Intelligent AI Modeller mussen extensiv trainéiert ginn fir Musteren, Objeten z'identifizéieren a schliisslech zouverlässeg Entscheedungen ze treffen. Wéi och ëmmer, déi trainéiert Donnéeën kënnen net zoufälleg gefüttert ginn a musse markéiert ginn fir d'Modeller ze hëllefen ze verstoen, ze veraarbechten a verständlech aus de curated Input Mustere léieren.
Dëst ass wou d'Date-Etikettéierung erakënnt, als Akt vun der Etikettéierung vun Informatioun oder éischter Metadaten, no engem spezifesche Dataset, fir sech op d'Verständnis vun de Maschinnen ze konzentréieren. Fir einfach weider, Dateetikett kategoriséiert selektiv Daten, Biller, Text, Audio, Videoen a Mustere fir AI Implementatiounen ze verbesseren.
Wéi pro NASSCOM Daten Label Rapport, de globale Dateetikettmaart gëtt erwaart mat 700% am Wäert bis Enn 2023 ze wuessen, am Verglach zum deem am Joer 2018. Dëse angeblech Wuesstum ass héchstwahrscheinlech fir d'finanziell Allokatioun fir selbstverwalteg Etikettéierungsinstrumenter ze Faktor, intern ënnerstëtzt. Ressourcen, a souguer Drëtt Partei Léisungen.
Zousätzlech zu dësen Erkenntnisser, kann et och ofgeleent ginn datt de Global Data Labeling Maart e Wäert vun $ 1.2 Milliarde am Joer 2018 gesammelt huet. Mir erwaarden awer datt et Skala gëtt well d'Dateetikettéierungsmaartgréisst ugeholl gëtt eng massiv Bewäertung vun $ 4.4 Milliarde z'erreechen bis 2023.
Dateetikettéierung ass d'Bedierfnes vun der Stonn awer kënnt mat verschiddenen Implementatioun a Präisspezifesch Erausfuerderungen.
E puer vun de méi dréngend enthalen:
- Schléisseg Datepräparatioun, Ugedriwwe vu redundante Reinigungsinstrumenter
- Mangel u erfuerderlech Hardware fir e massiven Aarbechtskräften an exzessive Volumen vu geschrauften Daten ze handhaben
- Beschränkten Zougang zu Avantgarde Etikettéierungsinstrumenter an ënnerstëtzend Technologien
- Méi héich Käschte fir Dateetikettéierung
- Mangel u Konsistenz wann Qualitéitsdaten Tagging betrëfft
- Mangel u Skalierbarkeet, wann a wann den AI-Modell eng zousätzlech Set vu Participanten muss ofdecken
- Mangel u Konformitéit wann et drëm geet eng stänneg Datesécherheetspositioun z'erhalen wärend d'Date kaaft an se benotzt
Och wann Dir d'Dateetikett konzeptuell trennt, erfuerderen déi relevant Tools datt Dir d'Konzepter no der Natur vun den Datesätz klassifizéieren. Dës enthalen:
- Audio Classification: Ëmfaasst Audio Sammlung, Segmentatioun, an Transkriptioun
- Bildetikett: Ëmfaasst Sammlung, Klassifikatioun, Segmentatioun a Schlësselpunktdatenetikett
- Text Etikettéierung: Involvéiert Textextraktioun a Klassifikatioun
- Video Label: Ëmfaasst Elementer wéi Videosammlung, Klassifikatioun a Segmentatioun
- 3D Label: Fonctiounen Objet Tracking a Segmentatioun
Ofgesi vun der uewe genannter Segregatioun besonnesch aus enger méi breeder Perspektiv, ass d'Dateetikettéierung a véier Aarte opgedeelt, dorënner deskriptiv, evaluativ, informativ a Kombinatioun. Klassifikatioun, Extraktioun, Objekt Tracking, déi mir scho fir déi eenzel Datesätz diskutéiert hunn.
Dateetikettéierung ass en detailléierte Prozess an ëmfaasst déi folgend Schrëtt fir AI Modeller kategoresch ze trainéieren:
- Sammelen Datesätz, iwwer Strategien dh, intern, Open Source, Ubidder
- Etikettéieren Datesets no Computer Vision, Deep Learning, an NLP-spezifesch Fäegkeeten
- Testen & evaluéieren produzéiert Modeller fir Intelligenz als Deel vun der Deployment ze bestëmmen
- Zefriddestellend akzeptabel Modellqualitéit a schliisslech befreit fir eng ëmfaassend Notzung
De richtege Set vun Dateetikettéierungsinstrumenter, synonym zu enger glafwierdeg Dateetikettéierungsplattform muss ausgewielt ginn wann Dir déi folgend Faktoren am Kapp behalen:
- Aart vun Intelligenz, déi Dir wëllt datt de Modell iwwer definéierte Benotzungsfäll huet
- Qualitéit an Erfahrung vun Daten Annotatoren, sou datt se d'Tools fir Präzisioun benotze kënnen
- Qualitéitsnormen déi Dir am Kapp hutt
- Konformitéitsspezifesch Bedierfnesser
- Kommerziell, Open-Source, a Freeware Tools
- Budget kënnt Dir schounen
Zousätzlech zu de genannte Faktoren, sidd Dir besser eng Notiz vun de folgende Considératiounen ze halen:
- Etikettéierung Genauegkeet vun den Tools
- Qualitéitssécherung ass garantéiert duerch d'Tools
- Integratioun Kënnen
- Sécherheet an Immuniséierung géint Fuite
- Cloud-baséiert Setup oder net
- Qualitéitskontroll Gestioun Acumen
- Fail-Safes, Stop-Gaps, a skalierbar Fäegkeet vum Tool
- D'Firma déi Tools ubitt
Vertikal déi am Beschten zerwéiert ginn duerch Dateetikettéierungsinstrumenter a Ressourcen enthalen:
- Medizinesch AI: Fokusberäicher enthalen Trainingsdiagnosmodeller mat Computervisioun fir verbessert medizinesch Imaging, miniméiert Waardezäiten a minimale Réckstand
- Finanzen: Fokusberäicher enthalen d'Evaluatioun vu Kreditrisiken, Prêtberechtegung an aner wichteg Faktoren iwwer Textetikett
- Autonom Gefier oder Transport: Fokusberäicher enthalen NLP a Computer Vision Implementatioun fir Modeller mat engem verréckten Volumen vun Trainingsdaten ze stackelen fir Individuen z'entdecken, Signaler, Blockaden, etc.
- Retail & eCommerce: Fokusberäicher enthalen Präisspezifesch Entscheedungen, verbessert Ecommerce, Iwwerwaachung vu Keefer Perséinlechkeet, Verständnis vu Kafgewunnechten, a verstäerkt Benotzererfarung
- Technologie: Fokusberäicher enthalen d'Produktfabrikatioun, d'Pick picking, kritesch Fabrikatiounsfehler am Viraus z'entdecken, a méi
- Geospatial: Fokusberäicher enthalen GPS a Fernsensing duerch ausgewielte Labeltechniken
- Landwirtschaft: Fokusberäicher enthalen d'Benotzung vu GPS Sensoren, Dronen, a Computervisioun fir d'Konzepter vun der Präzisiounslandwirtschaft weiderzebréngen, Buedem- a Erntebedéngungen ze optimiséieren, Ausbezuelen ze bestëmmen, a méi
Nach ëmmer duercherneen wéi eng besser Strategie ass fir d'Dateetikett op der Streck ze kréien, dh e selbstverwalte Setup bauen oder een vun engem Drëtt-Partei-Serviceprovider kafen. Hei sinn d'Virdeeler an Nodeeler vun all fir Iech ze hëllefen besser ze entscheeden:
De 'Build' Apporach
| bauen | kaaft |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
Vermësst:
| Vermësst:
|
Virdeeler:
| Virdeeler:
|
Alad
Wann Dir plangt en exklusiven AI System ze bauen mat der Zäit net eng Aschränkung ass, ass et Sënn fir e Labelinstrument aus dem Schrack ze bauen. Fir alles anescht, en Tool ze kafen ass déi bescht Approche
