Лучшие инструменты маркировки данных для машинного обучения в 2023 году

Маркировка данных в машинном обучении — это аннотирование немаркированных данных (таких как фотографии, текстовые файлы, видео и т. д.) и добавление одной или нескольких информативных меток, чтобы задать контекст данных, чтобы модель машинного обучения могла учиться на нем. На этикетках может быть указано, например, изображена ли на фотографии птица или автомобиль, какие слова были произнесены в аудиозаписи или видна ли опухоль на рентгеновском снимке. Маркировка данных необходима во многих случаях использования, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи.

Различные варианты использования машинного и глубокого обучения, такие как компьютерное зрение и обработка естественного языка, поддерживаются маркировкой данных.

Для очистки, упорядочения и маркировки данных предприятия используют программное обеспечение, процедуры и аннотаторы данных. Эти метки позволяют аналитикам разделять определенные переменные внутри наборов данных, облегчая выбор лучших предикторов данных для моделей машинного обучения. Метки указывают, какие векторы данных следует использовать для обучения модели, в ходе которого модель улучшает свою способность прогнозировать будущее. Модели машинного обучения строятся на основе этих обучающих данных.

Работы по маркировке данных требуют участия человека в процессе работы (HITL) и машинной поддержки. HITL использует опыт людей, размечающих данные, для обучения, тестирования и улучшения моделей машинного обучения. Предоставляя моделям наборы данных, которые наиболее подходят для конкретного проекта, они помогают управлять процессом маркировки данных.

Сравнение размеченных и неразмеченных данных

Важным шагом в создании высокопроизводительной модели машинного обучения является маркировка данных. Хотя маркировка кажется простой, ее не всегда просто использовать. В результате предприятиям приходится взвешивать различные аспекты и стратегии, чтобы выбрать наиболееПодходы к маркировке данных

эффективная стратегия маркировки. Рекомендуется провести тщательную оценку сложности задачи, а также размера, масштаба и продолжительности проекта, поскольку каждый подход к разметке данных имеет свои преимущества и недостатки.

Вы можете пометить свои данные следующими способами:

Кили Технология

Kili Technology — это комплексный инструмент для аннотаций, который поддерживает широкий спектр форматов данных, включая изображения, видео, PDF-файлы и текст. Он предназначен для того, чтобы помочь компаниям создавать и развертывать лучшие в своем классе модели машинного обучения с использованием неструктурированных данных. Благодаря удобному и настраиваемому интерфейсу Kili Technology позволяет пользователям быстро и легко начать аннотировать свои данные.

В частности, благодаря своим рабочим процессам и показателям качества Kili Technology является одним из лучших инструментов маркировки данных. Платформа предоставляет пользователям мощные инструменты для выявления и исправления ошибок и аномалий в размеченных наборах данных.

Kili Technology способствует командной работе и сотрудничеству между техническими и бизнес-командами, а также привлекает к работе аутсорсинговые компании, занимающиеся аннотациями, что делает ее идеальным выбором для предприятий любого масштаба.

Amazon SageMaker Основная истина

Amazon предлагает передовое автономное решение для маркировки данных под названием Amazon SageMaker Ground Truth. Это решение упрощает наборы данных для машинного обучения, предоставляя полностью управляемый сервис маркировки данных.

С помощью Ground Truth вы можете легко создавать чрезвычайно точные наборы обучающих данных. Вы можете быстро и точно маркировать свои данные, используя специализированный рабочий процесс. Программа поддерживает различные форматы вывода маркировки, включая текст, изображения, видео и трехмерные облачные точки.

Возможности маркировки делают процедуру маркировки простой и эффективной, включая автоматическую привязку к 3D-кубовидной форме, устранение искажений 2D-изображения и инструменты автоматической сегментации. Они значительно сокращают процесс маркировки набора данных.

Хартекс

Heartex предлагает инструмент маркировки и аннотирования данных для создания точных и интеллектуальных продуктов искусственного интеллекта. Инструмент Heartex помогает компаниям минимизировать время, которое команда тратит на подготовку, анализ и маркировку наборов данных для машинного обучения.

Sloth — это программа с открытым исходным кодом для маркировки данных, которая в первую очередь была создана для исследований компьютерного зрения с использованием изображений и видеоданных. Он предоставляет динамические инструменты для маркировки данных компьютерного зрения.