データのラベル付け

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

データラベリングとは

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。

グローバルデータラベリング市場

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。

ビジネスが直面する7つのデータラベリングの課題

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
データラベリングの種類

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。

データラベリングの4つの重要なステップ

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。

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
適切なツールを選択する際に考慮すべき要素

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。

  1. 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 
  2. 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。
  3. あなたが念頭に置いている品質基準 
  4. コンプライアンス固有のニーズ
  5. 商用、オープンソース、およびフリーウェアのツール
  6. 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。

  1. ツールのラベリング精度
  2. 品質保証はツールによって保証されています
  3. 統合機能
  4. リークに対するセキュリティとイミュニティ
  5. クラウドベースのセットアップかどうか
  6. 品質管理管理の洞察力 
  7. 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
  8. ツールを提供する会社
データラベリングを使用する業界

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 小売: 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。
  5. 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。
  6. 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
  7. 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。
ビルド対。 買う

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

• 完成に向けてあなたの背中を押してくれる、執筆のための持続可能で本物のモーメンタムを作り出す。購 入

ヒット数:

  • セットアップのより良い制御
  • システムのトレーニング中の応答監視の高速化

ヒット数:

  • 市場投入までの時間の短縮
  • アーリーアダプターの利点を手に入れることができます
  • 前衛的な技術へのアクセス
  • データセキュリティコンプライアンスの向上

ミス:

  • 展開が遅い
  • 大きなオーバーヘッド
  • 遅発性
  • より高い予算制約
  • 継続的なメンテナンスが必要
  • スケーラビリティは拡張費用を引き付ける

ミス:

  • 主にジェネリック
  • 排他的なユースケースに適合するようにカスタマイズが必要な場合があります
  • 将来のサポートの保証はありません

利点:

  • 依存関係の改善
  • 追加された柔軟性
  • 自己主張のセキュリティセーフガード

利点:

  • チームへの継続的なアクセス
  • より高速な統合
  • スケーラビリティの向上
  • ゼロ所有コスト
  • リソースとテクニックへの即時アクセス
  • 事前定義されたセキュリティプロトコル

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

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