צריך להכשיר הרבה מודלים חכמים על מנת לזהות דפוסים, אובייקטים ולבסוף לקבל החלטות מהימנות. עם זאת, לא ניתן להאכיל את הנתונים המאומנים באופן אקראי ויש לתייג אותם כדי לסייע למודלים להבין, לעבד וללמוד באופן מקיף מדפוסי הקלט שאוצרו.
כאן נכנס תיוג הנתונים, כמעשה של תיוג מידע או יותר מטא נתונים, לפי נתון נתונים ספציפי, כדי להתמקד בהגברת הבנת המכונות. כדי להמשיך הלאה, תיוג הנתונים מסווג באופן סלקטיבי נתונים, תמונות, טקסט, אודיו, סרטונים ודפוסים לשיפור יישומי AI.
לפי NASSCOM תיוג נתונים דווח, שוק תיוג הנתונים העולמי צפוי לגדול בערך של 700% עד סוף שנת 2023, לעומת זה בשנת 2018. צמיחה כביכול זו עשויה לגורם ההקצאה הכספית לכלי תיוג בניהול עצמי, הנתמכים באופן פנימי. משאבים ואפילו פתרונות צד שלישי.
בנוסף לממצאים אלה, ניתן גם להסיק כי שוק תיוג הנתונים העולמי צבר שווי של 1.2 מיליארד דולר בשנת 2018. עם זאת, אנו מצפים שהוא יגדל מכיוון שגודל שוק תיוג הנתונים עשוי להגיע להערכת שווי מאסיבית של 4.4 מיליארד דולר עד 2023.
תיוג הנתונים הוא הצורך של השעה אך מגיע עם מספר יישומים ואתגרים ספציפיים למחיר.
כמה מהדוחקים יותר כוללים:
- הכנת נתונים איטית, באדיבות כלי ניקוי מיותרים
- מחסור בחומרה הדרושה להתמודדות עם כוח אדם עצום והיקף מוגזם של נתונים מגורדים
- גישה מוגבלת לכלי סימון אוונגרד וטכנולוגיות תומכות
- עלות גבוהה יותר של תיוג נתונים
- חוסר עקביות בכל הנוגע לתיוג נתונים איכותי
- חוסר מדרגיות, אם וכאשר דגם ה- AI צריך לכסות מערך משתתפים נוסף
- חוסר תאימות בכל הנוגע לשמירה על יציבה יציבה של אבטחת נתונים תוך רכישת נתונים ושימוש בהם
למרות שאתה יכול להפריד את תיוג הנתונים באופן מושגי, הכלים הרלוונטיים דורשים ממך לסווג את המושגים בהתאם לאופי מערכי הנתונים. אלו כוללים:
- אודיו קפה כולל אוסף אודיו, פילוח ותעתיק
- תיוג תמונות: איסוף, סיווג, פילוח ותיוג נתונים מרכזיים הכוללים נקודות מפתח
- תיוג טקסט: כולל מיצוי וטקסט של טקסט
- תיוג וידאו: כולל אלמנטים כמו אוסף סרטונים, סיווג ופילוח
- סימון תלת מימד: כולל מעקב ופילוח אובייקטים
מלבד ההפרדה האמורה במיוחד מנקודת מבט רחבה יותר, תיוג הנתונים מתחלק לארבעה סוגים, כולל תיאור, הערכה, אינפורמטיבי ושילוב. סיווג, מיצוי, מעקב אחר אובייקטים, עליהם כבר דנו במערכות הנתונים הבודדות.
תיוג נתונים הוא תהליך מפורט וכולל את השלבים הבאים להכשרת קטגורי מודלים מלאכותיים:
- איסוף מערכי נתונים, באמצעות אסטרטגיות, כלומר, קוד פתוח, ספקים, בתוך הבית
- קבוצות של תיוג נתונים לפי חזון מחשב, למידה עמוקה ויכולות ספציפיות ל- NLP
- בדיקה והערכה של מודלים מיוצרים כדי לקבוע אינטליגנציה כחלק מהפריסה
- מספק את איכות הדגם המקובל ובסופו של דבר משחרר אותו לשימוש מקיף
יש לבחור את הסט הנכון של כלי תיוג הנתונים, שם נרדף לפלטפורמת תיוג נתונים אמינה, תוך התחשבות בגורמים הבאים:
- סוג האינטליגנציה שאתה רוצה שיהיה למודל באמצעות מקרי שימוש מוגדרים
- איכות וניסיון של מבקרי נתונים, כך שיוכלו להשתמש בכלים לדייק
- תקני איכות שיש לך בראש
- צרכים ספציפיים לתאימות
- כלים מסחריים, קוד פתוח ותוכנה חופשית
- תקציב שאתה יכול לחסוך
בנוסף לגורמים שהוזכרו, מוטב שתשמור את השיקולים הבאים:
- דיוק התיוג של הכלים
- הבטחת האיכות מובטחת על ידי הכלים
- יכולות אינטגרציה
- אבטחה וחיסון מפני דליפות
- התקנה מבוססת ענן או לא
- יכולת ניהול בקרת איכות
- כישלונות-כספות, עצירת-פערים, ויכולת הגדלה של הכלי
- החברה המציעה את הכלים
אנכיים המוגשים בצורה הטובה ביותר באמצעות כלים ומשאבים לסימון נתונים כוללים:
- AI רפואי: תחומי המיקוד כוללים אימון מודלים של אבחון עם ראייה ממוחשבת לשיפור הדמיה רפואית, זמני המתנה ממוזערים וצמצום מינימלי
- אוצר: תחומי המיקוד כוללים הערכת סיכוני אשראי, זכאות להלוואה וגורמים חשובים אחרים באמצעות תיוג טקסט
- רכב או תחבורה אוטונומיים: תחומי המיקוד כוללים יישום NLP ו- Computer Vision לערימת דגמים עם נפח מטורף של נתוני אימון לאיתור אנשים, אותות, חסימות וכו '.
- קמעונאות ומסחר אלקטרוני: תחומי המיקוד כוללים החלטות ספציפיות לתמחור, שיפור המסחר האלקטרוני, ניטור פרסונה של הקונים, הבנת הרגלי קנייה והגברת חווית המשתמש
- טכנולוגיה: תחומי המיקוד כוללים ייצור מוצרים, קטיף פחים, איתור טעויות ייצור קריטיות מראש ועוד
- גיאו -מרחבי: אזורי המיקוד כוללים GPS וחישה מרחוק על ידי טכניקות תיוג נבחרות
- חקלאות: אזורי המיקוד כוללים שימוש בחיישני GPS, מזל"טים וראייה ממוחשבת לקידום מושגי החקלאות המדויקת, ייעול תנאי הקרקע והיבול, קביעת היבול ועוד.
עדיין מתלבטים לגבי איזו אסטרטגיה טובה יותר להביא את תיוג הנתונים למסלול, כלומר בניית התקנה בניהול עצמי או רכישת ספק שירותי צד שלישי. להלן היתרונות והחסרונות של כל אחד מהם שיעזור לך להחליט טוב יותר:
האוסף 'בנה'
| לִבנוֹת | קנו |
|---|---|
כניסות:
| כניסות:
|
החמצות:
| החמצות:
|
יתרונות:
| יתרונות:
|
פסק דין
אם אתה מתכנן לבנות מערכת AI בלעדית כשהזמן לא מהווה אילוץ, הגיוני לבנות כלי תיוג מאפס. עבור כל השאר, רכישת כלי היא הגישה הטובה ביותר
