Model AI yang cerdas perlu dilatih secara ekstensif untuk dapat mengidentifikasi pola, objek, dan pada akhirnya membuat keputusan yang andal. Namun, data yang dilatih tidak dapat dimasukkan secara acak dan harus diberi label untuk membantu model memahami, memproses, dan belajar secara komprehensif dari pola input yang dikurasi.
Di sinilah pelabelan data masuk, sebagai tindakan pelabelan informasi atau lebih tepatnya metadata, sesuai dengan kumpulan data tertentu, untuk fokus pada penguatan pemahaman mesin. Lebih jauh lagi, Pelabelan data secara selektif mengkategorikan data, gambar, teks, audio, video, dan pola untuk meningkatkan implementasi AI.
Sesuai Pelabelan data NASSCOM Laporkan, pasar pelabelan data global diperkirakan akan tumbuh sebesar 700% nilainya pada akhir tahun 2023, dibandingkan dengan tahun 2018. Pertumbuhan yang diklaim ini kemungkinan besar akan memperhitungkan alokasi keuangan untuk alat pelabelan yang dikelola sendiri, didukung secara internal sumber daya, dan bahkan solusi pihak ketiga.
Selain temuan ini, juga dapat disimpulkan bahwa pasar pelabelan Data Global mengumpulkan nilai $1.2 miliar pada tahun 2018. Namun, kami memperkirakannya akan meningkat karena ukuran pasar pelabelan data dianggap mencapai penilaian besar-besaran sebesar $4.4 miliar pada tahun 2023.
Pelabelan data adalah kebutuhan saat ini tetapi dilengkapi dengan beberapa implementasi dan tantangan khusus harga.
Beberapa yang lebih mendesak termasuk:
- Persiapan data yang lamban, berkat alat pembersih yang berlebihan
- Kurangnya perangkat keras yang diperlukan untuk menangani tenaga kerja yang besar dan volume data yang tergores berlebihan
- Akses terbatas ke alat pelabelan avant-garde dan teknologi pendukung
- Biaya pelabelan data yang lebih tinggi
- Kurangnya konsistensi dalam hal penandaan data berkualitas
- Kurangnya skalabilitas, jika dan ketika model AI perlu mencakup satu set peserta tambahan
- Kurangnya kepatuhan dalam hal mempertahankan postur keamanan data yang stabil saat mendapatkan data dan menggunakannya
Meskipun Anda dapat memisahkan pelabelan data secara konseptual, alat yang relevan mengharuskan Anda untuk mengklasifikasikan konsep menurut sifat kumpulan data. Ini termasuk:
- Klasifikasi Audio: Terdiri dari koleksi audio, segmentasi, dan transkripsi
- Pelabelan gambar: Terdiri dari pengumpulan, klasifikasi, segmentasi, dan pelabelan data titik kunci
- Pelabelan teks: Melibatkan ekstraksi teks dan klasifikasi
- Pelabelan video: Termasuk elemen seperti koleksi video, klasifikasi, dan segmentasi
- pelabelan 3D: Fitur pelacakan objek dan segmentasi
Terlepas dari pemisahan tersebut di atas terutama dari perspektif yang lebih luas, pelabelan data dibagi menjadi empat jenis, termasuk Deskriptif, Evaluatif, Informatif, dan Kombinasi. Namun, untuk tujuan pelatihan, pelabelan data dipisahkan sebagai: Koleksi, Segmentasi, Transkripsi, Klasifikasi, Ekstraksi, Pelacakan Objek, yang telah kita bahas untuk kumpulan data individual.
Pelabelan data adalah proses mendetail dan melibatkan langkah-langkah berikut untuk melatih model AI secara kategoris:
- Mengumpulkan Kumpulan Data, melalui strategi yaitu, in-house, open source, vendor
- Memberi label kumpulan data sesuai Visi Komputer, Pembelajaran mendalam, dan kemampuan khusus NLP
- Menguji & mengevaluasi model yang dihasilkan untuk menentukan kecerdasan sebagai bagian dari penerapan
- Memuaskan kualitas model yang dapat diterima dan akhirnya merilisnya untuk penggunaan yang komprehensif
Perangkat pelabelan data yang tepat, yang identik dengan platform pelabelan data yang kredibel, perlu dipilih dengan mempertimbangkan faktor-faktor berikut:
- Jenis kecerdasan yang Anda inginkan untuk dimiliki model melalui kasus penggunaan yang ditentukan
- Kualitas dan pengalaman annotator data, sehingga mereka dapat menggunakan alat dengan tepat
- Standar kualitas yang Anda pikirkan
- Kebutuhan khusus kepatuhan
- Alat komersial, sumber terbuka, dan freeware
- Anggaran yang bisa Anda sisihkan
Selain faktor-faktor yang disebutkan, Anda sebaiknya mencatat pertimbangan berikut:
- Akurasi pelabelan alat
- Jaminan kualitas dijamin oleh alat
- Kemampuan integrasi
- Keamanan dan imunisasi terhadap kebocoran
- Pengaturan berbasis cloud atau tidak
- Ketajaman manajemen Kontrol Kualitas
- Fail-Safes, Stop-Gaps, dan kehebatan alat yang dapat diskalakan
- Perusahaan yang menawarkan alat
Vertikal yang paling baik dilayani oleh alat dan sumber daya pelabelan data meliputi:
- AI medis: Area fokus mencakup model diagnostik pelatihan dengan visi komputer untuk pencitraan medis yang lebih baik, waktu tunggu yang diminimalkan, dan backlog minimal
- Keuangan: Area fokus termasuk mengevaluasi risiko kredit, kelayakan pinjaman, dan faktor penting lainnya melalui pelabelan teks
- Kendaraan atau Transportasi Otonom: Area fokus mencakup implementasi NLP dan Computer Vision untuk menumpuk model dengan volume data pelatihan yang gila untuk mendeteksi individu, sinyal, blokade, dll.
- Ritel & eCommerce: Area fokus mencakup keputusan khusus harga, peningkatan e-niaga, memantau persona pembeli, memahami kebiasaan membeli, dan memperkuat pengalaman pengguna
- Teknologi: Area fokus meliputi pembuatan produk, pengambilan bin, mendeteksi kesalahan manufaktur kritis terlebih dahulu, dan banyak lagi
- Geospasial: Area fokus mencakup GPS dan penginderaan jauh dengan teknik pelabelan tertentu
- Pertanian: Area fokus termasuk menggunakan sensor GPS, drone, dan visi komputer untuk memajukan konsep pertanian presisi, mengoptimalkan kondisi tanah dan tanaman, menentukan hasil panen, dan banyak lagi
Masih bingung tentang strategi mana yang lebih baik untuk mendapatkan pelabelan data di jalurnya, yaitu, Membangun pengaturan yang dikelola sendiri atau Membeli satu dari penyedia layanan pihak ketiga. Berikut adalah pro dan kontra dari masing-masing untuk membantu Anda memutuskan lebih baik:
Pendekatan 'Membangun'
| Membangun | Membeli |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
Merindukan:
| Merindukan:
|
Manfaat:
| Manfaat:
|
Putusan
Jika Anda berencana membangun sistem AI eksklusif dengan waktu tidak menjadi kendala, membangun alat pelabelan dari awal masuk akal. Untuk yang lainnya, membeli alat adalah pendekatan terbaik
