Veri Ek Açıklaması Nedir [2025'te Güncellendi] – En İyi Uygulamalar, Araçlar, Avantajlar, Zorluklar, Türler ve daha fazlası
Veri Ek Açıklamasının temellerini bilmeniz mi gerekiyor? Başlamak için yeni başlayanlara yönelik bu Veri Ek Açıklama kılavuzunun tamamını okuyun.
Yani yeni bir AI/ML girişimi başlatmak istiyorsunuz ve şimdi sadece yüksek kaliteyi bulmakla kalmadığınızı çabucak fark ediyorsunuz. Eğitim verileri ama aynı zamanda veri açıklaması, projenizin zorlu yönlerinden birkaçı olacaktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinizin çıktısı, yalnızca onları eğitmek için kullandığınız veriler kadar iyidir; bu nedenle, veri toplamaya ve bu verileri etiketlemeye ve tanımlamaya uyguladığınız kesinlik önemlidir!
İş yapay zekası ve makine için en iyi veri açıklama ve veri etiketleme hizmetlerini nereden alırsınız?
öğrenme projeleri?
Bu, sizin gibi her yöneticinin ve iş liderinin işlerini geliştirirken dikkate alması gereken bir sorudur.
Her bir Yapay Zeka Sistemi için yol haritası ve zaman çizelgesi.
Giriş
Bu makale tamamen sürecin ne olduğuna, neden kaçınılmaz olduğuna, çok önemli olduğuna ışık tutmaya adanmıştır.
Şirketlerin veri açıklama araçlarına yaklaşırken göz önünde bulundurması gereken faktörler ve daha fazlası. Dolayısıyla, bir işletmeniz varsa, bu kılavuz size veri açıklaması hakkında bilmeniz gereken her şeyi anlatacağı için aydınlanmaya hazır olun. Ayrıca veri yönetiminin ve AI yaşam döngüsünün açıklama sürecini nasıl etkilediğini de inceleyeceğiz.
Makine Öğrenmesinde Veri Açıklaması Nedir? 2025 Perspektifi
Veri açıklaması, makine öğrenimi algoritmalarının işledikleri bilgileri anlamalarına ve sınıflandırmalarına yardımcı olmak için verileri atfetme, etiketleme veya etiketleme sürecidir. Veri açıklaması, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde kullanım için verileri hazırlamayı ve düzenlemeyi içeren veri düzenlemenin önemli bir parçasıdır. Bu süreç, yapay zeka modellerini eğitmek ve görüntü, ses dosyası, video görüntüleri veya metin gibi çeşitli veri türlerini doğru bir şekilde anlamalarını sağlamak için önemlidir.
Yeni bir AI/ML girişimi başlatmayı düşünüyor ancak veri açıklamalarıyla ilgili zorluklarla mı karşılaşıyorsunuz? Yalnız değilsiniz. MIT'nin yakın zamanda yaptığı bir araştırmaya göre, veri bilimcilerinin %80'i zamanlarının %60'ından fazlasını modeller oluşturmak yerine veri toplamak ve hazırlamakla geçiriyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinizin kalitesi doğrudan eğitim verilerinize bağlıdır; bu da hassas veri açıklamalarını yapay zeka başarısındaki en kritik faktörlerden biri haline getirir.
2025'te veri açıklamasına yönelik bu kapsamlı rehber, temel kavramlardan gelişmiş tekniklere kadar her şeyi kapsayarak, AI projeleriniz için yüksek kaliteli eğitim verileri hazırlamanın karmaşıklıklarında gezinmenize yardımcı olur. İster bilgisayarlı görüş sistemleri, ister doğal dil işleme araçları veya otonom araçlar inşa ediyor olun, doğru veri açıklaması başarınızın temelidir.
Doğru sürüş kararları vermek için bilgisayar görüşü, doğal dil işleme (NLP) ve sensörlerden gelen verilere dayanan kendi kendini süren bir araba hayal edin. Aracın yapay zeka modelinin diğer araçlar, yayalar, hayvanlar veya barikatlar gibi engelleri ayırt etmesine yardımcı olmak için aldığı veriler etiketlenmeli veya açıklama eklenmelidir.
Denetimli öğrenmede, modele ne kadar çok etiketli veri beslenirse, model otonom olarak çalışmayı o kadar hızlı öğrendiğinden, veri açıklaması özellikle çok önemlidir. Açıklamalı veriler, yapay zeka modellerinin sohbet robotları, konuşma tanıma ve otomasyon gibi çeşitli uygulamalarda konuşlandırılmasına olanak tanıyarak optimum performans ve güvenilir sonuçlar sağlar.
Yapay Zeka Projeleri İçin Veri Açıklamasının Stratejik Önemi
Veri açıklama alanı hızla gelişmeye devam ediyor ve bu durum yapay zeka gelişimi için önemli sonuçlar doğuruyor:
- Pazar büyümesi: Grand View Research'e göre, küresel veri açıklama araçları pazar büyüklüğünün 3.4 yılına kadar 2028 milyar dolara ulaşması ve 38.5 ile 2021 yılları arasında %2028'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla büyümesi bekleniyor.
- Verimlilik Metrikleri: Yapılan son araştırmalar, yapay zeka destekli açıklamaların, tamamen manuel yöntemlere kıyasla açıklama süresini %70'e kadar azaltabildiğini gösteriyor.
- Kalite Etkisi: IBM araştırması, açıklama kalitesinin yalnızca %5 artırılmasının, karmaşık bilgisayar görüşü görevlerinde model doğruluğunu %15-20 oranında artırabileceğini gösteriyor.
- Maliyet Faktörleri: Kuruluşlar, orta ölçekli projeler için veri açıklama hizmetlerine ayda ortalama 12,000-15,000 dolar harcıyor.
- Benimseme Oranları: Kurumsal yapay zeka projelerinin %78'i artık şirket içi ve dış kaynaklı açıklama hizmetlerinin bir kombinasyonunu kullanıyor. Bu oran 54'de %2022 idi.
- Gelişen Teknikler: Aktif öğrenme ve yarı-denetimli açıklama yaklaşımları, erken benimseyenler için açıklama maliyetlerini %35-40 oranında azalttı.
- İşgücü Dağılımı: Açıklama iş gücü önemli ölçüde değişti ve açıklama çalışmalarının %65'i artık Hindistan, Filipinler ve Doğu Avrupa'daki özel açıklama merkezlerinde gerçekleştiriliyor.
2025 Veri Açıklama Pazarı Trendleri ve İstatistikleri
Makine öğrenimi, insanların deneyimlerden öğrendiği gibi, verilerden öğrenerek performanslarını artıran bilgisayar sistemlerini içerir. Veri açıklaması veya etiketleme, algoritmaların kalıpları tanımasına ve doğru tahminler yapmasına yardımcı olduğundan bu süreçte çok önemlidir.
Etkili veri yönetimi ve açıklama hizmetleri, makine öğrenimi projelerinin başarısında hayati bir rol oynar. Makine öğreniminde sinir ağları, katmanlar halinde düzenlenmiş dijital nöronlardan oluşur. Bu ağlar, insan beynine benzer bilgileri işler. Etiketli veriler, algoritmaların etiketli örneklerden öğrendiği makine öğreniminde yaygın bir yaklaşım olan denetimli öğrenme için hayati önem taşır.
Etiketli verilerle eğitim ve test veri kümeleri, makine öğrenimi modellerinin gelen verileri etkili bir şekilde yorumlamasını ve sınıflandırmasını sağlar. Algoritmaların otonom bir şekilde öğrenmesine ve sonuçları asgari düzeyde insan müdahalesiyle önceliklendirmesine yardımcı olmak için yüksek kaliteli açıklamalı veriler sağlayabiliriz. Yapay zekada veri açıklamasının önemi, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca model doğruluğunu ve performansını artırma becerisinde yatmaktadır.
Veri Açıklaması Neden Gereklidir?
Bilgisayarların yalnızca kesin değil, aynı zamanda ilgili ve zamanında da nihai sonuçlar verebildiğini biliyoruz. Ancak, bir makine böyle bir verimlilikle teslim etmeyi nasıl öğrenir?
Veri açıklaması olmasaydı, makineler için her görüntü aynı olurdu çünkü makineler, dünyadaki herhangi bir şey hakkında içsel bir bilgiye veya bilgiye sahip değildir.
Sistemlerin doğru sonuçlar vermesini sağlamak, modüllerin bilgisayarlı görüş modelleri ve konuşma, tanıma modellerini eğitmek için öğeleri tanımlamasına yardımcı olmak için veri açıklaması gereklidir. Dayanak noktasında makine tarafından yönlendirilen bir karar alma sistemine sahip herhangi bir model veya sistemde, kararların doğru ve alakalı olduğundan emin olmak için veri açıklaması gereklidir.
LLM'ler İçin Veri Açıklaması?
LLM'ler varsayılan olarak metinleri ve cümleleri anlamazlar. Bir kullanıcının tam olarak ne aradığını çözmek ve ardından buna göre sunmak için her cümleyi ve kelimeyi ayrıştırmak üzere eğitilmeleri gerekir. LLM ince ayarı bu süreçte önemli bir adımdır ve bu modellerin belirli görevlere veya alanlara uyum sağlamasını sağlar.
Yani, Üretken Yapay Zeka modeli bir sorguya en hassas ve alakalı yanıtı verdiğinde -en tuhaf sorularla karşılaştığında bile- doğruluğu, soruyu ve arkasındaki bağlam, amaç, alaycılık, niyet ve daha fazlası gibi karmaşıklıkları mükemmel bir şekilde kavrayabilme yeteneğinden kaynaklanır.
Veri açıklaması, LLMS'ye bunu yapabilecek yetenekler kazandırır. Basit bir deyişle, makine öğrenimi için veri açıklaması, makine öğrenimi modellerinin daha iyi işlenmesi ve analiz edilmesi için etiketlemeyi, kategorize etmeyi, etiketlemeyi ve verilere herhangi bir ek özellik eklemeyi içerir. Sonuçların mükemmellik için optimize edilmesi ancak bu kritik süreç aracılığıyla mümkündür.
LLM'ler için verilere açıklama eklemek söz konusu olduğunda, çeşitli teknikler uygulanır. Bir tekniğin uygulanmasına ilişkin sistematik bir kural bulunmamakla birlikte, genellikle her tekniğin artılarını ve eksilerini analiz eden ve en ideal olanı uygulayan uzmanların takdirine bağlıdır.
Yüksek Lisans'lar için yaygın veri açıklaması tekniklerinden bazılarına bakalım.
Manuel Açıklama: Bu, insanları manuel olarak verilere açıklama ekleme ve inceleme sürecine sokar. Bu, yüksek kaliteli çıktı sağlasa da yorucu ve zaman alıcıdır.
Yarı Otomatik Açıklama: İnsanlar ve LLM'ler veri kümelerini etiketlemek için birbirleriyle birlikte çalışırlar. Bu, insanların doğruluğunu ve makinelerin hacim işleme yeteneklerini garanti eder. Yapay zeka algoritmaları ham verileri analiz edebilir ve ön etiketler önerebilir, böylece yorum yapanların değerli zamanlarından tasarruf edebilir. (örneğin yapay zeka, daha fazla insan etiketlemesi için tıbbi görüntülerdeki potansiyel ilgi alanlarını belirleyebilir)
Yarı Denetimli Öğrenme: Model performansını artırmak için az miktarda etiketli veriyi büyük miktarda etiketsiz veriyle birleştirmek.
Otomatik Açıklama: Zaman kazandıran ve büyük hacimli veri kümelerine açıklama eklemek için en ideal olan teknik, bir LLM modelinin nitelikleri etiketleme ve ekleme konusundaki doğuştan gelen yeteneklerine dayanır. Zamandan tasarruf sağlarken ve büyük hacimleri verimli bir şekilde işlerken, doğruluk büyük ölçüde önceden eğitilmiş modellerin kalitesine ve uygunluğuna bağlıdır.
Talimat Ayarlama: Doğal dil talimatlarıyla tanımlanan görevler üzerinde dil modellerinin ince ayarını ifade eder ve çeşitli talimat kümeleri ve bunlara karşılık gelen çıktılar üzerinde eğitim içerir.
Sıfır Atışlı Öğrenme: Mevcut bilgi ve içgörülere dayanarak, LLM'ler bu teknikte etiketlenmiş verileri çıktı olarak sunabilir. Bu, etiket alma masraflarını azaltır ve toplu verileri işlemek için idealdir. Bu teknik, bir modelin mevcut bilgisinin, açıkça eğitilmediği görevler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılmasını içerir.
İstem: Bir kullanıcının yanıtlar için sorgu olarak bir modeli yönlendirmesine benzer şekilde, LLM'lerden gereksinimleri açıklayarak verilere açıklama eklemeleri istenebilir. Buradaki çıktı kalitesi, doğrudan hız kalitesine ve talimatların ne kadar doğru beslendiğine bağlıdır.
Öğrenimi Aktar: İhtiyaç duyulan etiketli veri miktarını azaltmak için benzer görevlerde önceden eğitilmiş modellerin kullanılması.
Aktif öğrenme: Burada ML modeli veri açıklama sürecini kendisi yönlendirir. Model, öğrenmesi için en faydalı olacak veri noktalarını belirler ve bu belirli noktalar için açıklamalar ister. Bu hedefli yaklaşım, açıklanması gereken genel veri miktarını azaltır ve bu da Artan verimlilik ve Geliştirilmiş model performansı.
2025'te En İyi Veri Açıklama Araçlarını Nasıl Seçersiniz?
Basitçe ifade etmek gerekirse, uzmanların ve uzmanların her türden veri setini açıklama, etiketleme veya etiketlemesine olanak tanıyan bir platformdur. Ham veriler ile makine öğrenimi modüllerinizin nihayetinde üreteceği sonuçlar arasında bir köprü veya ortamdır.
Veri etiketleme araçları, makine öğrenimi modelleri için yüksek kaliteli eğitim verilerine açıklama ekleyen şirket içi veya bulut tabanlı bir çözümdür. Pek çok şirket karmaşık açıklamalar yapmak için harici bir satıcıya güvenirken, bazı kuruluşların hâlâ özel olarak oluşturulmuş veya piyasada mevcut olan ücretsiz yazılım veya açık kaynaklı araçları temel alan kendi araçları vardır. Bu tür araçlar genellikle görüntü, video, metin, ses vb. gibi belirli veri türlerini işlemek üzere tasarlanmıştır. Araçlar, veri açıklayıcıların görüntüleri etiketlemesi için sınırlayıcı kutular veya çokgenler gibi özellikler veya seçenekler sunar. Yalnızca seçeneği seçip belirli görevlerini gerçekleştirebilirler.
Modern AI Uygulamaları için Veri Açıklama Türleri
Bu, farklı veri açıklama türlerini kapsayan bir şemsiye terimdir. Buna resim, metin, ses ve video dahildir. Size daha iyi bir anlayış sağlamak için, her birini daha fazla parçaya ayırdık. Onları tek tek kontrol edelim.
Görüntü Açıklaması
Eğitim aldıkları veri kümelerinden gözlerinizi burnunuzdan ve kaşınızı kirpiklerinizden anında ve kesin olarak ayırt edebilirler. Bu nedenle, uyguladığınız filtreler yüzünüzün şekli, kameranıza ne kadar yakın olduğunuz ve daha pek çok şeyden bağımsız olarak mükemmel uyum sağlar.
Yani, şimdi bildiğiniz gibi, görüntü açıklaması yüz tanıma, bilgisayarla görme, robotik görme ve daha fazlasını içeren modüllerde hayati önem taşır. Yapay zeka uzmanları bu tür modelleri eğitirken, resimlerine öznitelik olarak başlıklar, tanımlayıcılar ve anahtar kelimeler eklerler. Algoritmalar daha sonra bu parametreleri belirleyip anlıyor ve bağımsız olarak öğreniyor.
Görüntü Sınıflandırması – Görüntü sınıflandırma, içeriklerine göre görüntülere önceden tanımlanmış kategoriler veya etiketler atamayı içerir. Bu tür açıklama, yapay zeka modellerini görüntüleri otomatik olarak tanıyacak ve kategorilere ayıracak şekilde eğitmek için kullanılır.
Nesne Tanıma/Algılama – Nesne tanıma veya nesne algılama, bir görüntü içindeki belirli nesneleri tanımlama ve etiketleme işlemidir. Bu tür ek açıklama, gerçek dünyadaki görüntülerde veya videolarda nesneleri bulmak ve tanımak için AI modellerini eğitmek için kullanılır.
Bölünme – Görüntü bölümleme, bir görüntünün her biri belirli bir nesneye veya ilgi alanına karşılık gelen birden çok bölüme veya bölgeye bölünmesini içerir. Bu tür açıklama, yapay zeka modellerini görüntüleri piksel düzeyinde analiz edecek şekilde eğitmek için kullanılır ve böylece daha doğru nesne tanıma ve sahne anlayışı sağlar.
Resim Altyazısı: Görüntü transkripsiyonu, görüntülerden ayrıntıların alınması ve bunları açıklayıcı metne dönüştürme işlemidir; bu metin daha sonra açıklamalı veriler olarak kaydedilir. Araç, görselleri sağlayarak ve nelere açıklama eklenmesi gerektiğini belirterek, hem görselleri hem de onlara karşılık gelen açıklamaları üretir.
Optik Karakter Tanıma (OCR): OCR teknolojisi, bilgisayarların taranan görüntü veya belgelerdeki metni okumasına ve tanımasına olanak tanır. Bu süreç, metnin doğru bir şekilde ayıklanmasına yardımcı oldu ve dijitalleştirmeyi, otomatik veri girişini ve görme bozukluğu olan kişiler için gelişmiş erişilebilirliği önemli ölçüde etkiledi.
Poz Tahmini (Anahtar Nokta Açıklaması): Poz tahmini, bir kişinin görüntüler veya videolar içindeki 2B veya 3B alanda konumunu ve yönelimini belirlemek için vücut üzerindeki, genellikle eklemlerdeki önemli noktaların kesin olarak belirlenmesini ve izlenmesini içerir.
Ses Açıklaması
Ses verileri, görüntü verilerinden daha fazla dinamiğe sahiptir. Dil, konuşmacı demografisi, lehçeler, ruh hali, niyet, duygu, davranış dahil ancak kesinlikle bunlarla sınırlı olmayan çeşitli faktörler bir ses dosyasıyla ilişkilidir. Algoritmaların işlemede verimli olması için tüm bu parametrelerin zaman damgası, ses etiketleme ve daha fazlası gibi tekniklerle tanımlanması ve etiketlenmesi gerekir. Yalnızca sözlü ipuçlarının yanı sıra, sistemlerin kapsamlı bir şekilde anlaması için sessizlik, nefesler, hatta arka plan gürültüsü gibi sözel olmayan örneklere açıklama eklenebilir.
Ses Sınıflandırması: Ses sınıflandırması, ses verilerini özelliklerine göre sıralayarak makinelerin müzik, konuşma ve doğa sesleri gibi çeşitli ses türlerini tanımasına ve aralarında ayrım yapmasına olanak tanır. Çoğunlukla müzik türlerini sınıflandırmak için kullanılıyor ve bu da Spotify gibi platformların benzer parçaları önermesine yardımcı oluyor.
Ses Transkripsiyon: Ses transkripsiyonu, ses dosyalarından konuşulan sözcükleri yazılı metne dönüştürme işlemidir; röportajlar, filmler veya TV şovları için altyazılar oluşturmak için kullanışlıdır. OpenAI'nin Whisper'ı gibi araçlar birden fazla dilde transkripsiyonu otomatikleştirebilse de, bazı manuel düzeltmelere ihtiyaç duyabilirler. Shaip'in sesli açıklama aracını kullanarak bu transkripsiyonları nasıl hassaslaştıracağınıza dair bir eğitim sağlıyoruz.
Video Açıklaması
Bir görüntü hareketsizken, bir video, nesnelerin hareket halinde olduğu bir etki yaratan görüntülerin bir derlemesidir. Şimdi, bu derlemedeki her görüntüye çerçeve denir. Video açıklama söz konusu olduğunda, süreç, her karede alandaki farklı nesneleri açıklamak için anahtar noktaların, çokgenlerin veya sınırlayıcı kutuların eklenmesini içerir.
Bu çerçeveler birbirine dikildiğinde, hareket, davranış, desenler ve daha fazlası, eylem halindeki AI modelleri tarafından öğrenilebilir. Bu sadece aracılığıyla video açıklaması sistemlerde yerelleştirme, hareket bulanıklığı ve nesne izleme gibi kavramların uygulanabileceği. Çeşitli video verileri açıklama yazılımı, karelere açıklama eklemenize yardımcı olur. Bu açıklamalı kareler bir araya getirildiğinde yapay zeka modelleri hareketi, davranışı, kalıpları ve daha fazlasını öğrenebilir. Video açıklaması, yapay zekada yerelleştirme, hareket bulanıklığı ve nesne izleme gibi kavramların uygulanması için çok önemlidir.
Video Sınıflandırması (Etiketleme): Video sınıflandırması, video içeriğini belirli kategorilere ayırmayı içerir; bu, çevrimiçi içeriği denetlemek ve kullanıcılara güvenli bir deneyim sağlamak için çok önemlidir.
Video Altyazısı: Resimlere altyazı koyma şeklimize benzer şekilde, video altyazısı da video içeriğini açıklayıcı metne dönüştürmeyi içerir.
Video Olayı veya Eylem Algılama: Bu teknik, sporda performansı analiz etmek için veya gözetimde nadir olayları tespit etmek için yaygın olarak kullanılan videolardaki eylemleri tanımlar ve sınıflandırır.
Video Nesnesi Tespiti ve Takibi: Videolardaki nesne algılama, nesneleri tanımlar ve kareler arasındaki hareketlerini takip ederek, sıra boyunca hareket ederken konum ve boyut gibi ayrıntıları not eder.
Metin Açıklama
Bugün çoğu işletme, benzersiz içgörü ve bilgi için metin tabanlı verilere güveniyor. Artık metin, bir uygulamadaki müşteri geri bildirimlerinden sosyal medyadan bahsetmeye kadar her şey olabilir. Ve çoğunlukla doğrudan doğruya niyetleri ileten resim ve videoların aksine, metin birçok anlambilimle birlikte gelir.
İnsanlar olarak, bir ifadenin bağlamını, her kelimenin, cümlenin veya ifadenin anlamını anlamaya, onları belirli bir durum veya konuşmayla ilişkilendirmeye ve ardından bir ifadenin arkasındaki bütünsel anlamı fark etmeye ayarlıyız. Makineler ise bunu kesin seviyelerde yapamazlar. Alaycılık, mizah ve diğer soyut unsurlar gibi kavramlar onlar tarafından bilinmez ve bu nedenle metin veri etiketlemesi daha zor hale gelir. Bu nedenle, metin ek açıklamasının aşağıdaki gibi daha rafine aşamaları vardır:
Anlamsal Ek Açıklama – nesneler, ürünler ve hizmetler, uygun anahtar sözcük etiketleme ve tanımlama parametreleriyle daha alakalı hale getirilir. Chatbot'lar da bu şekilde insan konuşmalarını taklit etmek için yapılmıştır.
Amaç Açıklaması - bir kullanıcının niyeti ve onlar tarafından kullanılan dil, makinelerin anlaması için etiketlenir. Bununla modeller, bir isteği bir komuttan veya öneriyi bir rezervasyondan vb. ayırt edebilir.
Duygu notu – Duyarlılık ek açıklaması, metinsel verileri olumlu, olumsuz veya nötr gibi ilettiği duyguyla etiketlemeyi içerir. Bu tür açıklama, AI modellerinin metinde ifade edilen duyguları anlamak ve değerlendirmek için eğitildiği duygu analizinde yaygın olarak kullanılır.
Varlık Açıklaması – yapılandırılmamış cümlelerin onları daha anlamlı kılmak ve makineler tarafından anlaşılabilecek bir formata getirmek için etiketlendiği yerler. Bunu gerçekleştirmek için iki yön söz konusudur - adlandırılmış varlık tanıma ve varlık bağlama. Adlandırılmış varlık tanıma, yerlerin, kişilerin, olayların, kuruluşların ve daha fazlasının adlarının etiketlenip tanımlandığı zamandır ve varlık bağlama, bu etiketlerin onları takip eden cümleler, ifadeler, gerçekler veya görüşlerle ilişkilendirildiği zamandır. Toplu olarak, bu iki süreç ilişkili metinler ile onu çevreleyen ifade arasındaki ilişkiyi kurar.
Metin Kategorizasyonu – Cümleler veya paragraflar, kapsayıcı konulara, trendlere, konulara, görüşlere, kategorilere (spor, eğlence ve benzeri) ve diğer parametrelere göre etiketlenebilir ve sınıflandırılabilir.
Lidar Açıklaması
LiDAR açıklaması, LiDAR sensörlerinden gelen 3 boyutlu nokta bulutu verilerinin etiketlenmesini ve kategorize edilmesini içerir. Bu önemli süreç, makinelerin çeşitli kullanımlara yönelik mekansal bilgileri anlamasına yardımcı olur. Örneğin otonom araçlarda, açıklamalı LiDAR verileri, arabaların nesneleri tanımlamasına ve güvenli bir şekilde gezinmesine olanak tanıyor. Şehir planlamasında detaylı 3 boyutlu şehir haritalarının oluşturulmasına yardımcı olur. Çevresel izleme için orman yapılarının analiz edilmesine ve arazideki değişikliklerin izlenmesine yardımcı olur. Aynı zamanda robotik, artırılmış gerçeklik ve inşaat alanlarında da doğru ölçümler ve nesne tanıma için kullanılır.
Makine Öğrenimi Başarısı İçin Adım Adım Veri Etiketleme/Veri Açıklama Süreci
Veri açıklama süreci, makine öğrenimi uygulamaları için yüksek kaliteli ve doğru veri etiketleme sürecini garantilemek için bir dizi iyi tanımlanmış adımı içerir. Bu adımlar, yapılandırılmamış veri toplamadan açıklamalı verilerin daha fazla kullanım için dışa aktarılmasına kadar sürecin her yönünü kapsar. Etkili MLOps uygulamaları bu süreci kolaylaştırabilir ve genel verimliliği artırabilir.
Veri açıklama ekibi şu şekilde çalışır:
- Veri koleksiyonu: Veri açıklama sürecindeki ilk adım, resimler, videolar, ses kayıtları veya metin verileri gibi ilgili tüm verileri merkezi bir konumda toplamaktır.
- Veri Ön İşleme: Görüntüleri düzelterek, metni biçimlendirerek veya video içeriğini yazıya dökerek toplanan verileri standartlaştırın ve geliştirin. Ön işleme, verilerin açıklama görevi için hazır olmasını sağlar.
- Doğru Satıcıyı veya Aracı Seçin: Projenizin gereksinimlerine göre uygun bir veri açıklama aracı veya tedarikçisi seçin.
- Açıklama Yönergeleri: Süreç boyunca tutarlılığı ve doğruluğu sağlamak için açıklama yapanlar veya açıklama araçları için açık yönergeler oluşturun.
- Ek Açıklama: Belirlenen yönergeleri izleyerek, verileri insan yorumlayıcılar veya veri açıklama platformu kullanarak etiketleyin ve etiketleyin.
- Kalite Güvencesi (QA): Doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için açıklamalı verileri gözden geçirin. Sonuçların kalitesini doğrulamak için gerekirse birden çok kör ek açıklama kullanın.
- Veri Dışa Aktarma: Veri ek açıklamasını tamamladıktan sonra, verileri gerekli formatta dışa aktarın. Nanonets gibi platformlar, çeşitli iş yazılım uygulamalarına sorunsuz veri aktarımı sağlar.
Tüm veri açıklama süreci, projenin boyutuna, karmaşıklığına ve mevcut kaynaklara bağlı olarak birkaç günden birkaç haftaya kadar değişebilir.
Kurumsal Veri Açıklama Platformlarında / Veri Etiketleme Araçlarında Aranacak Gelişmiş Özellikler
Veri açıklama araçları, AI projenizi gerçekleştirebilecek veya bozabilecek belirleyici faktörlerdir. Kesin çıktılar ve sonuçlar söz konusu olduğunda, tek başına veri kümelerinin kalitesi önemli değildir. Aslında, AI modüllerinizi eğitmek için kullandığınız veri açıklama araçları, çıktılarınızı büyük ölçüde etkiler.
Bu nedenle, işletmenizin veya projenizin ihtiyaçlarını karşılayan en işlevsel ve uygun veri etiketleme aracını seçmek ve kullanmak önemlidir. Ama ilk etapta bir veri açıklama aracı nedir? Hangi amaca hizmet ediyor? türleri var mı? Peki, öğrenelim.
Diğer araçlara benzer şekilde, veri açıklama araçları da çok çeşitli özellikler ve yetenekler sunar. Size özellikler hakkında hızlı bir fikir vermek için, bir veri açıklama aracı seçerken aramanız gereken en temel özelliklerin bir listesini burada bulabilirsiniz.
Veri Kümesi Yönetimi
Kullanmayı planladığınız veri açıklama aracı, elinizdeki yüksek kaliteli büyük veri kümelerini desteklemeli ve etiketleme için bunları yazılıma aktarmanıza izin vermelidir. Bu nedenle, veri kümelerinizi yönetmek araçların sunduğu birincil özelliktir. Çağdaş çözümler, yüksek hacimli verileri sorunsuz bir şekilde aktarmanıza olanak tanıyan özellikler sunarken, aynı zamanda sıralama, filtreleme, klonlama, birleştirme ve daha fazlası gibi eylemlerle veri kümelerinizi düzenlemenize olanak tanır.
Veri kümelerinizin girişi tamamlandıktan sonra, bir sonraki adım bunları kullanılabilir dosyalar olarak dışa aktarmaktır. Kullandığınız araç, veri kümelerinizi belirttiğiniz biçimde kaydetmenize izin vermeli, böylece bunları ML modüllerinize aktarabilirsiniz. Etkili veri sürümleme yetenekleri, açıklama süreci boyunca veri kümesi bütünlüğünü korumak için çok önemlidir.
Açıklama Teknikleri
Bir veri açıklama aracı bunun için inşa edilir veya tasarlanır. Sağlam bir araç, her türden veri kümesi için bir dizi açıklama tekniği sunmalıdır. Bu, ihtiyaçlarınız için özel bir çözüm geliştirmediğiniz sürece geçerlidir. Aracınız, bilgisayar görüşünden video veya görüntüleri, NLP'lerden ve transkripsiyonlardan gelen sesi veya metni ve daha fazlasını açıklamanıza izin vermelidir. Bunu daha da geliştirmek için, sınırlayıcı kutular, anlamsal segmentasyon, örnek segmentasyonu kullanma seçenekleri olmalıdır. küboidler, enterpolasyon, duygu analizi, kelime türleri, korelasyon çözümü ve daha fazlası.
Deneyimsiz olanlar için yapay zeka destekli veri açıklama araçları da var. Bunlar, bir yorumcunun çalışma modellerinden bağımsız olarak öğrenen ve otomatik olarak resimlere veya metinlere açıklama ekleyen AI modülleriyle birlikte gelir. Çok
modüller, ek açıklama yapanlara inanılmaz yardım sağlamak, ek açıklamaları optimize etmek ve hatta kalite kontrollerini uygulamak için kullanılabilir.
Veri Kalite Kontrolü
Kalite kontrollerinden bahsetmişken, çeşitli veri açıklama araçları, gömülü kalite kontrol modülleriyle birlikte kullanıma sunulur. Bunlar, yorumcuların ekip üyeleriyle daha iyi işbirliği yapmasına ve iş akışlarının optimize edilmesine yardımcı olur. Bu özellik sayesinde, yorumcular yorumları veya geri bildirimleri gerçek zamanlı olarak işaretleyebilir ve izleyebilir, dosyalarda değişiklik yapan kişilerin arkasındaki kimlikleri izleyebilir, önceki sürümleri geri yükleyebilir, etiketleme konsensüsünü ve daha fazlasını seçebilir.
Güvenlik
Verilerle çalıştığınız için güvenlik en yüksek önceliğe sahip olmalıdır. Kişisel ayrıntılar veya fikri mülkiyet içerenler gibi gizli veriler üzerinde çalışıyor olabilirsiniz. Bu nedenle, aracınız verilerin nerede depolandığı ve nasıl paylaşıldığı açısından hava geçirmez güvenlik sağlamalıdır. Ekip üyelerine erişimi sınırlayan, yetkisiz indirmeleri önleyen ve daha fazlasını sağlayan araçlar sağlamalıdır.
Bunların dışında veri güvenliği standartlarının ve protokollerinin sağlanması ve bunlara uyulması gerekmektedir.
İşgücü yönetimi
Bir veri açıklama aracı aynı zamanda görevlerin ekip üyelerine atanabildiği, ortak çalışmanın yapılabildiği, gözden geçirmelerin mümkün olduğu ve daha fazlasının yapılabildiği bir tür proje yönetimi platformudur. Bu nedenle, optimize edilmiş üretkenlik için aletiniz iş akışınıza ve sürecinize uymalıdır.
Ayrıca, veri açıklama süreci kendi başına zaman alıcı olduğundan, aracın minimum bir öğrenme eğrisine sahip olması gerekir. Sadece aracı öğrenmek için çok fazla zaman harcamak hiçbir amaca hizmet etmez. Bu nedenle, herkesin hızlı bir şekilde başlaması sezgisel ve sorunsuz olmalıdır.
Veri Açıklamasının Faydaları Nelerdir?
Veri ek açıklamaları, makine öğrenimi sistemlerini optimize etmek ve gelişmiş kullanıcı deneyimleri sunmak için çok önemlidir. Veri açıklamasının bazı önemli faydaları şunlardır:
- Geliştirilmiş Eğitim Verimliliği: Veri etiketleme, makine öğrenimi modellerinin daha iyi eğitilmesine yardımcı olarak genel verimliliği artırır ve daha doğru sonuçlar üretir.
- Artırılmış Hassasiyet: Doğru bir şekilde açıklamalı veriler, algoritmaların etkili bir şekilde uyum sağlayabilmesini ve öğrenebilmesini sağlayarak gelecekteki görevlerde daha yüksek düzeyde kesinlik sağlar.
- Azaltılmış İnsan Müdahalesi: Gelişmiş veri açıklama araçları, manüel müdahale ihtiyacını önemli ölçüde azaltır, süreçleri kolaylaştırır ve ilgili maliyetleri azaltır.
Bu nedenle, veri ek açıklaması, yapay zeka modellerini eğitmek için geleneksel olarak gereken maliyetleri ve manuel çabayı en aza indirirken daha verimli ve hassas makine öğrenimi sistemlerine katkıda bulunur.
Veri Açıklamasında Kalite Kontrolü
Shaip, veri açıklama projelerinde kaliteyi güvence altına almak için çok aşamalı kalite kontrollerinden geçerek en üst düzey kaliteyi garanti eder.
- İlk eğitim: Ek açıklama yapanlar, projeye özel yönergeler konusunda kapsamlı bir eğitime sahiptir.
- Sürekli İzleme: Açıklama süreci sırasında düzenli kalite kontrolleri.
- Son İnceleme: Doğruluğu ve tutarlılığı sağlamak için kıdemli açıklayıcılar ve otomatik araçlar tarafından yapılan kapsamlı incelemeler.
Üstelik yapay zeka, insan açıklamalarındaki tutarsızlıkları tespit edip bunları incelenmek üzere işaretleyerek daha yüksek genel veri kalitesi sağlayabilir. (örneğin yapay zeka, farklı açıklayıcıların bir görüntüdeki aynı nesneyi etiketleme şekli arasındaki farklılıkları tespit edebilir). Böylece insan ve yapay zeka sayesinde projelerin tamamlanması için harcanan toplam süre kısaltılırken açıklamaların kalitesi de önemli ölçüde artırılabilir.
Ortak Veri Açıklama Zorluklarının Üstesinden Gelmek
Veri ek açıklaması, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesinde ve doğruluğunda kritik bir rol oynar. Bununla birlikte, süreç kendi zorluklarını da beraberinde getirir:
- Verilere açıklama eklemenin maliyeti: Veri açıklaması manuel veya otomatik olarak yapılabilir. Manuel ek açıklama, maliyetlerin artmasına yol açabilecek önemli çaba, zaman ve kaynak gerektirir. Süreç boyunca verilerin kalitesinin korunması da bu giderlere katkıda bulunur.
- Ek açıklamanın doğruluğu: Ek açıklama işlemi sırasındaki insan hataları, AI/ML modellerinin performansını ve tahminlerini doğrudan etkileyen düşük veri kalitesine neden olabilir. Gartner tarafından yapılan bir araştırma şunu vurgulamaktadır: düşük veri kalitesi şirketlere %15'e varan maliyetlere neden olur gelirlerinden.
- ölçeklenebilirlik:Veri hacmi arttıkça, özellikle çok modlu verilerle çalışıldığında, daha büyük veri kümelerinde açıklama süreci daha karmaşık ve zaman alıcı hale gelebilir. Kalite ve verimliliği koruyarak veri açıklamasını ölçeklendirmek birçok kuruluş için zorlu bir iştir.
- Veri gizliliği ve güvenliği: Kişisel bilgiler, tıbbi kayıtlar veya mali veriler gibi hassas verilere açıklama eklemek, mahremiyet ve güvenlikle ilgili endişelere yol açar. Ek açıklama sürecinin ilgili veri koruma düzenlemelerine ve etik yönergelere uygun olmasını sağlamak, yasal ve itibar risklerinden kaçınmak için çok önemlidir.
- Çeşitli veri türlerini yönetme: Metin, resim, ses ve video gibi çeşitli veri türlerini işlemek, özellikle farklı açıklama teknikleri ve uzmanlık gerektirdiğinde zor olabilir. Bu veri türleri arasında ek açıklama sürecini koordine etmek ve yönetmek karmaşık ve kaynak yoğun olabilir.
Kuruluşlar, veri açıklamalarıyla ilgili engellerin üstesinden gelmek ve yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin verimliliğini ve etkililiğini artırmak için bu zorlukları anlayabilir ve ele alabilir.
Veri Açıklama Aracı Karşılaştırması: Oluşturma ve Satın Alma Karar Çerçevesi
Bir veri açıklaması veya veri etiketleme projesi sırasında ortaya çıkabilecek kritik ve kapsamlı bir sorun, bu süreçler için işlevsellik oluşturma veya satın alma seçimidir. Bu, çeşitli proje aşamalarında veya programın farklı bölümleriyle ilgili olarak birkaç kez ortaya çıkabilir. Dahili olarak mı yoksa satıcılara mı güveneceğinize karar verirken, her zaman bir ödünleşim vardır.
Şimdi anlayabileceğiniz gibi, veri açıklaması karmaşık bir süreçtir. Aynı zamanda subjektif bir süreçtir. Yani, bir veri açıklama aracı satın almanız mı yoksa oluşturmanız mı gerektiği sorusunun tek bir cevabı yoktur. Birçok faktörün göz önünde bulundurulması gerekir ve gereksinimlerinizi anlamak ve gerçekten bir tane satın almanız mı yoksa inşa etmeniz mi gerekip gerekmediğini anlamak için kendinize bazı sorular sormanız gerekir.
Bunu basitleştirmek için, göz önünde bulundurmanız gereken bazı faktörler şunlardır.
Senin hedefin
Tanımlamanız gereken ilk unsur, yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarınız ile hedefinizdir.
- Bunları neden işinizde uyguluyorsunuz?
- Müşterilerinizin karşılaştığı gerçek dünyadaki bir sorunu çözüyorlar mı?
- Herhangi bir ön uç veya arka uç işlemi yapıyorlar mı?
- Yapay zekayı yeni özellikler sunmak veya mevcut web sitenizi, uygulamanızı veya bir modülünüzü optimize etmek için mi kullanacaksınız?
- Rakibiniz sizin segmentinizde ne yapıyor?
- AI müdahalesine ihtiyaç duyan yeterli kullanım durumunuz var mı?
Bunların yanıtları, şu anda her yerde olabilecek düşüncelerinizi tek bir yerde toplayacak ve size daha fazla netlik kazandıracaktır.
AI Veri Toplama / Lisanslama
AI modelleri, çalışmak için yalnızca bir öğeye ihtiyaç duyar - veriler. Büyük hacimli yer gerçeği verilerini nereden üretebileceğinizi belirlemeniz gerekir. İşletmeniz, işletme, operasyonlar, rakip araştırması, piyasa oynaklığı analizi, müşteri davranışı çalışması ve daha fazlası hakkında önemli bilgiler için işlenmesi gereken büyük hacimli veriler üretiyorsa, yerinde bir veri açıklama aracına ihtiyacınız vardır. Ancak, oluşturduğunuz veri hacmini de göz önünde bulundurmalısınız. Daha önce de belirtildiği gibi, bir yapay zeka modeli, yalnızca beslendiği verinin kalitesi ve miktarı kadar etkilidir. Bu nedenle, kararlarınız her zaman bu faktöre bağlı olmalıdır.
Makine öğrenimi modellerinizi eğitmek için doğru verilere sahip değilseniz, satıcılar, makine öğrenimi modellerini eğitmek için gereken doğru veri kümesinin veri lisanslamasında size yardımcı olarak oldukça kullanışlı olabilir. Bazı durumlarda, satıcının getirdiği değerin bir kısmı hem teknik beceriyi hem de proje başarısını artıracak kaynaklara erişimi içerecektir.
bütçe
Muhtemelen şu anda tartıştığımız her bir faktörü etkileyen başka bir temel koşul. Harcamak için yeterli bütçeniz olup olmadığını anladığınızda, bir veri ek açıklaması oluşturmanız mı yoksa satın almanız mı gerektiği sorusunun çözümü kolaylaşır.
Uyumluluk Karmaşıklıkları
Işgücü
Veri ek açıklaması, işinizin boyutu, ölçeği ve etki alanı ne olursa olsun üzerinde çalışacak yetenekli insan gücü gerektirir. Her gün minimum düzeyde veri üretiyor olsanız bile, etiketleme için verileriniz üzerinde çalışacak veri uzmanlarına ihtiyacınız vardır. Öyleyse, şimdi, gerekli insan gücüne sahip olup olmadığınızı anlamanız gerekiyor. Eğer sahipseniz, gerekli araç ve tekniklerde yetenekliler mi yoksa becerilere mi ihtiyaç duyuyorlar? Beceri geliştirmeye ihtiyaçları varsa, ilk etapta onları eğitmek için bütçeniz var mı?
Ayrıca, en iyi veri açıklama ve veri etiketleme programları, bir dizi konu veya alan uzmanını alır ve bunları yaş, cinsiyet ve uzmanlık alanı gibi demografik özelliklere veya genellikle çalışacakları yerelleştirilmiş dillere göre bölümlere ayırır. Bu, yine Shaip'te doğru insanları doğru koltuklara oturtmaktan ve böylece programatik çabalarınızı başarıya götürecek doğru insan-in-the-loop süreçlerini yönlendirmekten bahsettiğimiz yer.
Küçük ve Büyük Proje Operasyonları ve Maliyet Eşikleri
Birçok durumda, satıcı desteği daha küçük bir proje veya daha küçük proje aşamaları için daha fazla seçenek olabilir. Maliyetler kontrol edilebilir olduğunda, şirket veri açıklama veya veri etiketleme projelerini daha verimli hale getirmek için dış kaynak kullanımından faydalanabilir.
Şirketler ayrıca, birçok satıcının maliyeti tüketilen veri miktarına veya diğer kaynak kıyaslamalarına bağladığı önemli eşiklere de bakabilir. Örneğin, bir şirketin test setlerini kurmak için gereken sıkıcı veri girişini yapması için bir satıcıyla anlaştığını varsayalım.
Anlaşmada, örneğin, iş ortağının başka bir AWS veri depolama bloğunu veya başka bir hizmet bileşenini Amazon Web Services veya başka bir üçüncü taraf satıcıdan alması gereken gizli bir eşik olabilir. Bunu müşteriye daha yüksek maliyetler şeklinde iletirler ve bu da fiyat etiketini müşterinin ulaşamayacağı bir yere koyar.
Bu durumlarda, satıcılardan aldığınız hizmetleri ölçmek, projenin uygun maliyetli olmasına yardımcı olur. Doğru kapsama sahip olmak, proje maliyetlerinin söz konusu firma için makul veya uygulanabilir olanı aşmamasını sağlayacaktır.
Açık Kaynak ve Ücretsiz Yazılım Alternatifleri
Açık kaynağın kendin yap mantığının kendisi bir tür uzlaşmadır - mühendisler ve şirket içi insanlar, merkezi olmayan kullanıcı tabanlarının kendi taban desteği türlerini sunduğu açık kaynak topluluğundan yararlanabilir. Bir satıcıdan aldığınız gibi olmayacak – dahili araştırma yapmadan 24/7 kolay yardım veya sorulara yanıt alamazsınız – ancak fiyat etiketi daha düşüktür.
Öyleyse, büyük soru – Ne Zaman Bir Veri Açıklama Aracı Satın Almalısınız:
Birçok yüksek teknoloji projesinde olduğu gibi, bu tür analiz - ne zaman inşa edileceği ve ne zaman satın alınacağı - bu projelerin nasıl kaynaklandığı ve yönetildiği konusunda özel bir düşünce ve değerlendirme gerektirir. Çoğu şirketin “inşa” seçeneğini değerlendirirken AI/ML projeleriyle ilgili karşılaştığı zorluklar, bunun sadece projenin inşa ve geliştirme bölümleriyle ilgili olmamasıdır. Gerçek AI/ML geliştirmenin gerçekleşebileceği noktaya gelmek için bile genellikle muazzam bir öğrenme eğrisi vardır. Yeni AI/ML ekipleri ve girişimleriyle, "bilinmeyen bilinmeyenlerin" sayısı "bilinen bilinmeyenlerin" sayısından çok daha ağır basıyor.
| İnşa etmek | satın almak |
|---|---|
Artıları:
| Artıları:
|
Eksileri:
| Eksileri:
|
İşleri daha da basitleştirmek için aşağıdaki hususları göz önünde bulundurun:
- büyük miktarda veri üzerinde çalıştığınızda
- çeşitli veri türleri üzerinde çalıştığınızda
- modellerinizle veya çözümlerinizle ilişkili işlevler gelecekte değişebileceği veya gelişebileceği zaman
- belirsiz veya genel bir kullanım durumunuz olduğunda
- bir veri açıklama aracının dağıtımıyla ilgili masraflar hakkında net bir fikre ihtiyacınız olduğunda
- ve araçlar üzerinde çalışmak için doğru işgücüne veya yetenekli uzmanlara sahip olmadığınızda ve minimum bir öğrenme eğrisi aradığınızda
Yanıtlarınız bu senaryoların tersiyse, aracınızı oluşturmaya odaklanmalısınız.
Doğru Veri Açıklaması Aracını Seçmek
Bunu okuyorsanız, bu fikirler kulağa heyecan verici geliyor ve söylemesi yapmaktan kesinlikle daha kolay. Peki, halihazırda var olan veri açıklama araçlarının bolluğundan nasıl yararlanılır? Bu nedenle, ilgili bir sonraki adım, doğru veri açıklama aracının seçilmesiyle ilgili faktörleri göz önünde bulundurmaktır.
Birkaç yıl öncesinden farklı olarak, bugün uygulamada tonlarca yapay zeka veri etiketleme platformunun kullanılmasıyla pazar gelişti. İşletmelerin farklı ihtiyaçlarına göre seçim yapma konusunda daha fazla seçeneği vardır. Ancak her bir aracın kendine özgü artıları ve eksileri vardır. Akıllıca karar verebilmek için sübjektif gerekliliklerin yanı sıra objektif bir yol da izlenmelidir. Bu süreçte göz önünde bulundurmanız gereken bazı önemli faktörlere bakalım.
Kullanım Durumunuzu Tanımlama
Doğru veri açıklama aracını seçmek için kullanım durumunuzu tanımlamanız gerekir. Gereksiniminizin metin, resim, video, ses veya tüm veri türlerinin bir karışımını içerip içermediğini anlamalısınız. Satın alabileceğiniz bağımsız araçlar ve veri kümeleri üzerinde çeşitli eylemler gerçekleştirmenize izin veren bütünsel araçlar vardır.
Bugünün araçları sezgiseldir ve depolama olanakları (ağ, yerel veya bulut), açıklama teknikleri (ses, görüntü, 3D ve daha fazlası) ve bir dizi başka yön açısından size seçenekler sunar. Özel gereksinimlerinize göre bir araç seçebilirsiniz.
Kalite Kontrol Standartlarının Oluşturulması
Pek çok farklı işte olduğu gibi, birçok kişi bir veri açıklaması ve etiketleme yapabilir, ancak bunu çeşitli derecelerde başarı ile yaparlar. Bir hizmet istediğinizde, kalite kontrol düzeyini otomatik olarak doğrulamazsınız. Bu yüzden sonuçlar değişir.
Peki, yorumcuların kalite hakkında geri bildirim sunduğu ve düzeltici önlemlerin anında alındığı bir fikir birliği modeli uygulamak ister misiniz? Yoksa birleşim modelleri yerine örnek incelemeyi, altın standartları mı yoksa kesişimi mi tercih edersiniz?
En iyi satın alma planı, herhangi bir nihai sözleşme üzerinde anlaşmaya varılmadan önce standartları belirleyerek kalite kontrolünün en başından itibaren yapılmasını sağlayacaktır. Bunu kurarken hata paylarını da gözden kaçırmamalısınız. Sistemler %3'e varan oranlarda hata üretmeye bağlı olduğundan manuel müdahale tamamen önlenemez. Bu önden iş alıyor, ama buna değer.
Verilerinize Kim Açıklama Ekleyecek?
Bir sonraki önemli faktör, verilerinizi kimin eklediğine bağlıdır. Şirket içi bir ekibe sahip olmayı mı düşünüyorsunuz yoksa dış kaynaklı almayı mı tercih edersiniz? Dış kaynak kullanıyorsanız, verilerle ilgili gizlilik ve gizlilik endişeleri nedeniyle göz önünde bulundurmanız gereken yasallıklar ve uyumluluk önlemleri vardır. Ve bir şirket içi ekibiniz varsa, yeni bir araç öğrenmede ne kadar verimliler? Ürününüzü veya hizmetinizi pazara sunma süreniz nedir? Sonuçları onaylamak için doğru kalite ölçümlerine ve ekiplerine sahip misiniz?
Satıcı Vs. Ortak Tartışması
Bu faktörle, bir satıcı veya ortakla el sıkışmadan önce verilerinizi ve niyetlerinizi gizli tutma yeteneği, geri bildirimi kabul etme ve üzerinde çalışma niyeti, veri talepleri açısından proaktif olma, işlemlerde esneklik ve daha fazlası gibi hususlar dikkate alınmalıdır. . Veri açıklama gereksinimleri her zaman doğrusal veya statik olmadığı için esnekliği dahil ettik. İşletmenizi daha fazla ölçekledikçe gelecekte değişebilirler. Şu anda yalnızca metin tabanlı verilerle ilgileniyorsanız, ölçeklendirirken ses veya video verilerine açıklama eklemek isteyebilirsiniz ve desteğiniz sizinle birlikte onların ufkunu genişletmeye hazır olmalıdır.
Satıcı Katılımı
Satıcı katılımını değerlendirmenin yollarından biri, alacağınız destektir. Herhangi bir satın alma planının bu bileşeni biraz dikkate alması gerekir. Destek sahada nasıl görünecek? Paydaşlar ve işaretçiler denklemin her iki tarafında kim olacak?
Satıcının katılımının ne olduğunu (veya olacağını) hecelemesi gereken somut görevler de vardır. Özellikle bir veri açıklaması veya veri etiketleme projesi için, satıcı ham verileri aktif olarak sağlayacak mı, sağlamayacak mı? Kimler konu uzmanı olarak hareket edecek ve onları çalışan veya bağımsız yüklenici olarak kim istihdam edecek?
Sektöre Özel Veri Açıklaması Kullanım Örnekleri ve Başarı Hikayeleri
Veri ek açıklamaları, çeşitli sektörlerde hayati önem taşır ve bu sektörlerin daha doğru ve verimli yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri geliştirmelerini sağlar. Veri ek açıklaması için sektöre özgü bazı kullanım durumları şunlardır:
Sağlık Veri Ek Açıklaması
Tıbbi görüntülere yönelik veri açıklamaları, yapay zeka destekli tıbbi görüntü analiz araçlarının geliştirilmesinde etkilidir. Açıklayıcılar tıbbi görüntüleri (X-ışınları, MRI'lar gibi) tümörler veya belirli anatomik yapılar gibi özellikler için etiketleyerek algoritmaların hastalıkları ve anormallikleri daha yüksek doğrulukla tespit etmesini sağlar. Örneğin, veri açıklaması, cilt kanseri tespit sistemlerindeki kanserli lezyonları tanımlamak amacıyla makine öğrenimi modellerini eğitmek için çok önemlidir. Ek olarak, veri açıklayıcıları elektronik tıbbi kayıtları (EMR'ler) ve klinik notları etiketleyerek hastalık teşhisi ve otomatik tıbbi veri analizi için bilgisayarlı görme sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
Perakende Veri Açıklaması
Perakende veri ek açıklaması, ürün resimlerinin, müşteri verilerinin ve duyarlılık verilerinin etiketlenmesini içerir. Bu tür ek açıklama, müşteri duyarlılığını anlamak, ürün önermek ve genel müşteri deneyimini geliştirmek için AI/ML modelleri oluşturmaya ve eğitmeye yardımcı olur.
Finans Verileri Açıklama
Finans sektörü, dolandırıcılık tespiti ve finansal haber makalelerinin duygu analizi için veri açıklamasını kullanır. Açıklamacılar, işlemleri veya haber makalelerini dolandırıcı veya meşru olarak etiketler ve AI modellerini şüpheli faaliyetleri otomatik olarak işaretlemeleri ve potansiyel piyasa eğilimlerini belirlemeleri için eğitir. Örneğin, yüksek kaliteli açıklamalar, finans kuruluşlarının AI modellerini finansal işlemlerdeki kalıpları tanımaları ve dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmeleri için eğitmelerine yardımcı olur. Dahası, finansal veri açıklaması, dolandırıcılığı tespit eden, uyumluluk sorunlarını ele alan ve diğer finansal süreçleri kolaylaştıran AI/ML sistemleri geliştirmek için gerekli olan finansal belgeleri ve işlem verilerini açıklamaya odaklanır.
Otomotiv Veri Açıklama
Otomotiv endüstrisindeki veri açıklamaları, kamera ve LiDAR sensör bilgileri gibi otonom araçlardan gelen etiketleme verilerini içerir. Bu ek açıklama, ortamdaki nesneleri algılamak ve otonom araç sistemleri için diğer kritik veri noktalarını işlemek için modeller oluşturmaya yardımcı olur.
Endüstriyel veya İmalat Veri Açıklaması
Üretim otomasyonuna yönelik veri açıklamaları, üretimde akıllı robotların ve otomatik sistemlerin geliştirilmesini teşvik eder. Ek açıklamalar yapanlar, nesne algılama (bir depodan öğeleri toplayan robotlar) veya anormallik algılama (sensör okumalarına dayalı olarak olası ekipman arızalarını tanımlama) gibi görevler için yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla görüntüleri veya sensör verilerini etiketler. Örneğin veri açıklaması, robotların bir üretim hattındaki belirli nesneleri tanımasına ve kavramasına olanak tanıyarak verimliliği ve otomasyonu artırır. Ek olarak endüstriyel veri açıklaması, üretim görüntüleri, bakım verileri, güvenlik verileri ve kalite kontrol bilgileri dahil olmak üzere çeşitli endüstriyel uygulamalardan gelen verilere açıklama eklemek için kullanılır. Bu tür veri açıklamaları, üretim süreçlerindeki anormallikleri tespit edebilen ve işçi güvenliğini sağlayabilen modeller oluşturmaya yardımcı olur.
E-ticaret Veri Açıklaması
Kişiselleştirilmiş öneriler ve duyarlılık analizi için ürün resimlerine ve kullanıcı incelemelerine açıklama ekleme.
Veri ek açıklaması için en iyi uygulamalar nelerdir?
Yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinizin başarılı olmasını sağlamak için veri ek açıklamasına yönelik en iyi uygulamaları takip etmeniz çok önemlidir. Bu uygulamalar, açıklamalı verilerinizin doğruluğunu ve tutarlılığını geliştirmeye yardımcı olabilir:
- Uygun veri yapısını seçin: Yararlı olacak kadar spesifik, ancak veri kümelerindeki tüm olası varyasyonları yakalayacak kadar genel veri etiketleri oluşturun.
- Net talimatlar sağlayın: Farklı açıklayıcılar arasında veri tutarlılığını ve doğruluğunu sağlamak için ayrıntılı, anlaşılması kolay veri açıklama yönergeleri ve en iyi uygulamalar geliştirin.
- Ek açıklama iş yükünü optimize edin: Ek açıklama maliyetli olabileceğinden, önceden etiketlenmiş veri kümeleri sunan veri toplama hizmetleriyle çalışmak gibi daha uygun fiyatlı alternatifleri düşünün.
- Gerektiğinde daha fazla veri toplayın: Makine öğrenimi modellerinin kalitesinin düşmesini önlemek için gerekirse daha fazla veri toplamak üzere veri toplama şirketleriyle işbirliği yapın.
- Dış kaynak veya kitle kaynağı: Veri ek açıklama gereksinimleri dahili kaynaklar için çok büyük ve zaman alıcı hale geldiğinde, dış kaynak veya kitle kaynak kullanımı düşünün.
- İnsan ve makine çabalarını birleştirin: İnsan açıklama yapanların en zorlu vakalara odaklanmasına ve eğitim veri setinin çeşitliliğini artırmasına yardımcı olmak için veri açıklama yazılımıyla döngüde insan yaklaşımı kullanın.
- Kaliteye öncelik verin: Veri ek açıklamalarınızı kalite güvencesi amacıyla düzenli olarak test edin. Birden çok anlatıcıyı, veri kümelerini etiketlemede doğruluk ve tutarlılık açısından birbirlerinin çalışmalarını gözden geçirmeye teşvik edin.
- Uyum sağlamak: İnsanları veya sağlık kayıtlarını içeren görüntüler gibi hassas veri kümelerine açıklama eklerken, gizlilik ve etik konuları dikkatle değerlendirin. Yerel kurallara uyulmaması, şirketinizin itibarına zarar verebilir.
Bu veri ek açıklaması en iyi uygulamalarına bağlı kalmak, veri kümelerinizin doğru bir şekilde etiketlendiğini, veri bilimciler tarafından erişilebilir olduğunu ve veri odaklı projelerinizi beslemeye hazır olduğunu garanti etmenize yardımcı olabilir.
Vaka Çalışmaları / Başarı Hikayeleri
Burada, veri açıklamalarının ve veri etiketlemenin gerçekte nasıl çalıştığını ele alan bazı özel vaka çalışması örnekleri verilmiştir. Shaip'te, veri açıklama ve veri etiketlemede en üst düzeyde kalite ve üstün sonuçlar sağlamaya özen gösteriyoruz. Yukarıdaki standart başarılara ilişkin tartışmaların çoğu etkili Veri açıklamaları ve veri etiketlemeleri, her projeye nasıl yaklaştığımızı ve birlikte çalıştığımız şirketlere ve paydaşlara ne sunduğumuzu ortaya koyar.
Son klinik veri lisanslama projelerimizden birinde, 6,000 saatten fazla sesi işledik ve içeriğin HIPAA standartlarını karşıladığından emin olmak için tüm korunan sağlık bilgilerini (PHI) dikkatlice kaldırdık. Verilerin kimliğini gizledikten sonra, sağlık hizmeti konuşma tanıma modellerini eğitmek için kullanılmaya hazırdı.
Bu tür projelerde asıl zorluk, katı kriterleri karşılamak ve önemli kilometre taşlarına ulaşmaktır. Ham ses verileriyle başlıyoruz, bu da dahil olan tüm tarafların kimliğini gizlemeye büyük bir odaklanma olduğu anlamına geliyor. Örneğin, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) analizini kullandığımızda, amacımız yalnızca bilgileri anonimleştirmek değil, aynı zamanda modeller için uygun şekilde açıklandığından emin olmaktır.
Dikkat çeken bir diğer vaka çalışması ise devasa bir konuşma AI eğitim verileri 3,000 hafta boyunca 14 dilbilimciyle çalıştığımız proje. Sonuç? 27 farklı dilde AI modeli eğitim verisi ürettik ve insanlarla kendi ana dillerinde etkileşime girebilen çok dilli dijital asistanlar geliştirmeye yardımcı olduk.
Bu proje, doğru kişileri işe almanın önemini gerçekten vurguladı. Konu uzmanları ve veri işleyicilerinden oluşan bu kadar büyük bir ekiple, her şeyi düzenli ve akıcı tutmak, son teslim tarihimize yetişmek için çok önemliydi. Yaklaşımımız sayesinde, projeyi sektör standardının çok ötesinde tamamlayabildik.
Başka bir örnekte, sağlık sektöründeki müşterilerimizden biri yeni bir AI teşhis aracı için birinci sınıf açıklamalı tıbbi görüntülere ihtiyaç duyuyordu. Shaip'in derin açıklama uzmanlığından yararlanarak, müşteri modelinin doğruluğunu %25 oranında artırdı ve daha hızlı ve daha güvenilir teşhisler elde etti.
Ayrıca bot eğitimi ve makine öğrenimi için metin açıklaması gibi alanlarda da çok fazla çalışma yaptık. Metinle çalışırken bile gizlilik yasaları hala geçerlidir, bu nedenle hassas bilgileri kimliksizleştirmek ve ham verileri ayıklamak da aynı derecede önemlidir.
Shaip'teki ekibimiz, ses, metin veya görüntü gibi tüm bu farklı veri türlerinde her seferinde başarıyı garantilemek için aynı kanıtlanmış yöntem ve ilkeleri uygulayarak tutarlı bir şekilde hizmet vermiştir.
Yukarı tamamlayan
Önemli Noktalar
- Veri açıklaması, makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde eğitmek için verileri etiketleme sürecidir
- Yüksek kaliteli veri açıklaması, yapay zeka modelinin doğruluğunu ve performansını doğrudan etkiler
- Küresel veri açıklama pazarının 3.4 yılına kadar %2028 bileşik yıllık büyüme oranıyla 38.5 milyar dolara ulaşması bekleniyor
- Doğru açıklama araçlarını ve tekniklerini seçmek proje maliyetlerini %40'a kadar azaltabilir
- Yapay zeka destekli açıklamaların uygulanması, çoğu projede verimliliği %60-70 oranında artırabilir
Bu kılavuzun sizin için yararlı olduğuna ve sorularınızın çoğunu yanıtlamış olduğunuza içtenlikle inanıyoruz. Ancak, hala güvenilir bir satıcı konusunda ikna olmadıysanız, başka yere bakmayın.
Shaip'te biz, önde gelen bir veri açıklama şirketiyiz. Alanında, verileri ve onunla bağlantılı endişeleri başka hiçbir şeye benzemeyen anlayan uzmanlarımız var. Her projeye veya işbirliğine bağlılık, gizlilik, esneklik ve sahiplik gibi yetkinlikleri masaya yatırdığımız için ideal ortaklarınız olabiliriz.
Yani, doğru açıklamalar elde etmeyi planladığınız veri türü ne olursa olsun, taleplerinizi ve hedeflerinizi karşılamak için o deneyimli ekibi bizde bulabilirsiniz. AI modellerinizi bizimle birlikte öğrenmeye optimize edin.
Uzman Veri Açıklama Hizmetleriyle Yapay Zeka Projelerinizi Dönüştürün
Makine öğrenimi ve yapay zeka girişimlerinizi yüksek kaliteli açıklamalı verilerle bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız? Shaip, sizin özel sektörünüze ve kullanım senaryonuza göre uyarlanmış uçtan uca veri açıklama çözümleri sunar.
Veri Açıklama İhtiyaçlarınız İçin Neden Shaip ile Ortak Olmalısınız:
- Alan uzmanlığı: Sektöre özgü bilgiye sahip uzman açıklayıcılar
- Ölçeklenebilir İş Akışları: Herhangi bir boyuttaki projeyi tutarlı kaliteyle yönetin
- Özelleştirilmiş çözümler: Benzersiz ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış açıklama süreçleri
- Güvenlik ve Uyumluluk: HIPAA, GDPR ve ISO 27001 uyumlu süreçler
- Esnek Katılım: Proje gereksinimlerine göre ölçeklendirmeyi artırın veya azaltın
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Veri Açıklaması veya Veri Etiketleme, sonucu tahmin etmek için belirli nesnelere sahip verileri makineler tarafından tanınabilir hale getiren süreçtir. Metin, görüntü, taramalar vb. içindeki nesneleri etiketleme, kopyalama veya işleme, algoritmaların etiketlenmiş verileri yorumlamasını ve insan müdahalesi olmadan gerçek iş vakalarını kendi başına çözmek için eğitilmesini sağlar.
Makine öğreniminde (denetimli veya denetimsiz), etiketli veya açıklamalı veriler, gerçek dünyadaki zorlukları çözmek için makine öğrenimi modellerinizin anlamasını ve tanımasını istediğiniz özellikleri etiketlemek, kopyalamak veya işlemek demektir.
Veri açıklayıcı, verileri makineler tarafından tanınabilir hale getirmek için yorulmadan çalışan bir kişidir. Aşağıdaki adımlardan birini veya tümünü içerebilir (eldeki kullanım durumuna ve gereksinime bağlı olarak): Veri Temizleme, Veri Metni Yazma, Veri Etiketleme veya Veri Açıklaması, QA vb.
Yüksek kaliteli verileri (metin, ses, görüntü, video gibi) makine öğrenimi için meta verilerle etiketlemek veya açıklama eklemek için kullanılan araçlara veya platformlara (bulut tabanlı veya yerinde) veri açıklama araçları denir.
Makine öğrenimi için yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak üzere bir videodan kare kare hareketli görüntüleri etiketlemek veya açıklama eklemek için kullanılan araçlar veya platformlar (bulut tabanlı veya şirket içi).
Makine öğrenimi için yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturmak üzere incelemelerden, gazetelerden, doktor reçetelerinden, elektronik sağlık kayıtlarından, bilançolardan vb. metinleri etiketlemek veya açıklama eklemek için kullanılan araçlar veya platformlar (bulut tabanlı veya şirket içi). Bu süreç aynı zamanda etiketleme, etiketleme, transkripsiyon veya işleme olarak da adlandırılabilir.