Маркировка данных

Что такое маркировка данных? Все, что нужно знать новичку

Что такое маркировка данных

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.

Глобальный рынок маркировки данных

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.

7 вызовов маркировки данных, с которыми сталкивается бизнес

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.
Типы маркировки 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.

4 ключевых шага в маркировке данных

Маркировка данных - это подробный процесс, который включает следующие шаги для категориального обучения моделей ИИ:

  1. Сбор наборов данных с помощью стратегий, например, внутри компании, с открытым исходным кодом, у поставщиков
  2. Маркировка наборов данных в соответствии с возможностями компьютерного зрения, глубокого обучения и NLP.
  3. Тестирование и оценка произведенных моделей для определения интеллекта в рамках развертывания
  4. Удовлетворение приемлемого качества модели и, в конечном итоге, выпуск ее для всестороннего использования
Факторы, которые следует учитывать при выборе правильных инструментов

При выборе правильного набора инструментов для маркировки данных, который является синонимом надежной платформы для маркировки данных, необходимо учитывать следующие факторы:

  1. Тип интеллекта, который вы хотите, чтобы модель имела через определенные варианты использования 
  2. Качество и опыт аннотаторов данных, чтобы они могли использовать инструменты с точностью
  3. Ваши стандарты качества 
  4. Требования, связанные с соблюдением требований
  5. Коммерческие, открытые и бесплатные инструменты
  6. Бюджет, который вы можете сэкономить

В дополнение к упомянутым факторам вам лучше принять к сведению следующие соображения:

  1. Точность маркировки инструментов
  2. Гарантия качества гарантируется инструментами
  3. Возможности интеграции
  4. Безопасность и иммунизация от утечек
  5. Облачная настройка или нет
  6. Сообразительность управления контролем качества 
  7. Отказоустойчивость, временные интервалы и масштабируемое мастерство инструмента
  8. Компания, предлагающая инструменты
Отрасли, использующие маркировку данных

Вертикали, которые лучше всего обслуживаются инструментами и ресурсами для маркировки данных, включают:

  1. Медицинский ИИ: Основные области включают обучение диагностическим моделям с компьютерным зрением для улучшения медицинской визуализации, минимального времени ожидания и минимального отставания.
  2. Финансовые вопросы: Приоритетные области включают оценку кредитных рисков, права на получение кредита и других важных факторов с помощью текстовых меток.
  3. 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.
  4. Розничная: Основные области включают решения, связанные с ценообразованием, улучшенную электронную торговлю, мониторинг личности покупателя, понимание покупательских привычек и повышение качества обслуживания пользователей.
  5. Наши технологии: Приоритетные области включают производство продукции, подбор бункеров, заблаговременное обнаружение критических производственных ошибок и многое другое.
  6. Геопространственный: Основные области включают GPS и дистанционное зондирование с помощью избранных методов маркировки.
  7. 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.
Сборка Vs. Купить

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

строитьПокупка

Просмотров:

  • Лучший контроль над настройками
  • Более быстрый мониторинг реакции во время обучения систем

Просмотров:

  • Более быстрое время выхода на рынок
  • Позволяет получить преимущество раннего последователя
  • Доступ к авангардным технологиям
  • Лучшее соответствие требованиям безопасности данных

Промахов:

  • Медленное развертывание
  • Огромные накладные расходы
  • Отсроченное начало
  • Более высокие бюджетные ограничения
  • Требуется текущее обслуживание
  • Масштабируемость влечет за собой расходы на усовершенствование

Промахов:

  • В основном универсальный
  • Могут потребоваться настройки, чтобы соответствовать исключительным вариантам использования.
  • Нет гарантий будущей поддержки

Выгоды:

  • Улучшенная зависимость
  • Дополнительная гибкость
  • Самостоятельные меры безопасности

Выгоды:

  • Постоянный доступ к командам
  • Более быстрая интеграция
  • Улучшенная масштабируемость
  • Нулевая стоимость владения
  • Мгновенный доступ к ресурсам и методикам
  • Предустановленные протоколы безопасности

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.

Социальная Поделиться