Model AI pintar perlu dilatih secara meluas untuk dapat mengenal pasti corak, objek, dan akhirnya dapat membuat keputusan yang boleh dipercayai. Namun, data yang dilatih tidak dapat diberi makan secara rawak dan harus diberi label untuk membantu model memahami, memproses, dan belajar secara komprehensif dari pola input yang disusun.
Di sinilah pelabelan data masuk, sebagai tindakan melabel maklumat atau lebih tepatnya metadata, sesuai dengan set data tertentu, untuk fokus pada penguatan pemahaman mesin. Untuk lebih jauh, pelabelan Data secara selektif mengkategorikan data, gambar, teks, audio, video, dan corak untuk meningkatkan implementasi AI.
Seperti per Pelabelan data NASSCOM Laporkan, pasaran pelabelan data global dijangka meningkat sebanyak 700% pada akhir tahun 2023, dibandingkan dengan tahun 2018. Pertumbuhan yang diperkirakan ini kemungkinan besar akan mempengaruhi peruntukan kewangan untuk alat pelabelan yang dikendalikan sendiri, disokong secara dalaman sumber, dan juga penyelesaian pihak ketiga.
Sebagai tambahan kepada penemuan ini, dapat juga disimpulkan bahawa pasaran pelabelan Data Global mengumpulkan nilai $ 1.2 miliar pada tahun 2018. Namun, kami menjangkakan akan meningkat kerana ukuran pasaran pelabelan data dianggap mencapai penilaian besar-besaran $ 4.4 bilion menjelang 2023.
Pelabelan data adalah keperluan masa tetapi dilengkapi dengan beberapa pelaksanaan dan cabaran khusus harga.
Beberapa yang lebih mendesak termasuk:
- Penyediaan data yang perlahan, dengan menggunakan alat pembersihan yang berlebihan
- Kekurangan perkakasan yang diperlukan untuk menangani tenaga kerja yang besar dan jumlah data yang terlalu banyak dipotong
- Akses terhad kepada alat pelabelan avant-garde dan teknologi sokongan
- Kos pelabelan data lebih tinggi
- Kekurangan konsistensi semasa penandaan data berkualiti
- Kekurangan skalabiliti, jika dan bila model AI perlu merangkumi kumpulan peserta tambahan
- Kurangnya kepatuhan untuk menjaga postur keselamatan data yang stabil semasa mendapatkan data dan menggunakannya
Walaupun anda dapat memisahkan pelabelan data secara konseptual, alat yang berkaitan memerlukan anda mengklasifikasikan konsep mengikut sifat set data. Ini termasuk:
- Klasifikasi Audio: Terdiri daripada koleksi audio, segmentasi, dan transkripsi
- Pelabelan gambar: Pengumpulan, klasifikasi, segmentasi, dan pelabelan data titik utama
- Pelabelan teks: Melibatkan pengekstrakan dan pengkelasan teks
- Pelabelan video: Termasuk elemen seperti koleksi video, klasifikasi, dan segmentasi
- Pelabelan 3D: Mempunyai penjejakan objek dan segmentasi
Selain dari pengasingan yang disebutkan di atas terutama dari perspektif yang lebih luas, pelabelan data dibahagikan kepada empat jenis, termasuk Deskriptif, Evaluatif, Informatif, dan Kombinasi al Namun, untuk tujuan latihan semata-mata, pelabelan data dipisahkan sebagai: Pengumpulan, Segmentasi, Transkripsi, Pengelasan, Pengekstrakan, Penjejakan Objek, yang telah kita bincangkan untuk setiap set data.
Pelabelan data adalah proses terperinci dan melibatkan langkah-langkah berikut untuk melatih model AI secara kategoris:
- Mengumpulkan Kumpulan Data, melalui strategi iaitu vendor dalaman, sumber terbuka
- Pelabelan Data set mengikut Visi Komputer, Pembelajaran mendalam, dan kemampuan khusus NLP
- Menguji & menilai model yang dihasilkan untuk menentukan kecerdasan sebagai bahagian penyebaran
- Memuaskan kualiti model yang dapat diterima dan akhirnya melepaskannya untuk penggunaan yang komprehensif
Kumpulan alat pelabelan data yang tepat, sinonim dengan platform pelabelan data yang boleh dipercayai perlu dipilih dengan mempertimbangkan faktor-faktor berikut:
- Jenis kecerdasan yang anda mahukan model itu melalui kes penggunaan yang ditentukan
- Kualiti dan pengalaman anotator data, sehingga mereka dapat menggunakan alat dengan tepat
- Piawaian kualiti yang anda fikirkan
- Keperluan khusus pematuhan
- Alat komersial, sumber terbuka, dan perisian percuma
- Belanjawan yang anda dapat ganti
Sebagai tambahan kepada faktor-faktor yang disebutkan, anda lebih baik memperhatikan pertimbangan berikut:
- Ketepatan pelabelan alat
- Jaminan kualiti dijamin oleh alat
- Keupayaan integrasi
- Keselamatan dan imunisasi terhadap kebocoran
- Persediaan berasaskan awan atau tidak
- Ketajaman pengurusan kawalan kualiti
- Fail-Safe, Stop-Gaps, dan kehebatan alat yang dapat Skalabel
- Syarikat yang menawarkan alat tersebut
Vertikal yang paling baik dilayan oleh alat dan sumber pelabelan data termasuk:
- AI perubatan: Bidang fokus merangkumi latihan model diagnostik dengan penglihatan komputer untuk pengimejan perubatan yang lebih baik, masa menunggu yang minimum, dan tunggakan yang minimum
- Kewangan: Bidang fokus merangkumi penilaian risiko kredit, kelayakan pinjaman, dan faktor penting lain melalui pelabelan teks
- Kenderaan atau Pengangkutan Autonomi: Bidang fokus merangkumi pelaksanaan NLP dan Computer Vision untuk menyusun model dengan jumlah data latihan yang gila untuk mengesan individu, isyarat, sekatan, dll.
- Runcit & e-Dagang: Bidang fokus merangkumi keputusan khusus harga, e-dagang yang lebih baik, memantau persona pembeli, memahami tabiat membeli, dan meningkatkan pengalaman pengguna
- Teknologi: Bidang fokus merangkumi pembuatan produk, pengambilan tong sampah, mengesan kesalahan pembuatan kritikal terlebih dahulu, dan banyak lagi
- Geospatial: Kawasan fokus merangkumi GPS dan penderiaan jauh dengan memilih teknik pelabelan
- Pertanian: Bidang fokus merangkumi penggunaan sensor GPS, drone, dan penglihatan komputer untuk mengembangkan konsep pertanian ketepatan, mengoptimumkan keadaan tanah dan tanaman, menentukan hasil, dan banyak lagi
Masih bingung mengenai strategi mana yang lebih baik untuk mendapatkan pelabelan data di landasan yang tepat, iaitu Membangun penyediaan yang diuruskan sendiri atau Membeli dari penyedia perkhidmatan pihak ketiga. Berikut adalah kebaikan dan keburukan masing-masing untuk membantu anda membuat keputusan yang lebih baik:
Apporach 'Bangun'
| Membina | Beli |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
Misses:
| Misses:
|
Kebaikan:
| Kebaikan:
|
Keputusan
Sekiranya anda merancang untuk membina sistem AI eksklusif dengan masa yang tidak menjadi kekangan, membina alat pelabelan dari awal tidak masuk akal. Untuk semua yang lain, membeli alat adalah pendekatan terbaik
