Anotasi Data & Pelabelan Data
Panduan Pembeli Utama 2022
Jadi, Anda ingin memulai inisiatif AI/ML baru dan sekarang Anda dengan cepat menyadari bahwa tidak hanya menemukan kualitas tinggi data pelatihan tetapi juga anotasi data akan menjadi beberapa aspek yang menantang untuk proyek Anda. Keluaran model AI & ML Anda hanya sebaik data yang Anda gunakan untuk melatihnya – jadi ketepatan yang Anda terapkan pada agregasi data serta penandaan dan pengidentifikasian data itu penting!
Ke mana Anda pergi untuk mendapatkan layanan anotasi data dan pelabelan data terbaik untuk AI bisnis dan mesin?
proyek pembelajaran?
Ini adalah pertanyaan yang harus dipertimbangkan oleh setiap eksekutif dan pemimpin bisnis seperti Anda saat mereka mengembangkan
peta jalan dan garis waktu untuk masing-masing inisiatif AI/ML mereka.
Baca Panduan Pembeli Anotasi Data / Pelabelan, atau unduh Versi PDF
pengantar
Panduan ini akan sangat membantu para pembeli dan pengambil keputusan yang mulai mengalihkan pemikiran mereka ke inti dan baut sumber data dan implementasi data baik untuk jaringan saraf dan jenis operasi AI dan ML lainnya.
Artikel ini sepenuhnya didedikasikan untuk menjelaskan apa prosesnya, mengapa itu tidak terhindarkan, penting
faktor yang harus dipertimbangkan perusahaan saat mendekati alat anotasi data dan banyak lagi. Jadi, jika Anda memiliki bisnis, bersiaplah untuk mendapatkan pencerahan karena panduan ini akan memandu Anda melalui semua yang perlu Anda ketahui tentang anotasi data.
Mari kita mulai.
Bagi Anda yang membaca sekilas artikel ini, berikut adalah beberapa kesimpulan cepat yang akan Anda temukan dalam panduan ini:
- Pahami apa itu anotasi data
- Ketahui berbagai jenis proses anotasi data
- Ketahui keuntungan menerapkan proses anotasi data
- Dapatkan kejelasan tentang apakah Anda harus menggunakan pelabelan data internal atau mengalihdayakannya
- Wawasan tentang memilih anotasi data yang tepat juga
Untuk siapa Panduan ini?
Panduan ekstensif ini untuk:
- Anda semua pengusaha dan solopreneur yang mengolah data dalam jumlah besar secara teratur
- AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulai dengan teknik pengoptimalan proses
- Manajer proyek yang berniat untuk menerapkan time-to-market yang lebih cepat untuk modul AI atau produk berbasis AI mereka
- Dan penggemar teknologi yang suka mempelajari detail lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Kami telah berbicara tentang bagaimana anotasi data atau pelabelan data mendukung pembelajaran mesin dan terdiri dari penandaan atau identifikasi komponen. Tetapi untuk pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin itu sendiri: premis dasar pembelajaran mesin adalah bahwa sistem dan program komputer dapat meningkatkan outputnya dengan cara yang menyerupai proses kognitif manusia, tanpa bantuan atau intervensi manusia langsung, untuk memberi kita wawasan. Dengan kata lain, mereka menjadi mesin belajar mandiri yang, seperti halnya manusia, menjadi lebih baik dalam pekerjaan mereka dengan lebih banyak latihan. “Praktek” ini diperoleh dari menganalisis dan menafsirkan lebih banyak (dan lebih baik) data pelatihan.
Salah satu konsep kunci dalam pembelajaran mesin adalah jaringan saraf, di mana neuron digital individu dipetakan bersama dalam lapisan. Jaringan saraf mengirimkan sinyal melalui lapisan-lapisan itu, seperti cara kerja otak manusia yang sebenarnya, untuk mendapatkan hasil.
Apa yang terlihat di lapangan berbeda berdasarkan kasus per kasus, tetapi elemen fundamental berlaku. Salah satunya adalah perlunya pembelajaran yang diberi label dan diawasi.
Data berlabel ini biasanya datang dalam bentuk set pelatihan dan pengujian yang akan mengarahkan program pembelajaran mesin ke hasil di masa mendatang saat input data di masa mendatang ditambahkan. Dengan kata lain, ketika Anda memiliki pengaturan data pengujian dan pelatihan yang baik, mesin dapat menafsirkan dan menyortir data produksi baru yang masuk dengan cara yang lebih baik dan lebih efisien.
Dalam hal ini, mengoptimalkan pembelajaran mesin ini adalah pencarian kualitas dan cara untuk memecahkan “masalah pembelajaran nilai” – masalah bagaimana mesin dapat belajar berpikir sendiri dan memprioritaskan hasil dengan bantuan manusia sesedikit mungkin.
Dalam mengembangkan program terbaik saat ini, kunci implementasi AI/ML yang efektif adalah data berlabel “bersih”. Kumpulan data pengujian dan pelatihan yang dirancang dan dianotasi dengan baik mendukung hasil yang dibutuhkan engineer dari ML yang sukses.
Apa itu Anotasi Data?
Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, hampir 95% data yang dihasilkan tidak terstruktur. Dengan kata sederhana, data tidak terstruktur dapat berada di mana-mana dan tidak didefinisikan dengan benar. Jika Anda sedang membangun model AI, Anda perlu memasukkan informasi ke algoritme agar dapat memproses dan mengirimkan output dan inferensi.
Proses ini hanya dapat terjadi ketika algoritma memahami dan mengklasifikasikan data yang diumpankan ke dalamnya.
Dan proses pengaitan, penandaan, atau pelabelan data ini disebut anotasi data. Untuk meringkas, pelabelan data dan anotasi data adalah tentang pelabelan atau penandaan informasi/metadata yang relevan dalam kumpulan data agar mesin memahami apa adanya. Dataset bisa dalam bentuk apapun yaitu, gambar, file audio, rekaman video, atau bahkan teks. Saat kami melabeli elemen dalam data, model ML secara akurat memahami apa yang akan mereka proses dan menyimpan informasi tersebut untuk secara otomatis memproses informasi baru yang dibangun berdasarkan pengetahuan yang ada untuk mengambil keputusan tepat waktu.
Dengan anotasi data, model AI akan mengetahui apakah data yang diterimanya berupa audio, video, teks, grafik, atau campuran format. Bergantung pada fungsionalitas dan parameter yang ditetapkan, model kemudian akan mengklasifikasikan data dan melanjutkan dengan menjalankan tugasnya.
Anotasi data tidak dapat dihindari karena AI dan model pembelajaran mesin perlu dilatih secara konsisten agar lebih efisien dan efektif dalam memberikan output yang diperlukan. Dalam pembelajaran terawasi, proses menjadi semakin penting karena semakin banyak data beranotasi yang diumpankan ke model, semakin cepat ia melatih dirinya untuk belajar secara mandiri.
Misalnya, jika kita harus berbicara tentang mobil self-driving, yang sepenuhnya mengandalkan data yang dihasilkan dari beragam komponen teknologinya seperti visi komputer, NLP (Natural Language Processing), sensor, dan banyak lagi, anotasi data yang mendorong algoritme untuk membuat keputusan mengemudi yang tepat setiap detik. Tanpa adanya proses, seorang model tidak akan mengerti jika rintangan yang mendekat adalah mobil lain, pejalan kaki, binatang, atau penghalang jalan. Ini hanya menghasilkan konsekuensi yang tidak diinginkan dan kegagalan model AI.
Saat anotasi data diterapkan, model Anda dilatih dengan tepat. Jadi, terlepas dari apakah Anda menggunakan model untuk chatbots, pengenalan suara, otomatisasi, atau proses lainnya, Anda akan mendapatkan hasil yang optimal dan model yang sangat mudah.
Mengapa Anotasi Data Diperlukan?
Kita tahu pasti bahwa komputer mampu memberikan hasil akhir yang tidak hanya tepat tetapi juga relevan dan tepat waktu. Namun, bagaimana sebuah mesin belajar untuk menghasilkan dengan efisiensi seperti itu?
Ini semua karena anotasi data. Saat modul pembelajaran mesin masih dalam pengembangan, modul tersebut diberi volume demi volume data pelatihan AI untuk membuatnya lebih baik dalam membuat keputusan dan mengidentifikasi objek atau elemen.
Hanya melalui proses anotasi data modul dapat membedakan antara kucing dan anjing, kata benda dan kata sifat, atau jalan dari trotoar. Tanpa anotasi data, setiap gambar akan sama untuk mesin karena mereka tidak memiliki informasi atau pengetahuan yang melekat tentang apa pun di dunia.
Anotasi data diperlukan untuk membuat sistem memberikan hasil yang akurat, modul bantuan mengidentifikasi elemen untuk melatih visi dan ucapan komputer, model pengenalan. Setiap model atau sistem yang memiliki sistem pengambilan keputusan yang digerakkan mesin pada titik tumpunya, anotasi data diperlukan untuk memastikan keputusannya akurat dan relevan.
Anotasi Data VS Pelabelan Data
Ada perbedaan garis yang sangat tipis antara anotasi data dan pelabelan data, kecuali gaya dan jenis penandaan konten yang digunakan. Oleh karena itu cukup sering mereka telah digunakan secara bergantian untuk membuat set data pelatihan ML tergantung pada model AI dan proses pelatihan algoritme.
| Anotasi Data | Pelabelan Data |
|---|---|
| Anotasi data adalah teknik yang digunakan untuk memberi label data sehingga membuat objek dapat dikenali oleh mesin | Pelabelan data adalah tentang menambahkan lebih banyak info/metadata ke berbagai data jenis (teks, audio, gambar, dan video) untuk melatih model ML |
| Data beranotasi adalah persyaratan dasar untuk melatih model ML | Pelabelan adalah tentang mengidentifikasi fitur yang relevan dalam kumpulan data |
| Anotasi membantu dalam mengenali data yang relevan | Pelabelan membantu dalam mengenali pola untuk melatih algoritme |
Munculnya Anotasi Data dan Pelabelan Data
Cara paling sederhana untuk menjelaskan kasus penggunaan anotasi data dan pelabelan data adalah dengan terlebih dahulu membahas pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi.
Secara umum, dalam pembelajaran mesin yang diawasi, manusia menyediakan “data berlabel” yang memberikan algoritme pembelajaran mesin sebagai permulaan; sesuatu untuk dilanjutkan. Manusia telah menandai unit data menggunakan berbagai alat atau platform seperti ShaipCloud sehingga algoritme pembelajaran mesin dapat menerapkan pekerjaan apa pun yang perlu dilakukan, sudah mengetahui sesuatu tentang data yang dihadapinya.
Sebaliknya, pembelajaran data tanpa pengawasan melibatkan program di mana mesin harus mengidentifikasi titik data lebih atau kurang sendiri.
Menggunakan cara yang terlalu disederhanakan untuk memahami hal ini adalah dengan menggunakan contoh 'keranjang buah'. Misalkan Anda memiliki tujuan untuk menyortir apel, pisang, dan anggur menjadi hasil yang logis menggunakan algoritma kecerdasan buatan.
Dengan data berlabel, hasil yang sudah diidentifikasi sebagai apel, pisang, dan anggur, program yang harus dilakukan adalah membuat perbedaan antara item tes berlabel ini untuk mengklasifikasikan hasil dengan benar.
Namun, dengan pembelajaran mesin tanpa pengawasan – di mana pelabelan data tidak ada – mesin harus mengidentifikasi apel, anggur, dan pisang melalui kriteria visualnya – misalnya, menyortir objek bulat berwarna merah dari kuning, objek panjang atau hijau, objek berkerumun.
Kelemahan utama dari pembelajaran tanpa pengawasan adalah algoritmanya, dalam banyak hal, bekerja buta. Ya, itu dapat menciptakan hasil – tetapi hanya dengan pengembangan algoritme dan sumber daya teknis yang jauh lebih kuat. Semua itu berarti lebih banyak dana pengembangan dan sumber daya di muka – menambah tingkat ketidakpastian yang lebih besar. Inilah sebabnya mengapa model pembelajaran yang diawasi, serta anotasi data dan pelabelan yang menyertainya, sangat berharga dalam membangun segala jenis proyek ML. Lebih sering daripada tidak, proyek pembelajaran yang diawasi datang dengan biaya pengembangan dimuka yang lebih rendah dan akurasi yang jauh lebih besar.
Dalam konteks ini, mudah untuk melihat bagaimana anotasi data dan pelabelan data dapat secara dramatis meningkatkan kemampuan program AI atau ML sekaligus mengurangi waktu pemasaran dan total biaya kepemilikan.
Sekarang setelah kita menetapkan bahwa jenis aplikasi dan implementasi penelitian ini penting dan diminati, mari kita lihat para pemainnya.
Sekali lagi, ini dimulai dengan orang-orang yang dirancang untuk membantu panduan ini – pembeli dan pengambil keputusan yang beroperasi sebagai ahli strategi atau pembuat rencana AI organisasi. Kemudian meluas ke ilmuwan data dan insinyur data yang akan bekerja secara langsung dengan algoritme dan data, serta memantau dan mengendalikan, dalam beberapa kasus, keluaran sistem AI/ML. Di sinilah peran vital dari “Human in the Loop” berperan.
Human-in-the-Loop (HITL) adalah cara umum untuk mengatasi pentingnya pengawasan manusia dalam operasi AI. Konsep ini sangat relevan dengan pelabelan data di sejumlah bidang – pertama-tama, pelabelan data itu sendiri dapat dilihat sebagai implementasi dari HITL.
Apa itu alat pelabelan/anotasi data?
Secara sederhana, ini adalah platform atau portal yang memungkinkan spesialis dan pakar membuat anotasi, memberi tag, atau memberi label pada semua jenis dataset. Ini adalah jembatan atau media antara data mentah dan hasil yang dihasilkan modul pembelajaran mesin Anda.
Alat pelabelan data adalah solusi lokal atau berbasis cloud yang menganotasi data pelatihan berkualitas tinggi untuk model pembelajaran mesin. Sementara banyak perusahaan mengandalkan vendor eksternal untuk melakukan anotasi yang kompleks, beberapa organisasi masih memiliki alat mereka sendiri yang dibuat khusus atau didasarkan pada alat freeware atau opensource yang tersedia di pasar. Alat tersebut biasanya dirancang untuk menangani tipe data tertentu yaitu, gambar, video, teks, audio, dll Alat menawarkan fitur atau pilihan seperti kotak pembatas atau poligon untuk annotator data untuk label gambar. Mereka hanya dapat memilih opsi dan melakukan tugas khusus mereka.
Atasi Tantangan Utama dalam Data Labor
Ada sejumlah tantangan utama yang harus dievaluasi dalam mengembangkan atau memperoleh layanan anotasi data dan pelabelan yang akan menawarkan output kualitas tertinggi dari model machine learning (ML) Anda.
Beberapa tantangan berkaitan dengan membawa analisis yang tepat ke data yang Anda beri label (yaitu dokumen teks, file audio, gambar atau video). Dalam semua kasus, solusi terbaik akan dapat menghasilkan interpretasi, pelabelan, dan transkripsi yang spesifik dan terarah.
Di sinilah algoritma harus berotot dan ditargetkan untuk tugas yang ada. Tapi ini hanya dasar untuk beberapa pertimbangan yang lebih teknis dalam mengembangkan layanan pelabelan data nlp yang lebih baik.
Pada tingkat yang lebih luas, pelabelan data terbaik untuk pembelajaran mesin lebih banyak tentang kualitas partisipasi manusia. Ini tentang manajemen alur kerja dan orientasi untuk semua jenis pekerja manusia – dan memastikan bahwa orang yang tepat memenuhi syarat dan melakukan pekerjaan yang benar.
Ada tantangan dalam mendapatkan bakat yang tepat dan delegasi yang tepat untuk mendekati kasus penggunaan pembelajaran mesin tertentu, seperti yang akan kita bicarakan nanti.
Kedua standar dasar utama ini harus diterapkan untuk anotasi data yang efektif dan dukungan pelabelan data untuk implementasi AI/ML.
Jenis Anotasi Data
Ini adalah istilah umum yang mencakup berbagai jenis anotasi data. Ini termasuk gambar, teks, audio dan video. Untuk memberi Anda pemahaman yang lebih baik, kami telah memecah masing-masing menjadi fragmen lebih lanjut. Mari kita periksa satu per satu.
Anotasi Gambar
Dari kumpulan data yang telah mereka latih, mereka dapat secara instan dan tepat membedakan mata Anda dari hidung dan alis Anda dari bulu mata Anda. Itulah mengapa filter yang Anda terapkan sangat pas terlepas dari bentuk wajah Anda, seberapa dekat Anda dengan kamera, dan banyak lagi.
Jadi, seperti yang Anda ketahui sekarang, anotasi gambar sangat penting dalam modul yang melibatkan pengenalan wajah, visi komputer, visi robot, dan banyak lagi. Saat pakar AI melatih model seperti itu, mereka menambahkan teks, pengidentifikasi, dan kata kunci sebagai atribut pada gambar mereka. Algoritma kemudian mengidentifikasi dan memahami dari parameter ini dan belajar secara mandiri.
Anotasi Audio
Data audio memiliki lebih banyak dinamika yang melekat padanya daripada data gambar. Beberapa faktor yang terkait dengan file audio termasuk tetapi tidak terbatas pada – bahasa, demografi pembicara, dialek, suasana hati, niat, emosi, perilaku. Agar algoritma menjadi efisien dalam pemrosesan, semua parameter ini harus diidentifikasi dan ditandai dengan teknik seperti timestamping, pelabelan audio, dan lainnya. Selain hanya isyarat verbal, contoh non-verbal seperti keheningan, napas, bahkan kebisingan latar belakang dapat dijelaskan agar sistem dapat memahami secara komprehensif.
Anotasi Video
Saat gambar diam, video adalah kompilasi gambar yang menciptakan efek objek yang sedang bergerak. Sekarang, setiap gambar dalam kompilasi ini disebut bingkai. Sejauh menyangkut anotasi video, prosesnya melibatkan penambahan titik kunci, poligon, atau kotak pembatas untuk membubuhi keterangan objek yang berbeda di bidang di setiap bingkai.
Ketika bingkai-bingkai ini digabungkan, gerakan, perilaku, pola, dan lainnya dapat dipelajari oleh model AI yang sedang beraksi. Itu hanya melalui anotasi video bahwa konsep seperti lokalisasi, gerakan kabur dan pelacakan objek dapat diimplementasikan dalam sistem.
Anotasi Teks
Saat ini sebagian besar bisnis bergantung pada data berbasis teks untuk wawasan dan informasi yang unik. Sekarang, teks bisa apa saja mulai dari umpan balik pelanggan pada aplikasi hingga penyebutan media sosial. Dan tidak seperti gambar dan video yang kebanyakan menyampaikan maksud langsung, teks hadir dengan banyak semantik.
Sebagai manusia, kita disetel untuk memahami konteks frasa, makna setiap kata, kalimat, atau frasa, menghubungkannya dengan situasi atau percakapan tertentu, dan kemudian menyadari makna holistik di balik sebuah pernyataan. Mesin, di sisi lain, tidak dapat melakukan ini pada tingkat yang tepat. Konsep seperti sarkasme, humor, dan elemen abstrak lainnya tidak mereka ketahui dan itulah mengapa pelabelan data teks menjadi lebih sulit. Itu sebabnya anotasi teks memiliki beberapa tahapan yang lebih halus seperti berikut ini:
Anotasi Semantik – objek, produk, dan layanan dibuat lebih relevan dengan penandaan frasa kunci yang sesuai dan parameter identifikasi. Chatbots juga dibuat untuk meniru percakapan manusia dengan cara ini.
Anotasi Maksud – maksud pengguna dan bahasa yang digunakan oleh mereka ditandai agar mesin dapat mengerti. Dengan ini, model dapat membedakan permintaan dari perintah, atau rekomendasi dari pemesanan, dan seterusnya.
Kategorisasi Teks – kalimat atau paragraf dapat ditandai dan diklasifikasikan berdasarkan topik menyeluruh, tren, subjek, opini, kategori (olahraga, hiburan, dan sejenisnya) dan parameter lainnya.
Anotasi Entitas – di mana kalimat yang tidak terstruktur ditandai untuk membuatnya lebih bermakna dan membawanya ke format yang dapat dipahami oleh mesin. Untuk mewujudkannya, ada dua aspek yang terlibat - bernama pengakuan entitas serta menghubungkan entitas. Pengenalan entitas bernama adalah ketika nama tempat, orang, peristiwa, organisasi, dan lainnya ditandai dan diidentifikasi dan penautan entitas adalah ketika tag ini dikaitkan dengan kalimat, frasa, fakta, atau opini yang mengikutinya. Secara kolektif, kedua proses ini membangun hubungan antara teks yang terkait dan pernyataan di sekitarnya.
3 Langkah Kunci dalam Proses Pelabelan Data dan Anotasi Data
Kadang-kadang dapat berguna untuk berbicara tentang proses pementasan yang terjadi dalam anotasi data yang kompleks dan proyek pelabelan.
The tahap pertama adalah akuisisi. Di sinilah perusahaan mengumpulkan dan mengumpulkan data. Fase ini biasanya melibatkan sumber keahlian materi pelajaran, baik dari operator manusia atau melalui kontrak lisensi data.
The kedua dan langkah utama dalam proses ini melibatkan pelabelan dan anotasi yang sebenarnya.
Langkah ini adalah tempat analisis NER, sentimen, dan niat seperti yang kita bicarakan sebelumnya di buku ini.
Ini adalah inti dari penandaan dan pelabelan data yang akurat untuk digunakan dalam proyek pembelajaran mesin yang berhasil dalam sasaran dan tujuan yang ditetapkan untuk mereka.
Setelah data diberi tag, label, atau anotasi yang memadai, data dikirim ke: tahap ketiga dan terakhir dari proses, yaitu penyebaran atau produksi.
Satu hal yang perlu diingat tentang fase aplikasi adalah perlunya kepatuhan. Ini adalah tahap di mana masalah privasi bisa menjadi masalah. Baik itu HIPAA atau GDPR atau pedoman lokal atau federal lainnya, data yang dimainkan mungkin merupakan data yang sensitif dan harus dikontrol.
Dengan memperhatikan semua faktor ini, proses tiga langkah tersebut dapat secara unik efektif dalam mengembangkan hasil bagi pemangku kepentingan bisnis.
Proses Anotasi Data
Fitur untuk Anotasi Data dan Alat Pelabelan Data
Alat anotasi data adalah faktor penentu yang dapat membuat atau menghancurkan proyek AI Anda. Dalam hal keluaran dan hasil yang tepat, kualitas kumpulan data saja tidak masalah. Faktanya, alat anotasi data yang Anda gunakan untuk melatih modul AI Anda sangat memengaruhi output Anda.
Itulah mengapa penting untuk memilih dan menggunakan alat pelabelan data yang paling fungsional dan sesuai yang memenuhi kebutuhan bisnis atau proyek Anda. Tapi apa itu alat anotasi data? Apa tujuannya? Apakah ada jenis? Nah, mari kita cari tahu.
Mirip dengan alat lain, alat anotasi data menawarkan berbagai fitur dan kemampuan. Untuk memberi Anda gambaran singkat tentang fitur, berikut adalah daftar beberapa fitur paling mendasar yang harus Anda cari saat memilih alat anotasi data.
Manajemen Dataset
Alat anotasi data yang ingin Anda gunakan harus mendukung kumpulan data yang Anda miliki dan memungkinkan Anda mengimpornya ke dalam perangkat lunak untuk pelabelan. Jadi, mengelola kumpulan data Anda adalah penawaran alat fitur utama. Solusi kontemporer menawarkan fitur yang memungkinkan Anda mengimpor data volume tinggi dengan mulus, sekaligus memungkinkan Anda mengatur kumpulan data melalui tindakan seperti pengurutan, filter, kloning, penggabungan, dan lainnya.
Setelah input kumpulan data Anda selesai, selanjutnya adalah mengekspornya sebagai file yang dapat digunakan. Alat yang Anda gunakan seharusnya memungkinkan Anda menyimpan kumpulan data dalam format yang Anda tentukan sehingga Anda dapat memasukkannya ke dalam model ML Anda.
Teknik Anotasi
Untuk itulah alat anotasi data dibuat atau dirancang. Alat yang solid harus menawarkan berbagai teknik anotasi untuk kumpulan data dari semua jenis. Ini kecuali jika Anda sedang mengembangkan solusi khusus untuk kebutuhan Anda. Alat Anda harus memungkinkan Anda membubuhi keterangan video atau gambar dari visi komputer, audio atau teks dari NLP dan transkripsi dan banyak lagi. Memperbaiki ini lebih lanjut, harus ada opsi untuk menggunakan kotak pembatas, segmentasi semantik, kuboid, interpolasi, analisis sentimen, part of speech, solusi coreference dan banyak lagi.
Untuk yang belum tahu, ada juga alat anotasi data bertenaga AI. Ini datang dengan modul AI yang secara mandiri belajar dari pola kerja annotator dan secara otomatis membubuhi keterangan gambar atau teks. Seperti
modul dapat digunakan untuk memberikan bantuan luar biasa kepada annotator, mengoptimalkan anotasi, dan bahkan menerapkan pemeriksaan kualitas.
Kontrol Kualitas Data
Berbicara tentang pemeriksaan kualitas, beberapa alat anotasi data di luar sana diluncurkan dengan modul pemeriksaan kualitas yang disematkan. Ini memungkinkan annotator untuk berkolaborasi lebih baik dengan anggota tim mereka dan membantu mengoptimalkan alur kerja. Dengan fitur ini, annotator dapat menandai dan melacak komentar atau umpan balik secara real time, melacak identitas di belakang orang-orang yang membuat perubahan pada file, memulihkan versi sebelumnya, memilih pelabelan konsensus, dan banyak lagi.
Security
Karena Anda bekerja dengan data, keamanan harus menjadi prioritas tertinggi. Anda mungkin sedang mengerjakan data rahasia seperti yang melibatkan detail pribadi atau kekayaan intelektual. Jadi, alat Anda harus memberikan keamanan kedap udara dalam hal di mana data disimpan dan bagaimana data itu dibagikan. Itu harus menyediakan alat yang membatasi akses ke anggota tim, mencegah unduhan yang tidak sah dan banyak lagi.
Selain itu, standar dan protokol keamanan harus dipenuhi dan dipatuhi.
Manajemen tenaga kerja
Alat anotasi data juga merupakan semacam platform manajemen proyek, di mana tugas dapat diberikan kepada anggota tim, kerja kolaboratif dapat terjadi, peninjauan dapat dilakukan, dan banyak lagi. Itulah mengapa alat Anda harus sesuai dengan alur kerja dan proses Anda untuk produktivitas yang dioptimalkan.
Selain itu, alat juga harus memiliki kurva belajar yang minimal karena proses anotasi data itu sendiri memakan waktu. Tidak ada gunanya menghabiskan terlalu banyak waktu hanya untuk mempelajari alat ini. Jadi, itu harus intuitif dan mulus bagi siapa saja untuk memulai dengan cepat.
Menganalisis Keuntungan Anotasi Data
Ketika suatu proses begitu rumit dan terdefinisi, harus ada serangkaian keuntungan khusus yang dapat dialami pengguna atau profesional. Terlepas dari fakta bahwa anotasi data mengoptimalkan proses pelatihan untuk AI dan algoritme pembelajaran mesin, anotasi juga menawarkan beragam manfaat. Mari kita jelajahi apa itu.
Pengalaman Pengguna yang Lebih Immersive
Tujuan utama dari model AI adalah untuk menawarkan pengalaman terbaik kepada pengguna dan membuat hidup mereka sederhana. Ide-ide seperti chatbots, otomatisasi, mesin pencari, dan banyak lagi semuanya muncul dengan tujuan yang sama. Dengan anotasi data, pengguna mendapatkan pengalaman online yang mulus di mana konflik mereka diselesaikan, permintaan pencarian dipenuhi dengan hasil yang relevan dan perintah serta tugas dijalankan dengan mudah.
Mereka Membuat Tes Turing Dapat Dipecahkan
Tes Turing diusulkan oleh Alan Turing untuk mesin berpikir. Ketika sebuah sistem memecahkan tes, dikatakan setara dengan pikiran manusia, di mana orang di sisi lain mesin tidak akan dapat mengetahui apakah mereka berinteraksi dengan manusia atau mesin lain. Hari ini, kita semua selangkah lagi untuk memecahkan Tes Turing karena teknik pelabelan data. Chatbots dan asisten virtual semuanya didukung oleh model anotasi superior yang dengan mulus menciptakan kembali percakapan yang bisa dilakukan seseorang dengan manusia. Jika Anda perhatikan, asisten virtual seperti Siri tidak hanya menjadi lebih pintar tetapi juga lebih unik.
Mereka Membuat Hasil Lebih Efektif
Dampak model AI dapat diuraikan dari efisiensi hasil yang mereka berikan. Ketika data dianotasi dan diberi tag dengan sempurna, model AI tidak akan salah dan hanya akan menghasilkan output yang paling efektif dan tepat. Bahkan, mereka akan dilatih sedemikian rupa sehingga hasilnya akan dinamis dengan respons yang bervariasi sesuai dengan situasi dan skenario yang unik.
Untuk membangun atau tidak membangun Alat Anotasi Data
Satu masalah kritis dan menyeluruh yang mungkin muncul selama anotasi data atau proyek pelabelan data adalah pilihan untuk membangun atau membeli fungsionalitas untuk proses ini. Ini mungkin muncul beberapa kali dalam berbagai fase proyek, atau terkait dengan segmen program yang berbeda. Dalam memilih apakah akan membangun sistem secara internal atau mengandalkan vendor, selalu ada trade-off.
Seperti yang mungkin Anda ketahui sekarang, anotasi data adalah proses yang kompleks. Pada saat yang sama, itu juga merupakan proses subjektif. Artinya, tidak ada satu jawaban pun untuk pertanyaan apakah Anda harus membeli atau membuat alat anotasi data. Banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dan Anda perlu bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan untuk memahami kebutuhan Anda dan menyadari jika Anda benar-benar perlu membeli atau membangunnya.
Untuk membuatnya sederhana, berikut adalah beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan.
Tujuan Anda
Elemen pertama yang perlu Anda tentukan adalah tujuan dengan kecerdasan buatan dan konsep pembelajaran mesin Anda.
- Mengapa Anda menerapkannya dalam bisnis Anda?
- Apakah mereka memecahkan masalah dunia nyata yang dihadapi pelanggan Anda?
- Apakah mereka membuat proses front-end atau backend?
- Apakah Anda akan menggunakan AI untuk memperkenalkan fitur baru atau mengoptimalkan situs web, aplikasi, atau modul Anda yang sudah ada?
- Apa yang dilakukan pesaing Anda di segmen Anda?
- Apakah Anda memiliki cukup kasus penggunaan yang memerlukan intervensi AI?
Jawaban untuk ini akan menyatukan pemikiran Anda – yang saat ini mungkin ada di mana-mana – menjadi satu tempat dan memberi Anda lebih banyak kejelasan.
Pengumpulan / Lisensi Data AI
Model AI hanya membutuhkan satu elemen untuk berfungsi – data. Anda perlu mengidentifikasi dari mana Anda dapat menghasilkan sejumlah besar data kebenaran dasar. Jika bisnis Anda menghasilkan data dalam jumlah besar yang perlu diproses untuk mendapatkan wawasan penting tentang bisnis, operasi, riset pesaing, analisis volatilitas pasar, studi perilaku pelanggan, dan lainnya, Anda memerlukan alat anotasi data. Namun, Anda juga harus mempertimbangkan volume data yang Anda hasilkan. Seperti disebutkan sebelumnya, model AI hanya seefektif kualitas dan kuantitas data yang diberikannya. Jadi, keputusan Anda harus selalu bergantung pada faktor ini.
Jika Anda tidak memiliki data yang tepat untuk melatih model ML Anda, vendor dapat sangat berguna, membantu Anda dengan pemberian lisensi data dari kumpulan data yang tepat yang diperlukan untuk melatih model ML. Dalam beberapa kasus, bagian dari nilai yang dibawa vendor akan melibatkan kecakapan teknis dan juga akses ke sumber daya yang akan mendorong keberhasilan proyek.
Anggaran
Kondisi fundamental lain yang mungkin mempengaruhi setiap faktor yang sedang kita diskusikan. Solusi untuk pertanyaan apakah Anda harus membangun atau membeli anotasi data menjadi mudah ketika Anda memahami jika Anda memiliki cukup anggaran untuk dibelanjakan.
Kompleksitas Kepatuhan
Vendor bisa sangat membantu dalam hal privasi data dan penanganan data sensitif yang benar. Salah satu jenis kasus penggunaan ini melibatkan rumah sakit atau bisnis terkait perawatan kesehatan yang ingin memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin tanpa membahayakan kepatuhannya terhadap HIPAA dan aturan privasi data lainnya. Bahkan di luar bidang medis, undang-undang seperti GDPR Eropa memperketat kontrol kumpulan data, dan membutuhkan lebih banyak kewaspadaan di pihak pemangku kepentingan perusahaan.
Tenaga kerja
Anotasi data membutuhkan tenaga terampil untuk mengerjakannya terlepas dari ukuran, skala, dan domain bisnis Anda. Bahkan jika Anda menghasilkan data minimum setiap hari, Anda memerlukan pakar data untuk mengerjakan data Anda untuk pelabelan. Jadi, sekarang, Anda perlu menyadari jika Anda memiliki tenaga kerja yang dibutuhkan. Jika ya, apakah mereka ahli dalam alat dan teknik yang diperlukan atau apakah mereka perlu peningkatan keterampilan? Jika mereka membutuhkan peningkatan keterampilan, apakah Anda memiliki anggaran untuk melatih mereka sejak awal?
Selain itu, program anotasi data dan pelabelan data terbaik mengambil sejumlah pakar materi pelajaran atau domain dan mengelompokkannya menurut demografi seperti usia, jenis kelamin, dan bidang keahlian – atau sering kali dalam hal bahasa lokal yang akan mereka gunakan. Itu, sekali lagi, di mana kami di Shaip berbicara tentang mendapatkan orang yang tepat di kursi yang tepat sehingga mendorong proses human-in-the-loop yang tepat yang akan mengarahkan upaya program Anda menuju kesuksesan.
Operasi Proyek Kecil dan Besar dan Ambang Batas Biaya
Dalam banyak kasus, dukungan vendor dapat menjadi lebih banyak pilihan untuk proyek yang lebih kecil, atau untuk fase proyek yang lebih kecil. Ketika biaya dapat dikendalikan, perusahaan dapat mengambil manfaat dari outsourcing untuk membuat anotasi data atau proyek pelabelan data lebih efisien.
Perusahaan juga dapat melihat ambang batas penting – di mana banyak vendor mengaitkan biaya dengan jumlah data yang dikonsumsi atau tolok ukur sumber daya lainnya. Misalnya, katakanlah sebuah perusahaan telah mendaftar dengan vendor untuk melakukan entri data yang membosankan yang diperlukan untuk menyiapkan set pengujian.
Mungkin ada ambang batas tersembunyi dalam perjanjian di mana, misalnya, mitra bisnis harus mengambil blok lain penyimpanan data AWS, atau beberapa komponen layanan lain dari Amazon Web Services, atau vendor pihak ketiga lainnya. Mereka meneruskannya kepada pelanggan dalam bentuk biaya yang lebih tinggi, dan itu menempatkan label harga di luar jangkauan pelanggan.
Dalam kasus ini, pengukuran layanan yang Anda dapatkan dari vendor membantu menjaga proyek tetap terjangkau. Memiliki ruang lingkup yang tepat akan memastikan bahwa biaya proyek tidak melebihi apa yang wajar atau layak bagi perusahaan yang bersangkutan.
Sumber Terbuka dan Alternatif Freeware
Beberapa alternatif untuk dukungan vendor penuh melibatkan penggunaan perangkat lunak sumber terbuka, atau bahkan freeware, untuk melakukan anotasi data atau proyek pelabelan. Di sini ada semacam jalan tengah di mana perusahaan tidak membuat semuanya dari awal, tetapi juga menghindari terlalu bergantung pada vendor komersial.
Mentalitas open source do-it-yourself itu sendiri semacam kompromi – insinyur dan orang internal dapat mengambil keuntungan dari komunitas open-source, di mana basis pengguna yang terdesentralisasi menawarkan jenis dukungan akar rumput mereka sendiri. Ini tidak akan seperti apa yang Anda dapatkan dari vendor – Anda tidak akan mendapatkan bantuan mudah 24/7 atau jawaban atas pertanyaan tanpa melakukan riset internal – tetapi label harganya lebih rendah.
Jadi, pertanyaan besarnya – Kapan Anda Harus Membeli Alat Anotasi Data:
Seperti banyak jenis proyek teknologi tinggi, jenis analisis ini – kapan harus membangun dan kapan harus membeli – memerlukan pemikiran dan pertimbangan khusus tentang bagaimana proyek ini bersumber dan dikelola. Tantangan yang dihadapi sebagian besar perusahaan terkait dengan proyek AI/ML ketika mempertimbangkan opsi “build” bukan hanya tentang bagian pembangunan dan pengembangan proyek. Seringkali ada kurva pembelajaran yang sangat besar bahkan untuk mencapai titik di mana pengembangan AI/ML yang sebenarnya dapat terjadi. Dengan tim dan inisiatif AI/ML baru, jumlah “unknown unknowns” jauh lebih banyak daripada jumlah “known unknowns”.
| Membangun | Membeli |
|---|---|
Pro:
| Pro:
|
Cons:
| Cons:
|
Untuk membuat segalanya lebih sederhana, pertimbangkan aspek-aspek berikut:
- saat Anda mengerjakan volume data yang sangat besar
- saat Anda mengerjakan beragam jenis data
- ketika fungsi yang terkait dengan model atau solusi Anda dapat berubah atau berkembang di masa mendatang
- ketika Anda memiliki kasus penggunaan yang tidak jelas atau umum
- ketika Anda membutuhkan gagasan yang jelas tentang biaya yang terlibat dalam penerapan alat anotasi data
- dan ketika Anda tidak memiliki tenaga kerja yang tepat atau ahli yang terampil untuk mengerjakan alat dan mencari kurva belajar yang minimal
Jika tanggapan Anda berlawanan dengan skenario ini, Anda harus fokus membangun alat Anda.
Faktor yang perlu dipertimbangkan saat memilih Alat Anotasi Data yang tepat
Jika Anda membaca ini, ide-ide ini terdengar menarik, dan jelas lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Jadi bagaimana cara memanfaatkan sebagian besar alat anotasi data yang sudah ada di luar sana? Jadi, langkah selanjutnya yang terlibat adalah mempertimbangkan faktor-faktor yang terkait dengan pemilihan alat anotasi data yang tepat.
Tidak seperti beberapa tahun yang lalu, pasar telah berkembang dengan banyak alat anotasi data dalam praktik hari ini. Bisnis memiliki lebih banyak pilihan dalam memilih satu berdasarkan kebutuhan mereka yang berbeda. Tetapi setiap alat dilengkapi dengan pro dan kontranya sendiri. Untuk membuat keputusan yang bijaksana, rute objektif harus dipisahkan dari persyaratan subjektif juga.
Mari kita lihat beberapa faktor penting yang harus Anda pertimbangkan dalam prosesnya.
Menentukan Kasus Penggunaan Anda Use
Untuk memilih alat anotasi data yang tepat, Anda perlu menentukan kasus penggunaan Anda. Anda harus menyadari jika kebutuhan Anda melibatkan teks, gambar, video, audio atau campuran dari semua tipe data. Ada alat mandiri yang dapat Anda beli dan ada alat holistik yang memungkinkan Anda melakukan beragam tindakan pada kumpulan data.
Alat saat ini intuitif dan menawarkan Anda pilihan dalam hal fasilitas penyimpanan (jaringan, lokal atau cloud), teknik anotasi (audio, gambar, 3D, dan lainnya) dan sejumlah aspek lainnya. Anda dapat memilih alat berdasarkan kebutuhan spesifik Anda.
Menetapkan Standar Kontrol Kualitas
Ini adalah faktor penting untuk dipertimbangkan karena tujuan dan efisiensi model AI Anda bergantung pada standar kualitas yang Anda buat. Seperti audit, Anda perlu melakukan pemeriksaan kualitas data yang Anda berikan dan hasil yang diperoleh untuk memahami apakah model Anda dilatih dengan cara yang benar dan untuk tujuan yang benar. Namun, pertanyaannya adalah bagaimana Anda berniat untuk menetapkan standar kualitas?
Seperti banyak jenis pekerjaan yang berbeda, banyak orang dapat melakukan anotasi data dan penandaan tetapi mereka melakukannya dengan berbagai tingkat keberhasilan. Saat Anda meminta layanan, Anda tidak secara otomatis memverifikasi tingkat kontrol kualitas. Itu sebabnya hasilnya bervariasi.
Jadi, apakah Anda ingin menerapkan model konsensus, di mana annotator menawarkan umpan balik tentang kualitas dan tindakan korektif diambil secara instan? Atau, apakah Anda lebih suka tinjauan sampel, standar emas, atau persimpangan daripada model serikat?
Rencana pembelian terbaik akan memastikan kontrol kualitas sudah ada sejak awal dengan menetapkan standar sebelum kontrak akhir disepakati. Saat menetapkan ini, Anda juga tidak boleh mengabaikan margin kesalahan. Intervensi manual tidak dapat sepenuhnya dihindari karena sistem pasti akan menghasilkan kesalahan hingga tingkat 3%. Ini memang membutuhkan pekerjaan di depan, tetapi itu sepadan.
Siapa yang Akan Menganotasi Data Anda?
Faktor utama berikutnya bergantung pada siapa yang menganotasi data Anda. Apakah Anda berniat untuk memiliki tim internal atau Anda lebih suka mengalihdayakannya? Jika Anda melakukan outsourcing, ada langkah-langkah legalitas dan kepatuhan yang perlu Anda pertimbangkan karena masalah privasi dan kerahasiaan yang terkait dengan data. Dan jika Anda memiliki tim internal, seberapa efisien mereka dalam mempelajari alat baru? Apa waktu Anda untuk memasarkan produk atau layanan Anda? Apakah Anda memiliki metrik dan tim kualitas yang tepat untuk menyetujui hasilnya?
Penjual Vs. Debat Mitra
Anotasi data adalah proses kolaboratif. Ini melibatkan ketergantungan dan seluk-beluk seperti interoperabilitas. Ini berarti bahwa tim tertentu selalu bekerja bersama satu sama lain dan salah satu tim bisa menjadi vendor Anda. Itulah mengapa vendor atau mitra yang Anda pilih sama pentingnya dengan alat yang Anda gunakan untuk pelabelan data.
Dengan faktor ini, aspek-aspek seperti kemampuan untuk menjaga kerahasiaan data dan niat Anda, niat untuk menerima dan mengerjakan umpan balik, proaktif dalam hal permintaan data, fleksibilitas dalam operasi, dan lainnya harus dipertimbangkan sebelum Anda berjabat tangan dengan vendor atau mitra. . Kami telah menyertakan fleksibilitas karena persyaratan anotasi data tidak selalu linier atau statis. Mereka mungkin berubah di masa depan saat Anda meningkatkan skala bisnis Anda. Jika saat ini Anda hanya berurusan dengan data berbasis teks, Anda mungkin ingin memberi anotasi pada data audio atau video saat Anda menskalakan dan dukungan Anda harus siap untuk memperluas cakrawala mereka dengan Anda.
Keterlibatan Vendor
Salah satu cara untuk menilai keterlibatan vendor adalah dukungan yang akan Anda terima.
Setiap rencana pembelian harus memiliki beberapa pertimbangan komponen ini. Seperti apa dukungan di lapangan? Siapa pemangku kepentingan dan orang-orang yang akan berada di kedua sisi persamaan?
Ada juga tugas konkret yang harus menjelaskan apa keterlibatan vendor (atau akan). Khusus untuk anotasi data atau proyek pelabelan data, apakah vendor akan secara aktif menyediakan data mentah, atau tidak? Siapa yang akan bertindak sebagai ahli materi pelajaran, dan siapa yang akan mempekerjakan mereka baik sebagai karyawan atau kontraktor independen?
Kasus Penggunaan Utama
Mengapa perusahaan melakukan proyek anotasi data dan pelabelan data semacam ini?
Kasus penggunaan berlimpah, tetapi beberapa yang umum menggambarkan bagaimana sistem ini membantu perusahaan untuk mencapai tujuan dan sasaran.
Misalnya, beberapa kasus penggunaan melibatkan upaya melatih asisten digital atau sistem respons suara interaktif. Sungguh, jenis sumber daya yang sama dapat membantu dalam situasi apa pun di mana entitas kecerdasan buatan berinteraksi dengan manusia. Semakin banyak anotasi data dan pelabelan data berkontribusi pada data uji yang ditargetkan, dan data pelatihan, semakin baik hubungan ini bekerja secara umum.
Kasus penggunaan utama lainnya untuk anotasi data dan pelabelan data adalah dalam mengembangkan AI khusus industri. Anda mungkin menyebut beberapa jenis proyek ini sebagai AI “berorientasi pada penelitian”, di mana yang lain lebih operasional atau prosedural. Perawatan kesehatan adalah vertikal utama untuk upaya intensif data ini. Dengan mengingat hal itu, industri lain seperti keuangan, perhotelan, manufaktur, atau bahkan ritel juga akan menggunakan sistem jenis ini.
Kasus penggunaan lainnya lebih spesifik sifatnya. Ambil pengenalan wajah sebagai sistem pemrosesan gambar. Anotasi data dan pelabelan data yang sama membantu menyediakan informasi yang dibutuhkan sistem komputer untuk mengidentifikasi individu dan menghasilkan hasil yang ditargetkan.
Keengganan beberapa perusahaan untuk sektor pengenalan wajah adalah contoh cara kerjanya. Ketika teknologi tidak cukup dikendalikan, itu mengarah pada kekhawatiran besar tentang keadilan dan dampaknya terhadap komunitas manusia.
Studi Kasus
Berikut adalah beberapa contoh studi kasus khusus yang membahas bagaimana anotasi data dan pelabelan data benar-benar berfungsi di lapangan. Di Shaip, kami berhati-hati untuk memberikan tingkat kualitas tertinggi dan hasil yang unggul dalam anotasi data dan pelabelan data.
Sebagian besar diskusi tentang pencapaian standar untuk anotasi data dan pelabelan data di atas mengungkapkan cara kami mendekati setiap proyek, dan apa yang kami tawarkan kepada perusahaan dan pemangku kepentingan yang bekerja sama dengan kami.
Bahan studi kasus yang akan menunjukkan cara kerjanya:
Dalam proyek lisensi data klinis, tim Shaip memproses lebih dari 6,000 jam audio, menghapus semua informasi kesehatan yang dilindungi (PHI), dan membiarkan konten yang sesuai dengan HIPAA untuk model pengenalan ucapan perawatan kesehatan untuk dikerjakan.
Dalam kasus seperti ini, kriteria dan pengklasifikasian prestasi yang penting. Data mentah dalam bentuk audio, dan ada kebutuhan untuk mengidentifikasi pihak-pihak. Misalnya, dalam menggunakan analisis NER, tujuan gandanya adalah untuk mengidentifikasi dan membubuhi keterangan konten.
Studi kasus lain melibatkan kajian mendalam data pelatihan AI percakapan proyek yang kami selesaikan dengan 3,000 ahli bahasa yang bekerja selama periode 14 minggu. Hal ini menyebabkan produksi data pelatihan dalam 27 bahasa, untuk mengembangkan asisten digital multibahasa yang mampu menangani interaksi manusia dalam berbagai pilihan bahasa ibu.
Dalam studi kasus khusus ini, kebutuhan untuk mendapatkan orang yang tepat di kursi yang tepat terlihat jelas. Sejumlah besar ahli materi pelajaran dan operator input konten berarti ada kebutuhan untuk organisasi dan perampingan prosedur untuk menyelesaikan proyek pada waktu tertentu. Tim kami mampu mengalahkan standar industri dengan selisih yang lebar, dengan mengoptimalkan pengumpulan data dan proses selanjutnya.
Jenis studi kasus lainnya melibatkan hal-hal seperti pelatihan bot dan anotasi teks untuk pembelajaran mesin. Sekali lagi, dalam format teks, masih penting untuk memperlakukan pihak yang diidentifikasi menurut undang-undang privasi, dan memilah-milah data mentah untuk mendapatkan hasil yang ditargetkan.
Dengan kata lain, dalam bekerja di berbagai jenis dan format data, Shaip telah menunjukkan keberhasilan vital yang sama dengan menerapkan metode dan prinsip yang sama untuk skenario bisnis data mentah dan perizinan data.
Wrapping Up
Kami benar-benar percaya bahwa panduan ini bermanfaat bagi Anda dan sebagian besar pertanyaan Anda telah dijawab. Namun, jika Anda masih tidak yakin tentang vendor yang dapat diandalkan, tidak perlu mencari lagi.
Kami, di Shaip, adalah perusahaan anotasi data utama. Kami memiliki ahli di bidangnya yang memahami data dan masalah terkaitnya tidak seperti yang lain. Kami dapat menjadi mitra ideal Anda karena kami menghadirkan kompetensi seperti komitmen, kerahasiaan, fleksibilitas, dan kepemilikan untuk setiap proyek atau kolaborasi.
Jadi, terlepas dari jenis data yang ingin Anda anotasi, Anda dapat menemukan tim veteran di dalam kami untuk memenuhi tuntutan dan tujuan Anda. Dapatkan model AI Anda dioptimalkan untuk belajar bersama kami.
Ayo Bicara
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Anotasi Data atau Pelabelan Data adalah proses yang membuat data dengan objek tertentu dikenali oleh mesin sehingga dapat memprediksi hasilnya. Memberi tag, menyalin, atau memproses objek dalam tekstual, gambar, pindaian, dll. memungkinkan algoritme untuk menafsirkan data berlabel dan dilatih untuk menyelesaikan kasus bisnis nyata sendiri tanpa campur tangan manusia.
Dalam pembelajaran mesin (baik diawasi atau tidak), data berlabel atau beranotasi menandai, menyalin, atau memproses fitur yang Anda inginkan agar dipahami dan dikenali oleh model pembelajaran mesin Anda untuk memecahkan tantangan dunia nyata.
Data annotator adalah orang yang bekerja tanpa lelah untuk memperkaya data sehingga dapat dikenali oleh mesin. Ini mungkin melibatkan satu atau semua langkah berikut (tergantung pada kasus penggunaan di tangan dan persyaratan): Pembersihan Data, Transkripsi Data, Pelabelan Data atau Anotasi Data, QA, dll.
Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau membuat anotasi pada data berkualitas tinggi (seperti teks, audio, gambar, video) dengan metadata untuk pembelajaran mesin disebut alat anotasi data.
Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau memberi anotasi pada gambar bergerak bingkai demi bingkai dari video untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin.
Alat atau platform (berbasis cloud atau lokal) yang digunakan untuk memberi label atau memberi anotasi pada teks dari ulasan, surat kabar, resep dokter, catatan kesehatan elektronik, neraca, dll. untuk membangun data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin. Proses ini juga bisa disebut pelabelan, penandaan, penyalinan, atau pemrosesan.