Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme

Nihai Satın Alma Rehberi 2022

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, projeniz için zorlu yönlerden birkaçı olacaktır. AI ve ML modellerinizin çıktısı, yalnızca onu eğitmek için kullandığınız veriler kadar iyidir - bu nedenle veri toplamaya uyguladığınız hassasiyet ve bu verilerin etiketlenmesi ve tanımlanması 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.

Veri Açıklama
Veri Açıklaması / Etiketleme Alıcı Kılavuzunu okuyun veya PDF Sürümünü indirin

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 Açıklama

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.

Başlayalım.

Makaleyi gözden geçirenler için, kılavuzda bulacağınız bazı hızlı çıkarımlar:

  • Veri ek açıklamasının ne olduğunu anlayın
  • Farklı veri açıklama süreçleri türlerini bilin
  • Veri açıklama sürecini uygulamanın avantajlarını bilin
  • Şirket içi veri etiketlemeye mi yoksa dış kaynak kullanımına mı geçmeniz gerektiği konusunda netlik kazanın
  • Doğru veri açıklamasını seçme konusunda da içgörüler

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 Açıklama

Makine Öğrenmesi Nedir?

Veri açıklamalarının veya veri etiketleme makine öğrenimini destekler ve bileşenleri etiketleme veya tanımlamadan oluşur. Ancak derin öğrenme ve makine öğreniminin kendisine gelince: makine öğreniminin temel dayanağı, bilgisayar sistemleri ve programlarının, bize içgörü sağlamak için doğrudan insan yardımı veya müdahalesi olmadan, çıktılarını insan bilişsel süreçlerine benzer şekillerde iyileştirebilmesidir. Başka bir deyişle, bir insan gibi kendi kendine öğrenen makineler haline gelirler ve daha fazla pratikle işlerinde daha iyi hale gelirler. Bu "pratik", daha fazla (ve daha iyi) eğitim verisinin analiz edilmesi ve yorumlanmasıyla elde edilir.

Veri Açıklama Makine öğrenimindeki anahtar kavramlardan biri, bireysel dijital nöronların katmanlar halinde bir araya getirildiği sinir ağıdır. Sinir ağı, sonuç almak için gerçek bir insan beyninin çalışmasına çok benzer şekilde bu katmanlar aracılığıyla sinyaller gönderir.

Bunun sahada nasıl göründüğü, duruma göre farklıdır, ancak temel unsurlar geçerlidir. Bunlardan biri de etiketli ve denetimli öğrenme ihtiyacıdır.

Bu etiketli veriler tipik olarak, gelecekteki veri girdileri eklendikçe makine öğrenimi programını gelecekteki sonuçlara yönlendirecek eğitim ve test setleri biçiminde gelir. Başka bir deyişle, iyi bir test ve eğitim verisi kurulumunuz olduğunda, makine yeni gelen üretim verilerini daha iyi ve daha verimli yollarla yorumlayabilir ve sıralayabilir.

Bu anlamda, bu makine öğrenimini optimize etmek, bir kalite arayışı ve "değer öğrenme problemini" - makinelerin kendi başlarına düşünmeyi nasıl öğrenebilecekleri ve mümkün olduğunca az insan yardımı ile sonuçlara öncelik vermeyi nasıl öğrenebilecekleri problemini çözmenin bir yoludur.

Mevcut en iyi programları geliştirirken, etkili AI/ML uygulamalarının anahtarı “temiz” etiketli verilerdir. İyi tasarlanmış ve açıklamalı test ve eğitim veri setleri, mühendislerin başarılı makine öğreniminden ihtiyaç duyduğu sonuçları destekler.

Veri Etiketleme Nedir? Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken Her Şey

Veri Açıklaması nedir?

Daha önce de belirttiğimiz gibi, üretilen verilerin %95'e yakını yapılandırılmamış. Basit bir deyişle, yapılandırılmamış veriler her yerde olabilir ve uygun şekilde tanımlanmamıştır. Bir yapay zeka modeli oluşturuyorsanız, çıktıları ve çıkarımları işlemesi ve sunması için bir algoritmaya bilgi beslemeniz gerekir.

Veri AçıklamaBu işlem ancak algoritma kendisine beslenen verileri anladığında ve sınıflandırdığında gerçekleşebilir.

Ve bu veriyi ilişkilendirme, etiketleme veya etiketleme sürecine veri açıklaması denir. Özetlemek gerekirse, veri etiketleme ve veri açıklaması, makinelerin ne olduklarını anlamalarını sağlamak için bir veri kümesindeki ilgili bilgileri/meta verileri etiketleme veya etiketleme ile ilgilidir. Veri seti herhangi bir biçimde, yani resim, ses dosyası, video çekimi ve hatta metin olabilir. Verilerdeki öğeleri etiketlediğimizde, ML modelleri neyi işleyeceklerini doğru bir şekilde kavrar ve bu bilgileri, zamanında kararlar almak için mevcut bilgiler üzerine inşa edilen daha yeni bilgileri otomatik olarak işlemek üzere saklar.

Veri ek açıklaması ile bir AI modeli, aldığı verilerin ses, video, metin, grafik veya bir format karışımı olup olmadığını bilir. İşlevlerine ve atanan parametrelere bağlı olarak, model verileri sınıflandırır ve görevlerini yerine getirmeye devam eder.

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin gerekli çıktıları sağlamada daha verimli ve etkili hale gelmesi için sürekli olarak eğitilmesi gerektiğinden, veri açıklaması kaçınılmazdır. Denetimli öğrenmede süreç daha da önemli hale gelir çünkü modele ne kadar çok açıklamalı veri beslenirse, kendini bağımsız olarak öğrenmek için o kadar çabuk eğitir.

Örneğin, tamamen çeşitli teknoloji bileşenlerinden elde edilen verilere dayanan sürücüsüz arabalardan bahsetmemiz gerekirse; Bilgisayar görüşü, NLP (Doğal Dil İşleme), sensörler ve daha fazlası, veri açıklamaları, algoritmaları her saniye hassas sürüş kararları vermeye iten şeydir. Sürecin yokluğunda, bir model yaklaşan bir engelin başka bir araba, bir yaya, bir hayvan veya bir barikat olup olmadığını anlamayacaktır. Bu, yalnızca istenmeyen bir sonuca ve AI modelinin başarısız olmasına neden olur.

Veri açıklaması uygulandığında, modelleriniz tam olarak eğitilir. Bu nedenle, modeli sohbet robotları, konuşma tanıma, otomasyon veya diğer işlemler için dağıtıp dağıtmadığınızdan bağımsız olarak, optimum sonuçlar ve kusursuz bir model elde edersiniz.

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.

Veri Açıklamasına Karşı Veri Etiketleme

Kullanılan içerik etiketlemenin stili ve türü dışında, veri açıklaması ile veri etiketleme arasında çok ince bir çizgi farkı vardır. Bu nedenle, AI modeline ve algoritmaları eğitme sürecine bağlı olarak ML eğitim veri setleri oluşturmak için sıklıkla birbirlerinin yerine kullanılmıştır.

Veri AçıklamaVeri Etiketleme
Veri açıklaması, nesnelerin makineler tarafından tanınmasını sağlamak için verileri etiketlediğimiz tekniktir.Veri etiketleme, çeşitli verilere daha fazla bilgi/meta veri eklemekle ilgilidir.
ML modellerini eğitmek için türler (metin, ses, görüntü ve video)
Açıklamalı veriler, makine öğrenimi modellerini eğitmek için temel gereksinimdirEtiketleme, veri kümesindeki ilgili özelliklerin tanımlanmasıyla ilgilidir.
Açıklama, ilgili verilerin tanınmasına yardımcı olurEtiketleme, algoritmaları eğitmek için kalıpları tanımaya yardımcı olur

Veri Açıklaması ve Veri Etiketlemenin Yükselişi

Veri açıklaması ve veri etiketlemenin kullanım durumlarını açıklamanın en basit yolu, önce denetimli ve denetimsiz makine öğrenimini tartışmaktır.

Genel olarak konuşursak, denetimli makine öğrenimi, insanlar makine öğrenimi algoritmasına bir başlangıç ​​sağlayan "etiketlenmiş veriler" sağlıyor; devam edecek bir şey. İnsanlar, ShaipCloud gibi çeşitli araçları veya platformları kullanarak veri birimlerini etiketlediler, böylece makine öğrenimi algoritması, yapılması gereken her işi uygulayabilir, karşılaştığı veriler hakkında zaten bir şeyler biliyor.

Buna karşılık, denetimsiz veri öğrenme makinelerin veri noktalarını aşağı yukarı kendi başlarına tanımlaması gereken programları içerir.

Bunu anlamak için aşırı basitleştirilmiş bir yol kullanmak, bir 'meyve sepeti' örneği kullanmaktır. Bir yapay zeka algoritması kullanarak elmaları, muzları ve üzümleri mantıklı sonuçlara ayırma hedefiniz olduğunu varsayalım.

Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme

Etiketlenmiş verilerle, zaten elma, muz ve üzüm olarak tanımlanmış sonuçlarla, programın tüm yapması gereken, sonuçları doğru bir şekilde sınıflandırmak için bu etiketlenmiş test öğeleri arasında ayrım yapmaktır.

Bununla birlikte, denetimsiz makine öğrenimi ile - veri etiketlemenin olmadığı durumlarda - makinenin elmaları, üzümleri ve muzları görsel kriterleri aracılığıyla tanımlaması gerekecektir - örneğin kırmızı, yuvarlak nesneleri sarı, uzun nesnelerden veya yeşil, kümelenmiş nesnelerden ayırma.

Denetimsiz öğrenmenin en büyük dezavantajı, algoritmanın pek çok önemli yönden kör çalışmasıdır. Evet, sonuçlar yaratabilir - ancak yalnızca çok daha güçlü algoritma geliştirme ve teknik kaynaklarla. Tüm bunlar, daha fazla geliştirme bütçesi ve ön kaynak anlamına gelir ve bu da daha büyük belirsizlik seviyelerine katkıda bulunur. Bu nedenle denetimli öğrenme modelleri ve bunlarla birlikte gelen veri açıklamaları ve etiketleme, her türlü makine öğrenimi projesinin oluşturulmasında çok değerlidir. Çoğu zaman, denetimli öğrenme projeleri daha düşük ön geliştirme maliyetleri ve çok daha yüksek doğrulukla gelir.

Bu bağlamda, veri açıklama ve veri etiketlemenin bir AI veya ML programının yapabileceklerini nasıl önemli ölçüde artırabileceğini ve aynı zamanda pazara sunma süresini ve toplam sahip olma maliyetini nasıl azaltabileceğini görmek kolaydır.

Artık bu tür araştırma uygulamalarının ve uygulamalarının hem önemli hem de talep edildiğini tespit ettiğimize göre, oyunculara bakalım.

Yine, bu kılavuzun yardımcı olmak için tasarlandığı kişilerle, yani bir kuruluşun yapay zeka planının stratejistleri veya yaratıcıları olarak faaliyet gösteren alıcılar ve karar vericilerle başlar. Daha sonra, doğrudan algoritmalar ve verilerle çalışacak ve bazı durumlarda AI/ML sistemlerinin çıktısını izleyip kontrol edecek olan veri bilimcilerine ve veri mühendislerine kadar uzanır. “Döngüdeki İnsan”ın hayati rolü burada devreye giriyor.

Döngüdeki İnsan (HITL) AI operasyonlarında insan gözetiminin önemini ele almanın genel bir yoludur. Bu kavram, bir dizi cephede veri etiketleme ile çok ilgilidir - her şeyden önce, veri etiketlemenin kendisi HITL'nin bir uygulaması olarak görülebilir.

Veri etiketleme/açıklama aracı nedir?

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 İşçiliğindeki Temel Zorlukların Üstesinden Gelin

geliştirmede veya edinmede değerlendirilmesi gereken bir dizi kilit zorluk vardır. veri açıklama ve etiketleme hizmetleri makine öğrenimi (ML) modellerinizin en yüksek kalitede çıktısını sunacak.

Bazı zorluklar, etiketlediğiniz verilere (örneğin metin belgeleri, ses dosyaları, resimler veya video) doğru analizi getirmekle ilgilidir. Her durumda, en iyi çözümler belirli, hedeflenen yorumlar, etiketleme ve transkripsiyonlar ile ortaya çıkabilecektir.

Algoritmaların güçlü olması ve eldeki görevi hedeflemesi gereken yer burasıdır. Ancak bu, daha iyi nlp veri etiketleme hizmetleri geliştirmeye yönelik bazı teknik hususların yalnızca temelidir.

Daha geniş bir düzeyde, makine öğrenimi için en iyi veri etiketleme, çok daha fazla insan katılımının kalitesiyle ilgilidir. Bu, her türden insan işçi için iş akışı yönetimi ve işe alıştırma ile ve doğru kişinin kalifiye olduğundan ve doğru işi yaptığından emin olmakla ilgilidir.

Daha sonra bahsedeceğimiz gibi, belirli bir makine öğrenimi kullanım örneğine yaklaşmak için doğru yeteneği ve doğru delegasyonu elde etmede bir zorluk var.

AI/ML uygulamaları için etkili veri açıklaması ve veri etiketleme desteği için bu temel temel standartların her ikisinin de devreye sokulması gerekir.

Veri İşçiliği

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.

Ses Açıklaması

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.

Video Açıklaması

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

Metin Açıklama

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.

Metin Kategorizasyonu – cümleler veya paragraflar, kapsayıcı konulara, trendlere, konulara, görüşlere, kategorilere (spor, eğlence ve benzeri) ve diğer parametrelere göre etiketlenebilir ve sınıflandırılabilir.

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.

Veri Etiketleme ve Veri Açıklama Sürecinde 3 Temel Adım 

Bazen karmaşık bir veri açıklama ve etiketleme projesinde yer alan evreleme süreçlerinden bahsetmek faydalı olabilir.

The İlk aşamada edinmedir. Şirketlerin verileri topladığı ve topladığı yer burasıdır. Bu aşama, tipik olarak, konu uzmanlığının ya insan operatörlerden ya da bir veri lisanslama sözleşmesi yoluyla sağlanmasını içerir.

The ikinci ve süreçteki merkezi adım, gerçek etiketleme ve açıklama içerir.

Bu adım, kitapta daha önce bahsettiğimiz gibi NER, duygu ve niyet analizinin gerçekleşeceği yerdir.

Bunlar, kendileri için belirlenen amaç ve hedeflerde başarılı olan makine öğrenimi projelerinde kullanılacak verilerin doğru bir şekilde etiketlenmesi ve etiketlenmesinin temel noktalarıdır.

Veriler yeterince etiketlendikten, etiketlendikten veya açıklama eklendikten sonra veri, üçüncü ve son aşama dağıtım veya üretim olan sürecin.

Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme Projelerinde Üç Temel Adım

Başvuru aşaması hakkında akılda tutulması gereken bir şey, uyum ihtiyacıdır. Bu, gizlilik sorunlarının sorunlu hale gelebileceği aşamadır. HIPAA veya GDPR veya diğer yerel veya federal yönergeler olsun, oyundaki veriler hassas ve kontrol edilmesi gereken veriler olabilir.

Tüm bu faktörler dikkate alındığında, bu üç aşamalı süreç, iş paydaşları için sonuçların geliştirilmesinde benzersiz bir şekilde etkili olabilir.

Veri Açıklama Süreci

Veri Açıklaması ve Veri Etiketleme Projelerinde Üç Temel Adım

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 Araçları İçin 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 Avantajlarını Analiz Etme

Bir süreç bu kadar ayrıntılı ve tanımlı olduğunda, kullanıcıların veya profesyonellerin deneyimleyebileceği belirli bir dizi avantaj olmalıdır. Veri açıklamalarının yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları için eğitim sürecini optimize etmesinin yanı sıra çeşitli faydalar da sunar. Ne olduklarını keşfedelim.
Veri Açıklamasının Avantajlarını Analiz Etme

Daha Sürükleyici Kullanıcı Deneyimi

AI modellerinin amacı, kullanıcılara en üst düzeyde deneyim sunmak ve hayatlarını kolaylaştırmaktır. Sohbet robotları, otomasyon, arama motorları ve daha fazlası gibi fikirlerin hepsi aynı amaçla ortaya çıktı. Veri ek açıklaması ile kullanıcılar, çakışmalarının çözüldüğü, arama sorgularının ilgili sonuçlarla karşılandığı ve komutların ve görevlerin kolaylıkla yürütüldüğü kesintisiz bir çevrimiçi deneyime sahip olur.

Turing Testini Kırılabilir Yapıyorlar

Turing Testi, Alan Turing tarafından düşünen makineler için önerildi. Bir sistem testi kırdığında, makinenin diğer tarafındaki kişinin başka bir insanla mı yoksa bir makineyle mi etkileşime girdiğini anlayamadığı insan zihniyle eşit olduğu söylenir. Bugün, veri etiketleme teknikleri nedeniyle Turing Testini kırmaktan hepimiz bir adım uzaktayız. Sohbet robotları ve sanal asistanların tümü, insanlarla yapılabilecek konuşmaları sorunsuz bir şekilde yeniden yaratan üstün açıklama modelleri tarafından desteklenmektedir. Fark ettiyseniz, Siri gibi sanal asistanlar hem daha akıllı hem de daha tuhaf hale geldi.

Sonuçları Daha Etkili Hale Getirirler

Yapay zeka modellerinin etkisi, sağladıkları sonuçların verimliliğinden deşifre edilebilir. Veriler mükemmel bir şekilde eklendiğinde ve etiketlendiğinde, AI modelleri yanlış gidemez ve basitçe en etkili ve kesin çıktılar üretir. Aslında, o kadar eğitim alacaklardı ki, sonuçları benzersiz durumlara ve senaryolara göre değişen tepkilerle dinamik olacaktı.

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.

Doğru Veri Açıklama Aracını seçerken göz önünde bulundurulması gereken faktörler

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 Vs. Ortak 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?

Anahtar Kullanım Durumları

Şirketler neden bu tür veri açıklama ve veri etiketleme projelerini üstleniyor?

Kullanım örnekleri çoktur, ancak yaygın olanlardan bazıları, bu sistemlerin şirketlerin amaç ve hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olduğunu göstermektedir.

Veri Açıklaması Anahtar Kullanım Örnekleri

Örneğin, bazı kullanım örnekleri, dijital asistanları veya etkileşimli sesli yanıt sistemlerini eğitmeye çalışmayı içerir. Gerçekten de, aynı tür kaynaklar, bir yapay zeka varlığının bir insanla etkileşime girdiği her durumda yardımcı olabilir. Veri açıklaması ve veri etiketlemesi, hedeflenen test verilerine ve eğitim verilerine ne kadar fazla katkıda bulunursa, bu ilişkiler genel olarak o kadar iyi çalışır.

Veri ek açıklaması ve veri etiketleme için bir başka önemli kullanım durumu, sektöre özel yapay zeka geliştirmektir. Bu tür projelerden bazılarına, diğerlerinin daha operasyonel veya prosedürel olduğu “araştırma odaklı” AI diyebilirsiniz. Sağlık hizmetleri, bu veri yoğun çaba için önemli bir dikeydir. Ancak bunu akılda tutarak, finans, konaklama, imalat ve hatta perakende gibi diğer endüstriler de bu tür sistemleri kullanacak.

Diğer kullanım durumları, doğası gereği daha spesifiktir. Yüz tanımayı bir görüntü işleme sistemi olarak ele alın. Aynı veri açıklaması ve veri etiketleme, bilgisayar sistemlerine bireyleri tanımlamak ve hedeflenen sonuçlar üretmek için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlamaya yardımcı olur.

Bazı şirketlerin yüz tanıma sektörüne karşı isteksizliği, bunun nasıl çalıştığının bir örneğidir. Teknoloji yeterince kontrol edilmediğinde, adalet ve bunun insan toplulukları üzerindeki etkisi hakkında büyük endişelere yol açar.

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 Açıklaması Anahtar Kullanım Örnekleri

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.