מה זה הערת נתונים [2025 עודכן] - שיטות עבודה מומלצות, כלים, יתרונות, אתגרים, סוגים ועוד
צריך לדעת את היסודות של הערת נתונים? קרא את המדריך המלא הזה להערות נתונים למתחילים כדי להתחיל.
אז אתה רוצה להתחיל יוזמה חדשה של AI/ML ועכשיו אתה מבין מהר שלא רק למצוא איכות גבוהה נתוני אימונים אבל גם הערת נתונים תהיה חלק מההיבטים המאתגרים של הפרויקט שלך. הפלט של דגמי הבינה המלאכותית וה-ML שלך טובה רק כמו הנתונים שבהם אתה משתמש כדי לאמן אותם - כך שהדיוק שאתה מיישם על צבירת נתונים והתיוג והזיהוי של הנתונים האלה חשובים!
לאן אתה הולך כדי לקבל את שירותי ביאורי הנתונים ותיוג הנתונים הטובים ביותר עבור AI ומכונות עסקיות
פרויקטים של למידה?
זו שאלה שכל מנהיג ועסק כמוך חייב לשקול כשהם מפתחים את שלהם
מפת דרכים וציר זמן עבור כל אחת ממערכות ה-AI שלהם.
מבוא
מאמר זה מוקדש לחלוטין לשפוך אור על התהליך, מדוע הוא בלתי נמנע, קריטי
גורמים שחברות צריכות לקחת בחשבון כאשר ניגשים לכלי ביאור נתונים ועוד. לכן, אם אתה בעל עסק, התכונן להארה מכיוון שמדריך זה ילווה אותך בכל מה שאתה צריך לדעת על ביאורי נתונים.
למי מיועד המדריך הזה?
מדריך נרחב זה מיועד ל:
- כל אתם היזמים והסולופירנים שצורכים כמות עצומה של נתונים באופן קבוע
- AI ולימוד מכונה או אנשי מקצוע שמתחילים בטכניקות לייעול תהליכים
- מנהלי פרויקטים שמתכוונים ליישם זמן מהיר יותר לשוק עבור מודולי AI שלהם או מוצרים מונעי AI
- וחובבי טכנולוגיה שאוהבים להיכנס לפרטי השכבות המעורבים בתהליכי AI.
מהי הערת נתונים?
הערת נתונים היא תהליך של ייחוס, תיוג או תיוג נתונים כדי לעזור לאלגוריתמים של למידת מכונה להבין ולסווג את המידע שהם מעבדים. תהליך זה חיוני לאימון מודלים של AI, המאפשר להם להבין במדויק סוגי נתונים שונים, כגון תמונות, קבצי אודיו, קטעי וידאו או טקסט.
דמיינו לעצמכם מכונית בנהיגה עצמית המסתמכת על נתונים מראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP) וחיישנים כדי לקבל החלטות נהיגה מדויקות. כדי לעזור למודל הבינה המלאכותית של המכונית להבדיל בין מכשולים כמו כלי רכב אחרים, הולכי רגל, בעלי חיים או חסימות כבישים, הנתונים שהיא מקבלת חייבים להיות מתויגים או להערות.
בלמידה מפוקחת, הערת נתונים היא קריטית במיוחד, שכן ככל שהנתונים מתויגים יותר למודל, כך הוא לומד מהר יותר לתפקד באופן אוטונומי. נתונים מוערים מאפשרים לפרוס מודלים של AI ביישומים שונים כמו צ'טבוטים, זיהוי דיבור ואוטומציה, וכתוצאה מכך ביצועים מיטביים ותוצאות אמינות.
החשיבות של הערת נתונים בלמידת מכונה
למידת מכונה כוללת מערכות מחשב המשפרות את הביצועים שלהן על ידי למידה מנתונים, בדומה לבני אדם שלומדים מניסיון. הערת נתונים, או תיוג, חיונית בתהליך זה, מכיוון שהיא עוזרת לאמן אלגוריתמים לזהות דפוסים ולבצע תחזיות מדויקות.
בלמידת מכונה, רשתות עצביות מורכבות מנוירונים דיגיטליים המאורגנים בשכבות. רשתות אלו מעבדות מידע בדומה למוח האנושי. נתונים מסומנים חיוניים ללמידה מפוקחת, גישה נפוצה בלמידת מכונה שבה אלגוריתמים לומדים מדוגמאות מסומנות.
הדרכה ובדיקה של מערכי נתונים עם נתונים מסומנים מאפשרים למודלים של למידת מכונה לפרש ולמיין נתונים נכנסים ביעילות. אנו יכולים לספק נתונים מוערים באיכות גבוהה כדי לעזור לאלגוריתמים ללמוד באופן אוטונומי ולתעדף תוצאות עם התערבות אנושית מינימלית. החשיבות של הערת נתונים ב-AI נעוצה ביכולתו לשפר את דיוק המודל ואת הביצועים שלו.
מדוע יש צורך בהערת נתונים?
אנו יודעים כי מחשבים מסוגלים לספק תוצאות אולטימטיביות לא רק מדויקות אלא רלוונטיות וגם בזמן. עם זאת, כיצד מכונה לומדת לספק ביעילות כזו?
כל זה בגלל ביאור נתונים. כאשר מודול למידת מכונה עדיין נמצא בפיתוח, הם מוזנים בנפחים לאחר כמויות של נתוני אימון AI כדי להפוך אותם טובים יותר בקבלת החלטות ובזיהוי אובייקטים או אלמנטים.
רק באמצעות תהליך של הערת נתונים, מודולים יכולים להבדיל בין חתול לכלב, שם עצם ותואר, או דרך ממדרכה.
ללא הערת נתונים, כל תמונה תהיה זהה עבור מכונות מכיוון שאין להן מידע או ידע מהותיים על שום דבר בעולם.
הערות נתונים נדרשות כדי לגרום למערכות לספק תוצאות מדויקות, לעזור למודולים לזהות אלמנטים כדי לאמן מודלים של ראייה ממוחשבת ודיבור, מודלים לזיהוי. כל דגם או מערכת שיש להם מערכת קבלת החלטות מונעת על ידי מכונה בנקודת המשען, הערות נתונים נדרשות כדי להבטיח שההחלטות מדויקות ורלוונטיות.
הערת נתונים עבור לימודי תואר שני?
לימודי תואר שני, כברירת מחדל, אינם מבינים טקסטים ומשפטים. יש לאמן אותם לנתח כל ביטוי ומילה כדי לפענח מה המשתמש בדיוק מחפש ואז לספק בהתאם.
לכן, כאשר מודל AI Generative מגיע עם המענה המדויק והרלוונטי ביותר לשאילתה – גם כאשר מוצגות בפניו השאלות המוזרות ביותר – הדיוק שלו נובע מהיכולת שלו להבין בצורה מושלמת את ההנחיה ואת המורכבויות שלה מאחוריה, כמו ההקשר, מטרה, סרקזם, כוונה ועוד.
הערת נתונים מעניקה ל-LLMS את היכולות לעשות זאת.
במילים פשוטות, הערת נתונים עבור למידת מכונה כוללת תיוג, סיווג, תיוג והוספת כל פיסת תכונה נוספת לנתונים כדי שמודלים של למידת מכונה יוכלו לעבד ולנתח טוב יותר. רק באמצעות תהליך קריטי זה ניתן לייעל את התוצאות לשלמות.
כשמדובר בביאור נתונים עבור LLMs, טכניקות מגוונות מיושמות. אמנם אין כלל שיטתי לגבי יישום טכניקה, אבל זה בדרך כלל נתון לשיקול הדעת של מומחים, שמנתחים את היתרונות והחסרונות של כל אחד מהם ופורסים את הטכניקה האידיאלית ביותר.
בואו נסתכל על כמה מהטכניקות הנפוצות להערת נתונים עבור LLMs.
הערה ידנית: זה מכניס בני אדם לתהליך של הערות ידניות ובדיקת נתונים. למרות שזה מבטיח תפוקה באיכות גבוהה, זה מייגע וגוזל זמן.
הערה חצי אוטומטית: בני אדם ו-LLM עובדים זה עם זה כדי לתייג מערכי נתונים. זה מבטיח את הדיוק של בני האדם ואת יכולות הטיפול בנפח של מכונות. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנתח נתונים גולמיים ולהציע תוויות מקדימות, ולחסוך למערים אנושיים זמן יקר. (למשל, AI יכול לזהות אזורים פוטנציאליים לעניין בתמונות רפואיות לתיוג אנושי נוסף)
למידה בפיקוח למחצה: שילוב של כמות קטנה של נתונים מסומנים עם כמות גדולה של נתונים ללא תווית כדי לשפר את ביצועי המודל.
הערה אוטומטית: הטכניקה חוסכת זמן והאידיאלית ביותר להוספת הערות לכמויות גדולות של מערכי נתונים, מסתמכת על היכולות המולדות של מודל LLM לתייג ולהוסיף תכונות. למרות שהוא חוסך זמן ומטפל בנפחים גדולים ביעילות, הדיוק תלוי במידה רבה באיכות והרלוונטיות של הדגמים שהוכשרו מראש.
כוונון הוראות: זה מתייחס לכוונון מודלים של שפה על משימות המתוארות על ידי הוראות שפה טבעית, הכוללת הדרכה על קבוצות מגוונות של הוראות ותפוקות תואמות.
למידה בזריקת אפס: בהתבסס על ידע ותובנות קיימים, LLMs יכולים לספק נתונים מתויגים כפלטים בטכניקה זו. זה מצמצם את ההוצאות בהבאת תוויות ואידיאלי לעיבוד נתונים בכמות גדולה. טכניקה זו כוללת שימוש בידע הקיים של מודל כדי לבצע תחזיות לגבי משימות שלא הוכשר עליהן במפורש.
הנחיה: בדומה לאופן שבו משתמש מבקש מודל כשאילתות לתשובות, ניתן לבקש מ-LLMs להוסיף הערות לנתונים על ידי תיאור הדרישות. איכות הפלט כאן תלויה ישירות באיכות ההנחיות ובאופן הזנת ההוראות המדויקות.
העברת למידה: שימוש במודלים שהוכשרו מראש במשימות דומות כדי להפחית את כמות הנתונים הדרושים לתווית.
למידה פעילה: כאן מודל ה-ML עצמו מנחה את תהליך הערת הנתונים. המודל מזהה נקודות נתונים שיועילו ביותר ללמידה שלו ומבקש הערות עבור נקודות ספציפיות אלו. גישה ממוקדת זו מפחיתה את הכמות הכוללת של נתונים שיש להוסיף הערות, מה שמוביל יעילות מוגברת ו ביצועי דגם משופרים.
בוחרים את הכלי הנכון להערת נתונים?
במילים פשוטות, זוהי פלטפורמה המאפשרת למומחים ולמומחים להעיר, לתייג או לתייג מערכי נתונים מכל הסוגים. זהו גשר או מדיום בין נתונים גולמיים לתוצאות שהמודולים של למידת המכונה שלך יביאו בסופו של דבר.
כלי תיוג נתונים הוא פתרון מקומי, או מבוסס ענן, המביא הערות לנתוני הדרכה באיכות גבוהה עבור מודלים של למידת מכונה. בעוד שחברות רבות מסתמכות על ספק חיצוני כדי לבצע הערות מורכבות, לארגונים מסוימים יש עדיין כלים משלהם שנבנו בהתאמה אישית או מבוססים על תוכנות חינמיות או כלים בקוד פתוח הזמינים בשוק. כלים כאלה נועדו בדרך כלל לטפל בסוגי נתונים ספציפיים, כלומר, תמונה, וידאו, טקסט, אודיו וכו'. הכלים מציעים תכונות או אפשרויות כמו תיבות תוחמות או מצולעים עבור מחברי נתונים לתיוג תמונות. הם יכולים פשוט לבחור את האפשרות ולבצע את המשימות הספציפיות שלהם.
סוגי הערות נתונים
זהו מונח מטריה המקיף סוגי ביאור נתונים שונים. זה כולל תמונה, טקסט, אודיו ווידאו. כדי לתת לך הבנה טובה יותר, פירקנו כל אחד לשברים נוספים. בואו לבדוק אותם בנפרד.
ביאור תמונה
ממערכי הנתונים עליהם קיבלו הכשרה הם יכולים לבדל באופן מיידי ומדויק את העיניים שלך מהאף ואת הגבה שלך מהריסים שלך. לכן המסננים שאתה מיישם מתאימים בצורה מושלמת ללא קשר לצורת הפנים שלך, עד כמה אתה קרוב למצלמה שלך ועוד.
אז, כפי שאתה יודע עכשיו, ביאור תמונה חיוני במודולים הכוללים זיהוי פנים, ראייה ממוחשבת, ראייה רובוטית ועוד. כאשר מומחי AI מאמנים מודלים כאלה, הם מוסיפים כיתובים, מזהים ומילות מפתח כתכונות לתמונות שלהם. האלגוריתמים מזהים ומבינים מפרמטרים אלה ולומדים באופן אוטונומי.
סיווג תמונה - סיווג תמונות כולל הקצאת קטגוריות או תוויות מוגדרות מראש לתמונות על סמך התוכן שלהן. סוג זה של הערות משמש לאימון מודלים של AI לזהות ולסווג תמונות באופן אוטומטי.
זיהוי/זיהוי אובייקטים - זיהוי אובייקטים, או זיהוי אובייקטים, הוא תהליך של זיהוי ותיוג אובייקטים ספציפיים בתוך תמונה. הערות מסוג זה משמשות לאימון מודלים של בינה מלאכותית לאתר ולזהות אובייקטים בתמונות או בסרטונים מהעולם האמיתי.
פילוח - פילוח תמונה כולל חלוקת תמונה למספר מקטעים או אזורים, כל אחד מתאים לאובייקט או אזור עניין ספציפי. הערות מסוג זה משמשות לאימון מודלים של AI לנתח תמונות ברמת פיקסלים, מה שמאפשר זיהוי אובייקט מדויק יותר והבנת סצנה.
כיתוב תמונה: תמלול תמונה הוא תהליך של שליפת פרטים מתמונות והפיכתם לטקסט תיאורי, שנשמר לאחר מכן כנתונים מוערים. על ידי מתן תמונות וציון מה צריך להוסיף הערות, הכלי מייצר הן את התמונות והן את התיאורים התואמים שלהן.
זיהוי תווים אופטי (OCR): טכנולוגיית OCR מאפשרת למחשבים לקרוא ולזהות טקסט מתמונות או מסמכים סרוקים. תהליך זה מסייע בחילוץ מדויק של טקסט והשפיע באופן משמעותי על הדיגיטציה, הזנת נתונים אוטומטית ושיפור הנגישות עבור אלו עם לקות ראייה.
הערכת תנוחה (ביאור נקודת מפתח): הערכת תנוחה כוללת איתור ומעקב אחר נקודות מפתח בגוף, בדרך כלל במפרקים, כדי לקבוע את המיקום והכיוון של אדם במרחב דו-ממדי או תלת-ממדי בתוך תמונות או סרטונים.
ביאור שמע
לנתוני שמע יש דינמיקה רבה יותר מאשר נתוני תמונה. כמה גורמים קשורים לקובץ שמע כולל אך בהחלט לא מוגבל לשפה, דמוגרפיה של דוברים, ניבים, מצב רוח, כוונה, רגש, התנהגות. כדי שאלגוריתמים יהיו יעילים בעיבוד, יש לזהות ולתייג את כל הפרמטרים הללו על ידי טכניקות כגון חותמת זמן, תיוג שמע ועוד. מלבד רמזים מילוליים בלבד, ניתן להעלות הערות על מקרים לא מילוליים כמו שתיקה, נשימות, ואפילו רעשי רקע, כך שמערכות יבינו באופן מקיף.
אודיו קפה סיווג אודיו ממיין את נתוני הקול על סמך התכונות שלו, ומאפשר למכונות לזהות ולהבדיל בין סוגים שונים של אודיו כמו מוזיקה, דיבור וצלילי טבע. הוא משמש לעתים קרובות לסיווג ז'אנרים של מוזיקה, מה שעוזר לפלטפורמות כמו Spotify להמליץ על רצועות דומות.
תמלול אודיו: תמלול אודיו הוא תהליך הפיכת מילים מדוברות מקבצי אודיו לטקסט כתוב, שימושי ליצירת כיתובים לראיונות, סרטים או תוכניות טלוויזיה. בעוד שכלים כמו Whisper של OpenAI יכולים להפוך תמלול בשפות מרובות, הם עשויים להזדקק לתיקון ידני כלשהו. אנו מספקים מדריך כיצד לחדד את התמלולים הללו באמצעות כלי הערות האודיו של שייפ.
ביאור וידאו
בעוד שתמונה דוממת, סרטון הוא אוסף תמונות שיוצר אפקט של עצמים הנמצאים בתנועה. כעת, כל תמונה באוסף זה נקראת מסגרת. בכל הנוגע להערת וידיאו, התהליך כולל הוספה של מקשי מקשים, מצולעים או תיבות תוחמות כדי להערות על אובייקטים שונים בשדה בכל פריים.
כאשר מסגרות אלה מחוברות יחדיו, ניתן ללמוד את התנועה, ההתנהגות, הדפוסים ועוד על ידי דגמי הבינה המלאכותית בפעולה. זה רק דרך ביאור וידאו שאפשר ליישם מושגים כמו לוקליזציה, טשטוש תנועה ומעקב אחר אובייקטים במערכות. תוכנות שונות להערות נתוני וידאו עוזרות לך להערות מסגרות. כאשר המסגרות המוערות הללו מחוברות זו לזו, מודלים של AI יכולים ללמוד תנועה, התנהגות, דפוסים ועוד. הערת וידאו חיונית ליישום מושגים כמו לוקליזציה, טשטוש תנועה ומעקב אחר אובייקטים ב-AI.
סיווג וידאו (תיוג): סיווג וידאו כרוך במיון תוכן וידאו לקטגוריות ספציפיות, שהוא חיוני לניהול תוכן מקוון ולהבטחת חוויה בטוחה למשתמשים.
כיתוב וידאו: בדומה לאופן שבו אנו כותבים כיתוב תמונות, כיתוב וידאו כרוך בהפיכת תוכן וידאו לטקסט תיאורי.
זיהוי אירועי וידאו או פעולה: טכניקה זו מזהה ומסווגת פעולות בסרטונים, הנפוצות בשימוש בספורט לצורך ניתוח ביצועים או במעקב לזיהוי אירועים נדירים.
זיהוי ומעקב של אובייקט וידאו: זיהוי אובייקטים בסרטוני וידאו מזהה אובייקטים ועוקב אחר תנועתם על פני מסגרות, ומציין פרטים כמו מיקום וגודל בזמן שהם נעים ברצף.
ביאור טקסט
כיום רוב העסקים מסתמכים על נתונים מבוססי טקסט לקבלת תובנה ומידע ייחודיים. עכשיו, טקסט יכול להיות כל דבר החל משוב לקוחות על אפליקציה ועד אזכור ברשתות החברתיות. ובניגוד לתמונות וסרטונים שבעיקר משדרים כוונות שהן פשוטות, הטקסט מגיע עם הרבה סמנטיקה.
כבני אדם, אנו מכוונים להבין את ההקשר של ביטוי, את המשמעות של כל מילה, משפט או ביטוי, לקשר אותם למצב מסוים או לשיחה ואז להבין את המשמעות ההוליסטית מאחורי הצהרה. לעומת זאת, מכונות אינן יכולות לעשות זאת ברמות מדויקות. מושגים כמו סרקזם, הומור ואלמנטים מופשטים אחרים אינם ידועים להם ולכן תיוג נתוני הטקסט הופך להיות קשה יותר. זו הסיבה להערת טקסט יש כמה שלבים מעודנים יותר כמו הבאים:
ביאור סמנטי - אובייקטים, מוצרים ושירותים הופכים לרלוונטיים יותר על ידי פרמטרים תיוג וזיהוי מתאימים של מילות מפתח. צ'ט-בוטים נועדו גם לחקות שיחות אנושיות בדרך זו.
ביאור כוונה - כוונת המשתמש והשפה בה משתמשים הם מתויגים להבנת מכונות. בעזרת זה, מודלים יכולים להבדיל בין בקשה לפקודה, או המלצה מהזמנה, וכן הלאה.
הערת סנטימנט - הערת סנטימנט כוללת תיוג נתונים טקסטואליים עם הסנטימנט שהם מעבירים, כגון חיובי, שלילי או ניטרלי. סוג זה של הערות משמש בדרך כלל בניתוח סנטימנטים, שבו מודלים של AI מאומנים להבין ולהעריך את הרגשות המובעים בטקסט.
ביאור ישויות - שם מתויגים משפטים לא מובנים כדי להפוך אותם למשמעותיים יותר ולהביא אותם לפורמט שניתן להבין על ידי מכונות. כדי לגרום לזה לקרות, מעורבים שני היבטים - הכרה בישויות בשם ו קישור ישויות. זיהוי ישויות בשם הוא כאשר שמות של מקומות, אנשים, אירועים, ארגונים ועוד מתויגים ומזוהים וקישור ישויות הוא כאשר תגים אלה מקושרים למשפטים, ביטויים, עובדות או דעות הבאים בעקבותיהם. באופן קולקטיבי, שני התהליכים הללו מבססים את הקשר בין הטקסטים הקשורים לאמירה סביבו.
קטגוריות טקסט - ניתן לתייג ולסווג משפטים או פסקאות על סמך נושאים, מגמות, נושאים, דעות, קטגוריות (ספורט, בידור וכדומה) ופרמטרים אחרים.
ביאור לידאר
הערת LiDAR כוללת תיוג וסיווג נתוני ענן נקודות תלת-ממדיים מחיישני LiDAR. תהליך חיוני זה עוזר למכונות להבין מידע מרחבי לשימושים שונים. לדוגמה, בכלי רכב אוטונומיים, נתוני LiDAR מוערים מאפשרים למכוניות לזהות חפצים ולנווט בבטחה. בתכנון עירוני, זה עוזר ליצור מפות עיר 3D מפורטות. לניטור סביבתי, הוא מסייע בניתוח מבני יער ומעקב אחר שינויים בשטח. הוא משמש גם ברובוטיקה, מציאות רבודה ובנייה למדידות מדויקות וזיהוי עצמים.
שלבים מרכזיים בתהליך תיוג נתונים והערת נתונים
תהליך הערת הנתונים כולל סדרה של שלבים מוגדרים היטב כדי להבטיח תהליך תיוג נתונים איכותי ומדויק עבור יישומי למידת מכונה. שלבים אלה מכסים כל היבט של התהליך, מאיסוף נתונים לא מובנה ועד לייצוא הנתונים המוערים לשימוש נוסף.
כך עובד צוות הערות נתונים:
- איסוף נתונים: השלב הראשון בתהליך הערת הנתונים הוא לאסוף את כל הנתונים הרלוונטיים, כגון תמונות, סרטונים, הקלטות אודיו או נתוני טקסט, במיקום מרכזי.
- עיבוד מוקדם של נתונים: תקן ושפר את הנתונים שנאספו על ידי ביטול הטיית תמונות, עיצוב טקסט או תמלול תוכן וידאו. עיבוד מוקדם מבטיח שהנתונים מוכנים למשימת הערות.
- בחר את הספק או הכלי הנכון: בחר בכלי או ספק מתאים להערות נתונים בהתאם לדרישות הפרויקט שלך.
- הנחיות הערות: קבע קווים מנחים ברורים למפרטים או לכלי הערות כדי להבטיח עקביות ודיוק לאורך כל התהליך.
- ביאור: סמן ותייגו את הנתונים באמצעות כותבים אנושיים או פלטפורמת הערות נתונים, בהתאם להנחיות שנקבעו.
- אבטחת איכות (QA): סקור את הנתונים המוערים כדי להבטיח דיוק ועקביות. השתמש במספר הערות עיוורות, במידת הצורך, כדי לאמת את איכות התוצאות.
- ייצוא נתונים: לאחר השלמת הערת הנתונים, ייצא את הנתונים בפורמט הנדרש. פלטפורמות כמו Nanonets מאפשרות ייצוא נתונים חלק ליישומי תוכנה עסקיים שונים.
כל תהליך הערת הנתונים יכול לנוע בין מספר ימים למספר שבועות, בהתאם לגודל הפרויקט, המורכבות והמשאבים הזמינים של הפרויקט.
תכונות עבור כלים להערת נתונים / תיוג נתונים
כלים לביאור נתונים הם גורמים מכריעים שיכולים לגרום לפרויקט ה- AI שלך או לשבור אותו. בכל הנוגע לתפוקות ותוצאות מדויקות, אין חשיבות לאיכות מערכי הנתונים בלבד. למעשה, כלי ביאורי הנתונים שבהם אתה משתמש כדי לאמן את מודולי ה- AI שלך משפיעים מאוד על התפוקות שלך.
לכן חיוני לבחור ולהשתמש בכלי תיוג הנתונים המתפקד והמתאים ביותר העונה על צרכי העסק או הפרויקט שלך. אבל מהו כלי ביאור נתונים מלכתחילה? איזו מטרה היא משרתת? האם יש סוגים? ובכן, בואו לגלות.
בדומה לכלים אחרים, כלי ביאור הנתונים מציעים מגוון רחב של תכונות ויכולות. כדי לתת לך מושג מהיר על התכונות, הנה רשימה של כמה מהתכונות הבסיסיות ביותר שעליך לחפש בעת בחירת כלי לביאור נתונים.
ניהול מערכי נתונים
כלי הערת הנתונים שבו אתה מתכוון להשתמש חייב לתמוך במערכי הנתונים הגדולים והאיכותיים שיש לך ביד ולאפשר לך לייבא אותם לתוכנה לצורך תיוג. לכן, ניהול מערכי הנתונים שלך הוא התכונה העיקרית שמציעים הכלים. פתרונות עכשוויים מציעים תכונות המאפשרות לך לייבא כמויות גדולות של נתונים בצורה חלקה, ובו זמנית מאפשרות לך לארגן את מערכי הנתונים שלך באמצעות פעולות כמו מיון, סינון, שיבוט, מיזוג ועוד.
לאחר סיום הקלט של מערכי הנתונים שלך, הבא הוא ייצואם כקבצים שמיש. הכלי שבו אתה משתמש אמור לאפשר לך לשמור את מערכי הנתונים שלך בפורמט שאתה מציין כדי שתוכל להאכיל אותם במודלי ה- ML שלך.
טכניקות ביאורים
בשביל זה בנוי או תוכנן כלי הערת נתונים. כלי מוצק אמור להציע לך מגוון של טכניקות הערות עבור מערכי נתונים מכל הסוגים. זה אלא אם אתה מפתח פתרון מותאם אישית לצרכים שלך. הכלי שלך אמור לאפשר לך להוסיף הערות לווידאו או תמונות מראיית מחשב, אודיו או טקסט מ-NLP ותמלילים ועוד. חידוד זה עוד יותר, צריכות להיות אפשרויות להשתמש בתיבות תוחמות, פילוח סמנטי, פילוח מופעים, קובואידים, אינטרפולציה, ניתוח סנטימנטים, חלקי דיבור, פתרון coreference ועוד.
עבור מי שאינם יזומים, ישנם גם כלי ביאור נתונים המופעלים על ידי AI. אלה מגיעים עם מודולי AI הלומדים באופן אוטונומי מדפוסי העבודה של המביאור ומעירים באופן אוטומטי תמונות או טקסט. כגון
ניתן להשתמש במודולים כדי לספק סיוע מדהים למערינים, לייעל ביאורים ואפילו ליישם בדיקות איכות.
בקרת איכות נתונים
אם כבר מדברים על בדיקות איכות, מספר כלי ביאור נתונים קיימים בחוץ עם מודולים של בדיקת איכות משובצת. אלה מאפשרים למבקרים לשתף פעולה טוב יותר עם חברי הצוות שלהם ולעזור לייעל את תהליכי העבודה. בעזרת תכונה זו, מבארים יכולים לסמן ולעקוב אחר הערות או משוב בזמן אמת, לעקוב אחר זהויות מאחורי אנשים שעושים שינויים בקבצים, לשחזר גרסאות קודמות, לבחור תיוג קונצנזוס ועוד.
אבטחה
מכיוון שאתה עובד עם נתונים, האבטחה צריכה להיות בראש סדר העדיפויות. יתכן שאתה עובד על נתונים חסויים כמו אלה הכוללים פרטים אישיים או קניין רוחני. לכן, הכלי שלך חייב לספק אבטחה אטומה מבחינת המקום שבו הנתונים מאוחסנים וכיצד הם משתפים. עליו לספק כלים המגבילים את הגישה לחברי הצוות, מונעים הורדות לא מורשות ועוד.
מלבד אלה, יש לעמוד בתקני אבטחת נתונים ובפרוטוקולים ולצייתם.
ניהול כוח אדם
כלי לביאור נתונים הוא גם פלטפורמה לניהול פרויקטים למינהם, שבה ניתן להקצות משימות לחברי צוות, עבודה שיתופית יכולה לקרות, ביקורות אפשריות ועוד. לכן הכלי שלך צריך להתאים לזרימת העבודה ולתהליך שלך לצורך פרודוקטיביות מותאמת.
חוץ מזה, הכלי חייב להיות בעל עקומת למידה מינימלית מכיוון שתהליך ביאור הנתונים כשלעצמו גוזל זמן. זה לא משרת שום מטרה להשקיע יותר מדי זמן בללמוד את הכלי. לכן, זה צריך להיות אינטואיטיבי וחלק עבור כל אחד להתחיל במהירות.
מהם היתרונות של הערת נתונים?
הערת נתונים חיונית לאופטימיזציה של מערכות למידת מכונה ולמתן חוויות משתמש משופרות. הנה כמה יתרונות מרכזיים של הערת נתונים:
- יעילות אימון משופרת: תיוג נתונים מסייע למודלים של למידת מכונה להתאמן טוב יותר, לשפר את היעילות הכוללת ולהפיק תוצאות מדויקות יותר.
- דיוק מוגבר: נתונים עם הערות מדויקות מבטיחים שאלגוריתמים יכולים להסתגל וללמוד ביעילות, וכתוצאה מכך רמות גבוהות יותר של דיוק במשימות עתידיות.
- התערבות אנושית מופחתת: כלים מתקדמים להערת נתונים מפחיתים באופן משמעותי את הצורך בהתערבות ידנית, מייעלים תהליכים והפחתת עלויות נלוות.
לפיכך, הערת נתונים תורמת למערכות למידת מכונה יעילות ומדויקות יותר תוך מזעור העלויות והמאמץ הידני הנדרש באופן מסורתי לאימון מודלים של AI.
בקרת איכות בהערת נתונים
שייפ מבטיח איכות מהשורה הראשונה באמצעות מספר שלבים של בקרת איכות כדי להבטיח איכות בפרויקטים של הערות נתונים.
- אימון ראשוני: העונים עוברים הכשרה יסודית על הנחיות ספציפיות לפרויקט.
- ניטור שוטף: בדיקות איכות סדירות במהלך תהליך ההערה.
- סקירה סופית: ביקורות מקיפות על ידי כותבים בכירים וכלים אוטומטיים כדי להבטיח דיוק ועקביות.
יתרה מכך בינה מלאכותית יכולה גם לזהות חוסר עקביות בהערות אנושיות ולסמן אותן לבדיקה, מה שמבטיח איכות נתונים כללית גבוהה יותר. (לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לזהות אי-התאמות באופן שבו כותבים שונים מתייגים את אותו אובייקט בתמונה). אז עם אנושי ובינה מלאכותית ניתן לשפר משמעותית את איכות ההערה תוך צמצום הזמן הכולל שלוקח להשלמת הפרויקטים.
אתגרים מרכזיים בהערת נתונים להצלחת בינה מלאכותית
הערת נתונים ממלאת תפקיד קריטי בפיתוח ובדיוק של מודלים של AI ולמידת מכונה. עם זאת, התהליך מגיע עם מערך אתגרים משלו:
- עלות ביאור נתונים: ניתן לבצע הערת נתונים באופן ידני או אוטומטי. הערה ידנית דורשת מאמץ, זמן ומשאבים משמעותיים, מה שיכול להוביל לעלויות מוגברות. שמירה על איכות הנתונים לאורך התהליך תורמת אף היא להוצאות אלו.
- דיוק ההערה: טעויות אנוש במהלך תהליך ההערה עלולות לגרום לאיכות נתונים ירודה, להשפיע ישירות על הביצועים והתחזיות של מודלים של AI/ML. מחקר של גרטנר מדגיש זאת איכות נתונים ירודה עולה לחברות עד 15% מההכנסות שלהם.
- בקרת מערכות ותקשורת: ככל שנפח הנתונים גדל, תהליך ההערה יכול להפוך למורכב יותר ולאורך זמן. קנה המידה של הערות נתונים תוך שמירה על איכות ויעילות היא מאתגרת עבור ארגונים רבים.
- פרטיות ואבטחת נתונים: הערת נתונים רגישים, כגון מידע אישי, רשומות רפואיות או נתונים פיננסיים, מעוררת חששות לגבי פרטיות ואבטחה. הבטחה שתהליך ההערות תואם לתקנות הרלוונטיות להגנת מידע ולהנחיות אתיות היא חיונית כדי למנוע סיכונים משפטיים ומוניטין.
- ניהול סוגי נתונים מגוונים: טיפול בסוגי נתונים שונים כמו טקסט, תמונות, אודיו ווידאו יכול להיות מאתגר, במיוחד כאשר הם דורשים טכניקות שונות של הערות ומומחיות. תיאום וניהול תהליך ההערות על פני סוגי נתונים אלה יכולים להיות מורכבים ועתירי משאבים.
ארגונים יכולים להבין ולטפל באתגרים הללו כדי להתגבר על המכשולים הקשורים להערות נתונים ולשפר את היעילות והאפקטיביות של פרויקטי הבינה המלאכותית ולמידת המכונה שלהם.
לבנות או לא לבנות כלי להערת נתונים
נושא אחד קריטי ועיקרי שעשוי לעלות במהלך פרויקט הערות נתונים או תיוג נתונים הוא הבחירה לבנות או לקנות פונקציונליות לתהליכים אלה. זה עשוי לעלות מספר פעמים בשלבי פרויקט שונים, או קשור למקטעים שונים של התוכנית. בבחירה אם לבנות מערכת באופן פנימי או להסתמך על ספקים, תמיד יש פשרה.
כפי שאתה יכול לומר כעת, הערות נתונים הן תהליך מורכב. יחד עם זאת, זהו גם תהליך סובייקטיבי. כלומר, אין תשובה אחת לשאלה האם עליכם לקנות או לבנות כלי הערת נתונים. צריך לקחת בחשבון הרבה גורמים ואתה צריך לשאול את עצמך כמה שאלות כדי להבין את הדרישות שלך ולהבין אם אתה באמת צריך לקנות או לבנות.
כדי להפוך את זה לפשוט, הנה כמה מהגורמים שכדאי לקחת בחשבון.
המטרה שלך
האלמנט הראשון שעליך להגדיר הוא המטרה עם מושגי הבינה המלאכותית שלך ולמידת מכונה.
- מדוע אתה מיישם אותם בעסק שלך?
- האם הם פותרים בעיה בעולם האמיתי שלקוחותיך מתמודדים?
- האם הם מבצעים תהליך חזיתי או backend כלשהו?
- האם תשתמש ב- AI כדי להציג תכונות חדשות או לייעל את האתר, האפליקציה או המודול הקיימים שלך?
- מה המתחרה שלך עושה בקטע שלך?
- האם יש לך מספיק מקרי שימוש שזקוקים להתערבות AI?
תשובות לאלו ירכזו את מחשבותיך - שעשויות להיות כרגע בכל מקום - למקום אחד ויעניקו לך בהירות רבה יותר.
איסוף / רישוי נתונים של AI
דגמי AI דורשים רק אלמנט אחד לתפקוד - נתונים. עליך לזהות מהיכן תוכל לייצר כמויות אדירות של נתוני אמת קרקעיים. אם העסק שלך מייצר כמויות גדולות של נתונים שצריך לעבד אותם כדי לקבל תובנות מכריעות על עסקים, פעולות, מחקר מתחרים, ניתוח תנודתיות בשוק, מחקר התנהגות לקוחות ועוד, אתה זקוק לכלי ביאור נתונים. עם זאת, עליך לשקול גם את נפח הנתונים שאתה מייצר. כפי שהוזכר קודם לכן, מודל AI יעיל לא פחות מאיכות וכמות הנתונים שהוא מוזן. לכן, ההחלטות שלך תמיד צריכות להיות תלויות בגורם זה.
אם אין לך את הנתונים הנכונים להכשיר את דגמי ה- ML שלך, הספקים יכולים להיות שימושיים למדי ולסייע לך ברישוי נתונים של קבוצת הנתונים הנכונה הדרושה להכשרת דגמי ML. בחלק מהמקרים, חלק מהערך שהספק מביא יכלול גם יכולת טכנית וגם גישה למשאבים שיקדמו את הצלחת הפרויקט.
תַקצִיב
תנאי מהותי נוסף המשפיע ככל הנראה על כל גורם אחד בו אנו דנים כעת. הפתרון לשאלה האם עליכם לבנות או לקנות הערת נתונים הופך להיות קל כשתבינו אם יש לכם מספיק תקציב להוציא.
מורכבות תאימות
כוח אדם
ביאור נתונים דורש כוח אדם מיומן לעבוד עליו ללא קשר לגודל, קנה המידה והתחום של העסק שלך. גם אם אתה מייצר נתונים מינימליים חשובים מדי יום, אתה צריך מומחי נתונים כדי לעבוד על הנתונים שלך לסימון. אז, עכשיו אתה צריך להבין אם יש לך את כוח האדם הנדרש. אם יש לך, האם הם מיומנים בכלים ובטכניקות הנדרשים או שהם זקוקים למיומנויות? אם הם זקוקים למיומנות, האם יש לך תקציב להכשיר אותם מלכתחילה?
יתר על כן, התוכנות הטובות ביותר לביאור נתונים ולתיוג נתונים לוקחות מספר מומחי נושא או תחום ומפלחות אותם לפי דמוגרפיה כמו גיל, מין ותחום התמחות - או לעיתים קרובות מבחינת השפות המקומיות איתן יעבדו. זהו, שוב, שם אנו בשיפ מדברים על השגת האנשים הנכונים למושבים הנכונים ובכך מניעים את התהליכים הנכונים של האדם, אשר יובילו את המאמצים הפרוגרמטיים שלך להצלחה.
הפעלת פרויקטים קטנים וגדולים וסף עלויות
במקרים רבים, תמיכת ספקים יכולה להיות יותר אופציה עבור פרויקט קטן יותר, או עבור שלבי פרויקט קטנים יותר. כאשר העלויות ניתנות לשליטה, החברה יכולה להפיק תועלת ממיקור חוץ כדי לייעל פרויקטים של הערות נתונים או תיוג נתונים.
חברות יכולות גם להסתכל על ספים חשובים - שם ספקים רבים קשורים בעלות לכמות הנתונים הנצרכים או לאמות מידה אחרות של משאבים. לדוגמה, נניח שחברה נרשמה עם ספק לביצוע הזנת הנתונים המייגעת הנדרשת להקמת מערכי בדיקה.
ייתכן שקיים סף נסתר בהסכם שבו, למשל, על השותף העסקי להוציא בלוק נוסף של אחסון נתונים AWS, או רכיב שירות אחר מאמזון שירותי האינטרנט, או ספק אחר של צד שלישי אחר. הם מעבירים את זה ללקוח בצורה של עלויות גבוהות יותר, וזה מעמיד את תג המחיר מחוץ להישג ידם של הלקוח.
במקרים אלה, מדידת השירותים שמקבלים מספקים עוזרת לשמור על סבירות הפרויקט. היקף הזכות במקום יבטיח כי עלויות הפרויקט לא יעלו על מה שניתן או סביר עבור המשרד המדובר.
חלופות קוד פתוח ותוכנות חופשיות
מנטליות העשה זאת בעצמך של קוד פתוח היא בעצמה סוג של פשרה - מהנדסים ואנשים פנימיים יכולים לנצל את קהילת הקוד הפתוח, שם בסיסי משתמשים מבוזרים מציעים תמיכה בסיסית משלהם. זה לא יהיה כמו מה שתקבל מספק - לא תקבל סיוע קל 24 שעות ביממה או תשובות לשאלות בלי לעשות מחקר פנימי - אבל תג המחיר נמוך יותר.
אז השאלה הגדולה - מתי כדאי לרכוש כלי להערת נתונים:
כמו בסוגים רבים של פרויקטים של היי-טק, ניתוח מסוג זה - מתי לבנות ומתי לקנות - דורש מחשבה והתייחסות מסורתיים לאופן שמקורם ומנוהל על פרויקטים אלה. האתגרים העומדים בפני רוב החברות הקשורים לפרויקטים של AI / ML כאשר שוקלים את האפשרות "לבנות" הם לא רק חלקי הבנייה והפיתוח של הפרויקט. לעיתים קרובות יש עקומת למידה עצומה כדי להגיע אפילו למצב בו התפתחות AI / ML אמיתית יכולה להתרחש. עם צוותי AI / ML חדשים ויוזמות, מספר "האלמונים הלא ידועים" עולה בהרבה על מספר ה"לא ידועים. "
| לִבנוֹת | קנו |
|---|---|
יתרונות:
| יתרונות:
|
חסרונות:
| חסרונות:
|
כדי להפוך את הדברים לפשוטים עוד יותר, שקול את ההיבטים הבאים:
- כשאתה עובד על כמויות עצומות של נתונים
- כאשר אתה עובד על מגוון נתונים מגוון
- כאשר הפונקציות הקשורות למודלים או לפתרונות שלך עלולות להשתנות או להתפתח בעתיד
- כשיש לך מקרה מעורפל או כללי
- כאשר אתה זקוק למושג ברור לגבי ההוצאות הכרוכות בפריסת כלי הערת נתונים
- וכשאין לך כוח עבודה מתאים או מומחים מיומנים לעבוד על הכלים ומחפשים עקומת למידה מינימלית
אם התגובות שלך היו מנוגדות לתרחישים אלה, עליך להתמקד בבניית הכלי שלך.
בחירת הכלי הנכון להערת נתונים
אם אתה קורא את זה, הרעיונות האלה נשמעים מרגשים, ובהחלט קל יותר לומר מאשר לעשות אותם. אז איך ניתן למנף את שלל כלי ההערות הקיימים כבר קיימים שם? לכן, השלב הבא הכרוך בשקילת הגורמים הקשורים לבחירת הכלי הנכון להערת נתונים.
שלא כמו לפני כמה שנים, השוק התפתח עם טונות של פלטפורמות תיוג נתונים בינה מלאכותית בפועל כיום. לעסקים יש יותר אפשרויות בבחירת אחד על סמך הצרכים הייחודיים שלהם. אבל כל כלי מגיע עם סט יתרונות וחסרונות משלו. כדי לקבל החלטה נבונה, יש לקחת מסלול אובייקטיבי מלבד דרישות סובייקטיביות. בואו נסתכל על כמה גורמים מכריעים שעליכם לקחת בחשבון בתהליך.
הגדרת מקרה השימוש שלך
כדי לבחור את הכלי הנכון להערת נתונים, עליך להגדיר את מקרה השימוש שלך. עליך להבין אם הדרישה שלך כוללת טקסט, תמונה, וידאו, שמע או שילוב של כל סוגי הנתונים. ישנם כלים עצמאיים שתוכלו לקנות ויש כלים הוליסטיים המאפשרים לכם לבצע פעולות מגוונות על מערכי נתונים.
הכלים כיום הם אינטואיטיביים ומציעים לך אפשרויות מבחינת מתקני אחסון (רשת, מקומי או ענן), טכניקות ביאור (שמע, תמונה, תלת מימד ועוד) ועוד שלל היבטים. אתה יכול לבחור כלי המבוסס על הדרישות הספציפיות שלך.
קביעת תקני בקרת איכות
כמו בסוגים רבים ושונים של עבודות, אנשים רבים יכולים לבצע הערות ותיוג נתונים אך הם עושים זאת בדרגות שונות של הצלחה. כשאתה מבקש שירות, אתה לא מאמת אוטומטית את רמת בקרת האיכות. לכן התוצאות משתנות.
אז, האם אתה רוצה לפרוס מודל קונצנזוס, שבו ביאורים מציעים משוב על אמצעים איכותיים ומתקנים ננקטים באופן מיידי? לחלופין, האם אתה מעדיף סקירת מדגם, תקני זהב או צומת על פני דגמי האיחוד?
תוכנית הקנייה הטובה ביותר תבטיח את בקרת האיכות מההתחלה על ידי קביעת סטנדרטים לפני שמוסכם על כל חוזה סופי. כאשר אתה קובע את זה, אתה לא צריך להתעלם גם שוליים שגיאה. לא ניתן להימנע לחלוטין מהתערבות ידנית מכיוון שמערכות חייבות לייצר שגיאות בשיעור של 3%. זה אכן לוקח עבודה מראש, אבל זה שווה את זה.
מי יעריר את הנתונים שלך?
הגורם העיקרי הבא מסתמך על מי שמביא הערות לנתונים שלך. האם אתה מתכוון לקיים צוות פנים או שאתה מעדיף להעביר אותו למיקור חוץ? אם אתה מבצע מיקור חוץ, יש חוקיות ואמצעי תאימות שאתה צריך לקחת בחשבון בגלל החששות לגבי פרטיות וסודיות הקשורים לנתונים. ואם יש לך צוות פנים, עד כמה הם יעילים בלימוד כלי חדש? מה הזמן שלך לשווק עם המוצר או השירות שלך? האם יש לך מדדי איכות וצוותים מתאימים לאישור התוצאות?
הספק נגד דיון שותפים
עם גורם זה, יש לקחת בחשבון היבטים כמו היכולת לשמור על הנתונים והכוונות שלך, הכוונה לקבל ולעבוד על משוב, להיות פרואקטיבית מבחינת דרישות הנתונים, גמישות בתפעול ועוד לפני שאתה לוחץ ידיים לספק או לשותף. . כללנו גמישות מכיוון שדרישות הערות הנתונים אינן תמיד ליניאריות או סטטיות. הם עשויים להשתנות בעתיד ככל שתגדיל את העסק שלך עוד יותר. אם כרגע אתה מתמודד עם נתונים מבוססי טקסט בלבד, ייתכן שתרצה להוסיף הערות לנתוני שמע או וידאו תוך כדי שינוי גודל והתמיכה שלך צריכה להיות מוכנה להרחיב את אופקיהם איתך.
מעורבות ספק
אחת הדרכים להעריך את מעורבות הספקים היא התמיכה שתקבלו. כל תוכנית קנייה צריכה להתחשב במרכיב זה. איך תיראה תמיכה בשטח? מי יהיו בעלי העניין והאנשים המצביעים משני צידי המשוואה?
ישנן גם משימות קונקרטיות שצריכות לאתר מהי מעורבות הספק (או תהיה). בפרט של הערת נתונים או תיוג נתונים, האם הספק יספק באופן פעיל את הנתונים הגולמיים, או לא? מי ישמש כמומחים בנושא, ומי יעסיק אותם כשכירים או כקבלנים עצמאיים?
מקרי שימוש בעולם האמיתי עבור הערת נתונים ב-AI
הערת נתונים חיונית בתעשיות שונות, ומאפשרת להם לפתח מודלים מדויקים ויעילים יותר של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. להלן כמה מקרי שימוש ספציפיים לתעשייה עבור הערת נתונים:
הערת נתוני בריאות
הערת נתונים עבור תמונות רפואיות היא גורם מרכזי בפיתוח כלי ניתוח תמונה רפואית המופעלים על ידי בינה מלאכותית. כותבים מסמנים תמונות רפואיות (כגון צילומי רנטגן, MRI) עבור תכונות כמו גידולים או מבנים אנטומיים ספציפיים, מה שמאפשר לאלגוריתמים לזהות מחלות וחריגות בדיוק רב יותר. לדוגמה, הערת נתונים חיונית לאימון מודלים של למידת מכונה לזיהוי נגעים סרטניים במערכות זיהוי סרטן העור. בנוסף, מחברי נתונים מתייגים רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR) והערות קליניות, המסייעות בפיתוח מערכות ראייה ממוחשבת לאבחון מחלות וניתוח נתונים רפואיים אוטומטיים.
הערת נתונים קמעונאיים
הערת נתונים קמעונאיים כוללת תיוג תמונות מוצרים, נתוני לקוחות ונתוני סנטימנט. סוג זה של הערות עוזר ליצור ולהכשיר מודלים של AI/ML כדי להבין את סנטימנט הלקוחות, להמליץ על מוצרים ולשפר את חווית הלקוח הכוללת.
הערת נתוני כספים
המגזר הפיננסי משתמש בהערות נתונים לזיהוי הונאה וניתוח סנטימנטים של כתבות חדשות פיננסיות. כותבים מתייגים עסקאות או כתבות חדשותיות כתרמיות או לגיטימיות, ומאמנים מודלים של AI לסמן אוטומטית פעילות חשודה ולזהות מגמות פוטנציאליות בשוק. לדוגמה, הערות איכותיות עוזרות למוסדות פיננסיים להכשיר מודלים של AI לזהות דפוסים בעסקאות פיננסיות ולזהות פעילויות הונאה. יתרה מכך, הערת נתונים פיננסיים מתמקדת בביאור מסמכים פיננסיים ונתוני עסקאות, החיוניים לפיתוח מערכות AI/ML המזהות הונאה, מטפלות בבעיות ציות ולייעל תהליכים פיננסיים אחרים.
הערת נתוני רכב
הערת נתונים בתעשיית הרכב כוללת תיוג נתונים מכלי רכב אוטונומיים, כגון מידע על חיישן מצלמה ו-LiDAR. הערה זו עוזרת ליצור מודלים לאיתור אובייקטים בסביבה ולעבד נקודות מידע קריטיות אחרות עבור מערכות רכב אוטונומיות.
הערת נתוני תעשייה או ייצור
הערת נתונים לאוטומציה בייצור מזינה את הפיתוח של רובוטים חכמים ומערכות אוטומטיות בייצור. מפרשים מתייגים תמונות או נתוני חיישנים כדי להכשיר מודלים של AI למשימות כמו זיהוי אובייקטים (רובוטים אוספים פריטים ממחסן) או זיהוי חריגות (זיהוי תקלות פוטנציאליות בציוד על סמך קריאות חיישנים). לדוגמה, הערת נתונים מאפשרת לרובוטים לזהות ולתפוס אובייקטים ספציפיים בפס ייצור, ולשפר את היעילות והאוטומציה. בנוסף, הערת נתונים תעשייתיים משמשת להערות נתונים מיישומים תעשייתיים שונים, כולל תמונות ייצור, נתוני תחזוקה, נתוני בטיחות ומידע בקרת איכות. סוג זה של הערות נתונים מסייע ביצירת מודלים המסוגלים לזהות חריגות בתהליכי הייצור ולהבטיח את בטיחות העובדים.
הערת נתוני מסחר אלקטרוני
הערת תמונות מוצרים וביקורות משתמשים להמלצות מותאמות אישית וניתוח סנטימנטים.
מהן השיטות המומלצות להערת נתונים?
כדי להבטיח את הצלחת פרויקטי הבינה המלאכותית ולמידת מכונה שלך, חיוני לעקוב אחר שיטות עבודה מומלצות להערות נתונים. שיטות עבודה אלה יכולות לעזור לשפר את הדיוק והעקביות של הנתונים המובאים שלך:
- בחר את מבנה הנתונים המתאים: צור תוויות נתונים ספציפיות מספיק כדי להיות שימושיות אבל כלליות מספיק כדי ללכוד את כל הווריאציות האפשריות בערכות הנתונים.
- ספק הנחיות ברורות: פתח הנחיות מפורטות וקלות להבנה של הערות נתונים ושיטות עבודה מומלצות כדי להבטיח עקביות ודיוק נתונים בין מפרשים שונים.
- מטב את עומס העבודה של ההערות: מכיוון שהביאור יכול להיות יקר, שקול חלופות זולות יותר, כגון עבודה עם שירותי איסוף נתונים המציעים מערכי נתונים מתויגים מראש.
- אסוף נתונים נוספים בעת הצורך: כדי למנוע מהאיכות של מודלים של למידת מכונה לסבול, שיתוף פעולה עם חברות איסוף נתונים כדי לאסוף נתונים נוספים במידת הצורך.
- מיקור חוץ או המונים: כאשר הדרישות להערות נתונים הופכות להיות גדולות מדי וגוזלות זמן עבור משאבים פנימיים, שקול מיקור חוץ או מיקור המונים.
- שלב מאמצי אנוש ומכונה: השתמש בגישה של אדם בתוך הלולאה עם תוכנת הערות נתונים כדי לעזור למסבירים אנושיים להתמקד במקרים המאתגרים ביותר ולהגדיל את הגיוון של מערך נתוני ההדרכה.
- תעדוף איכות: בדוק באופן קבוע את הערות הנתונים שלך למטרות אבטחת איכות. עודד מספרים מרובים לסקור את עבודתו של זה על דיוק ועקביות בתיוג מערכי נתונים.
- יש לוודא תאימות: בעת הערת מערכי נתונים רגישים, כגון תמונות המכילות אנשים או רשומות בריאות, שקול בקפידה נושאים בנושא פרטיות ואתיים. אי ציות לכללים המקומיים עלולה לפגוע במוניטין של החברה שלך.
הקפדה על שיטות עבודה מומלצות אלה של הערות נתונים יכולה לעזור לך להבטיח שמערכות הנתונים שלך מסווגים במדויק, נגישים למדעני נתונים ומוכנים לתדלק את הפרויקטים מונעי הנתונים שלך.
תיאורי מקרה / סיפורי הצלחה
להלן כמה דוגמאות למקרה ספציפי המתייחסות לאופן בו ביאור נתונים ותיוג נתונים פועלים באמת בשטח. ב- Shaip אנו דואגים לספק את הרמות הגבוהות ביותר של איכות ותוצאות מעולות בהערת נתונים וסימון נתונים. חלק גדול מהדיון לעיל בהישגים סטנדרטיים עבור יעיל הערת נתונים ותווית נתונים חושפת כיצד אנו ניגשים לכל פרויקט, ומה אנו מציעים לחברות ולבעלי עניין איתם אנו עובדים.
באחד מפרויקטי רישוי הנתונים הקליניים האחרונים שלנו, עיבדנו למעלה מ-6,000 שעות של שמע, והסרנו בזהירות את כל המידע הבריאותי המוגן (PHI) כדי להבטיח שהתוכן עומד בתקני HIPAA. לאחר ביטול זיהוי הנתונים, הם היו מוכנים לשימוש להכשרת מודלים של זיהוי דיבור של שירותי בריאות.
בפרויקטים כמו אלה, האתגר האמיתי טמון בעמידה בקריטריונים המחמירים ובעמידה באבני דרך מרכזיות. אנחנו מתחילים עם נתוני אודיו גולמיים, מה שאומר שיש התמקדות גדולה בביטול הזיהוי של כל הצדדים המעורבים. לדוגמה, כאשר אנו משתמשים בניתוח זיהוי ישות בשם (NER), המטרה שלנו היא לא רק להפוך את המידע לאנונימי, אלא גם לוודא שהוא מסומן כראוי עבור המודלים.
מקרה נוסף שבולט הוא מחקר מסיבי נתוני אימון AI לשיחה פרויקט שבו עבדנו עם 3,000 בלשנים במשך 14 שבועות. התוצאה? הפקנו נתוני אימון של מודל AI ב-27 שפות שונות, ועזרנו לפתח עוזרים דיגיטליים רב לשוניים שיכולים לתקשר עם אנשים בשפות האם שלהם.
הפרויקט הזה באמת הדגיש את החשיבות של הכנסת האנשים הנכונים למקום. עם צוות כה גדול של מומחי נושא ומטפלים בנתונים, שמירה על הכל מאורגן ויעיל היה חיוני כדי לעמוד במועד האחרון שלנו. הודות לגישה שלנו, הצלחנו להשלים את הפרויקט הרבה לפני הסטנדרט בתעשייה.
בדוגמה אחרת, אחד מלקוחות שירותי הבריאות שלנו נזקק לתמונות רפואיות מוערות ברמה הגבוהה ביותר עבור כלי אבחון בינה מלאכותית חדשה. על ידי מינוף המומחיות העמוקה של שייפ בהערות, הלקוח שיפר את דיוק המודל שלו ב-25%, והביא לאבחונים מהירים ואמינים יותר.
עשינו גם עבודה רבה בתחומים כמו אימון בוטים והערות טקסט עבור למידת מכונה. גם כאשר עובדים עם טקסט, חוקי הפרטיות עדיין חלים, ולכן ביטול זיהוי מידע רגיש ומיון נתונים גולמיים חשובים לא פחות.
על פני כל סוגי הנתונים השונים הללו - בין אם זה אודיו, טקסט או תמונות - הצוות שלנו ב-Shaip סיפק באופן עקבי על ידי יישום אותן שיטות ועקרונות מוכחים כדי להבטיח הצלחה, בכל פעם.
עטיפת Up
אנו באמת מאמינים כי מדריך זה היה בעל תושייה עבורך וכי יש לך את רוב שאלותיך. עם זאת, אם אתה עדיין לא משוכנע לגבי ספק אמין, אל תחפש עוד.
אנו ב- Shaip הינם חברת מובילים לביאור נתונים. יש לנו מומחים בתחום שמבינים נתונים ודאגות בעלות הברית מאין כמוהם. אנו יכולים להיות השותפים האידיאליים שלך כאשר אנו מביאים לשולחן יכולות כמו מחויבות, סודיות, גמישות ובעלות לכל פרויקט או שיתוף פעולה.
לכן, ללא קשר לסוג הנתונים עבורם אתה מתכוון לקבל הערות מדויקות, אתה יכול למצוא את הצוות הוותיק הזה בנו כדי לעמוד בדרישות ובמטרות שלך. בצע אופטימיזציה של דגמי הבינה המלאכותית שלך ללמידה איתנו.
צור קשר
שאלות נפוצות (FAQ)
ביאור נתונים או תיוג נתונים הוא התהליך שהופך נתונים עם אובייקטים ספציפיים לזיהוי על ידי מכונות כדי לחזות את התוצאה. תיוג, תמלול או עיבוד אובייקטים בתוך טקסטואל, תמונה, סריקות וכו 'מאפשרים לאלגוריתמים לפרש את הנתונים המסומנים ולהתאמן לפתור מקרים עסקיים אמיתיים בכוחות עצמם ללא התערבות אנושית.
בלמידת מכונה (הן בפיקוח והן בלי פיקוח), נתונים עם תוויות או ביאורים הם תיוג, תמלול או עיבוד של התכונות שאתה רוצה שהמודלים של למידת מכונות שלך יבינו ויכירו בכדי לפתור אתגרים בעולם האמיתי.
מבטא נתונים הוא אדם שפועל ללא לאות להעשרת הנתונים כדי להפוך אותו לזיהוי על ידי מכונות. זה עשוי לכלול אחד או כל השלבים הבאים (בכפוף למקרה השימוש ביד ולדרישה): ניקוי נתונים, תעתיק נתונים, תיוג נתונים או ביאור נתונים, QA וכו '.
כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של נתונים באיכות גבוהה (כגון טקסט, אודיו, תמונה, וידאו) עם מטא נתונים ללמידת מכונה נקראים כלי ביאור נתונים.
כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של תמונות נעות מסגרת-מסגרת מסרטון לבניית נתוני הדרכה איכותיים ללמידת מכונה.
כלים או פלטפורמות (מבוססות ענן או מקומיות) המשמשות לסימון או הערה של טקסט מביקורות, עיתונים, מרשם רופא, רשומות בריאות אלקטרוניות, מאזנים וכו 'לבניית נתוני הדרכה איכותיים ללמידת מכונה. תהליך זה יכול להיקרא גם תיוג, תיוג, תמלול או עיבוד.