Datamerking og datamerking
Den ultimate kjøperveiledningen 2023
Så du vil starte et nytt AI/ML-initiativ, og nå innser du raskt at ikke bare å finne høy kvalitet treningsdata but also data annotation will be a few of the challenging aspects of your project. The output of your AI & ML models is only as good as the data you use to train it – so the precision that you apply to data aggregation and the tagging and identifying of that data is important!
Hvor går du for å få de beste tjenestene for datakommentarer og datamerking for forretnings-AI og maskin
læringsprosjekter?
Det er et spørsmål som enhver leder og bedriftsleder som deg må vurdere når de utvikler sine
veikart og tidslinje for hvert av deres AI/ML-initiativer.
Les veiledningen for datakommentarer / merking av kjøpere, eller last ned en PDF-versjon
Introduksjon
Denne veiledningen vil være ekstremt nyttig for de kjøpere og beslutningstakere som begynner å vende tankene mot mutterne og skruene ved datainnhenting og dataimplementering både for nevrale nettverk og andre typer AI- og ML-operasjoner.
Denne artikkelen er fullstendig dedikert til å kaste lys over hva prosessen er, hvorfor den er uunngåelig, avgjørende
faktorer bedrifter bør vurdere når de nærmer seg datakommentarverktøy og mer. Så hvis du eier en bedrift, gjør deg klar for å bli opplyst, da denne guiden vil lede deg gjennom alt du trenger å vite om datakommentarer.
La oss komme i gang.
For de av dere som skumles gjennom artikkelen, her er noen raske takeaways du finner i guiden:
- Forstå hva datakommentar er
- Kjenn til de forskjellige typene datamerkingsprosesser
- Kjenn fordelene ved å implementere datakommentarprosessen
- Få klarhet i om du bør gå for intern datamerking eller få dem satt ut
- Innsikt i valg av riktig datakommentar også
Hvem er denne veiledningen for?
Denne omfattende veiledningen er for:
- Alle dere gründere og soloprenører som knuser enorme mengder data regelmessig
- AI og maskinlæring eller fagfolk som kommer i gang med prosessoptimaliseringsteknikker
- Prosjektledere som har til hensikt å implementere en raskere time-to-market for sine AI-moduler eller AI-drevne produkter
- Og teknologientusiaster som liker å komme inn på detaljene i lagene som er involvert i AI-prosesser.
Hva er maskinlæring?
Vi har snakket om hvordan datakommentarer eller datamerking støtter maskinlæring og at den består av tagging eller identifisering av komponenter. Men når det gjelder dyp læring og maskinlæring i seg selv: det grunnleggende premisset for maskinlæring er at datasystemer og programmer kan forbedre resultatene sine på måter som ligner menneskelige kognitive prosesser, uten direkte menneskelig hjelp eller intervensjon, for å gi oss innsikt. De blir med andre ord selvlærende maskiner som, omtrent som et menneske, blir bedre i jobben sin med mer øvelse. Denne "praksisen" oppnås ved å analysere og tolke flere (og bedre) treningsdata.
Et av nøkkelbegrepene innen maskinlæring er det nevrale nettverket, hvor individuelle digitale nevroner kartlegges sammen i lag. Det nevrale nettverket sender signaler gjennom disse lagene, omtrent som hvordan en faktisk menneskelig hjerne fungerer, for å få resultater.
Hvordan dette ser ut i feltet er forskjellig fra sak til sak, men grunnleggende elementer gjelder. En av disse er behovet for merket og veiledet læring.
Disse merkede dataene kommer vanligvis i form av trenings- og testsett som vil orientere maskinlæringsprogrammet mot fremtidige resultater etter hvert som fremtidige datainndata legges til. Med andre ord, når du har et godt test- og treningsdataoppsett, er maskinen i stand til å tolke og sortere nye innkommende produksjonsdata på bedre og mer effektive måter.
Sånn sett er optimering av denne maskinlæringen et søk etter kvalitet og en måte å løse «verdilæringsproblemet» – problemet med hvordan maskiner kan lære å tenke på egenhånd og prioritere resultater med så lite menneskelig assistanse som mulig.
Ved utvikling av de beste nåværende programmene er nøkkelen til effektive AI/ML-implementeringer "rene" merket data. Test- og opplæringsdatasett som er godt utformet og kommentert støtter resultatene som ingeniører trenger fra vellykket ML.
Hva er datakommentarer?
Som vi nevnte tidligere, er nær 95% av dataene som genereres ustrukturert. Med enkle ord kan ustrukturerte data være over alt og er ikke riktig definert. Hvis du bygger en AI-modell, må du mate informasjon til en algoritme for at den skal behandle og levere utdata og slutninger.
Denne prosessen kan bare skje når algoritmen forstår og klassifiserer dataene som blir matet til den.
Og denne prosessen med å tilskrive, merke eller merke data kalles datakommentarer. For å oppsummere handler datamerking og datamerking om å merke eller merke relevant informasjon/metadata i et datasett for å la maskiner forstå hva de er. Datasettet kan være i hvilken som helst form, dvs. bilde, lydfil, videoopptak eller til og med tekst. Når vi merker elementer i data, forstår ML-modeller nøyaktig hva de skal behandle og beholder denne informasjonen for automatisk å behandle nyere informasjon som er bygget på eksisterende kunnskap for å ta beslutninger i tide.
Med datakommentarer vil en AI-modell vite om dataene den mottar er lyd, video, tekst, grafikk eller en blanding av formater. Avhengig av funksjonene og parameterne som er tildelt, vil modellen deretter klassifisere dataene og fortsette med å utføre oppgavene.
Dataannotering er uunngåelig fordi AI og maskinlæringsmodeller må trenes konsekvent for å bli mer effektive og effektive når det gjelder å levere nødvendige resultater. I veiledet læring blir prosessen desto mer avgjørende fordi jo mer kommenterte data som mates til modellen, jo raskere trener den seg selv til å lære autonomt.
For eksempel, hvis vi må snakke om selvkjørende biler, som er fullstendig avhengige av data generert fra de forskjellige teknologikomponentene som f.eks. datasyn, NLP (Natural Language Processing), sensorer og mer, datakommentarer er det som presser algoritmene til å ta presise kjøreavgjørelser hvert sekund. I fravær av prosessen ville en modell ikke forstå om et hinder som nærmer seg er en annen bil, en fotgjenger, et dyr eller en veisperring. Dette resulterer bare i en uønsket konsekvens og svikt i AI-modellen.
Når datakommentarer implementeres, er modellene dine nøyaktig trent. Så uansett om du distribuerer modellen for chatbots, talegjenkjenning, automatisering eller andre prosesser, vil du få optimale resultater og en idiotsikker modell.
Hvorfor er dataanmerkning påkrevd?
Vi vet med sikkerhet at datamaskiner er i stand til å levere ultimate resultater som ikke bare er presise, men også relevante og tidsriktige. Men hvordan lærer en maskin å levere med en slik effektivitet?
Alt dette er på grunn av datakommentarer. Når en maskinlæringsmodul fortsatt er under utvikling, mates de med volumer etter volumer av AI-treningsdata for å gjøre dem bedre til å ta avgjørelser og identifisere objekter eller elementer.
Det er bare gjennom prosessen med datakommentarer at moduler kan skille mellom en katt og en hund, et substantiv og et adjektiv, eller en vei fra et fortau. Uten datakommentarer ville hvert bilde vært det samme for maskiner, siden de ikke har noen iboende informasjon eller kunnskap om noe i verden.
Dataannotering er nødvendig for å få systemene til å levere nøyaktige resultater, hjelpe moduler med å identifisere elementer for å trene datasyn og tale, gjenkjenningsmodeller. Enhver modell eller system som har et maskindrevet beslutningssystem ved omdreiningspunktet, datakommentarer er nødvendig for å sikre at beslutningene er nøyaktige og relevante.
Datamerking VS Datamerking
Det er en veldig tynn forskjell mellom datamerking og datamerking, bortsett fra stilen og typen innholdsmerking som brukes. Derfor har de ganske ofte blitt brukt om hverandre for å lage ML-treningsdatasett avhengig av AI-modell og prosess for å trene algoritmene.
| Datanotering | Datamerking |
|---|---|
| Dataannotering er teknikken som vi merker data med for å gjøre objekter gjenkjennelige av maskiner | Datamerking handler om å legge til mer info/metadata til ulike data typer (tekst, lyd, bilde og video) for å trene ML-modeller |
| Annoterte data er det grunnleggende kravet for å trene ML-modeller | Merking handler om å identifisere relevante funksjoner i datasettet |
| Annotering hjelper med å gjenkjenne relevante data | Merking hjelper til med å gjenkjenne mønstre for å trene algoritmer |
Fremveksten av datakommentarer og datamerking
Den enkleste måten å forklare brukstilfellene for datamerking og datamerking på er først å diskutere overvåket og uovervåket maskinlæring.
Generelt sett, i overvåket maskinlæring, leverer mennesker «merkede data» som gir maskinlæringsalgoritmen et forsprang; noe å gå på. Mennesker har merket dataenheter ved å bruke forskjellige verktøy eller plattformer som ShaipCloud, slik at maskinlæringsalgoritmen kan bruke alt arbeidet som må gjøres, og allerede vite noe om dataene den møter.
I motsetning uovervåket datalæring innebærer programmer der maskiner må identifisere datapunkter mer eller mindre på egenhånd.
Å bruke en forenklet måte å forstå dette på er å bruke et "fruktkurv"-eksempel. Anta at du har et mål om å sortere epler, bananer og druer til logiske resultater ved hjelp av en kunstig intelligens-algoritme.
Med merkede data, resultater som allerede er identifisert som epler, bananer og druer, er alt programmet trenger å gjøre skille mellom disse merkede testelementene for å klassifisere resultatene korrekt.
Men med uovervåket maskinlæring – der datamerking ikke er tilstede – vil maskinen måtte identifisere epler, druer og bananer gjennom deres visuelle kriterier – for eksempel sortering av røde, runde gjenstander fra gule, lange gjenstander eller grønne, klyngede gjenstander.
Den største ulempen med uovervåket læring er at algoritmen fungerer blind på så mange viktige måter. Ja, det kan skape resultater – men bare med mye kraftigere algoritmeutvikling og tekniske ressurser. Alt dette betyr flere utviklingskroner og forhåndsressurser – noe som gir enda større grad av usikkerhet. Dette er grunnen til at veiledede læringsmodeller, og datakommentarene og merkingen som følger med dem, er så verdifulle for å bygge alle slags ML-prosjekter. Oftere enn ikke kommer veiledede læringsprosjekter med lavere utviklingskostnader på forhånd og mye større nøyaktighet.
I denne sammenhengen er det lett å se hvordan datamerking og datamerking dramatisk kan øke hva et AI- eller ML-program kan, samtidig som det reduserer tiden til markedet og de totale eierkostnadene.
Nå som vi har slått fast at denne typen forskningsapplikasjoner og -implementering er både viktig og etterspurt, la oss se på aktørene.
Igjen starter det med menneskene som denne veiledningen er laget for å hjelpe – kjøperne og beslutningstakerne som opererer som strateger eller skapere av en organisasjons AI-plan. Den strekker seg deretter til dataforskerne og dataingeniørene som vil jobbe direkte med algoritmer og data, og overvåke og kontrollere, i noen tilfeller, utdataene fra AI/ML-systemer. Det er her den vitale rollen til «Mennesket i løkken» kommer inn i bildet.
Human-in-the-Loop (HITL) er en generisk måte å adressere viktigheten av menneskelig tilsyn i AI-operasjoner. Dette konseptet er svært relevant for datamerking på en rekke fronter – for det første kan datamerking i seg selv ses på som en implementering av HITL.
Hva er et datamerkings-/kommentarverktøy?
Enkelt sagt er det en plattform eller en portal som lar spesialister og eksperter kommentere, merke eller merke datasett av alle typer. Det er en bro eller et medium mellom rådata og resultatene dine maskinlæringsmoduler til slutt vil gi.
Et datamerkingsverktøy er en lokal eller skybasert løsning som kommenterer opplæringsdata av høy kvalitet for maskinlæringsmodeller. Mens mange selskaper er avhengige av en ekstern leverandør for å gjøre komplekse merknader, har noen organisasjoner fortsatt sine egne verktøy som enten er spesialbygde eller er basert på freeware eller opensource-verktøy tilgjengelig i markedet. Slike verktøy er vanligvis utformet for å håndtere spesifikke datatyper, f.eks. bilde, video, tekst, lyd, osv. Verktøyene tilbyr funksjoner eller alternativer som avgrensende bokser eller polygoner for dataannotatorer for å merke bilder. De kan bare velge alternativet og utføre sine spesifikke oppgaver.
Overvinn nøkkelutfordringene i dataarbeid
Det er en rekke nøkkelutfordringer som skal evalueres ved å utvikle eller anskaffe datakommentarer og merketjenester som vil tilby den høyeste kvaliteten på dine maskinlæringsmodeller (ML).
Noen av utfordringene har å gjøre med å bringe riktig analyse til dataene du merker (dvs. tekstdokumenter, lydfiler, bilder eller video). I alle tilfeller vil de beste løsningene kunne komme med spesifikke, målrettede tolkninger, merking og transkripsjoner.
Det er her algoritmer må være muskuløse og målrettede mot oppgaven. Men dette er bare grunnlaget for noen av de mer tekniske vurderingene ved å utvikle bedre nlp-datamerkingstjenester.
På et bredere nivå handler den beste datamerkingen for maskinlæring mye mer om kvaliteten på menneskelig deltakelse. Det handler om arbeidsflytstyring og on-boarding for menneskelige arbeidere av alle slag – og å sørge for at rett person er kvalifisert og gjør den rette jobben.
Det er en utfordring å få det riktige talentet og den rette delegasjonen til å nærme seg en bestemt maskinlæringstilfelle, som vi skal snakke om senere.
Begge disse grunnleggende grunnleggende standardene må tas i bruk for effektiv dataannotering og datamerking for AI/ML-implementeringer.
Typer datakommentarer
Dette er et paraplybegrep som omfatter ulike typer datakommentarer. Dette inkluderer bilde, tekst, lyd og video. For å gi deg en bedre forståelse har vi delt opp hver av dem i ytterligere fragmenter. La oss sjekke dem ut individuelt.
Bildekommentar
Fra datasettene de har blitt trent på, kan de umiddelbart og presist skille øynene dine fra nesen og øyenbrynet fra øyevippene. Det er derfor filtrene du bruker passer perfekt uavhengig av ansiktsformen, hvor nært du er kameraet og mer.
Så, som du nå vet, bildekommentar er viktig i moduler som involverer ansiktsgjenkjenning, datasyn, robotsyn og mer. Når AI-eksperter trener slike modeller, legger de til bildetekster, identifikatorer og nøkkelord som attributter til bildene deres. Algoritmene identifiserer og forstår deretter fra disse parameterne og lærer autonomt.
Lydkommentar
Lyddata har enda mer dynamikk knyttet til seg enn bildedata. Flere faktorer er assosiert med en lydfil, inkludert, men definitivt ikke begrenset til – språk, høyttalerdemografi, dialekter, humør, hensikt, følelser, atferd. For at algoritmer skal være effektive i behandlingen, bør alle disse parameterne identifiseres og merkes med teknikker som tidsstempling, lydmerking og mer. Foruten bare verbale signaler, kan ikke-verbale forekomster som stillhet, pust, til og med bakgrunnsstøy kommenteres slik at systemene kan forstå dem fullstendig.
Videokommentar
Mens et bilde er stille, er en video en samling av bilder som skaper en effekt av at objekter er i bevegelse. Nå kalles hvert bilde i denne samlingen en ramme. Når det gjelder videokommentarer, innebærer prosessen å legge til nøkkelpunkter, polygoner eller avgrensningsbokser for å kommentere forskjellige objekter i feltet i hver ramme.
Når disse rammene er sydd sammen, kan bevegelsen, oppførselen, mønstrene og mer læres av AI-modellene i aksjon. Det er bare gjennom videoannotering at konsepter som lokalisering, bevegelsesuskarphet og objektsporing kan implementeres i systemer.
Tekstkommentar
I dag er de fleste virksomheter avhengige av tekstbaserte data for unik innsikt og informasjon. Nå kan tekst være alt fra tilbakemeldinger fra kunder på en app til omtale i sosiale medier. Og i motsetning til bilder og videoer som for det meste formidler intensjoner som er rett frem, kommer tekst med mye semantikk.
Som mennesker er vi innstilt på å forstå konteksten til en setning, betydningen av hvert ord, setning eller setning, relatere dem til en bestemt situasjon eller samtale og deretter innse den helhetlige betydningen bak et utsagn. Maskiner, derimot, kan ikke gjøre dette på nøyaktige nivåer. Begreper som sarkasme, humor og andre abstrakte elementer er ukjente for dem, og det er derfor tekstdatamerking blir vanskeligere. Det er derfor tekstkommentarer har noen mer raffinerte stadier som følgende:
Semantisk kommentar – objekter, produkter og tjenester gjøres mer relevante ved hjelp av passende nøkkelsetningsmerking og identifikasjonsparametere. Chatbots er også laget for å etterligne menneskelige samtaler på denne måten.
Hensiktskommentar – intensjonen til en bruker og språket som brukes av dem er merket for maskiner å forstå. Med dette kan modeller skille en forespørsel fra en kommando, eller anbefaling fra en bestilling, og så videre.
Tekstkategorisering – setninger eller avsnitt kan merkes og klassifiseres basert på overordnede emner, trender, emner, meninger, kategorier (sport, underholdning og lignende) og andre parametere.
Enhetsmerknad – hvor ustrukturerte setninger er tagget for å gjøre dem mer meningsfulle og bringe dem til et format som kan forstås av maskiner. For å få dette til er to aspekter involvert – kalt enhet anerkjennelse og enhetskobling. Anerkjennelse av navngitte enheter er når navn på steder, personer, hendelser, organisasjoner og mer er merket og identifisert, og enhetskobling er når disse kodene er koblet til setninger, setninger, fakta eller meninger som følger dem. Til sammen etablerer disse to prosessene forholdet mellom tekstene knyttet og utsagnet rundt det.
3 nøkkeltrinn i datamerkings- og datamerkingsprosessen
Noen ganger kan det være nyttig å snakke om iscenesettelsesprosessene som foregår i et komplekst datamerkings- og merkeprosjekt.
De første etappe er oppkjøp. Her er hvor selskaper samler inn og samler data. Denne fasen innebærer vanligvis å måtte hente sakkunnskapen, enten fra menneskelige operatører eller gjennom en datalisenskontrakt.
De sekund og sentralt trinn i prosessen involverer selve merkingen og merknaden.
Dette trinnet er der analysen av NER, sentiment og intensjon finner sted som vi snakket om tidligere i boken.
Dette er mutterne og boltene for nøyaktig merking og merking av data som skal brukes i maskinlæringsprosjekter som lykkes med målene og målene som er satt for dem.
Etter at dataene er tilstrekkelig merket, merket eller kommentert, sendes dataene til tredje og siste trinn av prosessen, som er utplassering eller produksjon.
En ting å huske på i søknadsfasen er behovet for samsvar. Dette er stadiet der personvernspørsmål kan bli problematiske. Enten det er HIPAA eller GDPR eller andre lokale eller føderale retningslinjer, kan dataene i spill være data som er sensitive og må kontrolleres.
Med oppmerksomhet på alle disse faktorene, kan denne tre-trinns prosessen være enestående effektiv for å utvikle resultater for forretningsinteressenter.
Datakommentarprosess
Funksjoner for verktøy for datamerking og datamerking
Dataannoteringsverktøy er avgjørende faktorer som kan gjøre eller ødelegge AI-prosjektet ditt. Når det kommer til presise utdata og resultater, spiller kvaliteten på datasett alene ingen rolle. Faktisk påvirker datakommentarverktøyene du bruker for å trene AI-modulene dine utdataene dine enormt.
Det er derfor det er viktig å velge og bruke det mest funksjonelle og hensiktsmessige datamerkingsverktøyet som dekker bedriftens eller prosjektets behov. Men hva er et dataannoteringsverktøy i utgangspunktet? Hvilken hensikt tjener det? Finnes det noen typer? Vel, la oss finne ut av det.
I likhet med andre verktøy tilbyr datakommentarverktøy et bredt spekter av funksjoner og muligheter. For å gi deg en rask idé om funksjoner, her er en liste over noen av de mest grunnleggende funksjonene du bør se etter når du velger et datamerkingsverktøy.
Datasettbehandling
Dataannoteringsverktøyet du har tenkt å bruke må støtte datasettene du har i hånden og la deg importere dem til programvaren for merking. Så administrasjon av datasettene dine er den primære funksjonen som verktøyene tilbyr. Moderne løsninger tilbyr funksjoner som lar deg importere store datavolumer sømløst, og samtidig lar deg organisere datasettene dine gjennom handlinger som sortering, filtrering, kloning, sammenslåing og mer.
Når inntastingen av datasettene dine er ferdig, er neste eksport av dem som brukbare filer. Verktøyet du bruker bør la deg lagre datasettene dine i formatet du angir, slik at du kan mate dem inn i ML-modellene dine.
Annoteringsteknikker
Dette er hva et datamerkingsverktøy er bygget eller designet for. Et solid verktøy bør tilby deg en rekke merknadsteknikker for datasett av alle typer. Dette er med mindre du utvikler en tilpasset løsning for dine behov. Verktøyet ditt skal la deg kommentere video eller bilder fra datasyn, lyd eller tekst fra NLP-er og transkripsjoner og mer. For å avgrense dette ytterligere, bør det være muligheter for å bruke grensebokser, semantisk segmentering, cuboids, interpolering, sentimentanalyse, orddeler, coreference-løsning og mer.
For de uinnvidde finnes det også AI-drevne datamerkingsverktøy. Disse kommer med AI-moduler som autonomt lærer av en annotators arbeidsmønstre og automatisk kommenterer bilder eller tekst. Slik
moduler kan brukes til å gi utrolig hjelp til kommentatorer, optimalisere merknader og til og med implementere kvalitetskontroller.
Datakvalitetskontroll
Når vi snakker om kvalitetssjekker, ruller flere datakommentarverktøy der ute med innebygde kvalitetskontrollmoduler. Disse lar annotatører samarbeide bedre med teammedlemmene og hjelper til med å optimalisere arbeidsflytene. Med denne funksjonen kan kommentatorer merke og spore kommentarer eller tilbakemeldinger i sanntid, spore identiteter bak personer som gjør endringer i filer, gjenopprette tidligere versjoner, velge å merke konsensus og mer.
Sikkerhet
Siden du jobber med data, bør sikkerhet ha høyeste prioritet. Du kan jobbe med konfidensielle data som de som involverer personlige opplysninger eller åndsverk. Så verktøyet ditt må gi lufttett sikkerhet når det gjelder hvor dataene er lagret og hvordan de deles. Den må tilby verktøy som begrenser tilgangen til teammedlemmer, forhindrer uautoriserte nedlastinger og mer.
Bortsett fra disse må sikkerhetsstandarder og protokoller oppfylles og overholdes.
Arbeidsstyring
Et datakommentarverktøy er også en slags prosjektstyringsplattform, der oppgaver kan tildeles teammedlemmer, samarbeid kan skje, vurderinger er mulig og mer. Det er derfor verktøyet ditt bør passe inn i arbeidsflyten og prosessen for optimalisert produktivitet.
Dessuten må verktøyet også ha en minimal læringskurve da prosessen med datakommentarer i seg selv er tidkrevende. Det tjener ingen hensikt å bruke for mye tid på å bare lære verktøyet. Så det skal være intuitivt og sømløst for alle å komme raskt i gang.
Analysere fordelene med dataannotering
Når en prosess er så forseggjort og definert, må det være et spesifikt sett med fordeler som brukere eller fagfolk kan oppleve. Bortsett fra det faktum at datakommentarer optimaliserer opplæringsprosessen for AI og maskinlæringsalgoritmer, gir den også ulike fordeler. La oss utforske hva de er.
Mer oppslukende brukeropplevelse
Selve formålet med AI-modeller er å tilby den ultimate opplevelsen til brukerne og gjøre livet enkelt. Ideer som chatbots, automatisering, søkemotorer og mer har alle dukket opp med samme formål. Med datakommentarer får brukerne en sømløs online opplevelse der konfliktene deres løses, søkespørsmål blir møtt med relevante resultater og kommandoer og oppgaver utføres med letthet.
De gjør Turing-testen sprekkbar
Turing-testen ble foreslått av Alan Turing for tenkemaskiner. Når et system knekker testen, sies det å være på nivå med det menneskelige sinnet, der personen på den andre siden av maskinen ikke ville være i stand til å fortelle om de samhandler med et annet menneske eller en maskin. I dag er vi alle et skritt unna å knekke Turing-testen på grunn av datamerkingsteknikker. Chatbotene og de virtuelle assistentene er alle drevet av overlegne merknadsmodeller som sømløst gjenskaper samtaler man kan ha med mennesker. Hvis du legger merke til, har virtuelle assistenter som Siri ikke bare blitt smartere, men også særere.
De gjør resultatene mer effektive
Virkningen av AI-modeller kan tydes ut fra effektiviteten til resultatene de leverer. Når data er perfekt kommentert og tagget, kan AI-modeller ikke gå galt og vil ganske enkelt produsere utdata som er de mest effektive og presise. Faktisk ville de bli opplært i en slik grad at resultatene deres ville være dynamiske med svar som varierer i henhold til unike situasjoner og scenarier.
Å bygge eller ikke bygge et datakommentarverktøy
Et kritisk og overordnet problem som kan dukke opp under et datamerkings- eller datamerkingsprosjekt er valget om enten å bygge eller kjøpe funksjonalitet for disse prosessene. Dette kan komme opp flere ganger i ulike prosjektfaser, eller relatert til ulike deler av programmet. Når du velger om du vil bygge et system internt eller stole på leverandører, er det alltid en avveining.
Som du sannsynligvis kan se nå, er datakommentarer en kompleks prosess. Samtidig er det også en subjektiv prosess. Det betyr at det ikke finnes ett enkelt svar på spørsmålet om du bør kjøpe eller bygge et dataannoteringsverktøy. Mange faktorer må vurderes, og du må stille deg selv noen spørsmål for å forstå kravene dine og innse om du faktisk trenger å kjøpe eller bygge en.
For å gjøre dette enkelt, her er noen av faktorene du bør vurdere.
Ditt mål
Det første elementet du må definere er målet med kunstig intelligens og maskinlæringskonsepter.
- Hvorfor implementerer du dem i virksomheten din?
- Løser de et reell problem som kundene dine står overfor?
- Gjør de noen front-end eller backend prosess?
- Vil du bruke AI for å introdusere nye funksjoner eller optimalisere din eksisterende nettside, app eller en modul?
- Hva gjør din konkurrent i ditt segment?
- Har du nok brukstilfeller som trenger AI-intervensjon?
Svar på disse vil samle tankene dine – som for øyeblikket kan være over alt – på ett sted og gi deg mer klarhet.
AI-datainnsamling / lisensiering
AI-modeller krever bare ett element for å fungere – data. Du må identifisere hvor du kan generere enorme mengder bakkesannhetsdata. Hvis virksomheten din genererer store mengder data som må behandles for avgjørende innsikt om virksomhet, drift, konkurrentundersøkelser, markedsvolatilitetsanalyse, kundeatferdsstudie og mer, trenger du et dataannoteringsverktøy på plass. Du bør imidlertid også vurdere mengden data du genererer. Som nevnt tidligere, er en AI-modell bare så effektiv som kvaliteten og mengden av data den mates. Så avgjørelsene dine bør alltid avhenge av denne faktoren.
Hvis du ikke har de riktige dataene for å trene ML-modellene dine, kan leverandører komme godt med, og hjelpe deg med datalisensiering av det riktige settet med data som kreves for å trene ML-modeller. I noen tilfeller vil en del av verdien som leverandøren tilfører, involvere både teknisk dyktighet og også tilgang til ressurser som vil fremme prosjektsuksess.
budsjett
En annen grunnleggende betingelse som sannsynligvis påvirker hver enkelt faktor vi diskuterer nå. Løsningen på spørsmålet om du skal bygge eller kjøpe en dataannotering blir enkel når du forstår om du har nok budsjett å bruke.
Overholdelseskompleksiteter
Leverandører kan være svært behjelpelige når det gjelder personvern og riktig håndtering av sensitive data. En av disse typene brukstilfeller involverer et sykehus eller en helserelatert virksomhet som ønsker å utnytte kraften til maskinlæring uten å sette samsvar med HIPAA og andre datavernregler i fare. Selv utenfor det medisinske feltet, strammer lover som den europeiske GDPR kontrollen over datasett, og krever mer årvåkenhet fra bedriftens interessenter.
Manpower
Dataannotering krever dyktig arbeidskraft å jobbe med uavhengig av størrelsen, omfanget og domenet til virksomheten din. Selv om du genererer et minimum av data hver eneste dag, trenger du dataeksperter som jobber med dataene dine for merking. Så nå må du innse om du har den nødvendige arbeidskraften på plass. Hvis du gjør det, er de dyktige på de nødvendige verktøyene og teknikkene eller trenger de oppkvalifisering? Hvis de trenger oppkvalifisering, har du budsjett til å trene dem i utgangspunktet?
Dessuten tar de beste datamerkings- og datamerkingsprogrammene en rekke emne- eller domeneeksperter og segmenterer dem i henhold til demografi som alder, kjønn og ekspertiseområde – eller ofte i form av de lokaliserte språkene de skal jobbe med. Det er, igjen, der vi i Shaip snakker om å få de riktige personene på de riktige setene og dermed drive de riktige menneske-i-løkken-prosessene som vil lede din programmatiske innsats til suksess.
Små og store prosjektoperasjoner og kostnadsgrenser
I mange tilfeller kan leverandørstøtte være mer et alternativ for et mindre prosjekt, eller for mindre prosjektfaser. Når kostnadene er kontrollerbare, kan selskapet dra nytte av outsourcing for å gjøre datamerkings- eller datamerkingsprosjekter mer effektive.
Bedrifter kan også se på viktige terskler – der mange leverandører knytter kostnadene til mengden data som forbrukes eller andre ressursreferanser. La oss for eksempel si at et selskap har registrert seg hos en leverandør for å gjøre den kjedelige dataregistreringen som kreves for å sette opp testsett.
Det kan være en skjult terskel i avtalen der for eksempel forretningspartneren må ta ut en annen blokk med AWS-datalagring, eller en annen tjenestekomponent fra Amazon Web Services, eller en annen tredjepartsleverandør. Det gir de videre til kunden i form av høyere kostnader, og det setter prislappen utenfor kundens rekkevidde.
I disse tilfellene hjelper måling av tjenestene du får fra leverandører til å holde prosjektet rimelig. Å ha riktig omfang på plass vil sikre at prosjektkostnadene ikke overstiger det som er rimelig eller gjennomførbart for den aktuelle bedriften.
Alternativer for åpen kildekode og gratisprogram
Noen alternativer til full leverandørstøtte involverer bruk av åpen kildekode-programvare, eller til og med freeware, for å gjennomføre datakommentarer eller merkeprosjekter. Her er det en slags mellomting der bedrifter ikke skaper alt fra bunnen av, men også unngår å stole for mye på kommersielle leverandører.
Gjør-det-selv-mentaliteten til åpen kildekode er i seg selv et slags kompromiss – ingeniører og interne personer kan dra nytte av åpen kildekode-fellesskapet, der desentraliserte brukerbaser tilbyr sine egne typer grasrotstøtte. Det vil ikke være som det du får fra en leverandør – du vil ikke få 24/7 enkel hjelp eller svar på spørsmål uten å gjøre intern research – men prislappen er lavere.
Så det store spørsmålet - Når bør du kjøpe et datamerkingsverktøy:
Som med mange typer høyteknologiske prosjekter, krever denne typen analyser – når de skal bygges og når de skal kjøpes – dedikert tankegang og vurdering av hvordan disse prosjektene hentes og administreres. Utfordringene de fleste bedrifter møter knyttet til AI/ML-prosjekter når de vurderer "bygg"-alternativet, er at det ikke bare handler om bygge- og utviklingsdelene av prosjektet. Det er ofte en enorm læringskurve for å komme til det punktet hvor ekte AI/ML-utvikling kan skje. Med nye AI/ML-team og initiativer oppveier antallet «ukjente ukjente» langt antallet «kjente ukjente».
| Bygge | Kjøp |
|---|---|
Pros:
| Pros:
|
Cons:
| Cons:
|
For å gjøre ting enda enklere, vurder følgende aspekter:
- når du jobber med enorme mengder data
- når du jobber med ulike typer data
- når funksjonene knyttet til modellene eller løsningene dine kan endres eller utvikles i fremtiden
- når du har en vag eller generisk brukssak
- når du trenger en klar idé om utgiftene forbundet med å distribuere et datamerkingsverktøy
- og når du ikke har den rette arbeidsstyrken eller dyktige eksperter til å jobbe med verktøyene og leter etter en minimal læringskurve
Hvis svarene dine var motsatte av disse scenariene, bør du fokusere på å bygge verktøyet ditt.
Faktorer du bør vurdere når du velger riktig datamerkingsverktøy
Hvis du leser dette, høres disse ideene spennende ut, og er definitivt lettere sagt enn gjort. Så hvordan går man frem for å utnytte overfloden av allerede eksisterende dataannoteringsverktøy der ute? Så det neste trinnet er å vurdere faktorene knyttet til å velge riktig datamerkingsverktøy.
I motsetning til for noen år tilbake, har markedet utviklet seg med tonnevis av datamerkingsverktøy i praksis i dag. Bedrifter har flere muligheter til å velge en basert på deres forskjellige behov. Men hvert enkelt verktøy kommer med sitt eget sett med fordeler og ulemper. For å ta en klok avgjørelse, må en objektiv rute også tas bortsett fra subjektive krav.
La oss se på noen av de avgjørende faktorene du bør vurdere i prosessen.
Definere brukstilfellet ditt
For å velge riktig dataannoteringsverktøy må du definere bruksområdet ditt. Du bør innse om kravet ditt involverer tekst, bilde, video, lyd eller en blanding av alle datatyper. Det er frittstående verktøy du kan kjøpe, og det er helhetlige verktøy som lar deg utføre forskjellige handlinger på datasett.
Verktøyene i dag er intuitive og gir deg muligheter når det gjelder lagringsfasiliteter (nettverk, lokalt eller sky), annoteringsteknikker (lyd, bilde, 3D og mer) og en rekke andre aspekter. Du kan velge et verktøy basert på dine spesifikke krav.
Etablering av kvalitetskontrollstandarder
Dette er en avgjørende faktor å vurdere ettersom formålet og effektiviteten til AI-modellene dine er avhengig av kvalitetsstandardene du etablerer. Som en revisjon må du utføre kvalitetssjekker av dataene du mater inn og resultatene som er oppnådd for å forstå om modellene dine blir trent på riktig måte og til riktige formål. Spørsmålet er imidlertid hvordan du har tenkt å etablere kvalitetsstandarder?
Som med mange forskjellige typer jobber, kan mange mennesker gjøre en datakommentar og tagging, men de gjør det med ulike grader av suksess. Når du ber om en tjeneste, bekrefter du ikke automatisk nivået på kvalitetskontroll. Det er derfor resultatene varierer.
Så, ønsker du å implementere en konsensusmodell, der annotatorer gir tilbakemelding om kvalitet og korrigerende tiltak blir iverksatt umiddelbart? Eller foretrekker du prøvegjennomgang, gullstandarder eller skjæringspunkt fremfor fagforeningsmodeller?
Den beste kjøpsplanen vil sikre at kvalitetskontrollen er på plass helt fra begynnelsen ved å sette standarder før en endelig kontrakt avtales. Når du etablerer dette, bør du ikke overse feilmarginer også. Manuell intervensjon kan ikke unngås helt, da systemene er bundet til å produsere feil med opptil 3 % rater. Dette krever arbeid i forkant, men det er verdt det.
Hvem vil kommentere dataene dine?
Den neste viktige faktoren er avhengig av hvem som kommenterer dataene dine. Har du tenkt å ha et internt team eller vil du heller få det outsourcet? Hvis du outsourcer, er det lovligheter og overholdelsestiltak du må vurdere på grunn av personvern- og konfidensialitetsbekymringer knyttet til data. Og hvis du har et internt team, hvor effektive er de til å lære et nytt verktøy? Hva er din time-to-market med produktet eller tjenesten din? Har du de riktige kvalitetsmålingene og teamene for å godkjenne resultatene?
Leverandøren vs. Partnerdebatt
Dataannotering er en samarbeidsprosess. Det involverer avhengigheter og forviklinger som interoperabilitet. Dette betyr at visse team alltid jobber sammen med hverandre, og et av teamene kan være din leverandør. Derfor er leverandøren eller partneren du velger like viktig som verktøyet du bruker for datamerking.
Med denne faktoren bør aspekter som evnen til å holde dataene og intensjonene dine konfidensielle, intensjon om å akseptere og jobbe med tilbakemeldinger, være proaktiv når det gjelder datarekvisisjoner, fleksibilitet i drift og mer, vurderes før du håndhilser på en leverandør eller en partner . Vi har inkludert fleksibilitet fordi kravene til datakommentarer ikke alltid er lineære eller statiske. De kan endre seg i fremtiden ettersom du skalerer virksomheten din ytterligere. Hvis du for øyeblikket bare arbeider med tekstbaserte data, kan det være lurt å kommentere lyd- eller videodata mens du skalerer, og støtten din skal være klar til å utvide horisonten med deg.
Leverandørens involvering
En av måtene å vurdere leverandørengasjement på er støtten du vil motta.
Enhver kjøpsplan må ta hensyn til denne komponenten. Hvordan vil støtte se ut på bakken? Hvem vil interessentene og pekende folk være på begge sider av ligningen?
Det er også konkrete oppgaver som må forklare hva leverandørens involvering er (eller vil være). For et datamerkings- eller datamerkingsprosjekt spesielt, vil leverandøren aktivt levere rådataene, eller ikke? Hvem vil fungere som sakkyndige, og hvem vil ansette dem enten som ansatte eller uavhengige kontraktører?
Viktige saker
Hvorfor gjennomfører selskaper denne typen datamerkings- og datamerkingsprosjekter?
Det er mange brukstilfeller, men noen av de vanlige illustrerer hvordan disse systemene hjelper bedrifter med å nå mål og mål.
Noen brukstilfeller involverer for eksempel å prøve å trene digitale assistenter eller interaktive stemmeresponssystemer. Virkelig, de samme typene ressurser kan være nyttige i enhver situasjon der en kunstig intelligens-enhet samhandler med et menneske. Jo mer datamerking og datamerking har bidratt til målrettede testdata og treningsdata, jo bedre fungerer disse relasjonene generelt.
Et annet viktig bruksområde for datamerking og datamerking er utvikling av bransjespesifikk AI. Du kan kalle noen av disse typene prosjekter "forskningsorientert" AI, der andre er mer operasjonelle eller prosedyremessige. Helsetjenester er en viktig vertikal for denne dataintensive innsatsen. Med det i tankene vil imidlertid andre bransjer som finans, gjestfrihet, produksjon eller til og med detaljhandel også bruke denne typen systemer.
Andre brukstilfeller er mer spesifikke. Ta ansiktsgjenkjenning som et bildebehandlingssystem. Den samme datakommentaren og datamerkingen bidrar til å gi datasystemene den informasjonen de trenger for å identifisere enkeltpersoner og produsere målrettede resultater.
Noen selskapers motvilje mot ansiktsgjenkjenningssektoren er et eksempel på hvordan det fungerer. Når teknologien er utilstrekkelig kontrollert, fører det til store bekymringer om rettferdighet og dens innvirkning på menneskelige samfunn.
Casestudier
Her er noen konkrete eksempler på casestudier som tar for seg hvordan datamerking og datamerking virkelig fungerer på bakken. Hos Shaip sørger vi for å gi de høyeste kvalitetsnivåene og overlegne resultater innen datamerking og datamerking.
Mye av diskusjonen ovenfor om standardprestasjoner for datamerking og datamerking avslører hvordan vi nærmer oss hvert prosjekt, og hva vi tilbyr til selskapene og interessentene vi jobber med.
Casestudiemateriell som viser hvordan dette fungerer:
I et klinisk datalisensprosjekt behandlet Shaip-teamet over 6,000 timer med lyd, fjernet all beskyttet helseinformasjon (PHI) og etterlot HIPAA-kompatibelt innhold for helsevesenets talegjenkjenningsmodeller å jobbe med.
I denne typen saker er det kriteriene og klassifiseringen av prestasjoner som er viktige. Rådataene er i form av lyd, og det er behov for å avidentifisere parter. For eksempel, ved bruk av NER-analyse, er det doble målet å avidentifisere og kommentere innholdet.
En annen casestudie involverer en fordypning samtale AI treningsdata prosjekt som vi fullførte med 3,000 lingvister som jobbet over en 14-ukers periode. Dette førte til produksjon av opplæringsdata på 27 språk, for å utvikle flerspråklige digitale assistenter i stand til å håndtere menneskelig interaksjon på et bredt utvalg av morsmål.
I denne spesielle casestudien var behovet for å få rett person i rett stol tydelig. Det store antallet fageksperter og innholdsinputoperatører betydde at det var behov for organisering og prosessuell strømlinjeforming for å få prosjektet gjennomført på en bestemt tidslinje. Teamet vårt klarte å slå bransjestandarden med stor margin, gjennom å optimalisere innsamlingen av data og påfølgende prosesser.
Andre typer casestudier involverer ting som bottrening og tekstkommentarer for maskinlæring. Igjen, i et tekstformat er det fortsatt viktig å behandle identifiserte parter i henhold til personvernlovgivningen, og å sortere gjennom rådataene for å få de målrettede resultatene.
Med andre ord, ved å jobbe på tvers av flere datatyper og formater, har Shaip vist den samme viktige suksessen ved å bruke de samme metodene og prinsippene på både rådata og datalisensiering.
Innpakning Up
Vi tror ærlig talt at denne veiledningen var ressurssterk for deg, og at du har de fleste spørsmålene dine besvart. Men hvis du fortsatt ikke er overbevist om en pålitelig leverandør, trenger du ikke lete lenger.
Vi i Shaip er et ledende selskap for datakommentarer. Vi har eksperter på feltet som forstår data og dets allierte bekymringer som ingen andre. Vi kan være dine ideelle partnere når vi tilfører kompetanse som engasjement, konfidensialitet, fleksibilitet og eierskap til hvert prosjekt eller samarbeid.
Så uansett hvilken type data du har tenkt å få kommentarer til, kan du finne det veteranteamet i oss for å møte dine krav og mål. Få AI-modellene dine optimalisert for læring med oss.
La oss snakke
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Datamerking eller datamerking er prosessen som gjør data med spesifikke objekter gjenkjennelige av maskiner for å forutsi utfallet. Merking, transkribering eller prosessering av objekter innen tekst, bilder, skanninger osv. gjør det mulig for algoritmer å tolke de merkede dataene og få opplæring i å løse ekte forretningssaker på egen hånd uten menneskelig innblanding.
I maskinlæring (både overvåket eller uten tilsyn), er merkede eller kommenterte data merking, transkribering eller prosessering av funksjonene du vil at maskinlæringsmodellene dine skal forstå og gjenkjenne for å løse virkelige utfordringer.
En dataannotator er en person som jobber utrettelig for å berike dataene slik at de kan gjenkjennes av maskiner. Det kan innebære ett eller alle de følgende trinnene (avhengig av brukstilfellet og kravet): Datarensing, datatranskribering, datamerking eller datamerking, kvalitetssikring osv.
Verktøy eller plattformer (skybasert eller lokalt) som brukes til å merke eller kommentere data av høy kvalitet (som tekst, lyd, bilde, video) med metadata for maskinlæring kalles datamerkingsverktøy.
Verktøy eller plattformer (skybasert eller lokalt) som brukes til å merke eller kommentere bevegelige bilder bilde-for-bilde fra en video for å bygge opplæringsdata av høy kvalitet for maskinlæring.
Verktøy eller plattformer (skybasert eller lokalt) som brukes til å merke eller kommentere tekst fra anmeldelser, aviser, resepter fra lege, elektroniske helsejournaler, balanser osv. for å bygge opplæringsdata av høy kvalitet for maskinlæring. Denne prosessen kan også kalles merking, tagging, transkribering eller prosessering.