Panduan Pemula untuk Anotasi Data: Petua dan Amalan Terbaik
Panduan Pembeli Terunggul 2024
Muat turun eBook
Oleh itu, anda ingin memulakan inisiatif AI / ML baru dan sekarang anda dengan cepat menyedari bahawa bukan sahaja mencari kualiti tinggi data latihan tetapi juga anotasi data akan menjadi beberapa aspek yang mencabar bagi projek anda. Output model AI & ML anda hanya sebaik data yang anda gunakan untuk melatihnya – jadi ketepatan yang anda gunakan pada pengagregatan data dan penandaan dan pengecaman data itu adalah penting!
Di mana anda pergi untuk mendapatkan perkhidmatan anotasi dan pelabelan data terbaik untuk perniagaan AI dan mesin
projek pembelajaran?
Ini adalah persoalan yang mesti dipertimbangkan oleh setiap eksekutif dan pemimpin perniagaan seperti anda semasa mereka mengembangkannya
peta jalan dan garis masa untuk setiap inisiatif AI / ML mereka.
Pengenalan
Panduan ini akan sangat membantu para pembeli dan pembuat keputusan yang mulai mengubah pemikiran mereka ke arah kekurangan sumber data dan pelaksanaan data baik untuk rangkaian saraf dan jenis operasi AI dan ML yang lain.
Artikel ini dikhaskan sepenuhnya untuk menjelaskan bagaimana prosesnya, mengapa ia tidak dapat dielakkan, sangat penting
faktor yang harus dipertimbangkan syarikat ketika menghampiri alat anotasi data dan banyak lagi. Oleh itu, jika anda memiliki perniagaan, bersiaplah untuk mendapatkan pencerahan kerana panduan ini akan memandu anda melalui semua perkara yang perlu anda ketahui mengenai anotasi data.
Mari kita mulakan.
Bagi anda yang membaca artikel ini, berikut adalah beberapa cara cepat yang akan anda dapati dalam panduan ini:
- Fahami apa itu anotasi data
- Ketahui pelbagai jenis proses anotasi data
- Ketahui kelebihan melaksanakan proses anotasi data
- Dapatkan penjelasan mengenai sama ada anda harus menggunakan pelabelan data dalaman atau membuat penyumberan luar
- Wawasan untuk memilih anotasi data yang tepat juga
Panduan ini untuk siapa?
Panduan lengkap ini adalah untuk:
- Anda semua usahawan dan solopreneur yang sering menggunakan banyak data
- AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulakan teknik pengoptimuman proses
- Pengurus projek yang berhasrat menerapkan masa ke pasaran yang lebih cepat untuk modul AI mereka atau produk yang didorong oleh AI
- Dan peminat teknologi yang suka mengetahui perincian lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Kami telah membincangkan bagaimana penjelasan data atau pelabelan data menyokong pembelajaran mesin dan merangkumi penandaan atau mengenal pasti komponen. Tetapi untuk pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin itu sendiri: premis asas pembelajaran mesin adalah bahawa sistem komputer dan program dapat meningkatkan outputnya dengan cara yang menyerupai proses kognitif manusia, tanpa bantuan atau campur tangan manusia langsung, untuk memberi kita pandangan. Dengan kata lain, mereka menjadi mesin belajar sendiri yang, seperti manusia, menjadi lebih baik dalam pekerjaan mereka dengan lebih banyak latihan. "Amalan" ini diperoleh daripada menganalisis dan menafsirkan lebih banyak (dan lebih baik) data latihan.
Apa itu Anotasi Data?
Anotasi data ialah proses mengaitkan, menandai atau melabelkan data untuk membantu algoritma pembelajaran mesin memahami dan mengklasifikasikan maklumat yang mereka proses. Proses ini penting untuk melatih model AI, membolehkan mereka memahami pelbagai jenis data dengan tepat, seperti imej, fail audio, rakaman video atau teks.
Bayangkan kereta pandu sendiri yang bergantung pada data daripada penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penderia untuk membuat keputusan pemanduan yang tepat. Untuk membantu model AI kereta membezakan antara halangan seperti kenderaan lain, pejalan kaki, haiwan atau sekatan jalan raya, data yang diterima mesti dilabel atau diberi anotasi.
Dalam pembelajaran diselia, anotasi data amat penting, kerana lebih banyak data berlabel disalurkan kepada model, lebih cepat ia belajar berfungsi secara autonomi. Data beranotasi membolehkan model AI digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti chatbots, pengecaman pertuturan dan automasi, menghasilkan prestasi optimum dan hasil yang boleh dipercayai.
Kepentingan anotasi data dalam pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin melibatkan sistem komputer yang meningkatkan prestasi mereka dengan belajar daripada data, sama seperti manusia belajar daripada pengalaman. Anotasi data, atau pelabelan, adalah penting dalam proses ini, kerana ia membantu melatih algoritma untuk mengecam corak dan membuat ramalan yang tepat.
Dalam pembelajaran mesin, rangkaian saraf terdiri daripada neuron digital yang disusun dalam lapisan. Rangkaian ini memproses maklumat yang serupa dengan otak manusia. Data berlabel adalah penting untuk pembelajaran diselia, pendekatan biasa dalam pembelajaran mesin di mana algoritma belajar daripada contoh berlabel.
Set data latihan dan ujian dengan data berlabel membolehkan model pembelajaran mesin mentafsir dan mengisih data masuk dengan cekap. Kami boleh menyediakan data beranotasi berkualiti tinggi untuk membantu algoritma belajar secara autonomi dan mengutamakan keputusan dengan campur tangan manusia yang minimum.
Mengapa Anotasi Data Diperlukan?
Kami tahu bahawa komputer mampu memberikan hasil akhir yang tidak hanya tepat tetapi relevan dan tepat pada masanya. Namun, bagaimana mesin belajar menyampaikan dengan kecekapan sedemikian?
Ini semua kerana anotasi data. Ketika modul pembelajaran mesin masih dalam pengembangan, mereka diberi banyak data latihan AI untuk membuat mereka lebih baik dalam membuat keputusan dan mengenal pasti objek atau elemen.
Hanya melalui proses anotasi data modul dapat membezakan antara kucing dan anjing, kata nama dan kata sifat, atau jalan dari trotoar. Tanpa anotasi data, setiap gambar akan sama untuk mesin kerana mereka tidak mempunyai maklumat atau pengetahuan yang melekat mengenai apa pun di dunia.
Anotasi data diperlukan untuk membuat sistem memberikan hasil yang tepat, modul bantuan mengenal pasti elemen untuk melatih visi dan ucapan komputer, model pengecaman. Mana-mana model atau sistem yang mempunyai sistem pembuatan keputusan yang digerakkan oleh mesin di titik temu, penjelasan data diperlukan untuk memastikan keputusannya tepat dan relevan.
Apa itu alat pelabelan / anotasi data?
Dengan kata mudah, platform atau portal yang membolehkan pakar dan pakar memberi keterangan, menandakan atau melabel kumpulan data semua jenis. Ini adalah jambatan atau medium antara data mentah dan hasil yang akan dihasilkan oleh modul pembelajaran mesin anda.
Alat pelabelan data adalah penyelesaian on-prem, atau cloud yang memberi penjelasan mengenai data latihan berkualiti tinggi untuk model pembelajaran mesin. Walaupun banyak syarikat bergantung pada vendor luaran untuk melakukan anotasi yang kompleks, beberapa organisasi masih mempunyai alat mereka sendiri yang dibina khas atau berdasarkan alat perisian percuma atau sumber terbuka yang terdapat di pasaran. Alat semacam itu biasanya dirancang untuk menangani jenis data tertentu seperti, gambar, video, teks, audio, dan lain-lain. Alat ini menawarkan ciri atau pilihan seperti kotak pengikat atau poligon untuk anotator data untuk melabel gambar. Mereka hanya boleh memilih pilihan dan melaksanakan tugas khusus mereka.
Jenis Anotasi Data
Ini adalah istilah payung yang merangkumi pelbagai jenis anotasi data. Ini merangkumi gambar, teks, audio dan video. Untuk memberi anda pemahaman yang lebih baik, kami membahagikan masing-masing kepada bahagian-bahagian yang lebih jauh. Mari kita periksa secara berasingan.
Anotasi Imej
Daripada set data yang telah mereka latih, mereka dapat membezakan mata anda dengan hidung dan alis anda dari bulu mata anda secara langsung dan tepat. Itulah sebabnya penapis yang anda pakai sesuai tanpa mengira bentuk wajah anda, seberapa dekat anda dengan kamera anda dan banyak lagi.
Jadi, seperti yang anda ketahui sekarang, anotasi gambar sangat penting dalam modul yang melibatkan pengecaman wajah, penglihatan komputer, penglihatan robotik, dan banyak lagi. Apabila pakar AI melatih model sedemikian, mereka menambah kapsyen, pengecam dan kata kunci sebagai atribut pada gambar mereka. Algoritma kemudian mengenal pasti dan memahami dari parameter ini dan belajar secara autonomi.
Klasifikasi Imej – Pengelasan imej melibatkan menetapkan kategori atau label yang dipratentukan kepada imej berdasarkan kandungannya. Anotasi jenis ini digunakan untuk melatih model AI untuk mengecam dan mengkategorikan imej secara automatik.
Pengecaman/Pengesanan Objek – Pengecaman objek, atau pengesanan objek, ialah proses mengenal pasti dan melabel objek tertentu dalam imej. Anotasi jenis ini digunakan untuk melatih model AI untuk mencari dan mengecam objek dalam imej atau video dunia sebenar.
Segmentation – Pembahagian imej melibatkan pembahagian imej kepada berbilang segmen atau kawasan, setiap satu sepadan dengan objek atau kawasan minat tertentu. Anotasi jenis ini digunakan untuk melatih model AI untuk menganalisis imej pada tahap piksel, membolehkan pengecaman objek dan pemahaman pemandangan yang lebih tepat.
Anotasi Audio
Data audio mempunyai dinamika yang lebih melekat padanya daripada data gambar. Beberapa faktor dikaitkan dengan fail audio termasuk tetapi pasti tidak terbatas pada - bahasa, demografi penutur, dialek, mood, niat, emosi, tingkah laku. Agar algoritma cekap dalam memproses, semua parameter ini harus dikenal pasti dan ditandai dengan teknik seperti cap masa, pelabelan audio dan banyak lagi. Selain sekadar isyarat verbal, contoh non-verbal seperti diam, nafas, bahkan suara latar dapat diberi penjelasan agar sistem dapat memahami secara komprehensif.
Anotasi Video
Semasa gambar masih diam, video adalah penyusunan gambar yang membuat kesan objek bergerak. Sekarang, setiap gambar dalam kompilasi ini disebut bingkai. Sejauh penjelasan video, proses ini melibatkan penambahan titik kekunci, poligon atau kotak pengikat untuk memberi anotasi objek yang berlainan di lapangan dalam setiap bingkai.
Apabila bingkai ini dicantum bersama, pergerakan, tingkah laku, corak dan banyak lagi boleh dipelajari oleh model AI dalam tindakan. Ia hanya melalui anotasi video bahawa konsep seperti penyetempatan, kabur gerakan dan penjejakan objek boleh dilaksanakan dalam sistem.
Anotasi Teks
Kini, kebanyakan perniagaan bergantung pada data berasaskan teks untuk mendapatkan maklumat dan maklumat yang unik. Sekarang, teks boleh menjadi apa saja mulai dari maklum balas pelanggan pada aplikasi hingga sebutan media sosial. Dan tidak seperti gambar dan video yang kebanyakannya menyampaikan maksud yang jelas, teks dilengkapi dengan banyak semantik.
Sebagai manusia, kita dapat memahami konteks frasa, makna setiap kata, kalimat atau frasa, mengaitkannya dengan situasi atau percakapan tertentu dan kemudian menyedari makna holistik di sebalik pernyataan. Mesin, sebaliknya, tidak dapat melakukan ini pada tahap yang tepat. Konsep seperti sarkasme, humor dan elemen abstrak lain tidak diketahui oleh mereka dan oleh sebab itu pelabelan data teks menjadi lebih sukar. Itulah sebabnya penjelasan teks mempunyai beberapa peringkat yang lebih baik seperti yang berikut:
Anotasi Semantik - objek, produk dan perkhidmatan dibuat lebih relevan dengan penandaan kata kunci dan parameter pengenalan yang sesuai. Chatbots juga dibuat untuk meniru percakapan manusia dengan cara ini.
Anotasi Maksud - niat pengguna dan bahasa yang digunakan oleh mereka ditandai agar mesin dapat memahami. Dengan ini, model dapat membezakan permintaan dari perintah, atau cadangan dari tempahan, dan sebagainya.
Anotasi sentimen – Anotasi sentimen melibatkan pelabelan data teks dengan sentimen yang disampaikannya, seperti positif, negatif atau neutral. Anotasi jenis ini biasanya digunakan dalam analisis sentimen, di mana model AI dilatih untuk memahami dan menilai emosi yang dinyatakan dalam teks.
Anotasi Entiti - di mana ayat tidak berstruktur ditandakan untuk menjadikannya lebih bermakna dan membawanya ke format yang dapat difahami oleh mesin. Untuk mewujudkannya, dua aspek terlibat - bernama pengiktirafan entiti and menghubungkan entiti. Pengenalan entiti yang dinamakan adalah apabila nama tempat, orang, peristiwa, organisasi dan banyak lagi ditandai dan dikenal pasti dan penghubung entiti adalah apabila tag ini dihubungkan dengan ayat, frasa, fakta atau pendapat yang mengikutinya. Secara kolektif, kedua proses ini menjalin hubungan antara teks yang berkaitan dengan pernyataan yang mengelilinginya.
Pengkategorian Teks – Ayat atau perenggan boleh ditag dan diklasifikasikan berdasarkan topik, trend, subjek, pendapat, kategori (sukan, hiburan dan seumpamanya) dan parameter lain yang menyeluruh.
Langkah Utama dalam Pelabelan Data dan Proses Anotasi Data
Proses anotasi data melibatkan satu siri langkah yang jelas untuk memastikan pelabelan data yang berkualiti tinggi dan tepat untuk aplikasi pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini merangkumi setiap aspek proses, daripada pengumpulan data hingga mengeksport data beranotasi untuk kegunaan selanjutnya.
Begini cara anotasi data berlaku:
- Pengumpulan data: Langkah pertama dalam proses anotasi data ialah mengumpulkan semua data yang berkaitan, seperti imej, video, rakaman audio atau data teks, di lokasi terpusat.
- Prapemprosesan Data: Seragamkan dan tingkatkan data yang dikumpul dengan mengecilkan imej, memformat teks atau menyalin kandungan video. Prapemprosesan memastikan data sedia untuk anotasi.
- Pilih Penjual atau Alat yang Tepat: Pilih alat atau vendor anotasi data yang sesuai berdasarkan keperluan projek anda. Pilihan termasuk platform seperti Nanonets untuk anotasi data, V7 untuk anotasi imej, Appen untuk anotasi video dan Nanonets untuk anotasi dokumen.
- Garis Panduan Anotasi: Wujudkan garis panduan yang jelas untuk alat anotasi atau anotasi untuk memastikan ketekalan dan ketepatan sepanjang proses.
- Anotasi: Label dan tag data menggunakan anotasi manusia atau perisian anotasi data, mengikut garis panduan yang ditetapkan.
- Jaminan Kualiti (QA): Semak data beranotasi untuk memastikan ketepatan dan ketekalan. Gunakan berbilang anotasi buta, jika perlu, untuk mengesahkan kualiti hasil.
- Eksport Data: Selepas melengkapkan anotasi data, eksport data dalam format yang diperlukan. Platform seperti Nanonets membolehkan eksport data yang lancar ke pelbagai aplikasi perisian perniagaan.
Keseluruhan proses anotasi data boleh berkisar antara beberapa hari hingga beberapa minggu, bergantung pada saiz projek, kerumitan dan sumber yang tersedia.
Ciri-ciri untuk Alat Anotasi Data dan Pelabelan Data
Alat anotasi data adalah faktor penentu yang boleh membuat atau mematahkan projek AI anda. Ketika datang ke output dan hasil yang tepat, kualiti set data sahaja tidak menjadi masalah. Sebenarnya, alat anotasi data yang anda gunakan untuk melatih modul AI anda sangat mempengaruhi output anda.
Itulah sebabnya penting untuk memilih dan menggunakan alat pelabelan data yang paling berfungsi dan sesuai yang memenuhi keperluan perniagaan atau projek anda. Tetapi apakah alat anotasi data di tempat pertama? Apa tujuannya? Adakah terdapat jenis? Baiklah, mari kita ketahui.
Sama seperti alat lain, alat anotasi data menawarkan pelbagai ciri dan kemampuan. Untuk memberi anda idea ringkas mengenai ciri, berikut adalah senarai beberapa ciri paling asas yang harus anda cari semasa memilih alat anotasi data.
Pengurusan Dataset
Alat anotasi data yang ingin anda gunakan mesti menyokong set data yang anda miliki dan membiarkan anda mengimportnya ke dalam perisian untuk pelabelan. Jadi, menguruskan set data anda adalah tawaran alat ciri utama. Penyelesaian kontemporari menawarkan ciri yang membolehkan anda mengimport data dalam jumlah yang banyak dengan lancar, sekaligus membolehkan anda mengatur set data anda melalui tindakan seperti sort, filter, clone, gabungan dan banyak lagi.
Setelah input set data anda selesai, seterusnya adalah mengeksportnya sebagai fail yang boleh digunakan. Alat yang anda gunakan harus membolehkan anda menyimpan set data anda dalam format yang anda tentukan sehingga anda dapat memasukkannya ke dalam mod ML anda.
Teknik Anotasi
Inilah yang dibina atau dirancang oleh alat anotasi data. Alat yang kukuh akan menawarkan anda pelbagai teknik anotasi untuk set data dari semua jenis. Ini melainkan anda mengembangkan penyelesaian khusus untuk keperluan anda. Alat anda akan membolehkan anda membuat anotasi video atau gambar dari penglihatan komputer, audio atau teks dari NLP dan transkripsi dan banyak lagi. Menyempurnakannya lebih jauh, harus ada pilihan untuk menggunakan kotak pengikat, segmentasi semantik, kuboid, interpolasi, analisis sentimen, bahagian pertuturan, penyelesaian inti dan banyak lagi.
Bagi yang belum tahu, terdapat alat anotasi data yang bertenaga AI juga. Ini dilengkapi dengan modul AI yang belajar secara automatik dari corak kerja anotator dan memberi anotasi gambar atau teks secara automatik. Seperti itu
modul dapat digunakan untuk memberikan bantuan yang luar biasa kepada anotator, mengoptimumkan anotasi dan bahkan melaksanakan pemeriksaan kualiti.
Kawalan Kualiti Data
Bercakap mengenai pemeriksaan kualiti, beberapa alat anotasi data di luar sana dilancarkan dengan modul pemeriksaan kualiti tertanam. Ini membolehkan anotator berkolaborasi dengan lebih baik dengan ahli pasukan mereka dan membantu mengoptimumkan aliran kerja. Dengan ciri ini, anotator dapat menandai dan melacak komen atau maklum balas dalam masa nyata, menjejaki identiti orang yang membuat perubahan pada fail, memulihkan versi sebelumnya, memilih persetujuan pelabelan dan banyak lagi.
Keselamatan
Oleh kerana anda menggunakan data, keselamatan harus menjadi keutamaan tertinggi. Anda mungkin mengusahakan data sulit seperti yang melibatkan butiran peribadi atau harta intelek. Oleh itu, alat anda mesti memberikan keselamatan kedap udara dari segi di mana data disimpan dan bagaimana ia dikongsi. Ia mesti menyediakan alat yang menghadkan akses kepada ahli pasukan, mencegah muat turun yang tidak dibenarkan dan banyak lagi.
Selain daripada itu, standard keselamatan dan protokol harus dipatuhi dan dipatuhi.
Pengurusan Tenaga Kerja
Alat anotasi data juga merupakan platform pengurusan projek, di mana tugas dapat diberikan kepada ahli pasukan, kerja kolaboratif dapat dilakukan, tinjauan mungkin dan banyak lagi. Itulah sebabnya alat anda harus sesuai dengan aliran kerja dan proses anda untuk produktiviti yang dioptimumkan.
Selain itu, alat ini juga harus memiliki kurva pembelajaran yang minimum kerana proses anotasi data dengan sendirinya memakan masa. Tidak ada tujuan menghabiskan terlalu banyak masa hanya belajar alat. Oleh itu, semestinya intuitif dan lancar bagi sesiapa sahaja untuk memulakan dengan cepat.
Apakah Faedah Anotasi Data?
Anotasi data adalah penting untuk mengoptimumkan sistem pembelajaran mesin dan menyampaikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Berikut ialah beberapa faedah utama anotasi data:
- Peningkatan Kecekapan Latihan: Pelabelan data membantu model pembelajaran mesin dilatih dengan lebih baik, meningkatkan kecekapan keseluruhan dan menghasilkan hasil yang lebih tepat.
- Peningkatan Ketepatan: Data beranotasi dengan tepat memastikan algoritma boleh menyesuaikan dan belajar dengan berkesan, menghasilkan tahap ketepatan yang lebih tinggi dalam tugasan masa hadapan.
- Mengurangkan Campur Tangan Manusia: Alat anotasi data lanjutan dengan ketara mengurangkan keperluan untuk campur tangan manual, memperkemas proses dan mengurangkan kos yang berkaitan.
Oleh itu, anotasi data menyumbang kepada sistem pembelajaran mesin yang lebih cekap dan tepat sambil meminimumkan kos dan usaha manual yang biasanya diperlukan untuk melatih model AI.
Cabaran Utama dalam Anotasi Data untuk Kejayaan AI
Anotasi data memainkan peranan penting dalam pembangunan dan ketepatan AI dan model pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, proses itu datang dengan set cabarannya sendiri:
- Kos data anotasi: Anotasi data boleh dilakukan secara manual atau automatik. Anotasi manual memerlukan usaha, masa dan sumber yang ketara, yang boleh menyebabkan peningkatan kos. Mengekalkan kualiti data sepanjang proses juga menyumbang kepada perbelanjaan ini.
- Ketepatan anotasi: Ralat manusia semasa proses anotasi boleh mengakibatkan kualiti data yang lemah, secara langsung menjejaskan prestasi dan ramalan model AI/ML. Kajian oleh Gartner menyerlahkan itu kualiti data yang lemah membebankan syarikat sehingga 15% daripada pendapatan mereka.
- scalability: Apabila volum data meningkat, proses anotasi boleh menjadi lebih kompleks dan memakan masa. Menskalakan anotasi data sambil mengekalkan kualiti dan kecekapan adalah mencabar bagi kebanyakan organisasi.
- Privasi dan keselamatan data: Menganotasi data sensitif, seperti maklumat peribadi, rekod perubatan atau data kewangan, menimbulkan kebimbangan tentang privasi dan keselamatan. Memastikan proses anotasi mematuhi peraturan perlindungan data dan garis panduan etika yang berkaitan adalah penting untuk mengelakkan risiko undang-undang dan reputasi.
- Menguruskan pelbagai jenis data: Mengendalikan pelbagai jenis data seperti teks, imej, audio dan video boleh menjadi mencabar, terutamanya apabila ia memerlukan teknik dan kepakaran anotasi yang berbeza. Menyelaras dan mengurus proses anotasi merentas jenis data ini boleh menjadi rumit dan intensif sumber.
Organisasi boleh memahami dan menangani cabaran ini untuk mengatasi halangan yang berkaitan dengan anotasi data dan meningkatkan kecekapan dan keberkesanan projek AI dan pembelajaran mesin mereka.
Untuk membina atau tidak membina Alat Anotasi Data
Satu masalah kritikal dan menyeluruh yang mungkin timbul semasa anotasi data atau projek pelabelan data adalah pilihan untuk membina atau membeli fungsi untuk proses ini. Ini mungkin muncul beberapa kali dalam pelbagai fasa projek, atau berkaitan dengan segmen program yang berbeza. Dalam memilih sama ada untuk membina sistem secara dalaman atau bergantung pada vendor, selalu ada pertukaran.
Seperti yang mungkin anda ketahui sekarang, anotasi data adalah proses yang rumit. Pada masa yang sama, ia juga merupakan proses subjektif. Maksudnya, tidak ada satu pun jawapan untuk persoalan sama ada anda harus membeli atau membina alat anotasi data. Banyak faktor perlu dipertimbangkan dan anda perlu bertanya kepada diri sendiri beberapa soalan untuk memahami keperluan anda dan menyedari jika anda benar-benar perlu membeli atau membina satu.
Untuk menjadikannya mudah, berikut adalah beberapa faktor yang harus anda pertimbangkan.
Matlamat anda
Elemen pertama yang perlu anda tentukan adalah matlamat dengan konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin anda.
- Mengapa anda melaksanakannya dalam perniagaan anda?
- Adakah mereka menyelesaikan masalah dunia nyata yang dihadapi pelanggan anda?
- Adakah mereka membuat proses front-end atau backend?
- Adakah anda akan menggunakan AI untuk memperkenalkan ciri baru atau mengoptimumkan laman web, aplikasi atau modul yang ada?
- Apa yang dilakukan pesaing anda di segmen anda?
- Adakah anda mempunyai cukup kes penggunaan yang memerlukan campur tangan AI?
Jawapan untuk ini akan menyatukan pemikiran anda - yang mungkin ada di semua tempat - ke satu tempat dan memberi anda lebih banyak kejelasan.
Pengumpulan / Pelesenan Data AI
Model AI hanya memerlukan satu elemen untuk berfungsi - data. Anda perlu mengenal pasti dari mana anda dapat menghasilkan sejumlah besar data kebenaran-tanah. Sekiranya perniagaan anda menghasilkan sejumlah besar data yang perlu diproses untuk mendapatkan pandangan penting mengenai perniagaan, operasi, penyelidikan pesaing, analisis turun naik pasaran, kajian tingkah laku pelanggan dan banyak lagi, anda memerlukan alat anotasi data. Walau bagaimanapun, anda juga harus mempertimbangkan jumlah data yang anda hasilkan. Seperti disebutkan sebelumnya, model AI sama efektifnya dengan kualitas dan kuantitas data yang diberikannya. Jadi, keputusan anda semestinya bergantung pada faktor ini.
Sekiranya anda tidak mempunyai data yang tepat untuk melatih model ML anda, vendor boleh datang dengan sangat berguna, membantu anda melesenkan data set data yang tepat yang diperlukan untuk melatih model ML. Dalam beberapa kes, sebahagian dari nilai yang dibawa oleh vendor akan melibatkan kehebatan teknikal dan juga akses ke sumber yang akan mendorong kejayaan projek.
Bajet
Keadaan asas lain yang mungkin mempengaruhi setiap faktor yang sedang kita bincangkan. Penyelesaian untuk persoalan sama ada anda harus membina atau membeli anotasi data menjadi mudah apabila anda memahami jika anda mempunyai anggaran yang cukup untuk dibelanjakan.
Kerumitan Pematuhan
Penjual boleh sangat membantu dalam hal privasi data dan pengendalian data sensitif yang betul. Salah satu jenis kes penggunaan ini melibatkan hospital atau perniagaan yang berkaitan dengan penjagaan kesihatan yang ingin menggunakan kekuatan pembelajaran mesin tanpa membahayakan kepatuhannya terhadap HIPAA dan peraturan privasi data lain. Walaupun di luar bidang perubatan, undang-undang seperti GDPR Eropah memperketat kawalan set data, dan memerlukan lebih banyak kewaspadaan dari pihak berkepentingan korporat.
Tenaga kerja
Anotasi data memerlukan tenaga mahir untuk bekerja tanpa mengira saiz, skala dan domain perniagaan anda. Walaupun anda menghasilkan data minimum kosong setiap hari, anda memerlukan pakar data untuk mengerjakan data anda untuk pelabelan. Jadi, sekarang, anda perlu sedar jika anda mempunyai tenaga kerja yang diperlukan. Sekiranya anda melakukannya, adakah mereka mahir menggunakan alat dan teknik yang diperlukan atau adakah mereka memerlukan peningkatan? Sekiranya mereka memerlukan peningkatan, adakah anda mempunyai anggaran untuk melatih mereka di tempat pertama?
Lebih-lebih lagi, program anotasi dan pelabelan data terbaik mengambil sebilangan pakar bidang atau pakar domain dan membaginya mengikut demografi seperti usia, jantina dan bidang kepakaran - atau sering dari segi bahasa setempat yang akan mereka gunakan. Itulah, di mana kita di Shaip bercakap tentang mendapatkan orang yang tepat di tempat duduk yang tepat sehingga mendorong proses manusia-dalam-gelung yang tepat yang akan memacu usaha program anda menuju kejayaan.
Operasi Projek Kecil dan Besar dan Ambang Kos
Dalam banyak kes, sokongan vendor lebih merupakan pilihan untuk projek yang lebih kecil, atau untuk fasa projek yang lebih kecil. Apabila kos dapat dikawal, syarikat dapat memperoleh keuntungan dari penyumberan luar untuk membuat penjelasan data atau projek pelabelan data lebih efisien.
Syarikat juga dapat melihat ambang penting - di mana banyak vendor mengaitkan kos dengan jumlah data yang digunakan atau penanda aras sumber lain. Sebagai contoh, katakan bahawa syarikat telah mendaftar dengan vendor untuk melakukan kemasukan data yang membosankan yang diperlukan untuk menyediakan set ujian.
Mungkin ada ambang yang tersembunyi dalam perjanjian di mana, misalnya, rakan niaga harus mengambil satu lagi blok penyimpanan data AWS, atau beberapa komponen perkhidmatan lain dari Amazon Web Services, atau beberapa vendor pihak ketiga yang lain. Mereka menyerahkannya kepada pelanggan dalam bentuk biaya yang lebih tinggi, dan harga tidak dapat dijangkau oleh pelanggan.
Dalam kes-kes ini, mengukur perkhidmatan yang anda dapatkan dari vendor membantu menjayakan projek ini. Dengan mempunyai ruang lingkup yang betul akan memastikan bahawa kos projek tidak melebihi yang munasabah atau layak untuk syarikat yang dimaksud.
Sumber Terbuka dan Alternatif Percuma
Beberapa alternatif untuk sokongan vendor penuh melibatkan penggunaan perisian sumber terbuka, atau bahkan perisian percuma, untuk melakukan penjelasan data atau projek pelabelan. Di sini terdapat semacam jalan tengah di mana syarikat tidak membuat semuanya dari awal, tetapi juga mengelakkan terlalu bergantung pada vendor komersial.
Mentaliti open-source sendiri adalah kompromi - jurutera dan orang dalaman dapat memanfaatkan komuniti sumber terbuka, di mana pangkalan pengguna yang terdesentralisasi menawarkan jenis sokongan akar umbi mereka sendiri. Ini tidak akan seperti apa yang anda dapat dari vendor - anda tidak akan mendapat bantuan atau jawapan mudah selama 24 jam sehari 7 hari seminggu tanpa melakukan kajian dalaman - tetapi harganya lebih rendah.
Oleh itu, persoalan besar - Bilakah Anda Perlu Membeli Alat Anotasi Data:
Seperti banyak jenis projek berteknologi tinggi, jenis analisis ini - kapan hendak dibuat dan kapan hendak dibeli - memerlukan pemikiran dan pertimbangan khusus mengenai bagaimana projek-projek ini diperoleh dan dikendalikan. Cabaran yang dihadapi oleh kebanyakan syarikat berkaitan dengan projek AI / ML ketika mempertimbangkan pilihan "bina" adalah bukan hanya mengenai bahagian pembangunan dan pembangunan projek. Selalunya terdapat keluk pembelajaran yang sangat besar bahkan sampai ke titik di mana perkembangan AI / ML yang benar dapat terjadi. Dengan pasukan dan inisiatif AI / ML baru jumlah "tidak diketahui tidak diketahui" jauh lebih besar daripada jumlah "tidak diketahui yang diketahui".
| Membina | Beli |
|---|---|
Kelebihan:
| Kelebihan:
|
Cons:
| Cons:
|
Untuk menjadikan perkara lebih mudah, pertimbangkan aspek berikut:
- semasa anda mengusahakan banyak data
- semasa anda mengusahakan pelbagai jenis data
- apabila fungsi yang berkaitan dengan model atau penyelesaian anda boleh berubah atau berkembang pada masa akan datang
- apabila anda mempunyai kes penggunaan yang samar-samar atau umum
- apabila anda memerlukan idea yang jelas mengenai perbelanjaan yang terlibat dalam penggunaan alat anotasi data
- dan apabila anda tidak mempunyai tenaga kerja yang tepat atau pakar yang mahir untuk mengusahakan alat dan mencari keluk pembelajaran minimum
Sekiranya tindak balas anda bertentangan dengan senario ini, anda harus fokus membina alat anda.
Cara Memilih Alat Anotasi Data yang Tepat untuk Projek Anda
Sekiranya anda membaca ini, idea-idea ini terdengar menarik, dan pastinya lebih senang dinyatakan daripada dilakukan. Jadi bagaimana seseorang memanfaatkan banyak alat anotasi data yang sudah ada di luar sana? Jadi, langkah seterusnya yang terlibat adalah mempertimbangkan faktor-faktor yang berkaitan dengan memilih alat anotasi data yang tepat.
Tidak seperti beberapa tahun yang lalu, pasaran telah berkembang dengan banyak alat anotasi data dalam praktik hari ini. Perniagaan mempunyai lebih banyak pilihan dalam memilih satu berdasarkan keperluannya yang berbeza. Tetapi setiap alat dilengkapi dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Untuk membuat keputusan yang bijak, jalan objektif juga harus diambil selain dari keperluan subjektif juga.
Mari lihat beberapa faktor penting yang harus anda pertimbangkan dalam prosesnya.
Menentukan Kes Penggunaan Anda
Untuk memilih alat anotasi data yang tepat, anda perlu menentukan kes penggunaan anda. Anda harus sedar jika keperluan anda melibatkan teks, gambar, video, audio atau gabungan semua jenis data. Terdapat alat mandiri yang boleh anda beli dan ada alat holistik yang membolehkan anda melakukan pelbagai tindakan pada set data.
Alat hari ini intuitif dan menawarkan anda pilihan dari segi kemudahan penyimpanan (rangkaian, tempatan atau awan), teknik anotasi (audio, gambar, 3D dan banyak lagi) dan pelbagai aspek lain. Anda boleh memilih alat berdasarkan keperluan khusus anda.
Menetapkan Piawaian Kawalan Kualiti
Ini adalah faktor penting untuk dipertimbangkan kerana tujuan dan kecekapan model AI anda bergantung pada standard kualiti yang anda tetapkan. Seperti audit, anda perlu melakukan pemeriksaan kualiti terhadap data yang anda berikan dan hasil yang diperoleh untuk memahami apakah model anda dilatih dengan cara yang benar dan untuk tujuan yang tepat. Namun, persoalannya adalah bagaimana anda ingin menetapkan standard kualiti?
Seperti pelbagai jenis pekerjaan, banyak orang dapat melakukan anotasi dan penandaan data tetapi mereka melakukannya dengan pelbagai tahap kejayaan. Apabila anda meminta perkhidmatan, anda tidak secara automatik mengesahkan tahap kawalan kualiti. Itulah sebabnya hasilnya berbeza-beza.
Oleh itu, adakah anda ingin menerapkan model konsensus, di mana penjelasan memberikan maklum balas mengenai kualiti dan langkah pembetulan diambil dengan serta-merta? Atau, adakah anda lebih suka kajian sampel, piawaian emas atau persimpangan berbanding model kesatuan?
Rancangan pembelian terbaik akan memastikan kawalan kualiti dilaksanakan sejak awal dengan menetapkan piawaian sebelum sebarang kontrak akhir disepakati. Semasa menetapkan ini, anda juga tidak boleh mengabaikan margin ralat. Campur tangan manual tidak dapat dielakkan sepenuhnya kerana sistem pasti menghasilkan kesalahan pada kadar 3%. Ini memang memerlukan kerja di hadapan, tetapi sangat berbaloi.
Siapa yang Akan Mengikot Data Anda?
Faktor utama seterusnya bergantung pada siapa yang memberi penjelasan pada data anda. Adakah anda berhasrat untuk memiliki pasukan dalaman atau anda lebih suka mendapatkannya dari luar? Sekiranya anda melakukan penyumberan luar, ada undang-undang dan langkah pematuhan yang perlu anda pertimbangkan kerana masalah privasi dan kerahsiaan yang berkaitan dengan data. Dan jika anda mempunyai pasukan dalaman, sejauh mana kecekapan mereka mempelajari alat baru? Berapa masa anda untuk memasarkan produk atau perkhidmatan anda? Adakah anda mempunyai metrik dan pasukan berkualiti yang tepat untuk menyetujui hasilnya?
Penjual Vs. Perbahasan Rakan Kongsi
Anotasi data adalah proses kolaboratif. Ia melibatkan kebergantungan dan selok-belok seperti interoperabiliti. Ini bermaksud bahawa pasukan tertentu selalu bekerjasama antara satu sama lain dan salah satu pasukan boleh menjadi penjual anda. Itulah sebabnya vendor atau rakan kongsi yang anda pilih sama pentingnya dengan alat yang anda gunakan untuk pelabelan data.
Dengan faktor ini, aspek seperti kemampuan untuk merahsiakan data dan niat anda, niat untuk menerima dan mendapatkan maklum balas, bersikap proaktif dari segi permintaan data, fleksibiliti dalam operasi dan banyak lagi harus dipertimbangkan sebelum anda berjabat tangan dengan vendor atau rakan kongsi . Kami telah memasukkan fleksibiliti kerana keperluan penjelasan data tidak selalu linear atau statik. Mereka mungkin berubah pada masa akan datang apabila anda meningkatkan perniagaan anda. Sekiranya anda hanya berurusan dengan data berasaskan teks, anda mungkin ingin memberi anotasi data audio atau video semasa anda membuat skala dan sokongan anda harus bersedia untuk memperluas cakerawala mereka dengan anda.
Penglibatan Penjual
Salah satu cara untuk menilai penglibatan vendor adalah sokongan yang akan anda terima.
Sebarang rancangan pembelian mesti mempertimbangkan komponen ini. Seperti apa sokongan di tanah? Siapakah pihak berkepentingan dan orang yang berminat di kedua sisi persamaan?
Terdapat juga tugas-tugas konkrit yang harus menjelaskan apakah keterlibatan vendor (atau akan). Untuk projek anotasi data atau pelabelan data secara khusus, adakah vendor akan menyediakan data mentah secara aktif, atau tidak? Siapa yang akan bertindak sebagai pakar subjek, dan siapa yang akan mempekerjakan mereka sebagai pekerja atau kontraktor bebas?
Kes Penggunaan Dunia Sebenar untuk Anotasi Data dalam AI
Anotasi data adalah penting dalam pelbagai industri, membolehkan mereka membangunkan model AI dan pembelajaran mesin yang lebih tepat dan cekap. Berikut ialah beberapa kes penggunaan khusus industri untuk anotasi data:
Anotasi Data Penjagaan Kesihatan
Dalam penjagaan kesihatan, anotasi data melabelkan imej perubatan (seperti imbasan MRI), rekod perubatan elektronik (EMR) dan nota klinikal. Proses ini membantu dalam membangunkan sistem penglihatan komputer untuk diagnosis penyakit dan analisis data perubatan automatik.
Anotasi Data Runcit
Anotasi data runcit melibatkan pelabelan imej produk, data pelanggan dan data sentimen. Anotasi jenis ini membantu mencipta dan melatih model AI/ML untuk memahami sentimen pelanggan, mengesyorkan produk dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Anotasi Data Kewangan
Anotasi data kewangan memfokuskan pada menganotasi dokumen kewangan dan data transaksi. Jenis anotasi ini penting untuk membangunkan sistem AI/ML yang mengesan penipuan, menangani isu pematuhan dan menyelaraskan proses kewangan lain.
Anotasi Data Automotif
Anotasi data dalam industri automotif melibatkan pelabelan data daripada kenderaan autonomi, seperti maklumat penderia kamera dan LiDAR. Anotasi ini membantu mencipta model untuk mengesan objek dalam persekitaran dan memproses titik data kritikal lain untuk sistem kenderaan autonomi.
Anotasi Data Industri
Anotasi data industri digunakan untuk menganotasi data daripada pelbagai aplikasi industri, termasuk imej pembuatan, data penyelenggaraan, data keselamatan dan maklumat kawalan kualiti. Anotasi data jenis ini membantu mencipta model yang mampu mengesan anomali dalam proses pengeluaran dan memastikan keselamatan pekerja.
Apakah amalan terbaik untuk anotasi data?
Untuk memastikan kejayaan projek AI dan pembelajaran mesin anda, adalah penting untuk mengikuti amalan terbaik untuk anotasi data. Amalan ini boleh membantu meningkatkan ketepatan dan ketekalan data beranotasi anda:
- Pilih struktur data yang sesuai: Buat label data yang cukup khusus untuk berguna tetapi cukup umum untuk menangkap semua kemungkinan variasi dalam set data.
- Berikan arahan yang jelas: Membangunkan garis panduan anotasi data yang terperinci dan mudah difahami dan amalan terbaik untuk memastikan ketekalan dan ketepatan data merentas anotasi yang berbeza.
- Optimumkan beban kerja anotasi: Memandangkan anotasi boleh mahal, pertimbangkan alternatif yang lebih berpatutan, seperti bekerja dengan perkhidmatan pengumpulan data yang menawarkan set data pra-label.
- Kumpul lebih banyak data apabila perlu: Untuk mengelakkan kualiti model pembelajaran mesin daripada terjejas, bekerjasama dengan syarikat pengumpulan data untuk mengumpulkan lebih banyak data jika diperlukan.
- Outsource atau crowdsource: Apabila keperluan anotasi data menjadi terlalu besar dan memakan masa untuk sumber dalaman, pertimbangkan penyumberan luar atau penyumberan ramai.
- Menggabungkan usaha manusia dan mesin: Gunakan pendekatan manusia-dalam-gelung dengan perisian anotasi data untuk membantu anotasi manusia memfokuskan pada kes yang paling mencabar dan meningkatkan kepelbagaian set data latihan.
- Utamakan kualiti: Uji anotasi data anda secara kerap untuk tujuan jaminan kualiti. Galakkan berbilang pencatat untuk menyemak kerja masing-masing untuk ketepatan dan ketekalan dalam pelabelan set data.
- Pastikan pematuhan: Apabila menganotasi set data sensitif, seperti imej yang mengandungi orang atau rekod kesihatan, pertimbangkan isu privasi dan etika dengan teliti. Ketidakpatuhan peraturan tempatan boleh merosakkan reputasi syarikat anda.
Mematuhi amalan terbaik anotasi data ini boleh membantu anda menjamin bahawa set data anda dilabel dengan tepat, boleh diakses oleh saintis data dan bersedia untuk memacu projek terdorong data anda.
Kajian kes
Berikut adalah beberapa contoh kajian kes khusus yang menangani bagaimana penjelasan data dan pelabelan data benar-benar berfungsi. Di Shaip, kami berhati-hati untuk memberikan tahap kualiti dan hasil tertinggi dalam anotasi data dan pelabelan data.
Sebilangan besar perbincangan di atas mengenai pencapaian standard untuk anotasi data dan pelabelan data menunjukkan bagaimana kita mendekati setiap projek, dan apa yang kami tawarkan kepada syarikat dan pihak berkepentingan yang kami bekerjasama.
Bahan kajian kes yang akan menunjukkan bagaimana ini berfungsi:
Dalam projek pelesenan data klinikal, pasukan Shaip memproses lebih dari 6,000 jam audio, membuang semua maklumat kesihatan yang dilindungi (PHI), dan membiarkan kandungan yang sesuai dengan HIPAA untuk model pengenalan ucapan kesihatan.
Dalam kes seperti ini, kriteria dan pengkelasan pencapaian adalah penting. Data mentah dalam bentuk audio, dan ada keperluan untuk menghilangkan identifikasi pihak. Sebagai contoh, dalam menggunakan analisis NER, tujuan ganda adalah untuk membatalkan pengenalpastian dan memberi anotasi pada kandungan.
Satu lagi kajian kes melibatkan kajian yang mendalam data latihan AI perbualan projek yang kami siapkan dengan 3,000 pakar bahasa bekerja dalam tempoh 14 minggu. Ini membawa kepada penghasilan data latihan dalam 27 bahasa, untuk mengembangkan pembantu digital berbilang bahasa yang mampu mengendalikan interaksi manusia dalam pilihan bahasa ibunda yang luas.
Dalam kajian kes ini, perlunya mendapatkan orang yang tepat di kerusi yang tepat. Sebilangan besar pakar materi pelajaran dan pengendali input kandungan bermaksud ada keperluan untuk organisasi dan prosedur penyederhanaan untuk menyelesaikan projek pada jangka waktu tertentu. Pasukan kami berjaya mengalahkan standard industri dengan margin yang luas, dengan mengoptimumkan pengumpulan data dan proses berikutnya.
Jenis kajian kes lain melibatkan perkara seperti latihan bot dan anotasi teks untuk pembelajaran mesin. Sekali lagi, dalam format teks, masih penting untuk memperlakukan pihak yang dikenal pasti menurut undang-undang privasi, dan menyusun data mentah untuk mendapatkan hasil yang disasarkan.
Dengan kata lain, dalam bekerja di beberapa jenis dan format data, Shaip telah menunjukkan kejayaan penting yang sama dengan menerapkan kaedah dan prinsip yang sama untuk senario perniagaan pelesenan data dan data mentah.
Membungkus Up
Kami dengan jujur percaya bahawa panduan ini berguna untuk anda dan bahawa kebanyakan soalan anda dijawab. Namun, jika anda masih tidak yakin dengan vendor yang boleh dipercayai, jangan cari lagi.
Kami, di Shaip, adalah syarikat anotasi data utama. Kami mempunyai pakar dalam bidang yang memahami data dan masalah sekutunya seperti yang lain. Kami boleh menjadi rakan ideal anda ketika kami menghadirkan kecekapan seperti komitmen, kerahsiaan, fleksibiliti dan pemilikan untuk setiap projek atau kerjasama.
Oleh itu, tanpa mengira jenis data yang anda ingin dapatkan anotasinya, anda dapat menemui pasukan veteran dalam kami untuk memenuhi permintaan dan matlamat anda. Dapatkan model AI anda dioptimumkan untuk belajar bersama kami.
Mari berbincang
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Data Anotasi atau Pelabelan Data adalah proses yang membuat data dengan objek tertentu dapat dikenali oleh mesin sehingga dapat meramalkan hasilnya. Menandai, mentranskripsikan atau memproses objek dalam bentuk teks, gambar, imbasan, dan lain-lain membolehkan algoritma mentafsirkan data berlabel dan dilatih untuk menyelesaikan kes perniagaan sebenar dengan sendirinya tanpa campur tangan manusia.
Dalam pembelajaran mesin (baik yang diawasi atau tidak diawasi), data berlabel atau beranotasi adalah memberi tag, mentranskripsikan atau memproses ciri yang anda mahu model pembelajaran mesin anda fahami dan kenali sehingga dapat menyelesaikan cabaran dunia nyata.
Anotator data adalah orang yang bekerja tanpa lelah untuk memperkayakan data sehingga dapat dikenali oleh mesin. Ini mungkin melibatkan satu atau semua langkah berikut (tertakluk pada kes penggunaan dan keperluan): Pembersihan Data, Transkripsi Data, Pelabelan Data atau Anotasi Data, QA dll.
Alat atau platform (berasaskan awan atau di premis) yang digunakan untuk melabel atau memberi anotasi data berkualiti tinggi (seperti teks, audio, gambar, video) dengan metadata untuk pembelajaran mesin disebut alat anotasi data.
Alat atau platform (berasaskan awan atau di premis) yang digunakan untuk melabel atau memberi keterangan gambar bergerak demi bingkai dari video untuk membina data latihan berkualiti tinggi untuk pembelajaran mesin.
Alat atau platform (berasaskan awan atau di premis) yang digunakan untuk melabel atau memberi penjelasan teks dari ulasan, surat khabar, preskripsi doktor, rekod kesihatan elektronik, kunci kira-kira, dll. Untuk membina data latihan berkualiti tinggi untuk pembelajaran mesin. Proses ini juga dapat disebut pelabelan, penandaan, transkripsi, atau pemprosesan.