Veri Etiketleme

Veri Etiketleme Nedir? Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken Her Şey

Veri etiketleme nedir

Kalıpları, nesneleri tanımlayabilmek ve sonunda güvenilir kararlar alabilmek için akıllı AI modellerinin kapsamlı bir şekilde eğitilmesi gerekir. Bununla birlikte, eğitilen veriler rastgele beslenemez ve modellerin küratörlüğünde girdi modellerini anlamasına, işlemesine ve kapsamlı bir şekilde öğrenmesine yardımcı olmak için etiketlenmelidir.

Makinelerin anlaşılmasını güçlendirmeye odaklanmak için, belirli bir veri kümesine göre bir bilgi etiketleme eylemi veya daha ziyade meta veri olarak veri etiketlemenin geldiği yer burasıdır. Daha da ileri gitmek için, Veri etiketleme, AI uygulamalarını iyileştirmek için verileri, resimleri, metinleri, sesleri, videoları ve kalıpları seçici olarak kategorilere ayırır.

Küresel Veri Etiketleme pazar?

Başına göre NASSCOM Veri etiketleme Rapora göre, küresel veri etiketleme pazarının 700'ün sonunda 2023'e kıyasla %2018 değerinde büyümesi bekleniyor. Sözde büyümenin büyük olasılıkla kendi kendini yöneten ve dahili olarak desteklenen etiketleme araçlarına yönelik finansal tahsisi etkilemesi bekleniyor. kaynaklar ve hatta üçüncü taraf çözümler. 

Bu bulgulara ek olarak, Küresel Veri etiketleme pazarının 1.2'de 2018 milyar dolarlık bir değer topladığı da çıkarılabilir. Ancak, veri etiketleme pazar büyüklüğünün 4.4 milyar dolarlık devasa bir değere ulaşacağı tahmin edildiğinden, bunun ölçeklenmesini bekliyoruz. 2023'e kadar.

İşletmelerin karşılaştığı 7 veri etiketleme zorluğu

Veri etiketleme, günün ihtiyacıdır, ancak çeşitli uygulama ve fiyata özel zorluklarla birlikte gelir.

Daha acil olanlardan bazıları şunlardır:

  • Ağır veri hazırlama, gereksiz temizleme araçları sayesinde
  • Muazzam bir iş gücünü ve aşırı miktarda kazınmış veriyi idare etmek için gerekli donanım eksikliği
  • Avangard etiketleme araçlarına ve destekleyici teknolojilere kısıtlı erişim
  • Daha yüksek veri etiketleme maliyeti
  • Kaliteli veri etiketleme söz konusu olduğunda tutarlılık eksikliği
  • Yapay zeka modelinin ek bir katılımcı grubunu kapsaması gerekip gerekmediğine ve ne zaman ihtiyaç duyulduğuna dair ölçeklenebilirlik eksikliği
  • Verileri temin ederken ve kullanırken istikrarlı bir veri güvenliği duruşu sağlama söz konusu olduğunda uyum eksikliği
Veri etiketleme türleri

Veri etiketlemesini kavramsal olarak ayırabilmenize rağmen, ilgili araçlar, kavramları veri kümelerinin doğasına göre sınıflandırmanızı gerektirir. Bunlar şunları içerir:

  • Ses Sınıflandırması: Ses toplama, segmentasyon ve transkripsiyonu içerir
  • Görüntü etiketleme: Toplama, sınıflandırma, segmentasyon ve kilit nokta veri etiketlemesini içerir
  • Metin etiketleme: Metin çıkarma ve sınıflandırmayı içerir
  • Video etiketleme: Video toplama, sınıflandırma ve segmentasyon gibi öğeleri içerir
  • 3D etiketleme: Nesne izleme ve segmentasyon özellikleri

Özellikle daha geniş bir perspektiften yukarıda bahsedilen ayrıştırmanın dışında, veri etiketleme, Tanımlayıcı, Değerlendirici, Bilgilendirici ve Kombinasyon olmak üzere dört türe ayrılır. Ancak, yalnızca eğitim amacıyla veri etiketleme şu şekilde ayrılır: Bireysel veri kümeleri için daha önce tartıştığımız Sınıflandırma, Çıkarma, Nesne İzleme.

Veri etiketlemede 4 temel adım

Veri etiketleme ayrıntılı bir süreçtir ve AI modellerini kategorik olarak eğitmek için aşağıdaki adımları içerir:

  1. Şirket içi, açık kaynak, satıcılar gibi stratejiler aracılığıyla Veri Kümelerinin toplanması
  2. Bilgisayarla Görme, Derin öğrenme ve NLP'ye özgü yeteneklere göre Veri kümelerini etiketleme
  3. Dağıtımın bir parçası olarak zekayı belirlemek için üretilen modelleri test etme ve değerlendirme
  4. Kabul edilebilir model kalitesinin karşılanması ve sonunda kapsamlı kullanım için serbest bırakılması
Doğru araçları seçerken dikkate alınması gereken faktörler

Güvenilir bir veri etiketleme platformunun eş anlamlısı olan doğru veri etiketleme araçları seti, aşağıdaki faktörler göz önünde bulundurularak seçilmelidir:

  1. Tanımlanmış kullanım durumları aracılığıyla modelin sahip olmasını istediğiniz zeka türü 
  2. Hassasiyet için araçları kullanabilmeleri için veri açıklayıcılarının kalitesi ve deneyimi
  3. Aklınızdaki kalite standartları 
  4. Uyumluluğa özel ihtiyaçlar
  5. Ticari, açık kaynaklı ve ücretsiz araçlar
  6. Ayırabileceğiniz bütçe

Bahsedilen faktörlere ek olarak, aşağıdaki hususlara dikkat etmeniz daha iyi olur:

  1. Araçların etiketleme doğruluğu
  2. Kalite güvencesi araçlarla garanti edilir
  3. Entegrasyon yetenekleri
  4. Sızıntılara karşı güvenlik ve bağışıklama
  5. Bulut tabanlı kurulum veya değil
  6. Kalite Kontrol yönetimi zekası 
  7. Aracın Fail-Safes, Stop-Boşlukları ve Ölçeklenebilir hüneri
  8. Araçları sunan şirket
Veri etiketlemeyi kullanan endüstriler

Veri etiketleme araçları ve kaynakları tarafından en iyi şekilde sunulan sektörler şunları içerir:

  1. Tıbbi yapay zeka: Odak alanları, daha iyi tıbbi görüntüleme, en aza indirilmiş bekleme süreleri ve minimum iş yükü için bilgisayar görüşüne sahip eğitim tanılama modellerini içerir.
  2. Finans: Odak alanları, metin etiketleme yoluyla kredi risklerini, kredi uygunluğunu ve diğer önemli faktörleri değerlendirmeyi içerir.
  3. Otonom Araç veya Ulaşım: Odak alanları, bireyleri, sinyalleri, blokajları vb. algılamak için çılgınca bir eğitim verisi hacmine sahip modelleri istiflemek için NLP ve Bilgisayarla Görme uygulamasını içerir.
  4. Perakende ve e-Ticaret: Odak alanları arasında fiyatlandırmaya özel kararlar, iyileştirilmiş e-ticaret, alıcı kişiliğini izleme, satın alma alışkanlıklarını anlama ve kullanıcı deneyimini güçlendirme yer alır.
  5. Teknoloji: Odak alanları arasında ürün üretimi, kutu toplama, kritik üretim hatalarının önceden tespit edilmesi ve daha fazlası yer alır.
  6. coğrafi: Odak alanları, belirli etiketleme teknikleriyle GPS ve uzaktan algılamayı içerir
  7. Tarım: Odak alanları arasında hassas tarım kavramlarını ilerletmek, toprak ve mahsul koşullarını optimize etmek, verimi belirlemek ve daha fazlasını yapmak için GPS sensörleri, insansız hava araçları ve bilgisayar vizyonunun kullanılması yer alır.
İnşa Et ve Satın Al

Veri etiketlemeyi rayına oturtmak için hangisinin daha iyi bir strateji olduğu konusunda hâlâ kafanız karıştı, örneğin, kendi kendini yöneten bir kurulum oluşturma veya bir üçüncü taraf hizmet sağlayıcıdan bir kurulum satın alma. Daha iyi karar vermenize yardımcı olacak her birinin artıları ve eksileri şunlardır:

'Yapı' Yaklaşımı

İnşa etmeksatın almak

Hit:

  • Kurulumlar üzerinde daha iyi kontrol
  • Sistemler eğitilirken daha hızlı yanıt izleme

Hit:

  • Pazara Daha Hızlı Çıkma Süresi
  • Erken benimseyen avantajından yararlanmanızı sağlar
  • Avangard teknolojiye erişim
  • Daha iyi veri güvenliği uyumluluğu

Özlüyor:

  • Yavaş dağıtım
  • Büyük genel giderler
  • Gecikmeli başlangıç
  • Daha yüksek bütçe kısıtlamaları
  • Devam eden bakım gerektirir
  • Ölçeklenebilirlik, geliştirme masraflarını cezbeder

Özlüyor:

  • Çoğunlukla genel
  • Özel kullanım durumlarına uyması için özelleştirmelere ihtiyaç duyabilir
  • Gelecekteki desteğin garantisi yok

Faydaları:

  • Geliştirilmiş bağımlılık
  • Esneklik eklendi
  • Kendi Kendini Düşünen Güvenlik Önlemleri

Faydaları:

  • Ekiplere sürekli erişim
  • Daha hızlı entegrasyonlar
  • Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik
  • Sıfır sahip olma maliyeti
  • Kaynaklara ve tekniklere anında erişim
  • Önceden tanımlanmış güvenlik protokolleri

Karar

Zaman kısıtlaması olmayan özel bir yapay zeka sistemi kurmayı planlıyorsanız, sıfırdan bir etiketleme aracı oluşturmak mantıklıdır. Diğer her şey için bir alet satın almak en iyi yaklaşımdır

sosyal paylaşım