ИИ становится все более интеллектуальным, поскольку для разработки таких автоматизированных машин используются лучшие исходные данные. Робототехника, дроны, беспилотные автомобили и другие приложения, основанные на компьютерном зрении, нуждаются в огромном количестве наборов данных, чтобы полностью осознавать окружающую среду и делать соответствующие прогнозы.

И теперь, чтобы достичь следующего уровня точности, данные о ставках необходимы для постоянного изучения и выявления закономерностей, которые люди не могут, на самом деле речь идет о получении «умных данных» для обучения моделей машинного обучения.

Однако превратить необработанные данные в интеллектуальные данные непросто, так как они проходят через определенный процесс, который помогает добавлять жизненно важные биты информации к необработанным данным и обеспечивать структуру данных, которые в противном случае были бы просто шумом для контролируемых алгоритмов машинного обучения, называемых « Аннотация данных». Прежде чем вы ускорите свой ИИ с помощью аннотации данных, вам нужно задать эти несколько вопросов

Что такое аннотация данных в машинном обучении?

Аннотации данных или маркировка данных — это процесс создания различных типов данных, таких как текст, изображения и видео, распознаваемых алгоритмами компьютерного зрения. Для аннотирования этих данных, таких как аннотации к изображениям, текстовые аннотации и аннотации к видео, используется специальный метод, который обеспечивает первоначальную настройку для предоставления модели машинного обучения того, что ей необходимо понимать и различать различные входные данные для получения точных результатов.

И для выполнения этой задачи аннотирования данных необходимы люди для идентификации и аннотирования конкретных данных, чтобы машины могли научиться идентифицировать и классифицировать информацию. Более того, без этих аннотаций, проверенных человеком, алгоритмы машинного обучения не смогут выполнять вычисления. А когда дело доходит до аннотаций, машины не могут работать без человека в цикле.

Зачем нужно аннотирование данных?

Данные для обучения машинному обучению доступны в необработанном формате, и, чтобы сделать их понятными или понятными для алгоритмов машинного обучения, они аннотируются людьми с использованием правильного метода. И различные методы варьируются от изображения и видео-аннотации, категоризации текста, семантической аннотации и категоризации контента, выполняется аннотация данных.

Ваша аннотация применяется к конкретному домену?

Прежде чем начать процесс маркировки данных, вам необходимо понять различные вещи, такие как формат, категория и намерение использовать данные в определенном месте. Это также известно как построение онтологии, которая играет решающую роль в машинном обучении.

Онтологии подобны обучению вашего ИИ общению на общем языке. Очень важно определить постановку задачи и понять, как ИИ может интерпретировать данные для семантического решения определенного варианта использования. Вы должны понимать этот процесс, чтобы убедиться, что он успешен.

Сколько данных требуется для вашего проекта ML/AI?

Это еще один вопрос, который вам нужно задать, прежде чем вы приобретете услугу аннотирования данных. Количество данных имеет большое значение, чтобы сделать вашу модель ИИ более успешной и надежной. Чтобы получить правильный ответ на этот вопрос, требуется ли вам много данных в зависимости от сложности проблемы и сложности алгоритмов обучения.

В зависимости от сложности задачи наборы данных требуются для алгоритмов машинного обучения. Другим аспектом являются уровни точности, ожидаемые от модели ИИ. По мере того, как данные подкрепляются алгоритмами при обучении моделей, ИИ становится более интеллектуальным.

Вероятно, это определяется тем, что эксперт в предметной области обрабатывает аннотации и постоянно оценивает точность, что поможет создать достоверные данные, которые будут использоваться для обучения вашего алгоритма.

Должны ли вы Аннотировать внутри или отдать на аутсорсинг?

Согласно недавнему исследованию, внутренняя маркировка данных обходится компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, примерно в 5 раз по сравнению с аутсорсингом того же самого третьим сторонам. Это не только затратно, но и отнимает много времени у ваших специалистов, которые могут направить свои усилия на выполнение других творческих задач.

Еще одна проблема для компаний, занимающихся ИИ, которые ищут аннотированные данные, — это создание необходимых инструментов аннотирования, для которых часто требуется несколько проектов машинного обучения. В то время как для многих компаний безопасность является еще одной проблемой, которая мешает им делиться своими данными с другими.

Но в настоящее время компании, занимающиеся аннотированием данных, следуют международным стандартам безопасности данных, чтобы обеспечить конфиденциальность и безопасность таких данных. HIPPA, GDPR, SOC Types и CPPA — это ведущие регуляторные политики, которым следуют компании при обработке данных, чтобы сделать их высокозащищенными и конфиденциальными.

Вам нужны высокопрофессиональные аннотаторы?

Процесс аннотирования не так прост, как вы думаете, в зависимости от сложности данных, которые вам нужны аннотаторы. Если модель ИИ очень сложна и требует аннотированных данных следующего уровня точности, таких как аннотации LIDAR, вам нужен эксперт.

Однако немногие компании используют толпу для основных аннотаций, а более сложные данные требуют специальных навыков для обеспечения точности. И помимо точности скорость также важна для производства большого количества наборов данных по доступной цене.

Опыт аннотирования данных для различных типов аннотаций — еще один аспект создания различных типов обучающих данных для одной и той же модели машинного обучения. Любая незначительная ошибка в аннотации данных в обучающих наборах может ввести вашу модель в заблуждение, что приведет к катастрофическим последствиям, особенно таким, как модели искусственного интеллекта беспилотных автомобилей.

Аутсорсинг ваших данных Аннотируйте прямо здесь

На данный момент ясно, что вместо того, чтобы производить данные собственными силами, аутсорсинг того же самого более выгоден для компаний, занимающихся искусственным интеллектом. От меньшей стоимости до более точных обучающих данных — вот несколько аспектов, которые вы должны учитывать, прежде чем ускорить свои требования к данным ИИ. Data Annotate создан для предоставления лучших сервисов аннотирования данных для обучающих наборов данных машинного обучения для разработки моделей ИИ. Для моделей искусственного интеллекта компьютерного зрения Data Annotate является подходящим местом, предлагающим услугу маркировки данных мирового класса для создания высококачественных наборов данных по самой доступной цене. Напишите нам свой запрос по адресу [email protected] или свяжитесь с нами, чтобы помочь вам лично.

Первоначально опубликовано на https://www.dataannotate.ai 30 октября 2021 г.