Che cos'è l'annotazione dei dati [Aggiornato al 2025]: migliori pratiche, strumenti, vantaggi, sfide, tipologie e altro
Hai bisogno di conoscere le nozioni di base sull'annotazione dei dati? Leggi questa guida completa all'annotazione dei dati per i principianti per iniziare.
Quindi vuoi avviare una nuova iniziativa AI/ML e ora ti stai rapidamente rendendo conto che non solo trovi l'alta qualità dati di allenamento ma anche l'annotazione dei dati sarà alcuni degli aspetti impegnativi del tuo progetto. L'output dei tuoi modelli AI e ML è valido solo quanto i dati che utilizzi per addestrarli, quindi la precisione che applichi all'aggregazione dei dati e all'etichettatura e all'identificazione di tali dati è importante!
Dove vai per ottenere i migliori servizi di annotazione dei dati ed etichettatura dei dati per l'IA aziendale e la macchina
progetti di apprendimento?
È una domanda che ogni dirigente e leader aziendale come te deve considerare mentre sviluppa la propria
tabella di marcia e tempistica per ciascuno dei loro sistemi di intelligenza artificiale.
Introduzione
Questo articolo è completamente dedicato a far luce su quale sia il processo, perché è inevitabile, cruciale
fattori che le aziende dovrebbero considerare quando si avvicinano agli strumenti di annotazione dei dati e altro ancora. Quindi, se possiedi un'azienda, preparati a essere illuminato poiché questa guida ti guiderà attraverso tutto ciò che devi sapere sull'annotazione dei dati. Esploreremo anche come la gestione dei dati e il ciclo di vita dell'IA influenzano il processo di annotazione.
Che cosa è l'annotazione dei dati nell'apprendimento automatico? Una prospettiva del 2025
L'annotazione dei dati è il processo di attribuzione, etichettatura o etichettatura dei dati per aiutare gli algoritmi di apprendimento automatico a comprendere e classificare le informazioni che elaborano. L'annotazione dei dati è una parte cruciale della cura dei dati, che implica la preparazione e l'organizzazione dei dati per l'uso in progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questo processo è essenziale per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, consentendo loro di comprendere accuratamente vari tipi di dati, come immagini, file audio, filmati o testo.
Vuoi avviare una nuova iniziativa AI/ML ma stai affrontando delle sfide con l'annotazione dei dati? Non sei il solo. Secondo un recente studio del MIT, l'80% degli scienziati dei dati trascorre oltre il 60% del proprio tempo a raccogliere e preparare dati anziché a creare modelli. La qualità dei tuoi modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale dipende direttamente dai tuoi dati di training, rendendo l'annotazione precisa dei dati uno dei fattori più critici per il successo dell'AI.
Questa guida completa all'annotazione dei dati nel 2025 copre tutto, dai concetti di base alle tecniche avanzate, aiutandoti a navigare tra le complessità della preparazione di dati di formazione di alta qualità per i tuoi progetti di intelligenza artificiale. Che tu stia creando sistemi di visione artificiale, strumenti di elaborazione del linguaggio naturale o veicoli autonomi, un'annotazione dei dati corretta è la base del tuo successo.
Immagina un'auto a guida autonoma che si basa sui dati della visione artificiale, dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dei sensori per prendere decisioni di guida accurate. Per aiutare il modello AI dell'auto a distinguere tra ostacoli come altri veicoli, pedoni, animali o blocchi stradali, i dati che riceve devono essere etichettati o annotati.
Nell'apprendimento supervisionato, l'annotazione dei dati è particolarmente cruciale, poiché più dati etichettati vengono forniti al modello, più velocemente impara a funzionare in modo autonomo. I dati annotati consentono di implementare modelli di intelligenza artificiale in varie applicazioni come chatbot, riconoscimento vocale e automazione, ottenendo prestazioni ottimali e risultati affidabili.
L'importanza strategica dell'annotazione dei dati per i progetti di intelligenza artificiale
Il panorama dell'annotazione dei dati continua a evolversi rapidamente, con implicazioni significative per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
- Crescita del mercato: Secondo Grand View Research, si prevede che il mercato globale degli strumenti di annotazione dei dati raggiungerà i 3.4 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 38.5% dal 2021 al 2028.
- Metriche di efficienza: Studi recenti dimostrano che l'annotazione assistita dall'intelligenza artificiale può ridurre i tempi di annotazione fino al 70% rispetto ai metodi completamente manuali.
- Impatto sulla qualità: Una ricerca IBM indica che migliorando la qualità delle annotazioni anche solo del 5% è possibile aumentare la precisione del modello del 15-20% per attività complesse di visione artificiale.
- Fattori di costo: Le organizzazioni spendono in media tra i 12,000 e i 15,000 dollari al mese per servizi di annotazione dei dati per progetti di medie dimensioni.
- Tassi di adozione: Il 78% dei progetti di intelligenza artificiale aziendale utilizza ora una combinazione di servizi di annotazione interni ed esternalizzati, rispetto al 54% del 2022.
- Tecniche emergenti: Gli approcci di apprendimento attivo e di annotazione semi-supervisionata hanno ridotto i costi di annotazione del 35-40% per i primi utilizzatori.
- Distribuzione del lavoro: Il personale addetto all'annotazione è cambiato in modo significativo: il 65% del lavoro di annotazione viene ora eseguito in hub di annotazione specializzati in India, Filippine ed Europa orientale.
Tendenze e statistiche del mercato dell'annotazione dei dati per il 2025
L'apprendimento automatico coinvolge i sistemi informatici che migliorano le loro prestazioni imparando dai dati, proprio come gli umani imparano dall'esperienza. L'annotazione dei dati, o etichettatura, è fondamentale in questo processo, poiché aiuta ad addestrare gli algoritmi a riconoscere modelli e fare previsioni accurate.
Servizi efficaci di gestione dei dati e di annotazione svolgono un ruolo fondamentale per il successo dei progetti di apprendimento automatico. Nell'apprendimento automatico, le reti neurali sono costituite da neuroni digitali organizzati in strati. Queste reti elaborano le informazioni in modo simile al cervello umano. I dati etichettati sono vitali per l'apprendimento supervisionato, un approccio comune nell'apprendimento automatico in cui gli algoritmi apprendono da esempi etichettati.
I set di dati di training e testing con dati etichettati consentono ai modelli di machine learning di interpretare e ordinare in modo efficiente i dati in arrivo. Possiamo fornire dati annotati di alta qualità per aiutare gli algoritmi ad apprendere in modo autonomo e a dare priorità ai risultati con un intervento umano minimo. L'importanza dell'annotazione dei dati nell'IA risiede nella sua capacità di migliorare l'accuratezza e le prestazioni del modello durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Perché è necessaria l'annotazione dei dati?
Sappiamo per certo che i computer sono in grado di fornire risultati non solo precisi ma anche pertinenti e tempestivi. Tuttavia, come fa una macchina a imparare a fornire con tale efficienza?
Senza l'annotazione dei dati, ogni immagine sarebbe la stessa per le macchine poiché non hanno alcuna informazione o conoscenza intrinseca su nulla nel mondo.
L'annotazione dei dati è necessaria per far sì che i sistemi forniscano risultati accurati, aiutare i moduli a identificare gli elementi per addestrare modelli di visione artificiale e modelli di riconoscimento vocale. Qualsiasi modello o sistema che abbia un sistema decisionale guidato dalla macchina al fulcro, l'annotazione dei dati è necessaria per garantire che le decisioni siano accurate e pertinenti.
Annotazione dei dati per gli LLM?
Gli LLM, di default, non comprendono testi e frasi. Devono essere addestrati a sezionare ogni frase e parola per decifrare esattamente cosa sta cercando un utente e quindi fornire di conseguenza. La messa a punto degli LLM è un passaggio cruciale in questo processo, consentendo a questi modelli di adattarsi a compiti o domini specifici.
Quindi, quando un modello di intelligenza artificiale generativa fornisce la risposta più precisa e pertinente a una query, anche quando vengono presentate le domande più bizzarre, la sua accuratezza deriva dalla sua capacità di comprendere perfettamente la richiesta e i dettagli che la caratterizzano, come il contesto, lo scopo, il sarcasmo, l'intento e altro ancora.
L'annotazione dei dati fornisce a LLMS le funzionalità per farlo. In parole semplici, l'annotazione dei dati per l'apprendimento automatico implica l'etichettatura, la categorizzazione, il tagging e l'aggiunta di qualsiasi attributo aggiuntivo ai dati affinché i modelli di apprendimento automatico possano elaborarli e analizzarli meglio. È solo attraverso questo processo critico che i risultati possono essere ottimizzati fino alla perfezione.
Quando si tratta di annotare i dati per i LLM, vengono implementate diverse tecniche. Sebbene non esista una regola sistematica sull'implementazione di una tecnica, generalmente è a discrezione degli esperti, che analizzano i pro e i contro di ciascuna e implementano quella più ideale.
Diamo un'occhiata ad alcune delle tecniche comuni di annotazione dei dati per LLM.
Annotazione manuale: Ciò mette gli esseri umani nel processo di annotazione e revisione manuale dei dati. Sebbene ciò garantisca un output di alta qualità, è noioso e richiede tempo.
Annotazione semiautomatica: Gli esseri umani e gli LLM lavorano in tandem tra loro per taggare i set di dati. Ciò garantisce la precisione degli esseri umani e la capacità di gestione dei volumi delle macchine. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i dati grezzi e suggerire etichette preliminari, facendo risparmiare tempo prezioso agli annotatori umani. (ad esempio, l'intelligenza artificiale può identificare potenziali regioni di interesse nelle immagini mediche per un'ulteriore etichettatura umana)
Apprendimento semi-supervisionato: Combinazione di una piccola quantità di dati etichettati con una grande quantità di dati senza etichetta per migliorare le prestazioni del modello.
Annotazione automatica: Questa tecnica, che fa risparmiare tempo ed è ideale per annotare grandi volumi di set di dati, si basa sulle capacità innate di un modello LLM di taggare e aggiungere attributi. Sebbene consenta di risparmiare tempo e di gestire grandi volumi in modo efficiente, la precisione dipende in larga misura dalla qualità e dalla pertinenza dei modelli pre-addestrati.
Accordatura delle istruzioni: Si riferisce alla messa a punto di modelli linguistici su attività descritte da istruzioni in linguaggio naturale, che implicano l'addestramento su diversi insiemi di istruzioni e relativi output.
Apprendimento a colpo zero: Sulla base delle conoscenze e degli approfondimenti esistenti, gli LLM possono fornire dati etichettati come output in questa tecnica. Ciò riduce le spese per il recupero delle etichette ed è ideale per elaborare dati in blocco. Questa tecnica prevede l'utilizzo delle conoscenze esistenti di un modello per fare previsioni su attività per le quali non è stato addestrato esplicitamente.
Suggerimenti: Analogamente al modo in cui un utente richiede un modello come query di risposta, agli LLM può essere richiesto di annotare i dati descrivendo i requisiti. La qualità dell'output qui dipende direttamente dalla qualità del prompt e dalla precisione con cui vengono fornite le istruzioni.
Trasferire l'apprendimento: Utilizzo di modelli preaddestrati su attività simili per ridurre la quantità di dati etichettati necessari.
Apprendimento attivo: Qui il modello ML stesso guida il processo di annotazione dei dati. Il modello identifica i punti dati che sarebbero più utili per il suo apprendimento e richiede annotazioni per quei punti specifici. Questo approccio mirato riduce la quantità complessiva di dati che devono essere annotati, portando a Maggiore efficienza e Prestazioni del modello migliorate.
Come selezionare i migliori strumenti di annotazione dei dati nel 2025
In parole povere, è una piattaforma che consente a specialisti ed esperti di annotare, taggare o etichettare dataset di tutti i tipi. È un ponte o un mezzo tra i dati grezzi e i risultati che i tuoi moduli di apprendimento automatico alla fine produrranno.
Uno strumento di etichettatura dei dati è una soluzione locale o basata su cloud che annota dati di addestramento di alta qualità per modelli di machine learning. Sebbene molte aziende si affidino a un fornitore esterno per eseguire annotazioni complesse, alcune organizzazioni dispongono ancora di strumenti propri personalizzati o basati su strumenti freeware o open source disponibili sul mercato. Tali strumenti sono generalmente progettati per gestire tipi di dati specifici, ad esempio immagini, video, testo, audio, ecc. Gli strumenti offrono funzionalità o opzioni come riquadri di delimitazione o poligoni per gli annotatori di dati per etichettare le immagini. Possono semplicemente selezionare l'opzione ed eseguire le loro attività specifiche.
Tipi di annotazione dei dati per le moderne applicazioni di intelligenza artificiale
Questo è un termine generico che comprende diversi tipi di annotazioni dei dati. Ciò include immagini, testo, audio e video. Per darti una migliore comprensione, abbiamo suddiviso ciascuno in ulteriori frammenti. Esaminiamoli singolarmente.
Annotazione di immagine
Dai set di dati su cui sono stati addestrati possono differenziare istantaneamente e con precisione gli occhi dal naso e le sopracciglia dalle ciglia. Ecco perché i filtri che applichi si adattano perfettamente indipendentemente dalla forma del tuo viso, da quanto sei vicino alla tua fotocamera e altro ancora.
Quindi, come ora sai, annotazione dell'immagine è vitale nei moduli che coinvolgono il riconoscimento facciale, la visione artificiale, la visione robotica e altro ancora. Quando gli esperti di intelligenza artificiale addestrano tali modelli, aggiungono didascalie, identificatori e parole chiave come attributi alle loro immagini. Gli algoritmi quindi identificano e comprendono questi parametri e apprendono autonomamente.
Classificazione delle immagini – La classificazione delle immagini implica l'assegnazione di categorie o etichette predefinite alle immagini in base al loro contenuto. Questo tipo di annotazione viene utilizzato per addestrare i modelli AI a riconoscere e classificare automaticamente le immagini.
Riconoscimento/rilevamento di oggetti – Il riconoscimento degli oggetti, o rilevamento degli oggetti, è il processo di identificazione ed etichettatura di oggetti specifici all'interno di un'immagine. Questo tipo di annotazione viene utilizzato per addestrare i modelli AI a individuare e riconoscere oggetti in immagini o video del mondo reale.
Segmentazione – La segmentazione dell'immagine implica la divisione di un'immagine in più segmenti o regioni, ciascuno corrispondente a un oggetto o area di interesse specifico. Questo tipo di annotazione viene utilizzato per addestrare i modelli AI ad analizzare le immagini a livello di pixel, consentendo un riconoscimento degli oggetti e una comprensione della scena più accurati.
Sottotitoli delle immagini: la trascrizione delle immagini è il processo di estrazione dei dettagli dalle immagini e di trasformazione in testo descrittivo, che viene quindi salvato come dati annotati. Fornendo immagini e specificando cosa deve essere annotato, lo strumento produce sia le immagini che le descrizioni corrispondenti.
Optical Character Recognition (OCR): La tecnologia OCR consente ai computer di leggere e riconoscere il testo da immagini o documenti scansionati. Questo processo aiuta a estrarre accuratamente il testo e ha avuto un impatto significativo sulla digitalizzazione, sull'immissione automatizzata dei dati e su una migliore accessibilità per le persone con disabilità visive.
Stima della posa (annotazione del punto chiave): La stima della posa implica l'individuazione e il monitoraggio dei punti chiave del corpo, in genere le articolazioni, per determinare la posizione e l'orientamento di una persona nello spazio 2D o 3D all'interno di immagini o video.
Annotazione audio
I dati audio hanno ancora più dinamiche associate rispetto ai dati immagine. Diversi fattori sono associati a un file audio, inclusi, ma non solo, la lingua, i dati demografici dei parlanti, i dialetti, l'umore, l'intento, l'emozione, il comportamento. Affinché gli algoritmi siano efficienti nell'elaborazione, tutti questi parametri dovrebbero essere identificati e contrassegnati da tecniche come timestamp, etichettatura audio e altro. Oltre ai semplici segnali verbali, è possibile annotare i casi non verbali come il silenzio, i respiri e persino il rumore di fondo affinché i sistemi li comprendano in modo completo.
Classificazione audio: La classificazione audio ordina i dati audio in base alle loro caratteristiche, consentendo alle macchine di riconoscere e distinguere tra vari tipi di audio come musica, parlato e suoni della natura. Viene spesso utilizzato per classificare i generi musicali, il che aiuta piattaforme come Spotify a consigliare brani simili.
Trascrizione audio: La trascrizione audio è il processo di trasformazione delle parole pronunciate da file audio in testo scritto, utile per creare didascalie per interviste, film o programmi TV. Sebbene strumenti come Whisper di OpenAI possano automatizzare la trascrizione in più lingue, potrebbero richiedere alcune correzioni manuali. Forniamo un tutorial su come perfezionare queste trascrizioni utilizzando lo strumento di annotazione audio di Shaip.
Annotazione video
Mentre un'immagine è ferma, un video è una raccolta di immagini che creano un effetto di oggetti in movimento. Ora, ogni immagine in questa compilation è chiamata frame. Per quanto riguarda l'annotazione video, il processo prevede l'aggiunta di punti chiave, poligoni o riquadri di delimitazione per annotare diversi oggetti nel campo in ogni fotogramma.
Quando questi fotogrammi vengono cuciti insieme, il movimento, il comportamento, i modelli e altro potrebbero essere appresi dai modelli di intelligenza artificiale in azione. È solo attraverso annotazione video che concetti come localizzazione, motion blur e tracciamento degli oggetti potrebbero essere implementati nei sistemi. Vari software di annotazione dei dati video ti aiutano ad annotare i fotogrammi. Quando questi fotogrammi annotati vengono uniti insieme, i modelli di intelligenza artificiale possono apprendere movimenti, comportamenti, schemi e altro ancora. L'annotazione video è fondamentale per implementare concetti come localizzazione, motion blur e tracciamento degli oggetti nell'intelligenza artificiale.
Classificazione video (tagging): La classificazione dei video prevede l'ordinamento dei contenuti video in categorie specifiche, il che è fondamentale per moderare i contenuti online e garantire un'esperienza sicura agli utenti.
Sottotitoli video: Similmente al modo in cui sottotitoliamo le immagini, i sottotitoli video implicano la trasformazione dei contenuti video in testo descrittivo.
Rilevamento di eventi o azioni video: Questa tecnica identifica e classifica le azioni nei video, comunemente utilizzati nello sport per analizzare le prestazioni o nella sorveglianza per rilevare eventi rari.
Rilevamento e tracciamento di oggetti video: Il rilevamento degli oggetti nei video identifica gli oggetti e ne traccia il movimento attraverso i fotogrammi, rilevando dettagli come la posizione e le dimensioni mentre si muovono nella sequenza.
Annotazione di testo
Oggi la maggior parte delle aziende si affida a dati basati su testo per ottenere informazioni e informazioni uniche. Ora, il testo potrebbe essere qualsiasi cosa, dal feedback dei clienti su un'app a una menzione sui social media. E a differenza delle immagini e dei video che trasmettono per lo più intenzioni semplici, il testo ha molta semantica.
Come esseri umani, siamo sintonizzati per comprendere il contesto di una frase, il significato di ogni parola, frase o frase, metterli in relazione con una determinata situazione o conversazione e quindi realizzare il significato olistico dietro una dichiarazione. Le macchine, d'altra parte, non possono farlo a livelli precisi. Concetti come sarcasmo, umorismo e altri elementi astratti gli sono sconosciuti ed è per questo che l'etichettatura dei dati testuali diventa più difficile. Ecco perché l'annotazione del testo ha alcune fasi più raffinate come le seguenti:
Annotazione semantica – oggetti, prodotti e servizi sono resi più rilevanti da appropriati parametri di identificazione e tag delle frasi chiave. I chatbot sono fatti anche per imitare le conversazioni umane in questo modo.
Annotazione dell'intento – l'intenzione di un utente e il linguaggio da lui utilizzato sono contrassegnati per essere compresi dalle macchine. Con questo, i modelli possono differenziare una richiesta da un comando, o una raccomandazione da una prenotazione e così via.
Annotazione del sentimento – L'annotazione del sentimento comporta l'etichettatura dei dati testuali con il sentimento che trasmette, ad esempio positivo, negativo o neutro. Questo tipo di annotazione è comunemente utilizzato nell'analisi dei sentimenti, in cui i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati per comprendere e valutare le emozioni espresse nel testo.
Annotazione entità – dove le frasi non strutturate sono contrassegnate per renderle più significative e portarle in un formato che può essere compreso dalle macchine. Perché ciò accada, sono coinvolti due aspetti: riconoscimento dell'entità denominata e collegamento di entità. Il riconoscimento dell'entità denominata avviene quando i nomi di luoghi, persone, eventi, organizzazioni e altro vengono taggati e identificati e il collegamento di entità avviene quando questi tag sono collegati a frasi, frasi, fatti o opinioni che li seguono. Collettivamente, questi due processi stabiliscono la relazione tra i testi associati e l'affermazione che li circonda.
Categorizzazione del testo – Frasi o paragrafi possono essere etichettati e classificati in base ad argomenti generali, tendenze, argomenti, opinioni, categorie (sport, intrattenimento e simili) e altri parametri.
Annotazione Lidar
L'annotazione LiDAR prevede l'etichettatura e la categorizzazione dei dati della nuvola di punti 3D provenienti dai sensori LiDAR. Questo processo essenziale aiuta le macchine a comprendere le informazioni spaziali per vari usi. Ad esempio, nei veicoli autonomi, i dati LiDAR annotati consentono alle auto di identificare gli oggetti e navigare in sicurezza. Nella pianificazione urbana, aiuta a creare mappe 3D dettagliate delle città. Per il monitoraggio ambientale, aiuta ad analizzare le strutture forestali e a monitorare i cambiamenti nel terreno. Viene utilizzato anche nella robotica, nella realtà aumentata e nell'edilizia per misurazioni accurate e riconoscimento degli oggetti.
Processo di etichettatura dei dati/annotazione dei dati passo dopo passo per il successo dell'apprendimento automatico
Il processo di annotazione dei dati prevede una serie di passaggi ben definiti per garantire un processo di etichettatura dei dati accurato e di alta qualità per le applicazioni di apprendimento automatico. Questi passaggi coprono ogni aspetto del processo, dalla raccolta di dati non strutturati all'esportazione dei dati annotati per un ulteriore utilizzo. Le pratiche MLOps efficaci possono semplificare questo processo e migliorare l'efficienza complessiva.
Ecco come funziona il team di annotazione dei dati:
- Raccolta dei dati: Il primo passo nel processo di annotazione dei dati è raccogliere tutti i dati rilevanti, come immagini, video, registrazioni audio o dati di testo, in una posizione centralizzata.
- Preelaborazione dei dati: Standardizzare e migliorare i dati raccolti raddrizzando le immagini, formattando il testo o trascrivendo i contenuti video. La pre-elaborazione assicura che i dati siano pronti per l'attività di annotazione.
- Seleziona il fornitore o lo strumento giusto: Scegli uno strumento o un fornitore di annotazione dei dati appropriato in base ai requisiti del tuo progetto.
- Linee guida per le annotazioni: Stabilire linee guida chiare per annotatori o strumenti di annotazione per garantire coerenza e accuratezza durante tutto il processo.
- Annotazione: Etichettare e taggare i dati utilizzando annotatori umani o una piattaforma di annotazione dei dati, seguendo le linee guida stabilite.
- Garanzia di qualità (QA): Rivedere i dati annotati per garantire accuratezza e coerenza. Impiega più annotazioni alla cieca, se necessario, per verificare la qualità dei risultati.
- Esportazione dati: Dopo aver completato l'annotazione dei dati, esportare i dati nel formato richiesto. Piattaforme come Nanonet consentono l'esportazione continua dei dati verso varie applicazioni software aziendali.
L'intero processo di annotazione dei dati può durare da pochi giorni a diverse settimane, a seconda delle dimensioni, della complessità e delle risorse disponibili del progetto.
Funzionalità avanzate da ricercare nelle piattaforme di annotazione dei dati aziendali/strumenti di etichettatura dei dati
Gli strumenti di annotazione dei dati sono fattori decisivi che potrebbero creare o distruggere il tuo progetto di intelligenza artificiale. Quando si tratta di output e risultati precisi, la qualità dei set di dati da sola non ha importanza. In effetti, gli strumenti di annotazione dei dati che utilizzi per addestrare i tuoi moduli di intelligenza artificiale influenzano enormemente i tuoi output.
Ecco perché è essenziale selezionare e utilizzare lo strumento di etichettatura dei dati più funzionale e appropriato che soddisfi le esigenze della tua azienda o del tuo progetto. Ma che cos'è uno strumento di annotazione dei dati in primo luogo? A che scopo serve? Ci sono dei tipi? Bene, scopriamolo.
Analogamente ad altri strumenti, gli strumenti di annotazione dei dati offrono un'ampia gamma di funzionalità e funzionalità. Per darti una rapida idea delle funzionalità, ecco un elenco di alcune delle funzionalità più fondamentali che dovresti cercare quando selezioni uno strumento di annotazione dei dati.
Gestione del set di dati
Lo strumento di annotazione dei dati che intendi utilizzare deve supportare i grandi dataset di alta qualità che hai a disposizione e consentirti di importarli nel software per l'etichettatura. Quindi, la gestione dei tuoi dataset è la funzionalità principale offerta dagli strumenti. Le soluzioni contemporanee offrono funzionalità che ti consentono di importare grandi volumi di dati senza problemi, consentendoti contemporaneamente di organizzare i tuoi dataset tramite azioni come ordina, filtra, clona, unisci e altro ancora.
Una volta completato l'input dei tuoi set di dati, il passo successivo è esportarli come file utilizzabili. Lo strumento che utilizzi dovrebbe consentirti di salvare i tuoi set di dati nel formato specificato, in modo da poterli inserire nei tuoi moduli ML. Le efficaci capacità di versioning dei dati sono fondamentali per mantenere l'integrità del set di dati durante l'intero processo di annotazione.
Tecniche di annotazione
Ecco per cosa è stato creato o progettato uno strumento di annotazione dati. Uno strumento solido dovrebbe offrirti una gamma di tecniche di annotazione per set di dati di tutti i tipi. A meno che tu non stia sviluppando una soluzione personalizzata per le tue esigenze. Il tuo strumento dovrebbe consentirti di annotare video o immagini da computer vision, audio o testo da NLP e trascrizioni e altro ancora. Perfezionando ulteriormente questo aspetto, dovrebbero esserci opzioni per utilizzare bounding box, segmentazione semantica, segmentazione di istanze, cuboidi, interpolazione, analisi del sentiment, parti del discorso, soluzione di coreferenza e altro ancora.
Per chi non lo sapesse, ci sono anche strumenti di annotazione dei dati basati sull'intelligenza artificiale. Questi sono dotati di moduli di intelligenza artificiale che apprendono autonomamente dai modelli di lavoro di un annotatore e annotano automaticamente immagini o testo. Tale
i moduli possono essere utilizzati per fornire un'assistenza incredibile agli annotatori, ottimizzare le annotazioni e persino implementare controlli di qualità.
Controllo della qualità dei dati
Parlando di controlli di qualità, diversi strumenti di annotazione dei dati sono disponibili con moduli di controllo di qualità incorporati. Questi consentono agli annotatori di collaborare meglio con i membri del loro team e aiutano a ottimizzare i flussi di lavoro. Con questa funzione, gli annotatori possono contrassegnare e tenere traccia di commenti o feedback in tempo reale, tenere traccia delle identità dietro le persone che apportano modifiche ai file, ripristinare versioni precedenti, optare per l'etichettatura del consenso e altro ancora.
Sicurezza
Dal momento che stai lavorando con i dati, la sicurezza dovrebbe avere la massima priorità. Potresti lavorare su dati riservati come quelli che coinvolgono dettagli personali o proprietà intellettuale. Quindi, il tuo strumento deve fornire una sicurezza ermetica in termini di dove vengono archiviati i dati e come vengono condivisi. Deve fornire strumenti che limitino l'accesso ai membri del team, prevengano download non autorizzati e altro ancora.
Oltre a ciò, è necessario rispettare e rispettare gli standard e i protocolli di sicurezza dei dati.
Gestione della forza lavoro
Uno strumento di annotazione dei dati è anche una sorta di piattaforma di gestione dei progetti, in cui è possibile assegnare compiti ai membri del team, svolgere lavori collaborativi, revisioni e altro ancora. Ecco perché il tuo strumento dovrebbe adattarsi al tuo flusso di lavoro e processo per una produttività ottimizzata.
Inoltre, lo strumento deve anche avere una curva di apprendimento minima poiché il processo di annotazione dei dati di per sé richiede molto tempo. Non serve a nessuno spendere troppo tempo semplicemente imparando lo strumento. Quindi, dovrebbe essere intuitivo e senza interruzioni per chiunque iniziare rapidamente.
Quali sono i vantaggi dell'annotazione dei dati?
L'annotazione dei dati è fondamentale per ottimizzare i sistemi di apprendimento automatico e offrire esperienze utente migliori. Ecco alcuni vantaggi chiave dell'annotazione dei dati:
- Miglioramento dell'efficienza dell'allenamento: L'etichettatura dei dati aiuta i modelli di machine learning a essere addestrati meglio, migliorando l'efficienza complessiva e producendo risultati più accurati.
- Maggiore precisione: I dati accuratamente annotati assicurano che gli algoritmi possano adattarsi e apprendere in modo efficace, con conseguenti livelli di precisione più elevati nelle attività future.
- Intervento umano ridotto: Gli strumenti avanzati di annotazione dei dati riducono significativamente la necessità di interventi manuali, semplificando i processi e riducendo i costi associati.
Pertanto, l'annotazione dei dati contribuisce a sistemi di apprendimento automatico più efficienti e precisi, riducendo al minimo i costi e lo sforzo manuale tradizionalmente richiesto per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
Controllo di qualità nell'annotazione dei dati
Shaip garantisce la massima qualità attraverso molteplici fasi di controllo qualità per garantire la qualità nei progetti di annotazione dei dati.
- Allenamento iniziale: Gli annotatori ricevono una formazione approfondita sulle linee guida specifiche del progetto.
- Monitoraggio continuo: Controlli di qualità regolari durante il processo di annotazione.
- Revisione finale: Revisioni complete da parte di annotatori senior e strumenti automatizzati per garantire accuratezza e coerenza.
Inoltre, l’intelligenza artificiale può anche identificare le incoerenze nelle annotazioni umane e segnalarle per la revisione, garantendo una qualità complessiva dei dati più elevata. (ad esempio, l'intelligenza artificiale può rilevare discrepanze nel modo in cui diversi annotatori etichettano lo stesso oggetto in un'immagine). Pertanto, con l’intervento umano e l’intelligenza artificiale, la qualità delle annotazioni può essere migliorata in modo significativo riducendo al tempo stesso il tempo complessivo necessario per completare i progetti.
Superare le comuni sfide dell'annotazione dei dati
L'annotazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nello sviluppo e nell'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Tuttavia, il processo presenta una serie di sfide:
- Costo dell'annotazione dei dati: L'annotazione dei dati può essere eseguita manualmente o automaticamente. L'annotazione manuale richiede impegno, tempo e risorse notevoli, il che può comportare un aumento dei costi. Anche il mantenimento della qualità dei dati durante tutto il processo contribuisce a queste spese.
- Precisione dell'annotazione: gli errori umani durante il processo di annotazione possono comportare una scarsa qualità dei dati, influenzando direttamente le prestazioni e le previsioni dei modelli AI/ML. Lo evidenzia uno studio di Gartner la scarsa qualità dei dati costa alle aziende fino al 15% delle loro entrate.
- Scalabilità:Con l'aumento del volume dei dati, il processo di annotazione può diventare più complesso e richiedere più tempo con set di dati più grandi, soprattutto quando si lavora con dati multimodali. Per molte organizzazioni, adattare l'annotazione dei dati mantenendone qualità ed efficienza è una sfida.
- Privacy e sicurezza dei dati: l'annotazione di dati sensibili, come informazioni personali, cartelle cliniche o dati finanziari, solleva preoccupazioni in merito alla privacy e alla sicurezza. Garantire che il processo di annotazione sia conforme alle normative sulla protezione dei dati e alle linee guida etiche pertinenti è fondamentale per evitare rischi legali e reputazionali.
- Gestione di diversi tipi di dati: La gestione di vari tipi di dati come testo, immagini, audio e video può essere impegnativa, soprattutto quando richiedono diverse tecniche di annotazione e competenze. Il coordinamento e la gestione del processo di annotazione su questi tipi di dati può essere complesso e richiedere molte risorse.
Le organizzazioni possono comprendere e affrontare queste sfide per superare gli ostacoli associati all'annotazione dei dati e migliorare l'efficienza e l'efficacia dei propri progetti di intelligenza artificiale e machine learning.
Confronto degli strumenti di annotazione dei dati: Framework decisionale di creazione vs. acquisto
Un problema critico e generale che può sorgere durante un progetto di annotazione dei dati o etichettatura dei dati è la scelta di creare o acquistare funzionalità per questi processi. Questo può verificarsi più volte in varie fasi del progetto o in relazione a diversi segmenti del programma. Nella scelta se costruire un sistema internamente o affidarsi ai fornitori, c'è sempre un compromesso.
Come probabilmente ora puoi vedere, l'annotazione dei dati è un processo complesso. Allo stesso tempo, è anche un processo soggettivo. Ciò significa che non esiste una risposta univoca alla domanda se dovresti acquistare o creare uno strumento di annotazione dei dati. È necessario considerare molti fattori ed è necessario porsi alcune domande per comprendere le proprie esigenze e rendersi conto se è effettivamente necessario acquistarne o costruirne uno.
Per semplificare, ecco alcuni dei fattori che dovresti considerare.
Il tuo obiettivo
Il primo elemento che devi definire è l'obiettivo con i tuoi concetti di intelligenza artificiale e machine learning.
- Perché li stai implementando nella tua attività?
- Risolvono un problema reale che i tuoi clienti devono affrontare?
- Stanno facendo un processo di front-end o back-end?
- Utilizzerai l'IA per introdurre nuove funzionalità o ottimizzare il tuo sito Web, app o un modulo esistente?
- Cosa sta facendo il tuo concorrente nel tuo segmento?
- Hai abbastanza casi d'uso che richiedono l'intervento dell'IA?
Le risposte a queste domande raccoglieranno i tuoi pensieri - che attualmente potrebbero essere ovunque - in un unico posto e ti daranno più chiarezza.
Raccolta/licenza dati AI
I modelli di IA richiedono un solo elemento per funzionare: i dati. È necessario identificare da dove è possibile generare enormi volumi di dati sulla verità. Se la tua azienda genera grandi volumi di dati che devono essere elaborati per ottenere informazioni cruciali su attività, operazioni, ricerca sulla concorrenza, analisi della volatilità del mercato, studio del comportamento dei clienti e altro, è necessario disporre di uno strumento di annotazione dei dati. Tuttavia, dovresti anche considerare il volume di dati che generi. Come accennato in precedenza, un modello di intelligenza artificiale è efficace solo quanto la qualità e la quantità di dati che viene alimentato. Quindi, le tue decisioni dovrebbero invariabilmente dipendere da questo fattore.
Se non disponi dei dati giusti per addestrare i tuoi modelli ML, i fornitori possono tornare molto utili, assistendoti con la concessione in licenza dei dati del set di dati corretto richiesto per addestrare i modelli ML. In alcuni casi, parte del valore che il venditore apporta riguarderà sia l'abilità tecnica che l'accesso a risorse che promuoveranno il successo del progetto.
bilancio
Un'altra condizione fondamentale che probabilmente influenza ogni singolo fattore di cui stiamo attualmente discutendo. La soluzione alla domanda se dovresti creare o acquistare un'annotazione di dati diventa facile quando capisci se hai abbastanza budget da spendere.
Complessità di conformità
Manodopera
L'annotazione dei dati richiede manodopera qualificata su cui lavorare indipendentemente dalle dimensioni, dalla scala e dal dominio della tua attività. Anche se stai generando dati minimi ogni singolo giorno, hai bisogno di esperti di dati che lavorino sui tuoi dati per l'etichettatura. Quindi, ora, devi capire se hai la manodopera necessaria. Se lo fai, sono esperti negli strumenti e nelle tecniche richiesti o hanno bisogno di un miglioramento delle competenze? Se hanno bisogno di un miglioramento delle competenze, hai il budget per formarli in primo luogo?
Inoltre, i migliori programmi di annotazione ed etichettatura dei dati prendono una serie di esperti in materia o di dominio e li segmentano in base a dati demografici come età, sesso e area di competenza, o spesso in termini di lingue localizzate con cui lavoreranno. Questo è, ancora una volta, il punto in cui noi di Shaip parliamo di mettere le persone giuste al posto giusto guidando così i giusti processi umani nel ciclo che porteranno i tuoi sforzi programmatici al successo.
Piccole e grandi operazioni di progetto e soglie di costo
In molti casi, il supporto del fornitore può essere più un'opzione per un progetto più piccolo o per fasi di progetto più piccole. Quando i costi sono controllabili, l'azienda può trarre vantaggio dall'outsourcing per rendere più efficienti i progetti di annotazione o etichettatura dei dati.
Le aziende possono anche considerare soglie importanti, in cui molti fornitori legano i costi alla quantità di dati consumati o ad altri benchmark delle risorse. Ad esempio, supponiamo che un'azienda si sia iscritta a un fornitore per eseguire la noiosa immissione di dati richiesta per l'impostazione dei set di test.
Potrebbe esserci una soglia nascosta nell'accordo in cui, ad esempio, il business partner deve eliminare un altro blocco di storage di dati AWS o qualche altro componente del servizio da Amazon Web Services o da qualche altro fornitore di terze parti. Lo trasmettono al cliente sotto forma di costi più elevati e mette il cartellino del prezzo fuori dalla portata del cliente.
In questi casi, misurare i servizi che ricevi dai fornitori aiuta a mantenere il progetto accessibile. Avere la giusta portata in atto assicurerà che i costi del progetto non eccedano quanto è ragionevole o fattibile per l'azienda in questione.
Alternative open source e freeware
La mentalità fai-da-te dell'open source è di per sé una sorta di compromesso: ingegneri e persone interne possono trarre vantaggio dalla comunità open source, dove le basi di utenti decentralizzate offrono il proprio tipo di supporto di base. Non sarà come quello che ottieni da un fornitore: non riceverai assistenza o risposte alle domande 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX senza fare ricerche interne, ma il prezzo è inferiore.
Quindi, la grande domanda: quando dovresti acquistare uno strumento di annotazione dei dati:
Come con molti tipi di progetti high-tech, questo tipo di analisi – quando costruire e quando acquistare – richiede una riflessione e una considerazione dedicate su come questi progetti vengono reperiti e gestiti. Le sfide che la maggior parte delle aziende deve affrontare relative ai progetti AI/ML quando si considera l'opzione "costruisci" non riguardano solo le parti di costruzione e sviluppo del progetto. Spesso c'è un'enorme curva di apprendimento anche per arrivare al punto in cui può verificarsi un vero sviluppo AI/ML. Con i nuovi team e iniziative AI/ML, il numero di "sconosciute sconosciute" supera di gran lunga il numero di "sconosciute conosciute".
| Silhouette | Acquista |
|---|---|
PRO:
| PRO:
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Contro:
| Contro:
|
Per rendere le cose ancora più semplici, considera i seguenti aspetti:
- quando lavori su enormi volumi di dati
- quando lavori su diverse varietà di dati
- quando le funzionalità associate ai tuoi modelli o soluzioni potrebbero cambiare o evolversi in futuro
- quando hai un caso d'uso vago o generico
- quando hai bisogno di un'idea chiara delle spese legate alla distribuzione di uno strumento di annotazione dei dati
- e quando non hai la forza lavoro giusta o esperti qualificati per lavorare sugli strumenti e stai cercando una curva di apprendimento minima
Se le tue risposte erano opposte a questi scenari, dovresti concentrarti sulla creazione del tuo strumento.
Scegliere il giusto strumento di annotazione dei dati
Se stai leggendo questo, queste idee sembrano eccitanti e sono decisamente più facili a dirsi che a farsi. Quindi, come si fa a sfruttare la pletora di strumenti di annotazione dei dati già esistenti? Quindi, il passaggio successivo consiste nel considerare i fattori associati alla scelta del giusto strumento di annotazione dei dati.
A differenza di qualche anno fa, oggi il mercato si è evoluto con tonnellate di piattaforme di etichettatura dei dati basate sull’intelligenza artificiale. Le aziende hanno più opzioni nello sceglierne uno in base alle loro esigenze specifiche. Ma ogni singolo strumento ha i suoi pro e contro. Per prendere una decisione saggia è necessario seguire un percorso oggettivo, prescindendo anche dai requisiti soggettivi. Diamo un'occhiata ad alcuni dei fattori cruciali che dovresti considerare nel processo.
Definire il tuo caso d'uso
Per selezionare lo strumento di annotazione dei dati corretto, è necessario definire il caso d'uso. Dovresti capire se il tuo requisito riguarda testo, immagini, video, audio o un mix di tutti i tipi di dati. Ci sono strumenti autonomi che puoi acquistare e ci sono strumenti olistici che ti consentono di eseguire diverse azioni sui set di dati.
Gli strumenti odierni sono intuitivi e offrono opzioni in termini di strutture di archiviazione (di rete, locale o cloud), tecniche di annotazione (audio, immagini, 3D e altro) e una miriade di altri aspetti. Puoi scegliere uno strumento in base alle tue esigenze specifiche.
Stabilire standard di controllo della qualità
Come per molti diversi tipi di lavoro, molte persone possono eseguire annotazioni e tag dei dati, ma lo fanno con vari gradi di successo. Quando si richiede un servizio, non si verifica automaticamente il livello di controllo qualità. Ecco perché i risultati variano.
Quindi, vuoi implementare un modello di consenso, in cui gli annotatori offrono feedback sulla qualità e le misure correttive vengono prese istantaneamente? Oppure preferisci la revisione del campione, i gold standard o l'intersezione rispetto ai modelli sindacali?
Il miglior piano di acquisto garantirà che il controllo di qualità sia in atto fin dall'inizio stabilendo standard prima che venga concordato qualsiasi contratto finale. Quando lo stabilisci, non dovresti trascurare anche i margini di errore. L'intervento manuale non può essere completamente evitato poiché i sistemi sono destinati a produrre errori fino al 3%. Questo richiede del lavoro in anticipo, ma ne vale la pena.
Chi annoterà i tuoi dati?
Il prossimo fattore importante si basa su chi annota i tuoi dati. Intendi avere un team interno o preferisci affidarlo in outsourcing? Se stai esternalizzando, ci sono misure legali e di conformità che devi considerare a causa dei problemi di privacy e riservatezza associati ai dati. E se hai un team interno, quanto sono efficienti nell'apprendimento di un nuovo strumento? Qual è il tuo time-to-market con il tuo prodotto o servizio? Hai le metriche di qualità e i team giusti per approvare i risultati?
Il venditore vs. Dibattito con i partner
Con questo fattore, aspetti come la capacità di mantenere riservati i tuoi dati e le tue intenzioni, l'intenzione di accettare e lavorare sui feedback, essere proattivi in termini di richieste di dati, flessibilità nelle operazioni e altro dovrebbero essere considerati prima di stringere la mano a un fornitore o un partner . Abbiamo incluso la flessibilità perché i requisiti di annotazione dei dati non sono sempre lineari o statici. Potrebbero cambiare in futuro man mano che amplierai ulteriormente la tua attività. Se attualmente hai a che fare solo con dati basati su testo, potresti voler annotare i dati audio o video mentre ridimensioni e il tuo supporto dovrebbe essere pronto ad espandere i propri orizzonti con te.
Coinvolgimento del venditore
Uno dei modi per valutare il coinvolgimento del fornitore è il supporto che riceverai. Qualsiasi piano di acquisto deve tenere in considerazione questa componente. Come sarà il supporto a terra? Chi saranno le parti interessate e le persone di riferimento su entrambi i lati dell'equazione?
Ci sono anche compiti concreti che devono precisare quale sia (o sarà) il coinvolgimento del venditore. In particolare, per un'annotazione dei dati o un progetto di etichettatura dei dati, il fornitore fornirà attivamente i dati grezzi o no? Chi fungerà da esperto in materia e chi li assumerà come dipendenti o appaltatori indipendenti?
Casi d'uso e storie di successo di annotazione dei dati specifici del settore
L'annotazione dei dati è fondamentale in vari settori, poiché consente loro di sviluppare modelli di intelligenza artificiale e machine learning più accurati ed efficienti. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso specifici del settore per l'annotazione dei dati:
Annotazione dei dati sanitari
L'annotazione dei dati per le immagini mediche è determinante nello sviluppo di strumenti di analisi delle immagini mediche basati sull'intelligenza artificiale. Gli annotatori etichettano le immagini mediche (come raggi X, risonanze magnetiche) per caratteristiche come tumori o strutture anatomiche specifiche, consentendo agli algoritmi di rilevare malattie e anomalie con maggiore precisione. Ad esempio, l’annotazione dei dati è fondamentale per addestrare i modelli di apprendimento automatico a identificare le lesioni cancerose nei sistemi di rilevamento del cancro della pelle. Inoltre, gli annotatori di dati etichettano cartelle cliniche elettroniche (EMR) e note cliniche, aiutando nello sviluppo di sistemi di visione artificiale per la diagnosi delle malattie e l'analisi automatizzata dei dati medici.
Annotazione dei dati di vendita al dettaglio
L'annotazione dei dati di vendita al dettaglio comporta l'etichettatura di immagini di prodotti, dati sui clienti e dati sul sentiment. Questo tipo di annotazione consente di creare e addestrare modelli AI/ML per comprendere il sentimento del cliente, consigliare prodotti e migliorare l'esperienza complessiva del cliente.
Annotazione dei dati finanziari
Il settore finanziario utilizza l'annotazione dei dati per il rilevamento delle frodi e l'analisi del sentiment degli articoli di notizie finanziarie. Gli annotatori etichettano le transazioni o gli articoli di notizie come fraudolenti o legittimi, addestrando i modelli di intelligenza artificiale a segnalare automaticamente attività sospette e identificare potenziali tendenze di mercato. Ad esempio, le annotazioni di alta qualità aiutano gli istituti finanziari ad addestrare i modelli di intelligenza artificiale a riconoscere schemi nelle transazioni finanziarie e a rilevare attività fraudolente. Inoltre, l'annotazione dei dati finanziari si concentra sull'annotazione di documenti finanziari e dati transazionali, essenziale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale/apprendimento automatico che rilevano le frodi, affrontano problemi di conformità e semplificano altri processi finanziari.
Annotazione dei dati automobilistici
L'annotazione dei dati nell'industria automobilistica comporta l'etichettatura dei dati dei veicoli autonomi, come le informazioni sulla fotocamera e sui sensori LiDAR. Questa annotazione aiuta a creare modelli per rilevare oggetti nell'ambiente ed elaborare altri punti dati critici per i sistemi di veicoli autonomi.
Annotazione di dati industriali o di produzione
L'annotazione dei dati per l'automazione della produzione alimenta lo sviluppo di robot intelligenti e sistemi automatizzati nel settore manifatturiero. Gli annotatori etichettano le immagini o i dati dei sensori per addestrare i modelli di intelligenza artificiale per attività come il rilevamento di oggetti (robot che prelevano articoli da un magazzino) o il rilevamento di anomalie (identificazione di potenziali malfunzionamenti delle apparecchiature in base alle letture dei sensori). Ad esempio, l’annotazione dei dati consente ai robot di riconoscere e afferrare oggetti specifici su una linea di produzione, migliorando l’efficienza e l’automazione. Inoltre, l'annotazione dei dati industriali viene utilizzata per annotare dati provenienti da varie applicazioni industriali, tra cui immagini di produzione, dati di manutenzione, dati di sicurezza e informazioni sul controllo di qualità. Questo tipo di annotazione dei dati aiuta a creare modelli in grado di rilevare anomalie nei processi produttivi e garantire la sicurezza dei lavoratori.
Annotazione dei dati dell'e-commerce
Annotazione delle immagini dei prodotti e delle recensioni degli utenti per consigli personalizzati e analisi del sentiment.
Quali sono le best practice per l'annotazione dei dati?
Per garantire il successo dei tuoi progetti di intelligenza artificiale e machine learning, è essenziale seguire le best practice per l'annotazione dei dati. Queste pratiche possono aiutare a migliorare l'accuratezza e la coerenza dei dati annotati:
- Scegli la struttura dati appropriata: crea etichette di dati sufficientemente specifiche da essere utili ma sufficientemente generiche da acquisire tutte le possibili variazioni nei set di dati.
- Fornire istruzioni chiare: sviluppare linee guida dettagliate e di facile comprensione per l'annotazione dei dati e best practice per garantire la coerenza e l'accuratezza dei dati tra diversi annotatori.
- Ottimizza il carico di lavoro delle annotazioni: poiché l'annotazione può essere costosa, prendi in considerazione alternative più convenienti, come lavorare con servizi di raccolta dati che offrono set di dati pre-etichettati.
- Raccogli più dati quando necessario: Per evitare che la qualità dei modelli di apprendimento automatico ne risenta, collaborare con le società di raccolta dati per raccogliere più dati, se necessario.
- Esternalizzare o crowdsourcing: quando i requisiti di annotazione dei dati diventano troppo grandi e richiedono molto tempo per le risorse interne, prendi in considerazione l'outsourcing o il crowdsourcing.
- Combina gli sforzi umani e della macchina: utilizzare un approccio umano nel ciclo con il software di annotazione dei dati per aiutare gli annotatori umani a concentrarsi sui casi più difficili e aumentare la diversità del set di dati di addestramento.
- Dai priorità alla qualità: testare regolarmente le annotazioni dei dati per garantire la qualità. Incoraggia più annotatori a rivedere il lavoro degli altri per verificarne l'accuratezza e la coerenza nell'etichettare i set di dati.
- Garantire la conformità: Quando si annotano set di dati sensibili, come immagini contenenti persone o cartelle cliniche, considerare attentamente la privacy e le questioni etiche. Il mancato rispetto delle norme locali può danneggiare la reputazione della tua azienda.
L'adesione a queste best practice per l'annotazione dei dati può aiutarti a garantire che i tuoi set di dati siano accuratamente etichettati, accessibili ai data scientist e pronti ad alimentare i tuoi progetti basati sui dati.
Casi di studio / Storie di successo
Ecco alcuni esempi di casi di studio specifici che affrontano il modo in cui l'annotazione e l'etichettatura dei dati funzionano davvero sul campo. In Shaip, ci preoccupiamo di fornire i massimi livelli di qualità e risultati superiori nell'annotazione dei dati e nell'etichettatura dei dati. Gran parte della discussione precedente sui risultati standard per efficace l'annotazione e l'etichettatura dei dati rivelano il nostro approccio a ogni progetto e cosa offriamo alle aziende e alle parti interessate con cui lavoriamo.
In uno dei nostri recenti progetti di licenza di dati clinici, abbiamo elaborato oltre 6,000 ore di audio, rimuovendo attentamente tutte le informazioni sanitarie protette (PHI) per garantire che il contenuto rispettasse gli standard HIPAA. Dopo aver de-identificato i dati, erano pronti per essere utilizzati per addestrare modelli di riconoscimento vocale sanitario.
In progetti come questi, la vera sfida sta nel soddisfare i rigidi criteri e raggiungere traguardi chiave. Iniziamo con dati audio grezzi, il che significa che ci concentriamo molto sulla de-identificazione di tutte le parti coinvolte. Ad esempio, quando utilizziamo l'analisi Named Entity Recognition (NER), il nostro obiettivo non è solo quello di rendere anonime le informazioni, ma anche di assicurarci che siano correttamente annotate per i modelli.
Un altro caso di studio che spicca è un massiccio dati di addestramento dell'IA conversazionale progetto in cui abbiamo lavorato con 3,000 linguisti per 14 settimane. Il risultato? Abbiamo prodotto dati di training del modello AI in 27 lingue diverse, aiutando a sviluppare assistenti digitali multilingue in grado di interagire con le persone nelle loro lingue native.
Questo progetto ha davvero sottolineato l'importanza di avere le persone giuste al loro posto. Con un team così numeroso di esperti in materia e gestori di dati, mantenere tutto organizzato e snello era fondamentale per rispettare la scadenza. Grazie al nostro approccio, siamo stati in grado di completare il progetto ben prima dello standard del settore.
In un altro esempio, uno dei nostri clienti del settore sanitario aveva bisogno di immagini mediche annotate di alto livello per un nuovo strumento di diagnostica AI. Sfruttando la profonda competenza di annotazione di Shaip, il cliente ha migliorato l'accuratezza del suo modello del 25%, ottenendo diagnosi più rapide e affidabili.
Abbiamo anche lavorato molto in aree come l'addestramento dei bot e l'annotazione del testo per l'apprendimento automatico. Anche quando si lavora con il testo, le leggi sulla privacy sono ancora valide, quindi de-identificare le informazioni sensibili e ordinare i dati grezzi è altrettanto importante.
Con tutti questi diversi tipi di dati, che si tratti di audio, testo o immagini, il nostro team di Shaip ha sempre ottenuto risultati applicando gli stessi metodi e principi comprovati per garantire il successo, ogni volta.
Avvolgere Up
Punti chiave
- L'annotazione dei dati è il processo di etichettatura dei dati per addestrare in modo efficace i modelli di apprendimento automatico
- L'annotazione dei dati di alta qualità ha un impatto diretto sulla precisione e sulle prestazioni del modello AI
- Si prevede che il mercato globale dell'annotazione dei dati raggiungerà i 3.4 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 38.5%
- La scelta degli strumenti e delle tecniche di annotazione giusti può ridurre i costi del progetto fino al 40%
- L'implementazione dell'annotazione assistita dall'intelligenza artificiale può migliorare l'efficienza del 60-70% per la maggior parte dei progetti
Crediamo onestamente che questa guida sia stata piena di risorse per te e che tu abbia risposto alla maggior parte delle tue domande. Tuttavia, se non sei ancora convinto di un fornitore affidabile, non cercare oltre.
Noi di Shaip siamo una delle principali società di annotazione dei dati. Abbiamo esperti del settore che comprendono i dati e le relative preoccupazioni come nessun altro. Potremmo essere i tuoi partner ideali mentre mettiamo in gioco competenze come impegno, riservatezza, flessibilità e proprietà per ogni progetto o collaborazione.
Quindi, indipendentemente dal tipo di dati per cui intendi ottenere annotazioni accurate, potresti trovare in noi quel team di veterani che soddisferà le tue esigenze e i tuoi obiettivi. Ottieni i tuoi modelli di IA ottimizzati per l'apprendimento con noi.
Trasforma i tuoi progetti di intelligenza artificiale con servizi di annotazione dei dati esperti
Pronti a migliorare le vostre iniziative di machine learning e AI con dati annotati di alta qualità? Shaip offre soluzioni di annotazione dei dati end-to-end su misura per il vostro specifico settore e caso d'uso.
Perché collaborare con Shaip per le tue esigenze di annotazione dei dati:
- Competenza nel dominio: Annotatori specializzati con conoscenze specifiche del settore
- Flussi di lavoro scalabili: Gestisci progetti di qualsiasi dimensione con qualità costante
- Soluzioni personalizzate: Processi di annotazione personalizzati per le tue esigenze uniche
- Sicurezza e conformità: Processi conformi a HIPAA, GDPR e ISO 27001
- Coinvolgimento flessibile: Aumentare o diminuire la scala in base ai requisiti del progetto
Parliamo
Domande frequenti (FAQ)
L'annotazione dei dati o l'etichettatura dei dati è il processo che rende i dati con oggetti specifici riconoscibili dalle macchine in modo da prevederne il risultato. L'etichettatura, la trascrizione o l'elaborazione di oggetti all'interno di testo, immagini, scansioni, ecc. consentono agli algoritmi di interpretare i dati etichettati e di essere formati per risolvere casi aziendali reali da soli senza l'intervento umano.
Nell'apprendimento automatico (sia supervisionato che non supervisionato), i dati etichettati o annotati etichettano, trascrivono o elaborano le funzionalità che desideri che i tuoi modelli di apprendimento automatico comprendano e riconoscano in modo da risolvere le sfide del mondo reale.
Un data annotator è una persona che lavora instancabilmente per arricchire i dati in modo da renderli riconoscibili dalle macchine. Può comportare uno o tutti i seguenti passaggi (a seconda del caso d'uso in questione e del requisito): pulizia dei dati, trascrizione dei dati, etichettatura o annotazione dei dati, QA ecc.
Gli strumenti o le piattaforme (basati su cloud o on-premise) utilizzati per etichettare o annotare dati di alta qualità (come testo, audio, immagini, video) con metadati per l'apprendimento automatico sono chiamati strumenti di annotazione dei dati.
Strumenti o piattaforme (basati su cloud o on-premise) utilizzati per etichettare o annotare immagini in movimento fotogramma per fotogramma da un video per creare dati di addestramento di alta qualità per l'apprendimento automatico.
Strumenti o piattaforme (basati su cloud o on-premise) utilizzati per etichettare o annotare il testo di recensioni, giornali, prescrizioni mediche, cartelle cliniche elettroniche, bilanci, ecc. per creare dati di formazione di alta qualità per l'apprendimento automatico. Questo processo può anche essere chiamato etichettatura, etichettatura, trascrizione o elaborazione.