Інтелектуальні моделі штучного інтелекту необхідно ретельно навчати, щоб вони могли визначати закономірності, об’єкти і в кінцевому підсумку приймати надійні рішення. Однак навчені дані не можуть подаватися випадковим чином і повинні бути позначені, щоб допомогти моделям зрозуміти, обробити та всебічно засвоїти вибрані шаблони введення.
Ось тут і з’являється маркування даних, як акт маркування інформації або, скоріше, метаданих відповідно до певного набору даних, щоб зосередитися на розширенні розуміння машин. Щоб просто далі, маркування даних вибірково класифікує дані, зображення, текст, аудіо, відео та шаблони для покращення реалізацій AI.
Згідно Маркування даних NASSCOM Повідомляємо, очікується, що світовий ринок маркування даних зросте на 700% у вартості до кінця 2023 року в порівнянні з 2018 роком. Це передбачуване зростання, швидше за все, вплине на фінансові виділення на інструменти самокерованого маркування, які підтримуються внутрішньою стороною. ресурси і навіть сторонні рішення.
На додаток до цих висновків можна також зробити висновок, що у 1.2 році глобальний ринок маркування даних склав 2018 мільярда доларів США. Однак ми очікуємо, що він буде масштабуватися, оскільки розмір ринку маркування даних, як передбачається, досягне величезної оцінки в 4.4 мільярда доларів до 2023 року.
Маркування даних — це потреба часу, але вона супроводжується рядом проблем із впровадженням та ціною.
Деякі з найбільш актуальних включають:
- Повільна підготовка даних завдяки зайвим очисним інструментам
- Відсутність необхідного апаратного забезпечення для роботи з величезною робочою силою та надмірний об’єм даних зі скребками
- Обмежений доступ до авангардних інструментів маркування та допоміжних технологій
- Вища вартість маркування даних
- Відсутність узгодженості, коли йдеться про тегування якості даних
- Відсутність масштабованості, якщо і коли AI-модель потребує охоплення додаткового набору учасників
- Відсутність відповідності, коли справа доходить до підтримки стабільної позиції безпеки даних під час отримання даних та їх використання
Хоча ви можете концептуально розділити маркування даних, відповідні інструменти вимагають від вас класифікувати поняття відповідно до природи наборів даних. До них належать:
- Класифікація звуку: Містить збір аудіо, сегментацію та транскрипцію
- Маркування зображення: Містить збір, класифікацію, сегментацію та маркування ключових даних
- Маркування тексту: Включає вилучення та класифікацію тексту
- Маркування відео: Включає такі елементи, як колекція відео, класифікація та сегментація
- 3D маркування: Особливості відстеження та сегментації об'єктів
Окрім вищезгаданої сегрегації, особливо з ширшої точки зору, маркування даних поділяється на чотири типи, включаючи описову, оцінну, інформативну та комбіновану. Однак з єдиною метою навчання маркування даних розділяється як: збір, сегментація, транскрипція, Класифікація, вилучення, відстеження об’єктів, які ми вже обговорювали для окремих наборів даних.
Маркування даних є детальним процесом і включає наступні кроки для категоричного навчання моделей ШІ:
- Збір наборів даних за допомогою стратегій, тобто власних, відкритих джерел, постачальників
- Маркування наборів даних відповідно до можливостей комп’ютерного зору, глибокого навчання та НЛП
- Тестування й оцінка створених моделей для визначення інтелекту як частини розгортання
- Задовольнити прийнятну якість моделі та зрештою випустити її для повного використання
Необхідно вибрати правильний набір інструментів маркування даних, що є синонімом надійної платформи маркування даних, враховуючи наступні фактори:
- Тип інтелекту, який ви хочете, щоб модель мала за допомогою визначених варіантів використання
- Якість і досвід анотаторів даних, щоб вони могли використовувати інструменти з точністю
- Стандарти якості, які ви маєте на увазі
- Специфічні потреби відповідності
- Комерційні, відкриті та безкоштовні інструменти
- Бюджет, який ви можете зекономити
Крім перерахованих факторів, вам краще звернути увагу на наступні міркування:
- Точність маркування інструментів
- Інструменти гарантують якість
- Можливості інтеграції
- Безпека та імунізація проти витоків
- Хмарне налаштування чи ні
- Керівництво з контролю якості
- Відмовостійкість, зазори та масштабована майстерність інструменту
- Компанія, яка пропонує інструменти
Вертикалі, які найкраще обслуговуються інструментами та ресурсами маркування даних, включають:
- Медичний ШІ: Основні напрямки включають навчання діагностичним моделям з комп’ютерним зором для покращення медичної візуалізації, мінімізації часу очікування та мінімального відставання.
- Фінанси: Основні сфери включають оцінку кредитних ризиків, прийнятності позики та інших важливих факторів за допомогою текстових позначок
- Автономний транспортний засіб або транспорт: Основні сфери включають реалізацію НЛП та комп’ютерного зору для укладання моделей із шаленим обсягом навчальних даних для виявлення осіб, сигналів, блокад тощо.
- Роздрібна торгівля та електронна комерція: Основні галузі включають рішення щодо цін, покращення електронної комерції, моніторинг персони покупця, розуміння звичок купівлі та покращення взаємодії з користувачами.
- Технології: Основні сфери включають виробництво продукції, підбір контейнера, попереднє виявлення критичних виробничих помилок тощо
- Геопросторовий: Основні зони включають GPS та дистанційне зондування за допомогою вибраних методів маркування
- Сільське господарство: Основні сфери включають використання датчиків GPS, дронів та комп’ютерного зору для розвитку концепцій точного землеробства, оптимізації умов ґрунту та посівів, визначення врожайності тощо.
Все ще не знаєте, яка стратегія є кращою для позначення даних, наприклад, створити самокеровану установку чи придбати її у стороннього постачальника послуг. Ось переваги та недоліки кожного, щоб допомогти вам прийняти рішення:
Підхід «Створення».
| Будувати | купити |
|---|---|
Просмотров:
| Просмотров:
|
Пропущено:
| Пропущено:
|
Переваги:
| Переваги:
|
Вердикт
Якщо ви плануєте створити ексклюзивну систему штучного інтелекту, при цьому час не є обмеженням, створення інструменту маркування з нуля має сенс. У всьому іншому найкращим підходом є покупка інструменту
