インテリジェントAIモデルは、パターンやオブジェクトを識別し、最終的に信頼できる決定を下せるように、広範囲にわたってトレーニングする必要があります。 ただし、トレーニングされたデータをランダムにフィードすることはできず、モデルがキュレートされた入力パターンを理解、処理、および包括的に学習できるように、ラベルを付ける必要があります。
ここで、特定のデータセットに従って情報またはメタデータにラベルを付ける行為としてデータのラベル付けが行われ、マシンの理解を深めることに焦点が当てられます。 さらに簡単に言うと、データラベリングは、データ、画像、テキスト、オーディオ、ビデオ、およびパターンを選択的に分類して、AIの実装を改善します。
毎時 NASSCOMデータラベリング レポートによると、世界のデータラベリング市場は700年と比較して2023年末までに2018％の価値成長が見込まれています。この成長は、内部でサポートされている自己管理ラベリングツールへの財政的配分を考慮に入れる可能性が最も高いです。リソース、さらにはサードパーティのソリューション。
これらの調査結果に加えて、グローバルデータラベリング市場は1.2年に2018億ドルの価値を蓄積したと推測することもできます。ただし、データラベリング市場規模が4.4億ドルの大規模な評価に達すると推定されるため、規模が拡大すると予想されます。 2023年までに。
データのラベル付けは時間の必要性ですが、いくつかの実装と価格固有の課題が伴います。
より差し迫ったもののいくつかは次のとおりです。
- 冗長なクレンジングツールのおかげで、データの準備が遅くなります
- 大量の労働力と大量のスクレイピングデータを処理するために必要なハードウェアの欠如
- 前衛的なラベリングツールとサポートテクノロジーへのアクセスの制限
- データラベリングのコストが高い
- 品質データのタグ付けが懸念される場合の一貫性の欠如
- AIモデルが追加の参加者セットをカバーする必要がある場合、スケーラビリティの欠如
- データの調達と使用中に安定したデータセキュリティ体制を維持することに関しては、コンプライアンスの欠如
データのラベル付けを概念的に分離することはできますが、関連するツールでは、データセットの性質に従って概念を分類する必要があります。 これらには以下が含まれます：
- オーディオ分類： 音声の収集、セグメンテーション、および文字起こしで構成されます
- 画像のラベリング： 収集、分類、セグメンテーション、およびキーポイントデータのラベル付けで構成されます
- テキストのラベル付け： テキストの抽出と分類が含まれます
- ビデオラベリング： ビデオの収集、分類、セグメンテーションなどの要素が含まれています
- 3Dラベリング： オブジェクトの追跡とセグメンテーションを備えています
特に広い観点からの前述の分離とは別に、データのラベル付けは、記述的、評価的、有益、および組み合わせを含むXNUMXつのタイプに分けられます。ただし、トレーニングの唯一の目的のために、データのラベル付けは、収集、セグメンテーション、転写、分類、抽出、オブジェクトトラッキング。これについては、個々のデータセットについてすでに説明しました。
データのラベル付けは詳細なプロセスであり、AIモデルを分類的にトレーニングするために次の手順が含まれます。
- 社内、オープンソース、ベンダーなどの戦略によるデータセットの収集
- コンピュータービジョン、ディープラーニング、およびNLP固有の機能に従ってデータセットにラベルを付ける
- 生成されたモデルをテストおよび評価して、展開の一部としてインテリジェンスを決定します
- 許容可能なモデル品質を満たし、最終的には包括的な使用のためにリリースします
信頼できるデータラベリングプラットフォームと同義のデータラベリングツールの適切なセットは、次の要素を念頭に置いて選択する必要があります。
- 定義されたユースケースを介してモデルに持たせたいインテリジェンスのタイプ
- データアノテーターの品質と経験。ツールを使用して精度を高めることができます。
- あなたが念頭に置いている品質基準
- コンプライアンス固有のニーズ
- 商用、オープンソース、およびフリーウェアのツール
- 余裕のある予算
上記の要因に加えて、次の考慮事項に注意することをお勧めします。
- ツールのラベリング精度
- 品質保証はツールによって保証されています
- 統合機能
- リークに対するセキュリティとイミュニティ
- クラウドベースのセットアップかどうか
- 品質管理管理の洞察力
- ツールのフェイルセーフ、ストップギャップ、およびスケーラブルな能力
- ツールを提供する会社
データラベリングツールとリソースが最適な業種は次のとおりです。
- 医療AI： 重点分野には、医用画像の改善、待ち時間の最小化、およびバックログの最小化のためのコンピュータービジョンを備えた診断モデルのトレーニングが含まれます。
- ファイナンス： 重点分野には、テキストラベリングによる信用リスク、ローンの適格性、およびその他の重要な要素の評価が含まれます。
- 自動運転車または輸送： 重点分野には、個人、信号、封鎖などを検出するための非常に大量のトレーニングデータをモデルにスタックするためのNLPおよびコンピュータービジョンの実装が含まれます。
- 小売と電子商取引: 重点分野には、価格設定固有の決定、eコマースの改善、購入者のペルソナの監視、購入習慣の理解、ユーザーエクスペリエンスの向上などがあります。
- 検出技術： 重点分野には、製品の製造、ビンのピッキング、重大な製造エラーの事前検出などが含まれます。
- 地理空間： 重点分野には、GPSと選択されたラベリング技術によるリモートセンシングが含まれます
- 農業： 重点分野には、GPSセンサー、ドローン、コンピュータービジョンを使用して、精密農業の概念を推進し、土壌と作物の状態を最適化し、収穫量を決定するなどが含まれます。
データラベリングを軌道に乗せるためのより良い戦略、つまり、自己管理型のセットアップを構築するか、サードパーティのサービスプロバイダーから購入するかについてはまだ混乱しています。 決定を下すのに役立つそれぞれの長所と短所は次のとおりです。
「ビルド」アプローチ
| 建設 | 購入 |
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ヒット数：
| ヒット数：
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ミス：
| ミス：
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利点：
| 利点：
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評決
時間の制約を受けずに専用のAIシステムを構築することを計画している場合は、ラベリングツールを最初から構築するのが理にかなっています。 それ以外の場合は、ツールを購入することが最善のアプローチです
