データ注釈とデータラベリング

究極のバイヤーガイド2022

したがって、新しいAI / MLイニシアチブを開始したいのですが、今では、高品質を見つけるだけでなく、すぐに気づきます。 トレーニングデータ しかし、データの注釈もプロジェクトにとって難しい側面のいくつかになります。 AIとMLモデルの出力は、トレーニングに使用するデータと同じくらい優れているため、データの集計とそのデータのタグ付けと識別に適用する精度が重要です。

ビジネスAIとマシンに最適なデータ注釈とデータラベリングサービスをどこで入手できますか
学習プロジェクト?

それはあなたのようなすべてのエグゼクティブとビジネスリーダーが彼らを開発するときに考慮しなければならない質問です
AI / MLイニシアチブのそれぞれのロードマップとタイムライン。

データ注釈
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序言

このガイドは、ニューラルネットワークと他のタイプのAIおよびML操作の両方のデータソーシングとデータ実装の要点に考えを向け始めているバイヤーと意思決定者にとって非常に役立ちます。

データ注釈

この記事は、プロセスが何であるか、なぜそれが避けられない、重要であるかを明らかにすることに完全に専念しています
データ注釈ツールなどに取り組む際に企業が考慮すべき要素。 したがって、ビジネスを所有している場合は、このガイドでデータアノテーションについて知っておく必要のあるすべてのことを説明しているので、啓蒙に向けて準備してください。

始めましょう。

記事をざっと読んでいる人のために、ガイドにあるいくつかの簡単なポイントを以下に示します。

  • データ注釈とは何かを理解する
  • さまざまなタイプのデータ注釈プロセスを知る
  • データ注釈プロセスを実装する利点を理解する
  • 社内のデータラベリングを行うべきか、それともアウトソーシングするべきかを明確にします
  • 適切なデータ注釈の選択に関する洞察も

このガイドは誰のためのものですか?

この広範なガイドの対象は次のとおりです。

  • 大量のデータを定期的に処理しているすべての起業家やソロプレナー
  • AIと機械学習、またはプロセス最適化手法を使い始めている専門家
  • AIモジュールまたはAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮することを目的としたプロジェクトマネージャー
  • そして、AIプロセスに関係するレイヤーの詳細を知りたい技術愛好家。
データ注釈

機械学習とは何ですか?

データ注釈または データラベリング 機械学習をサポートし、コンポーネントのタグ付けまたは識別で構成されていること。 しかし、深層学習と機械学習自体については、機械学習の基本的な前提は、コンピューターシステムとプログラムが、直接的な人間の助けや介入なしに、人間の認知プロセスに似た方法で出力を改善して、洞察を与えることができるということです。 言い換えれば、彼らは自己学習型の機械になり、人間のように、より多くの練習を積むことで仕事が上手になります。 この「実践」は、より多くの(そしてより良い)トレーニングデータを分析および解釈することから得られます。

データ注釈

機械学習の重要な概念のXNUMXつは、個々のデジタルニューロンがレイヤーで一緒にマッピングされるニューラルネットワークです。 ニューラルネットワークは、実際の人間の脳の働きのように、これらの層を介して信号を送信し、結果を取得します。

これが現場でどのように見えるかはケースバイケースで異なりますが、基本的な要素が適用されます。 それらのXNUMXつは、ラベル付きの教師あり学習の必要性です。

このラベル付けされたデータは通常、将来のデータ入力が追加されたときに機械学習プログラムを将来の結果に向けるトレーニングおよびテストセットの形式で提供されます。 言い換えると、適切なテストおよびトレーニングデータの設定があれば、マシンは新しい受信本番データをより適切かつ効率的な方法で解釈および並べ替えることができます。

その意味で、この機械学習を最適化することは、品質の探求​​であり、「価値学習の問題」を解決する方法です。つまり、機械が自分で考え、できるだけ少ない人的支援で結果に優先順位を付ける方法を学ぶことができるという問題です。

現在の最高のプログラムを開発する上で、効果的なAI / ML実装の鍵は、「クリーンな」ラベル付きデータです。 適切に設計され、注釈が付けられたテストおよびトレーニングデータセットは、エンジニアがMLを成功させるために必要な結果をサポートします。

データラベリングとは何ですか? 初心者が知っておくべきことすべて

データ注釈とは何ですか?

前述したように、生成されたデータの95%近くが構造化されていません。 簡単に言うと、非構造化データはいたるところに存在する可能性があり、適切に定義されていません。 AIモデルを構築している場合は、出力と推論を処理して配信するために、アルゴリズムに情報をフィードする必要があります。

データ注釈このプロセスは、アルゴリズムが供給されているデータを理解して分類した場合にのみ発生します。

また、データの帰属、タグ付け、またはラベル付けのこのプロセスは、データ注釈と呼ばれます。 要約すると、データのラベル付けとデータの注釈は、データセット内の関連情報/メタデータにラベルを付けるかタグ付けして、マシンがそれらを理解できるようにすることです。 データセットは、画像、オーディオファイル、ビデオフッテージ、さらにはテキストなど、どのような形式でもかまいません。 データ内の要素にラベルを付けると、MLモデルは処理対象を正確に理解し、その情報を保持して、既存の知識に基づいて構築された新しい情報を自動的に処理し、タイムリーな意思決定を行います。

データ注釈を使用すると、AIモデルは、受信するデータがオーディオ、ビデオ、テキスト、グラフィックス、または形式の組み合わせであるかどうかを認識します。 割り当てられた機能とパラメーターに応じて、モデルはデータを分類し、タスクの実行を続行します。

AIと機械学習モデルは、必要な出力をより効率的かつ効果的に提供するために一貫してトレーニングする必要があるため、データの注釈付けは避けられません。 教師あり学習では、モデルに提供される注釈付きデータが多いほど、自律的に学習するためのトレーニングが早くなるため、プロセスはますます重要になります。

たとえば、自動運転車について話す必要がある場合、自動運転車は、次のような多様な技術コンポーネントから生成されたデータに完全に依存しています。 コンピュータビジョン、NLP(Natural Language Processing)、センサーなど、データ注釈は、アルゴリズムをプッシュして毎秒正確な運転決定を行うものです。 プロセスがない場合、モデルは、接近するハードルが別の車、歩行者、動物、または障害物であるかどうかを理解できません。 これは、望ましくない結果とAIモデルの失敗をもたらすだけです。

データ注釈が実装されると、モデルは正確にトレーニングされます。 したがって、チャットボット、音声認識、自動化、またはその他のプロセスのモデルを展開するかどうかに関係なく、最適な結果と絶対確実なモデルが得られます。

データ注釈が必要なのはなぜですか?

私たちは、コンピューターが正確であるだけでなく、関連性がありタイムリーな究極の結果を提供できることを知っています。 しかし、機械はどのようにしてそのような効率で提供することを学ぶのでしょうか?


これはすべてデータ注釈によるものです。 機械学習モジュールがまだ開発中の場合、意思決定やオブジェクトや要素の識別を向上させるために、大量のAIトレーニングデータが次々と提供されます。

モジュールが猫と犬、名詞と形容詞、または歩道からの道路を区別できるのは、データ注釈のプロセスを通じてのみです。 データ注釈がないと、世界のあらゆるものに関する固有の情報や知識がないため、すべての画像はマシンで同じになります。

システムが正確な結果を提供し、モジュールがコンピュータービジョンと音声、認識モデルをトレーニングする要素を識別するのに役立つようにするには、データ注釈が必要です。 支点に機械駆動の意思決定システムがあるモデルまたはシステムでは、意思決定が正確で適切であることを確認するためにデータ注釈が必要です。

データ注釈とデータラベリング

使用されるコンテンツのタグ付けのスタイルとタイプを除いて、データの注釈とデータのラベル付けの間には非常に細い線の違いがあります。 したがって、AIモデルとアルゴリズムのトレーニングプロセスに応じて、MLトレーニングデータセットを作成するために互換的に使用されることがよくあります。

データ注釈データのラベル付け
データ注釈は、オブジェクトをマシンで認識できるようにするためにデータにラベルを付ける手法です。データのラベル付けとは、さまざまなデータに情報/メタデータを追加することです。
MLモデルをトレーニングするためのタイプ(テキスト、オーディオ、画像、ビデオ)
注釈付きデータは、MLモデルをトレーニングするための基本的な要件ですラベル付けとは、データセット内の関連する機能を識別することです。
注釈は、関連データの認識に役立ちますラベル付けは、アルゴリズムをトレーニングするためにパターンを認識するのに役立ちます

データ注釈とデータラベリングの台頭

データ注釈とデータラベリングのユースケースを説明する最も簡単な方法は、最初に教師ありおよび教師なし機械学習について説明することです。

一般的に言えば、 教師付き機械学習、人間は、機械学習アルゴリズムに有利なスタートを切る「ラベル付きデータ」を提供しています。 何か続ける。 人間は、ShaipCloudなどのさまざまなツールやプラットフォームを使用してデータユニットにタグを付けているため、機械学習アルゴリズムは、遭遇するデータについて何かを知っていれば、実行する必要のあるすべての作業を適用できます。

対照的に、 教師なしデータ学習 マシンが多かれ少なかれ自分でデータポイントを識別しなければならないプログラムを含みます。

これを理解するために過度に単純化された方法を使用することは、「フルーツバスケット」の例を使用することです。 人工知能アルゴリズムを使用して、リンゴ、バナナ、ブドウを論理的な結果に分類するという目標があるとします。

データの注釈とデータのラベル付け

ラベル付けされたデータ、リンゴ、バナナ、ブドウとしてすでに識別されている結果を使用して、プログラムが行う必要があるのは、結果を正しく分類するためにこれらのラベル付けされたテスト項目を区別することだけです。

ただし、教師なし機械学習(データのラベル付けがない場合)では、機械は視覚的な基準(たとえば、黄色の長いオブジェクトまたは緑のクラスター化されたオブジェクトから赤の丸いオブジェクトを並べ替える)を通じてリンゴ、ブドウ、バナナを識別する必要があります。

教師なし学習の主な欠点は、アルゴリズムが非常に多くの重要な方法でブラインドで動作することです。 はい、それは結果を生み出すことができますが、はるかに強力なアルゴリズム開発と技術リソースがなければなりません。 そのすべてが、より多くの開発費と先行リソースを意味し、さらに大きなレベルの不確実性を追加します。 これが、教師あり学習モデル、およびそれらに付属するデータの注釈とラベル付けが、あらゆる種類のMLプロジェクトの構築に非常に役立つ理由です。 多くの場合、教師あり学習プロジェクトは、先行開発コストが低く、精度がはるかに高くなります。

このコンテキストでは、データ注釈とデータラベリングがAIまたはMLプログラムの能力を劇的に向上させると同時に、市場投入までの時間と総所有コストを削減する方法を簡単に理解できます。

このタイプの調査アプリケーションと実装が重要であり、需要があることを確認したので、プレーヤーを見てみましょう。

繰り返しになりますが、このガイドが役立つように設計されている人々、つまり組織のAI計画の戦略家または作成者として活動するバイヤーと意思決定者から始まります。 次に、アルゴリズムとデータを直接操作し、場合によってはAI / MLシステムの出力を監視および制御するデータサイエンティストとデータエンジニアにまで拡張されます。 ここで「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の重要な役割が発揮されます。

ヒューマンインザループ(HITL) これは、AI操作における人間による監視の重要性に対処するための一般的な方法です。 この概念は、さまざまな面でのデータラベリングに非常に関連しています。まず、データラベリング自体をHITLの実装と見なすことができます。

データのラベル付け/注釈ツールとは何ですか?

データラベリング/注釈ツール 簡単に言うと、スペシャリストやエキスパートがすべてのタイプのデータセットに注釈を付けたり、タグを付けたり、ラベルを付けたりできるプラットフォームまたはポータルです。 これは、生データと、機械学習モジュールが最終的に解約する結果との間の架け橋または媒体です。

データラベリングツールは、機械学習モデルの高品質のトレーニングデータに注釈を付けるオンプレミスまたはクラウドベースのソリューションです。 多くの企業が複雑な注釈を作成するために外部ベンダーに依存していますが、一部の組織は、カスタムビルドされたツール、または市場で入手可能なフリーウェアまたはオープンソースツールに基づく独自のツールをまだ持っています。 このようなツールは通常、特定のデータタイプ(画像、ビデオ、テキスト、オーディオなど)を処理するように設計されています。ツールは、データアノテーターが画像にラベルを付けるためのバウンディングボックスやポリゴンなどの機能またはオプションを提供します。 オプションを選択して、特定のタスクを実行するだけです。

データ労働における主要な課題を克服する

を開発または取得する際に評価する必要のある重要な課題がいくつかあります。 データ注釈およびラベリングサービス これにより、機械学習(ML)モデルの最高品質の出力が提供されます。

いくつかの課題は、ラベルを付けるデータ(つまり、テキストドキュメント、オーディオファイル、画像、またはビデオ)に適切な分析をもたらすことと関係があります。 すべての場合において、最良の解決策は、具体的で的を絞った解釈、ラベリング、およびトランスクリプションを思い付くことができるでしょう。

ここで、アルゴリズムは筋肉質で、目前のタスクを対象にする必要があります。 しかし、これは、より優れたnlpデータラベリングサービスを開発する際の、より技術的な考慮事項のいくつかの基礎にすぎません。

より広いレベルでは、機械学習に最適なデータラベリングは、人間の参加の質に関するものです。 それは、あらゆる種類の人間の労働者のためのワークフロー管理とオンボーディングについてであり、適切な人が資格を持ち、適切な仕事をしていることを確認することです。

後で説明するように、特定の機械学習のユースケースにアプローチするための適切な人材と適切な委任を取得することには課題があります。

AI / ML実装の効果的なデータ注釈とデータラベル付けのサポートには、これらの主要な基本標準の両方を活用する必要があります。

データ労働

データ注釈の種類

これは、さまざまなデータ注釈タイプを含む包括的な用語です。 これには、画像、テキスト、オーディオ、およびビデオが含まれます。 理解を深めるために、それぞれをさらに細かく分割しました。 個別にチェックしてみましょう。

画像注釈

画像注釈

彼らが訓練したデータセットから、あなたの目と鼻、眉毛とまつげを即座に正確に区別することができます。 そのため、適用するフィルターは、顔の形やカメラへの近さなどに関係なく完全に適合します。


だから、あなたが今知っているように、 画像注釈 顔認識、コンピュータービジョン、ロボットビジョンなどを含むモジュールでは不可欠です。 AIの専門家がそのようなモデルをトレーニングするとき、画像の属性としてキャプション、識別子、キーワードを追加します。 次に、アルゴリズムはこれらのパラメーターを識別して理解し、自律的に学習します。

オーディオ注釈

オーディオ注釈

オーディオデータには、画像データよりもさらに多くのダイナミクスが付加されています。 言語、話者の人口統計、方言、気分、意図、感情、行動など、いくつかの要因がオーディオファイルに関連付けられていますが、これらに限定されません。 アルゴリズムの処理を効率化するには、タイムスタンプ、音声ラベリングなどの手法によって、これらすべてのパラメーターを識別してタグ付けする必要があります。 単なる口頭の合図に加えて、沈黙、呼吸、バックグラウンドノイズなどの非言語的なインスタンスに注釈を付けて、システムが包括的に理解できるようにすることができます。

ビデオ注釈

ビデオ注釈

画像が静止している間、ビデオは、動いているオブジェクトの効果を作成する画像の編集です。 現在、このコンパイルのすべての画像はフレームと呼ばれています。 ビデオ注釈に関する限り、このプロセスには、キーポイント、ポリゴン、またはバウンディングボックスを追加して、各フレームのフィールド内のさまざまなオブジェクトに注釈を付けることが含まれます。

これらのフレームをつなぎ合わせると、動作中のAIモデルによって、動き、動作、パターンなどを学習できます。 それは ビデオ注釈 ローカリゼーション、モーションブラー、オブジェクトトラッキングなどの概念をシステムに実装できます。

テキスト注釈

テキスト注釈

今日、ほとんどの企業は、独自の洞察と情報を得るためにテキストベースのデータに依存しています。 現在、テキストは、アプリに関する顧客からのフィードバックからソーシャルメディアへの言及までさまざまです。 また、主に単純な意図を伝える画像やビデオとは異なり、テキストには多くのセマンティクスがあります。

人間として、私たちはフレーズの文脈、すべての単語、文、またはフレーズの意味を理解し、それらを特定の状況または会話に関連付け、ステートメントの背後にある全体的な意味を理解するように調整されています。 一方、機械はこれを正確なレベルで行うことはできません。 皮肉、ユーモア、その他の抽象的な要素などの概念は彼らには知られていないため、テキストデータのラベル付けはより困難になります。 そのため、テキスト注釈には次のようなより洗練された段階があります。

セマンティックアノテーション –オブジェクト、製品、およびサービスは、適切なキーフレーズのタグ付けと識別パラメーターによって、より関連性が高くなります。 チャットボットも、この方法で人間の会話を模倣するように作られています。

インテントアノテーション –ユーザーの意図とユーザーが使用する言語は、マシンが理解できるようにタグ付けされています。 これにより、モデルは要求とコマンド、または推奨と予約などを区別できます。

テキストの分類 –文または段落は、包括的なトピック、傾向、主題、意見、カテゴリ(スポーツ、エンターテインメントなど)およびその他のパラメータに基づいてタグ付けおよび分類できます。

エンティティの注釈 –構造化されていない文にタグを付けて、より意味のあるものにし、機械が理解できる形式にします。 これを実現するには、XNUMXつの側面が関係します– 固有表現の認識 及び エンティティリンキング。 固有表現抽出とは、場所、人、イベント、組織などの名前にタグを付けて識別することであり、エンティティリンキングとは、これらのタグがそれに続く文、フレーズ、事実、または意見にリンクされることです。 まとめると、これらXNUMXつのプロセスは、関連するテキストとそれを取り巻くステートメントとの間の関係を確立します。

データラベリングおよびデータ注釈プロセスの3つの重要なステップ 

複雑なデータ注釈およびラベル付けプロジェクトで行われるステージングプロセスについて話すことが役立つ場合があります。

世界 第1ステージ 買収です。 ここで、企業はデータを収集して集約します。 このフェーズでは通常、人間のオペレーターから、またはデータライセンス契約を通じて、対象分野の専門知識を調達する必要があります。

世界 2番目の プロセスの中心的なステップには、実際のラベル付けと注釈が含まれます。

このステップでは、本の前半で説明したように、NER、感情、意図の分析が行われます。

これらは、設定された目標と目的を達成する機械学習プロジェクトで使用されるデータに正確にタグを付けてラベルを付けるための要点です。

データが十分にタグ付け、ラベル付け、または注釈付けされた後、データはに送信されます 第三段階と最終段階 展開または本番であるプロセスの。

データ注釈およびデータラベリングプロジェクトのXNUMXつの重要なステップ

アプリケーションフェーズについて覚えておくべきことのXNUMXつは、コンプライアンスの必要性です。 これは、プライバシーの問題が問題になる可能性がある段階です。 HIPAA、GDPR、その他の地方または連邦のガイドラインにかかわらず、使用中のデータは機密性が高く、管理する必要のあるデータである可能性があります。

これらすべての要因に注意を払うと、そのXNUMXつのステップのプロセスは、ビジネスの利害関係者のために結果を開発するのに独自に効果的です。

データ注釈プロセス

データ注釈およびデータラベリングプロジェクトのXNUMXつの重要なステップ

データ注釈およびデータラベリングツールの機能

データ注釈ツールは、AIプロジェクトを成功または失敗させる可能性のある決定的な要因です。 正確な出力と結果に関しては、データセットの品質だけは重要ではありません。 実際、AIモジュールのトレーニングに使用するデータ注釈ツールは、出力に大きな影響を与えます。

そのため、ビジネスまたはプロジェクトのニーズを満たす最も機能的で適切なデータラベリングツールを選択して使用することが不可欠です。 しかし、そもそもデータ注釈ツールとは何ですか? それはどのような目的に役立ちますか? タイプはありますか? さて、調べてみましょう。

データ注釈およびデータラベリングツールの機能

他のツールと同様に、データ注釈ツールは幅広い機能を提供します。 機能を簡単に理解できるように、データ注釈ツールを選択するときに探す必要のある最も基本的な機能のリストを以下に示します。

データセット管理

使用するデータ注釈ツールは、手元にあるデータセットをサポートし、それらをソフトウェアにインポートしてラベル付けできるようにする必要があります。 したがって、データセットの管理は、ツールが提供する主要な機能です。 最新のソリューションは、大量のデータをシームレスにインポートできると同時に、並べ替え、フィルター、クローン、マージなどのアクションを通じてデータセットを整理できる機能を提供します。

データセットの入力が完了したら、次はそれらを使用可能なファイルとしてエクスポートします。 使用するツールを使用すると、データセットを指定した形式で保存して、MLモデルにフィードできるようになります。

注釈テクニック

これは、データ注釈ツールが構築または設計されている目的です。 堅実なツールは、すべてのタイプのデータセットに対してさまざまな注釈手法を提供する必要があります。 これは、ニーズに合わせてカスタムソリューションを開発している場合を除きます。 ツールを使用すると、コンピュータビジョンのビデオや画像、NLPや文字起こしなどの音声やテキストに注釈を付けることができます。 これをさらに洗練するには、バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、直方体、補間、感情分析、品詞、共参照ソリューションなどを使用するオプションが必要です。

初心者向けには、AIを利用したデータ注釈ツールもあります。 これらには、アノテーターの作業パターンから自律的に学習し、画像やテキストに自動的に注釈を付けるAIモジュールが付属しています。 そのような
モジュールを使用して、アノテーターに信じられないほどの支援を提供し、注釈を最適化し、さらには品質チェックを実装することができます。

データ品質管理

品質チェックと言えば、そこにあるいくつかのデータ注釈ツールは、組み込みの品質チェックモジュールとともに展開されます。 これらにより、アノテーターはチームメンバーとのコラボレーションが向上し、ワークフローの最適化に役立ちます。 この機能を使用すると、アノテーターはコメントやフィードバックにリアルタイムでマークを付けて追跡したり、ファイルに変更を加えた人の背後にあるIDを追跡したり、以前のバージョンを復元したり、コンセンサスにラベルを付けることを選択したりできます。

セキュリティ

データを扱うため、セキュリティを最優先する必要があります。 個人情報や知的財産などの機密データに取り組んでいる可能性があります。 したがって、ツールは、データの保存場所と共有方法に関して気密なセキュリティを提供する必要があります。 チームメンバーへのアクセスを制限し、不正ダウンロードなどを防止するツールを提供する必要があります。

これらとは別に、セキュリティ標準とプロトコルを満たし、遵守する必要があります。

労働力管理

データ注釈ツールは、ある種のプロジェクト管理プラットフォームでもあり、タスクをチームメンバーに割り当てたり、共同作業を行ったり、レビューを行ったりすることができます。 そのため、生産性を最適化するには、ツールをワークフローとプロセスに適合させる必要があります。

さらに、データ注釈のプロセス自体には時間がかかるため、ツールには最小限の学習曲線が必要です。 単にツールを学ぶだけで多くの時間を費やすという目的には役立ちません。 したがって、誰でもすぐに開始できるように、直感的でシームレスである必要があります。

データ注釈の利点の分析

プロセスが非常に精巧で定義されている場合、ユーザーまたは専門家が経験できる特定の一連の利点がなければなりません。 データ注釈はAIと機械学習アルゴリズムのトレーニングプロセスを最適化するという事実とは別に、さまざまな利点も提供します。 それらが何であるかを調べてみましょう。
データ注釈の利点の分析

より没入型のユーザーエクスペリエンス

AIモデルの目的は、ユーザーに究極のエクスペリエンスを提供し、ユーザーの生活をシンプルにすることです。 チャットボット、自動化、検索エンジンなどのアイデアはすべて同じ目的で生まれました。 データ注釈を使用すると、ユーザーは、競合が解決され、検索クエリに関連する結果が表示され、コマンドとタスクが簡単に実行されるシームレスなオンラインエクスペリエンスを利用できます。

それらはチューリングテストをクラック可能にします

チューリングテストは、思考機械のためにアランチューリングによって提案されました。 システムがテストをクラックするとき、それは人間の精神と同等であると言われ、機械の反対側の人は彼らが他の人間または機械と相互作用しているかどうかを知ることができません。 今日、私たちはデータラベリング技術のためにチューリングテストをクラックすることから一歩離れています。 チャットボットと仮想アシスタントはすべて、人間との会話をシームレスに再現する優れた注釈モデルを利用しています。 お気づきの方もいらっしゃると思いますが、Siriのようなバーチャルアシスタントは賢くなっただけでなく、風変わりにもなっています。

それらは結果をより効果的にします

AIモデルの影響は、AIモデルが提供する結果の効率から解読できます。 データに完全に注釈が付けられ、タグが付けられている場合、AIモデルは失敗することはなく、最も効果的で正確な出力を生成するだけです。 実際、彼らは、結果が動的であり、応答が固有の状況やシナリオに応じて変化するように訓練されます。

データ注釈ツールを構築するかどうか

データ注釈またはデータラベリングプロジェクト中に発生する可能性のある重要で包括的な問題のXNUMXつは、これらのプロセスの機能を構築するか購入するかの選択です。 これは、さまざまなプロジェクトフェーズで数回発生する場合や、プログラムのさまざまなセグメントに関連する場合があります。 システムを内部で構築するかベンダーに依存するかを選択する際には、常にトレードオフがあります。

データ注釈ツールを構築するかしないか

お分かりのように、データの注釈は複雑なプロセスです。 同時に、それは主観的なプロセスでもあります。 つまり、データ注釈ツールを購入するか構築するかという質問に対する単一の答えはありません。 多くの要因を考慮する必要があり、要件を理解し、実際に購入または構築する必要があるかどうかを理解するために、いくつかの質問を自問する必要があります。

これを簡単にするために、考慮すべきいくつかの要素があります。

あなたの目標

定義する必要のある最初の要素は、人工知能と機械学習の概念の目標です。

  • なぜあなたはあなたのビジネスにそれらを実装しているのですか?
  • 彼らはあなたの顧客が直面している現実の問題を解決しますか?
  • 彼らはフロントエンドまたはバックエンドのプロセスを行っていますか?
  • AIを使用して新しい機能を導入したり、既存のWebサイト、アプリ、モジュールを最適化したりしますか?
  • あなたのセグメントであなたの競争相手は何をしていますか?
  • AIの介入が必要なユースケースは十分にありますか?

これらへの回答は、あなたの考え(現在は至る所にあるかもしれません)をXNUMXつの場所にまとめ、より明確にします。

AIデータ収集/ライセンス

AIモデルが機能するために必要な要素は、データのXNUMXつだけです。 大量のグラウンドトゥルースデータをどこから生成できるかを特定する必要があります。 ビジネスで大量のデータが生成され、ビジネス、運用、競合他社の調査、市場の変動性分析、顧客行動の調査などに関する重要な洞察を得るために処理する必要がある場合は、データ注釈ツールを導入する必要があります。 ただし、生成するデータの量も考慮する必要があります。 前述のように、AIモデルは、供給されるデータの質と量によってのみ効果的です。 したがって、あなたの決定は常にこの要因に依存する必要があります。

MLモデルをトレーニングするための適切なデータがない場合は、ベンダーが非常に便利で、MLモデルのトレーニングに必要な適切なデータセットのデータライセンスを取得できます。 場合によっては、ベンダーがもたらす価値の一部には、技術力と、プロジェクトの成功を促進するリソースへのアクセスの両方が含まれます。

予算

現在議論しているすべての要因におそらく影響を与えるもうXNUMXつの基本的な条件。 データ注釈を作成するか購入するかという問題の解決策は、十分な予算があるかどうかを理解すれば簡単になります。

コンプライアンスの複雑さ

コンプライアンスの複雑さ ベンダーは、データのプライバシーと機密データの正しい処理に関して非常に役立ちます。 これらのタイプのユースケースのXNUMXつは、HIPAAやその他のデータプライバシールールへの準拠を損なうことなく機械学習の力を利用したい病院または医療関連のビジネスに関係しています。 医療分野以外でも、欧州のGDPRのような法律により、データセットの管理が強化されており、企業の利害関係者の側により多くの警戒が求められています。

マンパワー

データ注釈には、ビジネスの規模、規模、ドメインに関係なく、熟練した人材が必要です。 毎日最低限のデータを生成している場合でも、ラベル付けのためにデータを処理するにはデータの専門家が必要です。 それで、今、あなたはあなたが必要な人的資源を持っているかどうかを理解する必要があります。もしそうなら、彼らは必要なツールとテクニックに熟練していますか、それとも彼らはスキルアップが必要ですか? 彼らがスキルアップを必要とする場合、そもそも彼らを訓練するための予算はありますか?

さらに、最高のデータ注釈およびデータラベリングプログラムは、多くの主題またはドメインの専門家を採用し、年齢、性別、専門分野などの人口統計に従って、または多くの場合、使用するローカライズされた言語の観点からそれらをセグメント化します。 ここでも、Shaipで、適切な人を適切な席に配置し、それによってプログラムによる取り組みを成功に導く適切なヒューマンインザループプロセスを推進することについて話します。

小規模および大規模なプロジェクトの運用とコストのしきい値

多くの場合、ベンダーサポートは、小規模なプロジェクトや小規模なプロジェクトフェーズの場合の選択肢になります。 コストを管理できる場合、企業はデータ注釈またはデータラベル付けプロジェクトをより効率的にするためにアウトソーシングの恩恵を受けることができます。

企業は、重要なしきい値を確認することもできます。多くのベンダーは、消費されるデータの量やその他のリソースベンチマークにコストを結び付けています。 たとえば、ある会社が、テストセットの設定に必要な面倒なデータ入力を行うためにベンダーにサインアップしたとします。

たとえば、ビジネスパートナーがアマゾンウェブサービスまたは他のサードパーティベンダーからAWSデータストレージの別のブロック、または他のサービスコンポーネントを取り出さなければならない場合、契約に隠れたしきい値がある可能性があります。 彼らはそれをより高いコストの形で顧客に渡し、それは値札を顧客の手の届かないところに置きます。

このような場合、ベンダーから提供されるサービスを計測することで、プロジェクトを手頃な価格に保つことができます。 適切な範囲を設定することで、プロジェクトのコストが問題の企業にとって合理的または実現可能な金額を超えないようにすることができます。

オープンソースとフリーウェアの代替

オープンソースとフリーウェアの代替完全なベンダーサポートに代わるものとして、オープンソースソフトウェア、さらにはフリーウェアを使用して、データの注釈付けやラベル付けプロジェクトを実施する方法があります。 ここには、企業がすべてをゼロから作成するのではなく、商用ベンダーに過度に依存することを避ける、一種の中間点があります。

オープンソースの日曜大工の考え方は、それ自体が一種の妥協案です。エンジニアと社内の人々は、分散型ユーザーベースが独自の草の根サポートを提供するオープンソースコミュニティを利用できます。 ベンダーから得られるものとは異なり、内部調査を行わずに24時間年中無休で簡単な支援や質問への回答を得ることができませんが、価格は低くなります。

したがって、大きな問題–データ注釈ツールをいつ購入する必要があるか:

多くの種類のハイテクプロジェクトと同様に、このタイプの分析(いつ構築するか、いつ購入するか)には、これらのプロジェクトの調達方法と管理方法についての熱心な検討と検討が必要です。 「ビルド」オプションを検討する際にAI / MLプロジェクトに関連してほとんどの企業が直面する課題は、プロジェクトのビルドと開発の部分だけではないということです。 多くの場合、真のAI / ML開発が発生する可能性があるポイントに到達するまでには、膨大な学習曲線があります。 新しいAI / MLチームとイニシアチブでは、「未知の未知数」の数が「既知の未知数」の数をはるかに上回っています。

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長所:

  • プロセス全体を完全に制御
  • より速い応答時間

長所:

  • 先発者の優位性のための市場投入までの時間の短縮
  • 業界のベストプラクティスに沿った最新のテクノロジーへのアクセス

短所:

  • ゆっくりと着実なプロセス。 忍耐、時間、そしてお金が必要です。
  • 継続的なメンテナンスとプラットフォームの強化費用
短所:
  • 既存のベンダー製品は、ユースケースをサポートするためにカスタマイズが必要な場合があります
  • プラットフォームは継続的な要件をサポートする可能性があり、将来のサポートを保証するものではありません。

物事をさらに簡単にするために、次の側面を考慮してください。

  • 大量のデータを処理するとき
  • さまざまな種類のデータに取り組むとき
  • モデルまたはソリューションに関連する機能が将来変更または進化する可能性がある場合
  • 漠然とした、または一般的なユースケースがある場合
  • データ注釈ツールの展開に伴う費用について明確なアイデアが必要な場合
  • また、ツールに取り組むための適切な労働力や熟練した専門家がなく、最小限の学習曲線を探している場合

回答がこれらのシナリオと反対であった場合は、ツールの構築に集中する必要があります。

適切なデータ注釈ツールを選択する際に考慮すべき要素

あなたがこれを読んでいるなら、これらのアイデアはエキサイティングに聞こえます、そして言うのは間違いなく簡単です。 では、既存の多数のデータ注釈ツールをどのように活用するのでしょうか。 したがって、次のステップは、適切なデータ注釈ツールの選択に関連する要因を検討することです。

数年前とは異なり、市場は今日実際に大量のデータ注釈ツールで進化してきました。 企業は、明確なニーズに基づいてXNUMXつを選択する際により多くのオプションがあります。 しかし、すべてのツールには、独自の長所と短所があります。 賢明な決定を下すには、主観的な要件とは別に客観的なルートをとる必要があります。

その過程で考慮すべき重要な要素のいくつかを見てみましょう。

ユースケースの定義

適切なデータ注釈ツールを選択するには、ユースケースを定義する必要があります。 要件にテキスト、画像、ビデオ、オーディオ、またはすべてのデータタイプの組み合わせが含まれるかどうかを理解する必要があります。 購入できるスタンドアロンツールと、データセットに対してさまざまなアクションを実行できる総合的なツールがあります。

今日のツールは直感的であり、ストレージ機能(ネットワーク、ローカル、またはクラウド)、注釈技術(オーディオ、画像、3Dなど)およびその他の多くの側面に関するオプションを提供します。 特定の要件に基づいてツールを選択できます。

品質管理基準の確立

品質管理基準の確立 AIモデルの目的と効率は、確立した品質基準に依存するため、これは考慮すべき重要な要素です。 監査と同様に、モデルが適切な方法で適切な目的でトレーニングされているかどうかを理解するために、フィードするデータと取得した結果の品質チェックを実行する必要があります。 しかし、問題は、どのように品質基準を確立するつもりですか?

多くの異なる種類の仕事と同様に、多くの人がデータの注釈とタグ付けを行うことができますが、さまざまな程度の成功を収めています。 サービスを依頼するときに、品質管理のレベルを自動的に確認することはありません。 そのため、結果は異なります。

では、アノテーターが品質に関するフィードバックを提供し、是正措置が即座に講じられるコンセンサスモデルを展開しますか? または、ユニオンモデルよりもサンプルレビュー、ゴールドスタンダードまたは交差点を好みますか?

最良の購入計画は、最終的な契約が合意される前に基準を設定することにより、最初から品質管理が実施されていることを保証します。 これを確立するときは、エラーマージンも見逃してはなりません。 システムは最大3%の割合でエラーを生成するため、手動による介入を完全に回避することはできません。 これには前もって作業が必要ですが、それだけの価値はあります。

誰があなたのデータに注釈を付けますか?

次の主な要因は、誰がデータに注釈を付けるかによって異なります。 社内チームを作るつもりですか、それとも外部委託したいですか? アウトソーシングをしている場合、データに関連するプライバシーと機密性の懸念から、考慮する必要のある合法性とコンプライアンス対策があります。 また、社内チームがある場合、新しいツールの学習はどの程度効率的ですか? あなたの製品やサービスを市場に出すまでの時間はどれくらいですか? 結果を承認するための適切な品質指標とチームがありますか?

ベンダー対。 パートナーディベート

ベンダー対。 パートナーディベート データ注釈は共同プロセスです。 これには、依存関係と相互運用性などの複雑さが含まれます。 これは、特定のチームが常に互いに連携して作業しており、チームのXNUMXつがベンダーになる可能性があることを意味します。 そのため、選択するベンダーまたはパートナーは、データのラベル付けに使用するツールと同じくらい重要です。

この要素を考慮して、ベンダーやパートナーと握手する前に、データと意図を機密に保つ能力、フィードバックを受け入れて取り組む意図、データ要求の観点から積極的であること、運用の柔軟性などの側面を検討する必要があります。 。 データ注釈の要件は常に線形または静的であるとは限らないため、柔軟性が含まれています。 あなたがあなたのビジネスをさらに拡大するにつれて、それらは将来変わるかもしれません。 現在テキストベースのデータのみを扱っている場合は、スケーリング時にオーディオまたはビデオデータに注釈を付けることができます。サポートは、その範囲を拡大する準備ができている必要があります。

ベンダーの関与

ベンダーの関与を評価する方法のXNUMXつは、受けるサポートです。

購入計画では、このコンポーネントをある程度考慮する必要があります。 地上でのサポートはどのようになりますか? 利害関係者とポイントの人々は、方程式の両側に誰になりますか?

ベンダーの関与が何であるか(またはそうなるか)を詳しく説明しなければならない具体的なタスクもあります。 特にデータ注釈またはデータラベリングプロジェクトの場合、ベンダーは生データを積極的に提供しますか? 誰が対象分野の専門家として行動し、誰が彼らを従業員または独立請負業者として雇用しますか?

主要なユースケース

なぜ企業はこの種のデータ注釈およびデータラベル付けプロジェクトに着手するのですか?

ユースケースはたくさんありますが、一般的なもののいくつかは、これらのシステムが企業が目標と目的を達成するのにどのように役立つかを示しています。

データ注釈の主な使用例

たとえば、一部のユースケースでは、デジタルアシスタントや対話型音声応答システムのトレーニングを試みます。 実際、同じ種類のリソースは、人工知能エンティティが人間と相互作用するあらゆる状況で役立つ可能性があります。 一般に、対象となるテストデータとトレーニングデータに貢献するデータ注釈とデータラベリングが多いほど、これらの関係はより適切に機能します。

データ注釈とデータラベリングのもうXNUMXつの重要な使用例は、業界固有のAIの開発です。 これらのタイプのプロジェクトのいくつかを「研究指向」のAIと呼ぶかもしれませんが、他のプロジェクトはより運用的または手続き的です。 ヘルスケアは、このデータ集約型の取り組みの主要な分野です。 ただし、それを念頭に置いて、金融、ホスピタリティ、製造、さらには小売などの他の業界でも、これらのタイプのシステムを使用します。

他のユースケースは、本質的により具体的です。 画像処理システムとして顔認識を取ります。 同じデータ注釈とデータラベル付けは、個人を識別し、ターゲットを絞った結果を生成するために必要な情報をコンピューターシステムに提供するのに役立ちます。

一部の企業の顔認識セクターへの嫌悪感は、それがどのように機能するかの一例です。 技術が十分に管理されていない場合、それは公平性とそれが人間のコミュニティに与える影響について大きな懸念を引き起こします。

お客様事例

これは、データの注釈とデータのラベル付けが実際に現場でどのように機能するかを説明するいくつかの具体的なケーススタディの例です。 Shaipでは、データの注釈とデータのラベル付けにおいて、最高レベルの品質と優れた結果を提供するように注意を払っています。

データ注釈とデータラベリングの標準的な成果に関する上記の説明の多くは、各プロジェクトへのアプローチ方法と、協力する企業や利害関係者に提供するものを明らかにしています。

これがどのように機能するかを示すケーススタディ資料:

データ注釈の主な使用例

臨床データライセンスプロジェクトでは、Shaipチームは6,000時間以上の音声を処理し、保護された健康情報(PHI)をすべて削除し、HIPAA準拠のコンテンツを医療音声認識モデルに残しました。

このタイプの場合、重要なのは基準と分類の成果です。 生データは音声形式であり、当事者の匿名化が必要です。 たとえば、NER分析を使用する場合、XNUMXつの目標は、コンテンツの匿名化と注釈付けを行うことです。

別のケーススタディには、詳細なケーススタディが含まれます 会話型AIトレーニングデータ 3,000週間にわたって14人の言語学者が働いて完了したプロジェクト。 これにより、27の言語でトレーニングデータが作成され、幅広いネイティブ言語で人間の対話を処理できる多言語デジタルアシスタントが進化しました。

この特定のケーススタディでは、適切な人を適切な椅子に配置する必要があることは明らかでした。 多数の対象分野の専門家とコンテンツ入力オペレーターは、特定のタイムラインでプロジェクトを完了するために、組織化と手順の合理化が必要であることを意味しました。 私たちのチームは、データの収集とその後のプロセスを最適化することで、業界標準を大幅に上回ることができました。

他のタイプのケーススタディには、ボットトレーニングや機械学習用のテキスト注釈などが含まれます。 繰り返しになりますが、テキスト形式では、プライバシー法に従って特定された当事者を扱い、生データを分類して目的の結果を得ることが依然として重要です。

言い換えれば、Shaipは、複数のデータタイプとフォーマットにまたがって作業する際に、生データとデータライセンスの両方のビジネスシナリオに同じ方法と原則を適用することで、同じ重要な成功を示しました。

アップラッピング

このガイドはあなたにとって有益であり、ほとんどの質問に答えてくれたと正直に信じています。 ただし、信頼できるベンダーについてまだ確信が持てない場合は、もう探す必要はありません。

Shaipは、最高のデータ注釈会社です。 データとその関連する懸念を他に類を見ないほど理解している分野の専門家がいます。 各プロジェクトまたはコラボレーションへのコミットメント、機密性、柔軟性、所有権などの能力を提供するため、私たちはあなたの理想的なパートナーになることができます。

したがって、注釈を取得する予定のデータの種類に関係なく、私たちのベテランチームがあなたの要求と目標を満たすことができます。 私たちと一緒に学習するために最適化されたAIモデルを入手してください。

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よくある質問(FAQ)

データ注釈またはデータラベリングは、結果を予測するために、特定のオブジェクトを含むデータをマシンで認識できるようにするプロセスです。 テキスト、画像、スキャンなどのオブジェクトにタグを付けたり、文字起こししたり、処理したりすることで、アルゴリズムがラベル付けされたデータを解釈し、人間の介入なしに実際のビジネスケースを独自に解決するためのトレーニングを受けることができます。

機械学習(教師ありまたは教師なしの両方)では、ラベル付きまたは注釈付きのデータは、現実世界の課題を解決するために、機械学習モデルに理解および認識させたい機能にタグを付け、転記または処理します。

データアノテーターとは、データを機械で認識できるようにデータを充実させるためにたゆまぬ努力をする人のことです。 これには、次のステップのXNUMXつまたはすべてが含まれる場合があります(手元のユースケースと要件に応じて):データクリーニング、データ転写、データラベリングまたはデータ注釈、QAなど。

機械学習用のメタデータで高品質のデータ(テキスト、オーディオ、画像、ビデオなど)にラベルを付けたり注釈を付けたりするために使用されるツールまたはプラットフォーム(クラウドベースまたはオンプレミス)は、データ注釈ツールと呼ばれます。

ビデオからフレームごとに動画にラベルを付けたり注釈を付けたりして、機械学習用の高品質のトレーニングデータを構築するために使用されるツールまたはプラットフォーム(クラウドベースまたはオンプレミス)。

機械学習用の高品質のトレーニングデータを構築するために、レビュー、新聞、医師の処方箋、電子健康記録、バランスシートなどのテキストにラベルを付けたり、注釈を付けたりするために使用されるツールまたはプラットフォーム(クラウドベースまたはオンプレミス)。 このプロセスは、ラベル付け、タグ付け、転記、または処理とも呼ばれます。