Интеллектуальные модели ИИ необходимо тщательно обучать, чтобы они могли определять закономерности, объекты и, в конечном итоге, принимать надежные решения. Однако обученные данные не могут подаваться случайным образом и должны быть помечены, чтобы модели могли понимать, обрабатывать и всесторонне учиться на основе тщательно подобранных шаблонов ввода.
Вот здесь-то и появляется маркировка данных как акт маркировки информации или, скорее, метаданных в соответствии с конкретным набором данных, чтобы сосредоточиться на расширении понимания машин. Проще говоря, маркировка данных выборочно классифицирует данные, изображения, текст, аудио, видео и шаблоны для улучшения реализаций ИИ.
Согласно Маркировка данных NASSCOM Report, ожидается, что к концу 700 года мировой рынок маркировки данных вырастет в стоимостном выражении на 2023% по сравнению с показателем 2018 года. Этот предполагаемый рост, скорее всего, будет учитывать финансовые ассигнования на самоуправляемые инструменты маркировки, поддерживаемые внутри компании. ресурсы и даже сторонние решения.
В дополнение к этим результатам, можно также сделать вывод, что глобальный рынок маркировки данных в 1.2 году составил 2018 миллиарда долларов. Однако мы ожидаем его масштабирования, поскольку объем рынка маркировки данных, как предполагается, достигнет огромной стоимости в 4.4 миллиарда долларов. к 2023 г.
Маркировка данных - это актуальная необходимость, но она сопряжена с рядом проблем, связанных с реализацией и ценой.
Вот некоторые из наиболее актуальных:
- Медленная подготовка данных благодаря избыточным инструментам очистки
- Отсутствие необходимого оборудования для обработки большого количества сотрудников и чрезмерного объема очищенных данных
- Ограниченный доступ к передовым инструментам маркировки и вспомогательным технологиям
- Более высокая стоимость маркировки данных
- Отсутствие согласованности при маркировке данных о качестве.
- Отсутствие масштабируемости, если и когда ИИ-модель должна охватывать дополнительный набор участников.
- Несоблюдение нормативных требований, когда речь идет о поддержании стабильного состояния безопасности данных во время сбора и использования данных.
Хотя вы можете концептуально разделить метки данных, соответствующие инструменты требуют, чтобы вы классифицировали концепции в соответствии с природой наборов данных. Это включает:
- Аудио Классификация: Включает аудиоколлекцию, сегментацию и транскрипцию
- Маркировка изображений: Состоит из сбора, классификации, сегментации и маркировки данных по ключевым точкам
- Текстовая маркировка: Включает извлечение текста и классификацию
- Маркировка видео: Включает такие элементы, как сбор видео, классификация и сегментация.
- 3D-маркировка: Особенности отслеживания и сегментации объектов
Помимо вышеупомянутого разделения, особенно с более широкой точки зрения, маркировка данных делится на четыре типа, включая описательный, оценочный, информативный и комбинированный. Однако с единственной целью обучения маркировка данных разделяется на: сбор, сегментация, транскрипция и т. Д. Классификация, извлечение, отслеживание объектов, которые мы уже обсуждали для отдельных наборов данных.
Маркировка данных - это подробный процесс, который включает следующие шаги для категориального обучения моделей ИИ:
- Сбор наборов данных с помощью стратегий, например, внутри компании, с открытым исходным кодом, у поставщиков
- Маркировка наборов данных в соответствии с возможностями компьютерного зрения, глубокого обучения и NLP.
- Тестирование и оценка произведенных моделей для определения интеллекта в рамках развертывания
- Удовлетворение приемлемого качества модели и, в конечном итоге, выпуск ее для всестороннего использования
При выборе правильного набора инструментов для маркировки данных, который является синонимом надежной платформы для маркировки данных, необходимо учитывать следующие факторы:
- Тип интеллекта, который вы хотите, чтобы модель имела через определенные варианты использования
- Качество и опыт аннотаторов данных, чтобы они могли использовать инструменты с точностью
- Ваши стандарты качества
- Требования, связанные с соблюдением требований
- Коммерческие, открытые и бесплатные инструменты
- Бюджет, который вы можете сэкономить
В дополнение к упомянутым факторам вам лучше принять к сведению следующие соображения:
- Точность маркировки инструментов
- Гарантия качества гарантируется инструментами
- Возможности интеграции
- Безопасность и иммунизация от утечек
- Облачная настройка или нет
- Сообразительность управления контролем качества
- Отказоустойчивость, временные интервалы и масштабируемое мастерство инструмента
- Компания, предлагающая инструменты
Вертикали, которые лучше всего обслуживаются инструментами и ресурсами для маркировки данных, включают:
- Медицинский ИИ: Основные области включают обучение диагностическим моделям с компьютерным зрением для улучшения медицинской визуализации, минимального времени ожидания и минимального отставания.
- Финансовые вопросы: Приоритетные области включают оценку кредитных рисков, права на получение кредита и других важных факторов с помощью текстовых меток.
- Автономное транспортное средство или транспорт: Основные области включают реализацию НЛП и компьютерного зрения для объединения моделей с безумным объемом обучающих данных для обнаружения людей, сигналов, блокад и т. Д.
- Розничная торговля и электронная коммерция: Основные области включают решения, связанные с ценообразованием, улучшенную электронную торговлю, мониторинг личности покупателя, понимание покупательских привычек и повышение качества обслуживания пользователей.
- Наши технологии: Приоритетные области включают производство продукции, подбор бункеров, заблаговременное обнаружение критических производственных ошибок и многое другое.
- Геопространственный: Основные области включают GPS и дистанционное зондирование с помощью избранных методов маркировки.
- Сельское хозяйство: Основные области включают использование датчиков GPS, дронов и компьютерного зрения для развития концепций точного земледелия, оптимизации состояния почвы и сельскохозяйственных культур, определения урожайности и т. Д.
Все еще не понимаете, какая стратегия лучше подходит для правильной маркировки данных, например, создание самоуправляемой установки или покупка ее у стороннего поставщика услуг. Вот плюсы и минусы каждого из них, которые помогут вам принять правильное решение:
Аппарат сборки
| строить | Покупка |
|---|---|
Просмотров:
| Просмотров:
|
Промахов:
| Промахов:
|
Выгоды:
| Выгоды:
|
Вердикт
Если вы планируете создать эксклюзивную систему искусственного интеллекта, при этом время не будет ограничением, создание инструмента маркировки с нуля имеет смысл. Во всем остальном покупка инструмента - лучший выход.
