа по обратна връзка, проактивност по отношение на заявките на данни, гъвкавост в операциите и други, трябва да бъдат взети под внимание, преди да се ръкувате с доставчик или партньор . Включихме гъвкавост, тъй като изискванията за анотиране на данните не винаги са линейни или статични. Те може да се променят в бъдеще, докато разширявате бизнеса си допълнително. Ако в момента се занимавате само с текстови данни, може да искате да коментирате аудио или видео данни, докато мащабирате и вашата поддръжка трябва да е готова да разшири хоризонтите си с вас.
Участие на продавача
Един от начините за оценка на участието на доставчиците е подкрепата, която ще получите. Всеки план за покупка трябва да вземе предвид този компонент. Как ще изглежда подкрепата на земята? Кои ще бъдат заинтересованите страни и насочващите хора от двете страни на уравнението?
Има и конкретни задачи, които трябва да посочат какво е (или ще бъде) участието на продавача. По-специално за проект за анотиране на данни или етикетиране на данни, доставчикът ще предоставя ли активно необработените данни или не? Кой ще действа като експерти по темата и кой ще ги наеме като служители или независими изпълнители?
Случаи на употреба в реалния свят за анотиране на данни в AI
Анотирането на данни е от жизненоважно значение в различни индустрии, което им позволява да разработват по-точни и ефективни модели на AI и машинно обучение. Ето някои специфични за индустрията случаи на използване на анотация на данни:
Анотация на здравни данни
Анотирането на данни за медицински изображения е от съществено значение за разработването на инструменти за анализ на медицински изображения, базирани на AI. Анотаторите обозначават медицински изображения (като рентгенови лъчи, ЯМР) за характеристики като тумори или специфични анатомични структури, позволявайки на алгоритмите да откриват заболявания и аномалии с по-голяма точност. Например анотирането на данни е от решаващо значение за обучение на модели за машинно обучение за идентифициране на ракови лезии в системи за откриване на рак на кожата. Освен това анотаторите на данни етикетират електронни медицински записи (EMR) и клинични бележки, подпомагайки разработването на системи за компютърно зрение за диагностика на заболявания и автоматизиран анализ на медицински данни.
Анотация на данни за търговия на дребно
Анотирането на данните за търговията на дребно включва етикетиране на изображения на продукти, данни за клиенти и данни за настроението. Този тип анотация помага за създаването и обучението на AI/ML модели, за да разберат настроенията на клиентите, да препоръчват продукти и да подобрят цялостното клиентско изживяване.
Анотация на финансови данни
Финансовият сектор използва анотация на данни за откриване на измами и анализ на настроенията на финансови новинарски статии. Анотаторите обозначават транзакции или новинарски статии като измамни или легитимни, обучавайки AI модели да маркират автоматично подозрителна дейност и да идентифицират потенциални пазарни тенденции. Например анотациите помагат на финансовите институции да обучат AI модели да разпознават модели във финансови транзакции и да откриват измамни дейности. Освен това анотирането на финансови данни се фокусира върху анотирането на финансови документи и транзакционни данни, които са от съществено значение за разработването на AI/ML системи, които откриват измами, адресират проблеми със съответствието и рационализират други финансови процеси.
Анотация на автомобилни данни
Анотирането на данни в автомобилната индустрия включва етикетиране на данни от автономни превозни средства, като информация от камери и LiDAR сензори. Тази анотация помага за създаване на модели за откриване на обекти в околната среда и обработка на други критични точки от данни за системи за автономно превозно средство.
Анотация на промишлени или производствени данни
Анотацията на данни за автоматизация на производството подхранва развитието на интелигентни роботи и автоматизирани системи в производството. Анотаторите етикетират изображения или сензорни данни, за да обучат AI модели за задачи като откриване на обекти (роботи, които избират артикули от склад) или откриване на аномалии (идентифициране на потенциални неизправности на оборудването въз основа на показанията на сензора). Например анотирането на данни позволява на роботите да разпознават и хващат конкретни обекти на производствена линия, подобрявайки ефективността и автоматизацията. Освен това анотирането на индустриални данни се използва за анотиране на данни от различни промишлени приложения, включително производствени изображения, данни за поддръжка, данни за безопасност и информация за контрол на качеството. Този тип анотация на данни помага за създаването на модели, способни да откриват аномалии в производствените процеси и да гарантират безопасността на работниците.
Анотация на данни за електронна търговия
Анотиране на изображения на продукти и потребителски отзиви за персонализирани препоръки и анализ на настроенията.
Какви са най-добрите практики за анотиране на данни?
За да гарантирате успеха на вашите проекти за изкуствен интелект и машинно обучение, важно е да следвате най-добрите практики за анотиране на данни. Тези практики могат да помогнат за подобряване на точността и последователността на вашите анотирани данни:
- Изберете подходящата структура на данните: Създайте етикети на данни, които са достатъчно специфични, за да бъдат полезни, но достатъчно общи, за да обхванат всички възможни вариации в наборите от данни.
- Дайте ясни инструкции: Разработете подробни, лесни за разбиране насоки за анотиране на данни и най-добри практики, за да осигурите последователност и точност на данните в различните анотатори.
- Оптимизирайте натоварването на анотацията: Тъй като анотацията може да бъде скъпа, помислете за по-достъпни алтернативи, като например работа с услуги за събиране на данни, които предлагат предварително маркирани набори от данни.
- Съберете повече данни, когато е необходимо: За да предотвратите влошаване на качеството на моделите за машинно обучение, сътрудничете с компании за събиране на данни, за да съберете повече данни, ако е необходимо.
- Аутсорсинг или краудсорсинг: Когато изискванията за анотация на данни станат твърде големи и отнемат време за вътрешни ресурси, помислете за аутсорсинг или краудсорсинг.
- Комбинирайте човешки и машинни усилия: Използвайте подход „човек в цикъла“ със софтуер за анотиране на данни, за да помогнете на анотаторите да се съсредоточат върху най-трудните случаи и да увеличат разнообразието на набора от данни за обучение.
- Дайте приоритет на качеството: Редовно тествайте анотациите на вашите данни за целите на осигуряване на качеството. Насърчавайте множество анотатори да преглеждат взаимно работата си за точност и последователност в етикетирането на набори от данни.
- Осигурете съответствие: Когато анотирате набори от чувствителни данни, като например изображения, съдържащи хора или здравни досиета, обмислете внимателно поверителността и етичните проблеми. Неспазването на местните правила може да навреди на репутацията на вашата компания.
Придържането към тези най-добри практики за анотации на данни може да ви помогне да гарантирате, че вашите набори от данни са точно етикетирани, достъпни за специалисти по данни и готови да подхранват вашите проекти, управлявани от данни.
Казуси
Ето някои конкретни примери от казуси, които разглеждат как анотацията на данните и етикетирането на данни наистина работят на място. В Shaip се грижим да осигурим най-високи нива на качество и превъзходни резултати при анотирането на данните и етикетирането на данните. Голяма част от горното обсъждане на стандартните постижения за анотиране на данни и етикетиране на данни разкрива как подхождаме към всеки проект и какво предлагаме на компаниите и заинтересованите страни, с които работим.
В един от нашите скорошни проекти за лицензиране на клинични данни ние обработихме над 6,000 часа аудио, като внимателно премахнахме цялата защитена здравна информация (PHI), за да гарантираме, че съдържанието отговаря на стандартите на HIPAA. След деидентификация на данните, той беше готов за използване за обучение на модели за разпознаване на реч в здравеопазването.
В проекти като тези истинското предизвикателство се крие в спазването на строгите критерии и постигането на ключови етапи. Започваме със сурови аудио данни, което означава, че има голям фокус върху деидентифицирането на всички участващи страни. Например, когато използваме анализ за разпознаване на именувани обекти (NER), нашата цел не е просто да анонимизираме информацията, но и да се уверим, че е правилно анотирана за моделите.
Друг казус, който се откроява, е масивен разговорни данни за обучение на AI проект, в който работихме с 3,000 лингвисти в продължение на 14 седмици. Резултатът? Създадохме данни за обучение на 27 различни езика, помагайки за разработването на многоезични дигитални асистенти, които могат да се ангажират с хора на техните родни езици.
Този проект наистина подчерта важността на намирането на правилните хора. С такъв голям екип от експерти по темата и лица, обработващи данни, поддържането на всичко организирано и рационализирано беше от решаващо значение за спазването на крайния ни срок. Благодарение на нашия подход успяхме да завършим проекта доста по-напред от индустриалния стандарт.
В друг пример, един от нашите клиенти в здравеопазването се нуждаеше от висококачествени анотирани медицински изображения за нов диагностичен инструмент с изкуствен интелект. Използвайки дълбокия опит на Shaip в анотирането, клиентът подобри точността на своя модел с 25%, което доведе до по-бързи и по-надеждни диагнози.
Също така свършихме много работа в области като обучение на ботове и текстови пояснения за машинно обучение. Дори когато работите с текст, законите за поверителност продължават да се прилагат, така че премахването на идентифицирането на чувствителна информация и сортирането на необработените данни е също толкова важно.
Във всички тези различни типове данни – независимо дали става дума за аудио, текст или изображения – нашият екип в Shaip последователно се справя, като прилага едни и същи доказани методи и принципи, за да гарантира успех, всеки път.
Завършвайки
Искрено вярваме, че това ръководство е било находчиво за вас и че имате отговор на повечето от въпросите си. Въпреки това, ако все още не сте убедени в надежден доставчик, не търсете повече.
Ние от Shaip сме водеща компания за анотиране на данни. Имаме експерти в тази област, които разбират данните и свързаните с тях опасения като никой друг. Бихме могли да бъдем вашите идеални партньори, тъй като предлагаме на масата компетенции като ангажираност, поверителност, гъвкавост и собственост към всеки проект или сътрудничество.
Така че, независимо от типа данни, за които възнамерявате да получите пояснения, можете да намерите този ветерански екип в нас, който да отговори на вашите изисквания и цели. Оптимизирайте вашите AI модели за обучение с нас.
Нека поговорим
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
Анотирането на данни или етикетирането на данни е процесът, който прави данните с конкретни обекти разпознаваеми от машините, за да се предвиди резултатът. Маркирането, транскрибирането или обработката на обекти в текст, изображение, сканиране и т.н. позволява на алгоритмите да интерпретират етикетираните данни и да се обучават да решават реални бизнес казуси сами без човешка намеса.
В машинното обучение (както контролирано, така и без надзор), етикетираните или анотирани данни са маркиране, транскрибиране или обработка на функциите, които искате вашите модели за машинно обучение да разберат и разпознаят, за да разрешат предизвикателствата в реалния свят.
Анотаторът на данни е човек, който работи неуморно, за да обогати данните, така че да ги направи разпознаваеми от машините. Може да включва една или всички от следните стъпки (в зависимост от конкретния случай на употреба и изискването): почистване на данни, транскрибиране на данни, етикетиране на данни или анотиране на данни, QA и т.н.
Инструменти или платформи (базирани в облак или локални), които се използват за етикетиране или анотиране на висококачествени данни (като текст, аудио, изображение, видео) с метаданни за машинно обучение, се наричат инструменти за анотиране на данни.
Инструменти или платформи (базирани в облак или на място), които се използват за етикетиране или анотиране на движещи се изображения кадър по кадър от видеоклип за изграждане на висококачествени данни за обучение за машинно обучение.
Инструменти или платформи (базирани в облак или локални), които се използват за етикетиране или анотиране на текст от прегледи, вестници, лекарски рецепти, електронни здравни досиета, баланси и т.н. за изграждане на висококачествени данни за обучение за машинно обучение. Този процес също може да се нарече етикетиране, маркиране, транскрибиране или обработка.