Как взять под контроль правильный цикл маркировки данных?
Аннотации данных и размер рынка
Техника аннотации данных используется, чтобы сделать объекты узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это имеет решающее значение для развития отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, воздушные дроны, робототехника и многие другие ИИ и приложения.
Согласно отчету Research And Markets, мировой рынок аннотаций данных оценивался в 695,5 млн долларов США в 2019 году и, по прогнозам, к 2027 году достигнет 6,45 млрд долларов США. Ожидается, что среднегодовой темп роста на уровне 32,54% с 2020 по 2027 год быстрорастущий рынок аннотаций данных станет свидетелем огромного роста в ближайшем будущем. Индустрия аннотирования данных обусловлена растущим ростом индустрии искусственного интеллекта.
Процесс аннотирования данных сложен
Необработанные необработанные данные окружают нас повсюду, например электронные письма, документы, фотографии, видеопрезентации и записи речи. Сегодня большинству алгоритмов машинного обучения нужны помеченные данные, чтобы учиться и обучаться самостоятельно. Маркировка данных — это процесс, в котором аннотаторы вручную маркируют различные типы данных, такие как текст, видео, изображения, аудио, с помощью компьютеров или смартфонов. После завершения набор данных, помеченный вручную, передается в алгоритм машинного обучения для обучения модели ИИ.
Однако сама по себе аннотация данных является трудоемким и длительным процессом. Есть два варианта выполнения проектов маркировки данных. Один из способов — сделать это собственными силами, что означает, что компания создает или покупает инструменты для этикетирования и нанимает собственную команду по этикетированию. Другой способ — поручить работу известным компаниям по маркировке данных, таким как Appen, Lionbridge.
Быстро развивающийся рынок аннотирования данных также стимулировал множество новых игроков, чтобы занять нишу в конкурентной борьбе. Например, Playment, платформа маркировки данных для ИИ, объединилась с Ouster, ведущим поставщиком датчиков LiDAR, известным своими аннотациями и калибровкой 3D-изображений в 2018 году.
Болевые точки клиентов
Вот некоторые выдержки из дискуссионных групп Reddit:
1 Отсутствие процесса ОК/КК.
2 Отсутствие контроля, некоторые этикетировщики хороши, а другие плохо справляются со своей работой. Было бы здорово разделить выступления по лейблам.
3 Программное обеспечение не предназначено для этикетировщиков и не поощряет ошибки.
Список можно продолжить…
Гибкость — ключевое преимущество цикла маркировки данных 2D-изображений
Поскольку стандарт высокого качества, безопасность данных и масштабируемость являются наиболее важными показателями в услуге этикетирования, мы можем обратить внимание на остальные конкурентоспособные компоненты, например гибкость и обслуживание клиентов.
В машинном обучении в каждом раунде тестирования инженеры будут открывать новые возможности для улучшения производительности модели, поэтому рабочий процесс постоянно меняется. Имеются неопределенности и изменчивость в маркировке данных. Клиентам нужны работники, которые быстро реагируют и вносят изменения в рабочий процесс на основе этапа тестирования и проверки модели.
Таким образом, более активное взаимодействие и контроль над циклом маркировки для клиентов будет ключевым конкурентным преимуществом, поскольку оно обеспечивает гибкие решения.
ByteBridge, SaaS-платформа инструментов для маркировки данных, управляемая людьми и машинным обучением
ByteBridge, инструментальная платформа для маркировки данных с управлением рабочими процессами в реальном времени, предоставляет обучающие данные для индустрии машинного обучения.
Точность
- Емкость с помощью машинного обучения может помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки.
- КК и ОК в режиме реального времени интегрированы в рабочий процесс маркировки, поскольку для обеспечения точности введен механизм консенсуса.
- Консенсус — назначьте одну и ту же задачу нескольким исполнителям, и правильный ответ будет тот, который будет получен от большинства выходных данных.
- Все результаты тщательно оцениваются и проверяются человеком и машиной.
Таким образом, ByteBridge может подтвердить, что наши данные принимаются и точность составляет более 98%.
Экономия затрат на связь
На панели инструментов ByteBridge SaaS разработчики могут запускать проекты по маркировке, используя шаблон инструкций по маркировке, и мгновенно получать результаты.
От онлайн-брифингов по настройке маркировки до поддержки экспертов, передача инструкций уже не так сложна.
Например, вы можете выбрать Ограничивающий прямоугольник и шаблон классификации на информационной панели:
Управляйте собственным проектом — маркировка 2D-изображений
- На приборной панели ByteBridg разработчики могут напрямую устанавливать правила маркировки, одновременно проверять текущий процесс по модели оплаты за задачу с четким расчетным временем и ценой.
- Управление и мониторинг проекта в режиме реального времени
- Будучи полностью управляемой платформой, она предоставляет API для передачи данных. Платформа также позволяет пользователям участвовать в процессе контроля качества.
Эти инструменты маркировки уже доступны на панели управления: классификация изображений, 2D-бокс, многоугольник, кубоид.
Мы можем предоставить инструменты и услуги для персонализированных аннотаций в соответствии с требованиями заказчика.
Экономично
Сотрудничество человека, рабочей силы и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает на 50 % более низкую цену по сравнению с обычным рынком.
Конец
Разработанный для расширения возможностей индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения, ByteBridge обещает открыть новую эру для маркировки данных и ускорить наступление будущего умного ИИ.
Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, обратите внимание на bytebridge.io, доступны четкие цены.
Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]
Соответствующие статьи:
2 Аннотации к данным: вводя капчу, вы на самом деле помогаете обучению модели ИИ
3 Служба аннотирования данных — от бэкстейджа до авансцены?
4 Аннотации и маркировка данных для проектов машинного обучения в 2021 году
