Modelos de IA inteligentes precisam ser treinados extensivamente para serem capazes de identificar padrões, objetos e, eventualmente, tomar decisões confiáveis. No entanto, os dados treinados não podem ser alimentados aleatoriamente e devem ser rotulados para ajudar os modelos a entender, processar e aprender de forma abrangente com os padrões de entrada selecionados.
É aí que entra a rotulagem de dados, como um ato de rotular informações, ou melhor, metadados, conforme um conjunto de dados específico, para focar em ampliar o entendimento das máquinas. Para simplificar ainda mais, a rotulagem de dados categoriza seletivamente dados, imagens, texto, áudio, vídeos e padrões para melhorar as implementações de IA.
Conforme Rotulagem de dados NASSCOM Relatório, espera-se que o mercado global de rotulagem de dados cresça 700% em valor até o final de 2023, em comparação com 2018. Esse suposto crescimento provavelmente levará em consideração a alocação financeira para ferramentas de rotulagem autogerenciadas, com suporte interno recursos e até mesmo soluções de terceiros.
Além dessas descobertas, também pode-se inferir que o mercado global de rotulagem de dados acumulou um valor de US$ 1.2 bilhão em 2018. No entanto, esperamos que ele cresça, pois se presume que o tamanho do mercado de rotulagem de dados atinja uma avaliação maciça de US$ 4.4 bilhões até 2023.
A rotulagem de dados é a necessidade do momento, mas vem com vários desafios específicos de implementação e preço.
Alguns dos mais urgentes incluem:
- Preparação de dados lenta, cortesia de ferramentas de limpeza redundantes
- Falta de hardware necessário para lidar com uma força de trabalho massiva e volume excessivo de dados raspados
- Acesso restrito a ferramentas de etiquetagem de vanguarda e tecnologias de suporte
- Maior custo de rotulagem de dados
- Falta de consistência quando se trata de marcação de dados de qualidade
- Falta de escalabilidade, se e quando o modelo de IA precisar cobrir um conjunto adicional de participantes
- Falta de conformidade quando se trata de manter uma postura estável de segurança de dados ao adquirir dados e usá-los
Embora você possa segregar a rotulagem de dados conceitualmente, as ferramentas relevantes exigem que você classifique os conceitos de acordo com a natureza dos conjuntos de dados. Esses incluem:
- Classificação de Áudio: Compreende a coleta, segmentação e transcrição de áudio
- Rotulagem de imagem: Compreendendo coleta, classificação, segmentação e rotulagem de dados de pontos-chave
- Rotulagem de texto: Envolve extração e classificação de texto
- Rotulagem de vídeo: Inclui elementos como coleção de vídeos, classificação e segmentação
- rotulagem 3D: Apresenta rastreamento e segmentação de objetos
Além da segregação acima mencionada, especialmente de uma perspectiva mais ampla, a rotulagem de dados é dividida em quatro tipos, incluindo Descritiva, Avaliativa, Informativa e Combinatória. Classificação, extração, rastreamento de objetos, que já discutimos para os conjuntos de dados individuais.
A rotulagem de dados é um processo detalhado e envolve as seguintes etapas para treinar categoricamente os modelos de IA:
- Coleta de conjuntos de dados, por meio de estratégias, ou seja, internamente, de código aberto, fornecedores
- Rotulando conjuntos de dados de acordo com a visão computacional, aprendizado profundo e recursos específicos de NLP
- Testar e avaliar modelos produzidos para determinar a inteligência como parte da implantação
- Satisfazer a qualidade aceitável do modelo e, eventualmente, liberá-lo para uso abrangente
O conjunto certo de ferramentas de rotulagem de dados, sinônimo de uma plataforma de rotulagem de dados confiável, precisa ser selecionado tendo em mente os seguintes fatores:
- Tipo de inteligência que você deseja que o modelo tenha por meio de casos de uso definidos
- Qualidade e experiência dos anotadores de dados, para que possam usar as ferramentas com precisão
- Padrões de qualidade que você tem em mente
- Necessidades específicas de conformidade
- Ferramentas comerciais, de código aberto e freeware
- Orçamento que você pode poupar
Além dos fatores mencionados, é melhor você manter uma nota das seguintes considerações:
- Precisão de rotulagem das ferramentas
- A garantia de qualidade é garantida pelas ferramentas
- Capacidades de integração
- Segurança e imunização contra vazamentos
- Configuração baseada em nuvem ou não
- Visão de gestão de controle de qualidade
- Fail-Safes, Stop-Gaps e proeza escalável da ferramenta
- A empresa que oferece as ferramentas
As verticais que são melhor atendidas por ferramentas e recursos de rotulagem de dados incluem:
- IA médica: As áreas de foco incluem treinamento de modelos de diagnóstico com visão computacional para imagens médicas aprimoradas, tempos de espera minimizados e acúmulo mínimo
- Finanças: As áreas de foco incluem avaliação de riscos de crédito, elegibilidade de empréstimos e outros fatores importantes por meio de rotulagem de texto
- Veículo Autônomo ou Transporte: As áreas de foco incluem implementação de PNL e Visão Computacional para empilhar modelos com um volume insano de dados de treinamento para detectar indivíduos, sinais, bloqueios, etc.
- Varejo: As áreas de foco incluem decisões específicas de preços, comércio eletrônico aprimorado, monitoramento da persona do comprador, compreensão dos hábitos de compra e ampliação da experiência do usuário
- Tecnologia: As áreas de foco incluem fabricação de produtos, separação de caixas, detecção antecipada de erros críticos de fabricação e muito mais
- Geoespacial: As áreas de foco incluem GPS e sensoriamento remoto por técnicas de rotulagem selecionadas
- Agricultura: As áreas de foco incluem o uso de sensores GPS, drones e visão computacional para aprofundar os conceitos de agricultura de precisão, otimizar as condições do solo e das culturas, determinar os rendimentos e muito mais
Ainda confuso sobre qual é a melhor estratégia para colocar a rotulagem de dados no caminho certo, ou seja, construir uma configuração autogerenciada ou comprar uma de um provedor de serviços terceirizado. Aqui estão os prós e contras de cada um para ajudá-lo a decidir melhor:
A Abordagem 'Construir'
Construa | Comprar |
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hits:
| hits:
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Sente falta:
| Sente falta:
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Benefícios:
| Benefícios:
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Veredito
Se você planeja construir um sistema de IA exclusivo sem que o tempo seja uma restrição, criar uma ferramenta de rotulagem do zero faz sentido. Para todo o resto, comprar uma ferramenta é a melhor abordagem