Tietojen merkinnät ja tietojen merkinnät

Ultimate Buyers Guide 2022

Haluat siis aloittaa uuden tekoäly-/rahanpesuhankkeen ja nyt huomaat nopeasti, että et vain löydä korkealaatuista harjoitustiedot mutta myös tietojen merkinnät ovat muutamia hankkeen haastavia näkökohtia. AI- ja ML -mallien tulos on vain yhtä hyvä kuin tiedot, joita käytät niiden kouluttamiseen - joten tarkkuus, jota käytät tietojen keräämiseen ja tietojen merkitsemiseen ja tunnistamiseen, on tärkeää!

Mistä saat parhaat datamerkinnät ja tietojen merkintäpalvelut yritysten tekoälylle ja koneille
oppimisprojekteja?

Se on kysymys, joka jokaisen kaltaisen johtajan ja yritysjohtajan on otettava huomioon kehittäessään omaa toimintaansa
etenemissuunnitelma ja aikataulu kullekin tekoäly-/rahanpesuhankkeelle.

Tietojen merkintä
Lue tietojen merkintä- / merkintäosto -opas tai Lataa PDF -versio

esittely

Tämä opas on erittäin hyödyllinen niille ostajille ja päätöksentekijöille, jotka alkavat kääntää ajatuksensa tiedonhankinnan muttereihin ja pultteihin sekä hermoverkoissa että muun tyyppisissä tekoäly- ja ML-operaatioissa.

Tietojen merkintä

Tämä artikkeli on täysin omistettu valaisemaan mitä prosessi on, miksi se on väistämätöntä, ratkaisevaa
tekijöitä, jotka yritysten tulisi ottaa huomioon lähestyessään tietojen merkintätyökaluja ja paljon muuta. Joten jos omistat yrityksen, valmistaudu valaistumaan, koska tämä opas opastaa kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää tietojen merkinnöistä.

Aloitetaan.

Niille teistä, jotka selaavat artikkelia, tässä on joitain nopeita otoksia, jotka löydät oppaasta:

  • Ymmärrä mitä merkinnät ovat
  • Tunne erityyppiset tietojen merkintäprosessit
  • Tiedä tiedon merkintäprosessin toteuttamisen edut
  • Saat selvyyttä siitä, kannattaako sinun käyttää sisäisiä tietomerkintöjä vai ulkoistaa ne
  • Oivalluksia myös oikean tietomerkinnän valitsemisesta

Kenelle tämä opas on tarkoitettu?

Tämä laaja opas on tarkoitettu:

  • Kaikki te yrittäjät ja solopreneursit, jotka murskaat säännöllisesti valtavaa määrää tietoa
  • Tekoäly ja koneoppiminen tai ammattilaiset, jotka ovat aloittamassa prosessin optimointitekniikoita
  • Projektipäälliköt, jotka aikovat toteuttaa nopeamman markkinoille pääsyn tekoälymoduuleilleen tai tekoälypohjaisille tuotteilleen
  • Ja tekniikan harrastajat, jotka haluavat tutustua tekoälyprosesseihin liittyvien kerrosten yksityiskohtiin.
Tietojen merkintä

Mikä on koneoppiminen?

Olemme puhuneet siitä, miten tietojen merkinnät tai tietojen merkitseminen tukee koneoppimista ja että se koostuu komponenttien merkitsemisestä tai tunnistamisesta. Mutta mitä tulee syvään oppimiseen ja itse koneoppimiseen: koneoppimisen perusedellytys on, että tietokonejärjestelmät ja -ohjelmat voivat parantaa tuloksiaan kognitiivisia prosesseja muistuttavilla tavoilla ilman suoraa ihmisen apua tai väliintuloa. Toisin sanoen niistä tulee itseoppivia koneita, jotka, aivan kuten ihminen, tulevat paremmiksi työssään harjoittelemalla. Tämä "käytäntö" saadaan analysoimalla ja tulkitsemalla enemmän (ja parempia) koulutustietoja.

Tietojen merkintä Yksi koneoppimisen keskeisistä käsitteistä on hermoverkko, jossa yksittäiset digitaaliset neuronit kartoitetaan kerroksittain. Neuroverkko lähettää signaaleja noiden kerrosten läpi, aivan kuten todellisen ihmisen aivojen toiminta, saadakseen tuloksia.

Miltä tämä näyttää kentällä, on tapauskohtaisesti erilainen, mutta peruselementtejä sovelletaan. Yksi niistä on tarve leimatulle ja valvotulle oppimiselle.

Tämä merkitty tieto tulee tyypillisesti koulutuksen ja testisarjojen muodossa, jotka suuntaavat koneoppimisohjelman tuleviin tuloksiin, kun tulevia tietopanoksia lisätään. Toisin sanoen, kun sinulla on hyvä testi- ja harjoitustietojen määritys, kone pystyy tulkitsemaan ja lajittelemaan uusia saapuvia tuotantotietoja paremmin ja tehokkaammin.

Tässä mielessä tämän koneoppimisen optimointi on laadun etsimistä ja tapaa ratkaista “arvon oppimisongelma” - ongelma siitä, kuinka koneet voivat oppia ajattelemaan itse ja priorisoimaan tulokset mahdollisimman pienellä ihmisen avustuksella.

Parhaita nykyisiä ohjelmia kehitettäessä avain tehokkaaseen tekoälyn/ML -toteutukseen on ”puhtaita” merkittyjä tietoja. Hyvin suunnitellut ja merkinnöillä varustetut testaus- ja harjoitustiedostot tukevat tuloksia, joita insinöörit tarvitsevat onnistuneesta ML: stä.

Mikä on tietojen merkintä? Kaikki aloittelijan on tiedettävä

Mikä on tietojen merkintä?

Kuten aiemmin mainitsimme, lähes 95% luotuista tiedoista on rakenteettomia. Yksinkertaisesti sanottuna strukturoimaton data voi olla kaikkialla eikä sitä ole määritelty oikein. Jos rakennat tekoälymallia, sinun on syötettävä tietoja algoritmiin, jotta se käsittelee ja toimittaa tuloksia ja päätelmiä.

Tietojen merkintäTämä prosessi voi tapahtua vain, kun algoritmi ymmärtää ja luokittelee sille syötettävät tiedot.

Ja tätä tietojen määrittämistä, merkitsemistä tai merkitsemistä kutsutaan datan huomautukseksi. Yhteenvetona voidaan todeta, että tietojen merkinnät ja tietojen huomautukset koskevat merkityksellisten tietojen/metatietojen merkitsemistä tai merkitsemistä tietojoukkoon, jotta koneet ymmärtävät, mitä ne ovat. Tietojoukko voi olla missä tahansa muodossa eli kuva, äänitiedosto, videomateriaali tai jopa teksti. Kun merkitsemme elementtejä tietoihin, ML -mallit ymmärtävät tarkasti, mitä he aikovat käsitellä, ja säilyttävät nämä tiedot, jotta ne voivat automaattisesti käsitellä uudempia tietoja, jotka perustuvat olemassa olevaan tietoon tehdäkseen ajoissa päätöksiä.

Tietomerkinnän avulla tekoälymalli tietäisi, onko sen vastaanottama data ääni-, video-, teksti-, grafiikka- vai yhdistelmämuotoja. Toiminnoista ja määritetyistä parametreista riippuen malli luokittelisi sitten tiedot ja jatkaisi tehtäviensä suorittamista.

Tietomerkinnät ovat väistämättömiä, koska tekoälyä ja koneoppimismalleja on koulutettava jatkuvasti, jotta niistä tulee tehokkaampia ja vaikuttavampia vaadittujen tulosten toimittamisessa. Valvotussa oppimisessa prosessista tulee entistä tärkeämpää, koska mitä enemmän merkinnällä varustettua tietoa malliin syötetään, sitä nopeammin se kouluttaa itsensä oppimaan itsenäisesti.

Esimerkiksi, jos meidän on puhuttava itse ajavista autoista, jotka tukeutuvat täysin sen eri teknisistä komponenteista, kuten esim tietokoneen visio, NLP (Natural Language Processing), anturit ja paljon muuta, tietojen merkinnät pakottavat algoritmit tekemään tarkkoja ajoratkaisuja joka sekunti. Prosessin puuttuessa malli ei ymmärtäisi, onko lähestyvä este toinen auto, jalankulkija, eläin tai tiesulku. Tämä johtaa vain ei -toivottuihin seurauksiin ja AI -mallin epäonnistumiseen.

Kun tietojen huomautus on otettu käyttöön, mallisi on koulutettu tarkasti. Joten riippumatta siitä, otatko mallin käyttöön chatbotteja, puheentunnistusta, automaatiota tai muita prosesseja varten, saat parhaat tulokset ja typerän mallin.

Miksi tietojen merkintä vaaditaan?

Tiedämme varmasti, että tietokoneet pystyvät tuottamaan lopullisia tuloksia, jotka eivät ole vain tarkkoja, vaan myös ajankohtaisia. Kuitenkin miten kone oppii toimittamaan niin tehokkaasti?


Tämä kaikki johtuu tietojen merkinnöistä. Kun koneoppimoduulia kehitetään edelleen, sille syötetään volyymit tekoälyharjoitustietojen jälkeen, jotta he voivat paremmin tehdä päätöksiä ja tunnistaa esineitä tai elementtejä.

Vain tietojen merkintöjen avulla moduulit voivat erottaa kissan ja koiran, substantiivin ja adjektiivin tai tien jalkakäytävältä. Ilman tietojen merkintöjä jokainen kuva olisi sama koneille, koska niillä ei ole luontaista tietoa tai tietoa mistään maailmasta.

Tietojen merkintöjä tarvitaan, jotta järjestelmät voivat tuottaa tarkkoja tuloksia, auttaa moduuleja tunnistamaan elementtejä tietokoneen näkemisen ja puheen kouluttamiseen, tunnistusmalleja. Kaikki mallit tai järjestelmät, joiden tukipisteessä on konepohjainen päätöksentekojärjestelmä, tietojen huomautukset ovat tarpeen, jotta päätökset ovat tarkkoja ja merkityksellisiä.

Data Annotation VS Data Labeling

Tietojen merkintöjen ja tietojen merkintöjen välillä on hyvin ohut viivaero, paitsi käytetyn sisällön koodauksen tyyli ja tyyppi. Siksi niitä on käytetty usein vaihdettavasti ML -harjoitustietojoukkojen luomiseen tekoälymallin ja algoritmien koulutusprosessin mukaan.

Tietojen merkintäTietojen merkinnät
Tietojen merkinnät ovat tekniikka, jolla merkitsemme tiedot niin, että koneet tunnistavat esineetTietojen merkinnöissä on kyse lisätietojen/metatietojen lisäämisestä eri tietoihin
tyyppejä (teksti, ääni, kuva ja video) ML -mallien kouluttamiseksi
Merkintätiedot ovat perusvaatimus ML -mallien kouluttamiselleMerkinnöissä on kyse aineiston olennaisten ominaisuuksien tunnistamisesta
Merkinnät auttavat tunnistamaan asiaankuuluvat tiedotMerkinnät auttavat tunnistamaan malleja algoritmien kouluttamiseksi

Tietojen merkintöjen ja merkintöjen nousu

Yksinkertaisin tapa selittää tietojen merkintöjen ja merkintöjen käyttötapauksia on keskustella ensin valvotusta ja valvomattomasta koneoppimisesta.

Yleisesti ottaen sisään ohjattu koneoppiminen, ihmiset tarjoavat ”merkittyjä tietoja”, jotka antavat koneoppimisalgoritmille etumatkan; jotain jatkoa. Ihmiset ovat merkinneet tietoyksiköitä käyttämällä erilaisia ​​työkaluja tai alustoja, kuten ShaipCloudia, joten koneoppimisalgoritmi voi soveltaa mitä tahansa työtä, jo tietäen jo jotain kohtaamistaan ​​tiedoista.

Sitä vastoin valvomaton tietojen oppiminen sisältää ohjelmia, joissa koneiden on tunnistettava datapisteet enemmän tai vähemmän itse.

Liian yksinkertaistetulla tavalla tämän ymmärtämiseksi käytetään esimerkkiä 'hedelmäkori'. Oletetaan, että sinulla on tavoite lajitella omenat, banaanit ja viinirypäleet loogisiksi tuloksiksi tekoälyn algoritmilla.

Tietojen merkinnät ja tietojen merkitseminen

Merkittyjen tietojen, jo omeniksi, banaaneiksi ja viinirypäleiksi tunnistettujen tulosten perusteella ohjelman on vain erotettava nämä merkityt testituotteet luokittelemaan tulokset oikein.

Kuitenkin valvomattoman koneoppimisen yhteydessä - jos tietomerkintöjä ei ole - koneen on tunnistettava omenat, viinirypäleet ja banaanit niiden visuaalisten kriteerien avulla - esimerkiksi lajittelemalla punaiset, pyöreät esineet keltaisista, pitkistä tai vihreistä, klusteroiduista esineistä.

Valvomattoman oppimisen suurin haittapuoli on se, että algoritmi toimii sokeasti niin monella avaintavalla tavalla. Kyllä, se voi luoda tuloksia - mutta vain paljon tehokkaammalla algoritmikehityksellä ja teknisillä resursseilla. Kaikki tämä tarkoittaa enemmän kehitysdollareita ja ennakkovaroja - mikä lisää epävarmuutta entisestään. Siksi valvotut oppimismallit ja niiden mukana olevat tietomerkinnät ja merkinnät ovat niin arvokkaita kaikenlaisen ML-projektin rakentamisessa. Ohjattuihin oppimishankkeisiin liittyy usein alhaisemmat kehityskustannukset ja paljon suurempi tarkkuus.

Tässä yhteydessä on helppo nähdä, kuinka tietojen merkinnät ja tietojen merkitseminen voivat lisätä dramaattisesti tekoälyn tai ML-ohjelman kykyä samalla kun se lyhentää markkinoilletuloaikaa ja kokonaiskustannuksia.

Nyt kun olemme todenneet, että tämäntyyppinen tutkimussovellus ja toteutus ovat sekä tärkeitä että kysyttyjä, katsotaanpa pelaajia.

Jälleen, ihmisistä, joita tämä opas on suunniteltu auttamaan - ostajista ja päätöksentekijöistä, jotka toimivat strategioina tai organisaation tekoälyn suunnittelijoina. Sitten se ulottuu datatieteilijöihin ja tietotekniikkainsinööreihin, jotka työskentelevät suoraan algoritmien ja datan kanssa ja valvovat ja valvovat joissakin tapauksissa tekoälyn / ML-järjestelmien ulostuloa. Tässä tulee esiin ”Ihmisen silmukassa” tärkeä rooli.

Human-in-the-Loop (HITL) on yleinen tapa käsitellä ihmisen valvonnan merkitystä tekoälyoperaatioissa. Tämä käsite on erittäin tärkeä tietojen merkinnöille useilla rintamilla - ensinnäkin tietojen merkinnät voidaan nähdä HITL: n toteutuksena.

Mikä on tietojen merkintä-/huomautustyökalu?

Tietojen merkintä-/merkintätyökalu Yksinkertaisesti sanottuna se on alusta tai portaali, jonka avulla asiantuntijat ja asiantuntijat voivat merkitä, merkitä tai merkitä kaikenlaisia ​​tietojoukkoja. Se on silta tai väline raakadatan ja tulosten välillä, jotka koneoppimismoduulit lopulta tuhoavat.

Tietojen merkintätyökalu on ensipohjainen tai pilvipohjainen ratkaisu, joka merkitsee korkealaatuisia harjoitustietoja koneoppimismalleille. Vaikka monet yritykset luottavat monimutkaisiin merkintöihin ulkopuoliselta toimittajalta, joillakin organisaatioilla on edelleen omat työkalunsa, jotka on joko räätälöity tai jotka perustuvat markkinoilla oleviin ilmaisiin tai avoimiin työkaluihin. Tällaiset työkalut on yleensä suunniteltu käsittelemään tiettyjä tietotyyppejä, kuten kuvaa, videota, tekstiä, ääntä jne. Työkalut tarjoavat ominaisuuksia tai vaihtoehtoja, kuten rajauslaatikoita tai monikulmioita tietojen merkintöihin kuvien merkitsemiseksi. He voivat vain valita vaihtoehdon ja suorittaa erityistehtävänsä.

Voittaa tietotyön keskeiset haasteet

Kehittämisessä tai hankinnassa on arvioitava useita keskeisiä haasteita tietojen merkintä- ja merkintäpalvelut joka tarjoaa korkealaatuisimman tuloksen koneoppimismalleista (ML).

Jotkut haasteet liittyvät oikean analyysin tuomiseen merkitsemääsi dataan (esim. Tekstidokumentit, äänitiedostot, kuvat tai video). Kaikissa tapauksissa parhaat ratkaisut voivat tarjota erityisiä, kohdennettuja tulkintoja, merkintöjä ja transkriptioita.

Tässä algoritmien on oltava lihaksikkaita ja kohdennettava käsiteltävään tehtävään. Mutta tämä on vain perusta joillekin teknisemmille näkökohdille parempien nlp -tietojen merkintäpalvelujen kehittämisessä.

Laajemmalla tasolla paras koneiden oppimisen tietojen merkintä perustuu paljon enemmän ihmisten osallistumisen laatuun. Kyse on kaikenlaisten ihmistyöntekijöiden työnkulun hallinnasta ja käyttöönotosta-ja sen varmistamisesta, että oikea henkilö on pätevä ja tekee oikean työn.

Oikean lahjakkuuden ja oikean valtuuskunnan saaminen on haaste lähestyä tiettyä koneoppimisen käyttötapausta, josta puhumme myöhemmin.

Molemmat näistä keskeisistä perusstandardeista on otettava käyttöön tehokasta tietojen merkintää ja tietojen merkitsemistä varten tekoälyn / ML: n toteutuksissa.

Data Labor

Tietomerkintätyypit

Tämä on kattava termi, joka kattaa erilaiset tietoviitetyypit. Tämä sisältää kuvan, tekstin, äänen ja videon. Jotta saisimme paremman käsityksen, olemme jakautuneet jokaiseen osaan. Tarkastellaan niitä erikseen.

Kuvan merkintä

Kuvan merkintä

Koulutettujen tietojoukkojen perusteella he voivat erottaa silmäsi välittömästi ja tarkasti nenästäsi ja kulmakarvat ripsistäsi. Siksi käyttämäsi suodattimet sopivat täydellisesti riippumatta kasvosi muodosta, kuinka lähellä olet kameraasi ja paljon muuta.


Joten, kuten nyt tiedät, kuvan merkintä on elintärkeä moduuleissa, joihin kuuluu kasvojentunnistus, tietokonenäkö, robottinäkö ja paljon muuta. Kun AI -asiantuntijat kouluttavat tällaisia ​​malleja, he lisäävät kuviin tekstityksiä, tunnisteita ja avainsanoja. Algoritmit tunnistavat ja ymmärtävät nämä parametrit ja oppivat itsenäisesti.

Äänimerkintä

Äänimerkintä

Äänidataan liittyy vielä enemmän dynamiikkaa kuin kuvadataan. Äänitiedostoon liittyy useita tekijöitä, muun muassa kieli, kaiuttimien väestötiedot, murteet, mieliala, tarkoitus, tunne, käyttäytyminen. Jotta algoritmit olisivat tehokkaita prosessoinnissa, kaikki nämä parametrit tulisi tunnistaa ja merkitä tekniikoilla, kuten aikaleimalla, äänimerkinnöillä ja muilla. Pelkästään sanallisten vihjeiden lisäksi sanattomat tapaukset, kuten hiljaisuus, hengitykset, jopa taustamelu voitaisiin merkitä järjestelmien ymmärtämiseksi kattavasti.

Videomerkintä

Videomerkintä

Vaikka kuva on paikallaan, video on kokoelma kuvia, jotka luovat vaikutuksen liikkeessä olevista esineistä. Nyt jokaista tämän kokoelman kuvaa kutsutaan kehykseksi. Videomerkinnän osalta prosessi sisältää avainpisteiden, monikulmioiden tai rajoittavien ruutujen lisäämisen, jotta jokaisessa kehyksessä voidaan merkitä kentän erilaisia ​​objekteja.

Kun nämä kehykset ommellaan yhteen, tekoälymallit voivat oppia liikettä, käyttäytymistä, kuvioita ja paljon muuta. Se on vain läpi videomerkintä että sellaisia ​​konsepteja kuin lokalisointi, liikkeen sumennus ja objektien seuranta voitaisiin toteuttaa järjestelmissä.

Tekstin merkintä

Tekstin merkintä

Nykyään useimmat yritykset luottavat tekstipohjaiseen dataan ainutlaatuisen oivalluksen ja tiedon saamiseksi. Nyt teksti voi olla mitä tahansa, aina asiakaspalautteesta sovelluksesta sosiaalisen median mainintaan. Ja toisin kuin kuvat ja videot, jotka välittävät enimmäkseen suoraviivaisia ​​aikomuksia, tekstissä on paljon semantiikkaa.

Ihmisinä olemme virittyneet ymmärtämään lauseen kontekstia, jokaisen sanan, lauseen tai lauseen merkityksen, liittämään ne tiettyyn tilanteeseen tai keskusteluun ja ymmärtämään sitten lausunnon takana olevan kokonaisvaltaisen merkityksen. Toisaalta koneet eivät voi tehdä tätä tarkoilla tasoilla. Käsitteet, kuten sarkasmi, huumori ja muut abstraktit elementit, ovat heille tuntemattomia, ja siksi tekstitietojen merkitseminen vaikeutuu. Siksi tekstimerkinnöissä on joitain tarkempia vaiheita, kuten seuraavat:

Semanttinen merkintä - Kohteet, tuotteet ja palvelut tehdään merkityksellisemmiksi sopivilla avainsanailmaisinnoilla ja tunnisteparametreilla. Chatbotit tehdään myös matkimaan ihmisten keskusteluja tällä tavalla.

Tarkoitusmerkintä - käyttäjän tarkoitus ja käyttäjän käyttämä kieli on merkitty koneiden ymmärtämistä varten. Tämän avulla mallit voivat erottaa pyynnön komennosta tai suosituksen varauksesta ja niin edelleen.

Tekstin luokittelu - lauseet tai kappaleet voidaan merkitä ja luokitella kattavien aiheiden, suuntausten, aiheiden, mielipiteiden, luokkien (urheilu, viihde ja vastaavat) ja muiden parametrien perusteella.

Entiteetin merkintä - jossa jäsentämättömät lauseet merkitään, jotta ne olisivat merkityksellisempiä ja saataisiin koneiden ymmärtämään muotoon. Tämän toteuttamiseksi on mukana kaksi näkökohtaa - nimetty kokonaisuuden tunnistus ja entiteetin linkittäminen. Nimetty entiteettitunnistus on, kun paikkojen, ihmisten, tapahtumien, organisaatioiden ja muiden nimitykset merkitään ja tunnistetaan, ja yksiköiden linkittäminen on, kun nämä tunnisteet linkitetään lauseisiin, lauseisiin, tosiseikkoihin tai mielipiteisiin, jotka seuraavat niitä. Nämä kaksi prosessia muodostavat yhdessä liittyvän tekstin ja sitä ympäröivän lausunnon välisen suhteen.

3 keskeistä vaihetta tietojen merkinnöissä ja tietojen merkintäprosessissa 

Joskus voi olla hyödyllistä puhua vaiheittaisista prosesseista, jotka tapahtuvat monimutkaisessa tietojen merkintä- ja merkintähankkeessa.

- Ensimmäisessä vaiheessa on hankinta. Tässä yritykset keräävät ja keräävät tietoja. Tähän vaiheeseen kuuluu tyypillisesti aiheen asiantuntemuksen hankkiminen joko ihmisoperaattoreilta tai tietojen lisenssisopimuksella.

- toinen ja keskeinen vaihe prosessissa on varsinainen merkintä ja huomautus.

Tässä vaiheessa tapahtuisi NER, mielipiteiden ja aikomusten analyysi, kuten puhuimme aiemmin kirjassa.

Nämä ovat pähkinät ja pultit tietojen tarkalleen merkitsemiselle ja merkinnöille, joita käytetään koneoppimisprojekteissa, jotka onnistuvat saavuttamaan niille asetetut tavoitteet.

Kun tiedot on riittävästi merkitty, merkitty tai merkitty, tiedot lähetetään kolmas ja viimeinen vaihe prosessista, joka on käyttöönotto tai tuotanto.

Kolme keskeistä vaihetta tietojen merkinnöissä ja tietojen merkitsemisessä

Yksi asia, joka on pidettävä mielessä hakuvaiheessa, on vaatimustenmukaisuuden tarve. Tässä vaiheessa yksityisyydensuojaongelmat voivat olla ongelmallisia. Olipa kyseessä HIPAA tai GDPR tai muut paikalliset tai liittovaltion ohjeet, toistettavat tiedot voivat olla arkaluontoisia ja niitä on hallittava.

Ottaen huomioon kaikki nämä tekijät, tämä kolmivaiheinen prosessi voi olla ainutlaatuisen tehokas tulosten kehittämisessä yritysten sidosryhmille.

Tietojen merkintäprosessi

Kolme keskeistä vaihetta tietojen merkinnöissä ja tietojen merkitsemisessä

Ominaisuudet tietojen merkinnöille ja tietojen merkintätyökaluille

Tietojen merkintätyökalut ovat ratkaisevia tekijöitä, jotka voivat tehdä tai rikkoa tekoälyprojektisi. Tarkkojen tulosten ja tulosten osalta aineistojen laadulla ei ole väliä. Itse asiassa tietokommenttityökalut, joita käytät tekoälymoduuliesi kouluttamiseen, vaikuttavat valtavasti tuotoksiin.

Siksi on tärkeää valita ja käyttää kaikkein toimivinta ja sopivinta datan merkintatyökalua, joka vastaa yrityksesi tai projektisi tarpeita. Mutta mikä on tietojen merkintätyökalu? Mitä tarkoitusta se palvelee? Onko mitään tyyppejä? Otetaanpa selvää.

Ominaisuudet tietojen merkintöihin ja tietojen merkintätyökaluihin

Kuten muutkin työkalut, tietojen merkintatyökalut tarjoavat laajan valikoiman ominaisuuksia ja ominaisuuksia. Jotta saat nopean käsityksen ominaisuuksista, tässä on luettelo tärkeimmistä ominaisuuksista, joita sinun tulee etsiä, kun valitset datan merkintätyökalun.

Tietojoukon hallinta

Tietojen merkintatyökalun, jota aiot käyttää, on tuettava käsilläsi olevia tietojoukkoja ja voit tuoda ne ohjelmistoon merkintöjä varten. Joten tietojoukkojen hallinta on ensisijainen työkalutarjous. Nykyaikaiset ratkaisut tarjoavat ominaisuuksia, joiden avulla voit tuoda suuria tietomääriä saumattomasti ja samalla järjestää tietojoukkoja esimerkiksi lajittelun, suodattamisen, kloonaamisen, yhdistämisen ja muiden toimintojen avulla.

Kun tietojoukko on syötetty, seuraavaksi viedään ne käyttökelpoisina tiedostoina. Käyttämäsi työkalun avulla voit tallentaa tietojoukot määrittämääsi muotoon, jotta voit syöttää ne ML -moduuleihisi.

Merkintätekniikat

Tätä varten tietojen merkintätyökalu on rakennettu tai suunniteltu. Kiinteän työkalun pitäisi tarjota sinulle erilaisia ​​huomautustekniikoita kaikentyyppisille tietojoukoille. Tämä on, ellet kehitä mukautettua ratkaisua tarpeisiisi. Työkalusi avulla voit merkitä videoita tai kuvia tietokoneen visiosta, ääntä tai tekstiä NLP: stä ja transkriptioista ja paljon muuta. Tätä tarkentamalla edelleen pitäisi olla vaihtoehtoja rajauslaatikoiden, semanttisen segmentoinnin, kuutioiden, interpoloinnin, mielianalyysin, puheen osien, ydinratkaisuiden ja muiden käyttämiseen.

Aloittamattomille on myös tekoälykäyttöisiä datamerkintöjä. Näissä on tekoälymoduulit, jotka oppivat itsenäisesti merkintälaitteen työmalleista ja merkitsevät automaattisesti kuvia tai tekstiä. Sellainen
moduulien avulla voidaan tarjota uskomatonta apua annotaattoreille, optimoida huomautuksia ja jopa toteuttaa laaduntarkastuksia.

Tietojen laadunvalvonta

Laaduntarkastuksista puheen ollen, useita datan merkintatyökaluja on saatavana upotetuilla laaduntarkistusmoduuleilla. Niiden avulla merkinnät voivat tehdä parempaa yhteistyötä tiiminsä jäsenten kanssa ja optimoida työnkulut. Tämän ominaisuuden avulla huomautukset voivat merkitä ja seurata kommentteja tai palautetta reaaliajassa, seurata henkilöiden henkilöitä, jotka tekevät muutoksia tiedostoihin, palauttaa aiemmat versiot, valita konsensusmerkinnät ja paljon muuta.

turvallisuus

Koska käsittelet tietoja, tietoturvan pitäisi olla etusijalla. Saatat käsitellä luottamuksellisia tietoja, kuten henkilötietoja tai immateriaalioikeuksia. Työkalusi on siis tarjottava ilmatiivis turvallisuus tietojen säilyttämiselle ja jakamiselle. Sen on tarjottava työkaluja, jotka rajoittavat pääsyä tiimin jäsenille, estävät luvattomat lataukset ja paljon muuta.

Näiden lisäksi turvallisuusstandardeja ja protokollia on noudatettava ja noudatettava.

Työvoiman hallinta

Tietojen merkintatyökalu on myös eräänlainen projektinhallinta -alusta, jossa tehtäviä voidaan antaa tiimin jäsenille, tehdä yhteistyötä, tehdä arviointeja ja paljon muuta. Siksi työkalun tulisi sopia työnkulkuun ja prosessiin tuottavuuden optimoimiseksi.

Lisäksi työkalulla on oltava myös minimaalinen oppimiskäyrä, koska tietojen merkitseminen itsessään on aikaa vievää. Se ei palvele mitään tarkoitusta viettää liikaa aikaa yksinkertaisesti työkalun oppimiseen. Joten sen pitäisi olla intuitiivista ja saumatonta, jotta kuka tahansa voi aloittaa nopeasti.

Tietomerkinnän etujen analysointi

Kun prosessi on niin monimutkainen ja määritelty, on oltava erityisiä etuja, joita käyttäjät tai ammattilaiset voivat kokea. Sen lisäksi, että tietomerkinnät optimoivat tekoälyn ja koneoppimisalgoritmien koulutusprosessin, se tarjoaa myös erilaisia ​​etuja. Tutkitaan mitä ne ovat.
Analysoimalla tietojen merkinnän edut

Kattavampi käyttökokemus

Tekoälyn mallien tarkoitus on tarjota käyttäjille lopullinen kokemus ja tehdä heidän elämästään yksinkertainen. Ideoita, kuten chatbotteja, automaatiota, hakukoneita ja muuta, on kaikki koottu samaan tarkoitukseen. Tietomerkinnöillä käyttäjät saavat saumattoman verkkokokemuksen, jossa ristiriidat ratkaistaan, hakukyselyt täyttävät asiaankuuluvat tulokset ja komennot ja tehtävät suoritetaan helposti.

Ne tekevät Turingin testistä murtavan

Alan Turing ehdotti Turingin testiä ajatteleville koneille. Kun järjestelmä repeää testin, sen sanotaan olevan ihmismielen tasolla, jossa koneen toisella puolella oleva henkilö ei pystyisi kertomaan, onko hän vuorovaikutuksessa toisen ihmisen tai koneen kanssa. Tänään olemme kaikki askeleen päässä Turing-testin murtamisesta tietojen merkintätekniikoiden takia. Keskustelurobotit ja virtuaaliassistentit toimivat kaikki ylivertaisilla merkintämalleilla, jotka luovat saumattomasti keskustelut ihmisten kanssa. Jos huomaat, Sirin kaltaiset virtuaaliassistentit eivät ole vain älykkäämpiä, vaan myös omituisempia.

Ne tekevät tuloksista tehokkaampia

Tekoälyn mallien vaikutukset voidaan tulkita niiden tuottamien tulosten tehokkuudesta. Kun tiedot on täydellisesti merkitty ja merkitty, tekoälymallit eivät voi mennä pieleen ja yksinkertaisesti tuottaa tehokkaimpia ja tarkimpia tuloksia. Itse asiassa heitä koulutettaisiin niin pitkälle, että niiden tulokset olisivat dynaamisia, kun vastaukset vaihtelevat ainutlaatuisten tilanteiden ja skenaarioiden mukaan.

Tietomerkintätyökalun luominen tai rakentamatta jättäminen

Yksi kriittinen ja kattava asia, joka voi tulla esiin tietomerkinnöissä tai tietojen merkitsemisprojektissa, on valinta joko rakentaa tai ostaa toimintoja näille prosesseille. Tämä voi tulla esiin useita kertoja projektin eri vaiheissa tai liittyä ohjelman eri osiin. Valinta on mahdollista rakentaa järjestelmä sisäisesti vai luottaa toimittajiin, on aina kompromissi.

Tietojen merkintätyökalun luominen tai rakentamatta jättäminen

Kuten voit todennäköisesti nyt kertoa, tietojen merkintä on monimutkainen prosessi. Samalla se on myös subjektiivinen prosessi. Tarkoituksena on, että ei ole olemassa yhtä ainoaa vastausta kysymykseen siitä, pitäisikö sinun ostaa tai rakentaa tietomerkintätyökalu. Paljon tekijöitä on otettava huomioon, ja sinun on kysyttävä itseltäsi joitain kysymyksiä ymmärtääksesi vaatimuksesi ja ymmärtääksesi, onko sinun todella ostettava tai rakennettava sellainen.

Tämän yksinkertaistamiseksi tässä on joitain tekijöitä, jotka sinun tulisi ottaa huomioon.

Sinun tavoitteesi

Ensimmäinen elementti, jonka sinun on määriteltävä, on tavoite tekoälyn ja koneoppimiskonseptien avulla.

  • Miksi otat ne käyttöön yrityksessäsi?
  • Ratkaisevatko ne asiakkaidesi todellisen ongelman?
  • Tekevätkö he mitään käyttöliittymää vai taustaprosessia?
  • Käytätkö tekoälyä uusien ominaisuuksien esittelyyn tai nykyisen verkkosivustosi, sovelluksen tai moduulin optimointiin?
  • Mitä kilpailijasi tekee segmentilläsi?
  • Onko sinulla tarpeeksi käyttötapauksia, jotka tarvitsevat tekoälyn puuttumista?

Vastaukset näihin kokoavat ajatuksesi - joita voi tällä hetkellä olla kaikkialla - yhteen paikkaan ja antaa sinulle enemmän selkeyttä.

AI -tiedonkeruu / lisensointi

Tekoälymallit vaativat vain yhden elementin toimiakseen - dataa. Sinun on tunnistettava, mistä voit tuottaa valtavia määriä totuustietoa. Jos yrityksesi tuottaa suuria määriä dataa, joka on käsiteltävä saadakseen tärkeitä tietoja liiketoiminnasta, toiminnasta, kilpailijoiden tutkimuksesta, markkinoiden epävakausanalyysistä, asiakkaiden käyttäytymistutkimuksesta ja muusta, tarvitset tietojen merkintatyökalun. Kannattaa kuitenkin ottaa huomioon myös tuottamasi datamäärä. Kuten aiemmin mainittiin, tekoälymalli on vain yhtä tehokas kuin syötettävän datan laatu ja määrä. Joten päätöksesi pitäisi aina riippua tästä tekijästä.

Jos sinulla ei ole oikeita tietoja ML-malliesi kouluttamiseen, myyjät voivat olla varsin käteviä ja auttavat sinua oikeuttamaan ML-mallien kouluttamiseen tarvittavat tiedot. Joissakin tapauksissa osa toimittajan tuomasta arvosta sisältää sekä teknisen kyvyn että pääsyn resursseihin, jotka edistävät projektin menestystä.

talousarvio

Toinen perusedellytys, joka todennäköisesti vaikuttaa kaikkiin yksittäisiin tekijöihin, joista parhaillaan keskustelemme. Ratkaisu kysymykseen siitä, pitäisikö tietolähde rakentaa vai ostaa, on helppoa, kun ymmärrät, onko sinulla riittävästi budjettia kuluttamiseen.

Vaatimustenmukaisuuden monimutkaisuus

Vaatimustenmukaisuuden monimutkaisuus Toimittajat voivat olla erittäin hyödyllisiä tietosuojaan ja arkaluonteisten tietojen oikeaan käsittelyyn liittyen. Yksi tällaisista käyttötapauksista koskee sairaalaa tai terveydenhoitoon liittyvää yritystä, joka haluaa hyödyntää koneoppimisen voimaa vaarantamatta sen noudattamista HIPAA: n ja muiden tietosuojasääntöjen mukaisesti. Jopa lääketieteen ulkopuolelta Euroopan GDPR: n kaltaiset lait kiristävät tietojoukkojen valvontaa ja vaativat suurempaa valppautta yrityksen sidosryhmiltä.

Työvoima

Tietojen merkinnät edellyttävät ammattitaitoista työvoimaa työskennelläksesi yrityksesi koosta, laajuudesta ja toimialueesta riippumatta. Vaikka tuotat vähimmäistietoja joka päivä, tarvitset data -asiantuntijoita käsittelemään tietojasi merkintöjä varten. Joten nyt sinun on ymmärrettävä, onko sinulla tarvittava työvoima. Jos sinulla on, ovatko he taitavia vaadittujen työkalujen ja tekniikoiden kanssa tai tarvitsevatko he ammattitaitoa? Jos he tarvitsevat taitoja, onko sinulla riittävästi rahaa kouluttaa heitä?

Lisäksi parhaat tietomerkintä- ja merkintäjärjestelmät vievät useita aihe- tai toimialan asiantuntijoita ja segmentoivat ne väestötietojen, kuten iän, sukupuolen ja osaamisalueen mukaan - tai usein niiden lokalisoitujen kielten mukaan, joiden kanssa he työskentelevät. Tässä taas kerran Shaipissa puhumme oikeiden ihmisten saamisesta oikeille istuimille ja ajamme siten oikeat silmukka-prosessit, jotka johtavat ohjelmalliset ponnistuksesi menestykseen.

Pienet ja suuret projektitoiminnot ja kustannusrajat

Monissa tapauksissa myyjän tuki voi olla enemmän vaihtoehto pienempää projektia tai pienempiä projektivaiheita varten. Kun kustannukset ovat hallittavissa, yritys voi hyötyä ulkoistamisesta tehostaakseen tietojen merkintöjä tai merkintöjä.

Yritykset voivat myös tarkastella tärkeitä kynnysarvoja - joissa monet toimittajat sitovat kustannukset kulutettuun tietomäärään tai muihin resurssien vertailuarvoihin. Oletetaan esimerkiksi, että yritys on tilannut toimittajan kanssa testausjoukkojen määrittämiseen vaadittavan ikävän tietojen syöttämisen.

Sopimuksessa voi olla piilotettu kynnys, jossa esimerkiksi liikekumppanin on otettava uusi AWS-tietojen tallennustila tai jokin muu palvelukomponentti Amazon Web Services -palvelusta tai joku muu kolmannen osapuolen toimittaja. Ne välittävät sen asiakkaalle suurempien kustannusten muodossa, ja se asettaa hintalappun asiakkaan ulottumattomiin.

Näissä tapauksissa toimittajilta saamiesi palveluiden mittaaminen auttaa pitämään projektin kohtuuhintaisena. Oikean soveltamisalan varmistaminen varmistaa, että projektikustannukset eivät ylitä sitä, mikä on kohtuullista tai mahdollista yritykselle.

Avoimen lähdekoodin ja ilmaisohjelmien vaihtoehdot

Avoimen lähdekoodin ja ilmaisohjelmien vaihtoehdotJotkut vaihtoehdot toimittajan täydelle tuelle sisältävät avoimen lähdekoodin ohjelmistojen tai jopa ilmaisten ohjelmistojen käyttämisen tietojen merkitsemiseen tai merkitsemiseen. Tässä on eräänlainen keskitie, jossa yritykset eivät luo kaikkea tyhjästä, mutta myös välttävät turvautumasta liikaa kaupallisiin myyjiin.

Avoimen lähdekoodin tee-se-itse-mentaliteetti on sinänsä eräänlainen kompromissi - insinöörit ja sisäiset ihmiset voivat hyödyntää avoimen lähdekoodin yhteisöä, jossa hajautetut käyttäjäkannat tarjoavat omat ruohonjuuritason tukensa. Se ei ole kuin mitä saat myyjältä - et saa ympärivuorokautista apua tai vastauksia kysymyksiin tekemättä sisäistä tutkimusta - mutta hintalappu on alhaisempi.

Joten iso kysymys - milloin sinun pitäisi ostaa tietojen merkintätyökalu:

Kuten monenlaisten korkean teknologian projektien kohdalla, tämän tyyppinen analyysi - milloin rakentaa ja milloin ostaa - vaatii omistautunutta ajattelua ja harkintaa näiden hankkeiden hankinnasta ja hallinnasta. Haasteet, joita useimmat yritykset kohtaavat tekoälyn / ML-hankkeisiin liittyen harkita "rakentaa" -vaihtoehtoa, ei ole kyse pelkästään projektin rakentamisesta ja kehittämisestä. Usein on valtava oppimiskäyrä päästäksesi siihen pisteeseen, jossa todellinen tekoälyn / ML-kehitys voi tapahtua. Uusilla tekoäly / ML-ryhmillä ja aloitteilla tuntemattomien tuntematon määrä on huomattavasti suurempi kuin tunnettujen tuntemattomien määrä.

RakentaaOstaa

Plussat:

  • Koko prosessin hallinta
  • Nopeampi vasteaika

Plussat:

  • Nopeampi markkinoille tulon aika ensimmäisille muuttajille
  • Pääsy viimeisimpään tekniikkaan alan parhaiden käytäntöjen mukaisesti

Miinukset:

  • Hidas ja vakaa prosessi. Vaatii kärsivällisyyttä, aikaa ja rahaa.
  • Jatkuvia huolto- ja korinparannuskuluja
Miinukset:
  • Nykyinen toimittajatarjonta saattaa vaatia muokkaamista käyttötapauksesi tueksi
  • Alusta voi tukea jatkuvia vaatimuksia eikä takaa tulevaa tukea.

Harkitse seuraavia asioita, jotta asiat olisivat vielä yksinkertaisempia:

  • kun työskentelet valtavien tietomäärien parissa
  • kun työskentelet monenlaisten tietojen kanssa
  • kun malleihisi tai ratkaisuihisi liittyvät toiminnot voivat muuttua tai kehittyä tulevaisuudessa
  • kun sinulla on epämääräinen tai yleinen käyttötapaus
  • kun tarvitset selkeän kuvan tietojen merkintätyökalun käyttöönoton kustannuksista
  • ja kun sinulla ei ole oikeaa työvoimaa tai ammattitaitoisia asiantuntijoita työskentelemään työkalujen parissa ja etsit minimaalista oppimiskäyrää

Jos vastauksesi olivat päinvastaisia ​​kuin nämä skenaariot, sinun tulisi keskittyä työkalun rakentamiseen.

Tekijät, jotka on otettava huomioon oikean tietomerkintätyökalun valinnassa

Jos luet tätä, nämä ideat kuulostavat jännittäviltä, ​​ja ne on ehdottomasti helpompi sanoa kuin tehdä. Joten miten voidaan hyödyntää lukuisia jo olemassa olevia tietojen merkintätyökaluja siellä? Joten seuraavassa vaiheessa tarkastellaan tekijöitä, jotka liittyvät oikean tietomerkintätyökalun valitsemiseen.

Toisin kuin muutama vuosi sitten, markkinat ovat kehittyneet monien tietojen merkintätyökalujen avulla käytännössä tänään. Yrityksillä on enemmän vaihtoehtoja valita yksi niiden erillisten tarpeiden perusteella. Mutta jokaisella työkalulla on omat etunsa ja haittansa. Viisaan päätöksen tekemiseksi on myös erotettava objektiivinen reitti subjektiivisten vaatimusten lisäksi.

Katsotaanpa joitain keskeisiä tekijöitä, jotka sinun tulisi ottaa huomioon prosessissa.

Käyttötapauksen määrittäminen

Oikean tietomerkintätyökalun valitsemiseksi sinun on määritettävä käyttötapasi. Sinun tulisi ymmärtää, jos vaatimus sisältää tekstiä, kuvaa, videota, ääntä tai sekoitusta kaikista tietotyypeistä. On olemassa erillisiä työkaluja, joita voit ostaa, ja on kokonaisvaltaisia ​​työkaluja, joiden avulla voit suorittaa erilaisia ​​toimia tietojoukoilla.

Nykyiset työkalut ovat intuitiivisia ja tarjoavat sinulle vaihtoehtoja tallennustilojen (verkko, paikallinen tai pilvi), merkintätekniikoiden (ääni, kuva, 3D ja muut) ja joukon muita näkökohtia varten. Voit valita työkalun erityistarpeidesi mukaan.

Laadunvalvontastandardien laatiminen

Laadunvalvontastandardien laatiminen Tämä on ratkaiseva tekijä, joka on otettava huomioon, koska tekoälymalliesi tarkoitus ja tehokkuus riippuvat asettamistasi laatustandardeista. Kuten auditointi, sinun on suoritettava syötettyjen tietojen ja saatujen tulosten laatutarkastukset, jotta ymmärrät, koulutetaanko mallejasi oikealla tavalla ja oikeisiin tarkoituksiin. Kysymys on kuitenkin siitä, miten aiot laatia laatustandardit?

Kuten monien erilaisten töiden kohdalla, monet ihmiset voivat tehdä tietojen merkinnät ja tunnisteet, mutta he tekevät sen eriasteisella menestyksellä. Kun pyydät palvelua, et tarkista automaattisesti laadunvalvonnan tasoa. Siksi tulokset vaihtelevat.

Joten, haluatko ottaa käyttöön konsensusmallin, jossa merkintäjät tarjoavat palautetta laadusta ja korjaavat toimenpiteet toteutetaan välittömästi? Vai pidätkö mieluummin näytekatsauksesta, kultastandardeista tai risteyksestä kuin unionimallit?

Paras ostosuunnitelma varmistaa, että laadunvalvonta on käytössä alusta alkaen asettamalla standardit ennen lopullisesta sopimuksesta sopimista. Tätä määritettäessä ei pidä unohtaa myös virhemarginaaleja. Manuaalista puuttumista ei voida täysin välttää, koska järjestelmät tuottavat virheitä jopa 3 prosentin verran. Tämä vie työn etukäteen, mutta se on sen arvoista.

Kuka merkitsee tietosi?

Seuraava tärkeä tekijä riippuu siitä, kuka merkitsee tietosi. Aiotteko omistaa oman yrityksen tai haluaisitko mieluummin ulkoistaa sen? Jos olet ulkoistamassa, sinun on otettava huomioon laillisuudet ja noudattamistoimenpiteet, koska tietoihin liittyy yksityisyyttä ja luottamuksellisuutta. Ja jos sinulla on sisäinen tiimi, kuinka tehokkaasti he oppivat uuden työkalun? Mikä on aika markkinoida tuotetta tai palvelua? Onko sinulla oikeat laatumittarit ja tiimit tulosten hyväksymiseen?

Toimittaja vs. Kumppanikeskustelu

Toimittaja vs. Kumppanikeskustelu Tietomerkinnät ovat yhteistyöprosessi. Siihen liittyy riippuvuuksia ja monimutkaisuutta, kuten yhteentoimivuus. Tämä tarkoittaa, että tietyt tiimit työskentelevät aina rinnakkain keskenään ja yksi joukkueista voi olla myyjäsi. Siksi valitsemasi myyjä tai kumppani on yhtä tärkeä kuin työkalu, jota käytät tietojen merkitsemiseen.

Tässä tekijässä on otettava huomioon tekijät, kuten kyky pitää tietosi ja aikomuksesi luottamuksellisina, aikomus hyväksyä palautetta ja työskennellä sen kanssa, ennakoivuus tietojen hankkimisessa, toiminnan joustavuus ja paljon muuta, ennen kuin kättelet myyjää tai kumppania . Olemme sisällyttäneet joustavuuden, koska tietojen merkintävaatimukset eivät ole aina lineaarisia tai staattisia. Ne saattavat muuttua tulevaisuudessa, kun laajennat yritystäsi. Jos olet tällä hetkellä tekemisissä vain tekstipohjaisten tietojen kanssa, kannattaa ehkä merkitä ääni- tai videotiedot skaalattaessa, ja tukesi tulisi olla valmis laajentamaan heidän näköalojaan kanssasi.

Toimittajan osallistuminen

Yksi tavoista arvioida toimittajien osallistumista on saamasi tuki.

Kaikissa ostosuunnitelmissa on otettava huomioon tämä komponentti. Millainen tuki näyttää kentältä? Keitä sidosryhmät ja kohtaavat ihmiset ovat yhtälön molemmin puolin?

On myös konkreettisia tehtäviä, joiden on täsmennettävä myyjän osallistuminen (tai tulee olemaan). Tarjoaako myyjä aktiivisesti raakatietoja etenkin tietomerkinnöille tai etikettiprojekteille? Kuka toimii aiheen asiantuntijoina ja kuka palkkaa heidät joko työntekijöinä tai itsenäisinä urakoitsijoina?

Avainkäyttötapaukset

Miksi yritykset toteuttavat tällaisia ​​tietojen merkintä- ja merkintähankkeita?

Käyttötapauksia on runsaasti, mutta jotkut yleisimmistä tapauksista havainnollistavat, kuinka nämä järjestelmät auttavat yrityksiä saavuttamaan tavoitteet.

Tietojen merkintäavainten käyttötapaukset

Esimerkiksi joissakin käyttötapauksissa yritetään kouluttaa digitaalisia avustajia tai vuorovaikutteisia puhevastausjärjestelmiä. Todellakin, samantyyppiset resurssit voivat olla hyödyllisiä kaikissa tilanteissa, joissa tekoälyyksikkö on vuorovaikutuksessa ihmisen kanssa. Mitä enemmän tietojen merkinnät ja merkinnät ovat edesauttaneet kohdennettuja testitietoja ja koulutustietoja, sitä paremmin nämä suhteet toimivat yleensä.

Toinen keskeinen käyttötapa tietojen merkinnöissä ja merkinnöissä on toimialakohtaisen tekoälyn kehittäminen. Voit kutsua joitain tämän tyyppisiä hankkeita "tutkimuslähtöiseksi" tekoälyksi, jossa toiset ovat enemmän toiminnallisia tai menettelyllisiä. Terveydenhuolto on merkittävä vertikaali tälle dataintensiiviselle työlle. Tämä mielessä kuitenkin muutkin teollisuudenalat, kuten rahoitus, sairaalat, valmistus tai jopa vähittäiskauppa, käyttävät myös tämän tyyppisiä järjestelmiä.

Muut käyttötapaukset ovat luonteeltaan tarkempia. Ota kasvojentunnistus kuvankäsittelyjärjestelmäksi. Sama tietojen merkintä ja merkinnät auttavat toimittamaan tietokonejärjestelmille tietoja, joita he tarvitsevat yksilöiden tunnistamiseksi ja kohdennettujen tulosten tuottamiseksi.

Joidenkin yritysten vastenmielisyys kasvojentunnistuksen alalla on esimerkki siitä, miten tämä toimii. Kun tekniikkaa ei valvota riittävästi, se aiheuttaa suuria huolenaiheita oikeudenmukaisuudesta ja sen vaikutuksesta ihmisyhteisöihin.

Tapaustutkimuksia

Seuraavassa on muutamia esimerkkejä tapaustutkimuksista, joissa käsitellään sitä, miten tietojen merkinnät ja tietojen merkinnät todella toimivat käytännössä. Shaip huolehtii siitä, että tarjoamme korkeimman laadun ja erinomaiset tulokset tietojen merkinnöissä ja tietojen merkinnöissä.

Suuri osa yllä olevasta keskustelusta tietojen merkintöjen ja merkintöjen standardisaavutuksista paljastaa, miten lähestymme kutakin projektia ja mitä tarjoamme yrityksille ja sidosryhmille, joiden kanssa työskentelemme.

Tapaustutkimusmateriaalit, jotka osoittavat, miten tämä toimii:

Tietojen merkintäavainten käyttötapaukset

Kliinisten tietojen lisensointiprojektissa Shaip-tiimi käsitteli yli 6,000 tuntia ääntä, poisti kaikki suojatut terveystiedot (PHI) ja jättivät HIPAA-yhteensopivan sisällön terveydenhuollon puheentunnistusmalleihin.

Tämän tyyppisissä tapauksissa kriteerit ja saavutusten luokittelu ovat tärkeitä. Raakatiedot ovat äänen muodossa, ja osapuolet on tunnistettava. Esimerkiksi NER-analyysin avulla kaksoistavoitteena on tunnistaa ja merkitä sisältö.

Toinen tapaustutkimus sisältää syvällisen keskustelulliset AI-harjoitustiedot projekti, jonka saimme päätökseen 3,000 14 lingvistin kanssa 27 viikon aikana. Tämä johti koulutusdatan tuottamiseen XNUMX kielellä, jotta voidaan kehittää monikielisiä digitaalisia avustajia, jotka pystyvät käsittelemään ihmisten vuorovaikutusta laajalla valikoimalla äidinkieliä.

Tässä nimenomaisessa tapaustutkimuksessa tarve saada oikea henkilö oikeaan tuoliin oli ilmeinen. Aiheiden asiantuntijoiden ja sisällön syöttöoperaattoreiden suuri määrä tarkoitti organisaation ja menettelyjen yksinkertaistamista, jotta projekti saataisiin aikaan tietyllä aikataululla. Tiimimme pystyi voittamaan alan standardin suurella marginaalilla optimoimalla tiedonkeruun ja myöhemmät prosessit.

Muun tyyppiset tapaustutkimukset sisältävät esimerkiksi botin koulutusta ja tekstimerkintöjä koneoppimiseen. Jälleen kerran tekstimuodossa on edelleen tärkeää kohdella tunnistettuja osapuolia tietosuojalakien mukaisesti ja lajitella raakatiedot kohdennettujen tulosten saamiseksi.

Toisin sanoen, työskennellessään useiden tietotyyppien ja -muotojen välillä, Shaip on osoittanut saman tärkeän menestyksen soveltamalla samoja menetelmiä ja periaatteita sekä raakatietoihin että tietojen lisensointitapahtumiin.

Käärimistä

Uskomme rehellisesti, että tämä opas oli kekseliäs sinulle ja että sinulla on vastaus useimpiin kysymyksiisi. Jos et silti ole vakuuttunut luotettavasta myyjästä, älä etsi enää.

Olemme Shaipissa johtava tietojen merkintäyritys. Meillä on alan asiantuntijoita, jotka ymmärtävät tietoja ja niihin liittyviä huolenaiheita. Voisimme olla ihanteelliset kumppanisi, kun tuomme pöytään taitoja, kuten sitoutumista, luottamuksellisuutta, joustavuutta ja omistajuutta jokaiseen projektiin tai yhteistyöhön.

Joten riippumatta siitä, minkä tyyppisestä datasta aiot saada merkintöjä, voisit löytää meistä sen veteraanitiimin vastaamaan vaatimuksiisi ja tavoitteisiisi. Hanki tekoälymallisi optimoitu oppimiseen kanssamme.

Puhutaan

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuojalauseke ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

Usein kysytyt kysymykset (FAQ)

Tietojen merkinnät tai tietojen merkinnät ovat prosessi, jonka avulla koneet tunnistavat tiettyjen objektien tiedot tulosten ennustamiseksi. Kohteiden merkitseminen, transkriptio tai käsittely tekstin, kuvan, skannausten jne. Sisällä mahdollistavat algoritmien tulkita merkityt tiedot ja saada koulutusta ratkaisemaan todelliset liiketoimintatapaukset itse ilman ihmisen väliintuloa.

Koneoppimisessa (sekä valvotussa että valvomattomassa) merkityt tai huomautuksilla merkityt tiedot merkitsevät, kopioivat tai käsittelevät ominaisuuksia, jotka haluat koneoppimismalliesi ymmärtävän ja tunnistavan, jotta voidaan ratkaista todelliset haasteet.

Tietojen merkitsijä on henkilö, joka työskentelee väsymättä rikastuttaakseen tietoja siten, että ne voidaan tunnistaa koneilla. Se voi sisältää yhden tai kaikki seuraavista vaiheista (käyttötarkoituksen ja vaatimuksen mukaan): Tietojen puhdistus, tietojen kopiointi, tietojen merkinnät tai tietojen merkinnät, laadunvarmistus jne.

Työkaluja tai alustoja (pilvipohjaisia ​​tai paikan päällä olevia), joita käytetään korkealaatuisten tietojen (kuten tekstin, äänen, kuvan, videon) merkitsemiseen tai merkitsemiseen koneoppimisen metatiedoilla, kutsutaan datan merkintatyökaluiksi.

Työkalut tai alustat (pilvipohjaiset tai paikan päällä olevat), joita käytetään liikkuvien kuvien merkitsemiseen tai merkitsemiseen kuva kerrallaan videosta laadukkaan harjoitustietojen luomiseksi koneoppimiseen.

Työkalut tai alustat (pilvipohjaiset tai paikan päällä olevat), joita käytetään arvostelujen, sanomalehtien, lääkärin reseptin, sähköisten terveystietojen, taseiden jne. Tekstin merkitsemiseen tai merkitsemiseen laadukkaan koulutusdatan luomiseksi koneoppimiseen. Tätä prosessia voidaan kutsua myös merkitsemiseksi, merkitsemiseksi, transkriptioksi tai käsittelyksi.