Apa itu Anotasi Data [Diperbarui 2024] –

Praktik Terbaik, Alat, Manfaat, Tantangan, Jenis & lainnya

Perlu mengetahui dasar-dasar Anotasi Data? Baca panduan Anotasi Data lengkap ini untuk pemula untuk memulai

Daftar Isi

Unduh eBuku

Anotasi data

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 dari proyek Anda. Keluaran model AI & ML Anda hanya sebaik data yang Anda gunakan untuk melatihnya – jadi ketepatan yang Anda terapkan pada agregasi data serta pemberian tag dan identifikasi 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.

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.

Anotasi data

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.

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.
Anotasi data

Apa itu Anotasi Data?

Anotasi data adalah proses pengatribusian, penandaan, atau pelabelan data untuk membantu algoritme pembelajaran mesin memahami dan mengklasifikasikan informasi yang mereka proses. Proses ini penting untuk melatih model AI, memungkinkan mereka memahami berbagai jenis data secara akurat, seperti gambar, file audio, rekaman video, atau teks.

Apa itu anotasi data?

Bayangkan mobil self-driving yang mengandalkan data dari computer vision, natural language processing (NLP), dan sensor untuk membuat keputusan berkendara yang akurat. Untuk membantu model AI mobil membedakan rintangan seperti kendaraan lain, pejalan kaki, hewan, atau penghalang jalan, data yang diterimanya harus diberi label atau anotasi.

Dalam pembelajaran terawasi, anotasi data sangat penting, karena semakin banyak data berlabel yang dimasukkan ke model, semakin cepat ia belajar untuk berfungsi secara mandiri. Data beranotasi memungkinkan model AI diterapkan di berbagai aplikasi seperti chatbot, pengenalan ucapan, dan otomatisasi, menghasilkan kinerja optimal dan hasil yang andal.

Pentingnya anotasi data dalam pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin melibatkan sistem komputer yang meningkatkan kinerjanya dengan belajar dari data, seperti halnya manusia belajar dari pengalaman. Anotasi data, atau pelabelan, sangat penting dalam proses ini, karena membantu melatih algoritme untuk mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat.

Dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf terdiri dari neuron digital yang disusun berlapis-lapis. Jaringan ini memproses informasi yang mirip dengan otak manusia. Data berlabel sangat penting untuk pembelajaran terawasi, sebuah pendekatan umum dalam pembelajaran mesin di mana algoritme belajar dari contoh berlabel.

Kumpulan data pelatihan dan pengujian dengan data berlabel memungkinkan model pembelajaran mesin menafsirkan dan mengurutkan data masuk secara efisien. Kami dapat menyediakan data beranotasi berkualitas tinggi untuk membantu algoritme belajar secara mandiri dan memprioritaskan hasil dengan intervensi manusia yang minimal. Pentingnya anotasi data dalam AI terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan akurasi dan performa model.

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 bagi mesin karena mereka tidak memiliki informasi atau pengetahuan bawaan tentang apa pun di dunia ini.

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.

Apa Anotasi Data Untuk LLM?

LLM, secara default, tidak memahami teks dan kalimat. Mereka harus dilatih untuk membedah setiap frasa dan kata untuk menguraikan apa yang sebenarnya dicari pengguna dan kemudian menyampaikannya sesuai dengan itu.

Jadi, ketika model AI Generatif menghasilkan respons yang paling presisi dan relevan terhadap suatu kueri – bahkan ketika dihadapkan dengan pertanyaan yang paling aneh – keakuratannya berasal dari kemampuannya untuk memahami dengan sempurna perintah dan seluk-beluk di baliknya seperti konteks, tujuan, sarkasme, niat, dan banyak lagi.

Anotasi data memberdayakan LLMS dengan kemampuan untuk melakukan hal ini.

Sederhananya, anotasi data untuk pembelajaran mesin melibatkan pelabelan, kategorisasi, penandaan, dan penambahan atribut tambahan apa pun ke data agar model pembelajaran mesin dapat diproses dan dianalisis dengan lebih baik. Hanya melalui proses kritis inilah hasil dapat dioptimalkan untuk kesempurnaan.

Saat membuat anotasi data untuk LLM, beragam teknik diterapkan. Meskipun tidak ada aturan sistematis mengenai penerapan suatu teknik, umumnya hal ini berada di bawah kebijaksanaan para ahli, yang menganalisis kelebihan dan kekurangan masing-masing teknik dan menerapkan teknik yang paling ideal.

Mari kita lihat beberapa teknik anotasi data umum untuk LLM.

Anotasi Manual: Hal ini menempatkan manusia dalam proses membuat anotasi dan meninjau data secara manual. Meskipun hal ini memastikan hasil berkualitas tinggi, hal ini membosankan dan memakan waktu.

Anotasi semi-otomatis: Manusia dan LLM bekerja sama satu sama lain untuk menandai kumpulan data. Hal ini menjamin keakuratan manusia dan kemampuan penanganan volume mesin. Algoritme AI dapat menganalisis data mentah dan menyarankan label awal, sehingga menghemat waktu yang berharga bagi anotator manusia. (misalnya, AI dapat mengidentifikasi potensi wilayah yang diminati pada gambar medis untuk pelabelan manusia lebih lanjut)

Pembelajaran Semi-Supervisi: Menggabungkan sejumlah kecil data berlabel dengan sejumlah besar data tidak berlabel untuk meningkatkan performa model.

Anotasi Otomatis: Menghemat waktu dan paling ideal untuk membuat anotasi kumpulan data dalam jumlah besar, teknik ini mengandalkan kemampuan bawaan model LLM untuk menandai dan menambahkan atribut. Meskipun menghemat waktu dan menangani volume besar secara efisien, keakuratannya sangat bergantung pada kualitas dan relevansi model yang telah dilatih sebelumnya.

Penyetelan Instruksi: LLM yang tersedia untuk umum dioptimalkan dan disesuaikan untuk presisi dan kualitas dengan melakukan kurasi dan pelatihan pada kumpulan data berlabel tambahan dalam teknik ini. Penyetelan instruksi biasanya mengacu pada penyempurnaan model bahasa pada tugas-tugas yang dijelaskan oleh instruksi bahasa alami, yang melibatkan pelatihan pada beragam rangkaian instruksi dan keluaran yang sesuai.

Pembelajaran Zero-shot: Berdasarkan pengetahuan dan wawasan yang ada, LLM dapat mengirimkan data berlabel sebagai keluaran dalam teknik ini. Hal ini menghemat biaya pengambilan label dan ideal untuk memproses data massal. Teknik ini melibatkan penggunaan pengetahuan model yang ada untuk membuat prediksi pada tugas-tugas yang belum dilatih secara eksplisit.

Dorongan: Mirip dengan bagaimana pengguna meminta model sebagai pertanyaan untuk mendapatkan jawaban, LLM dapat diminta untuk membuat anotasi data dengan menjelaskan persyaratan. Kualitas keluaran di sini secara langsung bergantung pada kualitas prompt dan seberapa akurat instruksi yang diberikan.

Transfer Pembelajaran: Menggunakan model terlatih pada tugas serupa untuk mengurangi jumlah data berlabel yang diperlukan.

Giat belajar: Ini adalah teknik di mana model ML itu sendiri memandu proses anotasi data. Model ini mengidentifikasi titik data yang paling bermanfaat untuk pembelajarannya dan meminta anotasi untuk titik spesifik tersebut. Pendekatan yang ditargetkan ini mengurangi jumlah keseluruhan data yang perlu dianotasi, sehingga menyebabkan Peningkatan efisiensi dan Peningkatan kinerja model.

Data yang Bersumber Secara Etis Dari Penyedia: Teknik ini melibatkan sumber kumpulan data berlabel dari vendor dan penyedia layanan. Keuntungan utama di sini adalah penyedia dapat memberikan kumpulan data berlabel yang berkualitas, bersumber secara etis, dan bervolume besar dengan bias nol atau minimal. Kumpulan data juga dapat dikustomisasi dalam teknik ini.

Peran Anotasi Data dalam RLHF

Pada dasarnya, sistem pembelajaran berbasis penghargaan, Reinforcement Learning From Human Feedback mempertimbangkan umpan balik dari manusia untuk memperkuat informasi baru guna mengoptimalkan hasil model. Teknik ini sangat penting dalam konteks agar model mulai selaras dengan preferensi yang ditentukan pengguna dan pengembang serta mengukur proses melalui sistem pembelajaran berbasis penghargaan.

Ada tiga tahap dalam teknik ini:

  • Pra-pelatihan model
  • Melatih model penghargaan
  • Mengoptimalkan model dengan pembelajaran penguatan

Anotasi data adalah bagian dari tahap kedua, di mana manusia dilibatkan dalam memberi peringkat dan mengukur hasil dari suatu model dan memicu umpan balik untuk setiap hasil. Jadi, setiap kali model menawarkan suatu hasil, model tersebut menerima instruksi apakah model tersebut layak mendapat penghargaan atau belajar lagi untuk memenuhi parameter yang ditentukan.

Memilih Alat Anotasi Data yang Tepat?

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 memberi anotasi pada data pelatihan berkualitas tinggi untuk model pembelajaran mesin. Meskipun banyak perusahaan bergantung pada vendor eksternal untuk melakukan anotasi yang rumit, beberapa organisasi masih memiliki alatnya sendiri yang dibuat khusus atau didasarkan pada alat freeware atau sumber terbuka yang tersedia di pasar. Alat tersebut biasanya dirancang untuk menangani tipe data tertentu, yaitu gambar, video, teks, audio, dll. Alat tersebut menawarkan fitur atau opsi seperti kotak pembatas atau poligon bagi anotator data untuk memberi label pada gambar. Mereka cukup memilih opsi dan melakukan tugas spesifiknya.

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

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.

Klasifikasi Gambar – Klasifikasi gambar melibatkan penetapan kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya ke gambar berdasarkan kontennya. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk mengenali dan mengkategorikan gambar secara otomatis.

Pengenalan/Deteksi Objek – Pengenalan objek, atau deteksi objek, adalah proses mengidentifikasi dan memberi label objek tertentu di dalam sebuah gambar. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menemukan dan mengenali objek dalam gambar atau video dunia nyata.

Segmentasi – Segmentasi gambar melibatkan pembagian gambar menjadi beberapa segmen atau wilayah, masing-masing sesuai dengan objek atau bidang minat tertentu. Jenis anotasi ini digunakan untuk melatih model AI untuk menganalisis gambar pada tingkat piksel, memungkinkan pengenalan objek dan pemahaman pemandangan yang lebih akurat.

Anotasi Audio

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

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, kekaburan gerakan, dan pelacakan objek dapat diterapkan dalam sistem. Berbagai perangkat lunak anotasi data video membantu Anda membuat anotasi pada bingkai. Saat bingkai beranotasi ini digabungkan, model AI dapat mempelajari gerakan, perilaku, pola, dan banyak lagi. Anotasi video sangat penting untuk menerapkan konsep seperti pelokalan, keburaman gerakan, dan pelacakan objek di AI.

Anotasi Teks

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.

Anotasi sentimen – Anotasi sentimen melibatkan pelabelan data tekstual dengan sentimen yang disampaikannya, seperti positif, negatif, atau netral. Jenis anotasi ini umumnya digunakan dalam analisis sentimen, di mana model AI dilatih untuk memahami dan mengevaluasi emosi yang diekspresikan dalam teks.

Analisis sentimen

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 dan 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.

Kategorisasi Teks – Kalimat atau paragraf dapat diberi tag dan diklasifikasikan berdasarkan topik menyeluruh, tren, subjek, opini, kategori (olahraga, hiburan, dan sejenisnya) dan parameter lainnya.

Shaip menawarkan layanan pelabelan Teks di atas untuk berbagai kasus penggunaan guna mendukung pengembangan AI Anda.

Langkah-Langkah Penting dalam Proses Pelabelan Data & Anotasi Data

Proses anotasi data melibatkan serangkaian langkah yang terdefinisi dengan baik untuk memastikan pelabelan data berkualitas tinggi dan akurat untuk aplikasi pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini mencakup setiap aspek proses, mulai dari pengumpulan data hingga mengekspor data beranotasi untuk digunakan lebih lanjut.
Tiga langkah penting dalam proyek anotasi data dan pelabelan data

Berikut adalah cara anotasi data dilakukan:

  1. Pengumpulan data: Langkah pertama dalam proses anotasi data adalah mengumpulkan semua data yang relevan, seperti gambar, video, rekaman audio, atau data teks, di lokasi terpusat.
  2. Prapemrosesan Data: Standarisasi dan tingkatkan data yang dikumpulkan dengan mendesain ulang gambar, memformat teks, atau menyalin konten video. Preprocessing memastikan data siap untuk anotasi.
  3. Pilih Vendor atau Alat yang Tepat: Pilih alat atau vendor anotasi data yang sesuai berdasarkan persyaratan proyek Anda. Opsi mencakup platform seperti Nanonets untuk anotasi data, V7 untuk anotasi gambar, Appen untuk anotasi video, dan Nanonets untuk anotasi dokumen.
  4. Pedoman Anotasi: Tetapkan panduan yang jelas untuk anotator atau alat anotasi untuk memastikan konsistensi dan akurasi selama proses berlangsung.
  5. Anotasi: Beri label dan tandai data menggunakan annotator manusia atau perangkat lunak anotasi data, mengikuti pedoman yang ditetapkan.
  6. Jaminan Kualitas (QA): Tinjau data yang dianotasi untuk memastikan akurasi dan konsistensi. Gunakan beberapa anotasi buta, jika perlu, untuk memverifikasi kualitas hasil.
  7. Ekspor Data: Setelah menyelesaikan anotasi data, ekspor data dalam format yang diperlukan. Platform seperti Nanonet memungkinkan ekspor data tanpa hambatan ke berbagai aplikasi perangkat lunak bisnis.

Seluruh proses anotasi data dapat berkisar dari beberapa hari hingga beberapa minggu, bergantung pada ukuran proyek, kompleksitas, dan sumber daya yang tersedia.

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.

Fitur untuk anotasi data dan alat pelabelan data

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.

Apa Manfaat Anotasi Data?

Anotasi data sangat penting untuk mengoptimalkan sistem pembelajaran mesin dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Berikut adalah beberapa manfaat utama anotasi data:

  1. Peningkatan Efisiensi Pelatihan: Pelabelan data membantu model pembelajaran mesin dilatih dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, dan menghasilkan hasil yang lebih akurat.
  2. Peningkatan Presisi: Data yang dianotasi secara akurat memastikan bahwa algoritme dapat beradaptasi dan belajar secara efektif, sehingga menghasilkan tingkat presisi yang lebih tinggi dalam tugas mendatang.
  3. Mengurangi Intervensi Manusia: Alat anotasi data tingkat lanjut secara signifikan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, menyederhanakan proses, dan mengurangi biaya terkait.

Dengan demikian, anotasi data berkontribusi pada sistem pembelajaran mesin yang lebih efisien dan presisi sekaligus meminimalkan biaya dan upaya manual yang biasanya diperlukan untuk melatih model AI. Menganalisis keuntungan anotasi data

Kontrol Kualitas dalam Anotasi Data

Shaip memastikan kualitas terbaik melalui beberapa tahap kontrol kualitas untuk memastikan kualitas anotasi data.

  • Pelatihan Awal: Anotator dilatih secara menyeluruh tentang pedoman khusus proyek.
  • Pemantauan Berkelanjutan: Pemeriksaan kualitas rutin selama proses anotasi.
  • Ulasan Akhir: Tinjauan komprehensif oleh anotator senior dan alat otomatis untuk memastikan keakuratan dan konsistensi.

Selain itu, AI juga dapat mengidentifikasi ketidakkonsistenan dalam anotasi manusia dan menandainya untuk ditinjau, sehingga memastikan kualitas data yang lebih tinggi secara keseluruhan. (misalnya, AI dapat mendeteksi perbedaan dalam cara anotator yang berbeda memberi label pada objek yang sama dalam sebuah gambar). Jadi dengan manusia dan AI, kualitas anotasi dapat ditingkatkan secara signifikan sekaligus mengurangi keseluruhan waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek.

Tantangan Utama dalam Anotasi Data untuk Kesuksesan AI

Anotasi data memainkan peran penting dalam pengembangan dan akurasi AI dan model pembelajaran mesin. Namun, prosesnya datang dengan serangkaian tantangannya sendiri:

  1. Biaya anotasi data: Anotasi data dapat dilakukan secara manual atau otomatis. Anotasi manual membutuhkan upaya, waktu, dan sumber daya yang signifikan, yang dapat menyebabkan peningkatan biaya. Mempertahankan kualitas data selama proses juga berkontribusi pada pengeluaran ini.
  2. Akurasi anotasi: Kesalahan manusia selama proses anotasi dapat menghasilkan kualitas data yang buruk, yang secara langsung memengaruhi performa dan prediksi model AI/ML. Sebuah studi oleh Gartner menyoroti hal itu kualitas data yang buruk merugikan perusahaan hingga 15% dari pendapatan mereka.
  3. Skalabilitas: Saat volume data meningkat, proses anotasi dapat menjadi lebih kompleks dan memakan waktu. Menskalakan anotasi data sambil mempertahankan kualitas dan efisiensi merupakan tantangan bagi banyak organisasi.
  4. Privasi dan keamanan data: Menganotasi data sensitif, seperti informasi pribadi, catatan medis, atau data keuangan, menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan. Memastikan bahwa proses anotasi mematuhi peraturan perlindungan data yang relevan dan pedoman etika sangat penting untuk menghindari risiko hukum dan reputasi.
  5. Mengelola beragam tipe data: Menangani berbagai jenis data seperti teks, gambar, audio, dan video dapat menjadi tantangan, terutama jika memerlukan teknik dan keahlian anotasi yang berbeda. Mengkoordinasikan dan mengelola proses anotasi di seluruh tipe data ini bisa jadi rumit dan menghabiskan banyak sumber daya.

Organisasi dapat memahami dan mengatasi tantangan ini untuk mengatasi hambatan yang terkait dengan anotasi data dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas AI dan proyek pembelajaran mesin mereka.

Apa itu Pelabelan Data? Semua yang Perlu Diketahui Pemula

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.

Untuk membangun atau tidak membangun alat anotasi data

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

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

Alternatif open source dan 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”.

MembangunMembeli

Pro:

  • Kontrol penuh atas seluruh proses
  • Waktu respons lebih cepat

Pro:

  • Waktu-ke-pasar yang lebih cepat untuk keuntungan penggerak pertama
  • Akses ke teknologi terbaru yang sejalan dengan praktik terbaik industri

Cons:

  • Proses lambat dan mantap. Membutuhkan kesabaran, waktu, dan uang.
  • Biaya pemeliharaan dan peningkatan platform yang berkelanjutan
Cons:
  • Penawaran vendor yang ada mungkin memerlukan penyesuaian untuk mendukung kasus penggunaan Anda
  • Platform dapat mendukung persyaratan yang sedang berlangsung & tidak menjamin dukungan di masa mendatang.

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.

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.

Berbeda dengan beberapa tahun lalu, pasar telah berkembang dengan banyaknya platform pelabelan data AI yang diterapkan saat ini. Bisnis memiliki lebih banyak pilihan dalam memilih salah satu berdasarkan kebutuhan mereka yang berbeda. Namun setiap alat memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Untuk membuat keputusan yang bijaksana, jalur obyektif harus diambil terlepas dari persyaratan subyektif 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

Menetapkan standar kendali mutu 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

Debat vendor vs. 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 Dunia Nyata untuk Anotasi Data di AI

Anotasi data sangat penting di berbagai industri, memungkinkan mereka mengembangkan model AI dan pembelajaran mesin yang lebih akurat dan efisien. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan khusus industri untuk anotasi data:

Anotasi Data Layanan Kesehatan

Anotasi data untuk gambar medis sangat penting dalam mengembangkan alat analisis gambar medis yang didukung AI. Anotator memberi label pada gambar medis (seperti sinar-X, MRI) untuk fitur seperti tumor atau struktur anatomi tertentu, sehingga memungkinkan algoritme mendeteksi penyakit dan kelainan dengan lebih akurat. Misalnya, anotasi data sangat penting untuk melatih model pembelajaran mesin guna mengidentifikasi lesi kanker dalam sistem deteksi kanker kulit. Selain itu, anotator data memberi label pada rekam medis elektronik (EMR) dan catatan klinis, sehingga membantu pengembangan sistem visi komputer untuk diagnosis penyakit dan analisis data medis otomatis.

Anotasi Data Ritel

Anotasi data ritel melibatkan pelabelan gambar produk, data pelanggan, dan data sentimen. Jenis anotasi ini membantu membuat dan melatih model AI/ML untuk memahami sentimen pelanggan, merekomendasikan produk, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Anotasi Data Keuangan

Sektor keuangan menggunakan anotasi data untuk deteksi penipuan dan analisis sentimen artikel berita keuangan. Anotator memberi label transaksi atau artikel berita sebagai penipuan atau sah, melatih model AI untuk secara otomatis menandai aktivitas mencurigakan dan mengidentifikasi potensi tren pasar. Misalnya, anotasi membantu lembaga keuangan melatih model AI untuk mengenali pola transaksi keuangan dan mendeteksi aktivitas penipuan. Selain itu, anotasi data keuangan berfokus pada anotasi dokumen keuangan dan data transaksional, yang penting untuk mengembangkan sistem AI/ML yang mendeteksi penipuan, mengatasi masalah kepatuhan, dan menyederhanakan proses keuangan lainnya.

Anotasi Data Otomotif

Anotasi data dalam industri otomotif melibatkan data pelabelan dari kendaraan otonom, seperti informasi kamera dan sensor LiDAR. Anotasi ini membantu membuat model untuk mendeteksi objek di lingkungan dan memproses titik data penting lainnya untuk sistem kendaraan otonom.

Anotasi Data Industri atau Manufaktur

Anotasi data untuk otomatisasi manufaktur mendorong pengembangan robot cerdas dan sistem otomatis di bidang manufaktur. Anotator memberi label pada gambar atau data sensor untuk melatih model AI untuk tugas-tugas seperti deteksi objek (robot mengambil barang dari gudang) atau deteksi anomali (mengidentifikasi potensi malfungsi peralatan berdasarkan pembacaan sensor). Misalnya, anotasi data memungkinkan robot mengenali dan memahami objek tertentu di lini produksi, sehingga meningkatkan efisiensi dan otomatisasi. Selain itu, anotasi data industri digunakan untuk membuat anotasi data dari berbagai aplikasi industri, termasuk gambar manufaktur, data pemeliharaan, data keselamatan, dan informasi kendali mutu. Jenis anotasi data ini membantu membuat model yang mampu mendeteksi anomali dalam proses produksi dan memastikan keselamatan pekerja.

Anotasi Data E-niaga

Memberi anotasi pada gambar produk dan ulasan pengguna untuk rekomendasi yang dipersonalisasi dan analisis sentimen.

Apa praktik terbaik untuk anotasi data?

Untuk memastikan keberhasilan proyek AI dan pembelajaran mesin Anda, penting untuk mengikuti praktik terbaik untuk anotasi data. Praktik berikut dapat membantu meningkatkan keakuratan dan konsistensi data yang dianotasi:

  1. Pilih struktur data yang sesuai: Membuat label data yang cukup spesifik agar berguna tetapi cukup umum untuk menangkap semua kemungkinan variasi dalam kumpulan data.
  2. Berikan instruksi yang jelas: Kembangkan panduan anotasi data yang mendetail dan mudah dipahami serta praktik terbaik untuk memastikan konsistensi dan akurasi data di berbagai anotator.
  3. Mengoptimalkan beban kerja anotasi: Karena anotasi bisa mahal, pertimbangkan alternatif yang lebih terjangkau, seperti bekerja dengan layanan pengumpulan data yang menawarkan kumpulan data yang diberi label sebelumnya.
  4. Kumpulkan lebih banyak data bila perlu: Untuk mencegah kualitas model pembelajaran mesin menurun, berkolaborasi dengan perusahaan pengumpulan data untuk mengumpulkan lebih banyak data jika diperlukan.
  5. Outsource atau crowdsource: Ketika persyaratan anotasi data menjadi terlalu besar dan menghabiskan waktu untuk sumber daya internal, pertimbangkan outsourcing atau crowdsourcing.
  6. Gabungkan upaya manusia dan mesin: Gunakan pendekatan human-in-the-loop dengan perangkat lunak anotasi data untuk membantu anotasi manusia fokus pada kasus yang paling menantang dan meningkatkan keragaman kumpulan data pelatihan.
  7. Utamakan kualitas: Uji anotasi data Anda secara rutin untuk tujuan jaminan kualitas. Dorong beberapa anotator untuk meninjau pekerjaan masing-masing untuk akurasi dan konsistensi dalam pelabelan set data.
  8. Memastikan kepatuhan: Saat menganotasi set data sensitif, seperti gambar yang berisi orang atau catatan kesehatan, pertimbangkan masalah privasi dan etika dengan hati-hati. Ketidakpatuhan terhadap peraturan setempat dapat merusak reputasi perusahaan Anda.

Mematuhi praktik terbaik anotasi data ini dapat membantu Anda menjamin bahwa kumpulan data Anda diberi label secara akurat, dapat diakses oleh ilmuwan data, dan siap mendukung proyek berbasis data Anda.

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:

Kasus penggunaan kunci anotasi data

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.

Selain itu, salah satu klien layanan kesehatan kami memerlukan gambar medis beranotasi berkualitas tinggi untuk alat AI diagnostik baru. Dengan menggunakan layanan anotasi komprehensif Shaip, mereka meningkatkan akurasi model sebesar 25%, sehingga menghasilkan diagnosis yang lebih cepat dan andal.

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

  • Dengan mendaftar, saya setuju dengan Shaip Kebijakan Privasi kami. dan Ketentuan Layanan dan memberikan persetujuan saya untuk menerima komunikasi pemasaran B2B dari Shaip.

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.