Mae angen hyfforddi modelau AI deallus yn helaeth ar gyfer gallu adnabod patrymau, gwrthrychau, a gwneud penderfyniadau dibynadwy yn y pen draw. Fodd bynnag, ni ellir bwydo'r data hyfforddedig ar hap a rhaid ei labelu i helpu'r modelau i ddeall, prosesu a dysgu'n gynhwysfawr o'r patrymau mewnbwn wedi'u curadu.
Dyma lle mae labelu data yn dod i mewn, fel gweithred o labelu gwybodaeth neu yn hytrach metadata, yn unol â set ddata benodol, i ganolbwyntio ar ehangu dealltwriaeth y peiriannau. I fynd ymhellach, mae labelu Data yn categoreiddio data, delweddau, testun, sain, fideos a phatrymau yn ddetholus i wella gweithrediadau AI.
Fel yn ôl Labelu data NASSCOM Adroddiad, disgwylir i'r farchnad labelu data fyd-eang dyfu gwerth 700% erbyn diwedd 2023, o'i chymharu â'r twf yn 2018. Mae'r twf honedig hwn yn fwyaf tebygol o fod yn ffactor yn y dyraniad ariannol ar gyfer offer labelu hunanreoledig, gyda chefnogaeth fewnol. adnoddau, a hyd yn oed atebion trydydd parti.
Yn ychwanegol at y canfyddiadau hyn, gellir casglu hefyd bod y farchnad labelu Data Byd-eang wedi cronni gwerth o $ 1.2 biliwn yn 2018. Fodd bynnag, rydym yn disgwyl iddi raddfa gan y rhagdybir y bydd maint y farchnad labelu data yn cyrraedd prisiad enfawr o $ 4.4 biliwn. erbyn 2023.
Labelu data yw angen yr awr ond mae'n dod â sawl her gweithredu a phris-benodol.
Mae rhai o'r rhai mwyaf dybryd yn cynnwys:
- Paratoi data swrth, trwy garedigrwydd offer glanhau diangen
- Diffyg caledwedd angenrheidiol i drin gweithlu enfawr a gormod o ddata wedi'i sgrapio
- Mynediad cyfyngedig i offer labelu avant-garde a thechnolegau ategol
- Cost uwch labelu data
- Diffyg cysondeb wrth dagio data o ansawdd
- Diffyg scalability, os a phryd y mae angen i'r model AI gwmpasu set ychwanegol o gyfranogwyr
- Diffyg cydymffurfiad o ran cynnal ystum diogelwch data cyson wrth gaffael data a'i ddefnyddio
Er y gallwch chi wahanu labelu data yn gysyniadol, mae'r offer perthnasol yn gofyn i chi ddosbarthu'r cysyniadau yn ôl natur y setiau data. Mae'r rhain yn cynnwys:
- Dosbarthiad Sain: Yn cynnwys casglu sain, segmentu a thrawsgrifio
- Labelu delweddau: Yn cynnwys casglu, dosbarthu, segmentu, a labelu data pwynt allweddol
- Labelu testun: Yn cynnwys echdynnu a dosbarthu testun
- Labelu fideo: Yn cynnwys elfennau fel casglu fideo, dosbarthu a segmentu
- Labelu 3D: Nodweddion olrhain a segmentu gwrthrychau
Ar wahân i'r arwahanu uchod yn enwedig o safbwynt ehangach, rhennir labelu data yn bedwar math, gan gynnwys Disgrifiadol, Gwerthusol, Addysgiadol a Chyfuniad al Fodd bynnag, at ddibenion hyfforddi yn unig, mae labelu data wedi'i wahanu fel: Casglu, Segmentu, Trawsgrifio, Dosbarthiad, Echdynnu, Olrhain Gwrthrychau, yr ydym eisoes wedi'u trafod ar gyfer y setiau data unigol.
Mae labelu data yn broses fanwl ac mae'n cynnwys y camau canlynol i hyfforddi modelau AI yn bendant:
- Casglu Setiau Data, trwy strategaethau hy, gwerthwyr mewnol, ffynhonnell agored
- Labelu Setiau Data yn unol â Gweledigaeth Gyfrifiadurol, Dysgu dwfn a galluoedd penodol i NLP
- Profi a gwerthuso modelau a gynhyrchir i bennu deallusrwydd fel rhan o leoli
- Bodloni ansawdd model derbyniol a'i ryddhau yn y pen draw at ddefnydd cynhwysfawr
Mae angen dewis y set gywir o offer labelu data, sy'n gyfystyr â llwyfan labelu data credadwy, gan gadw'r ffactorau canlynol mewn cof:
- Math o wybodaeth yr ydych am i'r model ei chael trwy achosion defnydd diffiniedig
- Ansawdd a phrofiad anodwyr data, fel y gallant ddefnyddio'r offer yn fanwl gywir
- Safonau ansawdd sydd gennych mewn golwg
- Anghenion cydymffurfiaeth-benodol
- Offer masnachol, ffynhonnell agored a radwedd
- Cyllideb y gallwch ei sbario
Yn ogystal â'r ffactorau a grybwyllwyd, mae'n well ichi gadw nodyn o'r ystyriaethau a ganlyn:
- Cywirdeb labelu yr offer
- Mae sicrwydd ansawdd yn cael ei warantu gan yr offer
- Galluoedd integreiddio
- Diogelwch ac imiwneiddio rhag gollyngiadau
- Setup yn seiliedig ar gymylau ai peidio
- Craffter rheoli Rheoli Ansawdd
- Methiannau-Safes, Stop-Gaps, a gallu Scalable yr offeryn
- Y cwmni sy'n cynnig yr offer
Ymhlith y fertigau sy'n cael eu gwasanaethu orau gan offer ac adnoddau labelu data mae:
- AI Meddygol: Mae'r meysydd ffocws yn cynnwys hyfforddi modelau diagnostig gyda gweledigaeth gyfrifiadurol ar gyfer delweddu meddygol gwell, amseroedd aros cyn lleied â phosibl, a'r ôl-groniad lleiaf posibl
- Cyllid: Mae'r meysydd ffocws yn cynnwys gwerthuso risgiau credyd, cymhwysedd benthyciad, a ffactorau pwysig eraill trwy labelu testun
- Cerbyd neu Drafnidiaeth Ymreolaethol: Mae'r meysydd ffocws yn cynnwys gweithredu NLP a Computer Vision i bentyrru modelau gyda chyfaint gwallgof o ddata hyfforddi ar gyfer canfod unigolion, signalau, gwarchaeau, ac ati.
- Manwerthu ac e-fasnach: Ymhlith y meysydd ffocws mae penderfyniadau prisio-benodol, gwell e-fasnach, monitro persona prynwr, deall arferion prynu, ac ymhelaethu ar brofiad y defnyddiwr
- Technoleg: Ymhlith y meysydd ffocws mae gweithgynhyrchu cynnyrch, casglu biniau, canfod gwallau gweithgynhyrchu critigol ymlaen llaw, a mwy
- Geo-ofodol: Mae'r meysydd ffocws yn cynnwys GPS a synhwyro o bell trwy dechnegau labelu dethol
- Amaethyddiaeth: Ymhlith y meysydd ffocws mae defnyddio synwyryddion GPS, dronau, a gweledigaeth gyfrifiadurol i hyrwyddo cysyniadau amaethyddiaeth fanwl, optimeiddio amodau pridd a chnydau, pennu cynnyrch, a mwy
Dal yn ddryslyd ynghylch pa strategaeth well i gael labelu data ar y trywydd iawn, hy, Adeiladu setup hunanreoledig neu Brynu un gan ddarparwr gwasanaeth trydydd parti. Dyma fanteision ac anfanteision pob un i'ch helpu chi i benderfynu yn well:
Yr Apporach 'Adeiladu'
| adeiladu | prynu |
|---|---|
Trawiadau:
| Trawiadau:
|
Misses:
| Misses:
|
Budd-daliadau:
| Budd-daliadau:
|
Verdict
Os ydych chi'n bwriadu adeiladu system AI unigryw gydag amser heb fod yn gyfyngiad, mae adeiladu teclyn labelu o'r dechrau yn gwneud synnwyr. Ar gyfer popeth arall, prynu teclyn yw'r dull gorau
