Les modèles d'IA intelligents doivent être formés de manière approfondie pour pouvoir identifier des modèles, des objets et, éventuellement, prendre des décisions fiables. Cependant, les données entraînées ne peuvent pas être alimentées au hasard et doivent être étiquetées pour aider les modèles à comprendre, traiter et apprendre de manière exhaustive à partir des modèles d'entrée sélectionnés.
C'est là qu'intervient l'étiquetage des données, en tant qu'acte d'étiquetage d'informations ou plutôt de métadonnées, selon un ensemble de données spécifique, pour se concentrer sur l'amplification de la compréhension des machines. Pour aller plus loin, l'étiquetage des données classe de manière sélective les données, les images, le texte, l'audio, les vidéos et les modèles pour améliorer les implémentations de l'IA.
Selon Étiquetage des données NASSCOM Rapport, le marché mondial de l'étiquetage des données devrait croître de 700% en valeur d'ici la fin de 2023, par rapport à celui de 2018. Cette croissance supposée est très susceptible de prendre en compte l'allocation financière pour les outils d'étiquetage autogérés, soutenus en interne. ressources, et même des solutions tierces.
En plus de ces résultats, on peut également en déduire que le marché mondial de l'étiquetage des données a accumulé une valeur de 1.2 milliard de dollars en 2018. Cependant, nous nous attendons à ce qu'il évolue car la taille du marché de l'étiquetage des données devrait atteindre une évaluation massive de 4.4 milliards de dollars. d'ici 2023.
L'étiquetage des données est le besoin du moment, mais s'accompagne de plusieurs défis de mise en œuvre et de prix spécifiques.
Parmi les plus urgents, citons :
- Préparation des données lente, grâce à des outils de nettoyage redondants
- Manque de matériel requis pour gérer une main-d'œuvre massive et un volume excessif de données grattées
- Accès restreint aux outils d'étiquetage d'avant-garde et aux technologies de support
- Coût plus élevé de l'étiquetage des données
- Manque de cohérence en ce qui concerne le marquage des données de qualité
- Manque d'évolutivité, si et quand le modèle d'IA doit couvrir un ensemble supplémentaire de participants
- Manque de conformité lorsqu'il s'agit de maintenir une posture de sécurité des données stable tout en se procurant des données et en les utilisant
Bien que vous puissiez séparer conceptuellement l'étiquetage des données, les outils pertinents vous obligent à classer les concepts en fonction de la nature des ensembles de données. Ceux-ci inclus:
- Classification audio: Comprend la collecte, la segmentation et la transcription audio
- Étiquetage des images : Comprenant la collecte, la classification, la segmentation et l'étiquetage des données de points clés
- Étiquetage de texte : Implique l'extraction et la classification de texte
- Étiquetage vidéo : Inclut des éléments tels que la collecte, la classification et la segmentation de vidéos
- Etiquetage 3D : Fonctionnalités de suivi et de segmentation des objets
Outre la ségrégation susmentionnée, en particulier dans une perspective plus large, l'étiquetage des données est divisé en quatre types, à savoir descriptif, évaluatif, informatif et combiné. Classification, extraction, suivi d'objets, dont nous avons déjà parlé pour les ensembles de données individuels.
L'étiquetage des données est un processus détaillé et implique les étapes suivantes pour former catégoriquement les modèles d'IA :
- Collecte d'ensembles de données, via des stratégies, c'est-à-dire en interne, open source, fournisseurs
- Étiquetage des ensembles de données selon les capacités spécifiques à la vision par ordinateur, à l'apprentissage en profondeur et à la PNL
- Tester et évaluer les modèles produits pour déterminer l'intelligence dans le cadre du déploiement
- Satisfaire une qualité de modèle acceptable et éventuellement le publier pour une utilisation complète
Le bon ensemble d'outils d'étiquetage de données, synonyme d'une plate-forme d'étiquetage de données crédible, doit être sélectionné en gardant à l'esprit les facteurs suivants :
- Type d'intelligence que vous souhaitez que le modèle ait via des cas d'utilisation définis
- Qualité et expérience des annotateurs de données, afin qu'ils puissent utiliser les outils avec précision
- Normes de qualité que vous avez en tête
- Besoins spécifiques à la conformité
- Outils commerciaux, open source et freeware
- Budget que vous pouvez épargner
En plus des facteurs mentionnés, vous feriez mieux de noter les considérations suivantes :
- Précision d'étiquetage des outils
- L'assurance qualité est garantie par les outils
- Capacités d'intégration
- Sécurité et vaccination contre les fuites
- Configuration basée sur le cloud ou non
- Sens de la gestion du contrôle de la qualité
- Fail-Safes, Stop-Gaps et prouesses évolutives de l'outil
- L'entreprise qui propose les outils
Les secteurs verticaux les mieux servis par les outils et les ressources d'étiquetage des données incluent :
- IA médicale : Les domaines d'intervention comprennent la formation de modèles de diagnostic avec vision par ordinateur pour une meilleure imagerie médicale, des temps d'attente minimisés et un arriéré minimal
- Finances: Les domaines d'intervention comprennent l'évaluation des risques de crédit, l'éligibilité au prêt et d'autres facteurs importants via l'étiquetage de texte
- Véhicule ou transport autonome : Les domaines d'intervention comprennent la mise en œuvre de la PNL et de la vision par ordinateur pour empiler des modèles avec un volume insensé de données d'entraînement pour détecter les individus, les signaux, les blocages, etc.
- Vente au détail et commerce électronique : Les domaines d'intervention comprennent les décisions spécifiques aux prix, l'amélioration du commerce électronique, la surveillance de la personnalité de l'acheteur, la compréhension des habitudes d'achat et l'amplification de l'expérience utilisateur
- Technologie: Les domaines d'intervention comprennent la fabrication de produits, le ramassage des bacs, la détection à l'avance des erreurs de fabrication critiques, etc.
- Géospatial : Les domaines d'intervention comprennent le GPS et la télédétection par certaines techniques d'étiquetage
- Agriculture: Les domaines d'intervention comprennent l'utilisation de capteurs GPS, de drones et de vision par ordinateur pour approfondir les concepts de l'agriculture de précision, optimiser les conditions du sol et des cultures, déterminer les rendements, etc.
Toujours confus quant à la meilleure stratégie pour mettre l'étiquetage des données sur la bonne voie, c'est-à-dire créer une configuration autogérée ou en acheter une auprès d'un fournisseur de services tiers. Voici les avantages et les inconvénients de chacun pour vous aider à mieux décider :
L'approche « Construire »
| Développer | Buy |
|---|---|
Hits:
| Hits:
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Misses:
| Misses:
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Avantages :
| Avantages :
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Verdict
Si vous envisagez de créer un système d'IA exclusif sans que le temps ne soit une contrainte, il est logique de créer un outil d'étiquetage à partir de zéro. Pour tout le reste, acheter un outil est la meilleure approche
