Annotation des données et étiquetage des données
Le guide ultime de l'acheteur 2023
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 l'entraîner. La précision que vous appliquez à l'agrégation des données et 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 chacune de leurs initiatives d'IA/ML.
Lisez le Guide de l'acheteur sur l'annotation des données / l'étiquetage, ou télécharger une version PDF
Introduction
Ce guide sera extrêmement utile aux acheteurs et aux décideurs qui commencent à se tourner vers les rouages de l'approvisionnement et de la mise en œuvre des données à la fois pour les réseaux de neurones et d'autres types d'opérations d'IA et de ML.
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 lorsqu'elles abordent des outils d'annotation de données et plus encore. Donc, si vous possédez une entreprise, préparez-vous à vous éclairer car ce guide vous expliquera tout ce que vous devez savoir sur l'annotation de données.
Commençons.
Pour ceux d'entre vous qui parcourent l'article, voici quelques conseils rapides que vous trouverez dans le guide :
- Comprendre ce qu'est l'annotation de données
- Connaître les différents types de processus d'annotation de données
- Connaître les avantages de la mise en œuvre du processus d'annotation des données
- Déterminez clairement si vous devez opter pour un étiquetage des données en interne ou les externaliser
- Informations sur le choix de la bonne annotation de données également
A qui s'adresse ce guide ?
Ce guide complet s'adresse à :
- Vous tous, entrepreneurs et solopreneurs, qui consommez régulièrement des quantités massives de données
- IA et machine learning ou professionnels qui se lancent dans les techniques d'optimisation des processus
- Les chefs de projet qui ont l'intention de mettre en œuvre un délai de mise sur le marché plus rapide pour leurs modules d'IA ou leurs produits pilotés par l'IA
- Et les passionnés de technologie qui aiment entrer dans les détails des couches impliquées dans les processus d'IA.
Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?
Nous avons parlé de la façon dont l'annotation de données ou étiquetage des données prend en charge l'apprentissage automatique et qu'il consiste à marquer ou à identifier des composants. Mais en ce qui concerne l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique lui-même : le principe de base de l'apprentissage automatique est que les systèmes et programmes informatiques peuvent améliorer leurs résultats de manière à ressembler aux processus cognitifs humains, sans aide ni intervention humaine directe, pour nous donner des informations. En d'autres termes, ils deviennent des machines d'auto-apprentissage qui, tout comme un humain, deviennent meilleurs dans leur travail avec plus de pratique. Cette « pratique » est obtenue en analysant et en interprétant plus (et mieux) de données d'entraînement.
L'un des concepts clés de l'apprentissage automatique est le réseau de neurones, où les neurones numériques individuels sont mappés ensemble en couches. Le réseau neuronal envoie des signaux à travers ces couches, un peu comme le fonctionnement d'un véritable cerveau humain, pour obtenir des résultats.
Ce à quoi cela ressemble sur le terrain est différent au cas par cas, mais des éléments fondamentaux s'appliquent. L'un d'eux est la nécessité d'un apprentissage étiqueté et supervisé.
Ces données étiquetées se présentent généralement sous la forme d'ensembles d'apprentissage et de test qui orienteront le programme d'apprentissage automatique vers les résultats futurs à mesure que les futures entrées de données seront ajoutées. En d'autres termes, lorsque vous disposez d'une bonne configuration des données de test et de formation, la machine est capable d'interpréter et de trier les nouvelles données de production entrantes de manière meilleure et plus efficace.
En ce sens, l'optimisation de cet apprentissage automatique est une recherche de qualité et un moyen de résoudre le « problème d'apprentissage de la valeur » - le problème de la façon dont les machines peuvent apprendre à penser par elles-mêmes et à prioriser les résultats avec le moins d'aide humaine possible.
Dans le développement des meilleurs programmes actuels, la clé d'une implémentation efficace de l'IA/ML réside dans des données étiquetées « propres ». Des ensembles de données de test et de formation bien conçus et annotés prennent en charge les résultats dont les ingénieurs ont besoin d'un ML réussi.
Qu'est-ce que l'annotation de données ?
Comme nous l'avons mentionné précédemment, près de 95 % des données générées sont non structurées. En termes simples, les données non structurées peuvent être partout et ne sont pas correctement définies. Si vous construisez un modèle d'IA, vous devez fournir des informations à un algorithme pour qu'il traite et fournisse des sorties et des inférences.
Ce processus ne peut se produire que lorsque l'algorithme comprend et classe les données qui lui sont transmises.
Et ce processus d'attribution, de marquage ou d'étiquetage des données est appelé annotation de données. Pour résumer, l'étiquetage et l'annotation des données consistent à étiqueter ou marquer des informations/métadonnées pertinentes dans un ensemble de données pour permettre aux machines de comprendre ce qu'elles sont. L'ensemble de données peut être sous n'importe quelle forme, c'est-à-dire une image, un fichier audio, une séquence vidéo ou même du texte. Lorsque nous étiquetons des éléments dans les données, les modèles de ML comprennent avec précision ce qu'ils vont traiter et conservent ces informations pour traiter automatiquement les informations plus récentes qui s'appuient sur les connaissances existantes pour prendre des décisions opportunes.
Avec l'annotation de données, un modèle d'IA saurait si les données qu'il reçoit sont audio, vidéo, texte, graphiques ou un mélange de formats. Selon ses fonctionnalités et paramètres assignés, le modèle classerait alors les données et procéderait à l'exécution de ses tâches.
L'annotation des données est inévitable, car les modèles d'IA et d'apprentissage automatique doivent être formés de manière cohérente pour devenir plus efficaces et plus efficaces dans la fourniture des résultats requis. Dans l'apprentissage supervisé, le processus devient d'autant plus crucial que plus le modèle est alimenté en données annotées, plus tôt il s'entraîne à apprendre de manière autonome.
Par exemple, si nous devons parler de voitures autonomes, qui reposent entièrement sur les données générées à partir de ses divers composants technologiques tels que vision par ordinateur, NLP (Natural Language Processing), capteurs, etc., l'annotation des données est ce qui pousse les algorithmes à prendre des décisions de conduite précises chaque seconde. En l'absence du processus, un modèle ne comprendrait pas si un obstacle qui s'approche est une autre voiture, un piéton, un animal ou un barrage routier. Cela n'entraîne qu'une conséquence indésirable et l'échec du modèle d'IA.
Lorsque l'annotation de données est implémentée, vos modèles sont précisément entraînés. Ainsi, que vous déployiez ou non le modèle pour les chatbots, la reconnaissance vocale, l'automatisation ou d'autres processus, vous obtiendrez des résultats optimaux et un modèle infaillible.
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 ?
Tout cela est dû à l'annotation des données. Lorsqu'un module d'apprentissage automatique est encore en cours de développement, ils sont alimentés de volumes en volumes de données de formation à l'IA pour les aider à mieux prendre des décisions et identifier des objets ou des éléments.
Ce n'est que par le processus d'annotation des données que les modules peuvent différencier un chat et un chien, un nom et un adjectif, ou une route à partir d'un trottoir. Sans annotation de données, chaque image serait la même pour les machines car elles n'ont 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, aident les modules à identifier les éléments pour former la vision par ordinateur et la parole, les modèles de reconnaissance. Tout modèle ou système doté d'un système de prise de décision piloté par une machine au niveau du pivot, l'annotation des données est requise pour garantir que les décisions sont exactes et pertinentes.
Annotation des données VS Étiquetage des données
Il existe une très fine différence entre l'annotation des données et l'étiquetage des données, à l'exception du style et du type de balisage de contenu utilisé. Par conséquent, assez souvent, ils ont été utilisés de manière interchangeable pour créer des ensembles de données de formation ML en fonction du modèle d'IA et du processus de formation des algorithmes.
| Annotation des données | Étiquetage des données |
|---|---|
| L'annotation de données est la technique par laquelle nous étiquetons les données afin de rendre les objets reconnaissables par les machines | L'étiquetage des données consiste à ajouter plus d'informations/métadonnées à diverses données types (texte, audio, image et vidéo) afin de former des modèles ML |
| Les données annotées sont l'exigence de base pour former des modèles de ML | L'étiquetage consiste à identifier les caractéristiques pertinentes dans l'ensemble de données |
| L'annotation aide à reconnaître les données pertinentes | L'étiquetage aide à reconnaître les modèles afin d'entraîner des algorithmes |
L'essor de l'annotation et de l'étiquetage des données
La façon la plus simple d'expliquer les cas d'utilisation de l'annotation et de l'étiquetage des données est d'abord de discuter de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
D'une manière générale, dans apprentissage automatique supervisé, les humains fournissent des « données étiquetées » qui donnent une longueur d'avance à l'algorithme d'apprentissage automatique ; quelque chose à continuer. Les humains ont balisé des unités de données à l'aide de divers outils ou plates-formes tels que ShaipCloud afin que l'algorithme d'apprentissage automatique puisse appliquer tout le travail à effectuer, sachant déjà quelque chose sur les données qu'il rencontre.
En revanche, apprentissage des données non supervisé implique des programmes dans lesquels les machines doivent identifier des points de données plus ou moins elles-mêmes.
Utiliser une manière simpliste de comprendre cela est d'utiliser un exemple de « corbeille de fruits ». Supposons que vous ayez pour objectif de trier les pommes, les bananes et les raisins en résultats logiques à l'aide d'un algorithme d'intelligence artificielle.
Avec des données étiquetées, des résultats déjà identifiés comme pommes, bananes et raisins, tout le programme a à faire est de faire des distinctions entre ces éléments de test étiquetés pour classer correctement les résultats.
Cependant, avec l'apprentissage automatique non supervisé - où l'étiquetage des données n'est pas présent - la machine devra identifier les pommes, les raisins et les bananes grâce à leurs critères visuels - par exemple, en triant les objets rouges et ronds des objets jaunes, longs ou verts, en cluster.
L'inconvénient majeur de l'apprentissage non supervisé est que l'algorithme fonctionne, à bien des égards, à l'aveugle. Oui, cela peut créer des résultats, mais uniquement avec un développement d'algorithmes et des ressources techniques beaucoup plus puissants. Tout cela signifie plus de dollars de développement et de ressources initiales, ce qui ajoute à des niveaux d'incertitude encore plus élevés. C'est pourquoi les modèles d'apprentissage supervisé, ainsi que l'annotation et l'étiquetage des données qui les accompagnent, sont si précieux dans la construction de tout type de projet ML. Le plus souvent, les projets d'apprentissage supervisés s'accompagnent de coûts de développement initiaux inférieurs et d'une précision beaucoup plus grande.
Dans ce contexte, il est facile de voir comment l'annotation et l'étiquetage des données peuvent augmenter considérablement les capacités d'un programme d'IA ou de ML tout en réduisant le délai de mise sur le marché et le coût total de possession.
Maintenant que nous avons établi que ce type d'application et de mise en œuvre de la recherche est à la fois important et demandé, examinons les acteurs.
Encore une fois, cela commence par les personnes que ce guide est conçu pour aider - les acheteurs et les décideurs qui agissent en tant que stratèges ou créateurs du plan d'IA d'une organisation. Il s'étend ensuite aux data scientists et aux ingénieurs de données qui travailleront directement avec des algorithmes et des données, et surveilleront et contrôleront, dans certains cas, la sortie des systèmes AI/ML. C'est là qu'intervient le rôle vital de l'« Human in the Loop ».
Humain dans la boucle (HITL) est un moyen générique d'aborder l'importance de la surveillance humaine dans les opérations d'IA. Ce concept est très pertinent pour l'étiquetage des données sur plusieurs fronts - tout d'abord, l'étiquetage des données lui-même peut être considéré comme une implémentation de HITL.
Qu'est-ce qu'un outil d'étiquetage/annotation de données ?
En termes simples, il s'agit d'une plate-forme ou d'un portail qui permet aux spécialistes et aux experts d'annoter, de baliser ou d'étiqueter des ensembles de données de tous types. C'est un pont ou un support entre les données brutes et les résultats que vos modules d'apprentissage automatique produiraient en fin de compte.
Un outil d'étiquetage de données est une solution sur site ou basée sur le cloud qui annote des données d'entraînement 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 personnalisés ou basés sur des outils gratuits ou open source disponibles sur le marché. Ces 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 pour que les annotateurs de données étiquettent les images. Ils peuvent simplement sélectionner l'option et effectuer leurs tâches spécifiques.
Surmonter les principaux défis du travail des données
Il y a un certain nombre de défis clés à évaluer dans le développement ou l'acquisition du services d'annotation et d'étiquetage de données qui offrira la plus haute qualité de sortie de vos modèles d'apprentissage automatique (ML).
Certains des défis consistent à apporter la bonne analyse aux données que vous étiquetez (c'est-à-dire des documents texte, des fichiers audio, des images ou des vidéos). Dans tous les cas, les meilleures solutions pourront aboutir à des interprétations, des étiquetages et des transcriptions spécifiques et ciblées.
C'est ici que les algorithmes doivent être musclés et ciblés sur la tâche à accomplir. Mais ce n'est que la base de certaines des considérations plus techniques dans le développement de meilleurs services d'étiquetage de données pnl.
À un niveau plus large, le meilleur étiquetage de données pour l'apprentissage automatique concerne beaucoup plus la qualité de la participation humaine. Il s'agit de gérer le flux de travail et d'intégrer les travailleurs humains de toutes sortes, et de s'assurer que la bonne personne est qualifiée et fait le bon travail.
Il est difficile de trouver le bon talent et la bonne délégation pour aborder un cas d'utilisation particulier de l'apprentissage automatique, comme nous le verrons plus tard.
Ces deux normes fondamentales clés doivent être mises en œuvre pour une prise en charge efficace de l'annotation des données et de l'étiquetage des données pour les implémentations AI/ML.
Types d'annotation de données
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.
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.
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.
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.
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.
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.
3 étapes clés du processus d'étiquetage et d'annotation des données
Parfois, il peut être utile de parler des processus de mise en scène qui se déroulent dans un projet complexe d'annotation et d'étiquetage de données.
La première étape est l'acquisition. C'est ici que les entreprises collectent et regroupent les données. Cette phase implique généralement de rechercher l'expertise en la matière, soit auprès d'opérateurs humains, soit par le biais d'un contrat de licence de données.
La seconde et l'étape centrale du processus implique l'étiquetage et l'annotation proprement dits.
Cette étape est l'endroit où l'analyse du NER, du sentiment et de l'intention aurait lieu, comme nous en avons parlé plus tôt dans le livre.
Ce sont les rouages du marquage et de l'étiquetage précis des données à utiliser dans les projets d'apprentissage automatique qui réussissent les buts et objectifs qui leur sont fixés.
Une fois que les données ont été suffisamment étiquetées, étiquetées ou annotées, les données sont envoyées au troisième et dernière étape du processus, qui est le déploiement ou la production.
Une chose à garder à l'esprit au sujet de la phase de candidature est la nécessité de la conformité. C'est à ce stade que les questions de confidentialité pourraient devenir problématiques. Qu'il s'agisse de HIPAA ou de GDPR ou d'autres directives locales ou fédérales, les données en jeu peuvent être des données sensibles et doivent être contrôlées.
En tenant compte de tous ces facteurs, ce processus en trois étapes peut être particulièrement efficace pour développer des résultats pour les parties prenantes de l'entreprise.
Processus d'annotation des données
Fonctionnalités des outils d'annotation de données et 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 avez l'intention d'utiliser doit prendre en charge les jeux de données que vous avez en main et vous permettre de les importer dans le logiciel pour l'étiquetage. Ainsi, la gestion de vos ensembles de données est la principale offre d'outils de fonctionnalité. Les solutions contemporaines offrent des fonctionnalités qui vous permettent d'importer de gros volumes de données de manière transparente, vous permettant simultanément d'organiser vos ensembles de données grâce à des actions telles que trier, filtrer, cloner, fusionner, etc.
Une fois la saisie de vos ensembles de données terminée, il faut ensuite les exporter sous forme de fichiers utilisables. L'outil que vous utilisez doit vous permettre d'enregistrer vos ensembles de données dans le format que vous spécifiez afin que vous puissiez les alimenter dans vos modèles ML.
Techniques d'annotation
C'est pour cela qu'un outil d'annotation de données est construit ou conçu. Un outil solide devrait vous offrir une gamme de techniques d'annotation pour les jeux de données de tous types. C'est à moins que vous ne développiez une solution personnalisée pour vos besoins. Votre outil doit vous permettre d'annoter des vidéos ou des images à partir de vision par ordinateur, de l'audio ou du texte à partir de PNL et de transcriptions, etc. Pour affiner cela davantage, il devrait y avoir des options pour utiliser des cadres de délimitation, une segmentation sémantique, des cuboïdes, une interpolation, une analyse des sentiments, des parties du discours, une 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.
d'Azure AD
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.
En dehors de cela, les normes et protocoles de sécurité doivent être respectés et respectés.
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.
Analyser les avantages de l'annotation de données
Lorsqu'un processus est si élaboré et défini, il doit y avoir un ensemble spécifique d'avantages dont les utilisateurs ou les professionnels peuvent bénéficier. Outre le fait que l'annotation de données optimise le processus de formation pour les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique, elle offre également divers avantages. Explorons ce qu'ils sont.
Expérience utilisateur plus immersive
Le but même des modèles d'IA est d'offrir une expérience ultime aux utilisateurs et de leur simplifier la vie. Des idées comme les chatbots, l'automatisation, les moteurs de recherche et bien d'autres ont toutes surgi dans le même but. Avec l'annotation de données, les utilisateurs bénéficient d'une expérience en ligne transparente où leurs conflits sont résolus, les requêtes de recherche sont satisfaites avec des résultats pertinents et les commandes et les tâches sont exécutées avec facilité.
Ils rendent le test de Turing craquable
Le test de Turing a été proposé par Alan Turing pour les machines à penser. Lorsqu'un système échoue au test, on dit qu'il est à égalité avec l'esprit humain, où la personne de l'autre côté de la machine ne serait pas en mesure de dire si elle interagit avec un autre humain ou une machine. Aujourd'hui, nous sommes tous sur le point de craquer le test de Turing en raison des techniques d'étiquetage des données. Les chatbots et les assistants virtuels sont tous alimentés par des modèles d'annotation supérieurs qui recréent de manière transparente les conversations que l'on pourrait avoir avec des humains. Si vous le remarquez, les assistants virtuels comme Siri sont non seulement devenus plus intelligents, mais aussi plus originaux.
Ils rendent les résultats plus efficaces
L'impact des modèles d'IA peut être déchiffré à partir de l'efficacité des résultats qu'ils fournissent. Lorsque les données sont parfaitement annotées et étiquetées, les modèles d'IA ne peuvent pas se tromper et produiraient simplement les sorties les plus efficaces et les plus précises. En fait, ils seraient formés à un point tel que leurs résultats seraient dynamiques avec des réponses variant selon des situations et des scénarios uniques.
Construire ou non un outil d'annotation de données
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
Les fournisseurs peuvent être extrêmement utiles en matière de confidentialité des données et de traitement correct des données sensibles. L'un de ces types de cas d'utilisation implique un hôpital ou une entreprise liée aux soins de santé qui souhaite utiliser la puissance de l'apprentissage automatique sans compromettre sa conformité à la HIPAA et à d'autres règles de confidentialité des données. Même en dehors du domaine médical, des lois comme le RGPD européen renforcent le contrôle des ensembles de données et exigent plus de vigilance de la part des parties prenantes des entreprises.
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 fournisseur peut être une option pour un projet plus petit ou pour des phases de projet plus petites. Lorsque les coûts sont contrôlables, l'entreprise peut bénéficier de l'externalisation pour rendre les projets d'annotation ou d'étiquetage de 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
Certaines alternatives au support complet des fournisseurs impliquent l'utilisation de logiciels open source, voire de logiciels gratuits, pour entreprendre des projets d'annotation ou d'étiquetage de données. Ici, il existe une sorte de terrain d'entente où les entreprises ne créent pas tout à partir de zéro, mais évitent également de trop dépendre des fournisseurs commerciaux.
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".
| Construire | Achetez |
|---|---|
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.
Facteurs à considérer lors du choix du 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 d'outils d'annotation de données en pratique aujourd'hui. Les entreprises ont plus d'options pour en choisir un en fonction de leurs besoins distincts. Mais chaque outil est livré avec son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients. Pour prendre une décision judicieuse, il faut également suivre une voie objective en dehors 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
Il s'agit d'un facteur crucial à prendre en compte, car l'objectif et l'efficacité de vos modèles d'IA dépendent des normes de qualité que vous établissez. Comme un audit, vous devez effectuer des contrôles de qualité des données que vous alimentez et des résultats obtenus pour comprendre si vos modèles sont entraînés de la bonne manière et aux bonnes fins. Cependant, la question est de savoir comment comptez-vous établir des normes de 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
L'annotation des données est un processus collaboratif. Cela implique des dépendances et des complexités comme l'interopérabilité. Cela signifie que certaines équipes travaillent toujours en tandem et que l'une des équipes pourrait être votre fournisseur. C'est pourquoi le fournisseur ou le partenaire que vous sélectionnez est aussi important que l'outil que vous utilisez pour l'étiquetage des données.
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 clés
Pourquoi les entreprises entreprennent-elles ce genre de projets d'annotation et d'étiquetage de données ?
Les cas d'utilisation abondent, mais certains des plus courants illustrent comment ces systèmes aident les entreprises à atteindre leurs buts et objectifs.
Par exemple, certains cas d'utilisation impliquent d'essayer de former des assistants numériques ou des systèmes de réponse vocale interactifs. Vraiment, les mêmes types de ressources peuvent être utiles dans toute situation où une entité d'intelligence artificielle interagit avec un être humain. Plus l'annotation et l'étiquetage des données ont contribué à des données de test ciblées et des données d'entraînement, mieux ces relations fonctionnent en général.
Un autre cas d'utilisation clé pour l'annotation et l'étiquetage des données est le développement d'une IA spécifique à l'industrie. Vous pourriez qualifier certains de ces types de projets d'IA « orientée vers la recherche », tandis que d'autres sont plus opérationnels ou procéduraux. La santé est un secteur vertical majeur pour cet effort gourmand en données. Dans cet esprit, cependant, d'autres industries comme la finance, l'hôtellerie, la fabrication ou même la vente au détail utiliseront également ces types de systèmes.
D'autres cas d'utilisation sont de nature plus spécifique. Prenez la reconnaissance faciale comme un système de traitement d'image. La même annotation et étiquetage des données aide à fournir aux systèmes informatiques les informations dont ils ont besoin pour identifier les individus et produire des résultats ciblés.
L'aversion de certaines entreprises pour le secteur de la reconnaissance faciale en est un exemple. Lorsque la technologie est insuffisamment contrôlée, elle conduit à de vastes préoccupations concernant l'équité et son impact sur les communautés humaines.
Études de cas
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 l'annotation et l'étiquetage des données révèle comment nous abordons chaque projet et ce que nous offrons aux entreprises et aux parties prenantes avec lesquelles nous travaillons.
Documents d'étude de cas qui démontreront comment cela fonctionne :
Dans un projet de licence de données cliniques, l'équipe Shaip a traité plus de 6,000 XNUMX heures d'audio, supprimant toutes les informations de santé protégées (PHI) et laissant le contenu conforme à la HIPAA pour les modèles de reconnaissance vocale des soins de santé.
Dans ce type de cas, ce sont les critères et le classement des réalisations qui sont importants. Les données brutes sont sous forme d'audio, et il est nécessaire d'anonymiser les parties. Par exemple, en utilisant l'analyse NER, le double objectif est de dé-identifier et d'annoter le contenu.
Une autre étude de cas implique une étude approfondie données d'entraînement à l'IA conversationnelle projet que nous avons réalisé avec 3,000 14 linguistes travaillant sur une période de 27 semaines. Cela a conduit à la production de données de formation en XNUMX langues, afin de faire évoluer des assistants numériques multilingues capables de gérer les interactions humaines dans une large sélection de langues maternelles.
Dans cette étude de cas particulière, le besoin d'avoir la bonne personne dans la bonne chaise était évident. Le grand nombre d'experts en la matière et d'opérateurs de saisie de contenu signifiait qu'il était nécessaire de rationaliser l'organisation et les procédures pour mener à bien le projet dans un délai particulier. Notre équipe a été en mesure de surpasser largement la norme de l'industrie, en optimisant la collecte de données et les processus ultérieurs.
D'autres types d'études de cas impliquent des choses comme la formation de bots et l'annotation de texte pour l'apprentissage automatique. Encore une fois, dans un format texte, il est toujours important de traiter les parties identifiées conformément aux lois sur la confidentialité et de trier les données brutes pour obtenir les résultats ciblés.
En d'autres termes, en travaillant sur plusieurs types et formats de données, Shaip a démontré le même succès vital en appliquant les mêmes méthodes et principes à la fois aux données brutes et aux scénarios commerciaux de licence de données.
Récapitulation
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, vous pourriez trouver cette équipe de vétérans en nous pour répondre à vos demandes et à vos objectifs. Optimisez vos modèles d'IA pour apprendre avec nous.
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Foire À 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.