Qu'est-ce que l'annotation de données [mise à jour 2025] – Meilleures pratiques, outils, avantages, défis, types et plus
Besoin de connaître les bases de l’annotation de données ? Lisez ce guide complet d'annotation de données pour les débutants pour commencer.
Vous voulez donc lancer une nouvelle initiative d'IA/ML et maintenant vous réalisez rapidement que non seulement trouver des produits de haute qualité données d'entraînement mais aussi l'annotation des données sera quelques-uns des aspects difficiles de votre projet. Le résultat de vos modèles d'IA et de ML est aussi bon que les données que vous utilisez pour les entraîner. La précision que vous appliquez à l'agrégation des données, au marquage et à l'identification de ces données est donc importante !
Où allez-vous pour obtenir les meilleurs services d'annotation de données et d'étiquetage de données pour l'IA et la machine d'entreprise
projets d'apprentissage?
C'est une question que chaque dirigeant et chef d'entreprise comme vous doit considérer lorsqu'il développe son
feuille de route et calendrier pour chacun de leurs systèmes d'IA.
Introduction
Cet article est entièrement dédié à faire la lumière sur ce qu'est le processus, pourquoi il est inévitable, crucial
Facteurs que les entreprises doivent prendre en compte lors de l'utilisation d'outils d'annotation de données et plus encore. Alors, si vous êtes propriétaire d'une entreprise, préparez-vous à vous éclairer, car ce guide vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur l'annotation des données. Nous explorerons également l'impact de la gestion des données et du cycle de vie de l'IA sur le processus d'annotation.
Qu'est-ce que l'annotation des données dans l'apprentissage automatique ? Perspectives 2025
L'annotation des données est le processus d'attribution, d'étiquetage ou de marquage des données pour aider les algorithmes d'apprentissage automatique à comprendre et à classer les informations qu'ils traitent. L'annotation des données est un élément essentiel de la conservation des données, qui implique la préparation et l'organisation des données en vue de leur utilisation dans des projets d'IA et d'apprentissage automatique. Ce processus est essentiel pour former les modèles d'IA, leur permettant de comprendre avec précision différents types de données, tels que des images, des fichiers audio, des séquences vidéo ou du texte.
Vous souhaitez lancer une nouvelle initiative d'IA/ML mais vous rencontrez des difficultés avec l'annotation des données ? Vous n'êtes pas seul. Selon une étude récente du MIT, 80 % des data scientists passent plus de 60 % de leur temps à collecter et à préparer des données plutôt qu'à créer des modèles. La qualité de vos modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle dépend directement de vos données d'entraînement, ce qui fait de l'annotation précise des données l'un des facteurs les plus critiques du succès de l'IA.
Ce guide complet sur l'annotation des données en 2025 couvre tous les aspects, des concepts de base aux techniques avancées, vous aidant à vous frayer un chemin dans les complexités de la préparation de données de formation de haute qualité pour vos projets d'IA. Que vous construisiez des systèmes de vision par ordinateur, des outils de traitement du langage naturel ou des véhicules autonomes, une annotation appropriée des données est la base de votre réussite.
Imaginez une voiture autonome qui s'appuie sur des données issues de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel (NLP) et de capteurs pour prendre des décisions de conduite précises. Pour aider le modèle d'IA de la voiture à différencier les obstacles tels que les autres véhicules, les piétons, les animaux ou les barrages routiers, les données qu'il reçoit doivent être étiquetées ou annotées.
Dans l'apprentissage supervisé, l'annotation des données est particulièrement cruciale, car plus les données étiquetées sont introduites dans le modèle, plus il apprend rapidement à fonctionner de manière autonome. Les données annotées permettent de déployer des modèles d'IA dans diverses applications telles que les chatbots, la reconnaissance vocale et l'automatisation, ce qui se traduit par des performances optimales et des résultats fiables.
L'importance stratégique de l'annotation des données pour les projets d'IA
Le paysage de l’annotation des données continue d’évoluer rapidement, avec des implications importantes pour le développement de l’IA :
- La croissance du marché: Selon Grand View Research, la taille du marché mondial des outils d'annotation de données devrait atteindre 3.4 milliards de dollars d'ici 2028, avec un TCAC de 38.5 % de 2021 à 2028.
- Mesures d'efficacité : Des études récentes montrent que l’annotation assistée par l’IA peut réduire le temps d’annotation jusqu’à 70 % par rapport aux méthodes entièrement manuelles.
- Impact sur la qualité : Les recherches d’IBM indiquent qu’une amélioration de la qualité des annotations de seulement 5 % peut augmenter la précision du modèle de 15 à 20 % pour les tâches complexes de vision par ordinateur.
- Facteurs de coût : Les organisations dépensent en moyenne entre 12,000 15,000 et XNUMX XNUMX dollars par mois en services d’annotation de données pour des projets de taille moyenne.
- Taux d'adoption : 78 % des projets d'IA d'entreprise utilisent désormais une combinaison de services d'annotation internes et externalisés, contre 54 % en 2022.
- Techniques émergentes : Les approches d’apprentissage actif et d’annotation semi-supervisée ont réduit les coûts d’annotation de 35 à 40 % pour les premiers utilisateurs.
- Répartition du travail : Le personnel d’annotation a considérablement évolué, 65 % du travail d’annotation étant désormais effectué dans des centres d’annotation spécialisés en Inde, aux Philippines et en Europe de l’Est.
Tendances et statistiques du marché de l'annotation des données pour 2025
L'apprentissage automatique implique que les systèmes informatiques améliorent leurs performances en apprenant à partir des données, tout comme les humains apprennent de l'expérience. L'annotation des données, ou l'étiquetage, est cruciale dans ce processus, car elle aide à entraîner les algorithmes à reconnaître les modèles et à faire des prédictions précises.
Des services efficaces de gestion des données et d’annotation jouent un rôle essentiel dans le succès des projets d’apprentissage automatique. Dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones sont constitués de neurones numériques organisés en couches. Ces réseaux traitent des informations similaires au cerveau humain. Les données étiquetées sont essentielles pour l'apprentissage supervisé, une approche courante dans l'apprentissage automatique où les algorithmes apprennent à partir d'exemples étiquetés.
Les ensembles de données d'entraînement et de test avec des données étiquetées permettent aux modèles d'apprentissage automatique d'interpréter et de trier efficacement les données entrantes. Nous pouvons fournir des données annotées de haute qualité pour aider les algorithmes à apprendre de manière autonome et à hiérarchiser les résultats avec une intervention humaine minimale. L'importance de l'annotation des données dans l'IA réside dans sa capacité à améliorer la précision et les performances du modèle tout au long du cycle de vie de l'IA.
Pourquoi l'annotation des données est-elle requise ?
Nous savons pertinemment que les ordinateurs sont capables de fournir des résultats ultimes qui ne sont pas seulement précis, mais également pertinents et opportuns. Cependant, comment une machine apprend-elle à livrer avec une telle efficacité ?
Sans annotation de données, chaque image serait la même pour les machines car elles ne possèdent aucune information ou connaissance inhérente sur quoi que ce soit dans le monde.
L'annotation des données est nécessaire pour que les systèmes fournissent des résultats précis, pour aider les modules à identifier les éléments nécessaires à la formation des modèles de vision par ordinateur et des modèles de reconnaissance vocale. Tout modèle ou système doté d'un système de prise de décision piloté par machine au centre de ses préoccupations doit être annoté pour garantir que les décisions sont précises et pertinentes.
Annotation des données pour les LLM ?
Par défaut, les LLM ne comprennent pas les textes et les phrases. Ils doivent être formés pour décortiquer chaque phrase et chaque mot afin de déchiffrer ce que recherche exactement un utilisateur et de lui fournir les informations nécessaires. Le peaufinage des LLM est une étape cruciale de ce processus, car il permet à ces modèles de s'adapter à des tâches ou à des domaines spécifiques.
Ainsi, lorsqu'un modèle d'IA générative fournit la réponse la plus précise et la plus pertinente à une requête - même lorsqu'il est confronté aux questions les plus bizarres - sa précision découle de sa capacité à comprendre parfaitement l'invite et ses subtilités, telles que le contexte, le but, le sarcasme, l'intention, etc.
L'annotation des données donne à LLMS les capacités nécessaires pour ce faire. En termes simples, l'annotation des données pour l'apprentissage automatique implique l'étiquetage, la catégorisation, le marquage et l'ajout de tout attribut supplémentaire aux données afin que les modèles d'apprentissage automatique puissent mieux les traiter et les analyser. Ce n’est que grâce à ce processus critique que les résultats peuvent être optimisés pour atteindre la perfection.
Lorsqu'il s'agit d'annoter des données pour les LLM, diverses techniques sont mises en œuvre. S'il n'existe pas de règle systématique sur la mise en œuvre d'une technique, elle est généralement laissée à la discrétion d'experts, qui analysent les avantages et les inconvénients de chacune et déploient la plus idéale.
Examinons certaines des techniques courantes d'annotation de données pour les LLM.
Annotation manuelle : Cela oblige les humains à annoter et à examiner manuellement les données. Même si cela garantit une sortie de haute qualité, cela est fastidieux et prend du temps.
Annotation semi-automatique : Les humains et les LLM travaillent en tandem pour baliser les ensembles de données. Cela garantit la précision des humains et les capacités de gestion des volumes des machines. Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données brutes et suggérer des étiquettes préliminaires, faisant ainsi gagner un temps précieux aux annotateurs humains. (Par exemple, l'IA peut identifier des régions d'intérêt potentielles dans les images médicales pour un étiquetage humain ultérieur)
Apprentissage semi-supervisé : Combiner une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées pour améliorer les performances du modèle.
Annotations automatiques : Gain de temps et idéale pour annoter de grands volumes d'ensembles de données, la technique s'appuie sur les capacités innées d'un modèle LLM pour étiqueter et ajouter des attributs. Même si cela permet de gagner du temps et de gérer efficacement de gros volumes, la précision dépend fortement de la qualité et de la pertinence des modèles pré-entraînés.
Réglage des instructions : Il s'agit d'affiner les modèles linguistiques sur des tâches décrites par des instructions en langage naturel, impliquant une formation sur divers ensembles d'instructions et les sorties correspondantes.
Apprentissage sans tir : Sur la base des connaissances et des informations existantes, les LLM peuvent fournir des données étiquetées comme résultats dans cette technique. Cela réduit les dépenses liées à la récupération des étiquettes et est idéal pour traiter des données en masse. Cette technique consiste à utiliser les connaissances existantes d'un modèle pour faire des prédictions sur des tâches pour lesquelles il n'a pas été explicitement formé.
Invite: De la même manière qu'un utilisateur demande des réponses à un modèle, les LLM peuvent être invités à annoter les données en décrivant les exigences. La qualité du résultat dépend ici directement de la qualité de l'invite et de la précision des instructions fournies.
Apprentissage par transfert : Utiliser des modèles pré-entraînés sur des tâches similaires pour réduire la quantité de données étiquetées nécessaires.
Apprentissage actif: Ici, le modèle ML lui-même guide le processus d'annotation des données. Le modèle identifie les points de données qui seraient les plus bénéfiques pour son apprentissage et demande des annotations pour ces points spécifiques. Cette approche ciblée réduit la quantité globale de données à annoter, ce qui permet Une efficacité accrue et Performances du modèle améliorées.
Comment sélectionner les meilleurs outils d'annotation de données en 2025
En termes simples, il s'agit d'une plateforme qui permet aux spécialistes et aux experts d'annoter, d'étiqueter ou d'étiqueter des ensembles de données de tous types. Il s'agit d'un pont ou d'un intermédiaire entre les données brutes et les résultats que vos modules d'apprentissage automatique produiront au final.
Un outil d'étiquetage des données est une solution sur site ou basée sur le cloud qui annote des données de formation de haute qualité pour les modèles d'apprentissage automatique. Alors que de nombreuses entreprises s'appuient sur un fournisseur externe pour effectuer des annotations complexes, certaines organisations disposent toujours de leurs propres outils, soit personnalisés, soit basés sur des logiciels gratuits ou open source disponibles sur le marché. De tels outils sont généralement conçus pour gérer des types de données spécifiques, c'est-à-dire image, vidéo, texte, audio, etc. Les outils offrent des fonctionnalités ou des options telles que des cadres de délimitation ou des polygones permettant aux annotateurs de données d'étiqueter les images. Ils peuvent simplement sélectionner l’option et effectuer leurs tâches spécifiques.
Types d'annotation de données pour les applications d'IA modernes
Il s'agit d'un terme générique qui englobe différents types d'annotations de données. Cela inclut l'image, le texte, l'audio et la vidéo. Pour vous donner une meilleure compréhension, nous avons décomposé chacun en fragments supplémentaires. Vérifions-les individuellement.
Image Annotation
À partir des ensembles de données sur lesquels ils ont été formés, ils peuvent instantanément et précisément différencier vos yeux de votre nez et vos sourcils de vos cils. C'est pourquoi les filtres que vous appliquez s'adaptent parfaitement quelle que soit la forme de votre visage, la distance qui vous sépare de votre appareil photo, etc.
Alors, comme vous le savez maintenant, annotation d'image est essentiel dans les modules qui impliquent la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, la vision robotique, etc. Lorsque les experts en IA forment de tels modèles, ils ajoutent des légendes, des identifiants et des mots-clés comme attributs à leurs images. Les algorithmes identifient et comprennent ensuite à partir de ces paramètres et apprennent de manière autonome.
Classification des images – La classification des images consiste à attribuer des catégories ou des étiquettes prédéfinies aux images en fonction de leur contenu. Ce type d'annotation est utilisé pour entraîner les modèles d'IA à reconnaître et à catégoriser automatiquement les images.
Reconnaissance/détection d'objets – La reconnaissance d'objets, ou détection d'objets, est le processus d'identification et d'étiquetage d'objets spécifiques dans une image. Ce type d'annotation est utilisé pour former des modèles d'IA afin de localiser et de reconnaître des objets dans des images ou des vidéos du monde réel.
Segmentation – La segmentation d'image consiste à diviser une image en plusieurs segments ou régions, chacun correspondant à un objet ou à une zone d'intérêt spécifique. Ce type d'annotation est utilisé pour entraîner des modèles d'IA à analyser des images au niveau du pixel, ce qui permet une reconnaissance plus précise des objets et une compréhension des scènes.
Sous-titrage d'images: La transcription d'images est le processus consistant à extraire les détails des images et à les transformer en texte descriptif, qui est ensuite enregistré sous forme de données annotées. En fournissant des images et en spécifiant ce qui doit être annoté, l'outil produit à la fois les images et leurs descriptions correspondantes.
Reconnaissance optique de caractères (OCR): La technologie OCR permet aux ordinateurs de lire et de reconnaître le texte des images ou des documents numérisés. Ce processus permet d'extraire le texte avec précision et a eu un impact significatif sur la numérisation, la saisie automatisée des données et une meilleure accessibilité pour les personnes malvoyantes.
Estimation de la pose (annotation des points clés) : L'estimation de pose implique l'identification et le suivi de points clés sur le corps, généralement au niveau des articulations, pour déterminer la position et l'orientation d'une personne dans un espace 2D ou 3D au sein d'images ou de vidéos.
Annotation audio
Les données audio sont encore plus dynamiques que les données d'image. Plusieurs facteurs sont associés à un fichier audio, y compris, mais sans s'y limiter, la langue, la démographie du locuteur, les dialectes, l'humeur, l'intention, l'émotion, le comportement. Pour que les algorithmes soient efficaces dans le traitement, tous ces paramètres doivent être identifiés et étiquetés par des techniques telles que l'horodatage, l'étiquetage audio, etc. En plus des indices purement verbaux, des instances non verbales comme le silence, les respirations et même le bruit de fond pourraient être annotées pour que les systèmes les comprennent de manière exhaustive.
Classification audio: La classification audio trie les données sonores en fonction de leurs caractéristiques, permettant aux machines de reconnaître et de différencier différents types d'audio comme la musique, la parole et les sons de la nature. Il est souvent utilisé pour classer les genres musicaux, ce qui aide des plateformes comme Spotify à recommander des morceaux similaires.
Transcription audio : La transcription audio est le processus de transformation de mots prononcés à partir de fichiers audio en texte écrit, utile pour créer des légendes pour des interviews, des films ou des émissions de télévision. Bien que des outils tels que Whisper d'OpenAI puissent automatiser la transcription dans plusieurs langues, ils peuvent nécessiter une correction manuelle. Nous proposons un tutoriel sur la façon d'affiner ces transcriptions à l'aide de l'outil d'annotation audio de Shaip.
Annotation vidéo
Alors qu'une image est immobile, une vidéo est une compilation d'images qui créent un effet d'objets en mouvement. Maintenant, chaque image de cette compilation s'appelle un cadre. En ce qui concerne l'annotation vidéo, le processus implique l'ajout de points clés, de polygones ou de cadres de délimitation pour annoter différents objets sur le terrain dans chaque image.
Lorsque ces cadres sont assemblés, le mouvement, le comportement, les modèles et plus encore peuvent être appris par les modèles d'IA en action. Ce n'est qu'à travers annotation vidéo que des concepts tels que la localisation, le flou de mouvement et le suivi d'objets pourraient être implémentés dans des systèmes. Divers logiciels d'annotation de données vidéo vous aident à annoter les images. Lorsque ces cadres annotés sont assemblés, les modèles d’IA peuvent apprendre des mouvements, des comportements, des modèles et bien plus encore. L'annotation vidéo est cruciale pour la mise en œuvre de concepts tels que la localisation, le flou de mouvement et le suivi d'objets dans l'IA.
Classification vidéo (marquage) : La classification vidéo consiste à trier le contenu vidéo dans des catégories spécifiques, ce qui est crucial pour modérer le contenu en ligne et garantir une expérience sûre aux utilisateurs.
Sous-titrage vidéo : Semblable à la façon dont nous sous-tirons les images, le sous-titrage vidéo consiste à transformer le contenu vidéo en texte descriptif.
Détection d'événement vidéo ou d'action : Cette technique identifie et classe les actions dans les vidéos, couramment utilisées dans le sport pour analyser les performances ou en surveillance pour détecter des événements rares.
Détection et suivi d'objets vidéo : La détection d'objets dans les vidéos identifie les objets et suit leur mouvement à travers les images, en notant des détails tels que leur emplacement et leur taille au fur et à mesure qu'ils se déplacent dans la séquence.
Annotation textuelle
Aujourd'hui, la plupart des entreprises dépendent de données textuelles pour obtenir des informations et des informations uniques. Désormais, le texte peut aller des commentaires des clients sur une application à une mention sur les réseaux sociaux. Et contrairement aux images et aux vidéos qui véhiculent principalement des intentions simples, le texte est livré avec beaucoup de sémantique.
En tant qu'êtres humains, nous sommes habitués à comprendre le contexte d'une phrase, le sens de chaque mot, phrase ou phrase, à les relier à une certaine situation ou conversation, puis à réaliser le sens holistique derrière une déclaration. Les machines, en revanche, ne peuvent pas le faire à des niveaux précis. Des concepts comme le sarcasme, l'humour et d'autres éléments abstraits leur sont inconnus et c'est pourquoi l'étiquetage des données textuelles devient plus difficile. C'est pourquoi l'annotation de texte comporte des étapes plus raffinées telles que les suivantes :
Annotation sémantique – les objets, les produits et les services sont rendus plus pertinents grâce à des paramètres de marquage et d'identification des phrases clés appropriés. Les chatbots sont également conçus pour imiter les conversations humaines de cette façon.
Intention Annotation – l'intention d'un utilisateur et la langue qu'il utilise sont étiquetés pour que les machines comprennent. Avec cela, les modèles peuvent différencier une demande d'une commande, ou une recommandation d'une réservation, et ainsi de suite.
Annotation des sentiments – L'annotation de sentiment consiste à étiqueter les données textuelles avec le sentiment qu'elles véhiculent, comme positif, négatif ou neutre. Ce type d'annotation est couramment utilisé dans l'analyse des sentiments, où les modèles d'IA sont formés pour comprendre et évaluer les émotions exprimées dans le texte.
Annotation d'entité – où les phrases non structurées sont étiquetées pour les rendre plus significatives et les amener à un format compréhensible par les machines. Pour ce faire, deux aspects sont impliqués - reconnaissance d'entité nommée et liaison d'entité. La reconnaissance d'entités nommées se produit lorsque les noms de lieux, de personnes, d'événements, d'organisations et plus sont marqués et identifiés et la liaison d'entités se produit lorsque ces balises sont liées à des phrases, des expressions, des faits ou des opinions qui les suivent. Collectivement, ces deux processus établissent la relation entre les textes associés et l'énoncé qui l'entoure.
Catégorisation de texte - Les phrases ou les paragraphes peuvent être étiquetés et classés en fonction de sujets généraux, de tendances, de sujets, d'opinions, de catégories (sports, divertissements et similaires) et d'autres paramètres.
Annotations Lidar
L'annotation LiDAR implique l'étiquetage et la catégorisation des données de nuages de points 3D provenant des capteurs LiDAR. Ce processus essentiel aide les machines à comprendre les informations spatiales pour diverses utilisations. Par exemple, dans les véhicules autonomes, les données LiDAR annotées permettent aux voitures d’identifier des objets et de naviguer en toute sécurité. En urbanisme, il permet de créer des plans de ville 3D détaillés. Pour la surveillance environnementale, il aide à analyser les structures forestières et à suivre les changements de terrain. Il est également utilisé en robotique, en réalité augmentée et dans la construction pour des mesures précises et la reconnaissance d'objets.
Processus d'étiquetage et d'annotation des données étape par étape pour réussir l'apprentissage automatique
Le processus d'annotation des données implique une série d'étapes bien définies pour garantir un processus d'étiquetage des données de haute qualité et précis pour les applications d'apprentissage automatique. Ces étapes couvrent tous les aspects du processus, de la collecte de données non structurées à l'exportation des données annotées pour une utilisation ultérieure. Des pratiques MLOps efficaces peuvent rationaliser ce processus et améliorer l'efficacité globale.
Voici comment fonctionne l'équipe d'annotation des données :
- Collecte des données : La première étape du processus d'annotation des données consiste à rassembler toutes les données pertinentes, telles que les images, les vidéos, les enregistrements audio ou les données textuelles, dans un emplacement centralisé.
- Prétraitement des données : Normalisez et améliorez les données collectées en redressant les images, en formatant le texte ou en transcrivant le contenu vidéo. Le prétraitement garantit que les données sont prêtes pour la tâche d'annotation.
- Sélectionnez le bon fournisseur ou outil : Choisissez un outil ou un fournisseur d’annotation de données approprié en fonction des exigences de votre projet.
- Directives d'annotation : Établissez des directives claires pour les annotateurs ou les outils d'annotation afin d'assurer la cohérence et la précision tout au long du processus.
- Annotation: Étiquetez et étiquetez les données à l’aide d’annotateurs humains ou d’une plateforme d’annotation de données, en suivant les directives établies.
- Assurance qualité (AQ) : Passez en revue les données annotées pour assurer l'exactitude et la cohérence. Employez plusieurs annotations aveugles, si nécessaire, pour vérifier la qualité des résultats.
- Exportation de données : Après avoir terminé l'annotation des données, exportez les données dans le format requis. Des plates-formes telles que les nanonets permettent une exportation transparente des données vers diverses applications logicielles d'entreprise.
L'ensemble du processus d'annotation des données peut durer de quelques jours à plusieurs semaines, selon la taille, la complexité et les ressources disponibles du projet.
Fonctionnalités avancées à rechercher dans les plateformes d'annotation de données d'entreprise / outils d'étiquetage de données
Les outils d'annotation de données sont des facteurs décisifs qui pourraient faire ou défaire votre projet d'IA. Lorsqu'il s'agit de sorties et de résultats précis, la qualité des ensembles de données à elle seule n'a pas d'importance. En fait, les outils d'annotation de données que vous utilisez pour former vos modules d'IA influencent énormément vos sorties.
C'est pourquoi il est essentiel de sélectionner et d'utiliser l'outil d'étiquetage de données le plus fonctionnel et le plus approprié qui réponde aux besoins de votre entreprise ou de votre projet. Mais qu'est-ce qu'un outil d'annotation de données en premier lieu ? A quoi cela sert-il? Existe-t-il des types ? Eh bien, découvrons.
Semblables à d'autres outils, les outils d'annotation de données offrent un large éventail de fonctionnalités et de capacités. Pour vous donner une idée rapide des fonctionnalités, voici une liste de certaines des fonctionnalités les plus fondamentales que vous devriez rechercher lors de la sélection d'un outil d'annotation de données.
Gestion de jeu de données
L'outil d'annotation de données que vous envisagez d'utiliser doit prendre en charge les grands ensembles de données de haute qualité dont vous disposez et vous permettre de les importer dans le logiciel pour l'étiquetage. La gestion de vos ensembles de données est donc la principale fonctionnalité offerte par les outils. Les solutions contemporaines offrent des fonctionnalités qui vous permettent d'importer de gros volumes de données de manière transparente, tout en vous permettant d'organiser vos ensembles de données grâce à des actions telles que le tri, le filtrage, le clonage, la fusion, etc.
Une fois la saisie de vos jeux de données terminée, il faut les exporter sous forme de fichiers utilisables. L'outil que vous utilisez doit vous permettre d'enregistrer vos jeux de données dans le format que vous spécifiez afin de pouvoir les intégrer dans vos modèles ML. Des capacités efficaces de gestion des versions de données sont essentielles pour maintenir l'intégrité des jeux de données tout au long du processus d'annotation.
Techniques d'annotation
C'est à cela que sert un outil d'annotation de données. Un outil solide doit vous offrir une gamme de techniques d'annotation pour des ensembles de données de tous types. À moins que vous ne développiez une solution personnalisée pour vos besoins. Votre outil doit vous permettre d'annoter des vidéos ou des images issues de la vision par ordinateur, de l'audio ou du texte issu de PNL et de transcriptions, etc. En affinant davantage cela, il devrait y avoir des options pour utiliser des cadres de délimitation, une segmentation sémantique, une segmentation d'instance, cuboïdes, interpolation, analyse des sentiments, parties du discours, solution de coréférence et plus encore.
Pour les non-initiés, il existe également des outils d'annotation de données alimentés par l'IA. Ceux-ci sont livrés avec des modules d'IA qui apprennent de manière autonome des modèles de travail d'un annotateur et annotent automatiquement des images ou du texte. Tel
les modules peuvent être utilisés pour fournir une assistance incroyable aux annotateurs, optimiser les annotations et même mettre en œuvre des contrôles de qualité.
Contrôle de la qualité des données
En parlant de contrôles de qualité, plusieurs outils d'annotation de données sont déployés avec des modules de contrôle de qualité intégrés. Ceux-ci permettent aux annotateurs de mieux collaborer avec les membres de leur équipe et aident à optimiser les flux de travail. Avec cette fonctionnalité, les annotateurs peuvent marquer et suivre les commentaires ou les commentaires en temps réel, suivre les identités derrière les personnes qui modifient les fichiers, restaurer les versions précédentes, opter pour le consensus d'étiquetage et plus encore.
Sécurité
Puisque vous travaillez avec des données, la sécurité doit être la priorité la plus élevée. Vous travaillez peut-être sur des données confidentielles telles que celles impliquant des données personnelles ou de la propriété intellectuelle. Ainsi, votre outil doit offrir une sécurité irréprochable en termes d'endroit où les données sont stockées et comment elles sont partagées. Il doit fournir des outils qui limitent l'accès aux membres de l'équipe, empêchent les téléchargements non autorisés et plus encore.
Outre cela, les normes et protocoles de sécurité des données doivent être respectés et appliqués.
Workforce Management
Un outil d'annotation de données est également une sorte de plate-forme de gestion de projet, où des tâches peuvent être attribuées aux membres de l'équipe, un travail collaboratif peut avoir lieu, des révisions sont possibles et plus encore. C'est pourquoi votre outil doit s'intégrer à votre flux de travail et processus pour une productivité optimisée.
En outre, l'outil doit également avoir une courbe d'apprentissage minimale car le processus d'annotation des données en lui-même prend du temps. Cela ne sert à rien de passer trop de temps à simplement apprendre l'outil. Ainsi, il devrait être intuitif et transparent pour que quiconque puisse démarrer rapidement.
Quels sont les avantages de l'annotation de données ?
L'annotation des données est essentielle pour optimiser les systèmes d'apprentissage automatique et offrir une expérience utilisateur améliorée. Voici quelques avantages clés de l'annotation de données :
- Amélioration de l'efficacité de la formation : L'étiquetage des données permet de mieux former les modèles d'apprentissage automatique, d'améliorer l'efficacité globale et de produire des résultats plus précis.
- Précision accrue : Des données annotées avec précision garantissent que les algorithmes peuvent s'adapter et apprendre efficacement, ce qui se traduit par des niveaux de précision plus élevés dans les tâches futures.
- Intervention humaine réduite : Les outils avancés d'annotation de données réduisent considérablement le besoin d'intervention manuelle, rationalisent les processus et réduisent les coûts associés.
Ainsi, l'annotation des données contribue à des systèmes d'apprentissage automatique plus efficaces et précis tout en minimisant les coûts et les efforts manuels traditionnellement nécessaires pour former des modèles d'IA.
Contrôle qualité dans l'annotation des données
Shaip garantit une qualité de premier ordre à travers plusieurs étapes de contrôle qualité pour garantir la qualité des projets d'annotation de données.
- Formation initiale: Les annotateurs sont soigneusement formés sur les directives spécifiques au projet.
- Surveillance continue : Contrôles de qualité réguliers pendant le processus d'annotation.
- Examen final : Des examens complets par des annotateurs seniors et des outils automatisés pour garantir l'exactitude et la cohérence.
De plus, l’IA peut également identifier les incohérences dans les annotations humaines et les signaler pour examen, garantissant ainsi une meilleure qualité globale des données. (Par exemple, l'IA peut détecter des divergences dans la façon dont différents annotateurs étiquettent le même objet dans une image). Ainsi, grâce à l’humain et à l’IA, la qualité des annotations peut être considérablement améliorée tout en réduisant le temps global nécessaire à la réalisation des projets.
Surmonter les défis courants liés à l'annotation des données
L'annotation des données joue un rôle essentiel dans le développement et la précision des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Cependant, le processus comporte son propre ensemble de défis :
- Coût d'annotation des données: L'annotation des données peut être effectuée manuellement ou automatiquement. L'annotation manuelle nécessite des efforts, du temps et des ressources importants, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts. Le maintien de la qualité des données tout au long du processus contribue également à ces dépenses.
- Précision de l'annotation: Les erreurs humaines au cours du processus d'annotation peuvent entraîner une mauvaise qualité des données, affectant directement les performances et les prédictions des modèles AI/ML. Une étude de Gartner souligne que la mauvaise qualité des données coûte jusqu'à 15 % aux entreprises de leurs revenus.
- Évolutivité:À mesure que le volume de données augmente, le processus d'annotation peut devenir plus complexe et prendre plus de temps avec des ensembles de données plus volumineux, en particulier lorsque vous travaillez avec des données multimodales. Faire évoluer l'annotation des données tout en maintenant la qualité et l'efficacité est un défi pour de nombreuses organisations.
- Confidentialité et sécurité des données: Annoter des données sensibles, telles que des informations personnelles, des dossiers médicaux ou des données financières, soulève des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité. S'assurer que le processus d'annotation est conforme aux réglementations en matière de protection des données et aux directives éthiques est essentiel pour éviter les risques juridiques et de réputation.
- Gestion de divers types de données: La gestion de divers types de données comme le texte, les images, l'audio et la vidéo peut être difficile, en particulier lorsqu'ils nécessitent des techniques d'annotation et une expertise différentes. La coordination et la gestion du processus d'annotation sur ces types de données peuvent être complexes et gourmandes en ressources.
Les organisations peuvent comprendre et relever ces défis pour surmonter les obstacles associés à l'annotation des données et améliorer l'efficience et l'efficacité de leurs projets d'IA et d'apprentissage automatique.
Comparaison des outils d'annotation de données : cadre décisionnel de construction et d'achat
Un problème critique et primordial qui peut survenir lors d'un projet d'annotation de données ou d'étiquetage de données est le choix de créer ou d'acheter des fonctionnalités pour ces processus. Cela peut se produire plusieurs fois dans diverses phases du projet, ou lié à différents segments du programme. En choisissant de construire un système en interne ou de s'appuyer sur des fournisseurs, il y a toujours un compromis à faire.
Comme vous pouvez probablement le constater maintenant, l'annotation de données est un processus complexe. En même temps, c'est aussi un processus subjectif. Cela signifie qu'il n'y a pas de réponse unique à la question de savoir si vous devez acheter ou créer un outil d'annotation de données. De nombreux facteurs doivent être pris en compte et vous devez vous poser quelques questions pour comprendre vos besoins et savoir si vous devez réellement en acheter ou en construire un.
Pour simplifier les choses, voici quelques-uns des facteurs à prendre en compte.
Ton but
Le premier élément que vous devez définir est l'objectif avec vos concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.
- Pourquoi les implémentez-vous dans votre entreprise ?
- Résolvent-ils un problème réel auquel vos clients sont confrontés ?
- Font-ils un processus front-end ou backend ?
- Utiliserez-vous l'IA pour introduire de nouvelles fonctionnalités ou optimiser votre site Web, votre application ou un module existant ?
- Que fait votre concurrent dans votre segment ?
- Avez-vous suffisamment de cas d'utilisation nécessitant une intervention de l'IA ?
Les réponses à ces questions rassembleront vos pensées – qui peuvent actuellement être un peu partout – en un seul endroit et vous donneront plus de clarté.
Collecte de données d'IA / Licence
Les modèles d'IA ne nécessitent qu'un seul élément pour fonctionner : les données. Vous devez identifier d'où vous pouvez générer des volumes massifs de données de vérité terrain. Si votre entreprise génère de gros volumes de données qui doivent être traitées pour obtenir des informations cruciales sur l'entreprise, les opérations, la recherche sur les concurrents, l'analyse de la volatilité du marché, l'étude du comportement des clients, etc., vous avez besoin d'un outil d'annotation de données. Cependant, vous devez également tenir compte du volume de données que vous générez. Comme mentionné précédemment, un modèle d'IA n'est aussi efficace que la qualité et la quantité de données dont il est alimenté. Ainsi, vos décisions devraient invariablement dépendre de ce facteur.
Si vous ne disposez pas des bonnes données pour former vos modèles de ML, les fournisseurs peuvent vous être très utiles, en vous aidant à obtenir une licence de données du bon ensemble de données nécessaires pour former des modèles de ML. Dans certains cas, une partie de la valeur apportée par le fournisseur impliquera à la fois des prouesses techniques et également l'accès à des ressources qui favoriseront la réussite du projet.
Budget
Une autre condition fondamentale qui influence probablement chaque facteur dont nous discutons actuellement. La solution à la question de savoir si vous devez créer ou acheter une annotation de données devient simple lorsque vous comprenez si vous avez suffisamment de budget à dépenser.
Complexités de conformité
main-d'œuvre
L'annotation de données nécessite une main-d'œuvre qualifiée, quels que soient la taille, l'échelle et le domaine de votre entreprise. Même si vous générez un strict minimum de données chaque jour, vous avez besoin d'experts en données pour travailler sur vos données pour l'étiquetage. Alors, maintenant, vous devez savoir si vous disposez de la main-d'œuvre requise. Si c'est le cas, sont-ils qualifiés pour les outils et techniques requis ou ont-ils besoin d'être perfectionnés ? S'ils ont besoin d'être perfectionnés, avez-vous le budget pour les former en premier lieu ?
De plus, les meilleurs programmes d'annotation et d'étiquetage de données prennent un certain nombre d'experts en la matière ou dans un domaine et les segmentent en fonction de données démographiques telles que l'âge, le sexe et le domaine d'expertise - ou souvent en termes de langues localisées avec lesquelles ils travailleront. C'est, encore une fois, où nous, chez Shaip, parlons d'avoir les bonnes personnes aux bons sièges, conduisant ainsi les bons processus humains dans la boucle qui mèneront vos efforts programmatiques au succès.
Opérations de petits et grands projets et seuils de coûts
Dans de nombreux cas, le support des fournisseurs peut être une option plus adaptée pour un projet de petite taille ou pour des phases de projet plus courtes. Lorsque les coûts sont contrôlables, l'entreprise peut tirer profit de l'externalisation pour rendre les projets d'annotation ou d'étiquetage des données plus efficaces.
Les entreprises peuvent également examiner des seuils importants - où de nombreux fournisseurs lient le coût à la quantité de données consommées ou à d'autres références de ressources. Par exemple, disons qu'une entreprise s'est engagée auprès d'un fournisseur pour effectuer la saisie de données fastidieuse nécessaire à la configuration des ensembles de test.
Il peut y avoir un seuil caché dans l'accord où, par exemple, le partenaire commercial doit souscrire un autre bloc de stockage de données AWS, ou un autre composant de service d'Amazon Web Services, ou d'un autre fournisseur tiers. Ils répercutent cela sur le client sous la forme de coûts plus élevés, ce qui met le prix hors de portée du client.
Dans ces cas, mesurer les services que vous obtenez des fournisseurs aide à maintenir le projet abordable. La mise en place de la bonne portée garantira que les coûts du projet ne dépassent pas ce qui est raisonnable ou faisable pour l'entreprise en question.
Alternatives Open Source et Freeware
La mentalité de bricolage de l'open source est elle-même une sorte de compromis - les ingénieurs et les personnes internes peuvent tirer parti de la communauté open source, où des bases d'utilisateurs décentralisées offrent leur propre type de support de base. Ce ne sera pas comme ce que vous obtenez d'un fournisseur – vous n'obtiendrez pas une assistance facile 24h/7 et XNUMXj/XNUMX ou des réponses aux questions sans faire de recherche interne – mais le prix est inférieur.
Alors, la grande question - Quand devriez-vous acheter un outil d'annotation de données :
Comme pour de nombreux types de projets de haute technologie, ce type d'analyse - quand construire et quand acheter - nécessite une réflexion et une prise en compte approfondies de la manière dont ces projets sont recherchés et gérés. Les défis auxquels la plupart des entreprises sont confrontées en ce qui concerne les projets d'IA/ML lorsqu'elles envisagent l'option « construire » ne concernent pas seulement les parties de construction et de développement du projet. Il y a souvent une énorme courbe d'apprentissage pour arriver au point où un véritable développement AI/ML peut se produire. Avec les nouvelles équipes et initiatives d'IA/ML, le nombre d'"inconnues inconnues" dépasse de loin le nombre d'"inconnues connues".
| Se construisent | Acheter |
|---|---|
Avantages:
| Avantages:
|
Inconvénients:
| Inconvénients:
|
Pour rendre les choses encore plus simples, considérez les aspects suivants :
- lorsque vous travaillez sur d'énormes volumes de données
- lorsque vous travaillez sur diverses variétés de données
- lorsque les fonctionnalités associées à vos modèles ou solutions pourraient changer ou évoluer dans le futur
- lorsque vous avez un cas d'utilisation vague ou générique
- lorsque vous avez besoin d'une idée claire sur les dépenses impliquées dans le déploiement d'un outil d'annotation de données
- et lorsque vous n'avez pas la bonne main-d'œuvre ou des experts qualifiés pour travailler sur les outils et que vous recherchez une courbe d'apprentissage minimale
Si vos réponses étaient opposées à ces scénarios, vous devriez vous concentrer sur la création de votre outil.
Choisir le bon outil d'annotation de données
Si vous lisez ceci, ces idées semblent passionnantes et sont certainement plus faciles à dire qu'à faire. Alors, comment tirer parti de la pléthore d'outils d'annotation de données déjà existants ? Ainsi, la prochaine étape consiste à considérer les facteurs associés au choix du bon outil d'annotation de données.
Contrairement à il y a quelques années, le marché a évolué avec des tonnes de plates-formes d’étiquetage de données IA en pratique aujourd’hui. Les entreprises ont plus d’options pour en choisir une en fonction de leurs besoins distincts. Mais chaque outil présente ses propres avantages et inconvénients. Pour prendre une décision judicieuse, il faut également emprunter une voie objective, indépendamment des exigences subjectives. Examinons quelques-uns des facteurs cruciaux que vous devriez considérer dans le processus.
Définir votre cas d'utilisation
Pour sélectionner le bon outil d'annotation de données, vous devez définir votre cas d'utilisation. Vous devez savoir si votre besoin implique du texte, une image, une vidéo, de l'audio ou un mélange de tous les types de données. Il existe des outils autonomes que vous pouvez acheter et des outils holistiques qui vous permettent d'exécuter diverses actions sur des ensembles de données.
Les outils d'aujourd'hui sont intuitifs et vous offrent des options en termes d'installations de stockage (réseau, local ou cloud), de techniques d'annotation (audio, image, 3D…) et bien d'autres aspects. Vous pouvez choisir un outil en fonction de vos besoins spécifiques.
Établir des normes de contrôle de la qualité
Comme pour de nombreux types de travaux, de nombreuses personnes peuvent effectuer une annotation et un balisage de données, mais elles le font avec divers degrés de réussite. Lorsque vous demandez un service, vous ne vérifiez pas automatiquement le niveau de contrôle qualité. C'est pourquoi les résultats varient.
Alors, voulez-vous déployer un modèle de consensus, où les annotateurs offrent un retour sur la qualité et des mesures correctives sont prises instantanément ? Ou préférez-vous l'examen d'échantillons, les étalons or ou l'intersection aux modèles syndicaux ?
Le meilleur plan d'achat garantira que le contrôle de la qualité est en place dès le début en établissant des normes avant que tout contrat final ne soit conclu. Lors de l'établissement de cela, vous ne devez pas non plus négliger les marges d'erreur. L'intervention manuelle ne peut pas être complètement évitée car les systèmes sont voués à produire des erreurs à des taux allant jusqu'à 3 %. Cela demande du travail en amont, mais cela en vaut la peine.
Qui annotera vos données ?
Le prochain facteur majeur dépend de la personne qui annote vos données. Avez-vous l'intention d'avoir une équipe en interne ou préférez-vous l'externaliser ? Si vous sous-traitez, vous devez prendre en compte des aspects juridiques et des mesures de conformité en raison des problèmes de confidentialité et de confidentialité associés aux données. Et si vous avez une équipe interne, dans quelle mesure est-elle efficace pour apprendre un nouvel outil ? Quel est votre délai de mise sur le marché avec votre produit ou service ? Avez-vous les bons indicateurs de qualité et les bonnes équipes pour approuver les résultats ?
Le vendeur vs. Débat des partenaires
Avec ce facteur, des aspects tels que la capacité de garder vos données et intentions confidentielles, l'intention d'accepter et de travailler sur les commentaires, d'être proactif en termes de demandes de données, de flexibilité dans les opérations et plus encore doivent être pris en compte avant de serrer la main d'un fournisseur ou d'un partenaire. . Nous avons inclus la flexibilité car les exigences d'annotation des données ne sont pas toujours linéaires ou statiques. Ils pourraient changer à l'avenir à mesure que vous développerez votre entreprise. Si vous ne traitez actuellement que des données textuelles, vous souhaiterez peut-être annoter les données audio ou vidéo au fur et à mesure de votre mise à l'échelle et votre support devrait être prêt à élargir ses horizons avec vous.
Implication du fournisseur
L'un des moyens d'évaluer l'implication des fournisseurs est le soutien que vous recevrez. Tout plan d'achat doit tenir compte de cet élément. A quoi ressemblera le soutien sur le terrain ? Qui seront les parties prenantes et les personnes-ressources des deux côtés de l'équation ?
Il existe également des tâches concrètes qui doivent préciser quelle est (ou sera) l'implication du vendeur. Pour un projet d'annotation ou d'étiquetage de données en particulier, le fournisseur fournira-t-il activement ou non les données brutes ? Qui agira en tant qu'experts en la matière et qui les emploiera soit en tant qu'employés, soit en tant qu'entrepreneurs indépendants ?
Cas d'utilisation et exemples de réussite en matière d'annotation de données spécifiques à l'industrie
L'annotation des données est essentielle dans diverses industries, leur permettant de développer des modèles d'IA et d'apprentissage automatique plus précis et plus efficaces. Voici quelques cas d'utilisation spécifiques à l'industrie pour l'annotation de données :
Annotation des données de santé
L'annotation des données pour les images médicales joue un rôle déterminant dans le développement d'outils d'analyse d'images médicales alimentés par l'IA. Les annotateurs étiquettent les images médicales (telles que les rayons X, les IRM) pour des caractéristiques telles que des tumeurs ou des structures anatomiques spécifiques, permettant aux algorithmes de détecter les maladies et les anomalies avec une plus grande précision. Par exemple, l’annotation des données est cruciale pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique afin d’identifier les lésions cancéreuses dans les systèmes de détection du cancer de la peau. De plus, les annotateurs de données étiquettent les dossiers médicaux électroniques (DME) et les notes cliniques, contribuant ainsi au développement de systèmes de vision par ordinateur pour le diagnostic des maladies et l'analyse automatisée des données médicales.
Annotation des données de vente au détail
L'annotation des données de vente au détail implique l'étiquetage des images de produits, des données client et des données de sentiment. Ce type d'annotation permet de créer et de former des modèles AI/ML pour comprendre le sentiment des clients, recommander des produits et améliorer l'expérience client globale.
Annotation des données financières
Le secteur financier utilise l’annotation des données pour détecter les fraudes et analyser les sentiments des articles de presse financiers. Les annotateurs classent les transactions ou les articles de presse comme frauduleux ou légitimes, entraînant ainsi les modèles d’IA à signaler automatiquement les activités suspectes et à identifier les tendances potentielles du marché. Par exemple, les annotations de haute qualité aident les institutions financières à former les modèles d’IA à reconnaître les tendances dans les transactions financières et à détecter les activités frauduleuses. De plus, l’annotation des données financières se concentre sur l’annotation des documents financiers et des données transactionnelles, essentielles pour développer des systèmes d’IA/ML qui détectent les fraudes, traitent les problèmes de conformité et rationalisent d’autres processus financiers.
Annotation des données automobiles
L'annotation des données dans l'industrie automobile implique l'étiquetage des données des véhicules autonomes, telles que les informations des caméras et des capteurs LiDAR. Cette annotation aide à créer des modèles pour détecter des objets dans l'environnement et traiter d'autres points de données critiques pour les systèmes de véhicules autonomes.
Annotation de données industrielles ou manufacturières
L'annotation des données pour l'automatisation de la fabrication alimente le développement de robots intelligents et de systèmes automatisés dans le secteur manufacturier. Les annotateurs étiquetent les images ou les données des capteurs pour former des modèles d'IA à des tâches telles que la détection d'objets (robots prélevant des articles dans un entrepôt) ou la détection d'anomalies (identification de dysfonctionnements potentiels de l'équipement sur la base des lectures des capteurs). Par exemple, l'annotation des données permet aux robots de reconnaître et de saisir des objets spécifiques sur une ligne de production, améliorant ainsi l'efficacité et l'automatisation. De plus, l'annotation des données industrielles est utilisée pour annoter les données de diverses applications industrielles, notamment les images de fabrication, les données de maintenance, les données de sécurité et les informations de contrôle qualité. Ce type d'annotation de données permet de créer des modèles capables de détecter les anomalies dans les processus de production et d'assurer la sécurité des travailleurs.
Annotation des données de commerce électronique
Annotation des images de produits et des avis des utilisateurs pour des recommandations personnalisées et une analyse des sentiments.
Quelles sont les meilleures pratiques pour l'annotation des données ?
Pour assurer le succès de vos projets d'IA et de machine learning, il est essentiel de suivre les bonnes pratiques d'annotation des données. Ces pratiques peuvent aider à améliorer l'exactitude et la cohérence de vos données annotées :
- Choisissez la structure de données appropriée: créez des étiquettes de données suffisamment spécifiques pour être utiles mais suffisamment générales pour capturer toutes les variations possibles dans les ensembles de données.
- Fournir des instructions claires: Développer des directives d'annotation de données détaillées et faciles à comprendre et des meilleures pratiques pour assurer la cohérence et l'exactitude des données entre différents annotateurs.
- Optimiser la charge de travail d'annotation : étant donné que l'annotation peut être coûteuse, envisagez des alternatives plus abordables, telles que travailler avec des services de collecte de données qui offrent des ensembles de données pré-étiquetés.
- Collecter plus de données si nécessaire: Pour éviter que la qualité des modèles d'apprentissage automatique ne souffre, collaborez avec des sociétés de collecte de données pour collecter plus de données si nécessaire.
- Externaliser ou crowdsourcer: Lorsque les exigences d'annotation des données deviennent trop importantes et chronophages pour les ressources internes, envisagez l'externalisation ou le crowdsourcing.
- Combiner les efforts de l'homme et de la machine: Utilisez une approche humaine dans la boucle avec un logiciel d'annotation de données pour aider les annotateurs humains à se concentrer sur les cas les plus difficiles et à augmenter la diversité de l'ensemble de données de formation.
- Priorité à la qualité: testez régulièrement vos annotations de données à des fins d'assurance qualité. Encouragez plusieurs annotateurs à examiner le travail de chacun pour vérifier l'exactitude et la cohérence des ensembles de données d'étiquetage.
- Assurer la conformité: Lorsque vous annotez des ensembles de données sensibles, tels que des images contenant des personnes ou des dossiers de santé, tenez compte des questions de confidentialité et d'éthique avec soin. Le non-respect des règles locales peut nuire à la réputation de votre entreprise.
Adhérer à ces meilleures pratiques d'annotation de données peut vous aider à garantir que vos ensembles de données sont correctement étiquetés, accessibles aux scientifiques des données et prêts à alimenter vos projets axés sur les données.
Études de cas / Histoires de réussite
Voici quelques exemples d'études de cas spécifiques qui expliquent comment l'annotation et l'étiquetage des données fonctionnent réellement sur le terrain. Chez Shaip, nous veillons à fournir les plus hauts niveaux de qualité et des résultats supérieurs dans l'annotation et l'étiquetage des données. Une grande partie de la discussion ci-dessus sur les réalisations standard pour efficaces L'annotation et l'étiquetage des données révèlent la manière dont nous abordons chaque projet et ce que nous offrons aux entreprises et aux parties prenantes avec lesquelles nous travaillons.
Dans le cadre de l'un de nos récents projets de licence de données cliniques, nous avons traité plus de 6,000 XNUMX heures d'audio, en supprimant soigneusement toutes les informations médicales protégées (PHI) afin de garantir que le contenu soit conforme aux normes HIPAA. Après avoir anonymisé les données, elles étaient prêtes à être utilisées pour la formation de modèles de reconnaissance vocale dans le domaine de la santé.
Dans des projets comme celui-ci, le véritable défi consiste à respecter des critères stricts et à franchir des étapes clés. Nous commençons avec des données audio brutes, ce qui signifie que nous nous efforçons de dépersonnaliser toutes les parties impliquées. Par exemple, lorsque nous utilisons l'analyse Named Entity Recognition (NER), notre objectif n'est pas seulement d'anonymiser les informations, mais également de nous assurer qu'elles sont correctement annotées pour les modèles.
Une autre étude de cas qui se démarque est celle d'un énorme données d'entraînement à l'IA conversationnelle Nous avons travaillé avec 3,000 14 linguistes pendant 27 semaines. Le résultat ? Nous avons produit des données de formation de modèles d'IA dans XNUMX langues différentes, contribuant ainsi au développement d'assistants numériques multilingues capables d'interagir avec les gens dans leur langue maternelle.
Ce projet a vraiment mis en évidence l'importance de mettre en place les bonnes personnes. Avec une équipe aussi importante d'experts en la matière et de gestionnaires de données, il était essentiel de tout organiser et de tout rationaliser pour respecter notre échéance. Grâce à notre approche, nous avons pu terminer le projet bien avant la norme du secteur.
Dans un autre exemple, l'un de nos clients du secteur de la santé avait besoin d'images médicales annotées de premier ordre pour un nouvel outil de diagnostic IA. En exploitant l'expertise approfondie de Shaip en matière d'annotation, le client a amélioré la précision de son modèle de 25 %, ce qui a permis d'établir des diagnostics plus rapides et plus fiables.
Nous avons également beaucoup travaillé dans des domaines tels que la formation de robots et l'annotation de texte pour l'apprentissage automatique. Même lorsque vous travaillez avec du texte, les lois sur la confidentialité s'appliquent toujours, il est donc tout aussi important de dépersonnaliser les informations sensibles et de trier les données brutes.
Sur tous ces différents types de données, qu'il s'agisse d'audio, de texte ou d'images, notre équipe chez Shaip a toujours fait ses preuves en appliquant les mêmes méthodes et principes éprouvés pour garantir le succès, à chaque fois.
Récapitulation
Faits marquants
- L'annotation des données est le processus d'étiquetage des données pour former efficacement des modèles d'apprentissage automatique
- L'annotation de données de haute qualité a un impact direct sur la précision et les performances du modèle d'IA
- Le marché mondial de l'annotation de données devrait atteindre 3.4 milliards de dollars d'ici 2028, avec un TCAC de 38.5 %
- Choisir les bons outils et techniques d'annotation peut réduire les coûts du projet jusqu'à 40 %
- La mise en œuvre de l'annotation assistée par l'IA peut améliorer l'efficacité de 60 à 70 % pour la plupart des projets
Nous pensons sincèrement que ce guide a été ingénieux pour vous et que vous avez répondu à la plupart de vos questions. Cependant, si vous n'êtes toujours pas convaincu par un fournisseur fiable, ne cherchez pas plus loin.
Chez Shaip, nous sommes une société d'annotation de données de premier plan. Nous avons des experts dans le domaine qui comprennent les données et leurs préoccupations connexes comme nul autre. Nous pourrions être vos partenaires idéaux car nous mettons à votre disposition des compétences telles que l'engagement, la confidentialité, la flexibilité et l'appropriation de chaque projet ou collaboration.
Ainsi, quel que soit le type de données pour lesquelles vous souhaitez obtenir des annotations précises, vous trouverez en nous l'équipe expérimentée qui répondra à vos demandes et à vos objectifs. Optimisez vos modèles d'IA pour l'apprentissage avec nous.
Transformez vos projets d'IA grâce à des services d'annotation de données experts
Prêt à améliorer vos initiatives d'apprentissage automatique et d'IA avec des données annotées de haute qualité ? Shaip propose des solutions d'annotation de données de bout en bout adaptées à votre secteur d'activité et à votre cas d'utilisation spécifiques.
Pourquoi collaborer avec Shaip pour vos besoins en annotation de données :
- Domaine d'expertise: Annotateurs spécialisés avec des connaissances sectorielles spécifiques
- Flux de travail évolutifs : Gérez des projets de toute taille avec une qualité constante
- Solutions sur mesure: Des processus d'annotation personnalisés pour vos besoins uniques
- Sécurité et conformité : Processus conformes aux normes HIPAA, GDPR et ISO 27001
- Engagement flexible:Augmenter ou réduire en fonction des exigences du projet
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Foire Aux Questions (FAQ)
L'annotation des données ou l'étiquetage des données est le processus qui rend les données avec des objets spécifiques reconnaissables par les machines afin de prédire le résultat. Le marquage, la transcription ou le traitement d'objets au sein de textes, d'images, de numérisations, etc. permettent aux algorithmes d'interpréter les données étiquetées et de s'entraîner à résoudre eux-mêmes des analyses de rentabilisation réelles sans intervention humaine.
Dans l'apprentissage automatique (supervisé ou non supervisé), les données étiquetées ou annotées marquent, transcrivent ou traitent les fonctionnalités que vous souhaitez que vos modèles d'apprentissage automatique comprennent et reconnaissent afin de résoudre les défis du monde réel.
Un annotateur de données est une personne qui travaille sans relâche pour enrichir les données afin de les rendre reconnaissables par les machines. Cela peut impliquer une ou toutes les étapes suivantes (sous réserve du cas d'utilisation en cours et de l'exigence) : nettoyage des données, transcription des données, étiquetage des données ou annotation des données, assurance qualité, etc.
Les outils ou plates-formes (basés sur le cloud ou sur site) qui sont utilisés pour étiqueter ou annoter des données de haute qualité (telles que du texte, de l'audio, des images, des vidéos) avec des métadonnées pour l'apprentissage automatique sont appelés outils d'annotation de données.
Outils ou plateformes (basés sur le cloud ou sur site) qui sont utilisés pour étiqueter ou annoter des images animées image par image à partir d'une vidéo afin de créer des données de formation de haute qualité pour l'apprentissage automatique.
Outils ou plateformes (basés sur le cloud ou sur site) qui sont utilisés pour étiqueter ou annoter le texte d'avis, de journaux, d'ordonnances médicales, de dossiers de santé électroniques, de bilans, etc. pour créer des données de formation de haute qualité pour l'apprentissage automatique. Ce processus peut également être appelé étiquetage, étiquetage, transcription ou traitement.