Аннотации и маркировка данных
Руководство для конечных покупателей, 2022 год
Итак, вы хотите начать новую инициативу AI / ML, и теперь вы быстро понимаете, что не только поиск высококачественных данные обучения но и аннотации данных будут лишь немногими из сложных аспектов вашего проекта. Результаты ваших моделей AI и ML настолько хороши, насколько хороши данные, которые вы используете для их обучения, поэтому важна точность, которую вы применяете к агрегированию данных, а также к тегированию и идентификации этих данных!
Где вы можете получить лучшие услуги аннотации и маркировки данных для бизнес-ИИ и машин
обучающие проекты?
Это вопрос, который должен учитывать каждый руководитель и бизнес-лидер, подобный вам, при разработке своих
дорожная карта и график каждой из их инициатив AI / ML.
Прочтите Руководство для покупателей с примечаниями к данным / маркировкой или скачать версию в формате PDF
Введение
Это руководство будет чрезвычайно полезно для тех покупателей и лиц, принимающих решения, которые начинают обращать свои мысли к основам поиска и реализации данных как для нейронных сетей, так и для других типов операций AI и ML.
Эта статья полностью посвящена тому, чтобы пролить свет на то, что это за процесс, почему он неизбежен, важен.
факторы, которые компании должны учитывать при использовании инструментов аннотации данных и т. д. Итак, если у вас есть бизнес, подготовьтесь к тому, чтобы получить знания, поскольку это руководство проведет вас через все, что вам нужно знать об аннотации данных.
Итак, начнем.
Для тех из вас, кто бегло просматривает статью, вот несколько быстрых выводов, которые вы найдете в руководстве:
- Понять, что такое аннотация к данным
- Знать различные типы процессов аннотации данных
- Знать преимущества внедрения процесса аннотации данных
- Получите четкое представление о том, следует ли вам использовать собственную маркировку данных или отдать ее на аутсорсинг.
- Полезные советы по выбору подходящей аннотации к данным
Для кого предназначено это руководство?
Это обширное руководство предназначено для:
- Все вы, предприниматели и индивидуальные предприниматели, которые регулярно обрабатывают огромные объемы данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение или профессионалы, начинающие знакомство с методами оптимизации процессов
- Руководители проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих модулей ИИ или продуктов на основе ИИ.
- И технических энтузиастов, которым нравится вникать в детали слоев, задействованных в процессах ИИ.
Что такое машинное обучение?
Мы говорили о том, как аннотации данных или маркировка данных поддерживает машинное обучение и состоит из маркировки или идентификации компонентов. Но что касается глубокого обучения и самого машинного обучения: основная предпосылка машинного обучения заключается в том, что компьютерные системы и программы могут улучшать свои результаты способами, которые напоминают человеческие когнитивные процессы, без прямой помощи или вмешательства человека, чтобы дать нам понимание. Другими словами, они становятся самообучающимися машинами, которые, как и люди, становятся лучше в своей работе с большей практикой. Эта «практика» достигается за счет анализа и интерпретации большего количества (и более качественных) данных обучения.
Одна из ключевых концепций машинного обучения - нейронная сеть, в которой отдельные цифровые нейроны сопоставляются друг с другом по слоям. Нейронная сеть отправляет сигналы через эти слои, очень похоже на работу реального человеческого мозга, чтобы получить результаты.
То, как это выглядит в полевых условиях, различается в каждом конкретном случае, но применяются фундаментальные элементы. Одна из них - потребность в маркированном и контролируемом обучении.
Эти помеченные данные обычно поступают в виде обучающих и тестовых наборов, которые будут ориентировать программу машинного обучения на будущие результаты по мере добавления будущих входных данных. Другими словами, когда у вас есть хорошая настройка тестовых и обучающих данных, машина может интерпретировать и сортировать новые входящие производственные данные лучше и эффективнее.
В этом смысле оптимизация машинного обучения - это поиск качества и способ решить «проблему ценностного обучения» - проблему того, как машины могут научиться думать самостоятельно и расставлять приоритеты при минимальном участии человека.
При разработке лучших текущих программ ключ к эффективной реализации AI / ML - это «чистые» помеченные данные. Наборы данных для тестирования и обучения, которые хорошо спроектированы и аннотированы, поддерживают результаты, необходимые инженерам для успешного машинного обучения.
Что такое аннотация к данным?
Как мы упоминали ранее, около 95% генерируемых данных неструктурированы. Проще говоря, неструктурированные данные могут быть повсюду и не определены должным образом. Если вы строите модель искусственного интеллекта, вам необходимо передать информацию в алгоритм, чтобы он обрабатывал и предоставлял результаты и выводы.
Этот процесс может происходить только тогда, когда алгоритм понимает и классифицирует данные, которые ему передаются.
И этот процесс атрибуции, маркировки или маркировки данных называется аннотацией данных. Подводя итог, маркировка данных и аннотация данных - это все о маркировке или маркировке соответствующей информации / метаданных в наборе данных, чтобы машины могли понять, что они собой представляют. Набор данных может быть в любой форме, например, в виде изображения, аудиофайла, видеозаписи или даже текста. Когда мы маркируем элементы в данных, модели машинного обучения точно понимают, что они собираются обрабатывать, и сохраняют эту информацию, чтобы автоматически обрабатывать новую информацию, основанную на существующих знаниях, для принятия своевременных решений.
С аннотацией данных модель ИИ будет знать, являются ли данные, которые она получает, аудио, видео, текстом, графикой или смесью форматов. В зависимости от назначенных функций и параметров модель затем классифицирует данные и приступит к выполнению своих задач.
Аннотации данных неизбежны, потому что модели искусственного интеллекта и машинного обучения необходимо последовательно обучать, чтобы они стали более эффективными и результативными в достижении требуемых результатов. В контролируемом обучении процесс становится тем более важным, потому что чем больше аннотированных данных подается в модель, тем быстрее она обучается автономному обучению.
Например, если нам нужно говорить о беспилотных автомобилях, которые полностью полагаются на данные, полученные из различных технических компонентов, таких как компьютерное зрение, NLP (обработка естественного языка), датчики и многое другое, аннотации данных - вот что подталкивает алгоритмы к принятию точных решений вождения каждую секунду. В отсутствие процесса модель не поймет, является ли приближающееся препятствие другим автомобилем, пешеходом, животным или дорожным заграждением. Это приводит только к нежелательным последствиям и провалу модели ИИ.
Когда реализована аннотация данных, ваши модели проходят точное обучение. Таким образом, независимо от того, развертываете ли вы модель для чат-ботов, распознавания речи, автоматизации или других процессов, вы получите оптимальные результаты и надежную модель.
Почему требуется аннотация к данным?
Мы точно знаем, что компьютеры способны давать не только точные, но и своевременные результаты. Однако как машина научится работать с такой эффективностью?
Это все из-за аннотации данных. Когда модуль машинного обучения все еще находится в стадии разработки, в него поступают объемы данных для обучения ИИ, чтобы они могли лучше принимать решения и идентифицировать объекты или элементы.
Только благодаря процессу аннотации данных модули могут различать кошку и собаку, существительное и прилагательное или дорогу от тротуара. Без аннотации данных каждое изображение было бы одинаковым для машин, поскольку они не имеют никакой внутренней информации или знаний ни о чем в мире.
Аннотации данных необходимы для того, чтобы системы давали точные результаты, помогали модулям идентифицировать элементы для обучения компьютерному зрению и речи, моделей распознавания. Любая модель или система, которые имеют управляемую машиной систему принятия решений на опоре, аннотации данных необходимы для обеспечения точности и актуальности решений.
Аннотации к данным VS маркировка данных
Разница между аннотацией данных и маркировкой данных очень тонкая, за исключением стиля и типа используемой маркировки содержимого. Следовательно, довольно часто они использовались взаимозаменяемо для создания наборов обучающих данных ML в зависимости от модели AI и процесса обучения алгоритмов.
| Аннотация данных | Маркировка данных |
|---|---|
| Аннотации данных - это метод, с помощью которого мы маркируем данные, чтобы сделать объекты распознаваемыми машинами. | Маркировка данных - это добавление дополнительной информации / метаданных к различным данным. типы (текст, аудио, изображение и видео) для обучения моделей машинного обучения |
| Аннотированные данные - основное требование для обучения моделей машинного обучения. | Маркировка - это идентификация соответствующих функций в наборе данных. |
| Аннотации помогают распознать релевантные данные | Маркировка помогает распознавать шаблоны и обучать алгоритмы. |
Расцвет аннотации данных и маркировки данных
Самый простой способ объяснить варианты использования аннотации данных и маркировки данных - сначала обсудить контролируемое и неконтролируемое машинное обучение.
Вообще говоря, в контролируемое машинное обучениелюди предоставляют «помеченные данные», которые дают алгоритму машинного обучения фору; кое-что, чтобы продолжить. Люди помечали блоки данных с помощью различных инструментов или платформ, таких как ShaipCloud, поэтому алгоритм машинного обучения может применять любую работу, которую необходимо выполнить, уже зная кое-что о данных, с которыми он сталкивается.
С другой стороны, неконтролируемое обучение данных включает программы, в которых машины должны более или менее самостоятельно определять точки данных.
Упрощенный способ понять это - использовать пример «корзины с фруктами». Предположим, у вас есть цель сортировать яблоки, бананы и виноград для получения логических результатов с помощью алгоритма искусственного интеллекта.
С помеченными данными, результатами, которые уже определены как яблоки, бананы и виноград, все, что программа должна сделать, - это провести различие между этими помеченными тестовыми элементами, чтобы правильно классифицировать результаты.
Однако при неконтролируемом машинном обучении - при отсутствии маркировки данных - машина должна будет идентифицировать яблоки, виноград и бананы по их визуальным критериям - например, сортируя красные круглые объекты от желтых, длинных объектов или зеленых, сгруппированных объектов.
Основным недостатком обучения без учителя является то, что алгоритм во многих отношениях работает вслепую. Да, это может дать результаты, но только при наличии более мощных алгоритмов и технических ресурсов. Все это означает больше долларов на разработку и предварительные ресурсы, что увеличивает уровень неопределенности. Вот почему модели контролируемого обучения, а также прилагаемые к ним аннотации и маркировка данных так важны при создании любого проекта машинного обучения. Чаще всего проекты контролируемого обучения требуют меньших начальных затрат на разработку и гораздо большей точности.
В этом контексте легко увидеть, как аннотации данных и маркировка данных могут значительно увеличить возможности программы AI или ML, в то же время сокращая время вывода на рынок и общую стоимость владения.
Теперь, когда мы установили, что этот тип исследовательского приложения и реализации важен и востребован, давайте посмотрим на игроков.
Опять же, все начинается с людей, которым это руководство предназначено для помощи - покупателей и лиц, принимающих решения, которые действуют как стратеги или создатели плана организации в области ИИ. Затем он распространяется на специалистов по обработке данных и инженеров по обработке данных, которые будут работать непосредственно с алгоритмами и данными, а в некоторых случаях отслеживать и контролировать результаты работы систем AI / ML. Именно здесь вступает в игру жизненно важная роль «Человека в петле».
Человек в петле (HITL) - это общий способ заявить о важности человеческого надзора за операциями ИИ. Эта концепция очень актуальна для маркировки данных по ряду направлений - во-первых, сама маркировка данных может рассматриваться как реализация HITL.
Что такое инструмент для маркировки / аннотации данных?
Проще говоря, это платформа или портал, позволяющий специалистам и экспертам комментировать, маркировать или маркировать наборы данных всех типов. Это мост или посредник между необработанными данными и результатами, которые в конечном итоге получат ваши модули машинного обучения.
Инструмент маркировки данных - это локальное или облачное решение, которое аннотирует высококачественные данные обучения для моделей машинного обучения. Хотя многие компании полагаются на внешних поставщиков для составления сложных аннотаций, некоторые организации по-прежнему имеют свои собственные инструменты, которые либо созданы на заказ, либо основаны на бесплатных или открытых инструментах, доступных на рынке. Такие инструменты обычно предназначены для обработки определенных типов данных, например изображения, видео, текста, звука и т. Д. Инструменты предлагают функции или параметры, такие как ограничивающие прямоугольники или многоугольники для аннотаторов данных для маркировки изображений. Они могут просто выбрать вариант и выполнить свои конкретные задачи.
Преодолеть ключевые проблемы в работе с данными
При разработке или приобретении услуги аннотации и маркировки данных который обеспечит высочайшее качество ваших моделей машинного обучения (ML).
Некоторые из проблем связаны с проведением правильного анализа данных, которые вы маркируете (например, текстовых документов, аудиофайлов, изображений или видео). Во всех случаях лучшие решения будут включать в себя конкретные, целенаправленные интерпретации, маркировку и транскрипцию.
Вот где алгоритмы должны быть мускулистыми и ориентированными на поставленную задачу. Но это только основа для некоторых технических соображений при разработке более совершенных услуг по маркировке данных НЛП.
На более широком уровне лучшая маркировка данных для машинного обучения в большей степени связана с качеством человеческого участия. Речь идет об управлении рабочими процессами и адаптации для людей всех мастей, а также о том, чтобы убедиться, что нужный человек имеет квалификацию и выполняет правильную работу.
Как мы поговорим позже, сложно найти нужный талант и правильное делегирование для подхода к конкретному варианту использования машинного обучения.
Оба этих ключевых фундаментальных стандарта должны быть задействованы для эффективной поддержки аннотации и маркировки данных для реализаций AI / ML.
Типы аннотации данных
Это общий термин, который охватывает различные типы аннотаций к данным. Сюда входят изображения, текст, аудио и видео. Чтобы вы лучше понимали, мы разбили каждый на дополнительные фрагменты. Давайте посмотрим на них по отдельности.
Аннотация изображения
Из наборов данных, которым они обучены, они могут мгновенно и точно отличить ваши глаза от носа и брови от ресниц. Вот почему применяемые фильтры идеально подходят независимо от формы вашего лица, того, насколько близко вы находитесь к камере и т. Д.
Итак, как вы теперь знаете, аннотация изображения жизненно важен для модулей, включающих распознавание лиц, компьютерное зрение, зрение роботов и многое другое. Когда эксперты ИИ обучают такие модели, они добавляют подписи, идентификаторы и ключевые слова в качестве атрибутов к своим изображениям. Затем алгоритмы идентифицируют и понимают эти параметры и учатся автономно.
Аудио аннотация
Аудиоданные имеют даже больше динамики, чем данные изображения. С аудиофайлом связано несколько факторов, включая, помимо прочего, язык, демографические данные говорящего, диалекты, настроение, намерения, эмоции, поведение. Чтобы алгоритмы были эффективными при обработке, все эти параметры должны быть идентифицированы и помечены такими методами, как временные метки, звуковые метки и т. Д. Помимо просто словесных сигналов, невербальные примеры, такие как тишина, дыхание, даже фоновый шум, могут быть аннотированы для системного понимания.
Видеоаннотации
Пока изображение неподвижно, видео представляет собой набор изображений, создающих эффект движения объектов. Теперь каждое изображение в этой компиляции называется кадром. Что касается видеоаннотаций, процесс включает добавление ключевых точек, многоугольников или ограничивающих рамок для аннотирования различных объектов в поле в каждом кадре.
Когда эти кадры сшиваются вместе, модели ИИ в действии могут изучать движение, поведение, шаблоны и многое другое. это только через аннотация к видео что такие концепции, как локализация, размытие движения и отслеживание объектов, могут быть реализованы в системах.
Текстовая аннотация
Сегодня большинство предприятий полагаются на текстовые данные для получения уникальных сведений и информации. Теперь текст может быть чем угодно, от отзывов клиентов о приложении до упоминания в социальных сетях. И в отличие от изображений и видео, которые в основном передают прямые намерения, текст обладает большой семантикой.
Как люди, мы настроены на понимание контекста фразы, значения каждого слова, предложения или фразы, соотносим их с определенной ситуацией или беседой, а затем осознаем целостный смысл утверждения. Машины же не могут делать это на точных уровнях. Такие понятия, как сарказм, юмор и другие абстрактные элементы им неизвестны, и поэтому разметка текстовых данных становится более сложной. Вот почему текстовая аннотация имеет несколько более тонких этапов, таких как следующие:
Семантическая аннотация - объекты, продукты и услуги становятся более актуальными с помощью соответствующих параметров тегирования и идентификации по ключевым словам. Чат-боты также созданы таким образом, чтобы имитировать человеческие разговоры.
Аннотация намерения - намерение пользователя и используемый им язык помечены тегами, чтобы машины могли их понять. Благодаря этому модели могут отличать запрос от команды, рекомендацию от бронирования и т. Д.
Категоризация текста - предложения или абзацы могут быть помечены и классифицированы на основе общих тем, тенденций, предметов, мнений, категорий (спорт, развлечения и т. Д.) И других параметров.
Аннотация объекта - где неструктурированные предложения помечены тегами, чтобы сделать их более значимыми и привести их в формат, понятный машинам. Чтобы это произошло, задействованы два аспекта: признание именованного объекта и соединение сущностей. Распознавание именованных объектов - это когда названия мест, людей, событий, организаций и т. Д. Помечаются и идентифицируются, а связывание объектов - это когда эти теги связаны с предложениями, фразами, фактами или мнениями, которые следуют за ними. В совокупности эти два процесса устанавливают отношения между ассоциированными текстами и окружающим их утверждением.
3 ключевых шага в процессе маркировки и аннотации данных
Иногда может быть полезно поговорить о промежуточных процессах, которые происходят в сложном проекте аннотации и маркировки данных.
Начальная ступень это приобретение. Здесь компании собирают и объединяют данные. Этот этап обычно включает в себя получение экспертных знаний в предметной области либо от людей-операторов, либо через контракт на лицензирование данных.
второй и центральный этап процесса включает собственно маркировку и аннотацию.
На этом этапе будет проводиться анализ NER, настроений и намерений, о чем мы говорили ранее в книге.
Это основные принципы точной маркировки и маркировки данных, которые будут использоваться в проектах машинного обучения, которые преуспевают в достижении поставленных перед ними целей и задач.
После того, как данные были достаточно помечены, помечены или аннотированы, данные отправляются в третий и заключительный этап процесса, который является развертыванием или производством.
Одна вещь, о которой следует помнить на этапе подачи заявки, - это необходимость соблюдения требований. Это этап, на котором проблемы с конфиденциальностью могут стать проблематичными. Будь то HIPAA, GDPR или другие местные или федеральные правила, используемые данные могут быть конфиденциальными и должны контролироваться.
С учетом всех этих факторов этот трехэтапный процесс может быть уникально эффективным в достижении результатов для заинтересованных сторон.
Процесс аннотации данных
Функции для инструментов аннотации и маркировки данных
Инструменты аннотации данных - решающие факторы, которые могут сделать или сломать ваш проект AI. Когда дело доходит до точных выходных данных и результатов, само по себе качество наборов данных не имеет значения. Фактически, инструменты аннотации данных, которые вы используете для обучения своих модулей ИИ, очень сильно влияют на ваши результаты.
Вот почему так важно выбрать и использовать наиболее функциональный и подходящий инструмент маркировки данных, который соответствует потребностям вашего бизнеса или проекта. Но что такое инструмент аннотации данных в первую очередь? Какой цели это служит? Есть ли типы? Что ж, давайте узнаем.
Подобно другим инструментам, инструменты аннотации данных предлагают широкий спектр функций и возможностей. Чтобы дать вам быстрое представление о функциях, вот список некоторых из наиболее фундаментальных функций, на которые следует обратить внимание при выборе инструмента для аннотации данных.
Управление наборами данных
Инструмент аннотации данных, который вы собираетесь использовать, должен поддерживать имеющиеся у вас наборы данных и позволять вам импортировать их в программное обеспечение для маркировки. Итак, управление вашими наборами данных - это основное предложение функциональных инструментов. Современные решения предлагают функции, которые позволяют беспрепятственно импортировать большие объемы данных, одновременно позволяя организовывать наборы данных с помощью таких действий, как сортировка, фильтрация, клонирование, объединение и многое другое.
После ввода ваших наборов данных выполняется их экспорт в виде файлов, пригодных для использования. Инструмент, который вы используете, должен позволять вам сохранять ваши наборы данных в указанном вами формате, чтобы вы могли загружать их в свои модели машинного обучения.
Аннотации
Это то, для чего создан или разработан инструмент для аннотации данных. Надежный инструмент должен предлагать вам ряд методов аннотации для наборов данных всех типов. Это если вы не разрабатываете индивидуальное решение для своих нужд. Ваш инструмент должен позволять вам комментировать видео или изображения из компьютерного зрения, аудио или текст из НЛП, а также транскрипции и многое другое. Усовершенствуя это дальше, должны быть варианты использования ограничивающих рамок, семантической сегментации, кубоидов, интерполяции, анализа тональности, частей речи, решения кореферентности и многого другого.
Для непосвященных также есть инструменты аннотации данных на базе искусственного интеллекта. Они поставляются с модулями ИИ, которые автономно учатся на шаблонах работы аннотатора и автоматически аннотируют изображения или текст. Такой
модули могут быть использованы для оказания невероятной помощи аннотаторам, оптимизации аннотаций и даже реализации проверки качества.
Контроль качества данных
Говоря о проверках качества, несколько инструментов аннотации данных развертываются со встроенными модулями проверки качества. Это позволяет комментаторам лучше сотрудничать с членами своей команды и помогает оптимизировать рабочие процессы. С помощью этой функции аннотаторы могут отмечать и отслеживать комментарии или отзывы в режиме реального времени, отслеживать личности людей, которые вносят изменения в файлы, восстанавливать предыдущие версии, выбирать маркировку консенсуса и многое другое.
Безопасность
Поскольку вы работаете с данными, безопасность должна быть наивысшим приоритетом. Возможно, вы работаете с конфиденциальными данными, например, с личными данными или интеллектуальной собственностью. Таким образом, ваш инструмент должен обеспечивать надежную защиту с точки зрения того, где хранятся данные и как они передаются. Он должен предоставлять инструменты, которые ограничивают доступ для членов команды, предотвращают несанкционированные загрузки и многое другое.
Помимо этого, должны соблюдаться стандарты и протоколы безопасности.
Управление персоналом
Инструмент аннотации данных также является своего рода платформой управления проектами, где задачи могут быть назначены членам команды, возможна совместная работа, возможны проверки и многое другое. Вот почему ваш инструмент должен вписываться в ваш рабочий процесс и процесс для повышения производительности.
Кроме того, инструмент также должен иметь минимальную кривую обучения, поскольку процесс аннотации данных сам по себе занимает много времени. Нет смысла тратить слишком много времени на простое изучение инструмента. Таким образом, он должен быть интуитивно понятным и беспрепятственным, чтобы любой мог быстро приступить к работе.
Анализ преимуществ аннотации данных
Когда процесс настолько сложен и определен, должен быть определенный набор преимуществ, которые могут испытать пользователи или профессионалы. Помимо того, что аннотации данных оптимизируют процесс обучения для алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, они также предлагают различные преимущества. Давайте разберемся, что они из себя представляют.
Более захватывающий пользовательский опыт
Сама цель моделей искусственного интеллекта - предложить пользователям максимальный опыт и упростить их жизнь. Такие идеи, как чат-боты, автоматизация, поисковые системы и многое другое, возникли с той же целью. С помощью аннотации данных пользователи получают беспрепятственный онлайн-опыт, когда их конфликты разрешаются, поисковые запросы удовлетворяются с соответствующими результатами, а команды и задачи выполняются с легкостью.
Они делают тест Тьюринга поддающимся взлому
Тест Тьюринга был предложен Аланом Тьюрингом для мыслящих машин. Когда система проходит тест, считается, что она находится на одном уровне с человеческим разумом, когда человек на другой стороне машины не сможет определить, взаимодействует ли он с другим человеком или машиной. Сегодня мы все находимся в шаге от взлома теста Тьюринга из-за методов маркировки данных. Чат-боты и виртуальные помощники работают на превосходных моделях аннотаций, которые легко воссоздают разговоры, которые можно было бы вести с людьми. Если вы заметили, виртуальные помощники, такие как Siri, стали не только умнее, но и изворотливее.
Они делают результаты более эффективными
Влияние моделей искусственного интеллекта можно определить по эффективности получаемых ими результатов. Когда данные полностью аннотированы и помечены, модели искусственного интеллекта не могут ошибиться и просто будут давать наиболее эффективные и точные результаты. Фактически, они будут обучены до такой степени, что их результаты будут динамическими, а ответы будут варьироваться в зависимости от уникальных ситуаций и сценариев.
Создавать или не создавать инструмент аннотации данных
Одна критическая и всеобъемлющая проблема, которая может возникнуть во время проекта аннотации данных или маркировки данных, - это выбор либо создать, либо купить функциональность для этих процессов. Это может повторяться несколько раз на разных этапах проекта или относиться к разным сегментам программы. При выборе того, создавать ли систему внутри компании или полагаться на поставщиков, всегда есть компромисс.
Как вы, вероятно, теперь можете сказать, аннотации данных - сложный процесс. В то же время это тоже субъективный процесс. Это означает, что нет однозначного ответа на вопрос, стоит ли вам покупать или создавать инструмент для аннотации данных. Необходимо учитывать множество факторов, и вам нужно задать себе несколько вопросов, чтобы понять свои требования и понять, действительно ли вам нужно купить или построить один.
Вот несколько факторов, которые вам следует учитывать.
Ваша цель
Первый элемент, который вам нужно определить, - это цель с вашими концепциями искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Почему вы внедряете их в свой бизнес?
- Решают ли они реальную проблему, с которой сталкиваются ваши клиенты?
- Они создают интерфейс или бэкэнд?
- Будете ли вы использовать ИИ для внедрения новых функций или оптимизации существующего веб-сайта, приложения или модуля?
- Что делает ваш конкурент в вашем сегменте?
- Достаточно ли у вас вариантов использования, требующих вмешательства ИИ?
Ответы на них соберут ваши мысли - которые в настоящее время могут быть повсюду - в одно место и дадут вам больше ясности.
Сбор данных AI / лицензирование
Для работы моделей ИИ требуется только один элемент - данные. Вам необходимо определить, откуда вы можете генерировать огромные объемы достоверных данных. Если ваш бизнес генерирует большие объемы данных, которые необходимо обрабатывать для получения важной информации о бизнесе, операциях, исследованиях конкурентов, анализе волатильности рынка, изучении поведения клиентов и т. Д., Вам нужен инструмент аннотации данных. Однако вы также должны учитывать объем генерируемых вами данных. Как упоминалось ранее, эффективность модели искусственного интеллекта зависит от качества и количества передаваемых данных. Так что ваши решения обязательно должны зависеть от этого фактора.
Если у вас нет нужных данных для обучения моделей машинного обучения, поставщики могут оказаться весьма кстати, помогая вам с лицензированием данных для правильного набора данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения. В некоторых случаях часть ценности, которую приносит поставщик, будет включать как техническое мастерство, так и доступ к ресурсам, которые будут способствовать успеху проекта.
бюджет
Еще одно фундаментальное условие, которое, вероятно, влияет на каждый фактор, который мы сейчас обсуждаем. Решение вопроса о том, стоит ли вам создавать или покупать аннотацию к данным, становится легко, если вы понимаете, достаточно ли у вас бюджета для расходов.
Сложности соблюдения
Поставщики могут быть чрезвычайно полезны, когда речь идет о конфиденциальности данных и правильном обращении с конфиденциальными данными. Один из этих вариантов использования связан с больницей или бизнесом, связанным со здравоохранением, который хочет использовать возможности машинного обучения, не подвергая опасности свое соответствие HIPAA и другим правилам конфиденциальности данных. Даже вне области медицины законы, такие как Европейский GDPR, ужесточают контроль над наборами данных и требуют большей бдительности со стороны корпоративных заинтересованных сторон.
Кадры
Для работы с аннотациями к данным требуются квалифицированные кадры, независимо от размера, масштаба и сферы деятельности вашего бизнеса. Даже если вы генерируете минимум данных каждый день, вам нужны эксперты по данным, которые будут работать с вашими данными для маркировки. Итак, теперь вам нужно понять, есть ли у вас необходимая рабочая сила. Если да, то владеют ли они необходимыми инструментами и методами или им нужно повышать квалификацию? Если они нуждаются в повышении квалификации, есть ли у вас средства на их обучение в первую очередь?
Более того, лучшие программы аннотации и маркировки данных берут ряд экспертов в предметной или предметной области и сегментируют их по демографическим данным, таким как возраст, пол и область знаний, или часто с точки зрения локализованных языков, с которыми они будут работать. И снова здесь мы в Shaip говорим о том, чтобы привлечь нужных людей на нужные места, тем самым управляя правильными процессами с участием человека в цикле, которые приведут ваши программные усилия к успеху.
Операции малых и крупных проектов и пороговые значения затрат
Во многих случаях поддержка поставщика может быть более подходящим вариантом для небольшого проекта или для небольших этапов проекта. Когда затраты поддаются контролю, компания может извлечь выгоду из аутсорсинга, чтобы сделать проекты аннотации данных или маркировки данных более эффективными.
Компании также могут следить за важными пороговыми значениями, когда многие поставщики связывают стоимость с объемом потребляемых данных или другими показателями ресурсов. Например, предположим, что компания подписалась на поставщика для выполнения утомительного ввода данных, необходимых для настройки наборов тестов.
В соглашении может быть скрытый порог, когда, например, деловой партнер должен извлечь другой блок хранилища данных AWS или какой-либо другой компонент службы из Amazon Web Services или другого стороннего поставщика. Они передают это покупателю в виде более высоких затрат, и это делает цену недоступной для покупателя.
В этих случаях учет услуг, которые вы получаете от поставщиков, помогает сохранить доступность проекта. Наличие правильного объема гарантирует, что затраты на проект не превысят разумных или выполнимых для данной фирмы.
Альтернативы с открытым исходным кодом и бесплатные программы
Некоторые альтернативы полной поддержке поставщика включают использование программного обеспечения с открытым исходным кодом или даже бесплатного программного обеспечения для выполнения проектов аннотации данных или маркировки. Здесь есть своего рода золотая середина, когда компании не создают все с нуля, но также избегают слишком сильно полагаться на коммерческих поставщиков.
Менталитет открытого исходного кода «сделай сам» сам по себе является своего рода компромиссом: инженеры и внутренние люди могут воспользоваться преимуществами сообщества разработчиков открытого исходного кода, где децентрализованные пользовательские базы предлагают свои собственные виды поддержки на низовом уровне. Это не будет похоже на то, что вы получаете от продавца - вы не получите круглосуточную поддержку или ответы на вопросы без проведения внутреннего исследования - но цена ниже.
Итак, большой вопрос - когда стоит покупать инструмент аннотации данных:
Как и в случае со многими видами высокотехнологичных проектов, этот тип анализа - когда строить, а когда покупать - требует целенаправленного обдумывания и рассмотрения того, как эти проекты подбираются и управляются. Проблемы, с которыми сталкивается большинство компаний, связанных с проектами AI / ML при рассмотрении варианта «сборки», связаны не только с частями проекта, связанными с построением и разработкой. Часто требуется огромная кривая обучения, чтобы даже добраться до точки, где может произойти настоящая разработка AI / ML. С новыми командами и инициативами AI / ML количество «неизвестных неизвестных» намного превышает количество «известных неизвестных».
| строить | Покупка |
|---|---|
Плюсы:
| Плюсы:
|
Минусы:
| Минусы:
|
Чтобы упростить задачу, учтите следующие аспекты:
- когда вы работаете с большими объемами данных
- когда вы работаете с разнообразными данными
- когда функции, связанные с вашими моделями или решениями, могут измениться или развиваться в будущем
- когда у вас есть расплывчатый или общий вариант использования
- когда вам нужно четкое представление о расходах, связанных с развертыванием инструмента аннотации данных
- и когда у вас нет подходящей рабочей силы или квалифицированных экспертов для работы с инструментами и вы ищете минимальную кривую обучения
Если ваши ответы были противоположны этим сценариям, вам следует сосредоточиться на создании своего инструмента.
Факторы, которые следует учитывать при выборе правильного инструмента аннотации данных
Если вы читаете это, эти идеи кажутся захватывающими, и их определенно легче сказать, чем сделать. Так как же использовать множество уже существующих инструментов для аннотации данных? Итак, следующий шаг - рассмотрение факторов, связанных с выбором правильного инструмента аннотации данных.
В отличие от нескольких лет назад, сегодня на рынке появилось множество инструментов для аннотации данных. У компаний есть больше вариантов выбора, исходя из своих конкретных потребностей. Но у каждого инструмента есть свои плюсы и минусы. Чтобы принять мудрое решение, помимо субъективных требований необходимо выбрать объективный маршрут.
Давайте посмотрим на некоторые важные факторы, которые вам следует учитывать в процессе.
Определение вашего варианта использования
Чтобы выбрать правильный инструмент аннотации данных, вам необходимо определить свой вариант использования. Вы должны понимать, включает ли ваше требование текст, изображение, видео, аудио или смесь всех типов данных. Есть автономные инструменты, которые вы можете купить, и есть целостные инструменты, которые позволяют выполнять различные действия с наборами данных.
Сегодняшние инструменты интуитивно понятны и предлагают варианты с точки зрения средств хранения (сетевые, локальные или облачные), методов аннотации (аудио, изображения, 3D и др.) И множества других аспектов. Вы можете выбрать инструмент в зависимости от ваших конкретных требований.
Установление стандартов контроля качества
Это важный фактор, который следует учитывать, поскольку цель и эффективность ваших моделей искусственного интеллекта зависят от установленных вами стандартов качества. Как и при аудите, вам необходимо выполнять проверки качества данных, которые вы вводите, и полученных результатов, чтобы понять, правильно ли обучаются ваши модели и для правильных целей. Однако вопрос в том, как вы собираетесь устанавливать стандарты качества?
Как и во многих других видах работ, многие люди могут выполнять аннотацию данных и теги, но они делают это с разной степенью успеха. Когда вы запрашиваете услугу, вы не проверяете автоматически уровень контроля качества. Вот почему результаты различаются.
Итак, вы хотите развернуть модель консенсуса, в которой аннотаторы предлагают отзывы о качестве, а корректирующие меры принимаются мгновенно? Или вы предпочитаете выборочную проверку, золотые стандарты или пересечение моделям профсоюзов?
Оптимальный план закупок обеспечит контроль качества с самого начала, установив стандарты до согласования окончательного контракта. Устанавливая это, вы также не должны упускать из виду пределы ошибок. Невозможно полностью избежать ручного вмешательства, поскольку системы неизбежно будут выдавать ошибки с частотой до 3%. Это требует предварительной работы, но оно того стоит.
Кто будет комментировать ваши данные?
Следующий важный фактор зависит от того, кто аннотирует ваши данные. Вы намереваетесь иметь собственную команду или предпочитаете отдать ее на аутсорсинг? Если вы выполняете аутсорсинг, вам необходимо принять во внимание юридические аспекты и меры по соблюдению нормативных требований из-за проблем, связанных с конфиденциальностью и конфиденциальностью данных. А если у вас есть собственная команда, насколько эффективно они изучают новый инструмент? Каково ваше время вывода продукта или услуги на рынок? Есть ли у вас подходящие показатели качества и команды для утверждения результатов?
Продавец против. Партнерские дебаты
Аннотации данных - это совместный процесс. Это связано с зависимостями и сложностями, такими как совместимость. Это означает, что определенные команды всегда работают в тандеме друг с другом, и одна из команд может быть вашим поставщиком. Вот почему выбранный вами поставщик или партнер так же важен, как и инструмент, который вы используете для маркировки данных.
С учетом этого фактора, прежде чем пожать руку поставщику или партнеру, следует учитывать такие аспекты, как способность сохранять конфиденциальность ваших данных и намерений, намерение принимать отзывы и работать над ними, проактивность в отношении запросов данных, гибкость в операциях и многое другое. . Мы включили гибкость, потому что требования к аннотации данных не всегда линейны или статичны. Они могут измениться в будущем по мере дальнейшего расширения вашего бизнеса. Если в настоящее время вы имеете дело только с текстовыми данными, возможно, вы захотите аннотировать аудио- или видеоданные по мере масштабирования, и ваша служба поддержки должна быть готова расширить свои горизонты вместе с вами.
Вовлеченность поставщиков
Один из способов оценить участие поставщика - это поддержка, которую вы получите.
Любой план покупки должен учитывать этот компонент. Как будет выглядеть опора на земле? Кто будет заинтересованными сторонами и указателями по обе стороны уравнения?
Существуют также конкретные задачи, в которых необходимо разъяснить, в чем заключается участие поставщика (или будет). В частности, для проекта аннотации данных или маркировки данных будет ли поставщик активно предоставлять необработанные данные или нет? Кто будет выступать в качестве профильных экспертов и кто будет нанимать их в качестве сотрудников или независимых подрядчиков?
Ключевые случаи использования
Почему компании берут на себя такие проекты аннотации и маркировки данных?
Примеров использования предостаточно, но некоторые из наиболее распространенных иллюстрируют, как эти системы помогают компаниям в достижении целей и задач.
Например, некоторые варианты использования включают попытки обучить цифровых помощников или интерактивные системы голосового ответа. На самом деле, одни и те же типы ресурсов могут быть полезны в любой ситуации, когда объект искусственного интеллекта взаимодействует с человеком. Чем больше аннотаций данных и меток данных способствует целевым тестовым данным и обучающим данным, тем лучше работают эти отношения в целом.
Еще один ключевой вариант использования аннотации и маркировки данных - разработка ИИ для конкретной отрасли. Вы можете назвать некоторые из этих типов проектов «ориентированным на исследования» ИИ, тогда как другие являются более оперативными или процедурными. Здравоохранение является важной вертикалью для этой работы, связанной с интенсивным использованием данных. Имея это в виду, другие отрасли, такие как финансы, медицинские учреждения, производство или даже розничная торговля, также будут использовать эти типы систем.
Другие варианты использования более специфичны. Воспользуйтесь распознаванием лиц как системой обработки изображений. Одинаковые аннотации и маркировка данных помогают предоставить компьютерным системам информацию, необходимую для идентификации людей и получения целевых результатов.
Отвращение некоторых компаний к сектору распознавания лиц является примером того, как это работает. Когда технология находится под недостаточным контролем, это вызывает серьезные опасения по поводу справедливости и ее воздействия на человеческие сообщества.
Тематические Исследования
Вот несколько конкретных примеров из практики, которые показывают, как аннотации и маркировка данных действительно работают на местах. В Shaip мы заботимся о том, чтобы обеспечить высочайший уровень качества и превосходные результаты при аннотации и маркировке данных.
Большая часть приведенного выше обсуждения стандартных достижений в области аннотации и маркировки данных показывает, как мы подходим к каждому проекту и что мы предлагаем компаниям и заинтересованным сторонам, с которыми мы работаем.
Материалы тематического исследования, которые продемонстрируют, как это работает:
В рамках проекта лицензирования клинических данных команда Shaip обработала более 6,000 часов аудио, удалив всю защищенную медицинскую информацию (PHI) и оставив HIPAA-совместимый контент для медицинских моделей распознавания речи.
В этом случае важны критерии и классификация достижений. Необработанные данные представлены в виде звука, поэтому необходимо деидентифицировать стороны. Например, при использовании анализа NER двойная цель состоит в том, чтобы деидентифицировать и аннотировать контент.
Другое тематическое исследование включает в себя подробное разговорные данные обучения ИИ проект, который мы завершили с 3,000 лингвистов, работающих в течение 14 недель. Это привело к созданию обучающих данных на 27 языках с целью развития многоязычных цифровых помощников, способных обрабатывать человеческие взаимодействия на широком выборе родных языков.
В этом конкретном случае очевидна необходимость посадить нужного человека на нужный стул. Большое количество экспертов в предметной области и операторов ввода контента означало, что существовала необходимость в организационной и процедурной оптимизации, чтобы проект был выполнен в определенные сроки. Наша команда смогла с большим отрывом превзойти отраслевые стандарты за счет оптимизации сбора данных и последующих процессов.
Другие типы тематических исследований включают такие вещи, как обучение ботов и текстовые аннотации для машинного обучения. Опять же, в текстовом формате по-прежнему важно обрабатывать идентифицированные стороны в соответствии с законами о конфиденциальности и сортировать необработанные данные для получения целевых результатов.
Другими словами, работая с несколькими типами и форматами данных, Shaip продемонстрировал одинаковый жизненно важный успех, применив одни и те же методы и принципы как к необработанным данным, так и к бизнес-сценариям лицензирования данных.
Подводя итог
Мы искренне верим, что это руководство было для вас находчивым и что вы получили ответы на большинство своих вопросов. Однако, если вы все еще не уверены в надежном поставщике, не смотрите дальше.
Мы, в Shaip, являемся ведущей компанией по аннотации данных. У нас есть эксперты в этой области, которые понимают данные и связанные с ними проблемы, как никто другой. Мы могли бы стать вашими идеальными партнерами, поскольку мы привносим в каждый проект или сотрудничество такие качества, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность.
Таким образом, независимо от типа данных, для которых вы собираетесь получать аннотации, вы можете найти в нас команду ветеранов, которая будет соответствовать вашим требованиям и целям. Оптимизируйте свои модели искусственного интеллекта для обучения вместе с нами.
Давайте поговорим
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Аннотации данных или маркировка данных - это процесс, который делает данные с определенными объектами распознаваемыми машинами, чтобы предсказать результат. Пометка, расшифровка или обработка объектов в тексте, изображениях, отсканированных изображениях и т. Д. Позволяет алгоритмам интерпретировать помеченные данные и обучаться решать реальные бизнес-задачи самостоятельно, без вмешательства человека.
В машинном обучении (как контролируемом, так и неконтролируемом) помеченные или аннотированные данные - это тегирование, расшифровка или обработка функций, которые вы хотите, чтобы ваши модели машинного обучения понимали и распознавали, чтобы решать проблемы реального мира.
Аннотатор данных - это человек, который неустанно работает над обогащением данных, чтобы сделать их узнаваемыми машинами. Он может включать в себя один или все из следующих шагов (в зависимости от конкретного случая использования и требований): очистка данных, расшифровка данных, маркировка данных или аннотации данных, контроль качества и т. Д.
Инструменты или платформы (облачные или локальные), которые используются для маркировки или аннотирования высококачественных данных (таких как текст, аудио, изображение, видео) с помощью метаданных для машинного обучения, называются инструментами аннотации данных.
Инструменты или платформы (облачные или локальные), которые используются для пометки или пометки движущихся изображений покадрово из видео для создания высококачественных обучающих данных для машинного обучения.
Инструменты или платформы (облачные или локальные), которые используются для маркировки или аннотирования текста из обзоров, газет, рецептов врача, электронных медицинских записей, балансовых отчетов и т. Д. Для создания высококачественных обучающих данных для машинного обучения. Этот процесс также можно назвать маркировкой, маркировкой, расшифровкой или обработкой.