Datamärkning

Vad är datamärkning? Allt en nybörjare behöver veta

Vad är datamärkning

Intelligenta AI -modeller måste utbildas mycket för att kunna identifiera mönster, objekt och så småningom fatta tillförlitliga beslut. Tränade data kan dock inte matas slumpmässigt och måste märkas för att hjälpa modellerna att förstå, bearbeta och lära sig omfattande av de kuraterade inmatningsmönstren.

Det är här datamärkning kommer in, som en handling för att märka information eller snarare metadata, enligt en specifik datamängd, för att fokusera på att förstärka förståelsen för maskinerna. För att helt enkelt fortsätta kategoriserar datamärkning selektivt data, bilder, text, ljud, videor och mönster för att förbättra AI -implementeringar.

Global marknad för datamärkning

Enligt NASSCOM Datamärkning Rapportera, den globala datamärkningsmarknaden förväntas växa med 700% i värde i slutet av 2023, jämfört med det under 2018. Denna påstådda tillväxt kommer sannolikt att medföra den ekonomiska fördelningen för självhanterade märkningsverktyg, internt stödda resurser och till och med tredjepartslösningar. 

Utöver dessa fynd kan det också dras slutsatsen att den globala datamärkningsmarknaden samlade ett värde på 1.2 miljarder dollar under 2018. Vi förväntar oss dock att den ska skala eftersom datamärkningens marknadsstorlek antas nå en massiv värdering på 4.4 miljarder dollar år 2023.

7 Datamärkningsutmaningar som företaget står inför

Datamärkning är timmars behov men har flera implementerings- och prisspecifika utmaningar.

Några av de mer angelägna är:

  • Trög dataförberedelse, tack vare redundanta rengöringsverktyg
  • Brist på nödvändig hårdvara för att hantera en massiv personalstyrka och överdriven mängd skrapad data
  • Begränsad tillgång till avantgarde-märkningsverktyg och stödteknik
  • Högre kostnad för datamärkning
  • Bristande konsekvens när det gäller kvalitetsdatamärkning
  • Brist på skalbarhet, om och när AI-modellen måste täcka ytterligare en uppsättning deltagare
  • Bristande efterlevnad när det gäller att upprätthålla en stabil datasäkerhetsställning samtidigt som du skaffar data och använder den
Typer av datamärkning

Även om du kan separera datamärkning konceptuellt kräver de relevanta verktygen att du klassificerar begreppen efter datauppsättningarnas karaktär. Dessa inkluderar:

  • Ljudklassificering: Omfattar ljudinsamling, segmentering och transkription
  • Bildmärkning: Består av insamling, klassificering, segmentering och nyckelpunktdatamärkning
  • Textmärkning: Innehåller textuttag och klassificering
  • Videomärkning: Inkluderar element som videosamling, klassificering och segmentering
  • 3D -märkning: Har objektspårning och segmentering

Bortsett från ovannämnda segregering, särskilt ur ett bredare perspektiv, är datamärkningen uppdelad i fyra typer, inklusive beskrivande, utvärderande, informativa och kombinationer. Klassificering, extraktion, objektspårning, som vi redan har diskuterat för de enskilda datamängderna.

4 viktiga steg i datamärkning

Datamärkning är en detaljerad process och innefattar följande steg för att kategoriskt träna AI -modeller:

  1. Insamling av datauppsättningar, via strategier, dvs interna, öppna källor, leverantörer
  2. Märkning av datamängder enligt Computer Vision, Deep learning och NLP-specifika funktioner
  3. Testa och utvärdera producerade modeller för att bestämma intelligens som en del av distributionen
  4. Tillfredsställande acceptabel modellkvalitet och så småningom släppa den för omfattande användning
Faktorer att tänka på när man väljer rätt verktyg

Rätt uppsättning datamärkningsverktyg, synonymt med en trovärdig datamärkningsplattform måste väljas med följande faktorer i åtanke:

  1. Typ av intelligens du vill att modellen ska ha via definierade användningsfall 
  2. Kvalitet och erfarenhet av datakommentatorer, så att de kan använda verktygen till precision
  3. Kvalitetsstandarder du har i åtanke 
  4. Efterlevnadsspecifika behov
  5. Kommersiella verktyg, öppen källkod och freeware
  6. Budget du kan spara

Förutom de nämnda faktorerna är det bättre att du noterar följande överväganden:

  1. Märkningsnoggrannhet för verktygen
  2. Kvalitetssäkring garanteras av verktygen
  3. Integrationsmöjligheter
  4. Säkerhet och immunisering mot läckage
  5. Molnbaserad installation eller inte
  6. Kvalitetskontrollhantering 
  7. Fail-Safes, Stop-Gaps och skalbar förmåga hos verktyget
  8. Företaget erbjuder verktygen
Branscher som använder datamärkning

Vertikaler som bäst tjänas av datatiketteringsverktyg och resurser inkluderar:

  1. Medicinsk AI: Fokusområden inkluderar utbildning av diagnostiska modeller med datorsyn för förbättrad medicinsk bildbehandling, minimerad väntetid och minimal eftersläpning
  2. Finans: Fokusområden inkluderar utvärdering av kreditrisker, lånebehörighet och andra viktiga faktorer via textmärkning
  3. Autonomt fordon eller transport: Fokusområden inkluderar NLP och Computer Vision -implementering för att stapla modeller med en vansinnig volym träningsdata för att upptäcka individer, signaler, blockader etc.
  4. Detaljhandel och e-handel: Fokusområden inkluderar prisspecifika beslut, förbättrad e-handel, övervakning av köparpersona, förstå köpvanor och förstärka användarupplevelsen
  5. Teknik: Fokusområden inkluderar produkttillverkning, plockning av papperskorgar, upptäckt av kritiska tillverkningsfel i förväg och mer
  6. Geospatial: Fokusområden inkluderar GPS och fjärranalys med utvalda märkningstekniker
  7. Lantbruk: Fokusområden inkluderar att använda GPS -sensorer, drönare och datorsyn för att främja begreppen precisionsjordbruk, optimera mark- och grödförhållanden, bestämma avkastning och mer
Bygg Vs. köpa

Fortfarande förvirrad om vilken som är en bättre strategi för att få datamärkning på rätt spår, det vill säga att bygga en självhanterad installation eller köpa en från en tredjeparts tjänsteleverantör. Här är fördelarna och nackdelarna med var och en för att hjälpa dig att bestämma bättre:

"Bygg" Apporach

ByggaKöp

Träffar:

  • Bättre kontroll över inställningarna
  • Snabbare responsövervakning medan system tränas

Träffar:

  • Snabbare tid till marknaden
  • Gör att du kan ta del av den tidiga adopterfördelen
  • Tillgång till avantgarde-teknik
  • Bättre datasäkerhet

Misses:

  • Trög utplacering
  • Massiva omkostnader
  • Försenad start
  • Högre budgetbegränsningar
  • Kräver löpande underhåll
  • Skalbarhet lockar till förbättringskostnader

Misses:

  • Mestadels generiskt
  • Kan behöva anpassningar för att passa i exklusiva användningsfall
  • Ingen garanti för framtida stöd

Fördelar:

  • Förbättrat beroende
  • Extra flexibilitet
  • Självuppfattade säkerhetsåtgärder

Fördelar:

  • Fortsatt tillgång till lag
  • Snabbare integrationer
  • Förbättrad skalbarhet
  • Noll ägandekostnader
  • Omedelbar tillgång till resurser och tekniker
  • Fördefinierade säkerhetsprotokoll

Slutsats

Om du planerar att bygga ett exklusivt AI -system utan att tiden är en begränsning är det meningsfullt att bygga ett märkningsverktyg från grunden. För allt annat är det bästa sättet att köpa ett verktyg

Social Dela