Τα ευφυή μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να εκπαιδεύονται εκτενώς για να μπορούν να αναγνωρίζουν μοτίβα, αντικείμενα και τελικά να λαμβάνουν αξιόπιστες αποφάσεις. Ωστόσο, τα εκπαιδευμένα δεδομένα δεν μπορούν να τροφοδοτηθούν τυχαία και πρέπει να φέρουν ετικέτα για να βοηθήσουν τα μοντέλα να κατανοήσουν, να επεξεργαστούν και να μάθουν ολοκληρωμένα από τα επιμελημένα μοτίβα εισαγωγής.
Εδώ μπαίνει η επισήμανση δεδομένων, ως μια πράξη επισήμανσης πληροφοριών ή μάλλον μεταδεδομένων, σύμφωνα με ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων, για να επικεντρωθεί στην ενίσχυση της κατανόησης των μηχανών. Για απλά περαιτέρω, η επισήμανση δεδομένων κατηγοριοποιεί επιλεκτικά δεδομένα, εικόνες, κείμενο, ήχο, βίντεο και μοτίβα για να βελτιώσει τις υλοποιήσεις AI.
Όπως ανά Επισήμανση δεδομένων NASSCOM Έκθεση, η παγκόσμια αγορά επισήμανσης δεδομένων αναμένεται να αυξηθεί κατά 700% σε αξία μέχρι το τέλος του 2023, σε σύγκριση με το 2018. Αυτή η υποτιθέμενη ανάπτυξη είναι πολύ πιθανό να επηρεάσει τη χρηματοοικονομική κατανομή για αυτοδιαχειριζόμενα εργαλεία επισήμανσης, που υποστηρίζονται εσωτερικά πόρους, ακόμη και λύσεις τρίτων.
Εκτός από αυτά τα ευρήματα, μπορεί επίσης να συναχθεί ότι η παγκόσμια αγορά ετικετών δεδομένων συγκέντρωσε αξία 1.2 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2018. Ωστόσο, αναμένουμε να κλιμακωθεί καθώς το μέγεθος της αγοράς ετικετών δεδομένων εκτιμάται ότι θα φτάσει σε τεράστια αποτίμηση 4.4 δισεκατομμυρίων δολαρίων έως το 2023.
Η επισήμανση δεδομένων είναι η ανάγκη της ώρας, αλλά συνοδεύεται από πολλές προκλήσεις εφαρμογής και συγκεκριμένης τιμής.
Μερικά από τα πιο πιεστικά περιλαμβάνουν:
- Υποτονική προετοιμασία δεδομένων, ευγενική προσφορά περιττών εργαλείων καθαρισμού
- Έλλειψη του απαιτούμενου υλικού για τη διαχείριση ενός τεράστιου εργατικού δυναμικού και υπερβολικού όγκου δεδομένων απόξεσης
- Περιορισμένη πρόσβαση σε πρωτοποριακά εργαλεία σήμανσης και τεχνολογίες υποστήριξης
- Υψηλότερο κόστος επισήμανσης δεδομένων
- Έλλειψη συνέπειας όσον αφορά την προσθήκη ετικετών δεδομένων ποιότητας
- Έλλειψη επεκτασιμότητας, εάν και όταν το μοντέλο AI χρειάζεται να καλύψει ένα επιπλέον σύνολο συμμετεχόντων
- Έλλειψη συμμόρφωσης όσον αφορά τη διατήρηση μιας σταθερής στάσης ασφάλειας δεδομένων κατά την προμήθεια δεδομένων και τη χρήση τους
Αν και μπορείτε να διαχωρίσετε την επισήμανση δεδομένων εννοιολογικά, τα σχετικά εργαλεία απαιτούν να ταξινομήσετε τις έννοιες σύμφωνα με τη φύση των συνόλων δεδομένων. Αυτά περιλαμβάνουν:
- Ταξινόμηση ήχου: Περιλαμβάνει συλλογή ήχου, τμηματοποίηση και μεταγραφή
- Ετικέτα εικόνας: Περιλαμβάνει συλλογή, ταξινόμηση, τμηματοποίηση και επισήμανση δεδομένων βασικών σημείων
- Επισήμανση κειμένου: Περιλαμβάνει εξαγωγή και ταξινόμηση κειμένου
- Ετικέτα βίντεο: Περιλαμβάνει στοιχεία όπως συλλογή βίντεο, ταξινόμηση και τμηματοποίηση
- τρισδιάστατη σήμανση: Διαθέτει παρακολούθηση και τμηματοποίηση αντικειμένων
Εκτός από τον προαναφερθέντα διαχωρισμό, ειδικά από μια ευρύτερη προοπτική, η επισήμανση δεδομένων χωρίζεται σε τέσσερις τύπους, συμπεριλαμβανομένης της Περιγραφικής, της Αξιολογητικής, της Ενημερωτικής και της Συνδυαστικής. Ωστόσο, για τον αποκλειστικό σκοπό της εκπαίδευσης, η επισήμανση δεδομένων διαχωρίζεται ως εξής: Ταξινόμηση, Εξαγωγή, Παρακολούθηση Αντικειμένων, τα οποία έχουμε ήδη συζητήσει για τα μεμονωμένα σύνολα δεδομένων.
Η επισήμανση δεδομένων είναι μια λεπτομερής διαδικασία και περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα για την κατηγορηματική εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης:
- Συλλογή συνόλων δεδομένων, μέσω στρατηγικών π.χ., in-house, ανοιχτού κώδικα, προμηθευτές
- Σήμανση συνόλων δεδομένων σύμφωνα με τις δυνατότητες του Computer Vision, Deep Learning και NLP
- Δοκιμή και αξιολόγηση παραγόμενων μοντέλων για τον προσδιορισμό της νοημοσύνης ως μέρος της ανάπτυξης
- Ικανοποίηση αποδεκτής ποιότητας μοντέλου και τελικά απελευθέρωσή του για ολοκληρωμένη χρήση
Το σωστό σύνολο εργαλείων επισήμανσης δεδομένων, συνώνυμα μιας αξιόπιστης πλατφόρμας επισήμανσης δεδομένων, πρέπει να επιλεγεί λαμβάνοντας υπόψη τους ακόλουθους παράγοντες:
- Τύπος νοημοσύνης που θέλετε να έχει το μοντέλο μέσω καθορισμένων περιπτώσεων χρήσης
- Ποιότητα και εμπειρία των σχολιαστών δεδομένων, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιούν τα εργαλεία με ακρίβεια
- Πρότυπα ποιότητας που έχετε υπόψη σας
- Ειδικές ανάγκες συμμόρφωσης
- Εμπορικά εργαλεία, ανοιχτού κώδικα και δωρεάν λογισμικό
- Προϋπολογισμός που μπορείτε να διαθέσετε
Εκτός από τους προαναφερθέντες παράγοντες, καλό θα ήταν να λάβετε υπόψη σας τα ακόλουθα στοιχεία:
- Ακρίβεια επισήμανσης των εργαλείων
- Η διασφάλιση ποιότητας είναι εγγυημένη από τα εργαλεία
- Δυνατότητες ολοκλήρωσης
- Ασφάλεια και ανοσοποίηση έναντι διαρροών
- Ρύθμιση βάσει cloud ή όχι
- Δραστηριότητα διαχείρισης ποιοτικού ελέγχου
- Fail-Safes, Stop-Gaps και Scalable ικανότητα του εργαλείου
- Η εταιρεία που προσφέρει τα εργαλεία
Τα κατακόρυφα που εξυπηρετούνται καλύτερα από εργαλεία και πόρους σήμανσης δεδομένων περιλαμβάνουν:
- Ιατρική AI: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν διαγνωστικά μοντέλα εκπαίδευσης με όραση υπολογιστή για βελτιωμένη ιατρική απεικόνιση, ελαχιστοποιημένο χρόνο αναμονής και ελάχιστη καθυστέρηση
- Οικονομικών: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την αξιολόγηση πιστωτικών κινδύνων, την επιλεξιμότητα δανείου και άλλους σημαντικούς παράγοντες μέσω της επισήμανσης κειμένου
- Αυτόνομο όχημα ή μεταφορά: Οι περιοχές εστίασης περιλαμβάνουν την εφαρμογή NLP και Computer Vision για στοίβαξη μοντέλων με έναν τρελό όγκο δεδομένων εκπαίδευσης για τον εντοπισμό ατόμων, σημάτων, αποκλεισμού κ.λπ.
- Λιανικό & ηλεκτρονικό εμπόριο: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν αποφάσεις που αφορούν συγκεκριμένες τιμές, βελτιωμένο ηλεκτρονικό εμπόριο, παρακολούθηση των προσώπων του αγοραστή, κατανόηση των αγοραστικών συνηθειών και ενίσχυση της εμπειρίας χρήστη
- Τεχνολογία: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν την κατασκευή προϊόντων, την επιλογή κάδου, την εκ των προτέρων ανίχνευση κρίσιμων κατασκευαστικών σφαλμάτων και πολλά άλλα
- Γεωχωρικός: Οι περιοχές εστίασης περιλαμβάνουν GPS και τηλεπισκόπηση με επιλεγμένες τεχνικές σήμανσης
- Γεωργία: Οι τομείς εστίασης περιλαμβάνουν τη χρήση αισθητήρων GPS, drones και όρασης υπολογιστή για την προώθηση των εννοιών της γεωργίας ακριβείας, τη βελτιστοποίηση των συνθηκών του εδάφους και των καλλιεργειών, τον προσδιορισμό των αποδόσεων και πολλά άλλα
Εξακολουθείτε να έχετε σύγχυση ως προς το ποια είναι η καλύτερη στρατηγική για να δρομολογήσετε την επισήμανση δεδομένων, π.χ. Δημιουργία αυτοδιαχειριζόμενης εγκατάστασης ή Αγορά από τρίτο πάροχο υπηρεσιών. Ακολουθούν τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα του καθενός για να σας βοηθήσουν να αποφασίσετε καλύτερα:
Η «Κατασκευή» Προσέγγιση
| Χτίστε | Αγορά |
|---|---|
Επισκέψεις:
| Επισκέψεις:
|
Δεσποινίδες:
| Δεσποινίδες:
|
οφέλη:
| οφέλη:
|
Ετυμηγορία
Αν σκοπεύετε να δημιουργήσετε ένα αποκλειστικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης χωρίς ο χρόνος να αποτελεί περιορισμό, η κατασκευή ενός εργαλείου σήμανσης από την αρχή έχει νόημα. Για οτιδήποτε άλλο, η αγορά ενός εργαλείου είναι η καλύτερη προσέγγιση
