Anotasi Data & Pelabelan Data
Panduan Pembeli Terunggul 2022
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 penjelasan data akan menjadi beberapa aspek yang mencabar untuk projek anda. Keluaran model AI & ML anda hanya sebaik data yang anda gunakan untuk melatihnya - jadi ketepatan yang anda gunakan untuk pengumpulan data dan penandaan dan pengenalpastian data itu 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.
Baca Panduan Pembeli Anotasi / Pelabelan Data, atau memuat turun Versi PDF
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.
Salah satu konsep utama dalam pembelajaran mesin adalah rangkaian saraf, di mana neuron digital individu dipetakan bersama dalam lapisan. Rangkaian saraf menghantar isyarat melalui lapisan tersebut, seperti kerja otak manusia yang sebenarnya, untuk mendapatkan hasil.
Rupa-rupanya ini di lapangan berbeza berdasarkan kes demi kes, tetapi elemen asas berlaku. Salah satunya adalah perlunya pembelajaran berlabel dan diselia.
Data berlabel ini biasanya datang dalam bentuk set latihan dan ujian yang akan mengarahkan program pembelajaran mesin ke arah hasil masa depan ketika input data masa depan ditambahkan. Dengan kata lain, apabila anda mempunyai persediaan ujian dan latihan data yang baik, mesin dapat menafsirkan dan menyusun data pengeluaran masuk dengan cara yang lebih baik dan lebih efisien.
Dalam pengertian itu, mengoptimumkan pembelajaran mesin ini adalah mencari kualiti dan cara untuk menyelesaikan "masalah pembelajaran nilai" - masalah bagaimana mesin dapat belajar berfikir sendiri dan mengutamakan hasil dengan bantuan manusia sesedikit mungkin.
Dalam mengembangkan program terkini yang terbaik, kunci untuk pelaksanaan AI / ML yang berkesan adalah data berlabel "bersih". Kumpulan data ujian dan latihan yang dirancang dengan baik dan diberi penjelasan menyokong hasil yang diperlukan oleh jurutera dari ML yang berjaya.
Apa itu Anotasi Data?
Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya, hampir 95% data yang dihasilkan tidak tersusun. Dengan kata mudah, data tidak berstruktur dapat berada di semua tempat dan tidak ditentukan dengan betul. Sekiranya anda membina model AI, anda perlu memasukkan maklumat kepada algoritma untuk memproses dan menyampaikan hasil dan kesimpulan.
Proses ini boleh berlaku hanya apabila algoritma memahami dan mengklasifikasikan data yang disalurkan kepadanya.
Dan proses pengaitan, penandaan atau pelabelan data ini disebut anotasi data. Ringkasnya, pelabelan data dan anotasi data adalah mengenai pelabelan atau penandaan maklumat / metadata yang relevan dalam set data untuk membiarkan mesin memahami apa itu. Set data dapat dalam bentuk apa pun seperti, gambar, fail audio, rakaman video, atau bahkan teks. Apabila kita melabel elemen dalam data, model ML memahami dengan tepat apa yang akan mereka proses dan menyimpan maklumat tersebut untuk memproses maklumat yang lebih baru secara automatik berdasarkan pengetahuan yang ada untuk mengambil keputusan tepat pada masanya.
Dengan anotasi data, model AI akan mengetahui apakah data yang diterimanya berupa audio, video, teks, grafik atau gabungan format. Bergantung pada fungsi dan parameternya, model kemudian akan mengklasifikasikan data dan meneruskan tugasnya.
Anotasi data tidak dapat dielakkan kerana model AI dan pembelajaran mesin perlu dilatih secara konsisten untuk menjadi lebih cekap dan berkesan dalam memberikan output yang diperlukan. Dalam pembelajaran yang diselia, prosesnya menjadi lebih penting kerana semakin banyak data yang diberi anotasi yang diberikan kepada model, semakin cepat ia melatih dirinya untuk belajar secara autonomi.
Sebagai contoh, jika kita harus membicarakan kereta memandu sendiri, yang bergantung sepenuhnya pada data yang dihasilkan dari pelbagai komponen teknologinya seperti penglihatan komputer, NLP (Pemprosesan Bahasa Asli), sensor, dan banyak lagi, anotasi data adalah yang mendorong algoritma membuat keputusan pemanduan yang tepat setiap saat. Sekiranya tidak ada proses, model tidak akan memahami apakah rintangan yang mendekat adalah kereta lain, pejalan kaki, binatang, atau sekatan jalan raya. Ini hanya menghasilkan akibat yang tidak diingini dan kegagalan model AI.
Apabila anotasi data dilaksanakan, model anda dilatih dengan tepat. Oleh itu, tidak kira sama ada anda menggunakan model untuk chatbots, pengecaman pertuturan, automasi, atau proses lain, anda akan mendapat hasil yang optimum dan model yang bodoh.
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.
Pelabelan Data Anotasi VS
Terdapat perbezaan garis yang sangat tipis antara anotasi data dan pelabelan data, kecuali gaya dan jenis penandaan kandungan yang digunakan. Oleh itu, mereka sering digunakan secara bergantian untuk membuat set data latihan ML bergantung pada model AI dan proses latihan algoritma.
| Anotasi Data | Pelabelan Data |
|---|---|
| Anotasi data adalah teknik di mana kita melabelkan data sehingga objek dapat dikenali oleh mesin | Pelabelan data adalah mengenai menambahkan lebih banyak maklumat / metadata ke pelbagai data jenis (teks, audio, gambar dan video) untuk melatih model ML |
| Data beranotasi adalah syarat asas untuk melatih model ML | Pelabelan adalah mengenai mengenal pasti ciri yang relevan dalam set data |
| Anotasi membantu dalam mengenali data yang relevan | Pelabelan membantu dalam mengenali corak untuk melatih algoritma |
Kebangkitan Anotasi Data dan Pelabelan Data
Cara termudah untuk menjelaskan kes penggunaan anotasi data dan pelabelan data adalah terlebih dahulu membincangkan pembelajaran mesin yang diselia dan tidak diawasi.
Secara amnya, di pembelajaran mesin yang diselia, manusia menyediakan "data berlabel" yang memberi permulaan awal algoritma pembelajaran mesin; sesuatu untuk terus berjalan. Manusia telah menandakan unit data menggunakan pelbagai alat atau platform seperti ShaipCloud sehingga algoritma pembelajaran mesin dapat menerapkan apa sahaja pekerjaan yang perlu dilakukan, sudah mengetahui sesuatu tentang data yang dihadapinya.
Sebaliknya, pembelajaran data tanpa pengawasan melibatkan program di mana mesin harus mengenal pasti titik data lebih kurang sendiri.
Menggunakan cara yang terlalu mudah untuk memahami ini adalah dengan menggunakan contoh 'keranjang buah'. Katakan anda mempunyai tujuan untuk menyusun epal, pisang dan anggur menjadi hasil yang logik menggunakan algoritma kecerdasan buatan.
Dengan data berlabel, hasil yang sudah dikenal pasti sebagai epal, pisang dan anggur, yang harus dilakukan oleh program ini adalah membuat perbezaan antara item ujian berlabel ini untuk mengklasifikasikan hasilnya dengan betul.
Walau bagaimanapun, dengan pembelajaran mesin yang tidak diawasi - di mana pelabelan data tidak ada - mesin harus mengenal pasti epal, anggur dan pisang melalui kriteria visualnya - misalnya, menyusun objek merah, bulat dari kuning, objek panjang atau objek berkelompok hijau.
Kelemahan utama untuk pembelajaran tanpa pengawasan adalah algoritma adalah, dalam banyak cara utama, bekerja buta. Ya, ia dapat menghasilkan hasil - tetapi hanya dengan pengembangan algoritma dan sumber teknikal yang jauh lebih hebat. Semua itu bermaksud lebih banyak dolar pembangunan dan sumber daya pendahuluan - menambah tahap ketidakpastian yang lebih besar. Inilah sebabnya mengapa model pembelajaran yang diawasi, dan anotasi dan pelabelan data yang disertakan dengan mereka, sangat berharga dalam membangun sebarang jenis projek ML. Lebih kerap daripada tidak, projek pembelajaran yang diselia dilengkapi dengan kos pembangunan di muka yang lebih rendah dan ketepatan yang jauh lebih besar.
Dalam konteks ini, mudah untuk melihat bagaimana anotasi data dan pelabelan data dapat meningkatkan secara dramatik apa yang dapat dilakukan oleh program AI atau ML dan pada masa yang sama mengurangkan masa untuk memasarkan dan jumlah kos pemilikan.
Sekarang kita telah membuktikan bahawa jenis aplikasi dan pelaksanaan penyelidikan ini penting dan diminati, mari kita lihat para pemainnya.
Sekali lagi, bermula dari orang-orang bahawa panduan ini dirancang untuk membantu - pembeli dan pembuat keputusan yang beroperasi sebagai ahli strategi atau pencipta rancangan AI organisasi. Kemudian diperluas kepada saintis data dan jurutera data yang akan bekerja secara langsung dengan algoritma dan data, dan memantau dan mengendalikan, dalam beberapa kes, output sistem AI / ML. Di sinilah peranan penting "Manusia dalam Gelung" dimainkan.
Manusia-dalam-gelung (HITL) adalah cara generik untuk menangani pentingnya pengawasan manusia dalam operasi AI. Konsep ini sangat relevan dengan pelabelan data di sejumlah bidang - pertama sekali, pelabelan data itu sendiri dapat dilihat sebagai pelaksanaan HITL.
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.
Atasi Cabaran Utama dalam Buruh Data
Terdapat sejumlah cabaran utama yang harus dinilai dalam mengembangkan atau memperoleh perkhidmatan penjelasan dan pelabelan data yang akan menawarkan output berkualiti tinggi model pembelajaran mesin (ML) anda.
Beberapa cabaran harus dilakukan dengan membawa analisis yang tepat ke data yang Anda labelkan (seperti dokumen teks, fail audio, gambar atau video). Dalam semua kes, penyelesaian terbaik dapat menghasilkan tafsiran, pelabelan, dan transkripsi yang khusus dan disasarkan.
Di sinilah algoritma perlu berotot dan disasarkan kepada tugas yang sedang dilakukan. Tetapi ini hanya asas bagi beberapa pertimbangan yang lebih teknikal dalam mengembangkan perkhidmatan pelabelan data nlp yang lebih baik.
Pada tahap yang lebih luas, pelabelan data terbaik untuk pembelajaran mesin lebih kepada kualiti penyertaan manusia. Ini mengenai pengurusan aliran kerja dan on-boarding untuk pekerja manusia dari semua jenis - dan memastikan bahawa orang yang tepat berkelayakan dan melakukan pekerjaan yang betul.
Ada cabaran untuk mendapatkan bakat yang tepat dan delegasi yang tepat untuk mendekati kes penggunaan pembelajaran mesin tertentu, seperti yang akan kita bicarakan nanti.
Kedua-dua piawaian asas utama ini harus digunakan untuk memberi penjelasan data yang berkesan dan sokongan pelabelan data untuk pelaksanaan AI / ML.
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.
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.
Pengkategorian Teks - ayat atau perenggan boleh ditandai dan dikelaskan berdasarkan topik, tren, subjek, pendapat, kategori (sukan, hiburan dan yang serupa) dan parameter lain.
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.
3 Langkah Utama dalam Pelabelan Data dan Proses Anotasi Data
Kadang-kadang berguna untuk membincangkan proses pementasan yang berlaku dalam projek penjelasan dan pelabelan data yang kompleks.
. Peringkat pertama adalah pemerolehan. Di sinilah syarikat mengumpulkan dan mengumpulkan data. Fasa ini biasanya melibatkan keperluan sumber kepakaran, baik dari pengendali manusia atau melalui kontrak pelesenan data.
. kedua dan langkah utama dalam proses ini melibatkan pelabelan dan anotasi sebenar.
Langkah ini adalah di mana NER, sentimen dan analisis niat akan berlaku seperti yang kita bicarakan sebelumnya dalam buku ini.
Ini adalah titik tolak penandaan dan pelabelan data dengan tepat yang akan digunakan dalam projek pembelajaran mesin yang berjaya dalam tujuan dan objektif yang ditetapkan untuknya.
Setelah data diberi tag, label atau anotasi, data tersebut akan dikirim ke peringkat ketiga dan terakhir proses, iaitu penyebaran atau pengeluaran.
Satu perkara yang perlu diingat mengenai fasa permohonan adalah keperluan pematuhan. Ini adalah tahap di mana masalah privasi boleh menjadi masalah. Sama ada HIPAA atau GDPR atau garis panduan tempatan atau persekutuan yang lain, data yang dimainkan mungkin merupakan data yang sensitif dan mesti dikawal.
Dengan memperhatikan semua faktor ini, proses tiga langkah dapat menjadi efektif secara unik dalam mengembangkan hasil bagi para pemangku kepentingan perniagaan.
Proses Anotasi Data
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.
Menganalisis Kelebihan Anotasi Data
Apabila suatu proses begitu terperinci dan jelas, pasti ada satu set kelebihan tertentu yang dapat dialami pengguna atau profesional. Selain fakta bahawa anotasi data mengoptimumkan proses latihan untuk algoritma AI dan pembelajaran mesin, ia juga menawarkan pelbagai faedah. Mari kita terokai apa itu.
Pengalaman Pengguna Lebih Imersif
Tujuan utama model AI adalah untuk menawarkan pengalaman terbaik kepada pengguna dan menjadikan hidup mereka sederhana. Idea seperti chatbots, automation, search engine dan banyak lagi semuanya muncul dengan tujuan yang sama. Dengan anotasi data, pengguna dapat memperoleh pengalaman dalam talian yang lancar di mana konflik mereka dapat diselesaikan, pertanyaan carian dipenuhi dengan hasil yang relevan dan perintah dan tugas dapat dilaksanakan dengan mudah.
Mereka Membuat Ujian Turing Boleh Dihancurkan
Ujian Turing diusulkan oleh Alan Turing untuk mesin berfikir. Apabila sistem mengalami ujian, dikatakan setara dengan akal manusia, di mana orang yang berada di seberang mesin tidak akan dapat mengetahui sama ada mereka berinteraksi dengan manusia atau mesin lain. Hari ini, kita semua selangkah lagi untuk menghentikan Ujian Turing kerana teknik pelabelan data. Chatbots dan pembantu maya semuanya dikuasakan oleh model anotasi yang unggul yang dapat mencipta perbualan dengan manusia dengan lancar. Sekiranya anda perhatikan, pembantu maya seperti Siri bukan sahaja menjadi lebih pintar tetapi juga lebih pelik.
Mereka Membuat Hasil Lebih Berkesan
Kesan model AI dapat diuraikan dari kecekapan hasil yang mereka hasilkan. Apabila data dijelaskan dan ditandai dengan sempurna, model AI tidak boleh salah dan hanya akan menghasilkan output yang paling berkesan dan tepat. Sebenarnya, mereka akan dilatih sedemikian rupa sehingga hasilnya akan dinamis dengan respons yang berbeza-beza mengikut situasi dan senario yang unik.
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.
Faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih Alat Anotasi Data yang tepat
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 Kegunaan Utama
Mengapa syarikat melakukan projek anotasi data dan pelabelan data seperti ini?
Gunakan kes yang banyak, tetapi beberapa yang biasa menggambarkan bagaimana sistem ini membantu syarikat untuk mencapai tujuan dan objektif.
Sebagai contoh, beberapa kes penggunaan melibatkan usaha melatih pembantu digital atau sistem tindak balas suara interaktif. Sungguh, jenis sumber yang sama dapat membantu dalam keadaan apa pun di mana entiti kecerdasan buatan berinteraksi dengan manusia. Semakin banyak anotasi data dan pelabelan data telah menyumbang kepada data ujian yang disasarkan, dan data latihan, semakin baik hubungan ini berfungsi, secara umum.
Kes penggunaan utama lain untuk anotasi data dan pelabelan data adalah dalam mengembangkan AI khusus industri. Anda mungkin memanggil sebilangan jenis projek ini sebagai "berorientasikan penyelidikan", di mana yang lain lebih bersifat operasi atau prosedur. Penjagaan kesihatan adalah bidang utama untuk usaha intensif data ini. Walaupun begitu, dalam industri ini, seperti industri kewangan, hospitaliti, pembuatan atau peruncitan juga akan menggunakan jenis sistem ini.
Kes penggunaan lain lebih spesifik. Ambil pengecaman wajah sebagai sistem pemprosesan gambar. Anotasi data dan pelabelan data yang sama membantu menyediakan sistem komputer dengan maklumat yang mereka perlukan untuk mengenal pasti individu dan menghasilkan hasil yang disasarkan.
Penolakan beberapa syarikat ke sektor pengecaman wajah adalah contoh bagaimana ia berfungsi. Apabila teknologi tidak dikawal dengan baik, ia menimbulkan kebimbangan besar mengenai keadilan dan kesannya terhadap masyarakat manusia.
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.