Le résultat final doit garantir que les niveaux d'éducation sont cohérents, un niveau en dessous de l'exemple précédent étant suffisant. Commencez par mentionner l'utilisation de l'intelligence artificielle en ce qui concerne les données, assurez-vous de mentionner également l'externalisation de l'annotation d'images. Identifiez les points qui doivent être ajustés dans l'ordre. L'intelligence artificielle est utilisée partout et gagne en popularité, assurez-vous de peaufiner la formulation pour vous assurer que la réécriture ne soit pas rattrapée par des outils de détection d'IA, la mention de « ressources inexploitées » est intéressante et peut être utilisée lors de la reformulation. Assurez-vous de mentionner les défis rencontrés tout au long du processus.
Un article intéressant à découvrir. Comprendre les images et le rôle vital qu'elles jouent est un élément sur lequel chaque développeur doit se concentrer, car les modèles de vision deviennent de plus en plus courants.
Au fur et à mesure que l'IA apprend, elle aura besoin d'images de signes qui ont annotations y compris le type ou la forme du panneau pour des prédictions précises. Cela permet de représenter correctement chaque panneau d'une rue. Les véhicules automatisés et les outils de reconnaissance faciale ne sont possibles qu'avec des images correctement annotées et deviendront dépendants de celles-ci à l'avenir.
Plusieurs façons d'annoter une image
L'annotation d'image peut intégrer des éléments tels que :
Boîte binaire : Mettre en valeur des objets tels que des véhicules de circulation en les encadrant dans des boîtes rectangulaires.
Classification des images par pixels : Affecter chaque pixel d'une image à une classe en utilisant une couleur (ou des couleurs) spécifique pour chaque catégorie codée dans l'image.
Détection de points de repère : Toutes les caractéristiques géométriques de l'image (coins, bords) sont considérées comme des points de repère localisés en cas de reconnaissance faciale.
Annotation de polygone : Représenter et dessiner autour des arbres et des bâtiments les limites détaillées, étranges et irrégulières, de ces objets.
Bien que chacun puisse être plus ou moins complexe que l'autre, aucun ne peut être réalisé facilement sans investir beaucoup de temps, de concentration et de compétences. annoter même quelques images en images.
Annotation manuelle des images Une préoccupation
Mais pour les développeurs d'IA et les data scientists, l'annotation manuelle est l'un des plus gros goulots d'étranglement du processus de formation des modèles. En voici quelques-uns.
Prend le temps précieux de quelqu'un
Le traitement manuel de toutes les images (des milliers ou des millions jusqu'à ce que cela soit suffisant) est indéniablement rigoureux. Pour que l'apprentissage automatique fonctionne comme prévu, il est essentiel que toutes les images d'un ensemble de données aient les étiquettes appropriées et qu'elles soient écrites avec précision et cohérence sur l'ensemble de l'étiquette.
Avoir des coûts d'opérations coûteux
Bien que l'annotation personnelle d'un petit ensemble de données puisse sembler moins fastidieuse, c'est là que les problèmes commencent. L'extension de cette tâche à un vaste jeu de données c'est quelque chose de totalement différent sur le plan logistique.
Efforts vains
Des fonctionnalités mal annotées peuvent entraîner une incapacité de l'IA à les reconnaître ou à les faire fonctionner. Le contrôle de la qualité et le volume de données pour le développement sont deux facteurs importants pour tout programmeur, quel que soit son niveau d'expertise.
Épuisement des ressources
L'un des facteurs qui contribuent au succès des projets d'IA est la compilation d'algorithmes, la modélisation détaillée et les tests de modèles, qui sont souvent ignorés afin que l'équipe puisse se concentrer sur l'annotation manuelle. Un déluge de tâches de travail qui sont en réalité très inutiles.
La solution : externaliser l'annotation des images
Il n'est pas nécessaire de drainer des ressources internes car il existe des entreprises externes spécialisées dans l'IA Macgence. Macgence AI aide les développeurs de photos à externaliser leurs activités en utilisant des services externalisés. Jetez un œil à certains des principaux avantages offerts par l'externalisation.
Amélioration de la précision
À travers les ensembles de données, les annotateurs de photos peuvent être formés dans différentes spécialisations, ce qui leur permet de devenir des experts dans ce domaine pour une entreprise. Macgence macgence AI est à nouveau un amour impressionnant de la précision.
efficacité accrue
Lorsque le signal est envoyé à une équipe externalisée comme la vôtre ou affecté à l'utilisation d'équipes dédiées spécifiques, le processus est plus simple et plus efficace que de tout faire en interne.
Rentabilité
Avoir la possibilité de constituer une équipe interne de travailleurs spécialisés est plutôt appréciable mais coûteux, cela n'en vaut pas la peine lorsque vous pouvez simplement acheter leurs services facilement.
Évolutivité
Le problème est que les entreprises sont capables de croître en fonction de la demande. Par conséquent, passer plusieurs semaines sur un projet puis perdre son élan n'a aucune importance pour la plupart des entreprises.
Comment fonctionne l’externalisation de l’annotation d’images ?
Ne vous inquiétez pas si vous ne comprenez toujours pas complètement comment fonctionne cette technologie ou quel est son attrait ; l'examiner au cas par cas rend les choses plus simples.
Si vous avez des difficultés à effectuer des tâches d'annotation en interne, l'externalisation peut vous être utile. Cependant, prenez en compte les mesures de sécurité et les responsabilités de tels contrats.
Étape 1 : Définissez vos besoins en matière d’annotation
Vous devez expliquer combien d'images vous souhaitez annoter et quel type d'ensembles de données vous allez utiliser. Quels modèles d'IA comptez-vous créer et de quel type de techniques d'annotation aurez-vous besoin (boîtes englobantes, segmentation, etc., quelle IA) ?
Étape 2 : Choisissez le bon partenaire
Le choix d'un partenaire capable de fournir les services requis est important lors de la planification de la partie annotation des données des modèles d'IA. Macgence possède une solide crédibilité et un client. Cependant, avant de signer un contrat, il est toujours nécessaire d'analyser les connaissances techniques du partenaire potentiel et de présenter son travail à d'autres clients.
Étape 3 : tester les eaux
Les plans initiaux visant à enregistrer les aspects des modèles contribuent à élargir la connaissance des capacités du fournisseur de services. Ce projet pilote aide à sélectionner le fournisseur, car il permet de comprendre comment la communication circule dans les limites d'un environnement multi-projets.
Étape 4 : Assurer la sécurité des données
Les ensembles de données externalisés contiennent souvent des informations sensibles. Assurez-vous que votre partenaire adhère à ces contrats et protocoles de sécurité des données, ainsi qu'aux mécanismes de politique tels que les accords de confidentialité et le respect des lois en vigueur (comme la législation européenne sur la confidentialité des données).
Étape 5 : Surveiller les progrès et fournir des commentaires
Une communication plus étroite est nécessaire avec votre partenaire au cours du travail qui s'étend sur plusieurs mois. Un retour d'information est nécessaire pour s'assurer que le résultat atteint des niveaux élevés d'exactitude.
Études de cas sur l'externalisation de l'annotation d'images
Les opportunités et les avantages des services d'annotation d'images se multiplient désormais au sein des plus grandes entreprises. Lisez ci-dessous deux études de cas réelles sur la praticabilité de ce secteur.
1. Développement des véhicules autonomes
Need millions d'images annotées pour leur projet de voiture autonome est une startup détenue et fondée dans la Silicon Valley.
Ils ont pu atteindre des taux de précision de 99 % dans leurs données de formation après avoir externalisé l'annotation à un partenaire expert, ce qui leur a permis d'intégrer avec succès leur premier prototype environ neuf mois avant la date prévue.
2. L'intelligence artificielle dans le diagnostic médical
Une start-up spécialisée dans l'IA, en particulier dans l'imagerie médicale, a acquis Macgence pour s'occuper de la préparation des jeux de données. Grâce aux données d'annotation automatique, un modèle a été construit, permettant de diagnostiquer le cancer de la peau avec une spécificité de 97 % en un temps record.
L'avenir de l'externalisation de l'annotation d'images dans les tendances
En raison de la complexité croissante des modèles d’IA, l’importance de l’externalisation dans l’annotation des images ne fera que croître. L’avenir nous réserve les promesses suivantes.
Externalisation et automatisation : De plus en plus de services de sous-titrage dans le cloud combineront des systèmes humains et automatisés dans les tâches d’annotation afin d’augmenter la vitesse et la précision.
Ensembles de données complets : Les consommateurs seront confrontés à des besoins d’annotations pour de nouveaux marchés tels que la réalité augmentée, les sciences environnementales et la robotique.
Relation de travail plus étroite : Les fournisseurs travailleront plus étroitement avec les développeurs pour fournir un retour d’information plus rapide et progressif afin d’optimiser l’ajustement du modèle.
Le conseil en externalisation et en délocalisation à l'échelle mondiale, notamment dans le domaine de l'IA, continuera d'élever les normes, ce qui aura un impact sur les industries du monde entier.
Pourquoi Macgence pour l'annotation d'images ?
Macgence s'est taillé une place de choix en fournissant des services d'annotation d'images de qualité, fiables et sécurisés aux entreprises qui développent des modèles d'IA complexes.
Faits saillants
- Précision inégalée grâce aux annotateurs professionnels
- Des workflows qui s'adaptent à l'expansion de vos projets
- Des mesures solides en matière de sécurité des données pour votre satisfaction
Nous nous occupons de l'annotation car nous possédons des années d'expérience et permettons aux créateurs d'IA et aux scientifiques des données de travailler sur les innovations.
Révolutionnez le développement de l'IA avec Macgence
Le phénomène de l’externalisation de l’annotation d’images bouleverse le processus de préparation des données. La collaboration avec des experts permet aux développeurs d’IA de travailler sur de meilleurs algorithmes en sachant que leurs données sont sécurisées.
N'attendez plus et commencez à collaborer avec Macgence pour révolutionner votre flux de travail.
Parlez-nous et découvrez comment nous pouvons vous aider dans votre prochain projet d'IA, grâce à nos services d'annotation d'images de qualité.
FAQs
Réponse : – Pas vraiment ! L'externalisation est généralement moins chère que l'embauche d'une main-d'œuvre interne. Vous payez pour le service plutôt que pour les salaires, la formation ou même le dévouement nécessaire pour utiliser des outils spécifiques.
Réponse : – Choisissez toujours un fournisseur qui utilise des mesures de sécurité telles que les accords de confidentialité, qui crypte les données et qui respecte les règles de confidentialité. Macgence valorise et se conforme aux exigences internationales en matière de confidentialité des données.
Réponse : – Le délai dépend principalement de la taille et de la complexité du projet. En faisant appel à un prestataire compétent, vous bénéficiez de délais plus courts tout en obtenant la qualité souhaitée.
