數據註釋和數據標籤

2022 年終極買家指南

所以你想開始一個新的 AI/ML 計劃,現在你很快意識到不僅要找到高質量的 訓練數據 但對於您的項目而言,數據註釋將是少數具有挑戰性的方面。 您的 AI 和 ML 模型的輸出與您用來訓練它的數據一樣好 - 因此您應用於數據聚合以及標記和識別該數據的精度非常重要!

去哪裡獲得商業AI和機器最好的數據標註和數據標註服務
學習項目?

這是每個像您一樣的高管和商業領袖在發展自己的業務時都必須考慮的問題
每個 AI/ML 計劃的路線圖和時間表。

資料註解
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簡介

本指南對那些開始將思想轉向神經網絡和其他類型 AI 和 ML 操作的數據源和數據實施的具體細節的購買者和決策者非常有幫助。

資料註解

這篇文章完全致力於闡明這個過程是什麼,為什麼它是不可避免的,至關重要的
公司在使用數據註釋工具等時應考慮的因素。 因此,如果您擁有一家企業,請準備好開悟,因為本指南將引導您了解有關數據註釋的所有知識。

讓我們開始吧。

對於那些瀏覽本文的人,以下是您可以在指南中找到的一些快速要點:

  • 了解什麼是數據註釋
  • 了解不同類型的數據標註流程
  • 了解實現數據標註流程的優勢
  • 明確您是應該進行內部數據標記還是將其外包
  • 關於選擇正確數據註釋的見解

本指南適用於誰?

這份詳盡的指南適用於:

  • 所有定期處理大量數據的企業家和個體創業者
  • 人工智能和機器學習或開始使用流程優化技術的專業人士
  • 打算加快其 AI 模塊或 AI 驅動產品上市時間的項目經理
  • 以及喜歡深入了解 AI 流程中涉及的層的細節的技術愛好者。
資料註解

什麼是機器學習?

我們已經討論過數據註釋或 數據標籤 支持機器學習,並且它由標記或識別組件組成。 但至於深度學習和機器學習本身:機器學習的基本前提是計算機系統和程序可以以類似於人類認知過程的方式改進其輸出,而無需人類的直接幫助或乾預,從而為我們提供見解。 換句話說,它們變成了自我學習的機器,就像人類一樣,通過更多的練習,他們的工作會變得更好。 這種“實踐”是通過分析和解釋更多(更好)的訓練數據而獲得的。

資料註解 機器學習的關鍵概念之一是神經網絡,其中各個數字神經元按層映射在一起。 神經網絡通過這些層發送信號,就像實際人腦的工作方式一樣,以獲得結果。

這在該領域的情況視具體情況而定,但基本要素都適用。 其中之一是需要標記和監督學習。

這種標記數據通常以訓練和測試集的形式出現,隨著未來數據輸入的增加,機器學習程序將面向未來的結果。 換句話說,當您擁有良好的測試和訓練數據設置時,機器能夠以更好、更有效的方式解釋和分類新傳入的生產數據。

從這個意義上說,優化這種機器學習是一種對質量的追求,也是一種解決“價值學習問題”的方法——機器如何學會自己思考並在盡可能少的人工幫助下對結果進行優先級排序。

在開發當前最好的程序時,有效實施 AI/ML 的關鍵是“乾淨”的標記數據。 精心設計和註釋的測試和訓練數據集支持工程師從成功的 ML 中獲得的結果。

什麼是數據標籤? 初學者需要知道的一切

什麼是數據標註?

就像我們之前提到的,生成的數據中有近 95% 是非結構化的。 簡而言之,非結構化數據可能無處不在,並且沒有正確定義。 如果您正在構建 AI 模型,則需要將信息提供給算法以供其處理和提供輸出和推理。

資料註解只有當算法理解並分類輸入的數據時,這個過程才會發生。

而這種對數據進行屬性、標記或標註的過程稱為數據標註。 總而言之,數據標記和數據註釋就是在數據集中標記或標記相關信息/元數據,讓機器理解它們是什麼。 數據集可以是任何形式,即圖像、音頻文件、視頻片段甚至文本。 當我們標記數據中的元素時,ML 模型會準確理解它們將要處理的內容,並保留該信息以自動處理建立在現有知識基礎上的更新信息,從而及時做出決策。

通過數據註釋,AI 模型將知道它接收到的數據是音頻、視頻、文本、圖形還是混合格式。 根據分配的功能和參數,模型將對數據進行分類並繼續執行其任務。

數據註釋是不可避免的,因為需要一致地訓練人工智能和機器學習模型,以提高交付所需輸出的效率和效果。 在監督學習中,這個過程變得更加重要,因為提供給模型的帶註釋的數據越多,它就越早訓練自己自主學習。

例如,如果我們不得不談論自動駕駛汽車,它完全依賴於從其各種技術組件生成的數據,例如 計算機視覺、NLP(自然語言處理)、傳感器等,數據註釋推動算法每秒做出精確的駕駛決策。 如果沒有該過程,模型將無法理解正在接近的障礙物是另一輛車、行人、動物還是路障。 這只會導致不良後果和 AI 模型的失敗。

實施數據註釋後,您的模型將得到精確訓練。 因此,無論您是為聊天機器人、語音識別、自動化還是其他流程部署模型,您都將獲得最佳結果和萬無一失的模型。

為什麼需要數據標註?

我們知道一個事實,計算機能夠提供不僅精確而且相關且及時的最終結果。 然而,機器如何學習以如此高效的方式交付?


這都是因為數據註釋。 當機器學習模塊仍在開發中時,它們會收到大量的 AI 訓練數據,以使其更好地做出決策和識別對像或元素。

只有通過數據標註的過程,模塊才能區分貓和狗,名詞和形容詞,或人行道上的道路。 如果沒有數據註釋,機器的每張圖像都是一樣的,因為它們對世界上的任何事物都沒有任何固有的信息或知識。

需要數據註釋才能使系統提供準確的結果,幫助模塊識別元素以訓練計算機視覺和語音識別模型。 任何以機器驅動的決策系統為支點的模型或系統,都需要進行數據標註,以確保決策的準確性和相關性。

數據標註 VS 數據標註

除了使用的內容標記的樣式和類型之外,數據註釋和數據標籤之間存在非常細小的差異。 因此,它們經常被互換使用,以根據 AI 模型和算法訓練過程創建 ML 訓練數據集。

資料註解資料標示
數據標註是我們標記數據以使機器可識別的技術數據標籤就是為各種數據添加更多信息/元數據
類型(文本、音頻、圖像和視頻)以訓練 ML 模型
標註數據是訓練 ML 模型的基本要求標籤就是識別數據集中的相關特徵
註釋有助於識別相關數據標籤有助於識別模式以訓練算法

數據註釋和數據標籤的興起

解釋數據註釋和數據標記用例的最簡單方法是首先討論有監督和無監督的機器學習。

一般來說,在 監督機器學習,人類正在提供“標記數據”,這為機器學習算法提供了一個良好的開端; 有事要做。 人類使用各種工具或平台(例如 ShaipCloud)標記數據單元,因此機器學習算法可以應用需要完成的任何工作,並且已經了解了它遇到的數據。

與此相反, 無監督數據學習 涉及機器必須或多或少地自己識別數據點的程序。

使用過於簡單的方式來理解這一點是使用“水果籃”示例。 假設您的目標是使用人工智能算法將蘋果、香蕉和葡萄分類為邏輯結果。

數據標註和數據標註

有了標記數據,結果已經被識別為蘋果、香蕉和葡萄,程序所要做的就是區分這些標記的測試項目,以正確地對結果進行分類。

然而,通過無監督機器學習——其中不存在數據標記——機器將必須通過它們的視覺標準來識別蘋果、葡萄和香蕉——例如,從黃色、長物體或綠色、簇狀物體中分類紅色圓形物體。

無監督學習的主要缺點是算法在很多關鍵方面都是盲目的。 是的,它可以創造結果——但前提是擁有更強大的算法開發和技術資源。 所有這些都意味著更多的開發資金和前期資源——增加了更大程度的不確定性。 這就是為什麼監督學習模型及其附帶的數據註釋和標籤在構建任何類型的 ML 項目中都如此有價值的原因。 通常情況下,監督學習項目的前期開發成本更低,準確性更高。

在這種情況下,很容易看出數據註釋和數據標記如何顯著增加 AI 或 ML 程序的能力,同時縮短上市時間和總擁有成本。

既然我們已經確定這種類型的研究應用和實施既重要又需要,讓我們看看參與者。

同樣,它從本指南旨在幫助的人開始——作為組織人工智能計劃的戰略家或創建者的購買者和決策者。 然後它擴展到數據科學家和數據工程師,他們將直接使用算法和數據,並在某些情況下監視和控制 AI/ML 系統的輸出。 這就是“循環中的人”的重要作用發揮作用的地方。

人在迴路 (HITL) 是解決人工監督在人工智能操作中的重要性的通用方法。 這個概念在許多方面都與數據標籤非常相關——首先,數據標籤本身可以被視為 HITL 的一種實現。

什麼是數據標記/註釋工具?

數據標記/註釋工具 簡單來說,它是一個平台或門戶,讓專家和專家註釋、標記或標記所有類型的數據集。 它是原始數據與機器學習模塊最終產生的結果之間的橋樑或媒介。

數據標記工具是一種本地或基於雲的解決方案,可為機器學習模型註釋高質量的訓練數據。 雖然許多公司依賴外部供應商來進行複雜的註釋,但一些組織仍然擁有自己的工具,這些工具要么是定制的,要么是基於市場上可用的免費軟件或開源工具。 此類工具通常設計用於處理特定數據類型,即圖像、視頻、文本、音頻等。這些工具為數據註釋者提供諸如邊界框或多邊形之類的功能或選項來標記圖像。 他們只需選擇選項並執行其特定任務即可。

克服數據勞動中的關鍵挑戰

有許多關鍵挑戰需要評估在開發或獲取 數據標註和標註服務 這將為您的機器學習 (ML) 模型提供最高質量的輸出。

一些挑戰與對要標記的數據(即文本文檔、音頻文件、圖像或視頻)進行正確分析有關。 在所有情況下,最好的解決方案將能夠提出具體的、有針對性的解釋、標記和轉錄。

這就是算法需要強健並針對手頭任務的地方。 但這只是開發更好的 nlp 數據標記服務的一些更具技術性的考慮的基礎。

在更廣泛的層面上,機器學習的最佳數據標記更多地是關於人類參與的質量。 它是關於工作流管理和各種人類員工的入職——並確保合適的人有資格並做合適的工作。

獲得合適的人才和合適的委派來處理特定的機器學習用例是一項挑戰,我們將在後面討論。

這兩個關鍵的基本標準都必鬚髮揮作用,才能為 AI/ML 實現提供有效的數據註釋和數據標記支持。

數據勞動

數據註釋的類型

這是一個涵蓋不同數據註釋類型的總稱。 這包括圖像、文本、音頻和視頻。 為了讓您更好地理解,我們將每個細分為更多的片段。 讓我們分別檢查一下。

圖像註釋

圖像註釋

從他們接受過訓練的數據集中,他們可以立即準確地區分你的眼睛和鼻子,以及你的眉毛和睫毛。 這就是為什麼無論您的臉型、您與相機的距離等如何,您應用的濾鏡都能完美貼合的原因。


所以,正如你現在所知, 圖像標註 在涉及面部識別、計算機視覺、機器人視覺等的模塊中至關重要。 當 AI 專家訓練此類模型時,他們會添加標題、標識符和關鍵字作為圖像的屬性。 然後算法從這些參數中識別和理解並自主學習。

音頻註釋

音頻註釋

音頻數據比圖像數據具有更多的動態。 有幾個因素與音頻文件相關,包括但絕對不限於 – 語言、說話者人口統計、方言、情緒、意圖、情感、行為。 為了使算法在處理中有效,所有這些參數都應該通過時間戳、音頻標籤等技術來識別和標記。 除了語言提示之外,還可以對非語言實例(如沉默、呼吸、甚至背景噪音)進行註釋,以便系統全面理解。

視頻註釋

視頻註釋

雖然圖像是靜止的,但視頻是圖像的彙編,可以產生物體運動的效果。 現在,此編輯中的每個圖像都稱為框架。 就視頻標註而言,該過程涉及添加關鍵點、多邊形或邊界框,以在每一幀中標註場中的不同對象。

當這些幀被縫合在一起時,動作、行為、模式等可以被人工智能模型學習。 它只是通過 影片註解 定位、運動模糊和對象跟踪等概念可以在系統中實現。

文字註解

文字註解

今天,大多數企業都依賴基於文本的數據來獲取獨特的洞察力和信息。 現在,文本可以是任何內容,從客戶對應用程序的反饋到社交媒體提及。 與主要傳達直接意圖的圖像和視頻不同,文本帶有很多語義。

作為人類,我們傾向於理解短語的上下文、每個單詞、句子或短語的含義,將它們與特定情況或對話聯繫起來,然後意識到語句背後的整體含義。 另一方面,機器無法在精確的水平上做到這一點。 他們不知道諷刺、幽默和其他抽像元素等概念,這就是文本數據標記變得更加困難的原因。 這就是為什麼文本註釋有一些更精細的階段,例如:

語義註釋 – 對象、產品和服務通過適當的關鍵詞標記和識別參數變得更加相關。 聊天機器人也以這種方式模仿人類對話。

意圖註釋 – 用戶的意圖和他們使用的語言被標記為機器理解。 有了這個,模型可以區分請求與命令,或推薦與預訂等。

文本分類 – 句子或段落可以根據總體主題、趨勢、主題、觀點、類別(體育、娛樂等)和其他參數進行標記和分類。

實體註解 – 對非結構化句子進行標記以使其更有意義,並使其成為機器可以理解的格式。 要做到這一點,涉及兩個方面—— 命名實體識別實體鏈接. 命名實體識別是對地名、人物、事件、組織等進行標記和識別,實體鏈接是將這些標籤鏈接到跟隨它們的句子、短語、事實或觀點。 總的來說,這兩個過程建立了相關文本和圍繞它的陳述之間的關係。

數據標註和數據標註過程中的 3 個關鍵步驟 

有時,討論在復雜數據註釋和標記項目中發生的暫存過程會很有用。

第一階段 是收購。 這是公司收集和匯總數據的地方。 此階段通常涉及必須從人類操作員或通過數據許可合同獲取主題專業知識。

第二 該過程的核心步驟涉及實際的標記和註釋。

正如我們在本書前面提到的,這一步是進行 NER、情感和意圖分析的地方。

這些是準確標記和標記數據的基本要素,這些數據將用於成功實現為其設定的目標和目標的機器學習項目中。

在數據被充分標記、標記或註釋後,數據被發送到 第三階段也是最後階段 過程,即部署或生產。

數據標註和數據標註項目的三個關鍵步驟

在應用階段要記住的一件事是合規性的需要。 這是隱私問題可能成為問題的階段。 無論是 HIPAA 或 GDPR 還是其他地方或聯邦準則,起作用的數據可能是敏感數據,必須加以控制。

考慮到所有這些因素,該三步流程可以在為業務利益相關者開發結果方面發揮獨特的作用。

數據標註流程

數據標註和數據標註項目的三個關鍵步驟

數據註釋和數據標記工具的功能

數據註釋工具是決定 AI 項目成敗的決定性因素。 當涉及到精確的輸出和結果時,數據集的質量本身並不重要。 事實上,您用來訓練 AI 模塊的數據註釋工具會極大地影響您的輸出。

這就是為什麼必須選擇和使用滿足您的業務或項目需求的最實用和最合適的數據標記工具。 但首先什麼是數據註釋工具? 它的目的是什麼? 有沒有類型? 好吧,讓我們來了解一下。

數據註釋和數據標記工具的功能

與其他工具類似,數據註釋工具提供了廣泛的特性和功能。 為了讓您快速了解功能,這裡列出了您在選擇數據註釋工具時應該尋找的一些最基本的功能。

數據集管理

您打算使用的數據標註工具必須支持您手頭的數據集,並允許您將它們導入軟件進行標註。 因此,管理數據集是主要功能工具提供的功能。 現代解決方案提供的功能可讓您無縫導入大量數據,同時讓您通過排序、過濾、克隆、合併等操作來組織數據集。

完成數據集的輸入後,接下來是將它們導出為可用文件。 您使用的工具應該可以讓您以您指定的格式保存數據集,以便您可以將它們輸入到您的機器學習模型中。

註釋技術

這就是數據註釋工具的構建或設計目的。 一個可靠的工具應該為您提供一系列適用於所有類型數據集的註釋技術。 除非您正在為您的需求開發自定義解決方案。 你的工具應該讓你註釋來自計算機視覺的視頻或圖像、來自 NLP 和轉錄的音頻或文本等等。 進一步完善這一點,應該有使用邊界框、語義分割、長方體、插值、情感分析、詞性、共指解決方案等的選項。

對於初學者來說,還有人工智能驅動的數據註釋工具。 這些帶有 AI 模塊,可以自動從註釋者的工作模式中學習並自動註釋圖像或文本。 這樣的
模塊可用於為註釋者提供難以置信的幫助、優化註釋甚至實施質量檢查。

數據質量控制

說到質量檢查,有幾個數據註釋工具推出了嵌入式質量檢查模塊。 這些允許註釋者與他們的團隊成員更好地協作並幫助優化工作流程。 借助此功能,註釋者可以實時標記和跟踪評論或反饋,跟踪對文件進行更改的人背後的身份,恢復以前的版本,選擇標記共識等等。

安全性

由於您正在處理數據,因此安全性應該是重中之重。 您可能正在處理機密數據,例如涉及個人詳細信息或知識產權的數據。 因此,您的工具必​​須在數據存儲位置和共享方式方面提供嚴密的安全性。 它必須提供限制團隊成員訪問、防止未經授權下載等的工具。

除此之外,還必須滿足和遵守安全標準和協議。

勞動力管理

數據註釋工具也是各種項目管理平台,可以將任務分配給團隊成員,可以進行協作工作,可以進行審查等等。 這就是為什麼您的工具應該適合您的工作流程和流程以優化生產力。

此外,該工具還必須具有最小的學習曲線,因為數據註釋本身的過程非常耗時。 花太多時間簡單地學習該工具並沒有任何意義。 因此,對於任何人來說,快速入門都應該是直觀且無縫的。

分析數據標註的優勢

當一個過程如此精細和定義時,必須有一組特定的優勢,用戶或專業人士可以體驗到。 除了數據註釋優化人工智能和機器學習算法的訓練過程之外,它還提供了多種好處。 讓我們來探索一下它們是什麼。
分析數據標註的優勢

更身臨其境的用戶體驗

AI模型的真正目的是為用戶提供終極體驗,讓他們的生活變得簡單。 聊天機器人、自動化、搜索引擎等想法都是出於同樣的目的而出現的。 通過數據註釋,用戶可以獲得無縫的在線體驗,他們的衝突得到解決,搜索查詢得到相關結果,命令和任務可以輕鬆執行。

他們讓圖靈測試變得可破解

圖靈測試是艾倫·圖靈為思考機器提出的。 當一個系統通過測試時,據說它與人類的思維相當,機器另一邊的人無法判斷他們是在與另一個人還是機器交互。 今天,由於數據標記技術,我們離破解圖靈測試還有一步之遙。 聊天機器人和虛擬助手都由高級註釋模型提供支持,可以無縫地重建與人類的對話。 如果您注意到,像 Siri 這樣的虛擬助手不僅變得更聰明,而且也變得更加古怪。

他們使結果更有效

人工智能模型的影響可以從它們提供的結果的效率中解讀出來。 當數據被完美地註釋和標記時,人工智能模型不會出錯,只會產生最有效和最精確的輸出。 事實上,他們會被訓練到這樣的程度,以至於他們的結果是動態的,響應會根據獨特的情況和場景而變化。

構建或不構建數據註釋工具

在數據註釋或數據標記項目期間可能出現的一個關鍵和首要問題是為這些過程構建或購買功能的選擇。 這可能會在不同的項目階段出現多次,或者與項目的不同部分有關。 在選擇是在內部構建系統還是依賴供應商時,總是需要權衡取捨。

構建或不構建數據註釋工具

您現在可能已經知道,數據註釋是一個複雜的過程。 同時,這也是一個主觀的過程。 這意味著,對於您是否應該購買或構建數據註釋工具的問題,沒有單一的答案。 需要考慮很多因素,您需要問自己一些問題以了解您的要求並意識到您是否真的需要購買或建造一個。

為簡單起見,以下是您應該考慮的一些因素。

你的目標

您需要定義的第一個元素是您的人工智能和機器學習概念的目標。

  • 您為什麼要在您的業務中實施它們?
  • 他們是否解決了您的客戶面臨的現實問題?
  • 他們是否在製作任何前端或後端流程?
  • 您會使用 AI 來引入新功能或優化您現有的網站、應用程序或模塊嗎?
  • 您的競爭對手在您的細分市場中做什麼?
  • 您是否有足夠的用例需要 AI 干預?

這些問題的答案會將您的想法(目前可能到處都是)整理到一個地方,讓您更加清晰。

人工智能數據收集/許可

AI 模型只需要一個元素來運行——數據。 您需要確定可以從何處生成大量真實數據。 如果您的企業生成大量需要處理的數據,以獲取有關業務、運營、競爭對手研究、市場波動分析、客戶行為研究等方面的重要見解,則您需要一個數據註釋工具。 但是,您還應該考慮生成的數據量。 如前所述,人工智能模型的有效性取決於它提供的數據的質量和數量。 所以,你的決定應該總是取決於這個因素。

如果您沒有正確的數據來訓練您的 ML 模型,供應商可以派上用場,幫助您獲得訓練 ML 模型所需的正確數據集的數據許可。 在某些情況下,供應商帶來的部分價值既涉及技術實力,也涉及對促進項目成功的資源的訪問。

預算

另一個基本條件可能會影響我們目前正在討論的每一個因素。 當您了解是否有足夠的預算可以支出時,是否應該構建或購買數據註釋的問題的解決方案變得很容易。

合規複雜性

合規複雜性 在數據隱私和敏感數據的正確處理方面,供應商可能會非常有幫助。 其中一種用例涉及醫院或與醫療保健相關的企業,他們希望利用機器學習的力量,同時又不影響其對 HIPAA 和其他數據隱私規則的遵守。 即使在醫療領域之外,歐洲 GDPR 等法律也正在加強對數據集的控制,並要求企業利益相關者提高警惕。

人手

無論您的業務規模、規模和領域如何,數據註釋都需要熟練的人力來處理。 即使您每天生成的數據最少,您也需要數據專家來處理您的數據以進行標記。 所以,現在,您需要意識到您是否擁有所需的人力。如果有,他們是否熟練掌握所需的工具和技術,還是需要提陞技能? 如果他們需要提陞技能,您是否有預算來培訓他們?

此外,最好的數據註釋和數據標記程序需要一些主題或領域專家,並根據年齡、性別和專業領域等人口統計數據對他們進行細分,或者通常根據他們將使用的本地化語言進行細分。 這也是我們在 Shaip 談論讓合適的人坐在合適的座位上從而推動合適的人在循環流程的地方,這將引導您的程序化工作取得成功。

小型和大型項目運營和成本閾值

在許多情況下,對於較小的項目或較小的項目階段,供應商支持更像是一種選擇。 在成本可控的情況下,企業可以從外包中受益,讓數據標註或數據標註項目更加高效。

公司還可以查看重要的閾值——許多供應商將成本與消耗的數據量或其他資源基準聯繫起來。 例如,假設一家公司已與供應商簽約,以完成設置測試集所需的繁瑣數據輸入。

協議中可能有一個隱藏的門檻,例如,業務合作夥伴必須從 Amazon Web Services 或其他第三方供應商處取出另一個 AWS 數據存儲塊或其他一些服務組件。 他們以更高成本的形式將其轉嫁給客戶,從而使客戶無法承受價格標籤。

在這些情況下,計量您從供應商處獲得的服務有助於使項目負擔得起。 擁有適當的範圍將確保項目成本不超過相關公司的合理或可行範圍。

開源和免費軟件替代品

開源和免費軟件的替代品完全供應商支持的一些替代方案涉及使用開源軟件甚至免費軟件來進行數據註釋或標記項目。 這裡有一種中間立場,即公司不會從頭開始創建一切,但也避免過分依賴商業供應商。

開源的 DIY 心態本身就是一種妥協——工程師和內部人員可以利用開源社區,在那里分散的用戶群提供他們自己的草根支持。 它不會像您從供應商那裡得到的一樣——如果不進行內部研究,您將無法獲得 24/7 的輕鬆幫助或問題答案——但價格標籤較低。

所以,最大的問題——你什麼時候應該購買數據註釋工具:

與許多高科技項目一樣,這種類型的分析——何時建造和何時購買——需要對這些項目的採購和管理方式進行專門的思考和考慮。 大多數公司在考慮“構建”選項時面臨的與 AI/ML 項目相關的挑戰不僅僅是項目的構建和開發部分。 通常有一個巨大的學習曲線,甚至要達到真正的 AI/ML 開發的程度。 有了新的 AI/ML 團隊和計劃,“未知的未知數”的數量遠遠超過“已知的未知數”的數量。

建立購買

優點:

  • 對整個過程的完全控制
  • 更快的響應時間

優點:

  • 先行者優勢加快上市時間
  • 獲取符合行業最佳實踐的最新技術

缺點:

  • 緩慢而穩定的過程。 需要耐心、時間和金錢。
  • 持續維護和平台增強費用
缺點:
  • 現有供應商產品可能需要定制以支持您的用例
  • 該平台可能支持持續的需求,但不保證未來的支持。

為了讓事情更簡單,請考慮以下幾個方面:

  • 當您處理大量數據時
  • 當您處理各種數據時
  • 當與您的模型或解決方案相關的功能在未來可能發生變化或發展時
  • 當您有一個模糊或通用的用例時
  • 當您需要清楚了解部署數據註釋工具所涉及的費用時
  • 當您沒有合適的勞動力或熟練的專家來使用這些工具並且正在尋找最小的學習曲線時

如果您的回答與這些場景相反,您應該專注於構建您的工具。

選擇正確的數據註釋工具時要考慮的因素

如果您正在閱讀本文,這些想法聽起來令人興奮,而且說起來容易做起來難。 那麼如何利用大量現有的數據註釋工具呢? 因此,涉及的下一步是考慮與選擇正確的數據註釋工具相關的因素。

與幾年前不同,當今市場已經隨著大量數據註釋工具的實踐而發展。 企業可以根據自己的獨特需求進行更多選擇。 但是每個工具都有自己的優缺點。 為了做出明智的決定,還必須從主觀要求中選擇一條客觀路線。

讓我們來看看您在此過程中應該考慮的一些關鍵因素。

定義您的用例

要選擇正確的數據註釋工具,您需要定義您的用例。 您應該意識到您的需求是否涉及文本、圖像、視頻、音頻或所有數據類型的混合。 您可以購買獨立的工具,也可以使用整體工具對數據集執行不同的操作。

今天的工具非常直觀,並為您提供存儲設施(網絡、本地或云)、註釋技術(音頻、圖像、3D 等)和許多其他方面的選項。 您可以根據自己的特定要求選擇工具。

建立質量控制標準

建立質量控制標準 這是一個需要考慮的關鍵因素,因為您的 AI 模型的目的和效率取決於您建立的質量標準。 就像審計一樣,您需要對您提供的數據和獲得的結果進行質量檢查,以了解您的模型是否以正確的方式和目的進行了訓練。 然而,問題是您打算如何建立質量標準?

與許多不同類型的工作一樣,許多人都可以進行數據註釋和標記,但他們取得了不同程度的成功。 當您要求服務時,您不會自動驗證質量控制水平。 這就是結果不同的原因。

那麼,您是否想要部署一個共識模型,其中註釋者提供質量反饋並立即採取糾正措施? 或者,與聯合模型相比,您更喜歡樣本審查、黃金標準還是交叉?

最佳採購計劃將通過在達成任何最終合同之前設定標準來確保從一開始就進行質量控制。 在確定這一點時,您也不應該忽視誤差幅度。 人工干預無法完全避免,因為系統必然會以高達 3% 的速度產生錯誤。 這確實需要預先工作,但這是值得的。

誰將註釋您的數據?

下一個主要因素取決於誰對您的數據進行註釋。 您打算擁有一個內部團隊還是希望將其外包? 如果您進行外包,由於與數據相關的隱私和保密問題,您需要考慮合法性和合規性措施。 如果您有一個內部團隊,他們在學習新工具方面的效率如何? 您的產品或服務的上市時間是多久? 您是否擁有合適的質量指標和團隊來批准結果?

供應商 Vs。 夥伴辯論

供應商 Vs。 夥伴辯論 數據註釋是一個協作過程。 它涉及依賴性和復雜性,例如互操作性。 這意味著某些團隊始終相互協作,其中一個團隊可能是您的供應商。 這就是為什麼您選擇的供應商或合作夥伴與您用於數據標記的工具一樣重要。

考慮到這一因素,在與供應商或合作夥伴握手之前,應考慮保持數據和意圖保密的能力、接受和處理反饋的意圖、在數據請求方面積極主動、運營靈活性等方面. 我們引入了靈活性,因為數據註釋要求並不總是線性或靜態的。 隨著您進一步擴展業務,它們將來可能會發生變化。 如果您目前僅處理基於文本的數據,您可能希望在擴展時註釋音頻或視頻數據,並且您的支持人員應該準備好與您一起擴展他們的視野。

供應商參與

評估供應商參與的方法之一是您將獲得的支持。

任何購買計劃都必須考慮到這一部分。 地面上的支持會是什麼樣子? 利益相關者和關鍵人物會站在等式的兩邊嗎?

還有一些具體的任務必須說明供應商的參與是(或將是)。 特別是對於數據註釋或數據標記項目,供應商是否會主動提供原始數據? 誰將擔任主題專家,誰將僱用他們作為員工或獨立承包商?

關鍵用例

企業為什麼要承接這類數據標註和數據標註項目?

用例比比皆是,但其中一些常見用例說明了這些系統如何幫助公司實現目標。

數據註釋關鍵用例

例如,一些用例涉及嘗試訓練數字助理或交互式語音響應系統。 實際上,在人工智能實體與人類交互的任何情況下,相同類型的資源都會有所幫助。 一般來說,數據註釋和數據標記對目標測試數據和訓練數據的貢獻越多,這些關係的效果就越好。

數據註釋和數據標記的另一個關鍵用例是開發特定於行業的 AI。 您可以將其中一些類型的項目稱為“研究型”人工智能,而其他項目則更具操作性或程序性。 醫療保健是這項數據密集型工作的主要垂直領域。 不過,考慮到這一點,金融、酒店、製造甚至零售等其他行業也將使用這些類型的系統。

其他用例本質上更具體。 以人臉識別作為圖像處理系統。 相同的數據註釋和數據標記有助於為計算機系統提供識別個人和產生目標結果所需的信息。

一些公司對面部識別領域的厭惡就是其運作方式的一個例子。 當該技術沒有得到充分控制時,就會導致人們對公平及其對人類社區的影響的廣泛擔憂。

案例研究

以下是一些具體的案例研究示例,它們解決了數據註釋和數據標記如何在實際中真正起作用的問題。 在 Shaip,我們致力於在數據註釋和數據標記方面提供最高水平的質量和卓越的結果。

上面關於數據註釋和數據標籤標準成就的大部分討論揭示了我們如何處理每個項目,以及我們為合作的公司和利益相關者提供了什麼。

將展示其工作原理的案例研究材料:

數據註釋關鍵用例

在一個臨床數據許可項目中,Shaip 團隊處理了 6,000 多個小時的音頻,刪除了所有受保護的健康信息 (PHI),並將符合 HIPAA 的內容留給醫療語音識別模型進行處理。

在這種情況下,重要的是標準和分類成就。 原始數據是音頻的形式,需要去識別各方。 例如,在使用 NER 分析時,雙重目標是對內容進行去標識化和註釋。

另一個案例研究涉及深入 對話式 AI 訓練數據 我們在 3,000 週內與 14 名語言學家共同完成的項目。 這導致產生了 27 種語言的訓練數據,以發展多語言數字助理,能夠處理多種母語的人類交互。

在這個特殊的案例研究中,很明顯需要讓合適的人坐在合適的椅子上。 大量的主題專家和內容輸入操作員意味著需要對組織和程序進行精簡,以便在特定的時間表上完成項目。 通過優化數據收集和後續流程,我們的團隊能夠大幅超越行業標準。

其他類型的案例研究涉及機器人訓練和機器學習的文本註釋等內容。 同樣,在文本格式中,根據隱私法對待已識別的各方,並對原始數據進行排序以獲得有針對性的結果仍然很重要。

換句話說,在處理多種數據類型和格式時,Shaip 通過將相同的方法和原則應用於原始數據和數據許可業務場景,證明了同樣重要的成功。

結束語

老實說,我們相信本指南對您很有幫助,並且您已經回答了大部分問題。 但是,如果您仍然不相信可靠的供應商,請不要再猶豫了。

我們在 Shaip,是一家一流的數據註釋公司。 我們擁有該領域的專家,他們以獨一無二的方式了解數據及其相關問題。 我們可以成為您理想的合作夥伴,因為我們為每個項目或合作帶來了承諾、保密性、靈活性和所有權等能力。

因此,無論您打算獲得何種類型的數據註釋,您都可以在我們中找到滿足您需求和目標的資深團隊。 優化您的 AI 模型,以便與我們一起學習。

我們聊聊吧

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常見問題

數據標註或數據標記是使具有特定對象的數據可被機器識別以預測結果的過程。 在文本、圖像、掃描等中標記、轉錄或處理對象使算法能夠解釋標記數據並接受訓練以自行解決實際業務案例,而無需人工干預。

在機器學習(有監督或無監督)中,標記或帶註釋的數據正在標記、轉錄或處理您希望機器學習模型理解和識別的特徵,以解決現實世界的挑戰。

數據註釋者是一個不知疲倦地工作以豐富數據以使其可被機器識別的人。 它可能涉及以下一個或所有步驟(取決於手頭的用例和要求):數據清理、數據轉錄、數據標記或數據註釋、QA 等。

用於使用機器學習元數據標記或註釋高質量數據(例如文本、音頻、圖像、視頻)的工具或平台(基於雲的或本地的)稱為數據註釋工具。

用於從視頻中逐幀標記或註釋運動圖像以構建用於機器學習的高質量訓練數據的工具或平台(基於雲的或內部部署的)。

用於標記或註釋來自評論、報紙、醫生處方、電子健康記錄、資產負債表等的文本的工具或平台(基於雲的或內部部署的),以構建用於機器學習的高質量訓練數據。 此過程也可稱為標記、標記、轉錄或處理。