数据注释工具机器学习(进化指南)

为项目选择最佳数据注释工具

您用来丰富地用于培训和部署机器学习模型的数据注释工具可以确定您的AI项目的成功或失败。您的工具在您是否可以创建一个高性能的模型中发挥着重要作用,这些模型能够为破坏性解决方案提供权力,或解决疼痛,昂贵的问题 - 或最终在失败的实验上投入投资时间和资源。

选择工具可能不是一个快速或简单的决定。随着越来越多的提供商为越来越多样化的用例提供选项,数据注释工具生态系统正在迅速变化。188金宝搏亚洲官网工具进步按月进行,有时每周进行。这些更改为现有工具带来了改进,并为出现的用例带来了新的工具。188金宝搏亚洲官网

挑战在于从战略上考虑您现在和将来的工具需求。新的工具、更高级的特性以及存储和安全性等选项的更改,使您的工具选择更加复杂。而且,竞争日益激烈的市场使人们很难区分炒作和实际价值。

我们称它为an不断发展的指导,因为我们将定期更新,以反映在数据标注工具生态系统的变化。所以一定要定期查看新信息,您可以收藏此页。

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阅读下面的完整指南,或下载以后可以参考的指南的PDF版本。

在本指南中,我们将介绍用于计算机视觉和NLP(自然语言处理)的数据注释工具监督式学习

首先,我们将更详细地解释数据注释工具的概念,向您介绍关键术语和概念。接下来,我们将探讨构建自己的工具与购买商业可用工具或利用开源选项之间的优缺点。

我们将为您提供选择工具的注意事项,并分享我们的最佳数据注释工具的简短列表。您还将获得一个简短的关键问题列表,以便询问工具提供商。

  1. 介绍
  2. 最基本的
  3. 构建与购买
  4. 如何选择
  5. 最佳数据注释工具
  6. 迭代与进化
  7. 要问的问题
  8. CloudFactory优势
  9. 接触
  10. 常见问题解答

作品简介:
这本指南对我有用吗?

如果

  • 你开始一个机器学习项目,并要清理和注释训练,测试数据和验证模型。
  • 您正在使用一种新的数据类型,需要了解用于注释该数据的最佳工具。
  • 您的数据注释需求已经发生了变化(例如,您需要向注释添加功能),并且希望了解能够处理您今天正在做的事情以及您将向流程添加什么内容的工具。
  • 您正处于生产阶段,必须使用human-in-the-loop

基础知识:
数据注释工具和机器学习

什么是数据注释?

在机器学习中,数据注释是标记数据以显示你希望机器学习模型预测的结果的过程。您正在标记—标记、标记、转录或处理—具有您希望机器学习系统学习识别的特征的数据集。一旦您的模型被部署,您希望它能够自己识别这些特性,并做出决定或采取一些行动。

注释数据揭示了功能,将训练你的算法来识别数据相同的功能,并没有被注释。数据注释在监督学习和混合,或半监督,机器学习模型涉及监督学习使用。

什么是数据注释工具?

数据标注工具是一种基于云的、内部的或容器化的软件解决方案,可用于标注用于机器学习的生产级培训数据。虽然有些组织采取自己动手的方法并构建自己的工具,但仍有许多数据注释工具可以通过开源或免费软件获得。

他们也提供商业租赁和购买。数据注释工具通常设计用于特定类型的数据,如图像、视频、文本、音频、电子表格或传感器数据。它们还提供了不同的部署模型,包括内部部署、容器、SaaS(云)和Kubernetes。

数据注释工具具有以下关键元素:它们可以用于注释许多数据类型,包括文本、图像、视频、音频、时间序列和传感器数据。它们支持2-D、3-D、视频、音频、转录和文本的注释。您可以购买商业上可用的数据注释工具,也可以采用自己动手的方法来构建自己的数据注释工具,或者您可以使用开源或免费软件来为您的用例创建和定制数据注释工具。数据注释工具的部署模型有本地(本地)、容器、SaaS和Kubernetes——或者某种组合。

6重要数据标注工具特点

1)数据集管理

注释开始和结束时都采用了一种全面的方式来管理您计划注释的数据集。作为您工作流程的一个关键部分,您需要确保您正在考虑的工具将实际导入并支持您需要标记的大量数据和文件类型。这包括搜索、过滤、排序、克隆和合并数据集。

不同的工具可以以不同的方式保存注释的输出,因此您需要确保该工具能够满足您的团队的输出需求。最后,您的注释数据必须存储在某个地方。大多数工具都支持本地和网络存储,但是云存储——尤其是您首选的云供应商——可能会失败,所以请确认支持文件存储目标。

2)注释方法

这显然是数据注释工具的核心特性——为数据应用标签的方法和功能。但并非所有工具在这方面都是一样的。许多工具被狭隘地优化以专注于特定类型的标签,而其他工具则提供了广泛的工具组合以支持各种类型的用例。188金宝搏亚洲官网

几乎所有文件都提供某种类型的数据或文档分类,以指导您如何识别和排序数据。根据你目前和预期的未来需求,你可能希望专注于专家或使用更通用的平台。数据注释工具提供的注释功能的常见类型包括构建和管理本体或指南,如标签映射、类、属性和特定的注释类型。

这只是一些例子:

  • 图像或视频:包围盒、多边形、折线、分类、2d和3d点、或分割(语义或实例)、跟踪、转录、插值或转录。
  • 文字:转录,情感分析,净实体关系(NER),语音(POS),依赖解析,或指代消解的部分。
  • 音频:音频标签,音频到文本,标签,时间标签

许多数据注释工具中正在出现的一个特性是自动化自动标签.使用人工智能,许多工具将帮助您的人工标签改进他们的注释(例如,自动转换四点边界框为多边形),甚至自动注释您的数据无需人工接触。此外,一些工具可以从人工注释者的操作中学习,以提高自动标注的准确性。

有些注释任务已经成熟到可以进行自动化了。例如,如果您使用预注释来标记图像,一组数据标签可以决定是调整大小还是删除边界框。这可以为需要在像素级分割上注释图像的团队节省时间。尽管如此,自动注释仍然会有异常、边缘情况和错误,因此在质量控制和异常处理中加入人在循环的方法是至关重要的。

自动化也可以参考开发人员接口的可用性来运行自动化。也就是说,应用程序编程接口(API)和软件开发套件(SDK),允许与数据访问和交互。

3)数据质量控制

你的机器学习和人工智能模型的性能只会和你的数据一样好。数据注释工具可以帮助管理质量控制(QC)和验证过程。理想情况下,该工具将在注释过程本身内嵌入QC。

例如,注释期间的实时反馈和初始问题跟踪是很重要的。此外,工作流过程,如标签共识,可能被支持。许多工具将提供质量仪表板,以帮助管理人员查看和跟踪质量问题,并将QC任务分配给核心注释团队或专门的QC团队。

4)人力资源管理

每一个数据注释工具都是为人类所用的——即使是那些可能具有基于人工智能的自动化功能的工具。如前所述,您仍然需要人工处理异常和质量保证。因此,领先的工具将提供劳动力管理能力,如任务分配和生产力分析,测量花费在每个任务或子任务上的时间。

您的数据标签劳动力供应商可能会带来他们自己的技术来分析与质量工作相关的数据。他们可能会使用网络摄像头、截图、非活动计时器和点击流数据等技术来确定如何支持工作人员提供高质量的数据注释。

最重要的是,您的员工必须能够使用并学习您计划使用的工具。此外,您的劳动力提供者应该能够监视工人的性能和工作质量和准确性.如果它们为您提供直接的可见性(例如仪表板视图),以了解外包劳动力的生产力和所执行工作的质量,那就更好了。

5)安全

是否注释敏感受保护的个人信息(PPI)或您自己有价值的知识产权(IP),您希望确保您的数据保持安全。工具应将注释器的查看权限制为未分配给她的数据,并防止数据下载。根据工具的部署方式,通过云或内部部署,数据注释工具可以提供安全的文件访问(例如,VPN)。

对于在法188金宝搏亚洲官网规遵从需求下降的用例,许多工具也将记录的注解的详情,如日期,时间,和注释作者的记录。不过,如果你遵守HIPAA,SOC 1,SOC 2,PCI DSS,或者SSAE 16个法规,重要的是要仔细评估你的数据标注工具伙伴是否可以帮助您保持合规性。

6)综合标识服务

正如前面提到的,每个工具都需要一个人工劳动力来注释数据,数据注释的人员和技术元素同样重要。因此,许多数据注释工具提供者提供了一个劳动力网络来将注释作为服务提供。工具提供者要么招募工作人员,要么通过与工作人员提供者的合作关系提供对他们的访问。

虽然这个功能使得为方便起见,任何员工的技能和能力,应分别从工具本身的能力评估。这里的关键是,任何数据注释工具应提供使用的工具供应商的员工或您选择的劳动力的灵活性,比如一组员工或一支技术精湛,专业管理的数据注解的球队。

数据标注工具的6个关键特性

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关键选择:构建vs.购买

就在几年前,还没有多少数据注释工具可供购买。如果他们想要应用人工智能来解决一个痛苦的商业问题或创造一个颠覆性的产品,大多数先行者必须使用开源软件或构建自己的工具。

在约2018起,商业数据注释工具一波面世,提供全功能,完整的工作流商业工具对数据标注。这些第三方的出现,专业开发工具开始发力,数据科学和人工智能项目团队内的讨论围绕是否继续采取DIY的方法,并建立自己的工具,或购买一个。如果答案是购买数据注释工具,他们仍然需要决定如何选择适合其项目的工具。

何时构建自己的数据注释工具

即使有第三方工具可以购买,构建数据注释工具仍然具有商业意义。构建自己的工具为您提供了最终级别的控制——从注释过程的端到端工作流,到您可以标记的数据类型和结果输出。

并且,随着您继续迭代您的业务流程和计算机学习模型,您可以使用自己的开发人员快速更改并设置自己的优先级。您还可以应用技术控制,以满足您公司的独特安全要求。最后,组织可能希望在知识产权中包含所有的AI工具,并在内部构建数据注释工具允许它们执行此操作。

然而,当您构建一个工具时,在开始时您经常会面临许多未知因素,并且工具需求的范围可能会迅速地变化和发展,从而导致团队浪费时间。另外,还需要支持开发和运行工具所需的基础设施,以及维护数据注释工具所需的开发资源。

何时购买数据注释工具

一般来说,购买商业上可用的工具可能更便宜,因为您避免了前期开发和持续的直接支持费用。这可以让你把时间和资源集中在你的核心项目上:

  1. 无需为定制的内部工具提供支持和扩展功能;和
  2. 而不必继续承担资助该工具以确保其持续成功的负担。

购买现有的数据注释工具可以加快项目进度,使您能够更快地开始使用企业级的、经过测试的数据标记工具。此外,工具供应商与许多不同的客户合作,可以将行业最佳实践整合到他们的数据注释工具中。最后,谈到特性时,您通常可以配置一个商业工具来满足您的需求,而且任何数据注释工作负载都可以使用多种这类工具。

当然,第三方数据注释工具通常不会考虑到您的特定用例或工作流,因此您可能会牺牲一些控制和定制级别。随着项目或产品的发展,您可能会发现数据注释工具需求随着时间而变化。如果您最初购买的工具不支持您的新需求,您将需要构建或购买集成或单独的工具来满足您的新需求。

构建
优点
  • 对工艺和工装进行全面的控制
  • 快速响应不断变化的需求
  • 使用企业就绪工具和第三方支持更快地开始
  • 定期更新最新的技术和行业最佳实践
缺点
  • 前期开发的时间和费用投资
  • 持续维护费用
  • 虽然配置工具不创建您的具体使用情况
  • 所选项目需求不断变化的项目需求或不支持原始工具

数据注释工具的开源选项

有开放源码的数据注释工具可用。您可以使用开源工具并自己支持它,或者使用它来启动自己的构建工作。有许多与图像、视频、自然语言处理和转录相关的工具开源项目,对于一次性项目来说,这样的工具是一个很好的选择。

但是,当您尝试将项目扩展到生产时,通常,开源工具通常会呈现挑战,因为这些工具通常围绕单个用户设计,为数据贴标程序团队提供差或工作流选项不足或不足。此外,您需要手头进行技术专长来部署和维护该工具。许多人被开源“自由”所诱惑,忘记了制定工作流,劳动力管理和质量保证管理所需的时间和费用,这些时间和费用在商业数据注释工具中所需的工作流程。

成长阶段作为购买与建造的指标

观察构建与购买问题的另一种有用方法是考虑组织增长的阶段。

  • 开始:在发展的早期阶段,如果您拥有开发资源并希望构建自己的工具,那么免费软件或开源数据注释工具是有意义的。您还可以选择提供数据注释工具的劳动力。但是要注意不要不必要地将数据注释工具与员工绑定在一起;您将希望以后能够灵活地进行更改。
  • 规模:如果您正处于成长阶段,您可能想要定制商业数据注释工具的能力,而您可以在很少甚至不需要开发资源的情况下完成这一任务。如果您构建,您将需要分配资源来维护和改进您的工具。记住要考虑现有的存储,如果您使用云供应商,请确保它们能够满足您的需求。
  • 维持:在大规模操作时,拥有控制权、增强的数据安全性或更改(如特性增强)的灵活性可能非常重要。在这种情况下,自行构建和管理的开源工具可能是您的最佳选择。

当您正在寻找数据注释工具时,重要的考虑因素是您组织的增长阶段。在增长的早期阶段,开源或众包有意义。在增长阶段,考虑商业数据注释工具或构建您自己的建筑物。按比例,您可能需要从构建您自己的数据注释工具获得的控制,增强的数据安全性或敏捷性。

如何选择数据标注工具

在构建VS购买方程中有很多需要考虑。如果在考虑所有因素之后,您得出结论,时间和费用不值得DIY方法以及定制和保留IP的潜在收益,然后是您需要做的下一个决定是关于您选择购买的商业工具.在本节中,我们将探讨其中一些考虑因素。

1)你的用例是什么?

首先,数据的类型要注释和做的工作会影响你的工具选择您的业务流程。有用于标记文本,图像和视频工具。一些图像标记工具还具有视频标签功能。

值得注意的是,越来越多的数据注释工具提供商正在实现他们想要做的更多提供单数工具 - 他们希望为机器学习提供数据注释提供整体技术平台。简单的数据注释工具提供了使其轻松丰富数据的功能。平台提供了一个支持数据注释和AI开发过程的环境。

一个平台可能包括多个注释选项(如2d、3d、音频、文本)、多个存储选项(如本地、网络、云)或质量控制工作流等功能。它还可以接受预先标注的数据,或者包括嵌入的神经网络,这些神经网络可以从使用该平台的手工标注中学习。如果您预期您的项目或产品需求会随着时间的推移发生重大变化,那么考虑平台可能会有帮助,因为平台可能在未来提供更大的灵活性。

2)如何管理质量控制要求?

如何度量和控制质量也是数据注释工具的一个重要考虑因素。许多商业可用的工具都具有内置的质量控制(QC)特性,可以审查、提供反馈和纠正任务。例如,QC选项可能包括:

  • 共识- 注释员协议确定质量。例如,当注释器不同意边缘案例时,任务将传递给第三个注释器或更高,直到达到百分比的确定性。可以向劳动力提供反馈,以了解如何正确注释这些边缘案例。
  • 黄金标准-正确答案是已知的。该工具基于正确和不正确的任务来度量质量。
  • 样品评估- 这些工具审查的准确性完成的任务进行随机抽样。
  • 路口过工会(IOU)-这是一个共识模型用于图像中的目标检测。它将你手工标注的地面真实图像与你的模型预测的标注进行比较。

有些工具甚至可以使部分QC工作自动化。然而,无论何时,当您使用自动化部分数据标签过程时,您将需要有人对该工作执行QC。例如,光学字符识别(OCR)软件的错误率为每个字符1%到3%。一页1800个字符,有18-54个错误。对于一本300页的书来说,那就是5400到16200个错误。您将需要一个包括QC层的流程,该层由具有上下文和领域专业知识的熟练标签人员执行。

3)谁会使用这个工具?

工具选择的经常被忽视的方面是劳动力。无论您的数据是由员工或承包商,众包或外包提供商注释的,您的劳动力都需要访问和培训来使用您的数据注释工具,具体的任务指令与您的用例是唯一的。确保您考虑到这些问题的答案:

  • 您是否可以访问员工,该员工可以预先存在对您的项目可行的商业工具的知识?
  • 该团队是否有使用您正在考虑的工具的经验?
  • 如果没有,您是否有详细的文档和经过验证的培训方法,使员工速度提升到速度?
  • 您是否有一个过程,通过它您可以确保您的项目所需的质量水平?

你需要供应商还是合作伙伴?

您购买数据注释工具的公司可以与工具本身一样重要。在这里,您将想考虑与提供工具的公司和他们的开放性的公司进行业务是多么容易。AI开发是一个迭代过程,您需要在路上进行更改。他们是否愿意考虑对其工具的新功能的反馈或想法,这将使您的任务更轻松或使您的AI型号运行清洁和更好的结果?旨在找到一个愿意与您合作的合作伙伴,而不仅仅是供应商提供工具。

在研究劳动力选项时,您可能会发现一些数据标签服务提供了它们自己的工具。但是,要注意不要将工具与劳动力不必要地绑定在一起。您将希望根据您的业务需求和可用的解决方案,灵活地更改您的劳动力或工具,特别是在出现新的工具和劳动力选项时。数据标签服务应该能够提供最佳实践,并根据他们的劳动力策略分享选择工具的建议。

另外,请记住,您的注释任务可能会随着时间的推移而变化。每个机器学习建模任务都是不同的。您今天用来收集、清理和注释数据的指令集可能在未来几周甚至几天内发生变化。预测这些变化是有帮助的,当您决定选择数据注释工具以及使用它来标记数据的人员时,您将希望考虑到这些变化。

最佳数据注释工具:
商业,开源和免费软件

以下是我们认为目前市场上最好的一些数据注释工具。

商用数据标注工具

商业上可行的数据注释工具都可能您的最佳选择,特别是如果你的公司是处于成长或企业的阶段。如果你在运行规模,并希望维持一段时间的增长,你可以得到市售的工具,并用自己的一些发展的资源对其进行自定义。

一定要创建长期的流程和堆栈集成,以满足您在安全性和灵活性方面的需求,以便随着时间的推移进行更改。

商用数据标注工具 注释支持 部署模型
计算机视觉 NLP
2D 3 d 视频 音频 转录 文本 转录 内部部署 容器 SaaS
Annotell
DataLop AI.
Datasaur人工智能
深化AI.
匆忙的
Hivemind
LightTag
UnderstandAI
V7实验室达尔文 容积

开源数据注释工具

开源数据注释工具允许您使用或修改源代码。您可以更改或自定义特性以满足您的需要。使用开放源码工具的开发人员是协作用户社区的一部分,他们可以共享用例、最佳实践和通过修改原始源代码而获得的特性改进。188金宝搏亚洲官网

开源工具可以让您更好地控制特性和集成。随着任务和数据操作的发展,它们还可以提供更多的灵活性。但是,请记住,构建自己的工具是一项承诺。随着时间的推移,你将不得不投入资金来维护平台,这可能是非常昂贵的。

开源数据注释工具在规模化和生产方面可能会遇到一些障碍。例如,它们通常是为单个用户构建的。他们有时有糟糕的工作流程或劳动力管理。对于那些开发人员希望确保工具是其知识产权(IP)的一部分的一次性项目或系统,开源尤其有用。

自动驾驶汽车系统通常使用开源数据注释工具。原因之一是,自动驾驶汽车特别依赖高质量的数据注释和定制的安全功能,以确保自动驾驶汽车和道路上其他车辆的乘客安全。例如,使用开源工具使开发人员能够定制他们的工具的数据注释精度阈值和安全特性。

有许多可用的开源数据注释工具,其中许多已经使用了多年,随着时间的推移有所改善。下面是一些我们已经与在CloudFactory工作注释数据的机器学习和核心业务数据的项目,我们建议他们给我们的客户。

开源数据注释工具 注释支持 部署模型 主要特点
二维 视频 音频 文本 内部部署 容器 超文本标记语言 其他
CVAT.
  • CV:边框,多边形,折线
  • NLP:多个文本输入
  • 单一&共识审查
斐济 编译
Labellmg
  • 图形注释,标记边框
标签梅
  • 语义细分
VoTT . exe, dmg .snap
VGG牛津大学
  • CV:边界框,边界圆圈/椭圆,多边形,折线,2-D点
  • NLP:多个文本输入
  • 语义细分

免费软件数据注释工具

免费软件数据注释工具可以免费下载、安装、使用和共享。与开源数据注释工具类似,免费软件得到了使用它的群体的改进。当您拥有开发资源,并且希望构建自己的数据注释工具时,它是一个很有帮助的选择。这里有一个工具,我们推荐给喜欢使用免费软件的客户。

免费数据注释工具 注释支持 部署模型 主要特点
计算机视觉 NLP
二维 三维 音频 视频 文本 转录 编译
Colabeler
  • CV:边界盒,2-D点
  • NLP:多个文本输入框,转录

迭代和演化:
不断变化的数据注释需求,新的工具

您将在整个产品开发生命周期中发现购买与构建的含义。从数据来源到标签、建模、部署和改进——您的数据注释工具在项目的成功中扮演着关键的角色。这就是为什么您的工具选择是如此重要——因为它影响您的工作流,从模型开发的开始阶段,到模型测试阶段,再到生产阶段。

拥有市场规模价值31620万美元2018年,随着数据注释工具在汽车、零售和医疗保健行业的应用增加,数据注释工具将得到扩展。随着新选项的出现,您可能需要考虑哪些选项是可用的。

为什么要更改数据注释工具?

在培训、测试和验证模型时——甚至在生产中调优模型时,数据注释需求可能会发生变化。随着您的用例、任务和业务规则的发展,为您的第一个目的构建的工具可能不会在将来很好地为您服务。这就是为什么要避免与单一工具或劳动力供应商签订长期合同——或者将工具与劳动力捆绑在一起。

以下是你可能要在项目期间改变你的工具,原因有几个例子:

  • 您开始构建一个工具,但现在正在考虑购买,因为商业工具已经添加了满足您需求的新功能。
  • 该工具没有您想要的自动化功能。
  • 您使用商业工具的成本增加了。

如何更改数据注释工具?

当您在培训或生产中间更改数据注释工具时,您可能会提出与您购买新项目的工具的同样的问题。但是,会考虑有关将数据传输到新工具中并恢复新工具中的数据注释。

例如,你必须预测和管理与以下相关的细节:

  • 引入不同的数据摄取管道
  • 数据如何存储
  • 输出格式
  • 使用一种新工具——并培训您的数据工作人员使用它
  • 您的劳动力供应商用于跟踪其员工的质量和生产力的技术,以及他们如何捕获所需的数据。

虽然我们知道在使用数据注释工具时保持灵活性很重要,但我们还不知道一种工具能满足您的需求多长时间,以及在再次评估您的选项之前需要等待多长时间。数据注释工具的生态系统正在聚集力量,那些最先将其数据注释工具货币化的团队也刚刚开始与最早的采用者续约。

这是我们关注的市场的一个方面,因此我们可以为我们的客户提供卓越的咨询服务,并确保他们使用最适合自己需求的工具。

向您的数据注释工具提供者提出的问题

当您与数据注释工具提供者交谈时,请记住以下问题:

战略方法

  1. 在您的工具的所有功能中,您的团队认为您的工具的专长是什么?为什么?
  2. 您建立,维护和支持此数据注释工具有多长时间?
  3. 您的工具与其他商用工具有何不同?
  4. 你认为你的产品是一个工具或平台?机器学习数据标记过程的什么其他方面做你的工具支持?
  5. 您的团队是否愿意接受关于您的数据注释工具、它的特性以及改进它以更好地满足我们用例需求的方法的反馈?
  6. 你的定价方法是什么?(如:月、年、批注、工人)

主要特点

  1. 你们提供数据集管理吗?
  2. 在哪里可以文件储存在哪里?什么能力做的工具支持,在以下方面有多少数据可以移动到工具?我可以上传预注释的图像到工具?
  3. 你们提供API和/或SDK吗?如果是,它们有多强大?
  4. 你们提供数据管理吗?
  5. 我可以批量上传类和属性到工具中吗?
  6. 您的工具是否允许我们部署一个庞大且不断增长的劳动力来使用它?
  7. 什么安全合规性或认证,并您的工具有哪些?

质量

  1. 质量控制(QC)是否内置在你们的工装平台上?工作流程是什么样的?
  2. 你们提供什么样的质量保证?

机器学习

  1. 你在你的工具中内置人工智能了吗?
  2. 我能把我自己的算法插到你的工具里吗?

工具不可知论:
CloudFactory优势

虽然上面建议的具体工具是一个很好的开始,但最好避免对任何单一平台进行数据注释需求的依赖性。毕竟,没有两个数据集呈现完全相同的挑战,而且没有特别的工具将是所有情况中的最佳选择。因为培训数据挑战是独特的,并且在自然界中是独特的,并且将员工绑在一个工具中可能是一个战略责任。

为了更灵活地标记文本、图像和视频,您需要开发一个能够适应新工具的多功能团队。在CloudFactory,对通用性的强调指导着我们如何选择和培训云工作人员。我们雇佣有技能的团队成员在客户喜欢的任何平台上工作。无论您使用的工具或您需要的培训数据类型,我们都有工人准备就绪,能够开始工作。

人员+流程组件

数据注释工具及其特性的成熟度将影响您和数据工作人员如何设计工作流、质量控制以及数据工作的许多其他方面。如果一个工具不考虑您的劳动力和流程,那么在为您希望在该工具中本地的东西构建工作区时,将会花费您的时间和效率。

CloudFactory提供人员和流程,我们了解数据注释,因为我们在过去十年的大部分时间里一直在做数据注释,为我们的客户远程工作。我们的数据注释团队经过审查、培训和积极管理,以交付更高的参与性、问责性和质量。

  • 〇在任何地方工作我们以你们的方式工作,作为你们团队的延伸。我们可以使用任何工具,并遵循你设定的规则。使用我们的专有平台,您可以直接与团队领导沟通,提供反馈。工人们可以分享他们的观察结果,以推动改进的过程、更高的生产率和更好的质量。
  • 〇扩大规模我们可以根据您的业务需求,向上或向下弯曲。
  • 选择和培训一流的工人-我们的劳动力战略以人为本,我们确保员工理解他们为您的业务所做任务的重要性。我们监督工人的生产力和质量表现,我们的团队领导会与工人一起培训和鼓励他们。
  • 灵活的定价模型 -你可以在不重新谈判合同的情况下增加或减少工作量。我们不会将您锁定为长期合同,或将我们的劳动力绑在您的工具上。

准备好选择正确的数据注释工具了吗?找出我们如何帮助您节省时间和金钱。

审稿人员
安东尼Scalabrino的销售工程师CloudFactory.,为机器学习提供专业管理的数据注释团队。

尼尔Buschi的联合创始人兼首席商务官DataLop AI.的企业级数据平台,用于AI系统的开发和生产,提供端到端的数据工作流,包括数据注释、质量控制、数据管理、自动化管道和autoML。

与销售交谈

经常问的问题

在监督或半监督的机器学习,数据注释标记,标记,或加工为你希望你的机器学习系统学习识别功能。注释的数据的一个例子是来自自主车辆,其中,所述数据已被富集至准确显示在存在行人和其它车辆的传感器数据。

数据注释器是:
1)人谁与数据打交道,丰富了它与机器学习使用;或者
2)内置在数据注释工具中的自动标记功能或自动化功能,以丰富数据。这种自动化是由机器学习驱动的,机器学习根据所消耗的训练数据和测试和验证期间的模型调优对你的注释进行预测。

在监督或半监督机器学习中,数据注释是标记数据以显示你希望机器学习模型预测的结果的过程。您正在丰富——也称为标签、标记、转录或处理——具有您希望机器学习系统学习识别的特性的数据集。理想情况下,一旦部署了模型,机器将能够自己识别这些特性,并做出决定或采取一些行动。

数据注释工具是基于云的、内部的或容器化的软件解决方案,可用于标记或注释用于机器学习的生产级培训数据。它们可以通过开源或免费软件获得,也可以以商业形式出租。数据注释工具被设计用于特定类型的数据,如图像、文本、音频、电子表格、传感器、摄影测量或点云数据。

图像注释工具是一种基于云的、内部的或容器化的软件解决方案,可用于标记、标记或注释图像或逐帧视频,用于机器学习的生产级培训数据。特征可能包括包围盒、多边形、二维和三维点、分割(语义或实例)或转录。一些图像注释工具包括质量控制特性,如交叉于联合(IoU),这是一种用于图像内目标检测的共识模型。它将你手工标注的地面真实图像与你的模型预测的标注进行比较。

最好的图像注释工具将取决于您的用例、数据劳动力、组织的规模和阶段,以及质量需求。Annotell数据库Deepenai.匆忙的Neurala超级,V7实验室提供可用于被用于训练,测试和验证的机器学习算法标签图像商业注释工具。CVAT.斐济Labellmg标签梅VoTT,VGG牛津大学是您可以使用和定制的开源工具,以满足您自己的图像注释需求。Colabeler是一个免费的注释工具。

视频注释工具是一种基于云的、内部的或容器化的软件解决方案,可用于标记或注释视频或视频中的逐帧图像,用于机器学习的生产级培训数据。它可以通过开源或免费软件获得,也可以以商业形式出租。特征可能包括包围盒、多边形、2-D和3-D点,或分割(语义或实例)。

在线标注工具是一种基于云的、内部的或容器化的软件解决方案,可用于标记或标注用于机器学习的生产级培训数据。它可以通过开源或免费软件获得,也可以通过商业方式提供。在线注释工具被设计用于特定类型的数据,如图像、文本、视频、音频、电子表格或传感器数据。

文本注释工具是基于云的,内部部署或集装箱软件解决方案,可用于注释生产级培训数据进行机器学习。该过程也可以称为标签,标记,转录或处理。文本注释工具可通过开源或自由软件可用,或者可以商业提供。

数据库Neurala提供商业注释工具,可用于标记视频,以训练、测试和验证机器学习算法。CVAT.VoTT,VGG牛津大学是开源视频注释工具,您可以使用或定制自己的视频注释需求。最好的视频注释工具将取决于您的用例、数据劳动力、组织的规模和阶段,以及质量需求。

最好的文本注释工具将取决于你的使用情况,数据的职工队伍,规模和组织的阶段和质量的要求。DatasaurAIHivemind,LightTag提供商业注释工具,可用于分析语言和情感,以训练、测试和验证机器学习算法。VGG牛津大学是一个开源工具,您可以使用它来创建和定制自己的文本注释工具。Colabeler是可用于文字标注一个免费的工具。

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