Beth yw Anodi Data [Diweddarwyd 2024] - Arferion Gorau, Offer, Manteision, Heriau, Mathau a mwy
Angen gwybod hanfodion Anodi Data? Darllenwch y canllaw Anodi Data cyflawn hwn i ddechreuwyr ddechrau arni.
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 bydd anodi data yn rhai o agweddau heriol eich prosiect. Mae allbwn eich modelau AI ac ML cystal â'r data rydych chi'n ei ddefnyddio i'w hyfforddi - felly mae'r manwl gywirdeb rydych chi'n ei gymhwyso i agregu data a thagio ac adnabod y data hwnnw'n 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 Systemau AI.
Cyflwyniad
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.
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.
Beth yw anodi data?
Anodi data yw'r broses o briodoli, tagio, neu labelu data i helpu algorithmau dysgu peirianyddol i ddeall a dosbarthu'r wybodaeth y maent yn ei phrosesu. Mae'r broses hon yn hanfodol ar gyfer hyfforddi modelau AI, gan eu galluogi i ddeall gwahanol fathau o ddata yn gywir, megis delweddau, ffeiliau sain, ffilm fideo, neu destun.
Dychmygwch gar sy'n gyrru ei hun sy'n dibynnu ar ddata o olwg cyfrifiadurol, prosesu iaith naturiol (NLP), a synwyryddion i wneud penderfyniadau gyrru cywir. Er mwyn helpu model AI y car i wahaniaethu rhwng rhwystrau fel cerbydau eraill, cerddwyr, anifeiliaid, neu rwystrau ffordd, rhaid i'r data y mae'n ei dderbyn gael ei labelu neu ei anodi.
Mewn dysgu dan oruchwyliaeth, mae anodi data yn arbennig o hanfodol, oherwydd po fwyaf o ddata wedi'i labelu sy'n cael ei fwydo i'r model, y cyflymaf y bydd yn dysgu gweithredu'n annibynnol. Mae data anodedig yn caniatáu i fodelau AI gael eu defnyddio mewn amrywiol gymwysiadau fel chatbots, adnabod lleferydd, ac awtomeiddio, gan arwain at y perfformiad gorau posibl a chanlyniadau dibynadwy.
Pwysigrwydd anodi data mewn dysgu peirianyddol
Mae dysgu peiriant yn golygu bod systemau cyfrifiadurol yn gwella eu perfformiad trwy ddysgu o ddata, yn debyg iawn i fodau dynol yn dysgu o brofiad. Mae anodi data, neu labelu, yn hanfodol yn y broses hon, gan ei fod yn helpu i hyfforddi algorithmau i adnabod patrymau a gwneud rhagfynegiadau cywir.
Mewn dysgu peiriant, mae rhwydweithiau niwral yn cynnwys niwronau digidol wedi'u trefnu mewn haenau. Mae'r rhwydweithiau hyn yn prosesu gwybodaeth debyg i'r ymennydd dynol. Mae data wedi'i labelu yn hanfodol ar gyfer dysgu dan oruchwyliaeth, dull cyffredin o ddysgu peirianyddol lle mae algorithmau'n dysgu o enghreifftiau wedi'u labelu.
Mae hyfforddi a phrofi setiau data gyda data wedi'u labelu yn galluogi modelau dysgu peirianyddol i ddehongli a didoli data sy'n dod i mewn yn effeithlon. Gallwn ddarparu data anodedig o ansawdd uchel i helpu algorithmau i ddysgu’n annibynnol a blaenoriaethu canlyniadau heb fawr o ymyrraeth ddynol. Mae pwysigrwydd anodi data mewn AI yn gorwedd yn ei allu i wella cywirdeb a pherfformiad model.
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 balmentydd.
Heb anodi data, byddai pob delwedd yr un peth ar gyfer peiriannau gan nad oes ganddynt unrhyw wybodaeth gynhenid na gwybodaeth am unrhyw beth yn y byd.
Mae angen anodi data i wneud i systemau gyflwyno canlyniadau cywir, helpu modiwlau i nodi elfennau i hyfforddi modelau gweledigaeth cyfrifiadurol a modelau lleferydd, adnabod. Mae angen anodi data ar unrhyw fodel neu system sydd â system gwneud penderfyniadau a yrrir gan beiriant yn y ffwlcrwm i sicrhau bod y penderfyniadau'n gywir ac yn berthnasol.
Anodi Data ar gyfer LLMs?
Nid yw LLMs, yn ddiofyn, yn deall testunau a brawddegau. Mae'n rhaid iddynt gael eu hyfforddi i ddyrannu pob ymadrodd a gair i ddehongli'r hyn y mae defnyddiwr yn chwilio amdano yn union ac yna cyflawni yn unol â hynny.
Felly, pan fydd model AI Generative yn cynnig yr ymateb mwyaf manwl gywir a pherthnasol i ymholiad - hyd yn oed pan gyflwynir y cwestiynau mwyaf rhyfedd iddo - mae ei gywirdeb yn deillio o'i allu i ddeall yn berffaith yr anogwr a'i gymhlethdodau y tu ôl iddo megis y cyd-destun, pwrpas, coegni, bwriad, a mwy.
Mae anodi data yn galluogi LLMS i wneud hyn.
Mewn geiriau syml, mae anodi data ar gyfer dysgu peiriant yn golygu labelu, categoreiddio, tagio, ac ychwanegu unrhyw ddarn o briodoledd ychwanegol at ddata ar gyfer modelau dysgu peirianyddol i'w prosesu a'u dadansoddi'n well. Dim ond trwy'r broses hollbwysig hon y gellir optimeiddio canlyniadau ar gyfer perffeithrwydd.
O ran anodi data ar gyfer LLMs, rhoddir technegau amrywiol ar waith. Er nad oes rheol systematig ar weithredu techneg, yn gyffredinol mae o dan ddisgresiwn arbenigwyr, sy'n dadansoddi manteision ac anfanteision pob un ac yn defnyddio'r un mwyaf delfrydol.
Edrychwn ar rai o'r technegau anodi data cyffredin ar gyfer LLMs.
Anodi â Llaw: Mae hyn yn rhoi bodau dynol yn y broses o anodi ac adolygu data â llaw. Er bod hyn yn sicrhau allbwn o ansawdd uchel, mae'n ddiflas ac yn cymryd llawer o amser.
Anodiad lled-awtomatig: Mae bodau dynol ac LLMs yn gweithio ar y cyd â'i gilydd i dagio setiau data. Mae hyn yn sicrhau cywirdeb bodau dynol a galluoedd trin cyfaint peiriannau. Gall algorithmau AI ddadansoddi data crai ac awgrymu labeli rhagarweiniol, gan arbed amser gwerthfawr i anodyddion dynol. (ee, gall AI nodi meysydd diddordeb posibl mewn delweddau meddygol ar gyfer labelu dynol pellach)
Dysgu Lled- Oruchwyliaeth: Cyfuno swm bach o ddata wedi'i labelu â llawer iawn o ddata heb ei labelu i wella perfformiad model.
Anodiad Awtomatig: Mae'r dechneg yn arbed amser ac yn ddelfrydol i anodi llawer iawn o setiau data, mae'r dechneg yn dibynnu ar alluoedd cynhenid model LLM i dagio ac ychwanegu priodoleddau. Er ei fod yn arbed amser ac yn trin cyfeintiau mawr yn effeithlon, mae'r cywirdeb yn dibynnu'n fawr ar ansawdd a pherthnasedd y modelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw.
Tiwnio Cyfarwyddiadau: Mae'n cyfeirio at fireinio modelau iaith ar dasgau a ddisgrifir gan gyfarwyddiadau iaith naturiol, sy'n cynnwys hyfforddiant ar setiau amrywiol o gyfarwyddiadau ac allbynnau cyfatebol.
Dysgu sero: Yn seiliedig ar wybodaeth a mewnwelediadau presennol, gall LLMs gyflwyno data wedi'i labelu fel allbynnau yn y dechneg hon. Mae hyn yn lleihau costau wrth nôl labeli ac mae'n ddelfrydol i brosesu data swmp. Mae'r dechneg hon yn cynnwys defnyddio gwybodaeth bresennol model i wneud rhagfynegiadau ar dasgau nad yw wedi cael hyfforddiant penodol arnynt.
Annog: Yn debyg i sut mae defnyddiwr yn annog model fel ymholiadau am atebion, gellir annog LLMs i anodi data trwy ddisgrifio gofynion. Mae ansawdd yr allbwn yma yn dibynnu'n uniongyrchol ar ansawdd prydlon a sut mae cyfarwyddiadau cywir yn cael eu bwydo.
Trosglwyddo Dysgu: Defnyddio modelau sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw ar dasgau tebyg i leihau faint o ddata wedi'i labelu sydd ei angen.
Dysgu Gweithredol: Yma mae'r model ML ei hun yn arwain y broses anodi data. Mae'r model yn nodi pwyntiau data a fyddai'n fwyaf buddiol ar gyfer ei ddysgu ac yn gofyn am anodiadau ar gyfer y pwyntiau penodol hynny. Mae'r dull targedig hwn yn lleihau cyfanswm y data y mae angen ei anodi, gan arwain at Mwy o effeithlonrwydd a Gwell perfformiad model.
Dewis yr Offeryn Anodi Data Cywir?
Yn syml, mae'n blatfform 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 peirianyddol yn eu gwneud yn y pen draw.
Mae offer labelu data yn ddatrysiad ar-prem, neu'n seiliedig ar gwmwl, sy'n anodi data hyfforddi o ansawdd uchel ar gyfer modelau dysgu peiriant. Er bod llawer o gwmnïau'n dibynnu ar werthwr allanol i wneud anodiadau cymhleth, mae gan rai sefydliadau eu hoffer eu hunain o hyd sydd naill ai wedi'u hadeiladu'n arbennig neu sy'n seiliedig ar 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 ffinio neu bolygonau er mwyn i anodyddion data labelu delweddau. Gallant ddewis yr opsiwn a chyflawni eu tasgau penodol.
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
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.
Dosbarthiad Delwedd - Mae dosbarthiad delwedd yn golygu aseinio categorïau neu labeli wedi'u diffinio ymlaen llaw i ddelweddau yn seiliedig ar eu cynnwys. Defnyddir y math hwn o anodiad i hyfforddi modelau AI i adnabod a chategoreiddio delweddau yn awtomatig.
Cydnabod/Canfod Gwrthrych - Adnabod gwrthrychau, neu ganfod gwrthrychau, yw'r broses o adnabod a labelu gwrthrychau penodol o fewn delwedd. Defnyddir y math hwn o anodi i hyfforddi modelau AI i leoli ac adnabod gwrthrychau mewn delweddau neu fideos byd go iawn.
Segmentu – Mae segmentu delwedd yn golygu rhannu delwedd yn segmentau neu ranbarthau lluosog, pob un yn cyfateb i wrthrych neu faes diddordeb penodol. Defnyddir y math hwn o anodi i hyfforddi modelau AI i ddadansoddi delweddau ar lefel picsel, gan alluogi adnabyddiaeth gwrthrychol a dealltwriaeth fwy cywir o'r olygfa.
Pennawd Delwedd: Trawsgrifio delwedd yw'r broses o dynnu manylion o ddelweddau a'u troi'n destun disgrifiadol, sydd wedyn yn cael ei gadw fel data anodedig. Trwy ddarparu delweddau a nodi'r hyn sydd angen ei anodi, mae'r offeryn yn cynhyrchu'r delweddau a'u disgrifiadau cyfatebol.
Cydnabod Cymeriad Optegol (OCR): Mae technoleg OCR yn galluogi cyfrifiaduron i ddarllen ac adnabod testun o ddelweddau neu ddogfennau wedi'u sganio. Mae'r broses hon yn helpu i echdynnu testun yn gywir ac mae wedi effeithio'n sylweddol ar ddigideiddio, mewnbynnu data awtomataidd, a gwell hygyrchedd i'r rhai â nam ar eu golwg.
Amcangyfrif Safiad (Anodi Pwynt Allweddol): Mae amcangyfrif ystum yn golygu nodi ac olrhain pwyntiau allweddol ar y corff, yn nodweddiadol ar y cymalau, i bennu lleoliad a chyfeiriadedd person mewn gofod 2D neu 3D o fewn delweddau neu fideos.
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.
Dosbarthiad Sain: Mae dosbarthiad sain yn didoli data sain yn seiliedig ar ei nodweddion, gan ganiatáu i beiriannau adnabod a gwahaniaethu rhwng gwahanol fathau o sain fel cerddoriaeth, lleferydd, a seiniau natur. Fe'i defnyddir yn aml i ddosbarthu genres cerddoriaeth, sy'n helpu llwyfannau fel Spotify i argymell traciau tebyg.
Trawsgrifiad Sain: Trawsgrifio sain yw'r broses o droi geiriau llafar o ffeiliau sain yn destun ysgrifenedig, sy'n ddefnyddiol ar gyfer creu capsiynau ar gyfer cyfweliadau, ffilmiau neu sioeau teledu. Er y gall offer fel OpenAI's Whisper awtomeiddio trawsgrifio mewn sawl iaith, efallai y bydd angen rhywfaint o gywiro â llaw arnynt. Rydym yn darparu tiwtorial ar sut i fireinio'r trawsgrifiadau hyn gan ddefnyddio offeryn anodi sain Shaip.
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. Mae meddalwedd anodi data fideo amrywiol yn eich helpu i anodi fframiau. Pan fydd y fframiau anodedig hyn yn cael eu pwytho gyda'i gilydd, gall modelau AI ddysgu symudiad, ymddygiad, patrymau, a mwy. Mae anodi fideo yn hanfodol ar gyfer gweithredu cysyniadau fel lleoleiddio, niwl mudiant, ac olrhain gwrthrychau mewn AI.
Dosbarthiad Fideo (Tagio): Mae dosbarthu fideo yn golygu didoli cynnwys fideo i gategorïau penodol, sy'n hanfodol ar gyfer cymedroli cynnwys ar-lein a sicrhau profiad diogel i ddefnyddwyr.
Capsiwn fideo: Yn debyg i'r ffordd yr ydym yn rhoi capsiwn ar ddelweddau, mae capsiynau fideo yn golygu troi cynnwys fideo yn destun disgrifiadol.
Digwyddiad Fideo neu Ddarganfod Gweithred: Mae'r dechneg hon yn nodi ac yn dosbarthu gweithredoedd mewn fideos, a ddefnyddir yn gyffredin mewn chwaraeon ar gyfer dadansoddi perfformiad neu mewn gwyliadwriaeth i ganfod digwyddiadau prin.
Canfod ac Olrhain Gwrthrych Fideo: Mae canfod gwrthrychau mewn fideos yn nodi gwrthrychau ac yn olrhain eu symudiad ar draws fframiau, gan nodi manylion fel lleoliad a maint wrth iddynt symud trwy'r dilyniant.
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.
Anodiad teimlad – Mae anodi teimlad yn golygu labelu data testunol gyda'r teimlad y mae'n ei gyfleu, megis positif, negyddol neu niwtral. Defnyddir y math hwn o anodiad yn gyffredin wrth ddadansoddi teimladau, lle mae modelau AI yn cael eu hyfforddi i ddeall a gwerthuso'r emosiynau a fynegir mewn testun.
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 a’r castell yng 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.
Categoreiddio Testun - Gellir tagio a dosbarthu brawddegau neu baragraffau yn seiliedig ar bynciau trosfwaol, tueddiadau, pynciau, barn, categorïau (chwaraeon, adloniant a thebyg) a pharamedrau eraill.
Anodi Lidar
Mae anodi LiDAR yn cynnwys labelu a chategoreiddio data cwmwl pwynt 3D o synwyryddion LiDAR. Mae'r broses hanfodol hon yn helpu peiriannau i ddeall gwybodaeth ofodol at ddibenion amrywiol. Er enghraifft, mewn cerbydau ymreolaethol, mae data LiDAR anodedig yn galluogi ceir i adnabod gwrthrychau a llywio'n ddiogel. Mewn cynllunio trefol, mae'n helpu i greu mapiau dinas 3D manwl. Ar gyfer monitro amgylcheddol, mae'n helpu i ddadansoddi strwythurau coedwigoedd ac olrhain newidiadau mewn tirwedd. Fe'i defnyddir hefyd mewn roboteg, realiti estynedig, ac adeiladu ar gyfer mesuriadau cywir ac adnabod gwrthrychau.
Camau Allweddol mewn Labelu Data a Phroses Anodi Data
Mae'r broses anodi data yn cynnwys cyfres o gamau wedi'u diffinio'n dda i sicrhau proses labelu data cywir o ansawdd uchel ar gyfer cymwysiadau dysgu peirianyddol. Mae'r camau hyn yn cwmpasu pob agwedd ar y broses, o gasglu data anstrwythuredig i allforio'r data anodedig i'w ddefnyddio ymhellach.
Dyma sut mae tîm anodi data yn gweithio:
- Casglu data: Y cam cyntaf yn y broses anodi data yw casglu'r holl ddata perthnasol, megis delweddau, fideos, recordiadau sain, neu ddata testun, mewn lleoliad canolog.
- Rhagbrosesu Data: Safoni a gwella'r data a gasglwyd trwy ddesgiwio delweddau, fformatio testun, neu drawsgrifio cynnwys fideo. Mae rhagbrosesu yn sicrhau bod y data yn barod ar gyfer y dasg anodi.
- Dewiswch y Gwerthwr neu'r Offeryn Cywir: Dewiswch offeryn anodi data neu werthwr priodol yn seiliedig ar ofynion eich prosiect.
- Canllawiau Anodi: Sefydlu canllawiau clir ar gyfer anodyddion neu offer anodi i sicrhau cysondeb a chywirdeb trwy gydol y broses.
- Anodi: Labelwch a thagiwch y data gan ddefnyddio anodyddion dynol neu lwyfan anodi data, gan ddilyn y canllawiau sefydledig.
- Sicrwydd Ansawdd (SA): Adolygu'r data anodedig i sicrhau cywirdeb a chysondeb. Defnyddio anodiadau dall lluosog, os oes angen, i wirio ansawdd y canlyniadau.
- Allforio Data: Ar ôl cwblhau'r anodiad data, allforiwch y data yn y fformat gofynnol. Mae llwyfannau fel Nanonets yn galluogi allforio data di-dor i wahanol gymwysiadau meddalwedd busnes.
Gall y broses anodi data gyfan amrywio o ychydig ddyddiau i sawl wythnos, yn dibynnu ar faint y prosiect, ei gymhlethdod, a'r adnoddau sydd ar gael.
Nodweddion ar gyfer Anodi Data / Offer 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.
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 mawr o ansawdd uchel sydd gennych chi mewn llaw a gadael i chi eu mewnforio i'r feddalwedd ar gyfer labelu. Felly, rheoli eich setiau data yw'r prif offer nodwedd a gynigir. Mae datrysiadau cyfoes yn cynnig nodweddion sy'n caniatáu ichi fewnforio llawer iawn o ddata yn ddi-dor, gan ganiatáu i chi ar yr un pryd drefnu'ch setiau data trwy gamau gweithredu 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 gynllunio ar ei gyfer. Dylai offeryn solet gynnig amrywiaeth 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 offeryn eich galluogi i anodi fideo neu ddelweddau o olwg cyfrifiadur, sain neu destun o NLPs a thrawsgrifiadau a mwy. Gan fireinio hyn ymhellach, dylai fod opsiynau i ddefnyddio blychau terfynu, segmentu semantig, segmentu enghreifftiau, ciwboidau, rhyngosod, dadansoddi teimlad, rhannau lleferydd, datrysiad craiddedd 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 bodloni safonau a phrotocolau diogelwch data 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.
Beth yw Manteision Anodi Data?
Mae anodi data yn hanfodol i optimeiddio systemau dysgu peirianyddol a darparu gwell profiadau i ddefnyddwyr. Dyma rai o fanteision allweddol anodi data:
- Gwella Effeithlonrwydd Hyfforddiant: Mae labelu data yn helpu modelau dysgu peiriannau i gael eu hyfforddi'n well, gan wella effeithlonrwydd cyffredinol a chynhyrchu canlyniadau mwy cywir.
- Mwy o gywirdeb: Mae data wedi'i anodi'n gywir yn sicrhau y gall algorithmau addasu a dysgu'n effeithiol, gan arwain at lefelau uwch o fanylder mewn tasgau yn y dyfodol.
- Llai o Ymyrraeth Dynol: Mae offer anodi data uwch yn lleihau'r angen am ymyrraeth â llaw yn sylweddol, gan symleiddio prosesau a lleihau costau cysylltiedig.
Felly, mae anodi data yn cyfrannu at systemau dysgu peiriannau mwy effeithlon a manwl gywir wrth leihau'r costau a'r ymdrech â llaw sydd eu hangen yn draddodiadol i hyfforddi modelau AI.
Rheoli Ansawdd mewn Anodi Data
Mae Shaip yn sicrhau ansawdd o'r radd flaenaf trwy gamau lluosog o reoli ansawdd i sicrhau ansawdd mewn prosiectau anodi data.
- Hyfforddiant Cychwynnol: Mae anodwyr wedi'u hyfforddi'n drylwyr ar ganllawiau prosiect-benodol.
- Monitro Parhaus: Gwiriadau ansawdd rheolaidd yn ystod y broses anodi.
- Adolygiad Terfynol: Adolygiadau cynhwysfawr gan uwch anodyddion ac offer awtomataidd i sicrhau cywirdeb a chysondeb.
Ar ben hynny, gall AI hefyd nodi anghysondebau mewn anodiadau dynol a'u nodi i'w hadolygu, gan sicrhau ansawdd data cyffredinol uwch. (ee, gall AI ganfod anghysondebau yn y modd y mae gwahanol anodyddion yn labelu'r un gwrthrych mewn delwedd). Felly gyda dynol ac AI gellir gwella ansawdd yr anodi yn sylweddol tra'n lleihau'r amser cyffredinol a gymerir i gwblhau'r prosiectau.
Heriau Allweddol mewn Anodi Data ar gyfer Llwyddiant AI
Mae anodi data yn chwarae rhan hanfodol yn natblygiad a chywirdeb AI a modelau dysgu peiriannau. Fodd bynnag, mae gan y broses ei set ei hun o heriau:
- Cost anodi data: Gellir perfformio anodi data â llaw neu'n awtomatig. Mae anodi â llaw yn gofyn am ymdrech, amser ac adnoddau sylweddol, a all arwain at gostau uwch. Mae cynnal ansawdd y data drwy gydol y broses hefyd yn cyfrannu at y costau hyn.
- Cywirdeb yr anodi: Gall gwallau dynol yn ystod y broses anodi arwain at ansawdd data gwael, gan effeithio'n uniongyrchol ar berfformiad a rhagfynegiadau modelau AI/ML. Mae astudiaeth gan Gartner yn amlygu hynny mae ansawdd data gwael yn costio hyd at 15% i gwmnïau o'u refeniw.
- Scalability: Wrth i swm y data gynyddu, gall y broses anodi ddod yn fwy cymhleth a chymryd llawer o amser. Mae graddio anodi data wrth gynnal ansawdd ac effeithlonrwydd yn heriol i lawer o sefydliadau.
- Preifatrwydd a diogelwch data: Mae anodi data sensitif, megis gwybodaeth bersonol, cofnodion meddygol, neu ddata ariannol, yn codi pryderon am breifatrwydd a diogelwch. Mae sicrhau bod y broses anodi yn cydymffurfio â rheoliadau diogelu data perthnasol a chanllawiau moesegol yn hanfodol i osgoi risgiau cyfreithiol ac enw da.
- Rheoli mathau amrywiol o ddata: Gall trin gwahanol fathau o ddata fel testun, delweddau, sain a fideo fod yn heriol, yn enwedig pan fydd angen gwahanol dechnegau ac arbenigedd anodi arnynt. Gall cydlynu a rheoli’r broses anodi ar draws y mathau hyn o ddata fod yn gymhleth ac yn defnyddio llawer o adnoddau.
Gall sefydliadau ddeall a mynd i'r afael â'r heriau hyn i oresgyn y rhwystrau sy'n gysylltiedig ag anodi data a gwella effeithlonrwydd ac effeithiolrwydd eu prosiectau AI a dysgu peiriannau.
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.
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
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 cymorth 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 ar 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
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”.
| adeiladu | prynu |
|---|---|
Manteision:
| Manteision:
|
Cons:
| Cons:
|
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.
Dewis 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 rai blynyddoedd yn ôl, mae'r farchnad wedi esblygu gyda thunelli o lwyfannau labelu data AI yn ymarferol heddiw. Mae gan fusnesau fwy o opsiynau wrth ddewis un yn seiliedig ar eu hanghenion penodol. Ond mae gan bob offeryn ei set ei hun o fanteision ac anfanteision. I wneud penderfyniad doeth, rhaid dilyn 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
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
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 Byd Go Iawn ar gyfer Anodi Data mewn AI
Mae anodi data yn hanfodol mewn amrywiol ddiwydiannau, gan eu galluogi i ddatblygu AI a modelau dysgu peiriannau mwy cywir ac effeithlon. Dyma rai achosion defnydd diwydiant-benodol ar gyfer anodi data:
Anodi Data Gofal Iechyd
Mae anodi data ar gyfer delweddau meddygol yn allweddol wrth ddatblygu offer dadansoddi delweddau meddygol wedi'u pweru gan AI. Mae anodwyr yn labelu delweddau meddygol (fel pelydrau-X, MRIs) ar gyfer nodweddion fel tiwmorau neu strwythurau anatomegol penodol, gan alluogi algorithmau i ganfod clefydau ac annormaleddau yn fwy cywir. Er enghraifft, mae anodi data yn hanfodol ar gyfer hyfforddi modelau dysgu peirianyddol i nodi briwiau canseraidd mewn systemau canfod canser y croen. Yn ogystal, mae anodwyr data yn labelu cofnodion meddygol electronig (EMRs) a nodiadau clinigol, gan helpu i ddatblygu systemau golwg cyfrifiadurol ar gyfer diagnosis clefydau a dadansoddi data meddygol awtomataidd.
Anodi Data Manwerthu
Mae anodi data manwerthu yn cynnwys labelu delweddau cynnyrch, data cwsmeriaid, a data teimladau. Mae'r math hwn o anodiad yn helpu i greu a hyfforddi modelau AI/ML i ddeall teimlad cwsmeriaid, argymell cynhyrchion, a gwella profiad cyffredinol y cwsmer.
Anodi Data Cyllid
Mae'r sector ariannol yn defnyddio anodi data ar gyfer canfod twyll a dadansoddi teimladau o erthyglau newyddion ariannol. Mae anodwyr yn labelu trafodion neu erthyglau newyddion fel rhai twyllodrus neu gyfreithlon, gan hyfforddi modelau AI i amlygu gweithgarwch amheus yn awtomatig a nodi tueddiadau posibl yn y farchnad. Er enghraifft, mae anodiadau o ansawdd uchel yn helpu sefydliadau ariannol i hyfforddi modelau AI i adnabod patrymau mewn trafodion ariannol a chanfod gweithgareddau twyllodrus. At hynny, mae anodi data ariannol yn canolbwyntio ar anodi dogfennau ariannol a data trafodion, sy'n hanfodol ar gyfer datblygu systemau AI/ML sy'n canfod twyll, yn mynd i'r afael â materion cydymffurfio, ac yn symleiddio prosesau ariannol eraill.
Anodi Data Modurol
Mae anodi data yn y diwydiant modurol yn golygu labelu data o gerbydau ymreolaethol, megis camera a gwybodaeth synhwyrydd LiDAR. Mae'r anodiad hwn yn helpu i greu modelau i ganfod gwrthrychau yn yr amgylchedd a phrosesu pwyntiau data hanfodol eraill ar gyfer systemau cerbydau ymreolaethol.
Anodi Data Diwydiannol neu Gweithgynhyrchu
Mae anodi data ar gyfer awtomeiddio gweithgynhyrchu yn tanio datblygiad robotiaid deallus a systemau awtomataidd mewn gweithgynhyrchu. Mae anodwyr yn labelu delweddau neu ddata synhwyrydd i hyfforddi modelau AI ar gyfer tasgau fel canfod gwrthrychau (robotiaid yn casglu eitemau o warws) neu ganfod anghysondebau (gan nodi diffygion offer posibl yn seiliedig ar ddarlleniadau synhwyrydd). Er enghraifft, mae anodi data yn galluogi robotiaid i adnabod a gafael mewn gwrthrychau penodol ar linell gynhyrchu, gan wella effeithlonrwydd ac awtomeiddio. Yn ogystal, defnyddir anodi data diwydiannol i anodi data o gymwysiadau diwydiannol amrywiol, gan gynnwys delweddau gweithgynhyrchu, data cynnal a chadw, data diogelwch, a gwybodaeth rheoli ansawdd. Mae'r math hwn o anodi data yn helpu i greu modelau sy'n gallu canfod anghysondebau mewn prosesau cynhyrchu a sicrhau diogelwch gweithwyr.
Anodi Data E-fasnach
Anodi delweddau cynnyrch ac adolygiadau defnyddwyr ar gyfer argymhellion personol a dadansoddi teimladau.
Beth yw'r arferion gorau ar gyfer anodi data?
Er mwyn sicrhau llwyddiant eich prosiectau AI a dysgu peiriant, mae'n hanfodol dilyn arferion gorau ar gyfer anodi data. Gall yr arferion hyn helpu i wella cywirdeb a chysondeb eich data anodedig:
- Dewiswch y strwythur data priodol: Creu labeli data sy'n ddigon penodol i fod yn ddefnyddiol ond yn ddigon cyffredinol i ddal yr holl amrywiadau posibl mewn setiau data.
- Rhowch gyfarwyddiadau clir: Datblygu canllawiau anodi data manwl, hawdd eu deall ac arferion gorau i sicrhau cysondeb a chywirdeb data ar draws gwahanol anodyddion.
- Optimeiddiwch y llwyth gwaith anodi: Gan y gall anodi fod yn gostus, ystyriwch ddewisiadau amgen mwy fforddiadwy, megis gweithio gyda gwasanaethau casglu data sy’n cynnig setiau data wedi’u labelu ymlaen llaw.
- Casglu mwy o ddata pan fo angen: Er mwyn atal ansawdd modelau dysgu peiriannau rhag dioddef, cydweithio â chwmnïau casglu data i gasglu mwy o ddata os oes angen.
- Allanoli neu ffynhonnell torfol: Pan fydd gofynion anodi data yn mynd yn rhy fawr ac yn cymryd llawer o amser ar gyfer adnoddau mewnol, ystyriwch roi gwaith ar gontract allanol neu dorfoli.
- Cyfuno ymdrechion dynol a pheiriant: Defnyddio dull dynol-yn-y-dolen gyda meddalwedd anodi data i helpu anodyddion dynol i ganolbwyntio ar yr achosion mwyaf heriol a chynyddu amrywiaeth y set ddata hyfforddi.
- Blaenoriaethu ansawdd: Profwch eich anodiadau data yn rheolaidd at ddibenion sicrhau ansawdd. Annog anodyddion lluosog i adolygu gwaith ei gilydd am gywirdeb a chysondeb wrth labelu setiau data.
- Sicrhau cydymffurfiad: Wrth anodi setiau data sensitif, megis delweddau sy'n cynnwys pobl neu gofnodion iechyd, ystyriwch breifatrwydd a materion moesegol yn ofalus. Gall methu â chydymffurfio â rheolau lleol niweidio enw da eich cwmni.
Gall cadw at yr arferion gorau anodi data hyn eich helpu i warantu bod eich setiau data wedi'u labelu'n gywir, yn hygyrch i wyddonwyr data, ac yn barod i danio'ch prosiectau sy'n cael eu gyrru gan ddata.
Astudiaethau Achos / Straeon Llwyddiant
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 ar gyflawniadau safonol ar gyfer effeithiol mae anodi data a labelu data yn datgelu sut rydym yn ymdrin â phob prosiect, a’r hyn rydym yn ei gynnig i’r cwmnïau a’r rhanddeiliaid rydym yn gweithio gyda nhw.
Yn un o'n prosiectau trwyddedu data clinigol diweddar, gwnaethom brosesu dros 6,000 o oriau o sain, gan ddileu'r holl wybodaeth iechyd a ddiogelir (PHI) yn ofalus i sicrhau bod y cynnwys yn bodloni safonau HIPAA. Ar ôl dad-adnabod y data, roedd yn barod i'w ddefnyddio ar gyfer hyfforddi modelau adnabod lleferydd gofal iechyd.
Mewn prosiectau fel y rhain, yr her wirioneddol yw bodloni'r meini prawf llym a chyrraedd cerrig milltir allweddol. Rydym yn dechrau gyda data sain amrwd, sy'n golygu bod ffocws mawr ar ddad-adnabod yr holl bartïon dan sylw. Er enghraifft, pan fyddwn yn defnyddio dadansoddiad Cydnabod Endid a Enwir (NER), nid yn unig ein nod yw gwneud y wybodaeth yn ddienw, ond hefyd sicrhau ei bod wedi'i hanodi'n gywir ar gyfer y modelau.
Mae astudiaeth achos arall sy'n sefyll allan yn enfawr data hyfforddi AI sgyrsiol prosiect lle buom yn gweithio gyda 3,000 o ieithyddion dros 14 wythnos. Y canlyniad? Cynhyrchwyd data hyfforddi model AI mewn 27 o ieithoedd gwahanol, gan helpu i ddatblygu cynorthwywyr digidol amlieithog a all ymgysylltu â phobl yn eu hieithoedd brodorol.
Roedd y prosiect hwn wir yn tanlinellu pwysigrwydd cael y bobl iawn yn eu lle. Gyda thîm mor fawr o arbenigwyr pwnc a thrinwyr data, roedd cadw popeth yn drefnus ac yn symlach yn hanfodol i gwrdd â'n terfyn amser. Diolch i'n dull gweithredu, roeddem yn gallu cwblhau'r prosiect ymhell o flaen safon y diwydiant.
Mewn enghraifft arall, roedd angen delweddau meddygol anodedig haen uchaf ar un o'n cleientiaid gofal iechyd ar gyfer offeryn diagnostig AI newydd. Trwy ddefnyddio arbenigedd anodi dwfn Shaip, fe wnaeth y cleient wella cywirdeb eu model 25%, gan arwain at ddiagnosis cyflymach a mwy dibynadwy.
Rydym hefyd wedi gwneud llawer o waith mewn meysydd fel hyfforddiant bot ac anodi testun ar gyfer dysgu peirianyddol. Hyd yn oed wrth weithio gyda thestun, mae cyfreithiau preifatrwydd yn berthnasol o hyd, felly mae dad-adnabod gwybodaeth sensitif a didoli trwy ddata crai yr un mor bwysig.
Ar draws yr holl wahanol fathau hyn o ddata - boed yn sain, yn destun neu'n ddelweddau - mae ein tîm yn Shaip wedi cyflawni'n gyson trwy gymhwyso'r un dulliau ac egwyddorion profedig i sicrhau llwyddiant, bob tro.
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, ni waeth pa fath o ddata rydych chi'n bwriadu cael anodiadau cywir ar eu cyfer, fe allech chi ddod o hyd i'r tîm cyn-filwyr hwnnw ynom ni i fodloni'ch gofynion a'ch nodau. Sicrhewch fod eich modelau AI wedi'u hoptimeiddio ar gyfer dysgu gyda ni.
Gadewch i ni siarad
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.