Интелигентните AI модели трябва да бъдат обучени задълбочено, за да могат да идентифицират модели, обекти и в крайна сметка да вземат надеждни решения. Обучените данни обаче не могат да се подават на случаен принцип и трябва да бъдат етикетирани, за да помогнат на моделите да разберат, обработват и научават изчерпателно от подбраните модели на въвеждане.
Тук идва етикетирането на данни, като акт на етикетиране на информация или по-скоро метаданни, според конкретен набор от данни, за да се съсредоточи върху разширяването на разбирането на машините. Просто по-нататък, етикетирането на данни избирателно категоризира данни, изображения, текст, аудио, видеоклипове и модели, за да подобри внедряването на AI.
Според NASSCOM Етикетиране на данни Докладвайте, глобалният пазар за етикетиране на данни се очаква да нарасне със 700% като стойност до края на 2023 г. в сравнение с този през 2018 г. Този предполагаем ръст най-вероятно ще се отрази във финансовото разпределение за самоуправлявани инструменти за етикетиране, поддържани вътрешно ресурси и дори решения на трети страни.
В допълнение към тези констатации може също да се заключи, че пазарът за етикетиране на глобални данни е натрупал стойност от 1.2 милиарда долара през 2018 г. Очакваме обаче той да се увеличи, тъй като размерът на пазара за етикетиране на данни се предполага, че ще достигне огромна оценка от 4.4 милиарда долара до 2023 г.
Етикетирането на данни е необходимост на времето, но идва с няколко предизвикателства, свързани с изпълнението и цените.
Някои от по-належащите включват:
- Бавна подготовка на данни, благодарение на излишни инструменти за почистване
- Липса на необходимия хардуер за обработка на огромна работна сила и прекомерен обем скрейпирани данни
- Ограничен достъп до авангардни инструменти за етикетиране и поддържащи технологии
- По-високи разходи за етикетиране на данни
- Липса на последователност, когато става въпрос за маркиране на качествени данни
- Липса на мащабируемост, ако и когато AI-моделът трябва да покрие допълнителен набор от участници
- Липса на съответствие, когато става въпрос за поддържане на стабилна позиция за сигурност на данните, докато се доставят данни и се използват
Въпреки че можете концептуално да разделите етикетирането на данни, съответните инструменти изискват да класифицирате концепциите според естеството на наборите от данни. Те включват:
- Аудио класификация: Включва аудио колекция, сегментиране и транскрипция
- Етикетиране на изображения: Включва събиране, класифициране, сегментиране и етикетиране на ключови точки
- Текстово етикетиране: Включва извличане и класифициране на текст
- Етикетиране на видео: Включва елементи като видео колекция, класификация и сегментиране
- 3D етикетиране: Включва проследяване и сегментиране на обекти
Освен гореспоменатото разделяне, особено от по-широка гледна точка, етикетирането на данни е разделено на четири типа, включително описателни, оценъчни, информативни и комбинирани. Въпреки това, с единствената цел на обучението, етикетирането на данни е разделено на: събиране, сегментиране, транскрипция, Класификация, извличане, проследяване на обекти, които вече обсъдихме за отделните набори от данни.
Етикетирането на данни е подробен процес и включва следните стъпки за категорично обучение на AI модели:
- Събиране на набори от данни чрез стратегии, т.е. вътрешни, с отворен код, доставчици
- Етикетиране на набори от данни според компютърно зрение, задълбочено обучение и специфични за НЛП възможности
- Тестване и оценка на произведени модели за определяне на интелигентността като част от внедряването
- Задоволяване на приемливо качество на модела и в крайна сметка пускането му за цялостна употреба
Правилният набор от инструменти за етикетиране на данни, синоним на надеждна платформа за етикетиране на данни, трябва да бъде избран, като се имат предвид следните фактори:
- Тип интелигентност, който желаете моделът да има чрез определени случаи на употреба
- Качество и опит на анотаторите на данни, така че да могат да използват инструментите с точност
- Стандарти за качество, които имате предвид
- Специфични нужди за съответствие
- Търговски инструменти с отворен код и безплатни софтуерни инструменти
- Бюджет, който можете да отделите
В допълнение към споменатите фактори, по-добре е да имате предвид следните съображения:
- Точност на етикетиране на инструментите
- Гарантирането на качеството е гарантирано от инструментите
- Възможности за интеграция
- Сигурност и имунизация срещу течове
- Облачно базирана настройка или не
- Проницателност на управлението на контрола на качеството
- Fail-Safes, Stop-Gaps и мащабируема мощ на инструмента
- Фирма предлагаща инструментите
Вертикалите, които се обслужват най-добре от инструменти и ресурси за етикетиране на данни, включват:
- Медицински AI: Фокусните области включват обучителни диагностични модели с компютърно зрение за подобрено медицинско изобразяване, минимизирано време за изчакване и минимално изоставане
- Финансите: Фокусните области включват оценка на кредитния риск, допустимостта на заема и други важни фактори чрез текстово етикетиране
- Автономно превозно средство или транспорт: Фокусните области включват внедряване на НЛП и компютърно зрение за подреждане на модели с безумен обем данни за обучение за откриване на индивиди, сигнали, блокади и т.н.
- Търговия на дребно и електронна търговия: Областите на фокус включват специфични за ценообразуването решения, подобрена електронна търговия, наблюдение на личността на купувача, разбиране на навиците за покупка и подобряване на потребителското изживяване
- Технологии: Областите на фокус включват производство на продукти, събиране на контейнери, предварително откриване на критични производствени грешки и др.
- Геопространствени: Областите на фокус включват GPS и дистанционно наблюдение чрез избрани техники за етикетиране
- Селско стопанство: Областите на фокус включват използване на GPS сензори, дронове и компютърно зрение за развитие на концепциите за прецизно земеделие, оптимизиране на условията на почвата и културите, определяне на добивите и др.
Все още съм объркан относно това коя е по-добрата стратегия за насочване на етикетирането на данни, т.е. изграждане на самоуправляема настройка или закупуване на такава от доставчик на услуги трета страна. Ето плюсовете и минусите на всеки от тях, за да ви помогнем да решите по-добре:
Подходът „Изграждане“.
| Изграждане | купи |
|---|---|
Посещения:
| Посещения:
|
госпожиците:
| госпожиците:
|
Ползи:
| Ползи:
|
Присъда
Ако планирате да изградите изключителна AI система, като времето не е ограничение, изграждането на инструмент за етикетиране от нулата има смисъл. За всичко останало купуването на инструмент е най-добрият подход
