Datamerking innebærer vanligvis å tilordne en kortfattet kategori eller tagg til et helt datautvalg. For eksempel ved å klassifisere et bilde som "katt" eller "hund" eller merke en e-post som "spam" eller "ikke spam". Disse merkelappene utgjør den grunnleggende sannheten som overvåkede maskinlæringsmodeller baserer seg på.

• Klassifiseringsetiketter: Enkeltstående tagger for bilder, dokumenter eller lydklipp.
• Avgrensende bokser: Tegne rektangler rundt objekter.
• Sekvensmerking: Merking av hvert ord i en setning for deler av talen eller navngitte enheter.

Ifølge IBMs Data Labeling Overview er riktig merking avgjørende for at algoritmene skal kunne lære seg de riktige tilordningene mellom inndata og utdata.

Dataanotering går lenger enn enkel merking ved å legge til omfattende metadata. Denne prosessen kan omfatte skissering av den nøyaktige formen på et objekt i et bilde, transkribering og merking av høyttalervekslinger i lyd eller merking av følelser i tekst.

• Bildesegmentering: Tilordner hver piksel en kategori.
• Lydtranskripsjon: Konvertering av tale til tekst sammen med identifisering av taleren.
• Tekstmarkering: Utheving av nøkkelfraser for oppgaver som gjenkjenning av navngitte enheter.

Annotasjon gir dybde og kontekst, noe som er avgjørende for avanserte AI-oppgaver. Se artikkelen vår om Datamerking vs. dataannotasjon: Viktige forskjeller for en mer detaljert sammenligning.

Både merking og kommentering av data er avgjørende for å få opplæringsdata av høy kvalitet. Sammen kan de gjøre det:

• Øk nøyaktigheten: Forbedre modellens ytelse med opptil 20 % eller mer.
• Reduser skjevheter: Reduser algoritmiske skjevheter ved å tilby kontekst og nyanser.
• Få fart på opplæringen: Effektiviser syklusene for modellutvikling.
• Skaler effektivt: Lag robuste rørledninger for store datasett.

Hvis du vil ha mer innsikt i talebaserte modeller, kan du ta en titt på vår veiledning for talegjenkjenningskommentarer.

Det er flere ting du må ta stilling til når du skal velge merke- og annoteringsstrategi:

• Kostnad og avkastning: Manuelle prosesser kan være kostbare, men gir langsiktige gevinster.
• Valg av verktøy: Velg plattformer som kan integreres med ML-pipelinen din. Utforsk våre verktøy og teknikker for dataannotasjon for ideer.
• Datasikkerhet: Følg strenge personvernprotokoller for sensitive sektorer. Les mer i Sikre GDPR-kompatible AI-data.

Kvalitetssikring er avgjørende. Her er noen strategier:

• Gylne datasett: Bruk et sett med ekspertmerkede referanser.
• Konsensusmerking: Få flere kommentatorer til å gå gjennom de samme elementene.
• Tilbakemeldingssløyfer: Regelmessige gjennomganger bidrar til å forbedre retningslinjene.

Hvis du vil vite mer om robuste metoder for kvalitetssikring, kan du lese innlegget Kvalitetssikring av dataannotasjoner.

Etter hvert som datamengdene vokser, blir manuelle prosesser uholdbare. Vurder disse tilnærmingene:

• Aktiv læring: Modeller ber om menneskelig input på utfordrende prøver.
• Mennesket i loopen: Kombiner automatisering med menneskelig tilsyn.
• Automatiseringsverktøy: Utnytt AI-assisterte annotasjonsplattformer.

Trenger du å håndtere sensitive data i stor skala? Se veiledningen vår om å sikre GDPR-kompatible AI-data.

Noen av de vanligste utfordringene er

• Volum og skalerbarhet: Del opp oppgavene i milepæler, og vurder outsourcing.
• Menneskelige feil: Sørg for klare retningslinjer og kontinuerlige kvalitetskontroller.
• Forebygging av skjevheter: Bruk ulike kommentatorpooler og balanserte datasett.
• Valg av verktøy: Test ulike plattformer for å finne den som passer best. Se artikkelen Verktøy og teknikker for dataannotasjon for mer informasjon.

Gled deg:

• AI-drevet annotering: Forutrente modeller som automatiserer store deler av prosessen.
• Syntetiske data: Generative teknikker som produserer merkede data automatisk.
• Etiske og regulatoriske tiltak: Mer transparente arbeidsflyter for å forhindre skjevheter og sikre personvernet. Les mer om Etiske AI-data og reduksjon av skjevheter.

Datamerking og dataannotasjon utelukker ikke hverandre; de fungerer sammen for å skape opplæringsdata av høy kvalitet som kan forbedre AI-modellenes ytelse betydelig. Ved å kombinere presis kategorisering med fyldige kontekstuelle metadata kan du redusere skjevheter, akselerere utviklingen og skalere driften effektivt.

Hvis du er klar til å forbedre din AI med presise og effektive dataprosesser, kan du kontakte Your Personal AI (YPAI) i dag. La ekspertene våre hjelpe deg med å forvandle rådata til AI-klare ressurser som gir målbar avkastning.