Аннотирование данных в мире ИИ — один из наиболее важных процессов, обеспечивающих доступность набора обучающих данных для алгоритмов машинного обучения. А модель искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения нуждается в аннотированных изображениях, чтобы сделать различные объекты узнаваемыми для лучшего понимания окружающей среды.

Процесс аннотирования данных включает в себя от сбора данных до маркировки, проверки качества и проверки, что делает необработанные данные пригодными для обучения машинному обучению. Для контролируемых проектов машинного обучения без помеченных данных невозможно обучить модель ИИ.

В течение всего процесса хорошо обученный персонал с правильными инструментами и методами, данные аннотируются в соответствии с требованиями, а затем обрабатываются в высокозащищенной среде для клиентов. Данные зашифрованы, чтобы обеспечить их безопасную передачу клиентам во избежание любого риска. Итак, прямо здесь мы обсудим процесс маркировки данных для пошаговых фактов.

ПРОЦЕСС МАРКИРОВКИ ДАННЫХ

Сбор наборов данных

Первым шагом к аннотации данных является понимание проблемы предоставления точных данных для обучения ИИ. Следовательно, сбор наборов данных от клиента является важным аспектом. Таким образом, необработанные данные собираются непосредственно у клиента в хорошо организованном формате.

Данные собираются через надлежащий канал, чтобы убедиться в их оригинальности и безопасности. Многие коммерческие предприятия используют разные маршруты для отправки данных для маркировки. Иногда он предоставляется в зашифрованном виде и после аннотации данных снова отправляется клиенту в защищенном формате.

Маркировка набора данных

После получения данных организация процесса маркировки является следующей частью маркировки данных. На самом деле, для контролируемого машинного обучения требуются помеченные данные, и правильная маркировка важна, чтобы убедиться, что модель ИИ точно обучена и работает правильно.

Выбор правильных инструментов и методов является еще одним фактором для маркировки данных. А аннотация изображения делается для создания наборов обучающих данных для модели ИИ на основе компьютерного зрения. Также необходимо обеспечить качество, чтобы модель могла предсказывать точные результаты. Чтобы рассмотреть все эти моменты, здесь также необходимо обсудить два момента
— как маркировать данные и кто будет маркировать данные.

Также прочтите: Каковы применения аннотации изображений в машинном обучении и искусственном интеллекте?

Как маркировать данные. Получив набор данных для маркировки, команда аннотаторов должна решить, какой тип аннотации будет применяться здесь, например, обнаружение, классификация и сегментация объекта. Здесь, если клиент предоставляет определенный инструмент или программное обеспечение, аннотаторы используют его для аннотирования изображений.

После того, как наборы данных назначены аннотаторам и проинструктированы, какой тип аннотаций и какие инструменты лучше всего подходят для аннотирования данных.

Кто будет маркировать данные. Аналогично, следующим шагом в процессе маркировки данных является то, кто будет аннотировать или маркировать данные. Здесь для компаний, занимающихся искусственным интеллектом, доступны два варианта: во-первых, организовать собственное средство маркировки данных, которое может быть легко управляемым для вас и может стоить меньше, но может занять чрезвычайно
время из-за сбора и маркировки целых наборов данных. .

Второй вариант — передать задачу маркировки другим компаниям, занимающимся аннотированием данных, у которых есть команда хорошо обученных и опытных аннотаторов, которые размечают данные для машинного обучения с большей эффективностью и качеством. Лучшая часть аутсорсинга заключается в том, что данные могут быстро агрегироваться. В то время как, с другой стороны, прозрачность, точность и высокая стоимость являются важными факторами при использовании аутсорсинговых услуг.

Проверка качества и оценка

После аннотирования данных проверка качества является одним из наиболее важных факторов процесса маркировки данных. Здесь квалифицированный аннотатор вручную проверяет качество каждого аннотированного изображения, чтобы убедиться, что алгоритм машинного обучения обучен с нужной точностью.

Здесь наборы данных также оцениваются для их проверки, и, если есть какое-либо исправление, данные правильно аннотируются и, наконец, проверяются для обучения машинному обучению. Здесь высококвалифицированные аннотаторы должны осмотрительно проверять качество помеченных данных, чтобы убедиться, что компании, использующие ИИ
, получают лучшие и высококачественные наборы данных по лучшей цене.

Окончательная доставка аннотированных наборов данных

Последний шаг в процессе аннотирования данных — после маркировки данные должны быть безопасно доставлены клиенту. Здесь снова обеспечивается подлинность и конфиденциальность данных до тех пор, пока данные не будут доставлены клиенту. И способ доставки данных также зависит от компании к компании, но должен быть безопасный режим для отправки таких данных с полной конфиденциальностью и безопасностью.

Процесс маркировки данных в Cogito

Большинство компаний следуют вышеописанному процессу маркировки данных, но немногие компании используют более сложный или даже более изощренный, но безопасный процесс аннотирования данных. Cogito — одна из компаний, предлагающих решение для маркировки данных мирового класса с новым уровнем точности. Он следует
международным стандартам безопасности данных и конфиденциальности, чтобы гарантировать оригинальность модели ИИ.

Первоначально блог был опубликован по адресу: https://cogitoai.home.blog/2020/08/24/what-is-best-data-labeling-process-to-create-training-data-for-ai/