Services d'étiquetage et d'annotation des données : mise à l'échelle plus rapide des projets de modélisation d'IA

Les organisations dépendent souvent de deux procédures cruciales, l'étiquetage des données et les services d'annotation, pour obtenir des informations significatives et utiliser pleinement la puissance des données. Afin de faciliter une classification et une analyse efficaces, l'étiquetage des données implique de donner aux données brutes des étiquettes descriptives et significatives. 

Pour former des modèles d’apprentissage automatique et obtenir des informations pertinentes, il est essentiel d’utiliser une prise de décision basée sur les données. Améliorer la précision du modèle, faciliter l'extraction d'informations précises et améliorer la qualité globale des données sont les principaux objectifs de l'étiquetage des données. Et dans ce blog, nous approfondirons les concepts d'annotation et d'étiquetage des données.

Procédures et stratégies d'étiquetage des données :

L'étiquetage des données peut être effectué automatiquement ou manuellement. L'étiquetage manuel des données implique que des examinateurs humains attribuent des étiquettes en fonction de règles préétablies, qui peuvent inclure des étiquettes arbitraires ou spécifiques au contexte. Les techniques d'étiquetage automatique des données couvrent des tâches telles que la catégorisation de texte, la reconnaissance d'objets, l'analyse des sentiments et la segmentation d'images. Ils utilisent des algorithmes et des règles prédéfinies pour étiqueter les données plus rapidement et de manière plus évolutive.

Problèmes et restrictions liés à l'étiquetage des données :

• Problèmes d'évolutivité : Les exigences en termes d'expertise du domaine, les interprétations subjectives et les incohérences sont quelques-uns des défis que les processus d'étiquetage des données doivent surmonter. Pour surmonter ces obstacles et garantir un étiquetage précis et fiable, les organisations doivent suivre des normes industrielles strictes et mettre en œuvre des procédures de contrôle qualité robustes.

• Interprétations subjectives : Des interprétations personnelles peuvent s’infiltrer lorsque les données sont étiquetées manuellement et entraîner un étiquetage incohérent.

• Domaine d'expertise: Pour garantir un étiquetage précis, les tâches spécialisées nécessitent des annotateurs possédant une connaissance du domaine.

Les avantages de l’externalisation de l’étiquetage des données :

Les entreprises peuvent bénéficier considérablement de la collaboration avec des prestataires de services externes pour étiqueter les données. Cette solution abordable donne aux entreprises accès à des viviers de talents spécialisés, garantissant un étiquetage précis et fiable qui répond à leurs besoins. Les organisations qui travaillent avec des experts en la matière peuvent se recentrer sur leurs domaines d'expertise, sachant que les professionnels gèrent leurs exigences en matière d'étiquetage des données.

Rentabilité: L'externalisation réduit les dépenses d'exploitation en supprimant les équipes d'étiquetage internes.

Obtention de talents spécialisés : Les prestataires de services externes donnent accès à des annotateurs compétents possédant une expertise dans le domaine.

Précision améliorée: Les partenaires sous-traitants disposent souvent de procédures de contrôle qualité robustes pour garantir un étiquetage fiable et précis.

Explorer les services d'annotation de données IA :

Définition et étendue :

Annotation des données IA implique de marquer ou d’annoter des données avec des attributs ou des fonctionnalités particulières pour former des modèles d’apprentissage automatique. Il est essentiel à l’apprentissage supervisé, dans lequel le modèle utilise des données annotées comme référence pour identifier des modèles et générer des prédictions. Les performances et la généralisabilité du modèle à des scénarios réels dépendent d'annotations précises et approfondies. 

Méthodes et équipement :

Une gamme de méthodes et d'instruments conçus pour des types de données et des tâches d'annotation spécifiques sont utilisés dans l'annotation des données. Ces méthodes et ressources sont essentielles pour étiqueter correctement et rapidement les données et garantir qu'elles sont appropriées pour la formation des modèles d'apprentissage automatique. Explorons maintenant certaines des méthodes et techniques cruciales fréquemment utilisées dans l'annotation de données :

Techniques d'annotation des données :

Techniques d'annotation des images :

• Boîtes englobantes : dessiner des rectangles ou des polygones autour des objets d'intérêt dans les photos est connu sous le nom de technique de « boîte englobante ».

• Segmentation sémantique : cette méthode fonctionne bien pour les tâches nécessitant une délimitation précise des limites de l'objet, comme la segmentation d'images.

• Annotation de points clés : cette technique consiste à localiser et à étiqueter des points d'intérêt particuliers dans des images, comme des emplacements communs utilisés pour estimer la pose d'une personne ou des repères faciaux. Cette méthode fonctionne bien pour les tâches nécessitant une identification précise de caractéristiques particulières de l’image.

Technique d'annotation de texte :

• Analyse des sentiments : cela est évident dans de nombreux processus, tels que la surveillance des médias sociaux, l'analyse des commentaires des clients et la génération d'informations basées sur les opinions.

Méthodes d'annotation audio :

• Transcription : La transcription de données audio parlées en texte écrit est le processus de transcription. Cette méthode est essentielle pour des applications telles que les assistants vocaux, l'indexation audio et la reconnaissance vocale.

• Diarisation des locuteurs : dans la diarisation des locuteurs, les données audio sont étiquetées et segmentées en fonction de l'identité des locuteurs. Des applications telles que l'authentification vocale et la reconnaissance du locuteur peuvent bénéficier de cette technique.

Technique d'annotation vidéo :

• Reconnaissance d'action : ce type implique l'attribution d'étiquettes à des mouvements ou à des activités particulières exécutées par des objets ou des personnes dans une vidéo. Des applications telles que l’analyse sportive, l’analyse de contenu vidéo et la compréhension du comportement humain peuvent toutes bénéficier de cette méthode.

Technique d'annotation géospatiale :

• Classification de la couverture terrestre : les zones terrestres sont divisées en plusieurs classes pour la classification de la couverture terrestre en fonction de leurs attributs physiques. Des activités telles que la gestion agricole, l’urbanisme et la surveillance environnementale peuvent bénéficier de cette technique.

Technique d'annotation 3D :

• Annotation par nuage de points : la détection d'objets 3D est la méthode par laquelle nous identifions et essayons de localiser avec précision les objets d'intérêt dans un environnement 3D en annotant des scènes 3D. Cette méthode est très utilisée pour des applications telles que la robotique, la réalité augmentée et la réalité virtuelle. 

Les avantages des services d’annotation de données IA :

Services d'annotation de données IA présentent de nombreux avantages, notamment : 

• Précision et exactitude 
• Évolutivité  
• Opportunité  
• Solutions personnalisées 
• Assurance de la qualité  
• Conformité à la sécurité 
• Aperçu des données 

Les entreprises peuvent s’attendre à des modèles d’apprentissage automatique plus précis et à des résultats commerciaux supérieurs en recevant des données de formation de plus haut calibre provenant de prestataires de services spécialisés. 

Macgence : ouvrir la voie aux services d'annotation et d'étiquetage de données

Notre spécialité chez Macgence fournit des services d'annotation et d'étiquetage de données de pointe adaptés aux besoins de votre entreprise. Grâce à notre équipe d'annotateurs qualifiés et à notre expérience en matière d'annotation de données IA, nous pouvons assurer un étiquetage précis et exact pour soutenir vos projets d'apprentissage automatique. Nous proposons des solutions personnalisées, de l'annotation de texte à l'annotation d'images et au-delà, pour augmenter la précision de vos données et favoriser la réussite de votre entreprise. Joignez-vous dès maintenant à Macgence pour libérer tout le potentiel de vos données.

Conclusion:

Il est essentiel de souligner la fonction fondamentale que jouent l’étiquetage et l’annotation des données pour propulser les entreprises vers une victoire basée sur les données. Grâce à l'externalisation, les entreprises peuvent profiter des connaissances et de l'expérience des experts du secteur, ce qui peut se traduire par des solutions plus abordables, un accès plus facile à des talents spécialisés et, à terme, une précision et une évolutivité améliorées.

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