Älykkäät tekoälymallit on koulutettava laajasti, jotta ne pystyvät tunnistamaan kuvioita, esineitä ja lopulta tekemään luotettavia päätöksiä. Koulutettuja tietoja ei kuitenkaan voida syöttää satunnaisesti, ja ne on merkittävä, jotta mallit ymmärtävät, käsittelevät ja oppivat kattavasti kuratoiduista syöttömalleista.
Tässä kohtaa tietojen merkintä tulee merkitsemistietoina tai pikemminkin metatiedoina tietyn tietojoukon mukaisesti, jotta voidaan keskittyä koneiden ymmärtämisen lisäämiseen. Yksinkertaistettuna, Tietojen merkintä luokittelee valikoivasti tiedot, kuvat, tekstin, äänen, videot ja mallit parantaakseen tekoälyn toteutusta.
Kuten per NASSCOM Tietojen merkintä Raportin mukaan maailmanlaajuisten tietojen merkintämarkkinoiden arvon odotetaan kasvavan 700% vuoden 2023 loppuun mennessä vuoden 2018 tasoon verrattuna. resursseja ja jopa kolmannen osapuolen ratkaisuja.
Näiden havaintojen lisäksi voidaan myös päätellä, että globaalien tietomerkintamarkkinoiden arvo oli 1.2 miljardia dollaria vuonna 2018. Odotamme kuitenkin niiden laajentuvan, koska datamerkintöjen markkinoiden koon oletetaan saavuttavan massiivisen 4.4 miljardin dollarin arvon vuoteen 2023 mennessä.
Tietojen merkitseminen on tunnin tarve, mutta siihen liittyy useita käyttöönotto- ja hintakohtaisia haasteita.
Joitakin pakottavampia ovat:
- Hidas tietojen valmistelu tarpeettomien puhdistustyökalujen ansiosta
- Tarvittavan laitteiston puute massiivisen työvoiman käsittelyyn ja liiallinen määrä kaavittua dataa
- Rajoitettu pääsy avantgarde-merkintätyökaluihin ja tukiteknologioihin
- Tietojen merkitsemisen korkeammat kustannukset
- Johdonmukaisuuden puute laadukkaiden tietojen merkitsemisessä
- Skaalautuvuuden puute, jos ja milloin AI-mallin on katettava ylimääräinen osallistujajoukko
- Vaatimustenmukaisuuden puute, kun on kyse vakaan tietoturva -asennon säilyttämisestä tietojen keräämisen ja käytön aikana
Vaikka voit erottaa tietojen merkinnät käsitteellisesti, asiaankuuluvat työkalut edellyttävät, että käsitteet luokitellaan tietojoukkojen luonteen mukaan. Nämä sisältävät:
- Äänen luokitus: Sisältää äänikokoelman, segmentoinnin ja transkription
- Kuvan merkinnät: Sisältää keräämisen, luokittelun, segmentoinnin ja keskeisten tietojen merkinnät
- Tekstin merkinnät: Sisältää tekstin poiminnan ja luokittelun
- Videon merkintä: Sisältää elementtejä, kuten videokokoelman, luokittelun ja segmentoinnin
- 3D -merkinnät: Sisältää objektien seurannan ja segmentoinnin
Edellä mainitun erottelun lisäksi, erityisesti laajemmasta näkökulmasta, tietojen merkinnät on jaettu neljään tyyppiin, mukaan lukien kuvaava, arvioiva, informatiivinen ja yhdistelmä. Luokittelu, poiminta, objektien seuranta, josta olemme jo keskustelleet yksittäisten tietojoukkojen osalta.
Tietojen merkitseminen on yksityiskohtainen prosessi, joka sisältää seuraavat vaiheet tekoälymallien kouluttamiseksi kategorisesti:
- Tietojoukkojen kerääminen strategioiden kautta, esim. Sisäinen, avoimen lähdekoodin toimittajat
- Tietojoukkojen merkitseminen Computer Visionin, syvän oppimisen ja NLP-ominaisuuksien mukaan
- Tuotettujen mallien testaaminen ja arviointi älykkyyden määrittämiseksi osana käyttöönottoa
- Tyydyttää hyväksyttävän mallin laadun ja lopulta vapauttaa sen kattavaan käyttöön
Oikeat tietojen merkintätyökalut, jotka ovat synonyymi uskottavalle tietojen merkintäalustalle, on valittava ottaen huomioon seuraavat tekijät:
- Tyyppi älykkyyttä, jonka haluat mallilla olevan määriteltyjen käyttötapausten kautta
- Tietojen merkintöjen laatu ja kokemus, jotta he voivat käyttää työkaluja tarkasti
- Laatustandardit mielessäsi
- Vaatimustenmukaisuustarpeet
- Kaupalliset, avoimen lähdekoodin ja ilmaisohjelmat
- Budjetti, jonka voit säästää
Mainittujen tekijöiden lisäksi sinun on parempi muistaa seuraavat seikat:
- Työkalujen merkintöjen tarkkuus
- Työkalut takaavat laadunvarmistuksen
- Integrointimahdollisuudet
- Turvallisuus ja rokotus vuotoja vastaan
- Pilvipohjainen asennus tai ei
- Laadunvalvonnan hallintotaito
- Työkalun vikasuojat, pysäytysraot ja skaalautuva kyky
- Työkaluja tarjoava yritys
Tietojen merkintätyökalut ja -resurssit palvelevat parhaiten vertikaaleja:
- Lääketieteellinen tekoäly: Painopistealueita ovat koulutusdiagnostiikkamallit, joissa on tietokonenäkö parantamaan lääketieteellistä kuvantamista, minimoidaan odotusaika ja minimaalinen kuittaus
- Rahoitus: Painopistealueita ovat luottoriskien, lainojen kelpoisuuden ja muiden tärkeiden tekijöiden arviointi tekstimerkintöjen avulla
- Itsenäinen ajoneuvo tai kuljetus: Painopistealueita ovat NLP- ja Computer Vision -toteutus mallien pinoamiseen, joissa on hullu määrä harjoitustietoja yksilöiden, signaalien, saartojen jne. Havaitsemiseksi.
- Vähittäiskauppa ja verkkokauppa: Painopistealueita ovat hinnoittelukohtaiset päätökset, parempi verkkokauppa, ostajan persoonan seuranta, ostotottumusten ymmärtäminen ja käyttäjäkokemuksen lisääminen
- Teknologia: Painopistealueita ovat tuotteiden valmistus, roskakorin poiminta, kriittisten valmistusvirheiden havaitseminen etukäteen ja paljon muuta
- Maantieteellinen: Painopistealueita ovat GPS ja kaukokartoitus tietyillä merkintätekniikoilla
- Maatalous: Painopistealueita ovat GPS -antureiden, dronien ja tietokonenäön käyttö tarkkuusviljelyn käsitteiden edistämiseksi, maaperän ja sadon olosuhteiden optimoimiseksi, satojen määrittämiseksi ja paljon muuta
Vielä hämmentynyt siitä, mikä on parempi strategia tietojen merkintöjen saamiseksi oikeaan suuntaan, eli itsehallitun asennuksen luominen tai ostaminen kolmannen osapuolen palveluntarjoajalta. Tässä on kunkin edut ja haitat, jotka auttavat sinua tekemään paremman päätöksen:
"Rakentaa" Apporach
| Rakentaa | Ostaa |
|---|---|
Osumat:
| Osumat:
|
pätkii:
| pätkii:
|
Hyödyt:
| Hyödyt:
|
Tuomio
Jos aiot rakentaa eksklusiivisen tekoälyjärjestelmän ilman aikaa, joka on este, tarratyökalun rakentaminen tyhjästä on järkevää. Kaiken muun osalta työkalun ostaminen on paras tapa
