Хорошо известно, что группы специалистов по обработке и анализу данных тратят много времени и ресурсов на разработку и управление обучающими данными для моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, и основным условием для этого являются высококачественные наборы данных компьютерного зрения. Обычно проблемы возникают из-за плохого внутреннего инструментария, переделки маркировки, трудностей с поиском данных и сложностей в совместной работе и повторении данных распределенных команд.

Развитию организации могут помешать частые изменения рабочего процесса, большие наборы данных и неэффективный рабочий процесс обучения данным. Слишком быстрый рост, характерный для стартапов, независимо от их отрасли, усугубляет эти проблемы.

Примером может служить высококонкурентная индустрия автономных транспортных средств, где жизненно важны масштабируемые стратегии обучения данных. Рынок компьютерного зрения для беспилотных транспортных средств отличается высокой сложностью и конкуренцией. Если ваша команда не может адаптироваться (включая возможность аннотировать данные), ваш бизнес может пострадать от неудовлетворенности клиентов. Из-за сложности обучающих данных определения и область применения постоянно меняются; если вы не можете адаптироваться, вы можете потерять много денег.

Определение правильной стратегии аннотирования данных

Несколько причин могут объяснить, почему ваша стратегия данных для обучения должна быстро адаптироваться. Это может быть связано с тем, что новые функции продукта генерируют значительный объем необработанных данных, которые необходимо пометить, или вы решили разработать решение, для хорошей работы которого требуется значительный объем данных в реальном времени.

Более того, производительность модели машинного обучения часто может разочаровать, особенно в экспериментальных или ранних версиях. Поиск оптимальной стратегии аннотирования данных может произойти на поздних этапах процесса разработки, когда уже потрачено много денег и времени.

Кроме того, некоторые проекты ИИ, основанные на большом объеме данных, часто требуют обратной связи. Часто бывает так, что нейронные сети используются для улучшения с каждым новым случаем и преодоления перевеса.

случаи непрерывно. ML требует повторяющихся процессов аннотирования данных. Циклы обратной связи с аннотациями данных и гибкие методологии имеют решающее значение для успеха.

Независимо от вашей ситуации, вы можете либо нанять внутреннюю команду аннотаторов, что может быть дорого, либо работать с внештатными аннотаторами, либо положиться на платформу аннотирования данных. Давайте посмотрим на плюсы и минусы каждого подхода.

  1. Создание внутренних команд

Некоторые компании предпочитают создавать собственные группы аннотирования данных. Хорошая причина для создания внутренней аннотации данных может быть связана с безопасностью. Возможно, характер ваших проектов требует размеченных данных, которые нельзя передавать в сети.

Создание внутренней аннотации данных, безусловно, дает преимущества контроля процесса и контроля качества, но также сопряжено с дополнительными затратами и рисками:

Кадровые ресурсы

Управление новой командой

Разработка программного обеспечения для поддержки аннотирования данных и рабочих процессов,

Риск постоянной текучести кадров

Этот метод не масштабируется. Как и у всех компаний, связанных с ИИ, ваши потребности в данных могут сильно меняться в зависимости от ваших текущих и будущих проектов, поскольку вы инвестируете в найм, управление и обучение сотрудников. Конкретно, если вы решите создать собственную команду аннотирования данных, вам также потребуются инструменты аннотирования. К сожалению, команды, которые пытаются создавать собственные технические решения, часто теряют время на стратегическую разработку вместо того, чтобы отдать процесс аннотирования данных на аутсорсинг.

Хотя этот метод может показаться более экономичным в начале вашего проекта, он часто не является масштабируемым решением из-за проблем с операционной инфраструктурой, отсутствия ноу-хау в области обучающих данных и пробелов в навыках внутренних аннотаторов.

Если вы не работаете в крупной технологической компании, скорее всего, ваш внутренний инструмент никогда не будет таким же продвинутым, как комплексный инструмент маркировки данных, созданный многими специализированными разработчиками и отработанный в течение нескольких лет. Сторонние инструменты аннотирования данных, как правило, более сложные и поставляются с опытными аннотаторами и квалифицированными менеджерами проектов.

2. Выбор аутсорсинговой компании по обработке данных

В этом контексте аутсорсинг означает привлечение отраслевого эксперта для выполнения задач по обработке данных для инициатив ИИ и машинного обучения. Вознаграждение часто низкое и зависит от объема работы. Ярким примером такого решения является Amazon Mechanical Turk.

Этот подход считается простым способом сотрудничества с рабочей силой по требованию. Однако это заставляет вас точно определить задание и указать конкретные требования и условия оплаты. Четкое представление вашей идеи аутсорсинговой компании, занимающейся аннотированием и маркировкой данных, стоящей за вашей моделью машинного обучения, имеет первостепенное значение — расплывчатое понимание вашего проекта ИИ для аутсорсинговой компании может привести ни к чему, кроме катастрофы. Поэтому важно выбрать правильного партнера по обработке данных. Такие компании, как Cogito, Anolytics и некоторые другие, предлагают высококачественные пользовательские данные для обучения моделей ИИ собственными силами и эффективного рабочего процесса.

Некоторые компании создали платформу данных «толпа как услуга» и лицензируют платформы данных. Эти платформы управляют рабочим процессом и поиском работников. Использование таких платформ данных позволит вам быстро масштабироваться по конкурентоспособным ценам. Однако, поскольку этот подход часто используется для небольших и временных проектов, отсутствует цикл обратной связи и возможность со временем обучать специалистов по маркировке.

Еще один аспект, о котором стоит упомянуть, заключается в том, что аутсорсинговые маркировщики, как правило, страдают от недостатка опыта, что приводит к низкому качеству обучающих данных. Отдавайте предпочтение опыту и знаниям при выборе партнера по аннотациям и маркировке для обработки ваших данных для вашей модели ИИ.

Безопасность данных также является сложной задачей, поскольку сторонние этикетировщики часто работают независимо на незащищенных компьютерах. В зависимости от важности, сложности и масштаба вашего проекта аутсорсинговые платформы могут быть простым и дешевым решением для маркировки ваших данных. Но низкая цена достигается за счет снижения качества набора данных, согласованности и конфиденциальности.

3. Платформа данных + рабочая сила

Еще одно доступное на рынке решение связано с компаниями, которые создали и продали собственную платформу данных. Эти платформы самообслуживания позволяют компаниям эффективно самостоятельно управлять своими проектами аннотаций благодаря расширенным возможностям, надежному пользовательскому интерфейсу, расширенным инструментам аннотирования и, в некоторых случаях, функциям аннотирования с помощью машинного обучения.

Команды машинного обучения могут более легко управлять рабочими процессами маркировки, используя эти платформы для получения качественных данных для обучения компьютерному зрению, сокращая время маркировки по сравнению с аутсорсинговыми платформами. Они также могут положиться на некоторых менеджеров проектов по требованию, которые помогут структурировать их проекты. Непродвинутые прозрачные процессы контроля качества также являются частью предложений этих платформ.

Эти платформы на основе SaaS известны своей способностью быстро масштабироваться и обеспечивать конкурентоспособные цены. Однако большинство из них сильно зависят от партнеров в обеспечении необходимой рабочей силы, не нанятой по контракту.

Эта зависимость часто приводит к нехватке опыта у их маркировщиков, проблемам с временем безотказной работы и, в конечном итоге, к низкому качеству размеченных наборов данных (часто в случае сложных проектов).

Еще один элемент, о котором стоит упомянуть, заключается в том, что эти платформы часто в основном специализируются на конкретной отрасли (например, маркировка данных для отрасли автономных транспортных средств) или области ИИ (например, компьютерное зрение или НЛП).

4. Платформа + полностью управляемая рабочая сила

Решения для аннотирования данных предлагаются компаниями, которые разработали и продали свои собственные платформы данных и полностью управляют персоналом. Основное различие между этими платформами и другими решениями заключается в том, что такие платформы зависят от опытных маркировщиков и экспертов в предметной области для выявления крайних случаев и предложения передовых методов аннотирования.

Эти платформы в значительной степени полагаются как на человеческий опыт, так и на автоматизированные инструменты аннотирования данных, чтобы быстро адаптироваться к новым рекомендациям или требованиям к наборам данных компьютерного зрения, что позволяет внедрять их в тот же или на следующий день. Используя человеческий опыт, крайние случаи будут выявлены заблаговременно, рекомендации будут рекомендованы, а модели будут разрабатываться быстрее.

Время аннотации можно сократить, используя передовые инструменты, используемые отраслевыми экспертами. Однако полностью управляемые сервисы стоят дороже, чем другие решения для аннотирования данных, поскольку они охватывают весь цикл обучающих данных.

5. Аннотации с помощью машинного обучения

Растущая компания, как правило, имеет все больший объем данных для маркировки. Когда эти данные велики, ручная маркировка становится сложной задачей. Аннотации с помощью ML могут помочь решить эту проблему.

Целью аннотирования с помощью машинного обучения является сокращение времени, затрачиваемого аннотаторами на аннотирование, за счет предоставления им возможности тратить больше времени на исправление сложных случаев, чтобы модели машинного обучения можно было развивать дальше, выполняя аннотации, близкие к идеальным (охватывающие все важные аспекты). типы аннотаций).

Инструменты аннотации, использующие машинное обучение, определяются и автоматизируются в соответствии с различными стандартами. Одни позволяют пользователям создавать новые нейронные сети с нуля, другие используют предварительно обученные.

Из-за этого модель может предсказывать классы из немаркированного набора изображений. Это приводит к тому, что задачи аннотации превращаются в задачи оценки после того, как аннотаторы просмотрели и исправили их. Кроме того, ручные аннотации наиболее полезны в сложных пограничных случаях, а инструменты аннотаций с помощью машинного обучения также доказали свою эффективность в больших наборах данных.

В результате аннотатор может видеть предлагаемые метки и должен только просматривать их, в то время как другие решения показывают только те изображения с самой высокой или самой низкой степенью достоверности для подтверждения меток; Гибкость аннотирования данных означает, что вы можете найти ошибки в своем наборе данных за минуты, а не дни.

Инструменты аннотации, использующие машинное обучение, могут интегрировать цикл обратной связи, так что после просмотра изображений пользователь может добавить изображения к данным обучения компьютерного зрения, чтобы обучить более точную нейронную сеть. Обучение с подкреплением, например, может имитировать процесс принятия решений комментаторами. агент подкрепления идентифицирует данные тревоги на основе аннотаций, сделанных людьми.

Инструмент аннотирования изображений, который идентифицирует полигоны на основе класса, доступен в некоторых инструментах аннотирования данных. Предсказание полигона предоставляется сетью после того, как аннотатор отмечает выбранный объект. Пользователь также может использовать предварительно обученную модель сегментации для автоматического создания грубой маски немаркированных изображений. Доступен ряд других функций, в том числе возможность переключения между метками и методами и возможность быстрее достигать результатов.

6. Обещание качества и сроков

Лучший способ оптимизировать рабочие процессы по мере роста вашей компании — создать собственные команды для анализа данных, отдать их на аутсорсинг или использовать платформу данных на основе машинного обучения. Идеальным инструментом был бы тот, который автоматически перераспределяет приоритеты задач, обеспечивает обратную связь и отслеживает производственные модели.

Разработка быстрой модели требует глубокого понимания представленных классов и пограничных случаев в наборе данных компьютерного зрения. Стратегии обучения данным должны быть масштабируемыми, а также отчетными. Чтобы контролировать свои проекты и измерять производительность и качество ваших аннотаторов, вам нужна панель инструментов с аналитикой в ​​реальном времени и отчетами об ошибках.

Кроме того, хорошая информационная панель позволит вам устанавливать правила маркировки и легко интегрировать необработанные данные, возможно, через Rest API, чтобы вы могли динамически увеличивать и уменьшать задачи на основе ваших данных обучения.

Заключение

В этой статье представлены несколько решений, которые помогут вашей компании быстро создать масштабируемую стратегию аннотирования данных. Компании, которым необходимо масштабирование, получают выгоду от платформ аннотирования данных, которые предоставляют комплексные и экономичные решения. Вы можете выбрать партнерство с аутсорсинговой компанией по обработке данных для разработки обучающих данных для ваших моделей машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы гарантировать успех. Первоначально опубликовано в Cogito.

Получите свою индивидуальность NFT
и найдите свое сообщество, куда бы вы ни пошли