Il faut cependant noter que, quelle que soit la qualité du programme, l'IA n'est efficace que si vous lui fournissez les données dont vous avez besoin. À cet égard, les données personnalisées étiquetées relatives aux buts et objectifs de votre modèle d'IA sont le carburant qui permet de créer des modèles d'apprentissage automatique précis et efficaces. Mais alors, qu'est-ce qu'une donnée personnalisée étiquetée pour les projets d'IA et pourquoi est-il important de se préoccuper des projets d'IA ?
Tout au long de ce blog, l’une des tâches qui sera mise en évidence est l’importance de jeu de données Les données étiquetées sur mesure, les problèmes associés à leur acquisition et les mesures éprouvées qui peuvent être prises pour créer des ensembles de données efficaces qui garantissent une production optimale accrue du modèle d'IA. Nous examinerons également des études de cas du monde entier sur des exemples réels et des tendances qui affectent l'avenir de l'étiquetage des données d'IA. Enfin, nous mettrons en évidence des outils et des services experts tels que Macgence qui vous aideront à accélérer le processus.
Données étiquetées personnalisées IA : définition d'un autre concept d'IA
Dans l'état actuel des choses, les données étiquetées de manière personnalisée indiquent les données auxquelles des balises ou des marqueurs ont été fournis, que ce soit manuellement ou par l'automatisation des processus, à des fins d'utilisation dans l'IA et plus particulièrement dans les projets d'apprentissage automatique. Les données étiquetées de manière personnalisée deviennent essentielles dans le cycle de vie de l'IA, car elles aident les modèles d'IA à reconnaître des formes, à classer le contenu ou même à prédire un résultat. Par exemple, l'étiquetage des images de chats et de chiens lors de la création d'un ensemble de données sur les animaux garantit que l'IA chargée de classer les animaux apprend à différencier ces deux catégories.
En ce qui concerne les étiquettes personnalisées ensembles de données« Ils sont créés avec des solutions d’aide spécifiques à un besoin particulier, au lieu de se voir attribuer des objectifs sans besoin clair, ce qui garantit que des objectifs très précis sont atteints. »
Peu importe que votre projet d'IA consiste en une vision par ordinateur, un langage naturel ou une analyse prédictive, les données annotées de manière personnalisée rapprochent encore plus votre modèle de sa forme idéale.
Pourquoi les données étiquetées personnalisées sont-elles essentielles pour les projets d’IA ?
La formation des modèles d'IA nécessite des données étiquetées, mais toutes ces données ne sont pas de qualité égale. C'est la raison pour laquelle des données étiquetées personnalisées de qualité sont cruciales pour les projets de développement d'IA :
La précision est essentielle : Lorsque des données sources mal annotées sont transmises aux systèmes d'IA, les résultats générés par ces systèmes sont souvent erronés, ce qui diminue l'efficacité de votre projet. De bons libellés fournissent aux systèmes de meilleurs résultats.
Pertinence: Des étiquettes personnalisées sont nécessaires pour le contexte essentiel dans un domaine spécifique, ce qui permet aux modèles de comprendre plus facilement des scénarios spécifiques, par exemple des images d'un domaine particulier ou des phrases lors de travaux scientifiques.
Réduction du biais : La présence de documents bien annotés ensembles de données dans l’apprentissage automatique, réduit les biais existants et permet des résultats d’IA plus justes et plus diversifiés.
Aussi convaincante que cela puisse paraître, il est indéniable que l’absence de données de qualité équivaut à l’absence de systèmes d’IA de qualité. Tout commence par un ensemble bien ordonné de points de données étiquetés.
Problèmes rencontrés lors de l'obtention de données avec des étiquettes personnalisées
Bien que cela ne soit pas impossible, la création de données étiquetées de manière personnalisée peut s'avérer difficile. Les développeurs d'IA et les data scientists sont souvent confrontés à un certain nombre d'obstacles :
Contraintes de coût et de temps : L'annotation des données est une tâche qui demande beaucoup de travail et qui requiert une expertise considérable pour sa mise en place et son exécution. Cela la rend coûteuse pour les startups ainsi que pour les entreprises.
Connaissances d'expert spécifiques au domaine : Pour les domaines spécialisés, il peut être difficile d’embaucher et de trouver des professionnels qualifiés pour annoter avec précision les données.
Problèmes de sécurité des données : L'annotation de données sensibles peut également inclure des données financières/de santé exclusives et pose des problèmes de conformité et d'éthique.
Exigences de volume : Le principal obstacle à la formation de nombreux algorithmes d'IA, principalement sur les réseaux neuronaux, est l'échelle colossale qui est atteinte uniquement après l'obtention d'étiquettes de haute qualité.
Néanmoins, récemment, certaines approches ont été développées pour rendre le processus d’annotation des données plus rapide et plus efficace, tout en offrant une grande précision.
Stratégies pour acquérir des données étiquetées de haute qualité
1. Crowdsourcing ou étiquetage en interne
Les services de crowdsourcing sont devenus très populaires auprès des entreprises, comme Amazon Mechanical Turk qui fait appel à des milliers de travailleurs à bas coût pour annoter rapidement des ensembles de données. Cependant, ces travailleurs peuvent obtenir un prix plus élevé tout en travaillant de manière inefficace en raison de la nature monotâche et répétitive du travail.
L'utilisation d'un référentiel interne pour l'étiquetage permet un niveau de supervision plus complet, permettant à un professionnel expérimenté dans ce domaine de modifier manuellement les annotations pour chaque ensemble de données. Cependant, l'utilisation d'annotations de données en interne peut être plus coûteuse en raison de la main-d'œuvre plus importante, mais elle garantit une meilleure précision et une meilleure cohérence de l'ensemble de données.
2. Utilisation d'approches semi-supervisées
En utilisant des méthodes semi-supervisées, de petites quantités de données entièrement étiquetées peuvent être efficacement mises à l'échelle avec une grande quantité de données non étiquetées. Cela est réalisé par des algorithmes déduisant les étiquettes du plus grand ensemble non étiqueté à partir de l'ensemble étiqueté beaucoup plus petit, ce qui facilite la tâche car moins de travail humain est requis.
3. Utilisation des ensembles de données disponibles
Il est conseillé d'utiliser des données déjà étiquetées, surtout si les contraintes budgétaires et temporelles sont strictes. De nombreux sites vendent des ensembles de données spécifiques au domaine et peuvent être complétés par des étiquettes pour un fonctionnement efficace sur le projet concerné.
4. Obtenir des ensembles de données prêts à l'emploi
Macgence et des entreprises similaires vous aident à obtenir des ensembles de données personnalisés étiquetés. Selon vos besoins, afin que vous puissiez vous concentrer sur la construction de modèles d'IA sans vous soucier de votre ensemble de données. Cette approche permet d'atteindre à la fois l'évolutivité et la qualité grâce aux connaissances industrielles.
Comment l’intégration de données d’étiquettes personnalisées peut contribuer à l’amélioration des performances du modèle d’IA.
La signification que les données étiquetées de manière personnalisée apportent aux modèles est évidente dans les résultats qu'elles produisent. Un bon étiquetage des ensembles de données, de la vision par ordinateur à l'analyse des sentiments, contribue à améliorer :
- Performances du modèle d'IA en termes de précision et de sensibilité
- Réduction du temps nécessaire à la formation des modèles
- Application améliorée du modèle d'IA sur divers systèmes
Par exemple, un modèle d’apprentissage automatique de reconnaissance d’images construit à partir d’un large éventail jeu de données peut donner des résultats inférieurs à la moyenne pour les tâches de vision liées à la fabrication automobile.
Cependant, construites de cette manière, des étiquettes personnalisées collaboratives adaptées à cet environnement lui donneraient une précision incommensurable dans l'identification des défauts automobiles.
Cas d'utilisation concrets de données étiquetées de manière personnalisée
Diagnostic en médecine avec l'IA
Un hôpital a appliqué un étiquetage personnalisé sur des images radiologiques pour développer une IA visant à détecter précocement des tumeurs. Les annotations personnalisées fournies par des radiologues experts ont permis d'obtenir des diagnostics d'une précision étonnante de 95 % ou plus.
Moteur d'algorithmes de recommandation de vente au détail
Un détaillant en ligne a utilisé des données de comportement client personnalisées pour créer un moteur de recommandation pour son activité. L'augmentation de la pertinence des ventes générées par l'IA a conduit à une augmentation spectaculaire de 30 % des ventes !
Formation sur les véhicules autonomes
Des experts en marquage de données ont étiqueté des millions d'images de la route. Ainsi, les voitures autonomes peuvent signaler les piétons, les panneaux de signalisation et autres dangers sur la route. Des annotations personnalisées ont fourni une précision critique pour la sécurité avant les tests.
Dernières tendances en matière d'étiquetage personnalisé de l'IA
Le domaine de l'étiquetage des données IA est très dynamique et en constante évolution. Voici quelques tendances importantes à surveiller :
Outils d'annotation basés sur l'IA
Les modèles d'annotation d'apprentissage automatique rapides et précis viennent compléter les domaines de l'annotation. De tels outils aident les humains dans les processus pour obtenir les meilleurs résultats.
Génération d'ensembles de données standard
L'IA permettant la génération d'ensembles de données synthétiques contribue à réduire la dépendance aux données réelles, tout en maintenant une haute précision pour les modèles de formation.
Meilleures pratiques d'annotation
Avec les préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données et les biais, la nécessité de classer les données de manière éthique avec des pratiques standard et de garantir la légalité de textes tels que le RGPD permet à cette pratique de prendre de l'ampleur.
Les données étiquetées personnalisées maximisent le potentiel de votre IA
Les données étiquetées sur mesure sont fondamentales dans le domaine de l'IA, car elles permettent de vérifier et d'améliorer l'exactitude, ainsi que de s'adapter à l'environnement d'un contexte spécifique. Elles constituent un élément essentiel de la création de modèles d'IA fiables et compétitifs.
Chez Macgence, nous fournissons des ensembles de données étiquetées sur mesure, des outils et un support pour améliorer les efforts d'IA des particuliers et des entreprises. Nous fournissons des données biographiques précises et des services de formation évolutifs pour les développeurs et les scientifiques de l'IA.
Contactez l'équipe Macgence dès aujourd'hui. Allez plus loin et amplifiez les avantages liés à l'utilisation de données étiquetées personnalisées.
Questions fréquemment posées (FAQ):
Réponse : – Les données étiquetées permettent aux algorithmes de la machine de se concentrer sur des aspects spécifiques liés au projet. Cela permet à la machine d'identifier des images, des fichiers et des zones dans un certain domaine et un certain contexte de projet.
Réponse : – Des entreprises spécialisées comme Macgence permettent d'obtenir des ensembles de données de bonne qualité. Les techniques utilisées vont de l'utilisation des installations de l'entreprise pour l'annotation, le crowdsourcing et l'apprentissage semi-supervisé.
Réponse : – Le modèle ML utilisé s'améliore au fil du temps à mesure que les biais fournis par les étiquettes sont éliminés. Il devient peu fiable lorsque l'étiquetage est médiocre et pire.
