I migliori strumenti di etichettatura dei dati per il machine learning nel 2023

L'etichettatura dei dati nell'apprendimento automatico consiste nell'annotare dati senza etichetta (come foto, file di testo, video, ecc.) e nell'aggiungere una o più etichette approfondite per fornire il contesto dei dati in modo che un modello di apprendimento automatico possa imparare da essi. Le etichette potrebbero indicare, ad esempio, se una fotografia mostra un uccello o un'automobile, quali parole sono state pronunciate in una registrazione audio o se un tumore è visibile su una radiografia. L'etichettatura dei dati è necessaria per molti casi d'uso, come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.

Vari casi d’uso del machine learning e del deep learning, come la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale, sono supportati dall’etichettatura dei dati.

Per pulire, organizzare ed etichettare i dati, le aziende incorporano software, procedure e annotatori di dati. Queste etichette consentono agli analisti di separare determinate variabili all'interno dei set di dati, facilitando la scelta dei migliori predittori di dati per i modelli ML. Le etichette specificano quali vettori di dati dovrebbero essere utilizzati per l'addestramento del modello, durante il quale il modello migliora la sua capacità di prevedere il futuro. I modelli di machine learning sono basati su questi dati di addestramento.

I lavori di etichettatura dei dati richiedono l'impegno "human-in-the-loop (HITL)" e il supporto della macchina. HITL utilizza l'esperienza umana degli "etichettatori di dati" per addestrare, testare e migliorare i modelli di apprendimento automatico. Fornendo ai modelli i set di dati più pertinenti a un particolare progetto, aiutano a dirigere il processo di etichettatura dei dati.

Confronto tra dati etichettati e non etichettati

Un passaggio essenziale nella creazione di un modello ML ad alte prestazioni è l'etichettatura dei dati. Anche se l'etichettatura sembra semplice, non è sempre semplice da usare. Di conseguenza, le aziende devono valutare diversi aspetti e strategie per scegliere al meglioApprocci all'etichettatura dei dati

strategia di etichettatura efficace. Si consiglia una valutazione approfondita della complessità dell'attività e delle dimensioni, dell'ambito e della durata del progetto poiché ciascun approccio di etichettatura dei dati presenta vantaggi e svantaggi.

Puoi etichettare i tuoi dati nei seguenti modi:

Tecnologia Kili

Kili Technology è uno strumento di annotazione completo che supporta un'ampia gamma di formati di dati, inclusi immagini, video, PDF e testo. È progettato per aiutare le aziende a creare e distribuire i migliori modelli di machine learning utilizzando dati non strutturati. Con le sue interfacce intuitive e personalizzabili, Kili Technology consente agli utenti di iniziare ad annotare i propri dati in modo rapido e semplice.

In particolare grazie ai suoi flussi di lavoro e ai parametri di qualità, Kili Technology è uno dei migliori strumenti di etichettatura dei dati. La piattaforma fornisce agli utenti potenti strumenti per identificare e correggere errori e anomalie nei set di dati etichettati.

Kili Technology promuove il lavoro di squadra e la collaborazione tra team tecnici e aziendali, nonché società di annotazione in outsourcing, rendendola la scelta perfetta per aziende di tutte le dimensioni.

La verità assoluta su Amazon SageMaker

Amazon offre una soluzione di etichettatura dei dati autonoma e all'avanguardia chiamata Amazon SageMaker Ground Truth. Questa soluzione semplifica i set di dati per l'apprendimento automatico fornendo un servizio di etichettatura dei dati completamente gestito.

Puoi creare facilmente set di dati di addestramento estremamente precisi con Ground Truth. Puoi etichettare i tuoi dati in modo rapido e accurato utilizzando un flusso di lavoro specializzato. Il programma supporta vari formati di output di etichettatura, inclusi testo, immagini, video e punti nuvola 3D.

Le funzionalità di etichettatura rendono la procedura di etichettatura semplice ed efficiente, incluso lo snap automatico del cuboide 3D, l'eliminazione della distorsione dell'immagine 2D e gli strumenti di segmentazione automatica. Riducono significativamente il processo di etichettatura del set di dati.

Heartex

Heartex offre uno strumento di etichettatura e annotazione dei dati per creare prodotti IA accurati e intelligenti. Lo strumento di Heartex aiuta le aziende a ridurre al minimo la quantità di tempo che il team dedica alla preparazione, all'analisi e all'etichettatura dei set di dati per l'apprendimento automatico.

Sloth è un programma open source per l'etichettatura dei dati creato principalmente per la ricerca sulla visione artificiale utilizzando dati di immagini e video. Fornisce strumenti dinamici per l'etichettatura dei dati di visione artificiale.