Els models intel·ligents d'IA s'han d'entrenar àmpliament per poder identificar patrons, objectes i, finalment, prendre decisions fiables. Tanmateix, les dades entrenades no es poden alimentar aleatòriament i s'han d'etiquetar per ajudar els models a entendre, processar i aprendre de manera exhaustiva a partir dels patrons d'entrada seleccionats.
Aquí és on entra l'etiquetatge de dades, com un acte d'etiquetatge d'informació o més aviat metadades, segons un conjunt de dades específic, per centrar-se a amplificar la comprensió de les màquines. Per a més, l'etiquetatge de dades classifica selectivament dades, imatges, text, àudio, vídeos i patrons per millorar les implementacions d'IA.
Segons per NASSCOM Etiquetatge de dades Informe, s'espera que el mercat global d'etiquetatge de dades creixi un 700% en valor a finals de 2023, en comparació amb el 2018. És probable que aquest suposat creixement tingui en compte l'assignació financera per a eines d'etiquetatge autogestionades, amb suport intern. recursos, i fins i tot solucions de tercers.
A més d'aquestes troballes, també es pot inferir que el mercat global de l'etiquetatge de dades va acumular un valor de 1.2 milions de dòlars el 2018. Tanmateix, esperem que s'escalfi ja que es suposa que la mida del mercat de l'etiquetatge de dades assoleix una valoració massiva de 4.4 milions de dòlars. pel 2023.
L'etiquetatge de dades és la necessitat del moment, però comporta diversos reptes d'implementació i de preus específics.
Alguns dels més urgents inclouen:
- Preparació de dades lenta, cortesia d'eines de neteja redundants
- Manca de maquinari necessari per gestionar una força de treball massiva i un volum excessiu de dades rascades
- Accés restringit a eines d'etiquetatge d'avantguarda i tecnologies de suport
- Major cost de l'etiquetatge de dades
- Manca de coherència quan es refereix a l'etiquetatge de dades de qualitat
- Manca d'escalabilitat, si i quan el model d'IA necessita cobrir un conjunt addicional de participants
- Falta de compliment quan es tracta de mantenir una postura estable de seguretat de les dades mentre s'obtenen dades i les fan servir
Tot i que podeu segregar l'etiquetatge de dades conceptualment, les eines rellevants requereixen que classifiqueu els conceptes segons la naturalesa dels conjunts de dades. Això inclou:
- Classificació d'àudio: Inclou la recopilació d'àudio, la segmentació i la transcripció
- Etiquetatge de la imatge: Inclou recollida, classificació, segmentació i etiquetatge de dades de punts clau
- Etiquetatge de text: Implica l'extracció i la classificació de textos
- Etiquetatge de vídeo: Inclou elements com ara la col·lecció de vídeos, la classificació i la segmentació
- Etiquetatge 3D: Característiques de seguiment i segmentació d'objectes
A part de la segregació esmentada, especialment des d'una perspectiva més àmplia, l'etiquetatge de dades es divideix en quatre tipus, inclosos els descriptius, avaluatius, informatius i combinats. Tanmateix, amb l'únic propòsit de la formació, l'etiquetatge de dades es segrega com: recopilació, segmentació, transcripció, Classificació, extracció, seguiment d'objectes, que ja hem comentat per als conjunts de dades individuals.
L'etiquetatge de dades és un procés detallat i inclou els passos següents per entrenar categòricament els models d'IA:
- Recollida de conjunts de dades, mitjançant estratègies, és a dir, internes, de codi obert, venedors
- Etiquetatge de conjunts de dades segons les capacitats específiques de visió per ordinador, aprenentatge profund i PNL
- Prova i avaluació de models produïts per determinar la intel·ligència com a part del desplegament
- Satisfer una qualitat acceptable del model i, finalment, llançar-lo per a un ús integral
El conjunt adequat d'eines d'etiquetatge de dades, sinònim d'una plataforma d'etiquetatge de dades creïble, s'ha de seleccionar tenint en compte els factors següents:
- Tipus d'intel·ligència que voleu que tingui el model mitjançant casos d'ús definits
- Qualitat i experiència dels anotadors de dades, perquè puguin utilitzar les eines amb precisió
- Estàndards de qualitat que tens al cap
- Necessitats específiques de compliment
- Eines comercials, de codi obert i de programari gratuït
- Pressupost que pots estalviar
A més dels factors esmentats, és millor que tingueu en compte les consideracions següents:
- Precisió de l'etiquetatge de les eines
- La garantia de qualitat està garantida per les eines
- Capacitats d'integració
- Seguretat i immunització contra fuites
- Configuració basada en núvol o no
- Perspicacia en la gestió del control de qualitat
- Caixes de seguretat, stop-gaps i habilitat escalable de l'eina
- L'empresa que ofereix les eines
Els recursos i les eines d'etiquetatge de dades ofereixen millor servei:
- IA mèdica: Les àrees d'atenció inclouen models de diagnòstic de formació amb visió per ordinador per millorar la imatge mèdica, minimitzar els temps d'espera i endarreriments mínims
- Finances: Les àrees d'atenció inclouen l'avaluació dels riscos de crèdit, l'elegibilitat del préstec i altres factors importants mitjançant l'etiquetatge de text
- Vehicle autònom o transport: Les àrees d'enfocament inclouen la implementació de PNL i visió per ordinador per apilar models amb un volum boig de dades d'entrenament per detectar individus, senyals, bloquejos, etc.
- Venda al detall i comerç electrònic: Les àrees d'atenció inclouen decisions específiques de preus, comerç electrònic millorat, supervisió de la persona del comprador, entendre els hàbits de compra i amplificar l'experiència de l'usuari.
- Tecnologia: Les àrees d'atenció inclouen la fabricació de productes, la recollida de papereres, la detecció d'errors crítics de fabricació per endavant i molt més.
- Geoespacial: Les àrees d'enfocament inclouen GPS i teledetecció mitjançant tècniques d'etiquetatge seleccionades
- Agricultura: Les àrees d'enfocament inclouen l'ús de sensors GPS, drons i visió per ordinador per promoure els conceptes d'agricultura de precisió, optimitzar les condicions del sòl i dels cultius, determinar els rendiments i molt més.
Encara estic confós sobre quina és una estratègia millor per encaixar l'etiquetatge de dades, és a dir, crear una configuració autogestionada o comprar-ne una a un proveïdor de serveis extern. Aquests són els avantatges i els contres de cadascun per ajudar-vos a decidir millor:
L'enfocament 'Construir'
| Construir | comprar |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
Missa:
| Missa:
|
Beneficis:
| Beneficis:
|
Veredicte
Si teniu previst construir un sistema d'IA exclusiu sense que el temps sigui una limitació, construir una eina d'etiquetatge des de zero té sentit. Per a tota la resta, comprar una eina és el millor enfocament
