Intelligente AI-modeller må trenes grundig for å kunne identifisere mønstre, objekter og til slutt ta pålitelige beslutninger. De trente dataene kan imidlertid ikke mates tilfeldig og må merkes for å hjelpe modellene til å forstå, behandle og lære omfattende fra de kurerte inndatamønstrene.
Det er her datamerking kommer inn, som en handling for å merke informasjon eller snarere metadata, i henhold til et spesifikt datasett, for å fokusere på å forsterke forståelsen av maskinene. For ganske enkelt å gå videre, kategoriserer datamerking selektivt data, bilder, tekst, lyd, videoer og mønstre for å forbedre AI-implementeringer.
I følge NASSCOMs rapport om datamerking forventes det globale markedet for datamerking å vokse med 700 % i verdi innen utgangen av 2023, sammenlignet med 2018. Denne påståtte veksten vil mest sannsynlig være en faktor i den økonomiske allokeringen til selvstyrte merkeverktøy, internt støttede ressurser og til og med tredjepartsløsninger.
I tillegg til disse funnene kan det også utledes at det globale datamerkingsmarkedet samlet en verdi på 1.2 milliarder dollar i 2018. Vi forventer imidlertid at det vil skalere ettersom størrelsen på datamerkingsmarkedet antas å nå en massiv verdi på 4.4 milliarder dollar innen 2023.
Datamerking er tidens behov, men kommer med flere implementerings- og prisspesifikke utfordringer.
Noen av de mer presserende inkluderer:
- Treg dataforberedelse, takket være overflødige renseverktøy
- Mangel på nødvendig maskinvare for å håndtere en massiv arbeidsstyrke og for store mengder skrapte data
- Begrenset tilgang til avantgarde merkeverktøy og støtteteknologi
- Høyere kostnad for datamerking
- Mangel på konsistens når det gjelder merking av kvalitetsdata
- Mangel på skalerbarhet, hvis og når AI-modellen trenger å dekke et ekstra sett med deltakere
- Mangel på samsvar når det gjelder å opprettholde en jevn datasikkerhetsstilling mens du anskaffer data og bruker dem
Selv om du kan skille datamerking konseptuelt, krever de relevante verktøyene at du klassifiserer konseptene i henhold til datasettenes natur. Disse inkluderer:
- Lydklassifisering: Omfatter lydinnsamling, segmentering og transkripsjon
- Bildemerking: Inneholder innsamling, klassifisering, segmentering og merking av nøkkeldata
- Tekstmerking: Innebærer tekstutvinning og klassifisering
- Videomerking: Inkluderer elementer som videoinnsamling, klassifisering og segmentering
- 3D-merking: Har objektsporing og segmentering
Bortsett fra den nevnte segregeringen, spesielt fra et bredere perspektiv, er datamerking delt inn i fire typer, inkludert beskrivende, evaluerende, informativ og kombinasjon. Men for det eneste formålet med opplæring, er datamerking segregert som: innsamling, segmentering, transkripsjon, Klassifisering, utvinning, objektsporing, som vi allerede har diskutert for de enkelte datasettene.
Datamerking er en detaljert prosess og involverer følgende trinn for å kategorisk trene AI-modeller:
- Innsamling av datasett, via strategier, dvs. internt, åpen kildekode, leverandører
- Merking av datasett i henhold til Computer Vision, Deep learning og NLP-spesifikke evner
- Testing og evaluering av produserte modeller for å bestemme intelligens som en del av distribusjon
- Tilfredsstiller akseptabel modellkvalitet og frigjør den til slutt for omfattende bruk
Det riktige settet med datamerkingsverktøy, synonymt med en troverdig datamerkingsplattform, må velges med tanke på følgende faktorer:
- Type intelligens du ønsker at modellen skal ha via definerte brukstilfeller
- Kvalitet og erfaring til dataannotatorer, slik at de kan bruke verktøyene til presisjon
- Kvalitetsstandarder du har i tankene
- Samsvarsspesifikke behov
- Kommersielle, åpen kildekode og freeware-verktøy
- Budsjett du kan spare
I tillegg til de nevnte faktorene, er det bedre å notere seg følgende hensyn:
- Merkenøyaktighet av verktøyene
- Kvalitetssikring er garantert av verktøyene
- Integrasjonsevner
- Sikkerhet og immunisering mot lekkasjer
- Skybasert oppsett eller ikke
- Kvalitetskontroll ledelsessans
- Fail-Safes, Stop-Gaps og skalerbar dyktighet til verktøyet
- Selskapet som tilbyr verktøyene
Vertikaler som er best tjent med datamerkingsverktøy og ressurser inkluderer:
- Medisinsk AI: Fokusområder inkluderer trening av diagnostiske modeller med datasyn for forbedret medisinsk bildebehandling, minimale ventetider og minimalt etterslep
- Finans: Fokusområder inkluderer evaluering av kredittrisiko, lånekvalifisering og andre viktige faktorer via tekstmerking
- Autonomt kjøretøy eller transport: Fokusområder inkluderer implementering av NLP og Computer Vision for å stable modeller med et vanvittig volum av treningsdata for å oppdage individer, signaler, blokader, etc.
- Detaljhandel og e-handel: Fokusområder inkluderer prisspesifikke beslutninger, forbedret e-handel, overvåking av kjøperpersonlighet, forståelse av kjøpsvaner og forsterket brukeropplevelse
- Teknologi: Fokusområder inkluderer produktproduksjon, søppelplukking, oppdage kritiske produksjonsfeil på forhånd og mer
- Geospatial: Fokusområder inkluderer GPS og fjernmåling ved hjelp av utvalgte merketeknikker
- Jordbruk: Fokusområder inkluderer bruk av GPS-sensorer, droner og datasyn for å fremme konseptene for presisjonslandbruk, optimalisere jord- og avlingsforhold, bestemme avlinger og mer
Fortsatt i ferd med å bestemme hvilken strategi som skal få datamerkingen din på rett spor – å bygge et selvstyrt oppsett internt, eller samarbeide med en tredjepartsleverandør gjennom administrerte datamerkingstjenester ? Her er fordeler og ulemper med hver strategi for å hjelpe deg med å bestemme deg:
'Bygge'-tilnærmingen
| Bygge | Kjøp |
|---|---|
Treff:
| Treff:
|
Misses:
| Misses:
|
Fordeler:
| Fordeler:
|
Kjennelse
Hvis du planlegger å bygge et eksklusivt AI-system uten at tiden er en begrensning, er det fornuftig å bygge et merkeverktøy fra bunnen av. For alt annet er det å kjøpe et verktøy den beste tilnærmingen
