データ注釈の初心者向けガイド: ヒントとベスト プラクティス

究極のバイヤーガイド2024

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 だけでなく、データの注釈もプロジェクトのいくつかの困難な側面になります。 AI および ML モデルの出力は、トレーニングに使用するデータに左右されます。そのため、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。

概要

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?

機械学習 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。

データ注釈とは何ですか?

データ注釈は、機械学習アルゴリズムが処理する情報を理解して分類できるようにするために、データに属性を付与、タグ付け、またはラベル付けするプロセスです。 このプロセスは、AI モデルのトレーニングに不可欠であり、画像、オーディオ ファイル、ビデオ映像、テキストなどのさまざまなデータ タイプを正確に理解できるようにします。

データ注釈とは

コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、センサーからのデータに依存して正確な運転判断を下す自動運転車を想像してみてください。 自動車の AI モデルが他の車両、歩行者、動物、障害物などの障害物を区別できるようにするには、受け取るデータにラベルを付けるか注釈を付ける必要があります。

教師あり学習では、モデルに与えられるラベル付けされたデータが多いほど、自律的に機能することを学習する速度が速くなるため、データの注釈は特に重要です。 注釈付きデータにより、チャットボット、音声認識、自動化などのさまざまなアプリケーションに AI モデルを展開できるようになり、最適なパフォーマンスと信頼できる結果が得られます。

機械学習におけるデータアノテーションの重要性

機械学習には、人間が経験から学ぶのと同じように、データから学習することによってコンピューター システムのパフォーマンスを向上させることが含まれます。 データの注釈、またはラベル付けは、アルゴリズムをトレーニングしてパターンを認識し、正確な予測を行うのに役立つため、このプロセスで非常に重要です。

機械学習では、ニューラル ネットワークは層に編成されたデジタル ニューロンで構成されます。 これらのネットワークは、人間の脳と同様に情報を処理します。 ラベル付きデータは、アルゴリズムがラベル付きの例から学習する機械学習の一般的なアプローチである教師あり学習に不可欠です。

ラベル付けされたデータを使用したトレーニングとテストのデータセットにより、機械学習モデルは受信データを効率的に解釈して並べ替えることができます。 アルゴリズムが自律的に学習し、人間の介入を最小限に抑えて結果に優先順位を付けるのに役立つ、高品質の注釈付きデータを提供できます。

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。

画像分類 – 画像の分類では、コンテンツに基づいて事前定義されたカテゴリまたはラベルを画像に割り当てます。 このタイプの注釈は、画像を自動的に認識して分類するように AI モデルをトレーニングするために使用されます。

物体認識・検出 – オブジェクト認識またはオブジェクト検出は、画像内の特定のオブジェクトを識別してラベル付けするプロセスです。 このタイプの注釈は、AI モデルをトレーニングして、現実世界の画像またはビデオ内のオブジェクトを見つけて認識するために使用されます。

Segmentation – 画像のセグメンテーションでは、画像を複数のセグメントまたは領域に分割し、それぞれが特定のオブジェクトまたは対象領域に対応します。 このタイプの注釈は、AI モデルをトレーニングしてピクセル レベルで画像を分析するために使用され、より正確なオブジェクト認識とシーン理解を可能にします。

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。

感情の注釈 – 感情の注釈には、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、テキスト データが伝える感情のラベル付けが含まれます。 このタイプの注釈は、テキストで表現された感情を理解して評価するように AI モデルをトレーニングする感情分析で一般的に使用されます。

感情分析

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 & 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。

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

データのラベル付けとデータの注釈付けプロセスの重要なステップ

データ アノテーション プロセスには、機械学習アプリケーションの高品質で正確なデータ ラベル付けを保証するための明確に定義された一連の手順が含まれます。 これらの手順は、データ収集から、さらに使用するための注釈付きデータのエクスポートまで、プロセスのあらゆる側面をカバーしています。
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

データ注釈は次のように行われます。

  1. データ収集: データ注釈プロセスの最初のステップは、画像、ビデオ、音声録音、テキスト データなどのすべての関連データを一元化された場所に収集することです。
  2. データの前処理: 画像の傾き補正、テキストの書式設定、またはビデオ コンテンツの書き起こしにより、収集したデータを標準化および強化します。 前処理により、データが注釈の準備ができていることが保証されます。
  3. 適切なベンダーまたはツールを選択してください: プロジェクトの要件に基づいて、適切なデータ注釈ツールまたはベンダーを選択してください。 オプションには、データ アノテーション用の Nanonets、画像アノテーション用の V7、ビデオ アノテーション用の Appen、ドキュメント アノテーション用の Nanonets などのプラットフォームが含まれます。
  4. 注釈のガイドライン: 注釈者または注釈ツールの明確なガイドラインを確立して、プロセス全体で一貫性と正確性を確保します。
  5. 注釈: 確立されたガイドラインに従って、人間のアノテーターまたはデータ注釈ソフトウェアを使用して、データにラベルを付けてタグを付けます。
  6. 品質保証 (QA): 注釈付きデータを確認して、正確性と一貫性を確保します。 結果の品質を検証するために、必要に応じて複数のブラインド アノテーションを使用します。
  7. データのエクスポート: データの注釈が完了したら、必要な形式でデータをエクスポートします。 Nanonets のようなプラットフォームは、さまざまなビジネス ソフトウェア アプリケーションへのシームレスなデータ エクスポートを可能にします。

プロジェクトのサイズ、複雑さ、および利用可能なリソースに応じて、データ注釈プロセス全体は数日から数週間の範囲になります。

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。

データ注釈の利点は何ですか?

データ注釈は、機械学習システムを最適化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために不可欠です。 データ注釈の主な利点を次に示します。

  1. トレーニング効率の向上: データのラベル付けにより、機械学習モデルのトレーニングが改善され、全体的な効率が向上し、より正確な結果が得られます。
  2. 精度の向上: 正確に注釈が付けられたデータにより、アルゴリズムが効果的に適応して学習できるようになり、将来のタスクでより高いレベルの精度が得られます。
  3. 人間の介入の削減: 高度なデータ注釈ツールにより、手作業による介入の必要性が大幅に減少し、プロセスが合理化され、関連するコストが削減されます。

したがって、データ注釈は、AI モデルのトレーニングに従来必要とされていたコストと手作業を最小限に抑えながら、より効率的で正確な機械学習システムに貢献します。データ注釈の利点の分析

AI 成功のためのデータ注釈の主な課題

データ注釈は、AI および機械学習モデルの開発と精度において重要な役割を果たします。 ただし、このプロセスには独自の一連の課題があります。

  1. データに注釈を付けるコスト: データ注釈は、手動または自動で実行できます。 手作業による注釈付けには、多大な労力、時間、およびリソースが必要であり、コストの増加につながる可能性があります。 プロセス全体でデータの品質を維持することも、これらの費用の一因となります。
  2. 注釈の精度: アノテーション プロセス中に人的エラーが発生すると、データ品質が低下し、AI/ML モデルのパフォーマンスと予測に直接影響を与える可能性があります。 Gartner による調査では、次のことが強調されています。 データ品質の低さは、企業に最大 15% のコストをもたらします 彼らの収入の。
  3. スケーラビリティ: データ量が増えると、注釈プロセスがより複雑になり、時間がかかる可能性があります。 多くの組織にとって、品質と効率を維持しながらデータ注釈をスケーリングすることは困難です。
  4. データのプライバシーとセキュリティ: 個人情報、医療記録、財務データなどの機密データに注釈を付けると、プライバシーとセキュリティに関する懸念が生じます。 注釈プロセスが関連するデータ保護規制と倫理ガイドラインに準拠していることを確認することは、法的および評判上のリスクを回避するために重要です。
  5. 多様なデータ タイプの管理: テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまなデータ タイプを処理することは、特にさまざまな注釈技術や専門知識が必要な場合に困難な場合があります。 これらのデータ型全体で注釈プロセスを調整および管理することは、複雑でリソースを大量に消費する可能性があります。

組織は、これらの課題を理解して対処することで、データ注釈に関連する障害を克服し、AI および機械学習プロジェクトの効率と有効性を向上させることができます。

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。

プロジェクトに適したデータ注釈ツールを選択する方法

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?

AI でのデータ注釈の実際の使用例

データ注釈はさまざまな業界で不可欠であり、より正確で効率的な AI および機械学習モデルの開発を可能にします。 データ注釈の業界固有の使用例を次に示します。

ヘルスケア データの注釈

ヘルスケアでは、データ注釈は医療画像 (MRI スキャンなど)、電子医療記録 (EMR)、および臨床メモにラベルを付けます。 このプロセスは、病気の診断と自動化された医療データ分析のためのコンピューター ビジョン システムの開発に役立ちます。

小売データの注釈

小売データの注釈には、製品画像、顧客データ、感情データのラベル付けが含まれます。 このタイプのアノテーションは、AI/ML モデルを作成およびトレーニングして、顧客の感情を理解し、製品を推奨し、全体的な顧客体験を向上させるのに役立ちます。

財務データ注釈

財務データの注釈は、財務文書と取引データに注釈を付けることに重点を置いています。 この注釈タイプは、不正行為の検出、コンプライアンスの問題への対処、その他の財務プロセスの合理化を行う AI/ML システムの開発に不可欠です。

自動車データ注釈

自動車業界でのデータ注釈には、カメラや LiDAR センサー情報など、自動運転車からのデータのラベル付けが含まれます。 この注釈は、環境内のオブジェクトを検出し、自律走行車システムのその他の重要なデータ ポイントを処理するモデルを作成するのに役立ちます。

産業データ注釈

産業用データ注釈は、製造画像、保守データ、安全データ、品質管理情報など、さまざまな産業用アプリケーションからのデータに注釈を付けるために使用されます。 このタイプのデータ注釈は、生産プロセスの異常を検出し、作業員の安全を確保できるモデルを作成するのに役立ちます。

データ注釈のベスト プラクティスは何ですか?

AI および機械学習プロジェクトを確実に成功させるには、データ注釈のベスト プラクティスに従うことが不可欠です。 これらのプラクティスは、注釈付きデータの精度と一貫性を高めるのに役立ちます。

  1. 適切なデータ構造を選択してください: 有用であるために十分に具体的でありながら、データ セットのすべての可能なバリエーションをキャプチャするために十分に一般的なデータ ラベルを作成します。
  2. 明確な指示を提供する: 詳細でわかりやすいデータ アノテーションのガイドラインとベスト プラクティスを作成して、さまざまなアノテーター間でデータの一貫性と正確性を確保します。
  3. アノテーションのワークロードを最適化する: 注釈はコストがかかる可能性があるため、事前にラベル付けされたデータセットを提供するデータ収集サービスを利用するなど、より手頃な代替手段を検討してください。
  4. 必要に応じてさらにデータを収集する: 機械学習モデルの品質が損なわれないように、データ収集会社と協力して、必要に応じてより多くのデータを収集します。
  5. アウトソーシングまたはクラウドソーシング: データ注釈の要件が大きくなりすぎて、内部リソースにとって時間がかかりすぎる場合は、アウトソーシングまたはクラウドソーシングを検討してください。
  6. 人間と機械の努力を組み合わせる: データ アノテーション ソフトウェアでヒューマン イン ザ ループ アプローチを使用して、ヒューマン アノテーターが最も困難なケースに集中し、トレーニング データ セットの多様性を高めることができるようにします。
  7. 品質を優先する: 品質保証のために、データ注釈を定期的にテストしてください。 データセットのラベル付けの正確さと一貫性について、複数のアノテーターが互いの作業をレビューするように奨励します。
  8. コンプライアンスを確保: 人や医療記録を含む画像などの機密データ セットに注釈を付ける場合は、プライバシーと倫理の問題を慎重に検討してください。 現地の規則を遵守しないと、会社の評判が損なわれる可能性があります。

これらのデータ アノテーションのベスト プラクティスに従うことで、データ セットが正確にラベル付けされ、データ サイエンティストがアクセスできるようになり、データ駆動型プロジェクトを推進する準備が整ったことを保証できます。

ケーススタディ

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。