O que é anotação de dados [atualizado em 2025] – Melhores práticas, ferramentas, benefícios, desafios, tipos e muito mais
Precisa conhecer os fundamentos da anotação de dados? Leia este guia completo de anotação de dados para iniciantes para começar.
Então você deseja iniciar uma nova iniciativa de IA/ML e agora está percebendo rapidamente que não apenas encontrar produtos de alta qualidade dados de treinamento mas também a anotação de dados serão alguns dos aspectos desafiadores do seu projeto. A saída de seus modelos de IA e ML é tão boa quanto os dados que você usa para treiná-los – portanto, a precisão que você aplica à agregação de dados e à marcação e identificação desses dados é importante!
Onde você vai para obter os melhores serviços de anotação de dados e rotulagem de dados para IA de negócios e máquina
projetos de aprendizagem?
É uma questão que todo executivo e líder empresarial como você deve considerar ao desenvolver seu
roteiro e cronograma para cada um de seus sistemas de IA.
Introdução
Este artigo é totalmente dedicado a esclarecer o que é o processo, por que é inevitável, crucial
fatores que as empresas devem considerar ao abordar ferramentas de anotação de dados e muito mais. Então, se você tem um negócio, prepare-se para se esclarecer, pois este guia o guiará por tudo o que você precisa saber sobre anotação de dados. Também exploraremos como o gerenciamento de dados e o ciclo de vida da IA impactam o processo de anotação.
O que é Anotação de Dados em Machine Learning? Uma Perspectiva para 2025
Anotação de dados é o processo de atribuição, marcação ou rotulagem de dados para ajudar algoritmos de aprendizado de máquina a entender e classificar as informações que eles processam. A anotação de dados é uma parte crucial da curadoria de dados, que envolve preparar e organizar dados para uso em projetos de IA e aprendizado de máquina. Esse processo é essencial para treinar modelos de IA, permitindo que eles compreendam com precisão vários tipos de dados, como imagens, arquivos de áudio, filmagens de vídeo ou texto.
Procurando iniciar uma nova iniciativa de IA/ML, mas enfrentando desafios com anotação de dados? Você não está sozinho. De acordo com um estudo recente do MIT, 80% dos cientistas de dados gastam mais de 60% do seu tempo coletando e preparando dados em vez de construir modelos. A qualidade dos seus modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial depende diretamente dos seus dados de treinamento, tornando a anotação precisa de dados um dos fatores mais críticos para o sucesso da IA.
Este guia abrangente para anotação de dados em 2025 abrange tudo, desde conceitos básicos até técnicas avançadas, ajudando você a navegar pelas complexidades da preparação de dados de treinamento de alta qualidade para seus projetos de IA. Quer você esteja construindo sistemas de visão computacional, ferramentas de processamento de linguagem natural ou veículos autônomos, a anotação de dados adequada é sua base para o sucesso.
Imagine um carro autônomo que depende de dados de visão computacional, processamento de linguagem natural (NLP) e sensores para tomar decisões de direção precisas. Para ajudar o modelo de IA do carro a diferenciar entre obstáculos como outros veículos, pedestres, animais ou bloqueios de estradas, os dados recebidos devem ser rotulados ou anotados.
No aprendizado supervisionado, a anotação de dados é especialmente crucial, pois quanto mais dados rotulados são alimentados no modelo, mais rápido ele aprende a funcionar de forma autônoma. Os dados anotados permitem que os modelos de IA sejam implantados em vários aplicativos, como chatbots, reconhecimento de fala e automação, resultando em desempenho ideal e resultados confiáveis.
A importância estratégica da anotação de dados para projetos de IA
O cenário de anotação de dados continua a evoluir rapidamente, com implicações significativas para o desenvolvimento de IA:
- Crescimento de mercado: De acordo com a Grand View Research, o tamanho do mercado global de ferramentas de anotação de dados deve atingir US$ 3.4 bilhões até 2028, crescendo a um CAGR de 38.5% de 2021 a 2028.
- Métricas de eficiência: Estudos recentes mostram que a anotação assistida por IA pode reduzir o tempo de anotação em até 70% em comparação com métodos totalmente manuais.
- Impacto na qualidade: Uma pesquisa da IBM indica que melhorar a qualidade das anotações em apenas 5% pode aumentar a precisão do modelo em 15-20% para tarefas complexas de visão computacional.
- Fatores de custo: As organizações gastam em média US$ 12,000 a US$ 15,000 por mês em serviços de anotação de dados para projetos de médio porte.
- Taxas de adoção: 78% dos projetos de IA empresarial agora usam uma combinação de serviços de anotação internos e terceirizados, ante 54% em 2022.
- Técnicas emergentes: Abordagens de aprendizagem ativa e anotação semissupervisionada reduziram os custos de anotação em 35-40% para os primeiros usuários.
- Distribuição de mão de obra: A força de trabalho de anotação mudou significativamente, com 65% do trabalho de anotação agora realizado em centros de anotação especializados na Índia, Filipinas e Europa Oriental.
Tendências e estatísticas do mercado de anotação de dados para 2025
O aprendizado de máquina envolve sistemas de computador que melhoram seu desempenho aprendendo com os dados, assim como os humanos aprendem com a experiência. A anotação de dados, ou rotulagem, é crucial nesse processo, pois ajuda a treinar algoritmos para reconhecer padrões e fazer previsões precisas.
Serviços eficazes de anotação e gerenciamento de dados desempenham um papel vital no sucesso de projetos de aprendizado de máquina. No aprendizado de máquina, as redes neurais consistem em neurônios digitais organizados em camadas. Essas redes processam informações semelhantes ao cérebro humano. Os dados rotulados são vitais para o aprendizado supervisionado, uma abordagem comum no aprendizado de máquina em que os algoritmos aprendem a partir de exemplos rotulados.
Treinar e testar conjuntos de dados com dados rotulados permite que modelos de aprendizado de máquina interpretem e classifiquem dados recebidos de forma eficiente. Podemos fornecer dados anotados de alta qualidade para ajudar algoritmos a aprenderem de forma autônoma e priorizarem resultados com intervenção humana mínima. A importância da anotação de dados em IA está em sua capacidade de aprimorar a precisão e o desempenho do modelo ao longo do ciclo de vida da IA.
Por que a anotação de dados é necessária?
Sabemos que os computadores são capazes de fornecer resultados finais que não são apenas precisos, mas também relevantes e oportunos. No entanto, como uma máquina aprende a entregar com tanta eficiência?
Sem anotação de dados, todas as imagens seriam iguais para as máquinas, pois elas não possuem nenhuma informação ou conhecimento inerente sobre nada no mundo.
A anotação de dados é necessária para fazer com que os sistemas forneçam resultados precisos, ajude os módulos a identificar elementos para treinar modelos de visão computacional e fala, modelos de reconhecimento. Qualquer modelo ou sistema que tenha um sistema de tomada de decisão orientado por máquina no fulcro, a anotação de dados é necessária para garantir que as decisões sejam precisas e relevantes.
Anotação de dados para LLMs?
Os LLMs, por padrão, não entendem textos e sentenças. Eles precisam ser treinados para dissecar cada frase e palavra para decifrar o que um usuário está exatamente procurando e então entregar de acordo. O ajuste fino do LLM é uma etapa crucial neste processo, permitindo que esses modelos se adaptem a tarefas ou domínios específicos.
Então, quando um modelo de IA generativa apresenta a resposta mais precisa e relevante para uma consulta — mesmo quando são apresentadas as perguntas mais bizarras — sua precisão decorre de sua capacidade de compreender perfeitamente o prompt e suas complexidades por trás dele, como contexto, propósito, sarcasmo, intenção e muito mais.
A anotação de dados capacita o LLMS com recursos para fazer isso. Em palavras simples, a anotação de dados para aprendizado de máquina envolve rotular, categorizar, marcar e adicionar qualquer atributo adicional aos dados para que os modelos de aprendizado de máquina processem e analisem melhor. É somente através deste processo crítico que os resultados podem ser otimizados para a perfeição.
Quando se trata de anotar dados para LLMs, diversas técnicas são implementadas. Embora não exista uma regra sistemática sobre a implementação de uma técnica, ela geralmente fica a critério de especialistas, que analisam os prós e os contras de cada uma e implantam a mais ideal.
Vejamos algumas das técnicas comuns de anotação de dados para LLMs.
Anotação manual: Isso coloca os humanos no processo de anotar e revisar dados manualmente. Embora isso garanta resultados de alta qualidade, é tedioso e demorado.
Anotação semiautomática: Humanos e LLMs trabalham em conjunto para marcar conjuntos de dados. Isso garante a precisão dos humanos e a capacidade de manuseio de volume das máquinas. Os algoritmos de IA podem analisar dados brutos e sugerir rótulos preliminares, economizando um tempo valioso dos anotadores humanos. (por exemplo, a IA pode identificar potenciais regiões de interesse em imagens médicas para posterior rotulagem humana)
Aprendizagem Semi-Supervisionada: Combinar uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados para melhorar o desempenho do modelo.
Anotação automática: Economizadora de tempo e ideal para anotar grandes volumes de conjuntos de dados, a técnica depende dos recursos inatos de um modelo LLM para marcar e adicionar atributos. Embora economize tempo e lide com grandes volumes com eficiência, a precisão depende muito da qualidade e relevância dos modelos pré-treinados.
Ajuste de instrução: Refere-se ao ajuste fino de modelos de linguagem em tarefas descritas por instruções em linguagem natural, envolvendo treinamento em diversos conjuntos de instruções e saídas correspondentes.
Aprendizagem zero: Com base no conhecimento e nas percepções existentes, os LLMs podem fornecer dados rotulados como resultados nesta técnica. Isso reduz despesas na busca de etiquetas e é ideal para processar dados em massa. Essa técnica envolve o uso do conhecimento existente de um modelo para fazer previsões sobre tarefas nas quais ele não foi explicitamente treinado.
Solicitando: Semelhante à forma como um usuário solicita respostas a um modelo, os LLMs podem ser solicitados a anotar dados descrevendo requisitos. A qualidade da saída aqui depende diretamente da qualidade do prompt e da precisão das instruções.
Transferência de Aprendizagem: Usar modelos pré-treinados em tarefas semelhantes para reduzir a quantidade de dados rotulados necessários.
Aprendizado ativo: Aqui, o próprio modelo ML orienta o processo de anotação de dados. O modelo identifica pontos de dados que seriam mais benéficos para seu aprendizado e solicita anotações para esses pontos específicos. Essa abordagem direcionada reduz a quantidade geral de dados que precisam ser anotados, levando a Maior eficiência e Melhor desempenho do modelo.
Como selecionar as melhores ferramentas de anotação de dados em 2025
Em termos simples, é uma plataforma que permite que especialistas e especialistas anotem, marquem ou rotulem conjuntos de dados de todos os tipos. É uma ponte ou um meio entre dados brutos e os resultados que seus módulos de machine learning acabariam produzindo.
Uma ferramenta de rotulagem de dados é uma solução local ou baseada na nuvem que anota dados de treinamento de alta qualidade para modelos de aprendizado de máquina. Embora muitas empresas dependam de um fornecedor externo para fazer anotações complexas, algumas organizações ainda possuem suas próprias ferramentas, personalizadas ou baseadas em ferramentas gratuitas ou de código aberto disponíveis no mercado. Essas ferramentas geralmente são projetadas para lidar com tipos de dados específicos, ou seja, imagem, vídeo, texto, áudio, etc. As ferramentas oferecem recursos ou opções como caixas delimitadoras ou polígonos para anotadores de dados rotularem imagens. Eles podem simplesmente selecionar a opção e executar suas tarefas específicas.
Tipos de anotação de dados para aplicações modernas de IA
Este é um termo abrangente que engloba diferentes tipos de anotação de dados. Isso inclui imagem, texto, áudio e vídeo. Para lhe dar uma melhor compreensão, dividimos cada um em mais fragmentos. Vamos verificá-los individualmente.
Anotação de imagem
A partir dos conjuntos de dados em que eles foram treinados, eles podem diferenciar instantaneamente e com precisão seus olhos de seu nariz e sua sobrancelha de seus cílios. É por isso que os filtros que você aplica se encaixam perfeitamente, independentemente do formato do seu rosto, da proximidade da câmera e muito mais.
Então, como você já sabe, anotação de imagem é vital em módulos que envolvem reconhecimento facial, visão computacional, visão robótica e muito mais. Quando os especialistas em IA treinam esses modelos, eles adicionam legendas, identificadores e palavras-chave como atributos às suas imagens. Os algoritmos então identificam e entendem esses parâmetros e aprendem de forma autônoma.
Classificação de imagem - A classificação de imagens envolve a atribuição de categorias ou rótulos predefinidos a imagens com base em seu conteúdo. Esse tipo de anotação é usado para treinar modelos de IA para reconhecer e categorizar imagens automaticamente.
Reconhecimento/detecção de objetos - O reconhecimento de objetos, ou detecção de objetos, é o processo de identificar e rotular objetos específicos dentro de uma imagem. Esse tipo de anotação é usado para treinar modelos de IA para localizar e reconhecer objetos em imagens ou vídeos do mundo real.
Segmentação – A segmentação de imagem envolve a divisão de uma imagem em vários segmentos ou regiões, cada um correspondendo a um objeto ou área de interesse específico. Esse tipo de anotação é usado para treinar modelos de IA para analisar imagens em nível de pixel, permitindo um reconhecimento de objetos e compreensão de cena mais precisos.
Legenda de imagem: a transcrição de imagens é o processo de extrair detalhes das imagens e transformá-los em texto descritivo, que é então salvo como dados anotados. Ao fornecer imagens e especificar o que precisa ser anotado, a ferramenta produz tanto as imagens quanto suas descrições correspondentes.
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR): A tecnologia OCR permite que os computadores leiam e reconheçam texto de imagens ou documentos digitalizados. Este processo ajuda a extrair texto com precisão e teve um impacto significativo na digitalização, na entrada automatizada de dados e na melhoria da acessibilidade para pessoas com deficiência visual.
Estimativa de pose (anotação de ponto-chave): A estimativa de pose envolve identificar e rastrear pontos-chave do corpo, normalmente nas articulações, para determinar a posição e orientação de uma pessoa no espaço 2D ou 3D em imagens ou vídeos.
Anotação de Áudio
Os dados de áudio têm ainda mais dinâmicas anexadas a eles do que os dados de imagem. Vários fatores estão associados a um arquivo de áudio, incluindo, mas definitivamente não limitado a – idioma, demografia do falante, dialetos, humor, intenção, emoção, comportamento. Para que os algoritmos sejam eficientes no processamento, todos esses parâmetros devem ser identificados e marcados por técnicas como timestamp, rotulagem de áudio e muito mais. Além de pistas meramente verbais, instâncias não verbais como silêncio, respirações e até mesmo ruído de fundo podem ser anotadas para que os sistemas compreendam de forma abrangente.
Classificação de Áudio: A classificação de áudio classifica os dados sonoros com base em seus recursos, permitindo que as máquinas reconheçam e diferenciem vários tipos de áudio, como música, fala e sons da natureza. É frequentemente usado para classificar gêneros musicais, o que ajuda plataformas como o Spotify a recomendar faixas semelhantes.
Transcrição de áudio: A transcrição de áudio é o processo de transformar palavras faladas de arquivos de áudio em texto escrito, útil para criar legendas para entrevistas, filmes ou programas de TV. Embora ferramentas como o Whisper da OpenAI possam automatizar a transcrição em vários idiomas, elas podem precisar de alguma correção manual. Fornecemos um tutorial sobre como refinar essas transcrições usando a ferramenta de anotação de áudio do Shaip.
Anotação de Vídeo
Enquanto uma imagem está parada, um vídeo é uma compilação de imagens que criam um efeito de objetos em movimento. Agora, cada imagem nesta compilação é chamada de quadro. No que diz respeito à anotação de vídeo, o processo envolve a adição de pontos-chave, polígonos ou caixas delimitadoras para anotar diferentes objetos no campo em cada quadro.
Quando esses quadros são costurados, o movimento, o comportamento, os padrões e muito mais podem ser aprendidos pelos modelos de IA em ação. É somente através anotação de vídeo que conceitos como localização, desfoque de movimento e rastreamento de objetos poderiam ser implementados em sistemas. Vários softwares de anotação de dados de vídeo ajudam a anotar quadros. Quando esses quadros anotados são unidos, os modelos de IA podem aprender movimentos, comportamentos, padrões e muito mais. A anotação de vídeo é crucial para implementar conceitos como localização, desfoque de movimento e rastreamento de objetos em IA.
Classificação de vídeo (marcação): A classificação de vídeo envolve a classificação do conteúdo do vídeo em categorias específicas, o que é crucial para moderar o conteúdo online e garantir uma experiência segura para os usuários.
Legendagem de vídeo: Semelhante à forma como legendamos imagens, a legendagem de vídeos envolve transformar o conteúdo do vídeo em texto descritivo.
Evento de vídeo ou detecção de ação: Essa técnica identifica e classifica ações em vídeos, comumente utilizados em esportes para análise de desempenho ou em vigilância para detecção de eventos raros.
Detecção e rastreamento de objetos de vídeo: A detecção de objetos em vídeos identifica objetos e rastreia seu movimento entre quadros, observando detalhes como localização e tamanho à medida que eles se movem pela sequência.
Anotação de Texto
Hoje, a maioria das empresas depende de dados baseados em texto para obter informações e insights exclusivos. Agora, o texto pode ser qualquer coisa, desde feedback do cliente em um aplicativo até uma menção na mídia social. E, ao contrário de imagens e vídeos que transmitem intenções diretas, o texto vem com muita semântica.
Como seres humanos, estamos sintonizados para entender o contexto de uma frase, o significado de cada palavra, frase ou frase, relacioná-las a uma determinada situação ou conversa e, então, perceber o significado holístico por trás de uma afirmação. As máquinas, por outro lado, não podem fazer isso em níveis precisos. Conceitos como sarcasmo, humor e outros elementos abstratos são desconhecidos para eles e é por isso que a rotulagem de dados de texto se torna mais difícil. É por isso que a anotação de texto tem alguns estágios mais refinados, como o seguinte:
Anotação Semântica – objetos, produtos e serviços são tornados mais relevantes por meio de marcação de frase-chave apropriada e parâmetros de identificação. Os chatbots também são feitos para imitar conversas humanas dessa maneira.
Anotação de intenção – a intenção de um usuário e a linguagem usada por eles são marcadas para que as máquinas entendam. Com isso, os modelos podem diferenciar uma solicitação de um comando, ou uma recomendação de uma reserva e assim por diante.
Anotação de sentimento – A anotação de sentimento envolve rotular dados textuais com o sentimento que eles transmitem, como positivo, negativo ou neutro. Esse tipo de anotação é comumente usado na análise de sentimento, onde os modelos de IA são treinados para entender e avaliar as emoções expressas no texto.
Anotação de Entidade – onde frases não estruturadas são marcadas para torná-las mais significativas e trazê-las para um formato que possa ser entendido por máquinas. Para que isso aconteça, dois aspectos estão envolvidos – reconhecimento de entidade nomeada e vinculação de entidade. O reconhecimento de entidade nomeada é quando nomes de lugares, pessoas, eventos, organizações e muito mais são marcados e identificados e a vinculação de entidades é quando essas tags são vinculadas a frases, frases, fatos ou opiniões que as seguem. Coletivamente, esses dois processos estabelecem a relação entre os textos associados e o enunciado que os envolve.
Categorização de texto – Frases ou parágrafos podem ser marcados e classificados com base em tópicos abrangentes, tendências, assuntos, opiniões, categorias (esportes, entretenimento e similares) e outros parâmetros.
Anotação Lidar
A anotação LiDAR envolve rotular e categorizar dados de nuvem de pontos 3D de sensores LiDAR. Este processo essencial ajuda as máquinas a compreender informações espaciais para diversos usos. Por exemplo, em veículos autônomos, os dados LiDAR anotados permitem que os carros identifiquem objetos e naveguem com segurança. No planejamento urbano, ajuda a criar mapas detalhados da cidade em 3D. Para o monitoramento ambiental, auxilia na análise de estruturas florestais e no rastreamento de alterações no terreno. Também é usado em robótica, realidade aumentada e construção para medições precisas e reconhecimento de objetos.
Processo de rotulagem de dados/anotação de dados passo a passo para o sucesso do aprendizado de máquina
O processo de anotação de dados envolve uma série de etapas bem definidas para garantir um processo de rotulagem de dados preciso e de alta qualidade para aplicativos de machine learning. Essas etapas abrangem todos os aspectos do processo, desde a coleta de dados não estruturados até a exportação dos dados anotados para uso posterior. Práticas eficazes de MLOps podem agilizar esse processo e melhorar a eficiência geral.
Veja como a equipe de anotação de dados funciona:
- Coleção de dados: A primeira etapa no processo de anotação de dados é reunir todos os dados relevantes, como imagens, vídeos, gravações de áudio ou dados de texto, em um local centralizado.
- Pré-processamento de dados: Padronize e aprimore os dados coletados desviando imagens, formatando texto ou transcrevendo conteúdo de vídeo. O pré-processamento garante que os dados estejam prontos para a tarefa de anotação.
- Selecione o fornecedor ou ferramenta certa: Escolha uma ferramenta de anotação de dados ou um fornecedor apropriado com base nos requisitos do seu projeto.
- Diretrizes de anotação: Estabeleça diretrizes claras para anotadores ou ferramentas de anotação para garantir consistência e precisão ao longo do processo.
- Anotação: Rotule e marque os dados usando anotadores humanos ou plataforma de anotação de dados, seguindo as diretrizes estabelecidas.
- Garantia de qualidade (GQ): Revise os dados anotados para garantir precisão e consistência. Empregue várias anotações cegas, se necessário, para verificar a qualidade dos resultados.
- Exportação de dados: Depois de concluir a anotação de dados, exporte os dados no formato necessário. Plataformas como Nanonets permitem a exportação contínua de dados para vários aplicativos de software de negócios.
Todo o processo de anotação de dados pode variar de alguns dias a várias semanas, dependendo do tamanho, complexidade e recursos disponíveis do projeto.
Recursos avançados a serem procurados em plataformas de anotação de dados empresariais/ferramentas de rotulagem de dados
As ferramentas de anotação de dados são fatores decisivos que podem fazer ou quebrar seu projeto de IA. Quando se trata de saídas e resultados precisos, a qualidade dos conjuntos de dados por si só não importa. Na verdade, as ferramentas de anotação de dados que você usa para treinar seus módulos de IA influenciam imensamente seus resultados.
É por isso que é essencial selecionar e usar a ferramenta de rotulagem de dados mais funcional e adequada que atenda às necessidades do seu negócio ou projeto. Mas o que é uma ferramenta de anotação de dados em primeiro lugar? Que finalidade serve? Existem tipos? Bem, vamos descobrir.
Semelhante a outras ferramentas, as ferramentas de anotação de dados oferecem uma ampla variedade de recursos e capacidades. Para dar uma ideia rápida dos recursos, aqui está uma lista de alguns dos recursos mais fundamentais que você deve procurar ao selecionar uma ferramenta de anotação de dados.
Gerenciamento de conjunto de dados
A ferramenta de anotação de dados que você pretende usar deve suportar os grandes conjuntos de dados de alta qualidade que você tem em mãos e permitir que você os importe para o software para rotulagem. Portanto, gerenciar seus conjuntos de dados é o principal recurso que as ferramentas oferecem. Soluções contemporâneas oferecem recursos que permitem que você importe altos volumes de dados perfeitamente, permitindo simultaneamente que você organize seus conjuntos de dados por meio de ações como classificar, filtrar, clonar, mesclar e muito mais.
Uma vez que a entrada dos seus conjuntos de dados é feita, o próximo passo é exportá-los como arquivos utilizáveis. A ferramenta que você usa deve permitir que você salve seus conjuntos de dados no formato que você especificar para que você possa alimentá-los em seus modelos de ML. Capacidades efetivas de versionamento de dados são cruciais para manter a integridade do conjunto de dados durante todo o processo de anotação.
Técnicas de Anotação
É para isso que uma ferramenta de anotação de dados é construída ou projetada. Uma ferramenta sólida deve oferecer uma variedade de técnicas de anotação para conjuntos de dados de todos os tipos. Isso a menos que você esteja desenvolvendo uma solução personalizada para suas necessidades. Sua ferramenta deve permitir que você anote vídeos ou imagens de visão computacional, áudio ou texto de PNLs e transcrições e muito mais. Refinando isso ainda mais, deve haver opções para usar caixas delimitadoras, segmentação semântica, segmentação de instância, cuboides, interpolação, análise de sentimentos, classes gramaticais, solução de correferência e muito mais.
Para os não iniciados, também existem ferramentas de anotação de dados com inteligência artificial. Eles vêm com módulos de IA que aprendem de forma autônoma com os padrões de trabalho de um anotador e anotam imagens ou texto automaticamente. Tal
módulos podem ser usados para fornecer assistência incrível aos anotadores, otimizar anotações e até mesmo implementar verificações de qualidade.
Controle de qualidade de dados
Falando em verificações de qualidade, várias ferramentas de anotação de dados são lançadas com módulos de verificação de qualidade incorporados. Isso permite que os anotadores colaborem melhor com os membros da equipe e ajudem a otimizar os fluxos de trabalho. Com esse recurso, os anotadores podem marcar e rastrear comentários ou feedback em tempo real, rastrear identidades por trás de pessoas que fazem alterações em arquivos, restaurar versões anteriores, optar por rotular consenso e muito mais.
Segurança
Como você está trabalhando com dados, a segurança deve ser a prioridade mais alta. Você pode estar trabalhando em dados confidenciais, como os que envolvem detalhes pessoais ou propriedade intelectual. Portanto, sua ferramenta deve fornecer segurança absoluta em termos de onde os dados são armazenados e como são compartilhados. Ele deve fornecer ferramentas que limitem o acesso aos membros da equipe, impeçam downloads não autorizados e muito mais.
Além disso, padrões e protocolos de segurança de dados devem ser atendidos e cumpridos.
Gestão da força de trabalho
Uma ferramenta de anotação de dados também é uma espécie de plataforma de gerenciamento de projetos, onde as tarefas podem ser atribuídas aos membros da equipe, o trabalho colaborativo pode acontecer, as revisões são possíveis e muito mais. É por isso que sua ferramenta deve se adequar ao seu fluxo de trabalho e processo para otimizar a produtividade.
Além disso, a ferramenta também deve ter uma curva de aprendizado mínima, pois o processo de anotação de dados por si só é demorado. Não serve para nada gastar muito tempo simplesmente aprendendo a ferramenta. Portanto, deve ser intuitivo e contínuo para qualquer pessoa começar rapidamente.
Quais são os benefícios da anotação de dados?
A anotação de dados é crucial para otimizar os sistemas de aprendizado de máquina e oferecer experiências de usuário aprimoradas. Aqui estão alguns dos principais benefícios da anotação de dados:
- Eficiência de treinamento aprimorada: A rotulagem de dados ajuda os modelos de aprendizado de máquina a serem melhor treinados, melhorando a eficiência geral e produzindo resultados mais precisos.
- Maior precisão: Dados anotados com precisão garantem que os algoritmos possam se adaptar e aprender de forma eficaz, resultando em níveis mais altos de precisão em tarefas futuras.
- Intervenção humana reduzida: Ferramentas avançadas de anotação de dados diminuem significativamente a necessidade de intervenção manual, agilizando processos e reduzindo custos associados.
Assim, a anotação de dados contribui para sistemas de aprendizado de máquina mais eficientes e precisos, minimizando os custos e o esforço manual tradicionalmente necessários para treinar modelos de IA.
Controle de qualidade na anotação de dados
A Shaip garante qualidade de alto nível por meio de vários estágios de controle de qualidade para garantir a qualidade em projetos de anotação de dados.
- Treino inicial: Os anotadores são totalmente treinados nas diretrizes específicas do projeto.
- Monitoramento contínuo: Verificações regulares de qualidade durante o processo de anotação.
- Revisão final: Revisões abrangentes feitas por anotadores seniores e ferramentas automatizadas para garantir precisão e consistência.
Além disso, a IA também pode identificar inconsistências nas anotações humanas e sinalizá-las para revisão, garantindo maior qualidade geral dos dados. (por exemplo, a IA pode detectar discrepâncias na forma como diferentes anotadores rotulam o mesmo objeto em uma imagem). Assim, com humanos e IA, a qualidade da anotação pode ser melhorada significativamente, reduzindo ao mesmo tempo o tempo total necessário para concluir os projetos.
Superando desafios comuns de anotação de dados
A anotação de dados desempenha um papel crítico no desenvolvimento e na precisão dos modelos de IA e aprendizado de máquina. No entanto, o processo vem com seu próprio conjunto de desafios:
- Custo de anotar dados: A anotação de dados pode ser realizada manualmente ou automaticamente. A anotação manual requer esforço, tempo e recursos significativos, o que pode levar ao aumento de custos. Manter a qualidade dos dados ao longo do processo também contribui para essas despesas.
- Precisão de anotação: erros humanos durante o processo de anotação podem resultar em baixa qualidade dos dados, afetando diretamente o desempenho e as previsões dos modelos AI/ML. Um estudo do Gartner destaca que a má qualidade dos dados custa às empresas até 15% de suas receitas.
- Escalabilidade: À medida que o volume de dados aumenta, o processo de anotação pode se tornar mais complexo e demorado com conjuntos de dados maiores, especialmente ao trabalhar com dados multimodais. Escalar a anotação de dados mantendo a qualidade e a eficiência é um desafio para muitas organizações.
- Privacidade e segurança de dados: anotar dados confidenciais, como informações pessoais, registros médicos ou dados financeiros, gera preocupações sobre privacidade e segurança. Garantir que o processo de anotação esteja em conformidade com os regulamentos relevantes de proteção de dados e diretrizes éticas é crucial para evitar riscos legais e reputacionais.
- Gerenciando diversos tipos de dados: lidar com vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo, pode ser um desafio, especialmente quando eles exigem diferentes técnicas de anotação e experiência. Coordenar e gerenciar o processo de anotação nesses tipos de dados pode ser complexo e consumir muitos recursos.
As organizações podem entender e enfrentar esses desafios para superar os obstáculos associados à anotação de dados e melhorar a eficiência e a eficácia de seus projetos de IA e aprendizado de máquina.
Comparação de ferramentas de anotação de dados: estrutura de decisão de construção vs. compra
Um problema crítico e abrangente que pode surgir durante um projeto de anotação de dados ou rotulagem de dados é a escolha de construir ou comprar funcionalidades para esses processos. Isso pode surgir várias vezes em várias fases do projeto ou relacionado a diferentes segmentos do programa. Ao escolher entre construir um sistema internamente ou confiar em fornecedores, sempre há uma troca.
Como você provavelmente pode ver agora, a anotação de dados é um processo complexo. Ao mesmo tempo, é também um processo subjetivo. Ou seja, não há uma resposta única para a pergunta se você deve comprar ou construir uma ferramenta de anotação de dados. Muitos fatores precisam ser considerados e você precisa se fazer algumas perguntas para entender seus requisitos e perceber se realmente precisa comprar ou construir um.
Para tornar isso simples, aqui estão alguns dos fatores que você deve considerar.
Seu objetivo
O primeiro elemento que você precisa definir é o objetivo com seus conceitos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
- Por que você está implementando-os em seu negócio?
- Eles resolvem um problema do mundo real que seus clientes estão enfrentando?
- Eles estão fazendo algum processo de front-end ou back-end?
- Você usará a IA para introduzir novos recursos ou otimizar seu site, aplicativo ou módulo existente?
- O que seu concorrente está fazendo no seu segmento?
- Você tem casos de uso suficientes que precisam de intervenção de IA?
As respostas a elas agruparão seus pensamentos – que atualmente podem estar em todo o lugar – em um só lugar e lhe darão mais clareza.
Coleta de dados de IA / licenciamento
Os modelos de IA requerem apenas um elemento para funcionar – dados. Você precisa identificar de onde pode gerar grandes volumes de dados reais. Se sua empresa gera grandes volumes de dados que precisam ser processados para obter informações cruciais sobre negócios, operações, pesquisa de concorrentes, análise de volatilidade de mercado, estudo de comportamento do cliente e muito mais, você precisa de uma ferramenta de anotação de dados. No entanto, você também deve considerar o volume de dados que você gera. Como mencionado anteriormente, um modelo de IA é tão eficaz quanto a qualidade e a quantidade de dados que são alimentados. Portanto, suas decisões devem invariavelmente depender desse fator.
Se você não tiver os dados certos para treinar seus modelos de ML, os fornecedores podem ser bastante úteis, ajudando você com o licenciamento de dados do conjunto certo de dados necessários para treinar modelos de ML. Em alguns casos, parte do valor que o fornecedor traz envolverá tanto a proeza técnica quanto o acesso a recursos que promoverão o sucesso do projeto.
Faça o orçamento
Outra condição fundamental que provavelmente influencia todos os fatores que estamos discutindo atualmente. A solução para a questão de construir ou comprar uma anotação de dados se torna fácil quando você entende se tem orçamento suficiente para gastar.
Complexidades de conformidade
Manpower
A anotação de dados requer mão de obra qualificada para trabalhar, independentemente do tamanho, escala e domínio do seu negócio. Mesmo que você esteja gerando o mínimo de dados todos os dias, você precisa de especialistas em dados para trabalhar em seus dados para rotulagem. Então, agora, você precisa perceber se tem a mão de obra necessária. Se tiver, eles são qualificados nas ferramentas e técnicas necessárias ou precisam de qualificação? Se eles precisam de qualificação, você tem o orçamento para treiná-los em primeiro lugar?
Além disso, os melhores programas de anotação de dados e rotulagem de dados usam vários especialistas no assunto ou domínio e os segmentam de acordo com dados demográficos como idade, gênero e área de especialização – ou geralmente em termos dos idiomas localizados com os quais eles trabalharão. Isso é, novamente, onde nós da Shaip falamos sobre colocar as pessoas certas nos lugares certos, conduzindo assim os processos humanos corretos que levarão seus esforços programáticos ao sucesso.
Operações de pequenos e grandes projetos e limites de custo
Em muitos casos, o suporte do fornecedor pode ser mais uma opção para um projeto menor ou para fases menores do projeto. Quando os custos são controláveis, a empresa pode se beneficiar da terceirização para tornar os projetos de anotação ou rotulagem de dados mais eficientes.
As empresas também podem observar limites importantes – onde muitos fornecedores vinculam o custo à quantidade de dados consumidos ou a outros benchmarks de recursos. Por exemplo, digamos que uma empresa se inscreveu com um fornecedor para fazer a entrada de dados tediosa necessária para configurar conjuntos de teste.
Pode haver um limite oculto no contrato em que, por exemplo, o parceiro de negócios tenha que retirar outro bloco de armazenamento de dados da AWS ou algum outro componente de serviço da Amazon Web Services ou algum outro fornecedor terceirizado. Eles repassam isso para o cliente na forma de custos mais altos, e isso coloca o preço fora do alcance do cliente.
Nesses casos, medir os serviços que você obtém dos fornecedores ajuda a manter o projeto acessível. Ter o escopo certo no lugar garantirá que os custos do projeto não excedam o que é razoável ou viável para a empresa em questão.
Alternativas de código aberto e freeware
A mentalidade de “faça você mesmo” do código aberto é em si uma espécie de compromisso – engenheiros e pessoas internas podem tirar proveito da comunidade de código aberto, onde bases de usuários descentralizadas oferecem seus próprios tipos de suporte de base. Não será como o que você recebe de um fornecedor – você não terá assistência fácil 24 horas por dia, 7 dias por semana, ou respostas a perguntas sem fazer uma pesquisa interna – mas o preço é menor.
Então, a grande questão – Quando você deve comprar uma ferramenta de anotação de dados:
Tal como acontece com muitos tipos de projetos de alta tecnologia, esse tipo de análise – quando construir e quando comprar – requer reflexão dedicada e consideração de como esses projetos são adquiridos e gerenciados. Os desafios que a maioria das empresas enfrenta relacionados a projetos de IA/ML ao considerar a opção “construir” é que não se trata apenas das partes de construção e desenvolvimento do projeto. Muitas vezes, há uma enorme curva de aprendizado para chegar ao ponto em que o verdadeiro desenvolvimento de IA/ML pode ocorrer. Com novas equipes e iniciativas de IA/ML, o número de “desconhecidos desconhecidos” supera em muito o número de “desconhecidos conhecidos”.
| Construção | Comprar |
|---|---|
Prós:
| Prós:
|
Contras:
| Contras:
|
Para tornar as coisas ainda mais simples, considere os seguintes aspectos:
- quando você trabalha em grandes volumes de dados
- quando você trabalha em diversas variedades de dados
- quando as funcionalidades associadas aos seus modelos ou soluções podem mudar ou evoluir no futuro
- quando você tem um caso de uso vago ou genérico
- quando você precisa de uma ideia clara sobre as despesas envolvidas na implantação de uma ferramenta de anotação de dados
- e quando você não tem a força de trabalho certa ou especialistas qualificados para trabalhar nas ferramentas e está procurando uma curva de aprendizado mínima
Se suas respostas foram opostas a esses cenários, você deve se concentrar na construção de sua ferramenta.
Escolhendo a ferramenta certa de anotação de dados
Se você está lendo isso, essas ideias parecem empolgantes e são definitivamente mais fáceis de dizer do que de fazer. Então, como é possível aproveitar a infinidade de ferramentas de anotação de dados já existentes? Portanto, o próximo passo envolvido é considerar os fatores associados à escolha da ferramenta de anotação de dados correta.
Ao contrário de alguns anos atrás, o mercado evoluiu com toneladas de plataformas de rotulagem de dados de IA em prática hoje. As empresas têm mais opções na escolha de um com base em suas necessidades distintas. Mas cada ferramenta vem com seu próprio conjunto de prós e contras. Para tomar uma decisão sábia, é necessário seguir um caminho objetivo, além dos requisitos subjetivos. Vejamos alguns dos fatores cruciais que você deve considerar no processo.
Definindo seu caso de uso
Para selecionar a ferramenta de anotação de dados correta, você precisa definir seu caso de uso. Você deve perceber se seu requisito envolve texto, imagem, vídeo, áudio ou uma mistura de todos os tipos de dados. Existem ferramentas independentes que você pode comprar e ferramentas holísticas que permitem executar diversas ações em conjuntos de dados.
As ferramentas hoje são intuitivas e oferecem opções em termos de facilidades de armazenamento (rede, local ou nuvem), técnicas de anotação (áudio, imagem, 3D e mais) e uma série de outros aspectos. Você pode escolher uma ferramenta com base em seus requisitos específicos.
Estabelecendo Padrões de Controle de Qualidade
Tal como acontece com muitos tipos diferentes de trabalhos, muitas pessoas podem fazer uma anotação e marcação de dados, mas o fazem com vários graus de sucesso. Ao solicitar um serviço, você não verifica automaticamente o nível de controle de qualidade. É por isso que os resultados variam.
Então, você quer implantar um modelo de consenso, onde os anotadores oferecem feedback sobre a qualidade e as medidas corretivas são tomadas instantaneamente? Ou você prefere revisão de amostra, padrões-ouro ou interseção sobre modelos de união?
O melhor plano de compra garantirá que o controle de qualidade esteja em vigor desde o início, definindo padrões antes que qualquer contrato final seja acordado. Ao estabelecer isso, você também não deve ignorar as margens de erro. A intervenção manual não pode ser completamente evitada, pois os sistemas tendem a produzir erros em taxas de até 3%. Isso dá trabalho na frente, mas vale a pena.
Quem anotará seus dados?
O próximo fator importante depende de quem anota seus dados. Você pretende ter uma equipe interna ou prefere terceirizar? Se você estiver terceirizando, existem medidas legais e de conformidade que você precisa considerar devido às preocupações de privacidade e confidencialidade associadas aos dados. E se você tem uma equipe interna, qual é a eficiência deles em aprender uma nova ferramenta? Qual é o seu time-to-market com seu produto ou serviço? Você tem as métricas e equipes de qualidade certas para aprovar os resultados?
O vendedor vs. Debate de parceiros
Com esse fator, aspectos como a capacidade de manter seus dados e intenções confidenciais, a intenção de aceitar e trabalhar no feedback, ser proativo em termos de requisições de dados, flexibilidade nas operações e muito mais devem ser considerados antes de apertar a mão de um fornecedor ou parceiro . Incluímos flexibilidade porque os requisitos de anotação de dados nem sempre são lineares ou estáticos. Eles podem mudar no futuro à medida que você expande ainda mais seus negócios. Se você estiver lidando apenas com dados baseados em texto, convém anotar dados de áudio ou vídeo à medida que dimensiona e seu suporte deve estar pronto para expandir seus horizontes com você.
Envolvimento do Fornecedor
Uma das maneiras de avaliar o envolvimento do fornecedor é o suporte que você receberá. Qualquer plano de compra deve levar em consideração esse componente. Como será o suporte no chão? Quem serão as partes interessadas e as pessoas pontuais em ambos os lados da equação?
Há também tarefas concretas que precisam especificar qual é (ou será) o envolvimento do fornecedor. Para um projeto de anotação de dados ou rotulagem de dados em particular, o fornecedor fornecerá ativamente os dados brutos ou não? Quem atuará como especialistas no assunto e quem os empregará como funcionários ou contratados independentes?
Casos de uso e histórias de sucesso de anotação de dados específicos do setor
A anotação de dados é vital em vários setores, permitindo que eles desenvolvam modelos de IA e aprendizado de máquina mais precisos e eficientes. Aqui estão alguns casos de uso específicos do setor para anotação de dados:
Anotação de dados de assistência médica
A anotação de dados para imagens médicas é fundamental no desenvolvimento de ferramentas de análise de imagens médicas baseadas em IA. Os anotadores rotulam imagens médicas (como raios X, ressonâncias magnéticas) para características como tumores ou estruturas anatômicas específicas, permitindo que algoritmos detectem doenças e anormalidades com maior precisão. Por exemplo, a anotação de dados é crucial para treinar modelos de aprendizado de máquina para identificar lesões cancerígenas em sistemas de detecção de câncer de pele. Além disso, os anotadores de dados rotulam registros médicos eletrônicos (EMRs) e notas clínicas, auxiliando no desenvolvimento de sistemas de visão computacional para diagnóstico de doenças e análise automatizada de dados médicos.
Anotação de dados de varejo
A anotação de dados de varejo envolve rotular imagens de produtos, dados de clientes e dados de sentimento. Esse tipo de anotação ajuda a criar e treinar modelos de AI/ML para entender o sentimento do cliente, recomendar produtos e aprimorar a experiência geral do cliente.
Anotação de Dados Financeiros
O setor financeiro utiliza anotação de dados para detecção de fraudes e análise de sentimentos de artigos de notícias financeiras. Os anotadores rotulam transações ou artigos de notícias como fraudulentos ou legítimos, treinando modelos de IA para sinalizar automaticamente atividades suspeitas e identificar tendências potenciais de mercado. Por exemplo, anotações de alta qualidade ajudam instituições financeiras a treinar modelos de IA para reconhecer padrões em transações financeiras e detectar atividades fraudulentas. Além disso, a anotação de dados financeiros se concentra na anotação de documentos financeiros e dados transacionais, essenciais para o desenvolvimento de sistemas de IA/ML que detectam fraudes, abordam problemas de conformidade e agilizam outros processos financeiros.
Anotação de dados automotivos
A anotação de dados na indústria automotiva envolve rotular dados de veículos autônomos, como informações de câmeras e sensores LiDAR. Essa anotação ajuda a criar modelos para detectar objetos no ambiente e processar outros pontos de dados críticos para sistemas de veículos autônomos.
Anotação de dados industriais ou de manufatura
A anotação de dados para automação de manufatura alimenta o desenvolvimento de robôs inteligentes e sistemas automatizados na manufatura. Os anotadores rotulam imagens ou dados de sensores para treinar modelos de IA para tarefas como detecção de objetos (robôs coletando itens de um depósito) ou detecção de anomalias (identificando possíveis defeitos de equipamentos com base nas leituras dos sensores). Por exemplo, a anotação de dados permite que os robôs reconheçam e captem objetos específicos numa linha de produção, melhorando a eficiência e a automação. Além disso, a anotação de dados industriais é usada para anotar dados de diversas aplicações industriais, incluindo imagens de fabricação, dados de manutenção, dados de segurança e informações de controle de qualidade. Este tipo de anotação de dados ajuda a criar modelos capazes de detectar anomalias nos processos produtivos e garantir a segurança dos trabalhadores.
Anotação de dados de comércio eletrônico
Anotação de imagens de produtos e análises de usuários para recomendações personalizadas e análise de sentimento.
Quais são as melhores práticas para anotação de dados?
Para garantir o sucesso de seus projetos de IA e aprendizado de máquina, é essencial seguir as práticas recomendadas para anotação de dados. Essas práticas podem ajudar a melhorar a precisão e a consistência de seus dados anotados:
- Escolha a estrutura de dados apropriada: crie rótulos de dados específicos o suficiente para serem úteis, mas gerais o suficiente para capturar todas as variações possíveis nos conjuntos de dados.
- Forneça instruções claras: Desenvolva diretrizes de anotação de dados detalhadas e fáceis de entender e práticas recomendadas para garantir a consistência e a precisão dos dados em diferentes anotadores.
- Otimize a carga de trabalho de anotação: como a anotação pode ser cara, considere alternativas mais acessíveis, como trabalhar com serviços de coleta de dados que oferecem conjuntos de dados pré-rotulados.
- Colete mais dados quando necessário: para evitar que a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina sofra, colabore com empresas de coleta de dados para coletar mais dados, se necessário.
- Terceirizar ou crowdsource: quando os requisitos de anotação de dados se tornarem muito grandes e demorados para os recursos internos, considere a terceirização ou o crowdsourcing.
- Combine esforços humanos e de máquinas: use uma abordagem humana no loop com software de anotação de dados para ajudar os anotadores humanos a se concentrarem nos casos mais desafiadores e aumentar a diversidade do conjunto de dados de treinamento.
- Priorize a qualidade: teste regularmente suas anotações de dados para fins de garantia de qualidade. Incentive vários anotadores a revisar o trabalho uns dos outros quanto à precisão e consistência na rotulagem de conjuntos de dados.
- Garante o compliance: ao anotar conjuntos de dados confidenciais, como imagens contendo pessoas ou registros de saúde, considere a privacidade e as questões éticas com cuidado. O não cumprimento das regras locais pode prejudicar a reputação da sua empresa.
Aderir a essas práticas recomendadas de anotação de dados pode ajudá-lo a garantir que seus conjuntos de dados sejam rotulados com precisão, acessíveis a cientistas de dados e prontos para alimentar seus projetos orientados a dados.
Estudos de caso / Histórias de sucesso
Aqui estão alguns exemplos de estudos de caso específicos que abordam como a anotação de dados e a rotulagem de dados realmente funcionam no terreno. Na Shaip, temos o cuidado de fornecer os mais altos níveis de qualidade e resultados superiores em anotação de dados e rotulagem de dados. Grande parte da discussão acima sobre as realizações padrão para eficaz a anotação e a rotulagem de dados revelam como abordamos cada projeto e o que oferecemos às empresas e partes interessadas com quem trabalhamos.
Em um dos nossos projetos recentes de licenciamento de dados clínicos, processamos mais de 6,000 horas de áudio, removendo cuidadosamente todas as informações de saúde protegidas (PHI) para garantir que o conteúdo atendesse aos padrões HIPAA. Após desidentificar os dados, eles estavam prontos para serem usados para treinar modelos de reconhecimento de fala em saúde.
Em projetos como esses, o verdadeiro desafio está em atender aos critérios rigorosos e atingir marcos importantes. Começamos com dados de áudio brutos, o que significa que há um grande foco em desidentificar todas as partes envolvidas. Por exemplo, quando usamos a análise Named Entity Recognition (NER), nosso objetivo não é apenas tornar as informações anônimas, mas também garantir que elas sejam anotadas corretamente para os modelos.
Outro estudo de caso que se destaca é um enorme dados de treinamento de IA de conversação projeto em que trabalhamos com 3,000 linguistas ao longo de 14 semanas. O resultado? Produzimos dados de treinamento de modelos de IA em 27 idiomas diferentes, ajudando a desenvolver assistentes digitais multilíngues que podem interagir com pessoas em seus idiomas nativos.
Este projeto realmente ressaltou a importância de colocar as pessoas certas no lugar. Com uma equipe tão grande de especialistas no assunto e manipuladores de dados, manter tudo organizado e simplificado foi crucial para cumprir nosso prazo. Graças à nossa abordagem, conseguimos concluir o projeto bem antes do padrão da indústria.
Em outro exemplo, um de nossos clientes de saúde precisava de imagens médicas anotadas de primeira linha para uma nova ferramenta de diagnóstico de IA. Ao alavancar a profunda experiência em anotação de Shaip, o cliente melhorou a precisão de seu modelo em 25%, resultando em diagnósticos mais rápidos e confiáveis.
Também fizemos muito trabalho em áreas como treinamento de bot e anotação de texto para machine learning. Mesmo ao trabalhar com texto, as leis de privacidade ainda se aplicam, então desidentificar informações sensíveis e classificar dados brutos é igualmente importante.
Em todos esses diferentes tipos de dados, seja áudio, texto ou imagens, nossa equipe na Shaip tem apresentado resultados consistentes, aplicando os mesmos métodos e princípios comprovados para garantir o sucesso, sempre.
Resumindo
Principais lições
- Anotação de dados é o processo de rotular dados para treinar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz
- Anotação de dados de alta qualidade impacta diretamente na precisão e no desempenho do modelo de IA
- O mercado global de anotação de dados deve atingir US$ 3.4 bilhões até 2028, crescendo a uma CAGR de 38.5%.
- A escolha das ferramentas e técnicas de anotação corretas pode reduzir os custos do projeto em até 40%
- A implementação de anotações assistidas por IA pode melhorar a eficiência em 60-70% para a maioria dos projetos
Acreditamos honestamente que este guia foi útil para você e que a maioria de suas perguntas foi respondida. No entanto, se você ainda não está convencido sobre um fornecedor confiável, não procure mais.
Nós, da Shaip, somos uma empresa de anotação de dados de primeira linha. Temos especialistas na área que entendem os dados e suas preocupações como nenhum outro. Podemos ser seus parceiros ideais, pois trazemos à mesa competências como compromisso, confidencialidade, flexibilidade e propriedade para cada projeto ou colaboração.
Então, independentemente do tipo de dado para o qual você pretende obter anotações precisas, você pode encontrar em nós a equipe veterana para atender às suas demandas e objetivos. Obtenha seus modelos de IA otimizados para aprender conosco.
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Pronto para elevar suas iniciativas de machine learning e IA com dados anotados de alta qualidade? A Shaip oferece soluções de anotação de dados de ponta a ponta, adaptadas ao seu setor e caso de uso específicos.
Por que fazer parceria com a Shaip para suas necessidades de anotação de dados:
- Especialização de Domínio: Anotadores especializados com conhecimento específico do setor
- Fluxos de trabalho escaláveis: Lide com projetos de qualquer tamanho com qualidade consistente
- Soluções Customizadas: Processos de anotação personalizados para suas necessidades exclusivas
- Segurança e Conformidade: Processos compatíveis com HIPAA, GDPR e ISO 27001
- Engajamento flexível: Aumentar ou diminuir com base nos requisitos do projeto
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
Anotação de dados ou rotulagem de dados é o processo que torna dados com objetos específicos reconhecíveis por máquinas para prever o resultado. Marcar, transcrever ou processar objetos em texto, imagem, digitalizações etc. permite que os algoritmos interpretem os dados rotulados e sejam treinados para resolver casos de negócios reais por conta própria, sem intervenção humana.
No aprendizado de máquina (supervisionado ou não supervisionado), os dados rotulados ou anotados estão marcando, transcrevendo ou processando os recursos que você deseja que seus modelos de aprendizado de máquina entendam e reconheçam para resolver os desafios do mundo real.
Um anotador de dados é uma pessoa que trabalha incansavelmente para enriquecer os dados de modo a torná-los reconhecíveis pelas máquinas. Pode envolver uma ou todas as etapas a seguir (sujeito ao caso de uso em questão e ao requisito): limpeza de dados, transcrição de dados, rotulagem de dados ou anotação de dados, controle de qualidade etc.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) usadas para rotular ou anotar dados de alta qualidade (como texto, áudio, imagem, vídeo) com metadados para aprendizado de máquina são chamadas de ferramentas de anotação de dados.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) que são usadas para rotular ou anotar imagens em movimento quadro a quadro de um vídeo para criar dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina.
Ferramentas ou plataformas (baseadas em nuvem ou no local) que são usadas para rotular ou anotar texto de avaliações, jornais, prescrição médica, registros eletrônicos de saúde, balanços etc. para criar dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina. Esse processo também pode ser chamado de rotulagem, marcação, transcrição ou processamento.