Anodi Data a Labelu Data

Canllaw Prynwyr Ultimate 2023

Felly rydych chi am ddechrau menter AI / ML newydd a nawr rydych chi'n sylweddoli'n gyflym nid yn unig dod o hyd i ansawdd uchel data hyfforddi ond hefyd ychydig o agweddau heriol ar gyfer eich prosiect fydd anodi data. Nid yw allbwn eich modelau AI & ML cystal â'r data rydych chi'n ei ddefnyddio i'w hyfforddi - felly mae'r manwl gywirdeb rydych chi'n ei gymhwyso i gydgrynhoi data a thagio ac adnabod y data hwnnw yn bwysig!

Ble ewch chi i gael y gwasanaethau anodi data a labelu data gorau ar gyfer AI busnes a pheiriant
prosiectau dysgu?

Mae'n gwestiwn y mae'n rhaid i bob gweithredwr ac arweinydd busnes fel chi ei ystyried wrth iddynt ddatblygu eu
map ffordd a llinell amser ar gyfer pob un o'u mentrau AI / ML.

Anodi Data
Darllenwch y Canllaw Prynwyr Anodi Data / Labelu, neu lawrlwytho Fersiwn PDF

Cyflwyniad

Bydd y canllaw hwn yn ddefnyddiol iawn i'r prynwyr a'r rhai sy'n gwneud penderfyniadau sy'n dechrau troi eu meddyliau tuag at gnau a bolltau cyrchu data a gweithredu data ar gyfer rhwydweithiau niwral a mathau eraill o weithrediadau AI ac ML.

Anodi Data

Mae'r erthygl hon yn gwbl ymroddedig i daflu goleuni ar beth yw'r broses, pam ei bod yn anochel, yn hanfodol
ffactorau y dylai cwmnïau eu hystyried wrth fynd at offer anodi data a mwy. Felly, os ydych chi'n berchen ar fusnes, gwnewch yn siŵr eich bod yn oleuedig gan y bydd y canllaw hwn yn eich arwain trwy bopeth sydd angen i chi ei wybod am anodi data.

Dewch inni ddechrau.

I'r rhai ohonoch sy'n sgimio trwy'r erthygl, dyma rai siopau tecawê cyflym a welwch yn y canllaw:

  • Deall beth yw anodi data
  • Gwybod y gwahanol fathau o brosesau anodi data
  • Gwybod manteision gweithredu'r broses anodi data
  • Sicrhewch eglurder ynghylch a ddylech fynd am labelu data mewnol neu eu rhoi ar gontract allanol
  • Cipolwg ar ddewis yr anodiad data cywir hefyd

Ar gyfer pwy mae'r Canllaw hwn?

Mae'r canllaw helaeth hwn ar gyfer:

  • Eich holl entrepreneuriaid a solopreneurs sy'n crensian llawer iawn o ddata yn rheolaidd
  • AI a dysgu â pheiriannau neu weithwyr proffesiynol sy'n dechrau gyda thechnegau optimeiddio prosesau
  • Rheolwyr prosiect sy'n bwriadu gweithredu amser-i-farchnad cyflymach ar gyfer eu modiwlau AI neu gynhyrchion sy'n cael eu gyrru gan AI
  • A selogion technoleg sy'n hoffi mynd i mewn i fanylion yr haenau sy'n ymwneud â phrosesau AI.
Anodi Data

Beth yw dysgu peiriant?

Rydym wedi siarad am sut mae anodi data neu labelu data yn cefnogi dysgu peiriannau a'i fod yn cynnwys tagio neu adnabod cydrannau. Ond fel ar gyfer dysgu dwfn a dysgu â pheiriant ei hun: cynsail sylfaenol dysgu peiriannau yw y gall systemau a rhaglenni cyfrifiadurol wella eu hallbynnau mewn ffyrdd sy'n debyg i brosesau gwybyddol dynol, heb gymorth neu ymyrraeth ddynol uniongyrchol, i roi mewnwelediadau inni. Hynny yw, maent yn dod yn beiriannau hunan-ddysgu sydd, yn debyg iawn i fodau dynol, yn dod yn well yn eu swydd gyda mwy o ymarfer. Enillir yr “arfer” hwn o ddadansoddi a dehongli mwy o ddata hyfforddi (a gwell).

Anodi Data

Un o'r cysyniadau allweddol mewn dysgu peiriannau yw'r rhwydwaith niwral, lle mae niwronau digidol unigol yn cael eu mapio gyda'i gilydd mewn haenau. Mae'r rhwydwaith niwral yn anfon signalau trwy'r haenau hynny, yn debyg iawn i weithrediad ymennydd dynol go iawn, i gael canlyniadau.

Mae sut olwg sydd ar hyn yn y maes yn wahanol fesul achos, ond mae elfennau sylfaenol yn berthnasol. Un o'r rheini yw'r angen am ddysgu wedi'i labelu a'i oruchwylio.

Daw'r data wedi'i labelu hwn yn nodweddiadol ar ffurf setiau hyfforddi a phrofion a fydd yn cyfeirio'r rhaglen dysgu peiriannau tuag at ganlyniadau yn y dyfodol wrth i fewnbynnau data yn y dyfodol gael eu hychwanegu. Hynny yw, pan fydd gennych set ddata dda ar gyfer profi a hyfforddi, mae'r peiriant yn gallu dehongli a didoli data cynhyrchu newydd sy'n dod i mewn mewn ffyrdd gwell a mwy effeithlon.

Yn yr ystyr hwnnw, mae optimeiddio'r dysgu peiriant hwn yn chwilio am ansawdd ac yn ffordd i ddatrys y “broblem dysgu gwerth” - y broblem o sut y gall peiriannau ddysgu meddwl ar eu pennau eu hunain a blaenoriaethu canlyniadau gyda chyn lleied o gymorth dynol â phosibl.

Wrth ddatblygu’r rhaglenni cyfredol gorau, yr allwedd i weithredu AI / ML yn effeithiol yw data “glân” wedi’i labelu. Mae setiau data profion a hyfforddiant sydd wedi'u cynllunio'n dda a'u hanodi yn cefnogi'r canlyniadau sydd eu hangen ar beirianwyr gan ML llwyddiannus.

Beth yw labelu data? Mae angen i bopeth y mae dechreuwr ei wybod

Beth yw anodi data?

Fel y soniasom yn gynharach, mae bron i 95% o'r data a gynhyrchir yn ddi-strwythur. Mewn geiriau syml, gall data anstrwythuredig fod ar hyd a lled y lle ac nid yw wedi'i ddiffinio'n iawn. Os ydych chi'n adeiladu model AI, mae angen i chi fwydo gwybodaeth i algorithm er mwyn iddo brosesu a darparu allbynnau a chasgliadau.

Anodi DataDim ond pan fydd yr algorithm yn deall ac yn dosbarthu'r data sy'n cael ei fwydo iddo y gall y broses hon ddigwydd.

A gelwir y broses hon o briodoli, tagio neu labelu data yn anodi data. I grynhoi, mae labelu data ac anodi data yn ymwneud â labelu neu dagio gwybodaeth / metadata perthnasol mewn set ddata i adael i beiriannau ddeall beth ydyn nhw. Gallai'r set ddata fod ar unrhyw ffurf hy delwedd, ffeil sain, lluniau fideo, neu hyd yn oed destun. Pan fyddwn yn labelu elfennau mewn data, mae modelau ML yn deall yn gywir yr hyn y maent yn mynd i'w brosesu ac yn cadw'r wybodaeth honno i brosesu gwybodaeth fwy newydd yn awtomatig sy'n cael ei hadeiladu ar wybodaeth sy'n bodoli eisoes i wneud penderfyniadau amserol.

Gydag anodi data, byddai model AI yn gwybod ai sain, fideo, testun, graffeg neu gymysgedd o fformatau yw'r data y mae'n ei dderbyn. Yn dibynnu ar ei swyddogaethau a'i baramedrau a neilltuwyd, byddai'r model wedyn yn dosbarthu'r data ac yn bwrw ymlaen â chyflawni ei dasgau.

Mae anodi data yn anochel oherwydd mae angen hyfforddi modelau AI a dysgu peiriannau yn gyson i ddod yn fwy effeithlon ac effeithiol wrth gyflawni'r allbynnau gofynnol. Mewn dysgu dan oruchwyliaeth, mae'r broses yn dod yn bwysicach fyth oherwydd po fwyaf o ddata anodedig sy'n cael ei fwydo i'r model, gorau po gyntaf y bydd yn hyfforddi ei hun i ddysgu'n annibynnol.

Er enghraifft, os oes rhaid i ni siarad am geir hunan-yrru, sy'n dibynnu'n llwyr ar ddata a gynhyrchir o'i gydrannau technoleg amrywiol fel gweledigaeth gyfrifiadurol, NLP (Prosesu Iaith Naturiol), synwyryddion, a mwy, anodi data yw'r hyn sy'n gwthio'r algorithmau i wneud penderfyniadau gyrru manwl gywir bob eiliad. Yn absenoldeb y broses, ni fyddai model yn deall ai car arall, cerddwr, anifail neu rwystr ffordd yw rhwystr sy'n agosáu. Nid yw hyn ond yn arwain at ganlyniad annymunol a methiant y model AI.

Pan weithredir anodi data, caiff eich modelau eu hyfforddi'n fanwl gywir. Felly, ni waeth a ydych chi'n defnyddio'r model ar gyfer chatbots, adnabod lleferydd, awtomeiddio, neu brosesau eraill, byddech chi'n cael y canlyniadau gorau posibl a model gwrth-ffwl.

Pam mae angen Anodi Data?

Rydym yn gwybod am ffaith bod cyfrifiaduron yn gallu sicrhau canlyniadau eithaf nad ydynt yn fanwl gywir ond yn berthnasol ac yn amserol hefyd. Fodd bynnag, sut mae peiriant yn dysgu cyflawni mor effeithlon?


Mae hyn i gyd oherwydd anodi data. Pan fydd modiwl dysgu peiriant yn dal i gael ei ddatblygu, maent yn cael eu bwydo â chyfeintiau ar ôl cyfeintiau o ddata hyfforddi AI i'w gwneud yn well am wneud penderfyniadau a nodi gwrthrychau neu elfennau.

Dim ond trwy'r broses o anodi data y gallai modiwlau wahaniaethu rhwng cath a chi, enw ac ansoddair, neu ffordd o ochr. Heb anodi data, byddai pob delwedd yr un peth ar gyfer peiriannau gan nad oes ganddyn nhw unrhyw wybodaeth na gwybodaeth gynhenid ​​am unrhyw beth yn y byd.

Mae angen anodi data i wneud i systemau sicrhau canlyniadau cywir, helpu modiwlau i nodi elfennau i hyfforddi gweledigaeth gyfrifiadurol a modelau lleferydd, cydnabyddiaeth. Mae angen anodi data ar unrhyw fodel neu system sydd â system gwneud penderfyniadau sy'n cael ei gyrru gan beiriant wrth y ffwlcrwm, er mwyn sicrhau bod y penderfyniadau'n gywir ac yn berthnasol.

Anodi Data VS Labelu Data

Mae gwahaniaeth llinell denau iawn rhwng anodi data a labelu data, ac eithrio'r arddull a'r math o dagio cynnwys a ddefnyddir. Felly yn eithaf aml fe'u defnyddiwyd yn gyfnewidiol i greu setiau data hyfforddi ML yn dibynnu ar fodel AI a'r broses o hyfforddi'r algorithmau.

Anodi DataLabelu Data
Anodi data yw'r dechneg ar gyfer labelu data er mwyn sicrhau bod peiriannau'n adnabod gwrthrychauMae labelu data yn ymwneud ag ychwanegu mwy o wybodaeth / metadata at amrywiol ddata
mathau (testun, sain, delwedd a fideo) er mwyn hyfforddi modelau ML
Data anodedig yw'r gofyniad sylfaenol i hyfforddi modelau MLMae labelu i gyd yn ymwneud â nodi nodweddion perthnasol yn y set ddata
Mae anodi yn helpu i gydnabod data perthnasolMae labelu yn helpu i gydnabod patrymau er mwyn hyfforddi algorithmau

Cynnydd Anodi Data a Labelu Data

Y ffordd symlaf o egluro'r achosion defnydd o anodi data a labelu data yw trafod dysgu peiriant dan oruchwyliaeth a heb oruchwyliaeth yn gyntaf.

A siarad yn gyffredinol, yn dysgu peiriant dan oruchwyliaeth, mae bodau dynol yn darparu “data wedi'i labelu” sy'n rhoi cychwyn da i'r algorithm dysgu peiriant; rhywbeth i fynd ymlaen. Mae bodau dynol wedi tagio unedau data gan ddefnyddio amrywiol offer neu lwyfannau fel ShaipCloud fel y gall yr algorithm dysgu peiriant gymhwyso pa bynnag waith sydd angen ei wneud, gan wybod rhywbeth eisoes am y data y mae'n dod ar ei draws.

Ar y llaw arall, dysgu data heb oruchwyliaeth mae'n cynnwys rhaglenni lle mae'n rhaid i beiriannau nodi pwyntiau data fwy neu lai ar eu pennau eu hunain.

Mae defnyddio ffordd wedi'i gorsymleiddio i ddeall hyn yn defnyddio enghraifft 'basged ffrwythau'. Tybiwch fod gennych nod i ddidoli afalau, bananas a grawnwin yn ganlyniadau rhesymegol gan ddefnyddio algorithm deallusrwydd artiffisial.

Anodi Data a Labelu Data

Gyda data wedi'i labelu, canlyniadau sydd eisoes wedi'u nodi fel afalau, bananas a grawnwin, y cyfan sy'n rhaid i'r rhaglen ei wneud yw gwahaniaethu rhwng yr eitemau prawf hyn sydd wedi'u labelu i ddosbarthu'r canlyniadau yn gywir.

Fodd bynnag, gyda dysgu peiriant heb oruchwyliaeth - lle nad oes labelu data yn bresennol - bydd yn rhaid i'r peiriant adnabod afalau, grawnwin a bananas trwy eu meini prawf gweledol - er enghraifft, didoli gwrthrychau coch, crwn o wrthrychau melyn, hir neu wrthrychau gwyrdd, clystyredig.

Yr anfantais fawr i ddysgu heb oruchwyliaeth yw'r algorithm, mewn cymaint o ffyrdd allweddol, yn gweithio'n ddall. Ydy, gall greu canlyniadau - ond dim ond gyda datblygu algorithm ac adnoddau technegol llawer mwy pwerus. Mae hynny i gyd yn golygu mwy o ddoleri datblygu ac adnoddau ymlaen llaw - gan ychwanegu at lefelau uwch fyth o ansicrwydd. Dyma pam mae modelau dysgu dan oruchwyliaeth, a'r anodi data a'r labelu sy'n dod gyda nhw, mor werthfawr wrth adeiladu unrhyw fath o brosiect ML. Yn amlach na pheidio, daw prosiectau dysgu dan oruchwyliaeth gyda chostau datblygu ymlaen llaw is a llawer mwy o gywirdeb.

Yn y cyd-destun hwn, mae'n hawdd gweld sut y gall anodi data a labelu data gynyddu'r hyn y mae rhaglen AI neu ML yn gallu ei gynyddu ac ar yr un pryd leihau amser i'r farchnad a chyfanswm cost perchnogaeth.

Nawr ein bod wedi sefydlu bod y math hwn o gymhwysiad ymchwil a gweithredu yn bwysig ac yn ôl y galw, gadewch i ni edrych ar y chwaraewyr.

Unwaith eto, mae'n dechrau gyda'r bobl bod y canllaw hwn wedi'i gynllunio i helpu - y prynwyr a'r rhai sy'n gwneud penderfyniadau sy'n gweithredu fel strategwyr neu grewyr cynllun AI sefydliad. Yna mae'n ymestyn i'r gwyddonwyr data a'r peirianwyr data a fydd yn gweithio'n uniongyrchol gydag algorithmau a data, ac yn monitro ac yn rheoli, mewn rhai achosion, allbwn systemau AI / ML. Dyma lle mae rôl hanfodol y “Dynol yn y Ddolen” yn cael ei chwarae.

Dyn-yn-y-Dolen (HITL) yn ffordd generig o fynd i'r afael â phwysigrwydd goruchwyliaeth ddynol mewn gweithrediadau AI. Mae'r cysyniad hwn yn berthnasol iawn i labelu data ar nifer o feysydd - yn gyntaf oll, gellir ystyried labelu data ei hun fel gweithrediad HITL.

Beth yw offeryn labelu / anodi data?

Offeryn Labelu / Anodi Data Yn syml, mae'n blatfform neu'n borth sy'n caniatáu i arbenigwyr ac arbenigwyr anodi, tagio neu labelu setiau data o bob math. Mae'n bont neu'n gyfrwng rhwng data crai a'r canlyniadau y byddai eich modiwlau dysgu peiriant yn eu corddi yn y pen draw.

Mae offeryn labelu data yn ddatrysiad ar-premiwm, neu wedi'i seilio ar gymylau sy'n anodi data hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer modelau dysgu peiriannau. Er bod llawer o gwmnïau'n dibynnu ar werthwr allanol i wneud anodiadau cymhleth, mae gan rai sefydliadau eu hoffer eu hunain sydd naill ai wedi'u hadeiladu'n benodol neu sy'n seiliedig ar offer radwedd neu offer ffynhonnell agored sydd ar gael yn y farchnad. Mae offer o'r fath fel arfer wedi'u cynllunio i drin mathau penodol o ddata hy delwedd, fideo, testun, sain, ac ati. Mae'r offer yn cynnig nodweddion neu opsiynau fel blychau rhwymo neu bolygonau i anodwyr data labelu delweddau. Gallant ddewis yr opsiwn a chyflawni eu tasgau penodol.

Goresgyn yr Heriau Allweddol mewn Llafur Data

Mae nifer o heriau allweddol i'w gwerthuso wrth ddatblygu neu gaffael y gwasanaethau anodi a labelu data bydd hynny'n cynnig allbwn o'r ansawdd uchaf o'ch modelau dysgu peiriant (ML).

Mae'n rhaid i rai o'r heriau ymwneud â dod â'r dadansoddiad cywir i'r data rydych chi'n ei labelu (hy dogfennau testun, ffeiliau sain, delweddau neu fideo). Ym mhob achos, bydd yr atebion gorau yn gallu cynnig dehongliadau, labelu a thrawsgrifiadau penodol wedi'u targedu.

Dyma lle mae angen i algorithmau fod yn gyhyrog a'u targedu at y dasg dan sylw. Ond dim ond sail i rai o'r ystyriaethau mwy technegol wrth ddatblygu gwell gwasanaethau labelu data nlp yw hyn.

Ar lefel ehangach, mae'r labelu data gorau ar gyfer dysgu peiriannau yn ymwneud llawer mwy ag ansawdd cyfranogiad dynol. Mae'n ymwneud â rheoli llif gwaith ac ymuno â gweithwyr dynol o bob math - a sicrhau bod y person iawn yn gymwys ac yn gwneud y gwaith iawn.

Mae her o ran cael y dalent gywir a'r ddirprwyaeth gywir i fynd at achos penodol o ddefnydd dysgu peiriant, fel y byddwn yn siarad amdano yn nes ymlaen.

Rhaid i'r ddwy safon sylfaenol allweddol hyn gael eu rhoi ar waith ar gyfer anodi data effeithiol a chymorth labelu data ar gyfer gweithrediadau AI / ML.

Llafur Data

Mathau o Anodi Data

Mae hwn yn derm ymbarél sy'n cwmpasu gwahanol fathau o anodi data. Mae hyn yn cynnwys delwedd, testun, sain a fideo. Er mwyn rhoi gwell dealltwriaeth i chi, rydym wedi rhannu pob un yn ddarnau pellach. Gadewch i ni eu gwirio yn unigol.

Anodi Delwedd

Anodi Delwedd

O'r setiau data y cawsant eu hyfforddi arnynt, gallant wahaniaethu ar unwaith ac yn union eich llygaid oddi wrth eich trwyn a'ch ael yn wahanol i'ch amrannau. Dyna pam mae'r hidlwyr rydych chi'n eu defnyddio yn ffitio'n berffaith waeth beth yw siâp eich wyneb, pa mor agos ydych chi i'ch camera, a mwy.


Felly, fel y gwyddoch nawr, anodiad delwedd yn hanfodol mewn modiwlau sy'n cynnwys cydnabyddiaeth wyneb, gweledigaeth gyfrifiadurol, gweledigaeth robotig, a mwy. Pan fydd arbenigwyr AI yn hyfforddi modelau o'r fath, maent yn ychwanegu capsiynau, dynodwyr ac allweddeiriau fel priodoleddau i'w delweddau. Yna mae'r algorithmau yn nodi ac yn deall o'r paramedrau hyn ac yn dysgu'n annibynnol.

Anodi Sain

Anodi Sain

Mae gan ddata sain hyd yn oed fwy o ddeinameg ynghlwm wrtho na data delwedd. Mae sawl ffactor yn gysylltiedig â ffeil sain gan gynnwys ond yn bendant heb fod yn gyfyngedig i - iaith, demograffeg siaradwr, tafodieithoedd, hwyliau, bwriad, emosiwn, ymddygiad. Er mwyn i algorithmau fod yn effeithlon wrth brosesu, dylai'r holl baramedrau hyn gael eu nodi a'u tagio gan dechnegau fel stampio amser, labelu sain a mwy. Heblaw am giwiau geiriol yn unig, gellid anodi achosion dieiriau fel distawrwydd, anadliadau, hyd yn oed sŵn cefndir er mwyn i systemau ddeall yn gynhwysfawr.

Anodi Fideo

Anodi Fideo

Tra bod delwedd yn llonydd, mae fideo yn gasgliad o ddelweddau sy'n creu effaith bod gwrthrychau yn symud. Nawr, gelwir pob delwedd yn y crynhoad hwn yn ffrâm. Cyn belled ag y mae anodi fideo yn y cwestiwn, mae'r broses yn cynnwys ychwanegu pwyntiau allweddol, polygonau neu flychau rhwymo i anodi gwahanol wrthrychau yn y maes ym mhob ffrâm.

Pan fydd y fframiau hyn yn cael eu pwytho gyda'i gilydd, gallai'r symudiad, ymddygiad, patrymau a mwy gael eu dysgu gan y modelau AI ar waith. Dim ond trwy anodiad fideo y gellid gweithredu cysyniadau fel lleoleiddio, niwl mudiant a thracio gwrthrychau mewn systemau.

Anodi Testun

Anodi Testun

Heddiw mae'r mwyafrif o fusnesau yn dibynnu ar ddata testun i gael mewnwelediad a gwybodaeth unigryw. Nawr, gallai testun fod yn unrhyw beth sy'n amrywio o adborth cwsmeriaid ar ap i grybwyll cyfryngau cymdeithasol. Ac yn wahanol i ddelweddau a fideos sy'n cyfleu bwriadau syml yn bennaf, daw testun â llawer o semanteg.

Fel bodau dynol, rydyn ni wedi ein tiwnio i ddeall cyd-destun ymadrodd, ystyr pob gair, brawddeg neu ymadrodd, eu cysylltu â sefyllfa neu sgwrs benodol ac yna gwireddu'r ystyr gyfannol y tu ôl i ddatganiad. Ar y llaw arall, ni all peiriannau wneud hyn ar yr union lefelau. Nid yw cysyniadau fel coegni, hiwmor ac elfennau haniaethol eraill yn hysbys iddynt a dyna pam mae labelu data testun yn dod yn anoddach. Dyna pam mae gan anodi testun rai camau mwy mireinio fel y canlynol:

Anodi Semantig - mae gwrthrychau, cynhyrchion a gwasanaethau yn cael eu gwneud yn fwy perthnasol trwy dagio allweddeiriau a pharamedrau adnabod priodol. Gwneir chatbots hefyd i ddynwared sgyrsiau dynol fel hyn.

Anodi Bwriad - mae bwriad defnyddiwr a'r iaith a ddefnyddir ganddo wedi'i dagio i beiriannau ei ddeall. Gyda hyn, gall modelau wahaniaethu cais oddi wrth orchymyn, neu argymhelliad o archeb, ac ati.

Categoreiddio Testun - gellir tagio a dosbarthu brawddegau neu baragraffau ar sail pynciau, tueddiadau, pynciau, barn, categorïau cyffredinol (chwaraeon, adloniant a thebyg) a pharamedrau eraill.

Anodi Endid - lle mae brawddegau anstrwythuredig yn cael eu tagio i'w gwneud yn fwy ystyrlon a dod â nhw i fformat y gall peiriannau ei ddeall. Er mwyn i hyn ddigwydd, mae dwy agwedd yn gysylltiedig - cydnabyddiaeth endid a enwir ac cysylltu endid. Cydnabod endid a enwir yw pan fydd enwau lleoedd, pobl, digwyddiadau, sefydliadau a mwy yn cael eu tagio a'u nodi a chysylltu endidau yw pan fydd y tagiau hyn yn gysylltiedig â brawddegau, ymadroddion, ffeithiau neu farnau sy'n eu dilyn. Gyda'i gilydd, mae'r ddwy broses hon yn sefydlu'r berthynas rhwng y testunau cysylltiedig a'r datganiad o'i gwmpas.

3 Cam Allweddol yn y Broses Labelu Data ac Anodi Data 

Weithiau gall fod yn ddefnyddiol siarad am y prosesau llwyfannu sy'n digwydd mewn prosiect anodi a labelu data cymhleth.

Mae practis meddygol cam cyntaf yw caffaeliad. Dyma lle mae cwmnïau'n casglu ac yn agregu data. Mae'r cam hwn fel rheol yn cynnwys gorfod dod o hyd i'r arbenigedd pwnc, naill ai gan weithredwyr dynol neu drwy gontract trwyddedu data.

Mae practis meddygol 2 ac mae cam canolog y broses yn cynnwys y labelu a'r anodi go iawn.

Y cam hwn yw lle byddai'r dadansoddiad NER, teimlad a bwriad yn digwydd wrth i ni siarad yn gynharach yn y llyfr.

Dyma'r cnau a'r bolltau o dagio a labelu data yn gywir i'w defnyddio mewn prosiectau dysgu peiriannau sy'n llwyddo yn y nodau a'r amcanion a osodwyd ar eu cyfer.

Ar ôl i'r data gael ei dagio, ei labelu neu ei anodi'n ddigonol, anfonir y data i'r y trydydd cam a'r cam olaf o'r broses, sef defnyddio neu gynhyrchu.

Tri Cham Allweddol Mewn Prosiectau Anodi Data a Labelu Data

Un peth i'w gadw mewn cof am y cam ymgeisio yw'r angen i gydymffurfio. Dyma'r cam lle gallai materion preifatrwydd ddod yn broblem. P'un a yw'n HIPAA neu GDPR neu ganllawiau lleol neu ffederal eraill, gall y data wrth chwarae fod yn ddata sy'n sensitif ac mae'n rhaid ei reoli.

Gyda sylw i'r holl ffactorau hyn, gall y broses dri cham honno fod yn unigryw effeithiol wrth ddatblygu canlyniadau ar gyfer rhanddeiliaid busnes.

Proses Anodi Data

Tri Cham Allweddol Mewn Prosiectau Anodi Data a Labelu Data

Nodweddion ar gyfer Offer Anodi Data a Labelu Data

Mae offer anodi data yn ffactorau pendant a allai wneud neu dorri eich prosiect AI. O ran union allbynnau a chanlyniadau, nid yw ansawdd y setiau data yn unig o bwys. Mewn gwirionedd, mae'r offer anodi data rydych chi'n eu defnyddio i hyfforddi'ch modiwlau AI yn dylanwadu'n aruthrol ar eich allbynnau.

Dyna pam ei bod yn hanfodol dewis a defnyddio'r offeryn labelu data mwyaf swyddogaethol a phriodol sy'n diwallu anghenion eich busnes neu'ch prosiect. Ond beth yw offeryn anodi data yn y lle cyntaf? Pa bwrpas y mae'n ei wasanaethu? A oes unrhyw fathau? Wel, gadewch i ni ddarganfod.

Nodweddion ar gyfer Offer Anodi Data a Labelu Data

Yn debyg i offer eraill, mae offer anodi data yn cynnig ystod eang o nodweddion a galluoedd. I roi syniad cyflym i chi o nodweddion, dyma restr o rai o'r nodweddion mwyaf sylfaenol y dylech edrych amdanynt wrth ddewis teclyn anodi data.

Rheoli Set Ddata

Rhaid i'r offeryn anodi data rydych chi'n bwriadu ei ddefnyddio gefnogi'r setiau data sydd gennych mewn llaw a gadael i chi eu mewnforio i'r feddalwedd i'w labelu. Felly, rheoli eich setiau data yw'r prif offer a gynigir. Mae datrysiadau cyfoes yn cynnig nodweddion sy'n caniatáu ichi fewnforio llawer iawn o ddata yn ddi-dor, gan adael i chi drefnu eich setiau data ar yr un pryd trwy gamau fel didoli, hidlo, clonio, uno a mwy.

Unwaith y bydd mewnbwn eich setiau data wedi'i wneud, nesaf yw eu hallforio fel ffeiliau y gellir eu defnyddio. Dylai'r offeryn a ddefnyddiwch adael ichi arbed eich setiau data yn y fformat a nodwch fel y gallech eu bwydo i'ch modiwlau ML.

Technegau Anodi

Dyma beth mae offeryn anodi data wedi'i adeiladu neu ei ddylunio ar ei gyfer. Dylai teclyn solet gynnig ystod o dechnegau anodi i chi ar gyfer setiau data o bob math. Mae hyn oni bai eich bod chi'n datblygu datrysiad wedi'i deilwra ar gyfer eich anghenion. Dylai eich teclyn adael i chi anodi fideo neu ddelweddau o weledigaeth gyfrifiadurol, sain neu destun gan NLPs a thrawsgrifiadau a mwy. Gan fireinio hyn ymhellach, dylai fod opsiynau i ddefnyddio blychau rhwymo, cylchraniad semantig, ciwboidau, rhyngosod, dadansoddi teimladau, rhannau o leferydd, datrysiad craidd a mwy.

Ar gyfer y rhai sydd ddim yn ymyrryd, mae yna offer anodi data wedi'u pweru gan AI hefyd. Daw'r rhain gyda modiwlau AI sy'n dysgu'n annibynnol o batrymau gwaith anodwr ac yn anodi delweddau neu destun yn awtomatig. O'r fath
gellir defnyddio modiwlau i ddarparu cymorth anhygoel i anodwyr, gwneud y gorau o anodiadau a hyd yn oed weithredu gwiriadau ansawdd.

Rheoli Ansawdd Data

Wrth siarad am wiriadau ansawdd, mae sawl teclyn anodi data yn cael eu cyflwyno gyda modiwlau gwirio ansawdd wedi'u hymgorffori. Mae'r rhain yn caniatáu i anodwyr gydweithredu'n well ag aelodau eu tîm a helpu i wneud y gorau o lifoedd gwaith. Gyda'r nodwedd hon, gall anodwyr farcio ac olrhain sylwadau neu adborth mewn amser real, olrhain hunaniaethau y tu ôl i bobl sy'n gwneud newidiadau i ffeiliau, adfer fersiynau blaenorol, dewis labelu consensws a mwy.

diogelwch

Gan eich bod yn gweithio gyda data, dylai diogelwch fod o'r flaenoriaeth uchaf. Efallai eich bod yn gweithio ar ddata cyfrinachol fel y rhai sy'n cynnwys manylion personol neu eiddo deallusol. Felly, rhaid i'ch teclyn ddarparu diogelwch aerglos o ran ble mae'r data'n cael ei storio a sut mae'n cael ei rannu. Rhaid iddo ddarparu offer sy'n cyfyngu mynediad i aelodau'r tîm, atal lawrlwythiadau diawdurdod a mwy.

Ar wahân i'r rhain, mae'n rhaid cwrdd â safonau a phrotocolau diogelwch a chydymffurfio â nhw.

Rheoli'r Gweithlu

Mae offeryn anodi data hefyd yn blatfform rheoli prosiect o bob math, lle gellir neilltuo tasgau i aelodau'r tîm, gall gwaith cydweithredol ddigwydd, mae adolygiadau'n bosibl a mwy. Dyna pam y dylai eich teclyn ffitio i'ch llif gwaith a'ch proses ar gyfer cynhyrchiant wedi'i optimeiddio.

Ar ben hynny, rhaid i'r offeryn hefyd gael cromlin ddysgu leiaf posibl gan fod y broses o anodi data ynddo'i hun yn cymryd llawer o amser. Nid yw'n ateb unrhyw bwrpas treulio gormod o amser yn dysgu'r teclyn yn unig. Felly, dylai fod yn reddfol a di-dor i unrhyw un gychwyn yn gyflym.

Dadansoddi Manteision Anodi Data

Pan fydd proses mor gywrain a diffiniedig, rhaid cael set benodol o fanteision y gall defnyddwyr neu weithwyr proffesiynol eu profi. Ar wahân i'r ffaith bod anodi data yn gwneud y gorau o'r broses hyfforddi ar gyfer AI ac algorithmau dysgu peiriannau, mae hefyd yn cynnig buddion amrywiol. Gadewch i ni archwilio beth ydyn nhw.
Dadansoddi Manteision Anodi Data

Mwy o Brofiad Defnyddiwr Trochi

Pwrpas union fodelau AI yw cynnig profiad eithaf i ddefnyddwyr a gwneud eu bywyd yn syml. Mae syniadau fel chatbots, awtomeiddio, peiriannau chwilio a mwy i gyd wedi tyfu i fyny gyda'r un pwrpas. Gydag anodi data, mae'n rhaid i ddefnyddwyr gael profiad di-dor ar-lein lle mae eu gwrthdaro yn cael ei ddatrys, bod ymholiadau chwilio yn cael eu cwrdd â chanlyniadau perthnasol a bod gorchmynion a thasgau'n cael eu cyflawni'n rhwydd.

Maen nhw'n Gwneud Prawf Turing yn Graciadwy

Cynigiwyd y Prawf Turing gan Alan Turing ar gyfer peiriannau meddwl. Pan fydd system yn cracio'r prawf, dywedir ei fod yn cyfateb â'r meddwl dynol, lle na fyddai'r person ar ochr arall y peiriant yn gallu dweud a yw'n rhyngweithio â bod dynol arall neu beiriant. Heddiw, rydyn ni i gyd gam i ffwrdd o gracio'r Prawf Turing oherwydd technegau labelu data. Mae'r chatbots a'r cynorthwywyr rhithwir i gyd yn cael eu pweru gan fodelau anodi uwchraddol sy'n ail-greu sgyrsiau y gallai rhywun eu cael gyda bodau dynol yn ddi-dor. Os byddwch chi'n sylwi, mae cynorthwywyr rhithwir fel Siri nid yn unig wedi dod yn ddoethach ond yn fwy quirkier hefyd.

Maent yn Gwneud Canlyniadau'n fwy effeithiol

Gellir lleihau effaith modelau AI o effeithlonrwydd y canlyniadau a ddarperir ganddynt. Pan fydd data wedi'i anodi a'i dagio'n berffaith, ni all modelau AI fynd yn anghywir a byddent yn syml yn cynhyrchu allbynnau sydd fwyaf effeithiol a manwl gywir. Mewn gwirionedd, byddent yn cael eu hyfforddi i'r fath raddau fel y byddai eu canlyniadau'n ddeinamig gydag ymatebion yn amrywio yn ôl sefyllfaoedd a senarios unigryw.

Adeiladu neu beidio ag adeiladu Offeryn Anodi Data

Un mater beirniadol a chynhwysfawr a allai godi yn ystod prosiect anodi data neu labelu data yw'r dewis i naill ai adeiladu neu brynu ymarferoldeb ar gyfer y prosesau hyn. Gall hyn godi sawl gwaith mewn gwahanol gyfnodau prosiect, neu'n gysylltiedig â gwahanol rannau o'r rhaglen. Wrth ddewis a ddylid adeiladu system yn fewnol neu ddibynnu ar werthwyr, mae cyfaddawd bob amser.

I Adeiladu Neu Ddim i Adeiladu Offeryn Anodi Data

Fel y gallwch yn awr ddweud yn debygol, mae anodi data yn broses gymhleth. Ar yr un pryd, mae hefyd yn broses oddrychol. Yn golygu, nid oes un ateb unigol i'r cwestiwn a ddylech brynu neu adeiladu teclyn anodi data. Mae angen ystyried llawer o ffactorau ac mae angen i chi ofyn rhai cwestiynau i'ch hun i ddeall eich gofynion a sylweddoli a oes angen i chi brynu neu adeiladu un mewn gwirionedd.

I wneud hyn yn syml, dyma rai o'r ffactorau y dylech eu hystyried.

Eich Nod

Yr elfen gyntaf y mae angen i chi ei diffinio yw'r nod gyda'ch deallusrwydd artiffisial a'ch cysyniadau dysgu peiriant.

  • Pam ydych chi'n eu gweithredu yn eich busnes?
  • A ydyn nhw'n datrys problem yn y byd go iawn y mae eich cwsmeriaid yn ei hwynebu?
  • A ydyn nhw'n gwneud unrhyw broses pen blaen neu ôl-bac?
  • A ddefnyddiwch AI i gyflwyno nodweddion newydd neu optimeiddio'ch gwefan, ap neu fodiwl presennol?
  • Beth mae'ch cystadleuydd yn ei wneud yn eich cylchran?
  • Oes gennych chi ddigon o achosion defnydd sydd angen ymyrraeth AI?

Bydd yr atebion i'r rhain yn coladu'ch meddyliau - a all fod ar hyd a lled y lle ar hyn o bryd - i un lle ac yn rhoi mwy o eglurder i chi.

Casglu / Trwyddedu Data AI

Dim ond un elfen sydd ei hangen ar fodelau AI ar gyfer gweithredu - data. Mae angen i chi nodi o ble y gallwch gynhyrchu llawer iawn o ddata gwirionedd. Os yw'ch busnes yn cynhyrchu llawer iawn o ddata y mae angen eu prosesu i gael mewnwelediadau hanfodol ar fusnes, gweithrediadau, ymchwil cystadleuwyr, dadansoddi anwadalrwydd y farchnad, astudiaeth ymddygiad cwsmeriaid a mwy, mae angen teclyn anodi data ar waith. Fodd bynnag, dylech hefyd ystyried maint y data rydych chi'n ei gynhyrchu. Fel y soniwyd yn gynharach, mae model AI yr un mor effeithiol ag ansawdd a maint y data y mae'n cael ei fwydo. Felly, dylai eich penderfyniadau ddibynnu ar y ffactor hwn yn ddieithriad.

Os nad oes gennych y data cywir i hyfforddi'ch modelau ML, gall gwerthwyr ddod i mewn yn eithaf defnyddiol, gan eich cynorthwyo gyda thrwyddedu data o'r set gywir o ddata sy'n ofynnol i hyfforddi modelau ML. Mewn rhai achosion, bydd rhan o'r gwerth a ddaw yn sgil y gwerthwr yn cynnwys gallu technegol a hefyd mynediad at adnoddau a fydd yn hyrwyddo llwyddiant prosiect.

Cyllideb

Cyflwr sylfaenol arall sydd fwy na thebyg yn dylanwadu ar bob ffactor yr ydym yn ei drafod ar hyn o bryd. Mae'r ateb i'r cwestiwn a ddylech chi adeiladu neu brynu anodiad data yn dod yn hawdd pan fyddwch chi'n deall a oes gennych chi ddigon o gyllideb i'w wario.

Cymhlethdodau Cydymffurfiaeth

Cymhlethdodau Cydymffurfiaeth Gall gwerthwyr fod o gymorth mawr o ran preifatrwydd data a thrin data sensitif yn gywir. Mae un o'r mathau hyn o achosion defnydd yn cynnwys ysbyty neu fusnes sy'n gysylltiedig â gofal iechyd sydd am ddefnyddio pŵer dysgu peiriannau heb beryglu ei gydymffurfiad â HIPAA a rheolau preifatrwydd data eraill. Hyd yn oed y tu allan i'r maes meddygol, mae deddfau fel GDPR Ewropeaidd yn tynhau rheolaeth ar setiau data, ac yn gofyn am fwy o wyliadwriaeth ar ran rhanddeiliaid corfforaethol.

Manpower

Mae anodi data yn ei gwneud yn ofynnol i weithlu medrus weithio arno waeth beth yw maint, graddfa a pharth eich busnes. Hyd yn oed os ydych chi'n cynhyrchu lleiafswm data moel bob dydd, mae angen arbenigwyr data arnoch i weithio ar eich data i'w labelu. Felly, nawr, mae angen i chi sylweddoli a oes gennych chi'r gweithlu angenrheidiol. Os ydych chi'n gwneud hynny, a ydyn nhw'n fedrus yn yr offer a'r technegau gofynnol neu a oes angen uwchsgilio arnyn nhw? Os oes angen uwchsgilio arnyn nhw, a oes gennych chi'r gyllideb i'w hyfforddi yn y lle cyntaf?

Ar ben hynny, mae'r rhaglenni anodi data a labelu data gorau yn cymryd nifer o arbenigwyr pwnc neu barth ac yn eu rhannu yn ôl demograffeg fel oedran, rhyw a maes arbenigedd - neu'n aml o ran yr ieithoedd lleol y byddant yn gweithio gyda nhw. Dyna, unwaith eto, lle rydyn ni yn Shaip yn siarad am gael y bobl iawn yn y seddi cywir a thrwy hynny yrru'r prosesau dynol-yn-y-ddolen cywir a fydd yn arwain eich ymdrechion rhaglennol i lwyddiant.

Gweithrediadau Prosiect Bach a Mawr a Throthwyon Cost

Mewn llawer o achosion, gall cefnogaeth gwerthwr fod yn fwy o opsiwn ar gyfer prosiect llai, neu ar gyfer cyfnodau prosiect llai. Pan fydd modd rheoli'r costau, gall y cwmni elwa o gontract allanol i wneud prosiectau anodi data neu labelu data yn fwy effeithlon.

Gall cwmnïau hefyd edrych ar drothwyon pwysig - lle mae llawer o werthwyr yn clymu cost â faint o ddata a ddefnyddir neu feincnodau adnoddau eraill. Er enghraifft, gadewch i ni ddweud bod cwmni wedi ymuno â gwerthwr ar gyfer gwneud y mewnbynnu data diflas sy'n ofynnol ar gyfer sefydlu setiau prawf.

Efallai bod trothwy cudd yn y cytundeb lle, er enghraifft, mae'n rhaid i'r partner busnes gymryd bloc arall o storio data AWS, neu ryw gydran gwasanaeth arall gan Amazon Web Services, neu ryw werthwr trydydd parti arall. Maent yn trosglwyddo hynny i'r cwsmer ar ffurf costau uwch, ac mae'n rhoi'r tag pris allan o gyrraedd y cwsmer.

Yn yr achosion hyn, mae mesur y gwasanaethau a gewch gan werthwyr yn helpu i gadw'r prosiect yn fforddiadwy. Bydd cael y cwmpas cywir ar waith yn sicrhau nad yw costau prosiect yn fwy na'r hyn sy'n rhesymol neu'n ymarferol i'r cwmni dan sylw.

Dewisiadau Amgen Ffynhonnell Agored a Radwedd

Dewisiadau Amgen Ffynhonnell Agored a RadweddMae rhai dewisiadau amgen i gefnogaeth gwerthwr llawn yn cynnwys defnyddio meddalwedd ffynhonnell agored, neu radwedd hyd yn oed, i ymgymryd â phrosiectau anodi data neu labelu. Yma mae yna fath o dir canol lle nad yw cwmnïau'n creu popeth o'r dechrau, ond hefyd yn osgoi dibynnu'n ormodol ar werthwyr masnachol.

Mae'r meddylfryd do-it-yourself o ffynhonnell agored ei hun yn fath o gyfaddawd - gall peirianwyr a phobl fewnol fanteisio ar y gymuned ffynhonnell agored, lle mae canolfannau defnyddwyr datganoledig yn cynnig eu mathau eu hunain o gefnogaeth ar lawr gwlad. Ni fydd yn debyg i'r hyn a gewch gan werthwr - ni chewch gymorth hawdd 24/7 nac atebion i gwestiynau heb wneud ymchwil fewnol - ond mae'r tag pris yn is.

Felly, y cwestiwn mawr - Pryd Ddylech Chi Brynu Offeryn Anodi Data:

Yn yr un modd â sawl math o brosiectau uwch-dechnoleg, mae'r math hwn o ddadansoddiad - pryd i adeiladu a phryd i brynu - yn gofyn am feddwl ac ystyried pwrpasol o sut mae'r prosiectau hyn yn cael eu cyrchu a'u rheoli. Yr heriau y mae'r rhan fwyaf o gwmnïau'n eu hwynebu sy'n gysylltiedig â phrosiectau AI / ML wrth ystyried yr opsiwn "adeiladu" yw nad yw'n ymwneud â dognau adeiladu a datblygu'r prosiect yn unig. Yn aml mae cromlin ddysgu enfawr i gyrraedd y pwynt hyd yn oed lle gall gwir ddatblygiad AI / ML ddigwydd. Gyda thimau a mentrau AI / ML newydd mae nifer yr “anhysbys anhysbys” yn gorbwyso nifer yr “anhysbys anhysbys”.

adeiladuprynu

Manteision:

  • Rheolaeth lawn dros y broses gyfan
  • Amser ymateb cyflymach

Manteision:

  • Amser-i-farchnad cyflymach ar gyfer mantais symudwyr cyntaf
  • Mynediad at y dechnoleg ddiweddaraf yn unol ag arferion gorau'r diwydiant

Cons:

  • Proses araf a chyson. Angen amynedd, amser ac arian.
  • Treuliau cynnal a chadw a gwella platfform parhaus
Cons:
  • Efallai y bydd angen addasu cynnig gwerthwr presennol i gefnogi'ch achos defnydd
  • Efallai y bydd y platfform yn cefnogi gofynion parhaus ac nid yw'n sicrhau cefnogaeth yn y dyfodol.

I wneud pethau hyd yn oed yn symlach, ystyriwch yr agweddau canlynol:

  • pan fyddwch chi'n gweithio ar lawer iawn o ddata
  • pan fyddwch chi'n gweithio ar amrywiaethau amrywiol o ddata
  • pryd y gallai'r swyddogaethau sy'n gysylltiedig â'ch modelau neu'ch atebion newid neu esblygu yn y dyfodol
  • pan fydd gennych achos defnydd annelwig neu generig
  • pan fydd angen syniad clir arnoch chi ar y treuliau sy'n gysylltiedig â defnyddio teclyn anodi data
  • a phan nad oes gennych y gweithlu cywir nac arbenigwyr medrus i weithio ar yr offer ac yn chwilio am gromlin ddysgu leiaf posibl

Os oedd eich ymatebion gyferbyn â'r senarios hyn, dylech ganolbwyntio ar adeiladu'ch teclyn.

Ffactorau i'w hystyried wrth ddewis yr Offeryn Anodi Data cywir

Os ydych chi'n darllen hwn, mae'r syniadau hyn yn swnio'n gyffrous, ac yn bendant mae'n haws dweud na gwneud. Felly sut mae mynd ati i sbarduno'r llu o offer anodi data sydd eisoes yn bodoli? Felly, y cam nesaf dan sylw yw ystyried y ffactorau sy'n gysylltiedig â dewis yr offeryn anodi data cywir.

Yn wahanol i ychydig flynyddoedd yn ôl, mae'r farchnad wedi esblygu gyda thunelli o offer anodi data yn ymarferol heddiw. Mae gan fusnesau fwy o opsiynau wrth ddewis un ar sail eu hanghenion penodol. Ond mae gan bob offeryn unigol ei set ei hun o fanteision ac anfanteision. I wneud penderfyniad doeth, mae'n rhaid cymryd llwybr gwrthrychol ar wahân i ofynion goddrychol hefyd.

Gadewch i ni edrych ar rai o'r ffactorau hanfodol y dylech eu hystyried yn y broses.

Diffinio'ch Achos Defnydd

I ddewis yr offeryn anodi data cywir, mae angen i chi ddiffinio'ch achos defnydd. Dylech sylweddoli a yw'ch gofyniad yn cynnwys testun, delwedd, fideo, sain neu gymysgedd o bob math o ddata. Mae yna offer annibynnol y gallech eu prynu ac mae yna offer cyfannol sy'n eich galluogi i gyflawni gweithredoedd amrywiol ar setiau data.

Mae'r offer heddiw yn reddfol ac yn cynnig opsiynau i chi o ran cyfleusterau storio (rhwydwaith, lleol neu gwmwl), technegau anodi (sain, delwedd, 3D a mwy) a llu o agweddau eraill. Gallech ddewis teclyn yn seiliedig ar eich gofynion penodol.

Sefydlu Safonau Rheoli Ansawdd

Sefydlu Safonau Rheoli Ansawdd Mae hwn yn ffactor hanfodol i'w ystyried gan fod pwrpas ac effeithlonrwydd eich modelau AI yn dibynnu ar y safonau ansawdd rydych chi'n eu sefydlu. Fel archwiliad, mae angen i chi gynnal gwiriadau ansawdd o'r data rydych chi'n ei fwydo a'r canlyniadau a gafwyd i ddeall a yw'ch modelau'n cael eu hyfforddi yn y ffordd iawn ac at y dibenion cywir. Fodd bynnag, y cwestiwn yw sut ydych chi'n bwriadu sefydlu safonau ansawdd?

Yn yr un modd â llawer o wahanol fathau o swyddi, gall llawer o bobl wneud anodi a thagio data ond maen nhw'n ei wneud gyda gwahanol raddau o lwyddiant. Pan ofynnwch am wasanaeth, nid ydych yn gwirio lefel y rheolaeth ansawdd yn awtomatig. Dyna pam mae'r canlyniadau'n amrywio.

Felly, a ydych chi am ddefnyddio model consensws, lle mae anodwyr yn cynnig adborth ar ansawdd a bod mesurau cywirol yn cael eu cymryd ar unwaith? Neu, a yw'n well gennych adolygiad sampl, safonau aur neu groesffordd dros fodelau undeb?

Bydd y cynllun prynu gorau yn sicrhau bod y rheolaeth ansawdd ar waith o'r cychwyn cyntaf trwy osod safonau cyn cytuno ar unrhyw gontract terfynol. Wrth sefydlu hyn, ni ddylech anwybyddu ymylon gwallau hefyd. Ni ellir osgoi ymyrraeth â llaw yn llwyr gan fod systemau yn sicr o gynhyrchu gwallau ar gyfraddau hyd at 3%. Mae hyn yn cymryd gwaith ymlaen llaw, ond mae'n werth chweil.

Pwy fydd yn anodi'ch data?

Mae'r ffactor mawr nesaf yn dibynnu ar bwy sy'n anodi'ch data. A ydych chi'n bwriadu cael tîm mewnol neu a fyddai'n well gennych gael ei gontract allanol? Os ydych chi'n rhoi gwaith ar gontract allanol, mae yna gyfreithlondeb a mesurau cydymffurfio y mae'n rhaid i chi eu hystyried oherwydd y pryderon preifatrwydd a chyfrinachedd sy'n gysylltiedig â data. Ac os oes gennych dîm mewnol, pa mor effeithlon ydyn nhw wrth ddysgu teclyn newydd? Beth yw eich amser i farchnata gyda'ch cynnyrch neu wasanaeth? A oes gennych y metrigau a'r timau o'r ansawdd cywir i gymeradwyo'r canlyniadau?

Mae'r Gwerthwr Vs. Dadl Partner

Mae'r Gwerthwr Vs. Dadl Partner Mae anodi data yn broses gydweithredol. Mae'n cynnwys dibyniaethau a chymhlethdodau fel rhyngweithrededd. Mae hyn yn golygu bod rhai timau bob amser yn gweithio law yn llaw â'i gilydd a gallai un o'r timau fod yn werthwr i chi. Dyna pam mae'r gwerthwr neu'r partner rydych chi'n ei ddewis yr un mor bwysig â'r offeryn rydych chi'n ei ddefnyddio ar gyfer labelu data.

Gyda'r ffactor hwn, dylid ystyried agweddau fel y gallu i gadw'ch data a'ch bwriadau'n gyfrinachol, y bwriad i dderbyn a gweithio ar adborth, gan fod yn rhagweithiol o ran ymholiadau data, hyblygrwydd mewn gweithrediadau a mwy cyn i chi ysgwyd llaw â gwerthwr neu bartner. . Rydym wedi cynnwys hyblygrwydd oherwydd nid yw gofynion anodi data bob amser yn llinol nac yn statig. Efallai y byddan nhw'n newid yn y dyfodol wrth i chi raddfa eich busnes ymhellach. Os ydych chi'n delio â data testun yn unig ar hyn o bryd, efallai yr hoffech chi anodi data sain neu fideo wrth i chi raddfa a dylai eich cefnogaeth fod yn barod i ehangu eu gorwelion gyda chi.

Cyfranogiad Gwerthwr

Un o'r ffyrdd i asesu cyfranogiad gwerthwyr yw'r gefnogaeth y byddwch yn ei derbyn.

Rhaid i unrhyw gynllun prynu gael rhywfaint o ystyriaeth o'r gydran hon. Sut olwg fydd ar gefnogaeth ar lawr gwlad? Pwy fydd y rhanddeiliaid a'r bobl bwynt ar ddwy ochr yr hafaliad?

Mae yna dasgau pendant hefyd sy'n gorfod nodi beth yw (neu a fydd) cyfranogiad y gwerthwr. Ar gyfer prosiect anodi data neu labelu data yn benodol, a fydd y gwerthwr wrthi'n darparu'r data crai, ai peidio? Pwy fydd yn gweithredu fel arbenigwyr pwnc, a phwy fydd yn eu cyflogi naill ai fel gweithwyr neu gontractwyr annibynnol?

Achosion Defnydd Allweddol

Pam mae cwmnïau'n ymgymryd â'r mathau hyn o brosiectau anodi data a labelu data?

Mae nifer fawr o achosion defnydd, ond mae rhai o'r rhai cyffredin yn dangos sut mae'r systemau hyn yn helpu cwmnïau i gyflawni nodau ac amcanion.

Achosion Defnydd Allweddol Anodi Data

Er enghraifft, mae rhai achosion defnydd yn cynnwys ceisio hyfforddi cynorthwywyr digidol neu systemau ymateb llais rhyngweithiol. Mewn gwirionedd, gall yr un mathau o adnoddau fod o gymorth mewn unrhyw sefyllfa lle mae endid deallusrwydd artiffisial yn rhyngweithio â bod dynol. Po fwyaf o anodi data a labelu data sydd wedi cyfrannu at ddata profion wedi'u targedu, a data hyfforddi, y gorau y mae'r perthnasoedd hyn yn gweithio, yn gyffredinol.

Achos defnydd allweddol arall ar gyfer anodi data a labelu data yw datblygu AI sy'n benodol i'r diwydiant. Efallai y byddwch chi'n galw rhai o'r mathau hyn o brosiectau yn AI sy'n canolbwyntio ar ymchwil, lle mae eraill yn fwy gweithredol neu weithdrefnol. Mae gofal iechyd yn fertigol mawr ar gyfer yr ymdrech ddwys hon o ddata. Gyda hynny mewn golwg, serch hynny, bydd diwydiannau eraill fel cyllid, lletygarwch, gweithgynhyrchu neu hyd yn oed manwerthu hefyd yn defnyddio'r mathau hyn o systemau.

Mae achosion defnydd eraill yn fwy penodol eu natur. Cymerwch gydnabyddiaeth wyneb fel system prosesu delweddau. Mae'r un anodi data a labelu data yn helpu i roi'r wybodaeth sydd ei hangen ar y systemau cyfrifiadurol i adnabod unigolion a chynhyrchu canlyniadau wedi'u targedu.

Mae gwrthdroad rhai cwmnïau i'r sector adnabod wynebau yn enghraifft o sut mae hynny'n gweithio. Pan nad yw'r dechnoleg yn cael ei rheoli'n ddigonol, mae'n arwain at bryderon enfawr ynghylch tegwch a'i effaith ar gymunedau dynol.

Astudiaethau Achos

Dyma rai enghreifftiau astudiaeth achos penodol sy'n mynd i'r afael â sut mae anodi data a labelu data yn gweithio ar lawr gwlad mewn gwirionedd. Yn Shaip, rydym yn cymryd gofal i ddarparu'r lefelau uchaf o ansawdd a chanlyniadau uwch mewn anodi data a labelu data.

Mae llawer o'r drafodaeth uchod o gyflawniadau safonol ar gyfer anodi data a labelu data yn datgelu sut rydyn ni'n mynd at bob prosiect, a'r hyn rydyn ni'n ei gynnig i'r cwmnïau a'r rhanddeiliaid rydyn ni'n gweithio gyda nhw.

Deunyddiau astudiaeth achos a fydd yn dangos sut mae hyn yn gweithio:

Achosion Defnydd Allweddol Anodi Data

Mewn prosiect trwyddedu data clinigol, prosesodd y tîm Shaip dros 6,000 awr o sain, gan gael gwared ar yr holl wybodaeth iechyd a ddiogelir (PHI), a gadael cynnwys sy'n cydymffurfio â HIPAA i fodelau adnabod lleferydd gofal iechyd weithio arno.

Yn y math hwn o achos, y meini prawf a'r dosbarthu cyflawniadau sy'n bwysig. Mae'r data crai ar ffurf sain, ac mae angen dad-adnabod partïon. Er enghraifft, wrth ddefnyddio dadansoddiad NER, y nod deuol yw dad-nodi ac anodi'r cynnwys.

Mae astudiaeth achos arall yn cynnwys astudiaeth fanwl data hyfforddi AI sgyrsiol prosiect a gwblhawyd gennym gyda 3,000 o ieithyddion yn gweithio dros gyfnod o 14 wythnos. Arweiniodd hyn at gynhyrchu data hyfforddi mewn 27 iaith, er mwyn esblygu cynorthwywyr digidol amlieithog a oedd yn gallu delio â rhyngweithiadau dynol mewn detholiad eang o ieithoedd brodorol.

Yn yr astudiaeth achos benodol hon, roedd yr angen i gael y person iawn yn y gadair gywir yn amlwg. Roedd y nifer fawr o arbenigwyr pwnc a gweithredwyr mewnbwn cynnwys yn golygu bod angen trefniadaeth a gweithdrefnol i gyflawni'r prosiect ar linell amser benodol. Llwyddodd ein tîm i guro safon y diwydiant o bell ffordd, trwy optimeiddio casglu data a phrosesau dilynol.

Mae mathau eraill o astudiaethau achos yn cynnwys pethau fel hyfforddiant bot ac anodi testun ar gyfer dysgu peiriannau. Unwaith eto, ar ffurf testun, mae'n dal yn bwysig trin partïon a nodwyd yn unol â deddfau preifatrwydd, a didoli'r data crai i gael y canlyniadau wedi'u targedu.

Hynny yw, wrth weithio ar draws sawl math a fformat data, mae Shaip wedi dangos yr un llwyddiant hanfodol trwy gymhwyso'r un dulliau ac egwyddorion i senarios busnes trwyddedu data crai a data.

Lapio Up

Credwn yn onest fod y canllaw hwn yn ddyfeisgar i chi a bod y rhan fwyaf o'ch cwestiynau wedi'u hateb. Fodd bynnag, os nad ydych wedi'ch argyhoeddi o hyd am werthwr dibynadwy, edrychwch dim pellach.

Rydym ni, yn Shaip, yn brif gwmni anodi data. Mae gennym arbenigwyr yn y maes sy'n deall data a'i bryderon cysylltiedig fel dim arall. Gallem fod yn bartneriaid delfrydol ichi wrth inni ddod â chymwyseddau fel ymrwymiad, cyfrinachedd, hyblygrwydd a pherchnogaeth i bob prosiect neu gydweithrediad.

Felly, waeth beth yw'r math o ddata rydych chi'n bwriadu cael anodiadau ar ei gyfer, fe allech chi ddod o hyd i'r tîm cyn-filwr hwnnw ynom ni i fodloni'ch gofynion a'ch nodau. Sicrhewch fod eich modelau AI wedi'u optimeiddio ar gyfer dysgu gyda ni.

Gadewch i ni siarad

  • Trwy gofrestru, rwy'n cytuno â Shaip Polisi Preifatrwydd ac Telerau Gwasanaeth a rhoi fy nghaniatâd i dderbyn cyfathrebiad marchnata B2B gan Shaip.

Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)

Anodi Data neu Labelu Data yw'r broses sy'n golygu bod peiriannau'n gallu adnabod data gyda gwrthrychau penodol er mwyn rhagfynegi'r canlyniad. Mae tagio, trawsgrifio neu brosesu gwrthrychau o fewn testun, delwedd, sganiau, ac ati yn galluogi algorithmau i ddehongli'r data sydd wedi'i labelu a chael hyfforddiant i ddatrys achosion busnes go iawn ar ei ben ei hun heb ymyrraeth ddynol.

Mewn dysgu peiriannau (dan oruchwyliaeth neu heb oruchwyliaeth), mae data wedi'i labelu neu ei anodi yn tagio, trawsgrifio neu brosesu'r nodweddion rydych chi am i'ch modelau dysgu peiriant eu deall a'u cydnabod er mwyn datrys heriau'r byd go iawn.

Mae anodydd data yn berson sy'n gweithio'n ddiflino i gyfoethogi'r data er mwyn ei wneud yn adnabyddadwy gan beiriannau. Gall gynnwys un neu bob un o'r camau canlynol (yn amodol ar yr achos defnydd mewn llaw a'r gofyniad): Glanhau Data, Trawsgrifio Data, Labelu Data neu Anodi Data, SA ac ati.

Gelwir offer neu lwyfannau (yn seiliedig ar gymylau neu ar ragosodiad) a ddefnyddir i labelu neu anodi data o ansawdd uchel (megis testun, sain, delwedd, fideo) gyda metadata ar gyfer dysgu peiriannau yn offer anodi data.

Offer neu lwyfannau (yn seiliedig ar gymylau neu ar ragosodiad) a ddefnyddir i labelu neu anodi delweddau symudol ffrâm-wrth-ffrâm o fideo i adeiladu data hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer dysgu peiriannau.

Offer neu lwyfannau (yn seiliedig ar gymylau neu ar ragosodiad) a ddefnyddir i labelu neu anodi testun o adolygiadau, papurau newydd, presgripsiwn meddyg, cofnodion iechyd electronig, mantolenni, ac ati i adeiladu data hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer dysgu peiriannau. Gellir galw'r broses hon hefyd yn labelu, tagio, trawsgrifio neu brosesu.