Dataanmärkning och datamärkning

Den ultimata köparguiden 2022

Så du vill starta ett nytt AI/ML-initiativ och nu inser du snabbt att du inte bara hittar hög kvalitet träningsdata men också dataanmärkning kommer att vara några av de utmanande aspekterna för ditt projekt. Utgången från dina AI & ML -modeller är bara lika bra som den data du använder för att träna den - så den precision som du tillämpar på datagregering och märkning och identifiering av den informationen 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 var och en av deras AI/ML -initiativ.

Dataanmärkning
Läs köparguiden för dataannotering / märkning eller ladda ner en PDF -version

Beskrivning

Den här guiden kommer att vara extremt hjälpsam för de köpare och beslutsfattare som börjar vända sina tankar mot muttrar och bultar för datainsamling och dataimplementering både för neurala nätverk och andra typer av AI- och ML-operationer.

Dataanmärkning

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 dataannotationsverktyg och mer. Så, om du äger ett företag, gör dig redo för att bli upplyst, eftersom den här guiden leder dig genom allt du behöver veta om datakommentarer.

Låt oss börja.

För er som läser igenom artikeln, här är några snabba takeaways som du hittar i guiden:

  • Förstå vad datanotering är
  • Lär känna de olika typerna av dataanmärkningsprocesser
  • Känn fördelarna med att implementera dataanmälningsprocessen
  • Få klarhet i om du ska gå på intern datamärkning eller få dem outsourcade
  • Insikter om att välja rätt dataanmärkning också

Vem är den här guiden för?

Denna omfattande guide är avsedd för:

  • Alla er entreprenörer och solopreneurs som regelbundet knakar enorma mängder data
  • AI och maskininlärning eller proffs som kommer igång med processoptimeringstekniker
  • Projektledare som tänker implementera en snabbare time-to-market för sina AI-moduler eller AI-drivna produkter
  • Och teknikentusiaster som gillar att komma in i detaljerna i de lager som är involverade i AI-processer.
Dataanmärkning

Vad är maskininlärning?

Vi har pratat om hur dataannotering eller datamärkning stöder maskininlärning och att den består av märkning eller identifiering av komponenter. Men när det gäller djupinlärning och maskininlärning i sig: den grundläggande förutsättningen för maskininlärning är att datorsystem och program kan förbättra sina resultat på sätt som liknar mänskliga kognitiva processer, utan direkt mänsklig hjälp eller intervention, för att ge oss insikter. Med andra ord blir de självlärande maskiner som, precis som en människa, blir bättre på sitt jobb med mer övning. Denna "övning" uppnås genom att analysera och tolka mer (och bättre) träningsdata.

Dataanmärkning Ett av de viktigaste begreppen inom maskininlärning är det neurala nätverket, där enskilda digitala neuroner kartläggs i lager. Neurala nätverket skickar signaler genom dessa lager, ungefär som en verklig mänsklig hjärna, för att få resultat.

Hur det ser ut på området är olika från fall till fall, men grundläggande element gäller. En av dem är behovet av märkt och övervakat lärande.

Dessa märkta data kommer vanligtvis i form av utbildning och testuppsättningar som kommer att inrikta maskininlärningsprogrammet mot framtida resultat när framtida dataingångar läggs till. Med andra ord, när du har en bra test- och träningsdatainställning kan maskinen tolka och sortera nya inkommande produktionsdata på bättre och mer effektiva sätt.

I den meningen är optimering av detta maskininlärning en sökning efter kvalitet och ett sätt att lösa ”värdeinlärningsproblemet” - problemet med hur maskiner kan lära sig att tänka på egen hand och prioritera resultat med så lite mänsklig hjälp som möjligt.

Vid utvecklingen av de bästa aktuella programmen är nyckeln till effektiva AI/ML -implementeringar "rena" märkta data. Test- och träningsdatauppsättningar som är väl utformade och kommenterade stöder de resultat som ingenjörer behöver från framgångsrik ML.

Vad är datamärkning? Allt en nybörjare behöver veta

Vad är datanotering?

Som vi nämnde tidigare är nästan 95% av den genererade informationen ostrukturerad. I enkla ord kan ostrukturerad data finnas överallt och är inte korrekt definierad. Om du bygger en AI-modell måste du mata information till en algoritm för att den ska kunna bearbeta och leverera resultat och slutsatser.

DataanmärkningDenna process kan bara hända när algoritmen förstår och klassificerar data som matas till den.

Och denna process för att tillskriva, märka eller märka data kallas dataanmärkning. För att sammanfatta handlar datamärkning och dataanotering om att märka eller märka relevant information/metadata i en datamängd för att låta maskiner förstå vad de är. Datauppsättningen kan vara i vilken form som helst, dvs bild, en ljudfil, videofilmer eller till och med text. När vi märker element i data förstår ML -modellerna exakt vad de ska bearbeta och behåller den informationen för att automatiskt bearbeta nyare information som är byggd på befintlig kunskap för att ta snabba beslut.

Med datanotering skulle en AI-modell veta om den data den tar emot är ljud, video, text, grafik eller en blandning av format. Beroende på dess tilldelade funktioner och parametrar klassificerar sedan data och fortsätter med att utföra sina uppgifter.

Datanotering är oundviklig eftersom AI och maskininlärningsmodeller behöver utbildas konsekvent för att bli mer effektiva och effektiva när det gäller att leverera erforderliga resultat. Vid övervakad inlärning blir processen desto mer avgörande eftersom ju mer antecknade data som matas till modellen, desto snabbare tränar den sig själv att lära sig självständigt.

Till exempel, om vi måste prata om självkörande bilar, som helt förlitar sig på data som genereras från dess olika tekniska komponenter som t.ex. dator vision, NLP (Natural Language Processing), sensorer med mera, dataanmärkning är det som driver algoritmerna för att fatta exakta körbeslut varje sekund. I avsaknad av processen skulle en modell inte förstå om ett närmande hinder är en annan bil, en fotgängare, ett djur eller en vägspärr. Detta resulterar bara i en oönskad konsekvens och misslyckande av AI -modellen.

När dataannotering är implementerad är dina modeller noggrant utbildade. Så oavsett om du distribuerar modellen för chatbots, taligenkänning, automatisering eller andra processer, skulle du få optimala resultat och en idiotsäker modell.

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?


Allt beror på datakommentarer. När en maskininlärningsmodul fortfarande är under utveckling matas de med volymer efter volymer AI -utbildningsdata för att göra dem bättre på att fatta beslut och identifiera objekt eller element.

Det är bara genom processen för dataannotering som moduler kan skilja mellan en katt och en hund, ett substantiv och ett adjektiv, eller en väg från en trottoar. Utan dataanmärkning skulle varje bild vara densamma för maskiner eftersom de inte har någon inneboende information eller kunskap om någonting i världen.

Dataanmärkning krävs för att få system att leverera exakta resultat, hjälpa moduler att identifiera element för att träna datorsyn och tal, modeller för igenkänning. Varje modell eller system som har ett maskindrivet beslutsfattande system vid stödpunkten, dataanmärkning krävs för att säkerställa att besluten är korrekta och relevanta.

Dataanmärkning VS Datamärkning

Det finns en mycket tunn skillnad mellan dataanmärkning och datamärkning, förutom stilen och typen av innehållsmärkning som används. Därför har de ofta använts utbytbart för att skapa ML -träningsdatauppsättningar beroende på AI -modell och process för att träna algoritmerna.

DataanmärkningDatamärkning
Dataanmärkning är den teknik genom vilken vi märker data för att göra objekt igenkännbara av maskinerDatamärkning handlar om att lägga till mer info/metadata till olika data
typer (text, ljud, bild och video) för att träna ML -modeller
Kommenterad data är det grundläggande kravet för att träna ML -modellerMärkning handlar om att identifiera relevanta funktioner i datamängden
Annotering hjälper till att känna igen relevant dataMärkning hjälper till att känna igen mönster för att träna algoritmer

Uppkomsten av dataanmärkningar och datamärkning

Det enklaste sättet att förklara användningsfall av dataanmärkningar och datamärkning är att först diskutera övervakad och utan tillsyn maskininlärning.

Generellt sett i övervakad maskininlärning, människor tillhandahåller ”märkta data” som ger algoritmen för maskininlärning ett försprång; något att gå på. Människor har taggat dataenheter med hjälp av olika verktyg eller plattformar som ShaipCloud så att maskininlärningsalgoritmen kan tillämpa vilket arbete som helst som behöver göras, och vet redan något om data som det stöter på.

Däremot datalärning utan övervakning innebär program där maskiner måste identifiera datapunkter mer eller mindre på egen hand.

Att använda ett förenklat sätt att förstå detta är att använda ett "fruktkorg" -exempel. Antag att du har ett mål att sortera äpplen, bananer och druvor i logiska resultat med en algoritm för artificiell intelligens.

Datanotering och datamärkning

Med märkta data, resultat som redan identifierats som äpplen, bananer och druvor, behöver programmet bara göra skillnader mellan dessa märkta testartiklar för att korrekt klassificera resultaten.

Men med oövervakad maskininlärning - där datamärkning inte finns - måste maskinen identifiera äpplen, druvor och bananer genom sina visuella kriterier - till exempel att sortera röda, runda föremål från gula, långa föremål eller gröna, klustrade objekt.

Den största nackdelen med inlärning utan tillsyn är att algoritmen, på så många viktiga sätt, fungerar blind. Ja, det kan skapa resultat - men bara med mycket mer kraftfull algoritmutveckling och tekniska resurser. Allt detta innebär mer utvecklingsdollar och resurser på förhand - vilket bidrar till ännu större osäkerhetsnivåer. Det är därför som övervakade inlärningsmodeller och datanotering och märkning som medföljer dem är så värdefulla för att bygga alla typer av ML-projekt. Ofta kommer inte övervakade lärandeprojekt med lägre utvecklingskostnader och mycket större noggrannhet.

I det här sammanhanget är det lätt att se hur datanotering och datamärkning dramatiskt kan öka vad ett AI- eller ML-program kan, samtidigt som tiden för marknadsföring och totala ägandekostnader minskar.

Nu när vi har konstaterat att denna typ av forskningstillämpning och implementering är både viktig och efterfrågad, låt oss titta på spelarna.

Återigen börjar det med folket att den här guiden är utformad för att hjälpa - köpare och beslutsfattare som fungerar som strateger eller skapare av en organisations AI-plan. Det sträcker sig sedan till dataforskare och dataingenjörer som kommer att arbeta direkt med algoritmer och data, och övervaka och styra, i vissa fall, produktionen av AI / ML-system. Det är här den viktiga rollen för ”Människan i slingan” spelar in.

Human-in-the-loop (HITL) är ett generiskt sätt att ta itu med vikten av mänsklig tillsyn i AI -operationer. Detta koncept är mycket relevant för datamärkning på ett antal fronter - först och främst kan datamärkning i sig ses som en implementering av HITL.

Vad är ett verktyg för datamärkning/annotering?

Datamärkning/annotationsverktyg Enkelt uttryckt är det en plattform eller en portal som låter specialister och experter kommentera, märka eller märka datauppsättningar av alla typer. Det är en bro eller ett medium mellan rådata och resultaten som dina maskininlärningsmoduler i slutändan skulle slita ut.

Ett datamärkningsverktyg är en on-prem eller molnbaserad lösning som kommenterar högkvalitativa utbildningsdata för maskininlärningsmodeller. Medan många företag förlitar sig på en extern leverantör för att göra komplexa kommentarer, har vissa organisationer fortfarande sina egna verktyg som antingen är specialbyggda eller baserade på freeware eller opensource-verktyg som finns på marknaden. Sådana verktyg är vanligtvis utformade för att hantera specifika datatyper, dvs bild, video, text, ljud, etc. Verktygen erbjuder funktioner eller alternativ som begränsningsrutor eller polygoner för datakommentatorer för att märka bilder. De kan bara välja alternativet och utföra sina specifika uppgifter.

Övervinna de viktigaste utmaningarna i Data Labor

Det finns ett antal viktiga utmaningar att utvärdera för att utveckla eller förvärva dataannotering och märkningstjänster som kommer att erbjuda högsta kvalitet på dina maskininlärningsmodeller (ML).

Några av utmaningarna har att göra med att föra rätt analys till de data du märker (t.ex. textdokument, ljudfiler, bilder eller video). I alla fall kommer de bästa lösningarna att kunna komma med specifika, riktade tolkningar, märkning och transkriptioner.

Här är där algoritmer måste vara muskulösa och inriktade på uppgiften. Men detta är bara grunden för några av de mer tekniska övervägandena för att utveckla bättre nlp -datamärkningstjänster.

På en bredare nivå handlar den bästa datamärkningen för maskininlärning mycket mer om kvaliteten på mänskligt deltagande. Det handlar om arbetsflödeshantering och ombordstigning för mänskliga arbetare av alla slag-och att se till att rätt person är kvalificerad och gör rätt jobb.

Det finns en utmaning att få rätt talang och rätt delegation att närma sig ett visst fall för maskininlärning, som vi kommer att prata om senare.

Båda dessa viktiga grundläggande standarder måste spelas in för effektiv datanotering och datamärkningsstöd för AI / ML-implementeringar.

Data Labor

Typer av dataanmärkningar

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

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.

Ljudanteckning

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.

Videonotering

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.

Textnotering

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.

Textkategorisering - meningar eller stycken kan taggas och klassificeras baserat på övergripande ämnen, trender, ämnen, åsikter, kategorier (sport, underhållning och liknande) och andra parametrar.

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.

3 viktiga steg i datamärkning och dataanmärkningsprocess 

Ibland kan det vara bra att prata om de iscensättningsprocesser som äger rum i ett komplext projekt för dataanmärkning och märkning.

Du har nu möjlighet första steget är förvärv. Här samlar och samlar företag in uppgifter. Denna fas innebär vanligtvis att behöva skaffa ämneskompetens, antingen från mänskliga operatörer eller genom ett datalicensieringskontrakt.

Du har nu möjlighet 2:a och ett centralt steg i processen innebär själva märkningen och annoteringen.

Detta steg är där NER, sentiment och avsiktsanalys skulle äga rum som vi talade om tidigare i boken.

Detta är muttrarna och bultarna för korrekt märkning och märkning av data som ska användas i maskininlärningsprojekt som lyckas med de mål och mål som ställts för dem.

Efter att data har taggats, märkts eller kommenterats tillräckligt skickas data till tredje och sista etappen av processen, som är distribution eller produktion.

Tre viktiga steg i datanotering och datamärkningsprojekt

En sak att tänka på i ansökningsfasen är behovet av efterlevnad. Detta är det stadium där sekretessfrågor kan bli problematiska. Oavsett om det är HIPAA eller GDPR eller andra lokala eller federala riktlinjer, kan data i spel vara data som är känsliga och måste kontrolleras.

Med hänsyn till alla dessa faktorer kan den trestegsprocessen vara unikt effektiv för att utveckla resultat för affärsintressenter.

Dataanmärkningsprocess

Tre viktiga steg i datanotering och datamärkningsprojekt

Funktioner för datanotering och datamärkningsverktyg

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.

Funktioner för datakommentarer och datatiketteringsverktyg

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

Dataanmälningsverktyget du tänker använda måste stödja de datamängder du har i handen och låta dig importera dem till programvaran för märkning. Så att hantera dina datamängder är det primära funktionsverktygen. Samtida lösningar erbjuder funktioner som låter dig importera stora datamängder sömlöst, samtidigt som du kan organisera dina datamängder genom åtgärder som sortera, filtrera, klona, ​​slå samman och mer.

När inmatningen av dina datamängder är klar exporterar vi dem som användbara filer. Verktyget du använder ska låta dig spara dina datamängder i det format du anger så att du kan mata in dem i dina ML -modeller.

Annoteringstekniker

Detta är vad ett dataanmälningsverktyg är byggt eller utformat för. Ett gediget verktyg bör erbjuda dig en rad annoteringstekniker för datamängder av alla typer. Detta är om du inte utvecklar en anpassad lösning för dina behov. Med ditt verktyg kan du kommentera video eller bilder från datorsyn, ljud eller text från NLP: er och transkriptioner med mera. Förfina detta ytterligare, det borde finnas alternativ för att använda avgränsande rutor, semantisk segmentering, kuboider, interpolering, sentimentanalys, taldelar, referenslösning och mer.

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.

Bortsett från dessa måste säkerhetsstandarder 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.

Analysera fördelarna med dataanmärkningar

När en process är så detaljerad och definierad måste det finnas en specifik uppsättning fördelar som användare eller yrkesverksamma kan uppleva. Förutom det faktum att dataanmärkningen optimerar träningsprocessen för AI och maskininlärningsalgoritmer, erbjuder den också olika fördelar. Låt oss utforska vad de är.
Analysera fördelarna med dataanmärkningar

Mer uppslukande användarupplevelse

Själva syftet med AI-modeller är att erbjuda användarna den ultimata upplevelsen och göra deras liv enkelt. Idéer som chatbots, automatisering, sökmotorer och mer har alla dykt upp med samma syfte. Med datanotering får användare en sömlös onlineupplevelse där deras konflikter löses, sökfrågor möts med relevanta resultat och kommandon och uppgifter utförs enkelt.

De gör Turing-testet knäckt

Turing-testet föreslogs av Alan Turing för tänkande maskiner. När ett system spricker testet sägs det vara i nivå med det mänskliga sinnet, där personen på andra sidan maskinen inte skulle kunna berätta om de interagerar med en annan människa eller en maskin. Idag är vi alla ett steg borta från att knäcka Turing-testet på grund av datamärkningstekniker. Chatbots och virtuella assistenter drivs alla av överlägsna annoteringsmodeller som sömlöst återskapar konversationer man kan ha med människor. Om du märker att virtuella assistenter som Siri inte bara har blivit smartare utan också konstigare.

De gör resultaten mer effektiva

Effekten av AI-modeller kan dechiffreras från effektiviteten i de resultat de levererar. När data är perfekt kommenterade och taggade kan AI-modeller inte gå fel och skulle helt enkelt producera utdata som är de mest effektiva och exakta. I själva verket skulle de tränas i så stor utsträckning att deras resultat skulle vara dynamiska med svar som varierar beroende på unika situationer och scenarier.

Att bygga eller inte bygga ett dataannoteringsverktyg

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.

Att bygga eller inte att bygga ett dataannotationsverktyg

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

Komplexitet för efterlevnad Leverantörer kan vara oerhört hjälpsamma när det gäller datasekretess och korrekt hantering av känslig information. Ett av dessa typer av användningsfall handlar om ett sjukhus eller sjukvårdsrelaterat företag som vill använda kraften i maskininlärning utan att äventyra dess efterlevnad av HIPAA och andra dataskyddsregler. Även utanför det medicinska området skärper lagar som den europeiska dataskyddsförordningen kontrollen av datamängder och kräver mer vaksamhet från företagets intressenter.

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 ett alternativ för ett mindre projekt eller för mindre projektfaser. När kostnaderna är kontrollerbara kan företaget dra nytta av outsourcing för att effektivisera dataannotering eller datamärkningsprojekt.

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

Öppen källkod och freeware -alternativNågra alternativ till full leverantörsstöd innebär att man använder programvara med öppen källkod, eller till och med freeware, för att genomföra dataanmärkningar eller märkningsprojekt. Här finns det ett slags mellanväg där företag inte skapar allt från grunden, men också undviker att förlita sig för mycket på kommersiella leverantörer.

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."

ByggaKöp

Fördelar:

  • Full kontroll över hela processen
  • Snabbare svarstid

Fördelar:

  • Snabbare time-to-market för första flyttare fördel
  • Tillgång till det senaste inom teknik i enlighet med branschens bästa praxis

Nackdelar:

  • Långsam och stadig process. Kräver tålamod, tid och pengar.
  • Pågående underhålls- och plattformsförbättringskostnader
Nackdelar:
  • Befintliga leverantörserbjudanden kan behöva anpassas för att stödja ditt användningsfall
  • Plattformen kan stödja pågående krav och garanterar inte framtida support.

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.

Faktorer att tänka på när du väljer rätt dataanmärkningsverktyg

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 tillbaka har marknaden utvecklats med massor av dataanmärkningsverktyg i praktiken idag. Företagen har fler möjligheter att välja en utifrån deras distinkta behov. Men varje enskilt verktyg har sina egna fördelar och nackdelar. För att fatta ett klokt beslut måste en objektiv väg också tas bort från subjektiva krav.

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

Fastställande av kvalitetskontrollstandarder Detta är en avgörande faktor att tänka på eftersom syftet och effektiviteten med dina AI-modeller är beroende av de kvalitetsstandarder du fastställer. Som en granskning måste du utföra kvalitetskontroller av de data du matar och de resultat som erhållits för att förstå om dina modeller utbildas på rätt sätt och för rätt ändamål. Frågan är dock hur tänker du upprätta kvalitetsstandarder?

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

The Vendor Vs. Partnerdebatt Dataanmärkningar är en samarbetsprocess. Det involverar beroenden och intrikat som interoperabilitet. Det betyder att vissa team alltid arbetar tillsammans med varandra och att ett av lagen kan vara din leverantör. Det är därför leverantören eller partnern du väljer är lika viktigt som verktyget du använder för datamärkning.

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?

Viktiga användningsfall

Varför genomför företag den här typen av dataanmärkningar och datamärkningsprojekt?

Användningsfall finns i överflöd, men några av de vanligaste illustrerar hur dessa system hjälper företag att uppnå mål och mål.

Datanotering Viktiga användningsfall

I vissa användningsfall handlar det till exempel om att försöka träna digitala assistenter eller interaktiva röstsvarssystem. Egentligen kan samma typer av resurser vara till hjälp i alla situationer där en artificiell intelligens enhet interagerar med en människa. Ju mer datanotering och datamärkning har bidragit till riktade testdata och träningsdata, desto bättre fungerar dessa relationer i allmänhet.

Ett annat viktigt användningsfall för datanotering och datamärkning är att utveckla branschspecifik AI. Du kan kalla några av dessa typer av projekt för ”forskningsinriktad” AI, där andra är mer operativa eller procedurella. Hälso- och sjukvård är en viktig vertikal för denna dataintencerande insats. Med detta i åtanke kommer andra branscher som finans, sjukhus, tillverkning eller till och med detaljhandel också att använda denna typ av system.

Andra användningsfall är mer specifika till sin natur. Ta ansiktsigenkänning som ett bildbehandlingssystem. Samma datanotering och datamärkning hjälper till att förse datorsystemen med den information de behöver för att identifiera individer och ge riktade resultat.

Vissa företags motvilja mot sektorn för ansiktsigenkänning är ett exempel på hur det fungerar. När tekniken är otillräckligt kontrollerad leder det till stora bekymmer om rättvisa och dess inverkan på mänskliga samhällen.

Fallstudier

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 datanotering och datamärkning avslöjar hur vi närmar oss varje projekt och vad vi erbjuder till de företag och intressenter vi arbetar med.

Fallstudiematerial som visar hur detta fungerar:

Datanotering Viktiga användningsfall

I ett kliniskt datalicensprojekt bearbetade Shaip-teamet över 6,000 timmar ljud, tog bort all skyddad hälsoinformation (PHI) och lämnade HIPAA-kompatibelt innehåll för taligenkänningsmodeller för vården att arbeta med.

I den här typen av fall är det kriterierna och klassificeringen av prestationer som är viktiga. Rådata är i form av ljud, och det finns behov av att avidentifiera parter. När man till exempel använder NER-analys är det dubbla målet att avidentifiera och kommentera innehållet.

En annan fallstudie involverar en fördjupning konversationsdata för AI-träning projekt som vi genomförde med 3,000 14 lingvister som arbetade under en 27-veckorsperiod. Detta ledde till produktion av träningsdata på XNUMX språk, för att utveckla flerspråkiga digitala assistenter som kan hantera mänsklig interaktion på ett brett urval av modersmål.

I denna specifika fallstudie var behovet av att få rätt person i rätt stol uppenbart. Det stora antalet ämnesexperter och innehållsinmatningsoperatörer innebar att det fanns ett behov av organisation och procedureffektivisering för att få projektet gjort på en viss tidslinje. Vårt team kunde slå branschstandarden med stor marginal genom att optimera datainsamlingen och efterföljande processer.

Andra typer av fallstudier involverar saker som bot-utbildning och textannotering för maskininlärning. Återigen, i textformat är det fortfarande viktigt att behandla identifierade parter enligt sekretesslagar och att sortera genom rådata för att få de riktade resultaten.

Med andra ord, i arbetet över flera datatyper och format har Shaip visat samma viktiga framgång genom att tillämpa samma metoder och principer för både rådata och datalicenseringsscenarier.

Inslag Up

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 anteckningar för, kan du hitta det veteranlaget i oss för att möta dina krav och mål. Få dina AI-modeller optimerade för att lära dig hos oss.

Låt oss prata

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Integritetspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.

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.