I modelli di intelligenza artificiale intelligenti devono essere ampiamente addestrati per essere in grado di identificare modelli, oggetti e alla fine prendere decisioni affidabili. Tuttavia, i dati addestrati non possono essere alimentati in modo casuale e devono essere etichettati per aiutare i modelli a comprendere, elaborare e apprendere in modo completo dai modelli di input curati.
È qui che entra in gioco l'etichettatura dei dati, come atto di etichettare le informazioni o meglio i metadati, secondo un set di dati specifico, per concentrarsi sull'amplificazione della comprensione delle macchine. Per semplicemente ulteriormente, l'etichettatura dei dati classifica in modo selettivo dati, immagini, testo, audio, video e modelli per migliorare le implementazioni dell'IA.
Come per NASSCOM Etichettatura dei dati Secondo il rapporto, il mercato globale dell'etichettatura dei dati dovrebbe crescere del 700% in valore entro la fine del 2023, rispetto a quello del 2018. È molto probabile che questa presunta crescita tenga conto della dotazione finanziaria per gli strumenti di etichettatura autogestiti, supportati internamente risorse e persino soluzioni di terze parti.
Oltre a questi risultati, si può anche dedurre che il mercato dell'etichettatura dei dati globali ha accumulato un valore di 1.2 miliardi di dollari nel 2018. Tuttavia, ci aspettiamo che aumenterà poiché si presume che le dimensioni del mercato dell'etichettatura dei dati raggiungano una valutazione massiccia di 4.4 miliardi di dollari entro il 2023.
L'etichettatura dei dati è la necessità del momento, ma comporta diverse sfide di implementazione e specifiche del prezzo.
Alcuni di quelli più urgenti includono:
- Preparazione dei dati lenta, per gentile concessione di strumenti di pulizia ridondanti
- Mancanza di hardware necessario per gestire un'enorme forza lavoro e un volume eccessivo di dati raschiati
- Accesso limitato a strumenti di etichettatura e tecnologie di supporto all'avanguardia
- Costo più elevato dell'etichettatura dei dati
- Mancanza di coerenza per quanto riguarda la codifica dei dati di qualità
- Mancanza di scalabilità, se e quando il modello di intelligenza artificiale deve coprire un insieme aggiuntivo di partecipanti
- Mancanza di conformità quando si tratta di mantenere una posizione di sicurezza dei dati stabile durante l'acquisizione e l'utilizzo dei dati
Sebbene sia possibile separare concettualmente l'etichettatura dei dati, gli strumenti pertinenti richiedono di classificare i concetti in base alla natura dei set di dati. Questi includono:
- Classificazione audio: Comprende la raccolta, la segmentazione e la trascrizione dell'audio
- Etichettatura dell'immagine: Comprende la raccolta, la classificazione, la segmentazione e l'etichettatura dei dati dei punti chiave
- Etichettatura del testo: Implica l'estrazione e la classificazione del testo
- Etichettatura video: Include elementi come raccolta, classificazione e segmentazione di video
- Etichettatura 3D: Dispone di tracciamento e segmentazione degli oggetti
A parte la suddetta segregazione, specialmente da una prospettiva più ampia, l'etichettatura dei dati è divisa in quattro tipi, inclusi Descrittivo, Valutativo, Informativo e Combinativo. Tuttavia, ai soli fini della formazione, l'etichettatura dei dati è segregata come: Raccolta, Segmentazione, Trascrizione, Classificazione, Estrazione, Tracciamento degli oggetti, di cui abbiamo già discusso per i singoli set di dati.
L'etichettatura dei dati è un processo dettagliato e prevede i seguenti passaggi per addestrare categoricamente i modelli di IA:
- Raccolta di set di dati, tramite strategie, ad esempio internamente, open source, fornitori
- Etichettatura dei set di dati in base alle capacità specifiche di Computer Vision, Deep learning e NLP
- Testare e valutare i modelli prodotti per determinare l'intelligenza come parte della distribuzione
- Soddisfare la qualità del modello accettabile ed eventualmente rilasciarlo per un utilizzo completo
Il giusto set di strumenti di etichettatura dei dati, sinonimo di una piattaforma di etichettatura dei dati credibile, deve essere selezionato tenendo presenti i seguenti fattori:
- Tipo di intelligenza che desideri che il modello abbia tramite casi d'uso definiti
- Qualità ed esperienza degli annotatori di dati, in modo che possano utilizzare gli strumenti con precisione
- Standard di qualità che hai in mente
- Esigenze specifiche di conformità
- Strumenti commerciali, open source e freeware
- Budget che puoi risparmiare
Oltre ai fattori citati, è meglio tenere presente le seguenti considerazioni:
- Precisione di etichettatura degli strumenti
- La garanzia della qualità è garantita dagli strumenti
- Capacità di integrazione
- Sicurezza e immunizzazione contro le perdite
- Configurazione basata su cloud o meno
- Acume nella gestione del controllo qualità
- Abilità fail-safe, stop-gap e scalabile dello strumento
- L'azienda che offre gli strumenti
I verticali che sono meglio serviti dagli strumenti e dalle risorse di etichettatura dei dati includono:
- IA medica: Le aree di interesse includono la formazione di modelli diagnostici con visione artificiale per un migliore imaging medico, tempi di attesa ridotti al minimo e arretrato minimo
- Finanza: Le aree di interesse includono la valutazione dei rischi di credito, l'idoneità del prestito e altri fattori importanti tramite l'etichettatura del testo
- Veicolo autonomo o trasporto: Le aree di interesse includono l'implementazione della PNL e della visione artificiale per impilare modelli con un volume folle di dati di addestramento per rilevare individui, segnali, blocchi, ecc.
- Vendita al dettaglio: Le aree di interesse includono decisioni specifiche sui prezzi, e-commerce migliorato, monitoraggio della persona dell'acquirente, comprensione delle abitudini di acquisto e amplificazione dell'esperienza utente
- Tecnologia: Le aree di interesse includono la produzione dei prodotti, il prelievo dai contenitori, il rilevamento anticipato degli errori di produzione critici e altro ancora
- Geospaziale: Le aree di interesse includono GPS e telerilevamento tramite tecniche di etichettatura selezionate
- Agricoltura: Le aree di interesse includono l'utilizzo di sensori GPS, droni e visione artificiale per promuovere i concetti di agricoltura di precisione, ottimizzare le condizioni del suolo e delle colture, determinare i raccolti e altro ancora
Ancora confuso su quale sia una strategia migliore per ottenere l'etichettatura dei dati sulla buona strada, ad esempio, costruire una configurazione autogestita o acquistarne una da un fornitore di servizi di terze parti. Ecco i pro e i contro di ciascuno per aiutarti a decidere meglio:
L'approccio "costruzione".
| Costruire | Acquista |
|---|---|
Colpi:
| Colpi:
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Misses:
| Misses:
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Vantaggi:
| Vantaggi:
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Giudizio
Se hai intenzione di costruire un sistema di intelligenza artificiale esclusivo senza che il tempo sia un vincolo, la creazione di uno strumento di etichettatura da zero ha senso. Per tutto il resto, l'acquisto di uno strumento è l'approccio migliore
