Vad är datakommentarer [2025 uppdaterad] – bästa praxis, verktyg, fördelar, utmaningar, typer och mer
Behöver du känna till grunderna för datakommentarer? Läs den här kompletta dataanteckningsguiden för nybörjare för att komma igång.
Så du vill starta ett nytt AI/ML-initiativ och nu inser du snabbt att du inte bara hittar hög kvalitet träningsdata men även datakommentarer kommer att vara några av de utmanande aspekterna av ditt projekt. Resultatet av dina AI- och ML-modeller är bara så bra som den data du använder för att träna dem – så precisionen som du tillämpar på dataaggregering och taggning och identifiering av dessa data är viktig!
Vart tar du vägen för att få de bästa datakommentarer och datatiketteringstjänster för affärs -AI och maskin
inlärningsprojekt?
Det är en fråga som varje chef och företagsledare som du måste överväga när de utvecklar sin
färdplan och tidslinje för vart och ett av deras AI-system.
Beskrivning
Denna artikel är helt dedikerad till att belysa vad processen är, varför den är oundviklig, avgörande
faktorer som företag bör tänka på när de närmar sig verktyg för datakommentarer och mer. Så om du äger ett företag, förbered dig för att bli upplyst eftersom den här guiden kommer att leda dig genom allt du behöver veta om datakommentarer. Vi kommer också att utforska hur datahantering och AI-livscykeln påverkar anteckningsprocessen.
Vad är dataanteckning i maskininlärning? Ett 2025-perspektiv
Datakommentarer är processen att tillskriva, tagga eller märka data för att hjälpa maskininlärningsalgoritmer att förstå och klassificera informationen de bearbetar. Datakommentarer är en avgörande del av datakurering, vilket innebär att förbereda och organisera data för användning i AI- och maskininlärningsprojekt. Denna process är viktig för att träna AI-modeller, vilket gör att de kan förstå olika datatyper, såsom bilder, ljudfiler, videomaterial eller text.
Vill du starta ett nytt AI/ML-initiativ men står inför utmaningar med datakommentarer? Du är inte ensam. Enligt en nyligen genomförd MIT-studie lägger 80 % av dataforskarna över 60 % av sin tid på att samla in och förbereda data snarare än att bygga modeller. Kvaliteten på dina modeller för maskininlärning och artificiell intelligens beror direkt på dina träningsdata – vilket gör exakta datakommentarer till en av de mest kritiska faktorerna för AI-framgång.
Den här omfattande guiden till datakommentarer 2025 täcker allt från grundläggande koncept till avancerade tekniker, och hjälper dig att navigera i komplexiteten med att förbereda utbildningsdata av hög kvalitet för dina AI-projekt. Oavsett om du bygger datorseendesystem, verktyg för bearbetning av naturligt språk eller autonoma fordon, är korrekt datakommentar din grund för framgång.
Föreställ dig en självkörande bil som förlitar sig på data från datorseende, naturlig språkbehandling (NLP) och sensorer för att fatta korrekta körbeslut. För att hjälpa bilens AI-modell att skilja mellan hinder som andra fordon, fotgängare, djur eller vägspärrar måste data den tar emot märkas eller kommenteras.
Vid övervakat lärande är dataanteckning särskilt avgörande, eftersom ju mer märkt data som matas till modellen, desto snabbare lär den sig att fungera autonomt. Kommenterad data gör att AI-modeller kan distribueras i olika applikationer som chatbots, taligenkänning och automatisering, vilket resulterar i optimal prestanda och tillförlitliga resultat.
Den strategiska betydelsen av datakommentarer för AI-projekt
Dataanteckningslandskapet fortsätter att utvecklas snabbt, med betydande implikationer för AI-utveckling:
- Marknadstillväxt: Enligt Grand View Research förväntas den globala marknadsstorleken för dataanteckningsverktyg uppgå till 3.4 miljarder USD 2028, och växa med en CAGR på 38.5 % från 2021 till 2028.
- Effektivitetsstatistik: Nyligen genomförda studier visar att AI-assisterad annotering kan minska anteckningstiden med upp till 70 % jämfört med helt manuella metoder.
- Kvalitetspåverkan: IBMs forskning visar att en förbättring av annoteringskvaliteten med bara 5 % kan öka modellens noggrannhet med 15–20 % för komplexa datorseendeuppgifter.
- Kostnadsfaktorer: Organisationer spenderar i genomsnitt $12,000 15,000-$XNUMX XNUMX per månad på dataanteckningstjänster för medelstora projekt.
- Adoptionsfrekvens: 78 % av företagens AI-projekt använder nu en kombination av interna och outsourcade annoteringstjänster, upp från 54 % 2022.
- Nya tekniker: Aktivt lärande och semi-övervakade annoteringsmetoder har minskat anteckningskostnaderna med 35–40 % för tidiga användare.
- Arbetsfördelning: Anteckningsarbetsstyrkan har förändrats avsevärt, med 65 % av anteckningsarbetet som nu utförs i specialiserade annoteringsnav i Indien, Filippinerna och Östeuropa.
Marknadstrender och statistik för datakommentarer för 2025
Maskininlärning innebär att datorsystem förbättrar sin prestanda genom att lära sig av data, ungefär som människor lär sig av erfarenhet. Dataanteckning, eller märkning, är avgörande i denna process, eftersom det hjälper till att träna algoritmer för att känna igen mönster och göra korrekta förutsägelser.
Effektiv datahantering och anteckningstjänster spelar en avgörande roll för framgången för maskininlärningsprojekt. Inom maskininlärning består neurala nätverk av digitala neuroner organiserade i lager. Dessa nätverk bearbetar information som liknar den mänskliga hjärnan. Märkt data är avgörande för övervakad inlärning, ett vanligt tillvägagångssätt inom maskininlärning där algoritmer lär sig av märkta exempel.
Utbildning och testning av datauppsättningar med märkta data gör det möjligt för maskininlärningsmodeller att effektivt tolka och sortera inkommande data. Vi kan tillhandahålla högkvalitativa annoterade data för att hjälpa algoritmer att lära sig autonomt och prioritera resultat med minimal mänsklig inblandning. Vikten av datakommentarer i AI ligger i dess förmåga att förbättra modellens noggrannhet och prestanda under AI:s livscykel.
Varför krävs dataanmärkning?
Vi vet med säkerhet att datorer kan leverera ultimata resultat som inte bara är exakta utan också relevanta och i rätt tid. Men hur lär sig en maskin att leverera med sådan effektivitet?
Utan datakommentarer skulle varje bild vara densamma för maskiner eftersom de inte har någon inneboende information eller kunskap om någonting i världen.
Dataanteckning krävs för att få system att leverera korrekta resultat, hjälpa moduler att identifiera element för att träna datorseendemodeller och tal, igenkänningsmodeller. Varje modell eller system som har ett maskindrivet beslutsfattande system i centrum, datakommentarer krävs för att säkerställa att besluten är korrekta och relevanta.
Dataanteckning för LLM?
LLM:er förstår som standard inte texter och meningar. De måste tränas i att dissekera varje fras och ord för att dechiffrera vad en användare exakt letar efter och sedan leverera därefter. Finjustering av LLM är ett avgörande steg i denna process, vilket gör att dessa modeller kan anpassas till specifika uppgifter eller domäner.
Så när en generativ AI-modell kommer med det mest precisa och relevanta svaret på en fråga – även när den presenteras med de mest bisarra frågorna – beror dess noggrannhet på dess förmåga att perfekt förstå prompten och dess krångligheter bakom den såsom sammanhang, syfte, sarkasm, avsikt och mer.
Dataanteckning ger LLMS möjlighet att göra detta. Med enkla ord innebär datakommentarer för maskininlärning att märka, kategorisera, tagga och lägga till ytterligare attribut till data för att maskininlärningsmodeller ska kunna bearbeta och analysera bättre. Det är endast genom denna kritiska process som resultaten kan optimeras för perfektion.
När det gäller att kommentera data för LLM, implementeras olika tekniker. Även om det inte finns någon systematisk regel för att implementera en teknik, är det i allmänhet under experternas gottfinnande, som analyserar för- och nackdelarna med var och en och använder den mest idealiska.
Låt oss titta på några av de vanliga dataanteckningsteknikerna för LLM:er.
Manuell anteckning: Detta sätter människor i processen att manuellt kommentera och granska data. Även om detta säkerställer högkvalitativa utskrifter, är det tråkigt och tidskrävande.
Halvautomatisk anteckning: Människor och LLM arbetar tillsammans med varandra för att tagga dataset. Detta säkerställer noggrannheten hos människor och maskinernas volymhanteringsförmåga. AI-algoritmer kan analysera rådata och föreslå preliminära etiketter, vilket sparar mänskliga annotatorer värdefull tid. (t.ex. AI kan identifiera potentiella regioner av intresse i medicinska bilder för ytterligare mänsklig märkning)
Semi-övervakat lärande: Kombinera en liten mängd märkt data med en stor mängd omärkt data för att förbättra modellens prestanda.
Automatisk anteckning: Tekniken är tidsbesparande och mest idealisk för att kommentera stora volymer datauppsättningar. Tekniken bygger på en LLM-modells medfödda förmåga att tagga och lägga till attribut. Även om det sparar tid och hanterar stora volymer effektivt, beror noggrannheten mycket på kvaliteten och relevansen hos de förutbildade modellerna.
Instruktionsjustering: Det hänvisar till finjustering av språkmodeller för uppgifter som beskrivs av naturliga språkinstruktioner, som involverar utbildning i olika uppsättningar instruktioner och motsvarande utdata.
Zero-shot Learning: Baserat på befintlig kunskap och insikter kan LLM:er leverera märkta data som utdata i denna teknik. Detta minskar kostnaderna för att hämta etiketter och är idealiskt för att bearbeta massdata. Denna teknik innebär att man använder en modells befintliga kunskap för att göra förutsägelser om uppgifter som den inte explicit har tränats på.
Fråga: I likhet med hur en användare frågar en modell som frågor om svar, kan LLM:er uppmanas att kommentera data genom att beskriva krav. Utdatakvaliteten här är direkt beroende av den snabba kvaliteten och hur noggranna instruktioner matas.
Överför lärande: Använda förutbildade modeller för liknande uppgifter för att minska mängden märkt data som behövs.
Aktivt lärande: Här styr själva ML-modellen dataanteckningsprocessen. Modellen identifierar datapunkter som skulle vara mest fördelaktiga för dess inlärning och begär kommentarer för dessa specifika punkter. Detta riktade tillvägagångssätt minskar den totala mängden data som behöver kommenteras, vilket leder till Ökad effektivitet och Förbättrad modellprestanda.
Hur man väljer de bästa verktygen för datakommentarer 2025
Enkelt uttryckt är det en plattform som låter specialister och experter kommentera, tagga eller märka datauppsättningar av alla typer. Det är en brygga eller ett medium mellan rådata och de resultat som dina maskininlärningsmoduler i slutändan skulle få ut.
Ett datamärkningsverktyg är en lokal eller molnbaserad lösning som kommenterar utbildningsdata av hög kvalitet för maskininlärningsmodeller. Medan många företag förlitar sig på en extern leverantör för att göra komplexa anteckningar, har vissa organisationer fortfarande sina egna verktyg som antingen är specialbyggda eller är baserade på gratisprogram eller opensource-verktyg som finns på marknaden. Sådana verktyg är vanligtvis utformade för att hantera specifika datatyper, t.ex. bild, video, text, ljud, etc. Verktygen erbjuder funktioner eller alternativ som begränsningsrutor eller polygoner för datakommentarer att märka bilder. De kan bara välja alternativet och utföra sina specifika uppgifter.
Typer av datakommentarer för moderna AI-applikationer
Detta är ett paraplybegrepp som omfattar olika typer av data -annoteringar. Detta inkluderar bild, text, ljud och video. För att ge dig en bättre förståelse har vi delat upp var och en i ytterligare fragment. Låt oss kolla in dem individuellt.
Bildanmärkning
Från de datauppsättningar de har tränats på kan de omedelbart och exakt skilja dina ögon från din näsa och ditt ögonbryn från dina ögonfransar. Det är därför filtren du applicerar passar perfekt oavsett ansiktsform, hur nära du är din kamera och mer.
Så som ni vet nu, bildanmärkning är avgörande för moduler som innefattar ansiktsigenkänning, datorsyn, robotvision med mera. När AI -experter tränar sådana modeller lägger de till bildtexter, identifierare och sökord som attribut till deras bilder. Algoritmerna identifierar och förstår sedan från dessa parametrar och lär sig autonomt.
Bildklassificering – Bildklassificering innebär att tilldela fördefinierade kategorier eller etiketter till bilder baserat på deras innehåll. Den här typen av anteckningar används för att träna AI-modeller att känna igen och kategorisera bilder automatiskt.
Objektigenkänning/detektion – Objektigenkänning, eller objektdetektering, är processen att identifiera och märka specifika objekt i en bild. Den här typen av anteckningar används för att träna AI-modeller att lokalisera och känna igen objekt i verkliga bilder eller videor.
segmente~~POS=TRUNC – Bildsegmentering innebär att en bild delas upp i flera segment eller regioner, som var och en motsvarar ett specifikt objekt eller område av intresse. Den här typen av anteckningar används för att träna AI-modeller att analysera bilder på pixelnivå, vilket möjliggör mer exakt objektigenkänning och scenförståelse.
Bildtextning: Bildtranskription är processen att hämta detaljer från bilder och omvandla dem till beskrivande text, som sedan sparas som kommenterad data. Genom att tillhandahålla bilder och specificera vad som behöver kommenteras producerar verktyget både bilderna och deras motsvarande beskrivningar.
Optisk teckenigenkänning (OCR): OCR-teknik gör att datorer kan läsa och känna igen text från skannade bilder eller dokument. Denna process hjälper till att extrahera text korrekt och har avsevärt påverkat digitalisering, automatiserad datainmatning och förbättrad tillgänglighet för personer med synnedsättning.
Poseuppskattning (nyckelpunktsanteckning): Poseuppskattning innebär att lokalisera och spåra nyckelpunkter på kroppen, vanligtvis vid leder, för att bestämma en persons position och orientering i 2D- eller 3D-utrymme i bilder eller videor.
Ljudanteckning
Ljuddata har ännu mer dynamik kopplat till sig än bilddata. Flera faktorer är förknippade med en ljudfil inklusive men definitivt inte begränsad till - språk, högtalardemografi, dialekter, humör, avsikt, känslor, beteende. För att algoritmer ska vara effektiva vid bearbetning bör alla dessa parametrar identifieras och märkas med tekniker som tidsstämpling, ljudmärkning och mer. Förutom endast verbala ledtrådar kan icke-verbala fall som tystnad, andetag, till och med bakgrundsbrus antecknas för att system ska förstå dem heltäckande.
Ljudklassificering: Ljudklassificering sorterar ljuddata baserat på dess egenskaper, vilket gör att maskiner kan känna igen och skilja mellan olika typer av ljud som musik, tal och naturljud. Det används ofta för att klassificera musikgenrer, vilket hjälper plattformar som Spotify att rekommendera liknande låtar.
Ljudtransskription: Ljudtranskription är processen att omvandla talade ord från ljudfiler till skriven text, användbar för att skapa bildtexter för intervjuer, filmer eller TV-program. Medan verktyg som OpenAIs Whisper kan automatisera transkription på flera språk, kan de behöva en viss manuell korrigering. Vi tillhandahåller en handledning om hur man förfinar dessa transkriptioner med Shaips verktyg för ljudkommentarer.
Videonotering
Medan en bild fortfarande är, är en video en sammanställning av bilder som skapar en effekt av att objekt är i rörelse. Nu kallas varje bild i denna sammanställning en ram. När det gäller videoannotering innebär processen att man lägger till tangentpunkter, polygoner eller avgränsningsrutor för att kommentera olika objekt i fältet i varje ram.
När dessa ramar sys ihop kan rörelsen, beteendet, mönstren och mer läras av AI-modellerna i aktion. Det är bara igenom videoannotering att begrepp som lokalisering, rörelseoskärpa och objektspårning skulle kunna implementeras i system. Olika videodataanteckningsprogram hjälper dig att kommentera bildrutor. När dessa kommenterade ramar sys ihop kan AI-modeller lära sig rörelser, beteende, mönster och mer. Videokommentarer är avgörande för att implementera koncept som lokalisering, rörelseoskärpa och objektspårning i AI.
Videoklassificering (taggning): Videoklassificering innebär att videoinnehåll sorteras i specifika kategorier, vilket är avgörande för att moderera onlineinnehåll och säkerställa en säker upplevelse för användarna.
Videotextning: I likhet med hur vi textar bilder, innebär videotextning att förvandla videoinnehåll till beskrivande text.
Detektering av videohändelse eller åtgärd: Den här tekniken identifierar och klassificerar handlingar i videor, som vanligtvis används inom sport för att analysera prestanda eller vid övervakning för att upptäcka sällsynta händelser.
Detektering och spårning av videoobjekt: Objektdetektering i videor identifierar objekt och spårar deras rörelse över bildrutor, noterar detaljer som plats och storlek när de rör sig genom sekvensen.
Textnotering
Idag är de flesta företag beroende av textbaserad data för unik insikt och information. Nu kan text vara allt från kundfeedback på en app till ett socialt media-omnämnande. Och till skillnad från bilder och videor som mest förmedlar avsikter som är raka framåt, kommer text med mycket semantik.
Som människor är vi inställda på att förstå sammanhanget för en fras, innebörden av varje ord, mening eller fras, relatera dem till en viss situation eller konversation och sedan inse den holistiska innebörden bakom ett uttalande. Maskiner däremot kan inte göra detta på exakta nivåer. Begrepp som sarkasm, humor och andra abstrakta element är okända för dem och därför blir textdatamärkning svårare. Det är därför som textannotering har några mer förfinade steg, såsom följande:
Semantisk kommentar - objekt, produkter och tjänster görs mer relevanta med lämpliga nyckelfrasmärkning och identifieringsparametrar. Chatbots är också gjorda för att efterlikna mänskliga konversationer på detta sätt.
Avsiktsnotering - användarens avsikt och det språk som används av dem är märkta för att maskiner ska förstå. Med detta kan modeller skilja på en begäran från ett kommando, eller rekommendation från en bokning och så vidare.
Sentimentkommentar – Sentimentkommentarer innebär att textdata märks med de känslor den förmedlar, till exempel positiv, negativ eller neutral. Denna typ av annotering används ofta i sentimentanalys, där AI-modeller tränas för att förstå och utvärdera de känslor som uttrycks i text.
Enhetsnotering - där ustrukturerade meningar är taggade för att göra dem mer meningsfulla och föra dem till ett format som kan förstås av maskiner. För att få detta att göra är två aspekter involverade - namngivna enhet erkännande och enhetslänkning. Namngiven entitetsigenkänning är när namn på platser, personer, händelser, organisationer och mer taggas och identifieras och entitetslänkning är när dessa taggar är länkade till meningar, fraser, fakta eller åsikter som följer dem. Sammantaget etablerar dessa två processer förhållandet mellan de associerade texterna och uttalandet kring det.
Textkategorisering – Meningar eller stycken kan taggas och klassificeras utifrån övergripande ämnen, trender, ämnen, åsikter, kategorier (sport, underhållning och liknande) och andra parametrar.
Lidar Anteckning
LiDAR-kommentarer innebär märkning och kategorisering av 3D-punktmolndata från LiDAR-sensorer. Denna viktiga process hjälper maskiner att förstå rumslig information för olika användningsområden. Till exempel i autonoma fordon tillåter kommenterade LiDAR-data bilar att identifiera objekt och navigera säkert. I stadsplanering hjälper det till att skapa detaljerade 3D-stadskartor. För miljöövervakning hjälper den till att analysera skogsstrukturer och spåra förändringar i terrängen. Det används också inom robotik, augmented reality och konstruktion för noggranna mätningar och objektigenkänning.
Steg-för-steg datamärkning / dataanteckningsprocess för framgång i maskininlärning
Dataanteckningsprocessen innefattar en serie väldefinierade steg för att säkerställa högkvalitativ och korrekt datamärkningsprocess för maskininlärningsapplikationer. Dessa steg täcker alla aspekter av processen, från ostrukturerad datainsamling till export av kommenterade data för vidare användning. Effektiva MLOps-metoder kan effektivisera denna process och förbättra den totala effektiviteten.
Så här fungerar dataannoteringsteamet:
- Datainsamling: Det första steget i dataanteckningsprocessen är att samla all relevant data, såsom bilder, videor, ljudinspelningar eller textdata, på en central plats.
- Dataförbehandling: Standardisera och förbättra den insamlade informationen genom att ta bort bilder, formatera text eller transkribera videoinnehåll. Förbearbetning säkerställer att data är redo för anteckningsuppgift.
- Välj rätt leverantör eller verktyg: Välj ett lämpligt dataanteckningsverktyg eller leverantör baserat på ditt projekts krav.
- Riktlinjer för anteckningar: Upprätta tydliga riktlinjer för anteckningsskrivare eller anteckningsverktyg för att säkerställa konsekvens och noggrannhet under hela processen.
- Anteckning: Märk och tagga data med hjälp av mänskliga annotatorer eller dataanteckningsplattform, enligt de fastställda riktlinjerna.
- Kvalitetssäkring (QA): Granska de annoterade data för att säkerställa noggrannhet och konsekvens. Använd flera blinda kommentarer, om nödvändigt, för att verifiera kvaliteten på resultaten.
- Dataexport: När du har slutfört datakommentaren exporterar du data i önskat format. Plattformar som Nanonets möjliggör sömlös dataexport till olika affärsprogram.
Hela dataanteckningsprocessen kan sträcka sig från några dagar till flera veckor, beroende på projektets storlek, komplexitet och tillgängliga resurser.
Avancerade funktioner att leta efter i Enterprise Data Annotation Platforms/Data Labeling Tools
Dataanmälningsverktyg är avgörande faktorer som kan göra eller bryta ditt AI -projekt. När det gäller exakta utdata och resultat spelar kvaliteten på datauppsättningarna inte någon roll. Faktum är att dataanmälningsverktygen som du använder för att träna dina AI -moduler påverkar din output enormt mycket.
Därför är det viktigt att välja och använda det mest funktionella och lämpliga datamärkningsverktyget som uppfyller dina affärs- eller projektbehov. Men vad är ett dataannoteringsverktyg i första hand? Vilket syfte tjänar det? Finns det några typer? Tja, låt oss ta reda på det.
I likhet med andra verktyg erbjuder dataanmälningsverktyg ett brett utbud av funktioner och funktioner. För att ge dig en snabb uppfattning om funktioner, här är en lista över några av de mest grundläggande funktionerna du bör leta efter när du väljer ett dataannotationsverktyg.
Datasätthantering
Dataanteckningsverktyget du tänker använda måste stödja de högkvalitativa stora datamängder du har i handen och låta dig importera dem till programvaran för märkning. Så att hantera dina datauppsättningar är den primära funktionsverktygen som erbjuder. Samtida lösningar erbjuder funktioner som låter dig importera stora mängder data sömlöst, samtidigt som du kan organisera dina datauppsättningar genom åtgärder som sortering, filtrering, klona, sammanfoga och mer.
När inmatningen av dina datauppsättningar är klar är nästa export av dem som användbara filer. Verktyget du använder bör låta dig spara dina datauppsättningar i det format du anger så att du kan mata in dem i dina ML-modeller. Effektiva dataversionsfunktioner är avgörande för att upprätthålla datauppsättningens integritet under hela anteckningsprocessen.
Annoteringstekniker
Detta är vad ett dataanteckningsverktyg är byggt eller designat för. Ett gediget verktyg bör erbjuda dig en rad anteckningstekniker för datauppsättningar av alla typer. Detta om du inte utvecklar en anpassad lösning för dina behov. Ditt verktyg bör låta dig kommentera video eller bilder från datorseende, ljud eller text från NLP:er och transkriptioner med mera. Om du förfinar detta ytterligare bör det finnas alternativ för att använda begränsningsrutor, semantisk segmentering, instanssegmentering, kuboider, interpolation, sentimentanalys, orddelar, korreferenslösning med mera.
För den oinvigde finns det också AI-drivna datakommentareringsverktyg. Dessa kommer med AI -moduler som autonomt lär sig av en annotators arbetsmönster och automatiskt kommenterar bilder eller text. Sådan
moduler kan användas för att ge otrolig hjälp till annotatorer, optimera kommentarer och till och med genomföra kvalitetskontroller.
Datakvalitetskontroll
På tal om kvalitetskontroller rullar flera dataanmälningsverktyg ut där med inbäddade kvalitetskontrollmoduler. Dessa gör det möjligt för annotatorer att samarbeta bättre med sina teammedlemmar och hjälpa till att optimera arbetsflöden. Med den här funktionen kan annotatorer markera och spåra kommentarer eller feedback i realtid, spåra identiteter bakom personer som gör ändringar i filer, återställa tidigare versioner, välja etikettkonsensus och mer.
Säkerhet
Eftersom du arbetar med data bör säkerhet ha högsta prioritet. Du kan arbeta med konfidentiell information som t.ex. personuppgifter eller immateriella rättigheter. Så ditt verktyg måste ge lufttät säkerhet när det gäller var data lagras och hur de delas. Det måste tillhandahålla verktyg som begränsar åtkomst till gruppmedlemmar, förhindrar obehöriga nedladdningar och mer.
Förutom dessa måste datasäkerhetsstandarder och protokoll uppfyllas och följas.
Arbetsledning
Ett dataanmälningsverktyg är också en typ av projekthanteringsplattform, där uppgifter kan tilldelas gruppmedlemmar, samarbetsarbete kan ske, granskningar är möjliga och mer. Det är därför ditt verktyg ska passa in i ditt arbetsflöde och din process för optimerad produktivitet.
Dessutom måste verktyget också ha en minimal inlärningskurva, eftersom processen med dataanmärkning i sig är tidskrävande. Det tjänar inte något syfte att spendera för mycket tid på att bara lära sig verktyget. Så det borde vara intuitivt och sömlöst för alla att komma igång snabbt.
Vilka är fördelarna med datakommentarer?
Datakommentarer är avgörande för att optimera maskininlärningssystem och leverera förbättrade användarupplevelser. Här är några viktiga fördelar med datakommentarer:
- Förbättrad träningseffektivitet: Datamärkning hjälper maskininlärningsmodeller att bli bättre utbildade, vilket förbättrar den totala effektiviteten och ger mer exakta resultat.
- Ökad precision: Noggrant kommenterade data säkerställer att algoritmer kan anpassa och lära sig effektivt, vilket resulterar i högre precisionsnivåer i framtida uppgifter.
- Minskad mänsklig intervention: Avancerade verktyg för datakommentarer minskar avsevärt behovet av manuellt ingripande, effektiviserar processer och minskar relaterade kostnader.
Således bidrar datakommentarer till mer effektiva och exakta maskininlärningssystem samtidigt som de minimerar kostnaderna och manuella ansträngningar som traditionellt krävs för att träna AI-modeller.
Kvalitetskontroll i datakommentarer
Shaip säkerställer förstklassig kvalitet genom flera stadier av kvalitetskontroll för att säkerställa kvalitet i dataanteckningsprojekt.
- Inledande utbildning: Annotatorer är grundligt utbildade i projektspecifika riktlinjer.
- Löpande övervakning: Regelbundna kvalitetskontroller under anteckningsprocessen.
- Slutlig recension: Omfattande recensioner av seniora annotatorer och automatiserade verktyg för att säkerställa noggrannhet och konsekvens.
Dessutom kan AI också identifiera inkonsekvenser i mänskliga kommentarer och flagga dem för granskning, vilket säkerställer högre övergripande datakvalitet. (t.ex. AI kan upptäcka avvikelser i hur olika annotatorer märker samma objekt i en bild). Så med människa och AI kan kvaliteten på annotering förbättras avsevärt samtidigt som den totala tiden det tar att slutföra projekten minskar.
Att övervinna vanliga dataanteckningsutmaningar
Datakommentarer spelar en avgörande roll i utvecklingen och noggrannheten av AI- och maskininlärningsmodeller. Processen kommer dock med sina egna utmaningar:
- Kostnad för att kommentera data: Datakommentarer kan utföras manuellt eller automatiskt. Manuell anteckning kräver betydande ansträngning, tid och resurser, vilket kan leda till ökade kostnader. Att upprätthålla kvaliteten på data under hela processen bidrar också till dessa utgifter.
- Anteckningens noggrannhet: Mänskliga fel under annoteringsprocessen kan resultera i dålig datakvalitet, vilket direkt påverkar prestanda och förutsägelser för AI/ML-modeller. En studie av Gartner visar det dålig datakvalitet kostar företag upp till 15 % av deras inkomster.
- Skalbarhet: När mängden data ökar kan annoteringsprocessen bli mer komplex och tidskrävande med större datamängder, särskilt när man arbetar med multimodala data.. Att skala datakommentarer samtidigt som kvaliteten och effektiviteten bibehålls är en utmaning för många organisationer.
- Dataskydd och säkerhet: Att kommentera känsliga uppgifter, såsom personlig information, medicinska journaler eller ekonomiska uppgifter, väcker oro för integritet och säkerhet. Att säkerställa att anteckningsprocessen följer relevanta dataskyddsbestämmelser och etiska riktlinjer är avgörande för att undvika juridiska risker och ryktesrisker.
- Hantera olika datatyper: Att hantera olika datatyper som text, bilder, ljud och video kan vara utmanande, särskilt när de kräver olika anteckningstekniker och expertis. Att samordna och hantera anteckningsprocessen över dessa datatyper kan vara komplext och resurskrävande.
Organisationer kan förstå och ta itu med dessa utmaningar för att övervinna hindren förknippade med datakommentarer och förbättra effektiviteten och effektiviteten i deras AI- och maskininlärningsprojekt.
Jämförelse av verktyg för datakommentarer: Bygg vs. köpbeslutsram
En kritisk och övergripande fråga som kan komma att uppstå under ett datanotering eller datamärkningsprojekt är valet att antingen bygga eller köpa funktionalitet för dessa processer. Detta kan komma upp flera gånger i olika projektfaser, eller relaterat till olika delar av programmet. När man väljer om man ska bygga ett system internt eller förlita sig på leverantörer finns det alltid en avvägning.
Som du förmodligen kan berätta nu är datanotering en komplex process. Samtidigt är det också en subjektiv process. Det betyder att det inte finns något enda svar på frågan om du ska köpa eller bygga ett verktyg för datanotering. Många faktorer måste övervägas och du måste ställa dig själv några frågor för att förstå dina krav och inse om du verkligen behöver köpa eller bygga en.
För att göra det enkelt, här är några av de faktorer du bör tänka på.
Ditt mål
Det första elementet du behöver definiera är målet med din artificiella intelligens och maskininlärningskoncept.
- Varför implementerar du dem i ditt företag?
- Löser de ett verkligt problem som dina kunder står inför?
- Gör de någon front-end eller backend-process?
- Kommer du att använda AI för att introducera nya funktioner eller optimera din befintliga webbplats, app eller en modul?
- Vad gör din konkurrent i ditt segment?
- Har du tillräckligt med användningsfall som behöver AI-ingripande?
Svaren på dessa samlar dina tankar - som för närvarande kan vara överallt - till ett ställe och ger dig mer tydlighet.
AI -datainsamling / licensiering
AI -modeller kräver bara ett element för att fungera - data. Du måste identifiera varifrån du kan generera massiva mängder grundinformation. Om ditt företag genererar stora mängder data som behöver bearbetas för avgörande insikter om företag, verksamhet, konkurrentundersökningar, analys av marknadsvolatilitet, undersökning av kundbeteende och mer, behöver du ett verktyg för datakommentarer. Du bör dock också överväga mängden data du genererar. Som nämnts tidigare är en AI -modell bara lika effektiv som kvaliteten och kvantiteten på data som den matas. Så dina beslut bör alltid bero på denna faktor.
Om du inte har rätt data för att utbilda dina ML-modeller kan leverantörer komma till hands, vilket kan hjälpa dig med datalicensiering av rätt uppsättning data som krävs för att utbilda ML-modeller. I vissa fall kommer en del av värdet som säljaren ger att innebära både teknisk skicklighet och tillgång till resurser som kommer att främja projektsuccé.
budget
Ett annat grundläggande villkor som förmodligen påverkar varje enskild faktor som vi för närvarande diskuterar. Lösningen på frågan om du ska bygga eller köpa en dataanmärkning blir lätt när du förstår om du har tillräckligt med budget att spendera.
Komplexitet för efterlevnad
Manpower
Dataanmärkning kräver skicklig arbetskraft att arbeta med oavsett storlek, skala och domän för ditt företag. Även om du genererar minsta data varje dag behöver du dataexperter för att arbeta med dina data för märkning. Så nu måste du inse om du har den nödvändiga arbetskraften på plats.Om du har det, är de skickliga på de verktyg och tekniker som krävs eller behöver de kompetens? Om de behöver utbildning, har du budgeten för att utbilda dem i första hand?
Dessutom tar de bästa dataanmärkningen och datamärkningsprogrammen ett antal ämnes- eller domenexperter och segmenterar dem enligt demografi som ålder, kön och expertområde - eller ofta i termer av de lokaliserade språken de kommer att arbeta med. Det är återigen där vi på Shaip talar om att få rätt personer i rätt säten och därigenom driva rätt mänskliga processer som leder dina programmatiska insatser till framgång.
Små och stora projektdrift och kostnadströsklar
I många fall kan leverantörsstöd vara mer av ett alternativ för ett mindre projekt eller för mindre projektfaser. När kostnaderna är kontrollerbara kan företaget dra nytta av outsourcing för att göra datakommentarer eller datamärkningsprojekt mer effektiva.
Företag kan också titta på viktiga trösklar - där många leverantörer kopplar kostnader till mängden data som konsumeras eller andra resursriktmärken. Låt oss till exempel säga att ett företag har registrerat sig hos en leverantör för att göra den tråkiga datainmatningen som krävs för att konfigurera testuppsättningar.
Det kan finnas en dold tröskel i avtalet där till exempel affärspartnern måste ta ut ytterligare ett block med AWS-datalagring eller någon annan tjänstkomponent från Amazon Web Services eller någon annan tredjepartsleverantör. De överför det till kunden i form av högre kostnader, och det sätter prislappen utom kundens räckvidd.
I dessa fall hjälper mätning av de tjänster du får från leverantörer att hålla projektet överkomligt. Att ha rätt omfattning kommer att säkerställa att projektkostnaderna inte överstiger vad som är rimligt eller genomförbart för företaget i fråga.
Alternativ med öppen källkod och freeware
Gör-det-själv-mentaliteten hos öppen källkod är i sig en slags kompromiss - ingenjörer och interna människor kan dra nytta av öppen källkod, där decentraliserade användarbaser erbjuder sitt eget slags gräsrotsstöd. Det kommer inte att vara som vad du får från en leverantör - du får inte 24/7 enkel hjälp eller svar på frågor utan att göra intern forskning - men prislappen är lägre.
Så, den stora frågan - När ska du köpa ett dataanmärkningsverktyg:
Som med många typer av högteknologiska projekt kräver denna typ av analys - när man ska bygga och när man ska köpa - dedikerad tanke och övervägande av hur dessa projekt kommer från och hanteras. De utmaningar som de flesta företag står inför i samband med AI / ML-projekt när de överväger alternativet "bygga" handlar inte bara om projektets byggnads- och utvecklingsdelar. Det finns ofta en enorm inlärningskurva för att ens komma till den punkt där sann AI / ML-utveckling kan uppstå. Med nya AI / ML-team och initiativ överstiger antalet "okända okända" långt antalet "kända okända."
| Bygga | Köp |
|---|---|
Alla tillgångar på ett och samma ställe
| Alla tillgångar på ett och samma ställe
|
Nackdelar:
| Nackdelar:
|
För att göra saker ännu enklare, överväga följande aspekter:
- när du arbetar med stora datamängder
- när du arbetar med olika sorter av data
- när funktionerna i dina modeller eller lösningar kan förändras eller utvecklas i framtiden
- när du har ett vagt eller generiskt användningsfall
- när du behöver en tydlig uppfattning om kostnaderna för att distribuera ett dataanmärkningsverktyg
- och när du inte har rätt arbetskraft eller skickliga experter för att arbeta med verktygen och letar efter en minimal inlärningskurva
Om dina svar var motsatta till dessa scenarier, bör du fokusera på att bygga ditt verktyg.
Att välja rätt dataanteckningsverktyg
Om du läser detta låter dessa idéer spännande och är definitivt lättare sagt än gjort. Så hur går det att utnyttja överflödet av redan existerande verktyg för datanotering där ute? Så nästa steg är att överväga de faktorer som är förknippade med att välja rätt dataanmärkningsverktyg.
Till skillnad från för några år sedan har marknaden utvecklats med massor av AI-datamärkningsplattformar i praktiken idag. Företag har fler alternativ att välja en baserat på deras olika behov. Men varje enskilt verktyg kommer med sina egna för- och nackdelar. För att fatta ett klokt beslut måste en objektiv väg tas förutom subjektiva krav också. Låt oss titta på några av de avgörande faktorerna du bör tänka på i processen.
Definiera ditt användningsfall
För att välja rätt dataanmärkningsverktyg måste du definiera ditt användningsfall. Du bör inse om ditt krav handlar om text, bild, video, ljud eller en blandning av alla datatyper. Det finns fristående verktyg du kan köpa och det finns holistiska verktyg som låter dig utföra olika åtgärder på datamängder.
Verktygen idag är intuitiva och erbjuder dig alternativ när det gäller lagringsutrymmen (nätverk, lokalt eller moln), annoteringstekniker (ljud, bild, 3D och mer) och en mängd andra aspekter. Du kan välja ett verktyg baserat på dina specifika krav.
Fastställande av kvalitetskontrollstandarder
Som med många olika typer av jobb kan många göra en dataanmärkning och märkning men de gör det med olika framgång. När du ber om en tjänst verifierar du inte automatiskt kvalitetskontrollnivån. Det är därför resultaten varierar.
Så vill du distribuera en konsensusmodell där kommentatorer ger feedback om kvalitet och korrigerande åtgärder vidtas direkt? Eller föredrar du provgranskning, guldstandarder eller korsning framför fackliga modeller?
Den bästa köpplanen kommer att säkerställa att kvalitetskontrollen är på plats från början genom att sätta standarder innan något slutligt avtal avtalas. När du fastställer detta bör du inte förbise felmarginaler också. Manuellt ingripande kan inte helt undvikas eftersom system kommer att ge fel med upp till 3%. Detta tar arbete i förväg, men det är värt det.
Vem kommer att kommentera dina uppgifter?
Nästa viktiga faktor är beroende av vem som antecknar dina data. Tänker du ha ett internt team eller vill du hellre få det outsourcat? Om du lägger ut outsourcing finns det legaliteter och efterlevnadsåtgärder som du måste tänka på på grund av de integritets- och sekretessproblem som är förknippade med data. Och om du har ett internt team, hur effektiva lär de sig ett nytt verktyg? Vad är din time-to-market med din produkt eller tjänst? Har du rätt kvalitetsmått och team för att godkänna resultaten?
The Vendor Vs. Partnerdebatt
Med denna faktor bör aspekter som förmågan att hålla dina data och avsikter konfidentiella, avsikt att acceptera och arbeta med feedback, vara proaktiv när det gäller datarekvisitioner, flexibilitet i operationer och mer innan du skakar hand med en leverantör eller en partner . Vi har inkluderat flexibilitet eftersom kraven på dataanmärkningar inte alltid är linjära eller statiska. De kan förändras i framtiden när du skala ditt företag ytterligare. Om du för närvarande bara har att göra med textbaserad data kanske du vill kommentera ljud- eller videodata när du skala och ditt stöd bör vara redo att utvidga deras horisonter med dig.
Leverantörsengagemang
Ett av sätten att bedöma leverantörens engagemang är det stöd du får. Varje köpplan måste ta hänsyn till denna komponent. Hur kommer stöd att se ut på marken? Vem kommer intressenterna och pekande människor att vara på båda sidor av ekvationen?
Det finns också konkreta uppgifter som måste stavas vad säljarens engagemang är (eller kommer att vara). Speciellt för ett datanotering eller datamärkningsprojekt kommer leverantören att tillhandahålla rådata aktivt eller inte? Vem kommer att agera som ämnesexperter, och vem kommer att anställa dem antingen som anställda eller oberoende entreprenörer?
Branschspecifika datakommentarer Användningsfall och framgångsberättelser
Datakommentarer är avgörande i olika branscher, vilket gör det möjligt för dem att utveckla mer exakta och effektiva AI- och maskininlärningsmodeller. Här är några branschspecifika användningsfall för datakommentarer:
Sjukvårdsdataanteckning
Datakommentarer för medicinska bilder är avgörande för att utveckla AI-drivna medicinska bildanalysverktyg. Annotatorer märker medicinska bilder (som röntgen, MRI) för funktioner som tumörer eller specifika anatomiska strukturer, vilket gör det möjligt för algoritmer att upptäcka sjukdomar och avvikelser med större noggrannhet. Till exempel är datakommentarer avgörande för att träna maskininlärningsmodeller för att identifiera cancerösa lesioner i system för upptäckt av hudcancer. Dessutom märker dataanteckningar elektroniska medicinska journaler (EMR) och kliniska anteckningar, vilket hjälper till i utvecklingen av datorseendesystem för sjukdomsdiagnostik och automatiserad medicinsk dataanalys.
Retail Data Annotation
Anteckningar om detaljhandelsdata innefattar märkning av produktbilder, kunddata och sentimentdata. Den här typen av anteckningar hjälper till att skapa och träna AI/ML-modeller för att förstå kundernas känslor, rekommendera produkter och förbättra den övergripande kundupplevelsen.
Finansdataanteckning
Finanssektorn använder datakommentarer för att upptäcka bedrägerier och sentimentanalys av finansiella nyhetsartiklar. Annotatorer märker transaktioner eller nyhetsartiklar som bedrägliga eller legitima, och tränar AI-modeller för att automatiskt flagga misstänkt aktivitet och identifiera potentiella marknadstrender. Till exempel hjälper högkvalitativa annoteringar finansinstitutioner att träna AI-modeller för att känna igen mönster i finansiella transaktioner och upptäcka bedrägliga aktiviteter. Dessutom fokuserar annotering av finansiell data på att kommentera finansiella dokument och transaktionsdata, vilket är viktigt för att utveckla AI/ML-system som upptäcker bedrägerier, åtgärdar efterlevnadsproblem och effektiviserar andra finansiella processer.
Bildataanteckning
Dataanteckningar inom fordonsindustrin innebär märkning av data från autonoma fordon, såsom kamera- och LiDAR-sensorinformation. Den här anteckningen hjälper till att skapa modeller för att upptäcka objekt i miljön och bearbeta andra kritiska datapunkter för autonoma fordonssystem.
Industriell eller tillverkningsdataanteckning
Dataanteckningar för tillverkningsautomation ger bränsle till utvecklingen av intelligenta robotar och automatiserade system inom tillverkning. Annotatorer märker bilder eller sensordata för att träna AI-modeller för uppgifter som objektdetektering (robotar som plockar föremål från ett lager) eller avvikelsedetektering (identifierar potentiella utrustningsfel baserat på sensoravläsningar). Dataanteckningar gör till exempel det möjligt för robotar att känna igen och greppa specifika objekt på en produktionslinje, vilket förbättrar effektiviteten och automatiseringen. Dessutom används industriell dataanteckning för att kommentera data från olika industriella applikationer, inklusive tillverkningsbilder, underhållsdata, säkerhetsdata och kvalitetskontrollinformation. Den här typen av datakommentarer hjälper till att skapa modeller som kan upptäcka anomalier i produktionsprocesser och garantera arbetarnas säkerhet.
E-handelsdataanteckning
Kommentera produktbilder och användarrecensioner för personliga rekommendationer och sentimentanalys.
Vilka är de bästa metoderna för datakommentarer?
För att säkerställa framgången för dina AI- och maskininlärningsprojekt är det viktigt att följa bästa praxis för datakommentarer. Dessa metoder kan hjälpa till att förbättra noggrannheten och konsistensen hos dina kommenterade data:
- Välj lämplig datastruktur: Skapa dataetiketter som är tillräckligt specifika för att vara användbara men tillräckligt allmänna för att fånga alla möjliga variationer i datamängder.
- Ge tydliga instruktioner: Utveckla detaljerade, lättförståeliga riktlinjer för datakommentarer och bästa praxis för att säkerställa datakonsistens och exakthet mellan olika annotatorer.
- Optimera anteckningsarbetsbelastningen: Eftersom anteckningar kan vara kostsamma bör du överväga mer överkomliga alternativ, som att arbeta med datainsamlingstjänster som erbjuder förmärkta datauppsättningar.
- Samla in mer data vid behov: För att förhindra att kvaliteten på maskininlärningsmodeller blir lidande, samarbeta med datainsamlingsföretag för att samla in mer data om det behövs.
- Outsourca eller crowdsourca: När kraven på datakommentarer blir för stora och tidskrävande för interna resurser, överväg outsourcing eller crowdsourcing.
- Kombinera mänskliga och maskinella insatser: Använd en människa-i-slingan tillvägagångssätt med programvara för datakommentarer för att hjälpa mänskliga annotatorer att fokusera på de mest utmanande fallen och öka mångfalden av träningsdatauppsättningen.
- Prioritera kvalitet: Testa regelbundet dina datakommentarer för kvalitetssäkringsändamål. Uppmuntra flera kommentatorer att granska varandras arbete för noggrannhet och konsekvens i märkning av datamängder.
- Säkerställa: När du kommenterar känsliga datamängder, till exempel bilder som innehåller personer eller hälsojournaler, överväg integritetsfrågor och etiska frågor noggrant. Bristande efterlevnad av lokala regler kan skada ditt företags rykte.
Att följa dessa bästa praxis för datakommentarer kan hjälpa dig att garantera att dina datamängder är korrekt märkta, tillgängliga för datavetare och redo att driva dina datadrivna projekt.
Fallstudier / framgångsberättelser
Här är några specifika fallstudieexempel som tar upp hur dataanmärkning och datamärkning verkligen fungerar på plats. På Shaip ser vi till att erbjuda högsta kvalitet och överlägsna resultat inom datakommentarer och datamärkning. Mycket av ovanstående diskussion om standardprestationer för effektiv datakommentarer och datamärkning avslöjar hur vi närmar oss varje projekt och vad vi erbjuder till de företag och intressenter vi arbetar med.
I ett av våra senaste kliniska datalicensprojekt bearbetade vi över 6,000 XNUMX timmars ljud och tog försiktigt bort all skyddad hälsoinformation (PHI) för att säkerställa att innehållet uppfyllde HIPAA-standarderna. Efter avidentifiering av data var den redo att användas för utbildning av taligenkänningsmodeller inom sjukvården.
I projekt som dessa ligger den verkliga utmaningen i att uppfylla de strikta kriterierna och nå viktiga milstolpar. Vi börjar med rå ljuddata, vilket innebär att det är stort fokus på att avidentifiera alla inblandade parter. Till exempel, när vi använder Named Entity Recognition (NER)-analys, är vårt mål inte bara att anonymisera informationen, utan också att se till att den är korrekt kommenterad för modellerna.
En annan fallstudie som sticker ut är en massiv konversationsdata för AI-träning projekt där vi arbetade med 3,000 14 lingvister under 27 veckor. Resultatet? Vi producerade träningsdata för AI-modeller på XNUMX olika språk, och hjälpte till att utveckla flerspråkiga digitala assistenter som kan interagera med människor på deras modersmål.
Detta projekt underströk verkligen vikten av att få rätt personer på plats. Med ett så stort team av ämnesexperter och datahanterare var det avgörande att hålla allt organiserat och strömlinjeformat för att hålla vår deadline. Tack vare vårt tillvägagångssätt kunde vi slutföra projektet långt över branschstandarden.
I ett annat exempel behövde en av våra vårdklienter kommenterade medicinska bilder av högsta klass för ett nytt diagnostiskt verktyg för AI. Genom att utnyttja Shaips djupa annoteringsexpertis förbättrade kunden sin modells noggrannhet med 25 %, vilket resulterade i snabbare och mer tillförlitliga diagnoser.
Vi har också gjort mycket arbete inom områden som botträning och textkommentarer för maskininlärning. Även när man arbetar med text gäller fortfarande integritetslagar, så att avidentifiera känslig information och sortera igenom rådata är lika viktigt.
Över alla dessa olika datatyper – oavsett om det är ljud, text eller bilder – har vårt team på Shaip konsekvent levererat genom att tillämpa samma beprövade metoder och principer för att säkerställa framgång, varje gång.
Inslag Up
Key Takeaways
- Dataanteckning är processen att märka data för att träna maskininlärningsmodeller effektivt
- Dataanteckningar av hög kvalitet påverkar direkt AI-modellens noggrannhet och prestanda
- Den globala marknaden för datakommentarer beräknas nå 3.4 miljarder USD år 2028, växa med 38.5 % CAGR
- Att välja rätt anteckningsverktyg och -tekniker kan minska projektkostnaderna med upp till 40 %
- Implementering av AI-stödd annotering kan förbättra effektiviteten med 60-70 % för de flesta projekt
Vi tror ärligt att den här guiden var resursfull för dig och att du har svarat på de flesta av dina frågor. Men om du fortfarande inte är övertygad om en pålitlig leverantör, leta inte längre.
Vi på Shaip är ett ledande företag för dataanmärkningar. Vi har experter på området som förstår data och dess allierade problem som ingen annan. Vi kan vara dina perfekta partners när vi tar fram kompetenser som engagemang, konfidentialitet, flexibilitet och ägande till varje projekt eller samarbete.
Så oavsett vilken typ av data du tänker få korrekta kommentarer för, kan du hitta det där veteranteamet i oss för att möta dina krav och mål. Få dina AI-modeller optimerade för lärande med oss.
Förvandla dina AI-projekt med expertdataanteckningstjänster
Är du redo att lyfta dina maskininlärnings- och AI-initiativ med högkvalitativa annoterade data? Shaip erbjuder end-to-end-lösningar för datakommentarer som är skräddarsydda för din specifika bransch och användningsfall.
Varför samarbeta med Shaip för dina behov av datakommentarer:
- Domänexpertis: Specialiserade annotatorer med branschspecifik kunskap
- Skalbara arbetsflöden: Hantera projekt av alla storlekar med jämn kvalitet
- Anpassade lösningar: Skräddarsydda anteckningsprocesser för dina unika behov
- Säkerhet och efterlevnad: HIPAA-, GDPR- och ISO 27001-kompatibla processer
- Flexibelt engagemang: Skala upp eller ned baserat på projektkrav
Låt oss prata
Vanliga frågor (FAQ)
Dataanmärkning eller datamärkning är den process som gör att data med specifika objekt känns igen av maskiner för att förutsäga resultatet. Märkning, transkribering eller bearbetning av objekt inom text, bild, skanningar etc. gör det möjligt för algoritmer att tolka de märkta uppgifterna och få utbildning för att lösa verkliga affärsfall på egen hand utan mänskligt ingripande.
Inom maskininlärning (både övervakade eller oövervakade) är märkta eller kommenterade data taggning, transkribering eller bearbetning av de funktioner du vill att dina maskininlärningsmodeller ska förstå och känna igen för att lösa verkliga utmaningar.
En datakommentator är en person som outtröttligt arbetar för att berika data för att göra den igenkänd av maskiner. Det kan innebära ett eller alla av följande steg (med förbehåll för användningsfallet och kravet): Datarengöring, datatransskribering, datamärkning eller datainformation, QA etc.
Verktyg eller plattformar (molnbaserade eller på plats) som används för att märka eller kommentera data av hög kvalitet (t.ex. text, ljud, bild, video) med metadata för maskininlärning kallas dataannotationsverktyg.
Verktyg eller plattformar (molnbaserade eller på plats) som används för att märka eller kommentera rörliga bilder bild för bild från en video för att bygga utbildningsdata av hög kvalitet för maskininlärning.
Verktyg eller plattformar (molnbaserade eller på plats) som används för att märka eller kommentera text från recensioner, tidningar, läkares recept, elektroniska hälsojournaler, balansräkningar etc. för att bygga högkvalitativa utbildningsdata för maskininlärning. Denna process kan också kallas märkning, märkning, transkribering eller bearbetning.