Veri Açıklaması Nedir? [2024 İncelemesi] –

En İyi Uygulamalar, Araçlar, Avantajlar, Zorluklar, Türler ve daha fazlası

Veri Ek Açıklamasının temellerini bilmeniz mi gerekiyor? Yeni başlayanlara yönelik bu eksiksiz Veri Açıklaması kılavuzunu 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.
AI/ML girişimlerinin her biri için yol haritası ve zaman çizelgesi.

Giriş

Bu kılavuz, düşüncelerini hem sinir ağları hem de diğer AI ve ML operasyonları türleri için veri kaynağı ve veri uygulamasının temel noktalarına çevirmeye başlayan alıcılar ve karar vericiler için son derece yararlı olacaktır.

Veri açıklaması

Bu makale tamamen sürecin ne olduğuna, neden kaçınılmaz olduğuna, çok önemli olduğuna ışık tutmaya adanmıştır.
şirketlerin veri açıklama araçlarına ve daha fazlasına yaklaşırken dikkate alması gereken faktörler. Bu nedenle, bir işletmeniz varsa, aydınlanmak için hazırlanın, çünkü bu kılavuz, veri açıklamaları hakkında bilmeniz gereken her şeyde size yol gösterecektir.

Bu Kılavuz kimler içindir?

Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:

  • Düzenli olarak büyük miktarda veri toplayan tüm girişimciler ve tek girişimciler
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi veya süreç optimizasyon tekniklerini kullanmaya başlayan profesyoneller
  • Yapay zeka modülleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
  • Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Veri açıklaması

Veri Açıklaması nedir?

Veri ek açıklaması, makine öğrenimi algoritmalarının işledikleri bilgileri anlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olmak için verileri ilişkilendirme, etiketleme veya etiketleme işlemidir. Bu süreç, yapay zeka modellerini eğitmek için çok önemlidir ve bu modellerin görüntüler, ses dosyaları, video çekimleri veya metinler gibi çeşitli veri türlerini doğru bir şekilde anlamalarını sağlar.

Veri ek açıklaması nedir?

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.

Makine öğreniminde veri açıklamasının önemi

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.

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 veri kümelerini eğitme ve test etme, makine öğrenimi modellerinin gelen verileri verimli bir şekilde yorumlamasını ve sıralamasını sağlar. Algoritmaların otonom bir şekilde öğrenmesine ve minimum insan müdahalesi ile sonuçlara öncelik vermesine yardımcı olmak için yüksek kaliteli açıklamalı veriler sağlayabiliriz.

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?

Bunların hepsi veri açıklaması nedeniyle. Bir makine öğrenimi modülü hala geliştirilme aşamasındayken, karar vermede ve nesneleri veya öğeleri tanımlamada daha iyi olmalarını sağlamak için yığınlarca AI eğitim verisinden sonra hacimlerle beslenirler.

Modüllerin bir kedi ve bir köpek, bir isim ve bir sıfat veya bir kaldırımdan bir yol arasında ayrım yapabilmesi yalnızca veri açıklama süreci aracılığıyla olur. Veri ek açıklaması olmadan, dünyadaki hiçbir şey hakkında herhangi bir doğal bilgi veya bilgiye sahip olmadıkları için her görüntü makineler için aynı olurdu.

Sistemlerin doğru sonuçlar vermesini sağlamak, modüllerin bilgisayarlı görme ve konuşmayı, tanıma modellerini eğitmek için öğeleri tanımlamasına yardımcı olmak için veri açıklaması gereklidir. Dayanak noktasında makine güdümlü bir karar verme sistemine sahip herhangi bir model veya sistem, kararların doğru ve alakalı olmasını sağlamak için veri açıklamaları gerekir.

LLM'ler için Veri Açıklaması Nedir?

Yüksek Lisans'lar varsayılan olarak metinleri ve cümleleri anlamazlar. Bir kullanıcının tam olarak ne aradığını çözmek ve ardından buna göre teslim etmek için her ifadeyi ve kelimeyi incelemek üzere eğitilmeleri gerekir.

Dolayısıyla, bir Üretken Yapay Zeka modeli, bir sorguya en hassas ve alakalı yanıtı verdiğinde - en tuhaf sorularla sunulduğunda bile - doğruluğu, istemi ve arkasındaki bağlam gibi karmaşıklıkları mükemmel bir şekilde kavrama yeteneğinden kaynaklanır. amaç, alaycılık, niyet ve daha fazlası.

Veri açıklaması, LLMS'ye bunu yapabilecek yetenekler kazandırır.

Basit bir deyişle, 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 Ek 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.

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. 

Talimat Ayarlama

Kamuya açık LLM'ler, bu teknikte ek etiketli veri kümeleri üzerinde düzenleme ve eğitim yapılarak hassasiyet ve kalite açısından optimize edilir ve özelleştirilir. 

Sıfır vuruşlu 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. 

telkin

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.

Sağlayıcılardan Etik Kaynaklı Veriler

Bu teknik, etiketli veri kümelerinin satıcılardan ve hizmet sağlayıcılardan temin edilmesini içerir. Buradaki birincil avantaj, sağlayıcıların sıfır veya minimum önyargıyla kaliteli, etik kaynaklı ve büyük hacimli etiketli veri kümeleri sunabilmesidir. Bu teknikte veri kümeleri de özelleştirilebilir.

RLHF'de Veri Açıklamasının Rolü

Temel olarak ödüle dayalı bir öğrenme sistemi olan İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme, modellerin sonuçlarını optimize etmek amacıyla yeni bilgileri güçlendirmek için insanlardan gelen geri bildirimleri dikkate alır. Bu teknik, modellerin kullanıcı ve geliştirici tarafından tanımlanan tercihlerle daha iyi uyum sağlamaya başlaması ve ödül tabanlı bir öğrenme sistemi aracılığıyla süreci ölçmesi bağlamında kritik öneme sahiptir.

Bu teknikte üç aşama vardır:

  • Bir modelin ön eğitimi
  • Bir ödül modelinin eğitilmesi
  • Takviyeli öğrenmeyle modeli optimize etme

Veri açıklaması, insanların bir modelden elde edilen sonuçları sıralama ve ölçme ve her sonuç için geri bildirimi tetikleme sürecine dahil olduğu ikinci aşamanın bir parçasıdır. Yani, bir model her sonuç sunduğunda, ödüle layık olup olmadığına veya tanımlanmış parametreleri karşılamayı yeniden öğrenmeye değer olup olmadığına ilişkin talimatlar alır.

Doğru Veri Açıklama Aracını Seçmek mi?

Veri etiketleme/ek açıklama aracı

Basit bir ifadeyle, uzmanların ve uzmanların her tür veri kümesine açıklama eklemesine, etiketlemesine veya etiketlemesine izin veren bir platform veya portaldır. Bu, ham veriler ile makine öğrenimi modüllerinizin nihayetinde ortaya çıkaracağı sonuçlar arasında bir köprü veya bir araçtır.

Veri etiketleme aracı, makine öğrenimi modelleri için yüksek kaliteli eğitim verilerine açıklama ekleyen şirket içi veya bulut tabanlı bir çözümdür. Birçok şirket, karmaşık açıklamalar yapmak için harici bir satıcıya güvenirken, bazı kuruluşların hala özel olarak oluşturulmuş veya piyasada bulunan ücretsiz yazılım veya açık kaynaklı araçlara dayanan kendi araçları vardır. Bu tür araçlar genellikle resim, video, metin, ses vb. gibi belirli veri türlerini işlemek için tasarlanmıştır. Araçlar, veri açıklayıcılarının görüntüleri etiketlemesi için sınırlayıcı kutular veya çokgenler gibi özellikler veya seçenekler sunar. Sadece seçeneği seçip özel görevlerini gerçekleştirebilirler.

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

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.

Ses Açıklaması

Sesli açıklama

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.

Video Açıklaması

Video ek 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 yerelleştirme, hareket bulanıklığı ve nesne takibi gibi kavramların sistemlerde uygulanabilmesi.

Metin Açıklama

Metin açıklaması

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.

Duygu analizi

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.

Veri Etiketleme ve Veri Ek Açıklama Sürecindeki Temel Adımlar

Veri ek açıklama süreci, makine öğrenimi uygulamaları için yüksek kaliteli ve doğru veri etiketleme sağlamak için iyi tanımlanmış bir dizi adım içerir. Bu adımlar, veri toplamadan açıklamalı verilerin daha sonra kullanılmak üzere dışa aktarılmasına kadar sürecin her yönünü kapsar.
Veri açıklaması ve veri etiketleme projelerinde üç önemli adım

Veri açıklaması şu şekilde gerçekleşir:

  1. Veri koleksiyonu: Veri açıklama sürecindeki ilk adım, resimler, videolar, ses kayıtları veya metin verileri gibi ilgili tüm verileri merkezi bir konumda toplamaktır.
  2. Veri Ön İşleme: Görüntülerin eğriliğini düzelterek, metni biçimlendirerek veya video içeriğini kopyalayarak toplanan verileri standartlaştırın ve geliştirin. Ön işleme, verilerin açıklama için hazır olmasını sağlar.
  3. Doğru Satıcıyı veya Aracı Seçin: Projenizin gereksinimlerine göre uygun bir veri açıklama aracı veya satıcı seçin. Seçenekler arasında veri notu için Nanonets, görüntü notu için V7, video notu için Appen ve belge notu için Nanonets gibi platformlar bulunur.
  4. Açıklama Yönergeleri: Süreç boyunca tutarlılığı ve doğruluğu sağlamak için açıklama yapanlar veya açıklama araçları için açık yönergeler oluşturun.
  5. Ek Açıklama: Verileri, belirlenmiş yönergeleri izleyerek, insan açıklayıcılar veya veri açıklama yazılımı kullanarak etiketleyin ve etiketleyin.
  6. Kalite Güvencesi (QA): Doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için açıklamalı verileri gözden geçirin. Sonuçların kalitesini doğrulamak için gerekirse birden çok kör ek açıklama kullanın.
  7. 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.

Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme Araçları için 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.

Veri açıklaması ve veri etiketleme araçlarına yönelik özellikler

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 düşündüğünüz veri açıklama aracı, elinizdeki veri kümelerini desteklemeli ve bunları etiketleme için yazılıma aktarmanıza izin vermelidir. Bu nedenle, veri kümelerinizi yönetmek, sunulan birincil özellik araçlarıdır. Çağdaş çözümler, yüksek hacimli verileri sorunsuz bir şekilde içe aktarmanıza ve aynı anda sıralama, filtreleme, klonlama, birleştirme ve daha fazlası gibi eylemlerle veri kümelerinizi düzenlemenize olanak tanıyan özellikler sunar.

Veri kümelerinizin girişi yapıldıktan sonra, bunları kullanılabilir dosyalar olarak dışa aktarmaktır. Kullandığınız araç, veri kümelerinizi ML modellerinize besleyebilmeniz için belirttiğiniz biçimde kaydetmenize izin vermelidir.

Açıklama Teknikleri

Bu, bir veri açıklama aracının oluşturulduğu veya tasarlandığı şeydir. Sağlam bir araç, size her türden veri kümesi için bir dizi açıklama tekniği sunmalıdır. Bu, ihtiyaçlarınız için özel bir çözüm geliştirmiyorsanız geçerlidir. Aracınız, bilgisayar görüşünden video veya resimlere, NLP'lerden ses veya metinlere ve transkripsiyonlara ve daha fazlasına açıklama eklemenize izin vermelidir. Bunu daha da geliştirerek, sınırlayıcı kutular, semantik segmentasyon, küboidler, enterpolasyon, duygu analizi, konuşma bölümleri, ortak referans çözümü ve daha fazlasını kullanma seçenekleri olmalıdır.

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 güvenlik standartlarına ve protokollerine uyulması ve 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:

  1. Geliştirilmiş Eğitim Verimliliği: Veri etiketleme, makine öğrenimi modellerinin daha iyi eğitilmesine yardımcı olarak genel verimliliği artırır ve daha doğru sonuçlar üretir.
  2. Artırılmış Hassasiyet: Doğru bir şekilde açıklamalı veriler, algoritmaların etkili bir şekilde uyum sağlayabilmesini ve öğrenebilmesini sağlayarak gelecekteki görevlerde daha yüksek düzeyde kesinlik sağlar.
  3. 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 açıklamasının avantajlarını analiz etme

Yapay Zeka Başarısı İçin Veri Ek Açıklamalarındaki Temel Zorluklar

Veri ek açıklaması, yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesinde ve doğruluğunda kritik bir rol oynar. Bununla birlikte, süreç kendi zorluklarını da beraberinde getirir:

  1. 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.
  2. 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.
  3. ölçeklenebilirlik: Veri hacmi arttıkça açıklama süreci daha karmaşık ve zaman alıcı hale gelebilir. Kalite ve verimliliği korurken veri ek açıklamalarını ölçeklendirmek birçok kuruluş için zordur.
  4. 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.
  5. 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 Etiketleme Nedir? Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken Her Şey

Veri Açıklama Aracı oluşturmak veya oluşturmamak

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.

Veri açıklama aracı oluşturmak veya oluşturmamak

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

Uyumluluk karmaşıklıkları Veri gizliliği ve hassas verilerin doğru işlenmesi söz konusu olduğunda satıcılar son derece yardımcı olabilir. Bu tür kullanım durumlarından biri, HIPAA ve diğer veri gizliliği kurallarıyla uyumluluğunu tehlikeye atmadan makine öğreniminin gücünden yararlanmak isteyen hastane veya sağlıkla ilgili bir işletmeyi içerir. Tıp alanının dışında bile, Avrupa GDPR gibi yasalar veri kümelerinin kontrolünü sıkılaştırıyor ve kurumsal paydaşların daha fazla dikkatli olmasını gerektiriyor.

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

Çoğu durumda, satıcı desteği daha küçük bir proje veya daha küçük proje aşamaları için bir seçenek olabilir. Maliyetler kontrol edilebilir olduğunda, şirket veri açıklama veya veri etiketleme projelerini daha verimli hale getirmek için dış kaynak kullanımından yararlanabilir.

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 kaynak ve ücretsiz yazılım alternatifleriTam satıcı desteğine bazı alternatifler, veri açıklama veya etiketleme projelerini üstlenmek için açık kaynaklı yazılım veya hatta ücretsiz yazılım kullanmayı içerir. Burada, şirketlerin her şeyi sıfırdan yaratmadığı, aynı zamanda ticari satıcılara çok fazla güvenmekten kaçındığı bir tür orta yol var.

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 etmeksatın almak

Artıları:

  • Tüm süreç üzerinde tam kontrol
  • Daha hızlı yanıt süresi

Artıları:

  • İlk hareket edenlerin avantajı için daha hızlı pazara sunma süresi
  • Sektördeki en iyi uygulamalar doğrultusunda en son teknolojiye erişim

Eksileri:

  • Yavaş ve istikrarlı süreç. Sabır, zaman ve para gerektirir.
  • Devam eden bakım ve platform geliştirme giderleri
Eksileri:
  • Mevcut satıcı teklifi, kullanım durumunuzu desteklemek için özelleştirmeye ihtiyaç duyabilir
  • Platform, devam eden gereksinimleri destekleyebilir ve gelecekteki desteği garanti etmez.

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.

Projeniz İçin Doğru Veri Ek Açıklama Aracını Nasıl Seçersiniz?

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 öncesinin aksine, pazar bugün pratikte tonlarca veri açıklama aracıyla gelişti. İşletmeler, farklı ihtiyaçlarına göre birini seçme konusunda daha fazla seçeneğe sahiptir. Ancak her bir araç kendi artıları ve eksileri ile birlikte gelir. Akıllıca bir karar verebilmek için sübjektif ihtiyaçlardan ayrı olarak 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

Kalite kontrol standartlarının oluşturulması Yapay zeka modellerinizin amacı ve verimliliği, oluşturduğunuz kalite standartlarına bağlı olduğundan, bu çok önemli bir faktördür. Bir denetim gibi, modellerinizin doğru şekilde ve doğru amaçlarla eğitilip eğitilmediğini anlamak için beslediğiniz verilerin ve elde edilen sonuçların kalite kontrollerini yapmanız gerekir. Ancak soru şu ki, kalite standartlarını nasıl oluşturmayı düşünüyorsunuz?

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

Satıcı ve İş Ortağı tartışması Veri açıklaması, işbirlikçi bir süreçtir. Birlikte çalışabilirlik gibi bağımlılıkları ve karmaşıklıkları içerir. Bu, belirli ekiplerin her zaman birbiriyle uyumlu çalıştığı ve ekiplerden birinin satıcınız olabileceği anlamına gelir. Bu nedenle, seçtiğiniz satıcı veya iş ortağı, veri etiketleme için kullandığınız araç kadar önemlidir.

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?

Yapay Zekada Veri Ek Açıklamaları için Gerçek Dünya Kullanım Örnekleri

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

Sağlık hizmetlerinde, veri ek açıklamaları tıbbi görüntüleri (MRI taramaları gibi), elektronik tıbbi kayıtları (EMR'ler) ve klinik notları etiketler. Bu süreç, hastalık teşhisi ve otomatik tıbbi veri analizi için bilgisayarla 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

Finansal veri ek açıklaması, finansal belgelere ve işlem verilerine açıklama eklemeye odaklanır. Bu ek açıklama türü, dolandırıcılığı tespit eden, uyumluluk sorunlarını ele alan ve diğer finansal süreçleri kolaylaştıran AI/ML sistemleri geliştirmek için gereklidir.

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 Veri Açıklama

Endüstriyel veri notu, imalat görüntüleri, bakım verileri, güvenlik verileri ve kalite kontrol bilgileri dahil olmak üzere çeşitli endüstriyel uygulamalardan gelen verileri açıklama eklemek için kullanılır. Bu tür veri açıklamaları, üretim süreçlerindeki anormallikleri tespit edebilen ve işçi güvenliğini sağlayabilen modeller oluşturmaya yardımcı olur.

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:

  1. Uygun veri yapısını seçin: Yararlı olacak kadar spesifik, ancak veri kümelerindeki tüm olası varyasyonları yakalayacak kadar genel veri etiketleri oluşturun.
  2. Net talimatlar sağlayın: Farklı açıklayıcılar arasında veri tutarlılığını ve doğruluğunu sağlamak için ayrıntılı, anlaşılması kolay veri açıklama yönergeleri ve en iyi uygulamalar geliştirin.
  3. 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.
  4. Gerektiğinde daha fazla veri toplayın: Makine öğrenimi modellerinin kalitesinin düşmesini önlemek için gerekirse daha fazla veri toplamak üzere veri toplama şirketleriyle işbirliği yapın.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.

Durum çalışmaları

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.

Veri açıklama ve veri etiketleme için standart başarılarla ilgili yukarıdaki tartışmaların çoğu, her bir projeye nasıl yaklaştığımızı ve birlikte çalıştığımız şirketlere ve paydaşlara neler sunduğumuzu ortaya koymaktadır.

Bunun nasıl çalıştığını gösterecek vaka çalışması materyalleri:

Veri ek açıklamasının temel kullanım durumları

Bir klinik veri lisanslama projesinde, Shaip ekibi 6,000 saatten fazla ses işleyerek korunan tüm sağlık bilgilerini (PHI) kaldırdı ve HIPAA uyumlu içeriği sağlık hizmeti konuşma tanıma modellerinin üzerinde çalışması için bıraktı.

Bu tür bir durumda, önemli olan kriterler ve sınıflandırma başarılarıdır. Ham veriler ses biçimindedir ve tarafların kimliklerini gizleme ihtiyacı vardır. Örneğin, NER analizini kullanırken ikili amaç, içeriğin kimliğini gizlemek ve açıklama eklemektir.

Başka bir vaka çalışması, derinlemesine bir konuşma AI eğitim verileri 3,000 haftalık bir süre boyunca çalışan 14 dilbilimci ile tamamladığımız proje. Bu, çok çeşitli ana dillerde insan etkileşimlerini idare edebilen çok dilli dijital asistanları geliştirmek için 27 dilde eğitim verilerinin üretilmesine yol açtı.

Bu özel vaka çalışmasında, doğru kişiyi doğru koltuğa oturtma ihtiyacı açıktı. Çok sayıda konu uzmanı ve içerik girdi operatörü, projenin belirli bir zaman çizelgesinde yapılması için organizasyona ve prosedürel düzenlemeye ihtiyaç olduğu anlamına geliyordu. Ekibimiz, veri toplamayı ve sonraki süreçleri optimize ederek endüstri standardını büyük bir farkla geçmeyi başardı.

Diğer vaka çalışmaları türleri, makine öğrenimi için bot eğitimi ve metin açıklamaları gibi şeyleri içerir. Yine, bir metin biçiminde, belirlenen taraflara gizlilik yasalarına göre davranmak ve hedeflenen sonuçları elde etmek için ham verileri sıralamak hala önemlidir.

Diğer bir deyişle, birden fazla veri türü ve formatı üzerinde çalışırken Shaip, aynı yöntemleri ve ilkeleri hem ham verilere hem de veri lisanslama iş senaryolarına uygulayarak aynı hayati başarıyı göstermiştir.

Yukarı tamamlayan

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.

Bu nedenle, ek açıklama almayı düşündüğünüz veri türü ne olursa olsun, taleplerinizi ve hedeflerinizi karşılamak için o deneyimli ekibi bizde bulabilirsiniz. Yapay zeka modellerinizi bizimle öğrenmek için optimize edin.

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

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.