Ces dernières années, alors que diverses industries appliquent la technologie de l’IA et les modèles d’apprentissage automatique aux pratiques commerciales, l’IA n’est plus une nouvelle idée tape-à-l’œil, mais est devenue de plus en plus courante. De plus, à mesure que le monde génère de plus en plus de données, les données dont vous avez besoin pour votre cas d'utilisation spécifique sont peut-être déjà là, attendant juste d'être exploitées. Le principal problème auquel sont confrontées les entreprises qui débutent dans les projets d’IA est qu’elles ne connaissent pas le processus complet d’acquisition, de préparation et de test des données. Ce que vous obtenez pour la première fois, ce sont des données brutes et non traitées. Bien que ces données aient un grand potentiel, elles doivent être correctement préparées et annotées avant de pouvoir être utilisées. Pour obtenir des données adaptées à votre cas d'utilisation, vous avez besoin d'une plateforme d'annotation de données. En fonction de vos besoins spécifiques, la sélection de la bonne plateforme d'étiquetage des données est la clé de la réussite de la mise en œuvre et du lancement d'algorithmes d'IA et de modèles d'apprentissage automatique.
Qu’est-ce que l’étiquetage des données ?
Avant que les données puissent être utilisées, elles doivent d’abord être étiquetées. L'étiquetage des données est le processus d'étiquetage des données. Vous pouvez choisir d'étiqueter les données vous-même, d'embaucher un partenaire d'étiquetage de données externe pour étiqueter les données ou d'utiliser l'apprentissage automatique pour étiqueter automatiquement les données. Même avec l’étiquetage automatisé des données grâce à l’apprentissage automatique, des humains doivent être déployés pour superviser le processus d’étiquetage. Pour annoter des données, celles-ci doivent être traitées, étiquetées et étiquetées pour correspondre à ce que sont les points de données ou à ce sur quoi ils sont affichés. Les données se présentent sous différents formats, notamment du texte, des images et des vidéos. Vous voulez vous assurer que le modèle d'apprentissage automatique peut comprendre vos annotations de données. L’un des facteurs les plus critiques pour réussir à créer un modèle d’apprentissage automatique est l’étiquetage précis des données. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent ne pas parvenir à renvoyer des résultats précis si la qualité des données est faible ou si les données sont étiquetées de manière inexacte. La qualité des données est essentielle.
Que sont les outils et plateformes d’annotation de données ?
Un outil ou une plateforme d'annotation de données est un outil que vous pouvez acheter et utiliser gratuitement, ou un partenaire externe que vous engagez pour annoter et étiqueter les données brutes avant de les utiliser. Il existe de nombreux types d’outils et de plateformes d’annotation de données. Vous devez choisir les bons outils et plates-formes en fonction des besoins spécifiques et des cas d'utilisation de votre entreprise. Il existe de nombreuses plates-formes d'étiquetage de données spécialisées dans l'étiquetage de types spécifiques de données ou dans le traitement de données pour des cas d'utilisation spécifiques. Bien que des outils gratuits d'annotation de données soient disponibles sur le marché, des outils payants et des plateformes partenaires externes peuvent vous aider à produire des données de meilleure qualité. Cela peut à son tour améliorer le retour sur investissement d’un projet d’IA ou d’un modèle d’apprentissage automatique.
Considérations avant de choisir une plateforme d'annotation de données
Si vous recherchez le bon outil d’annotation de données pour votre entreprise, plusieurs facteurs importants doivent être pris en compte avant de prendre une décision ou de conclure un partenariat. Vous souhaitez trouver la plateforme d'annotation de données qui correspond le mieux à vos besoins et à votre cas d'utilisation unique.
qualité des données
En fin de compte, la qualité des données dépend de l’exactitude de leur étiquetage. Plus la précision de l'étiquetage est élevée, meilleure est l'utilité des données et plus le retour sur investissement du modèle d'apprentissage automatique est élevé. Si vos données sont remplies de déchets, vous obtiendrez des résultats inutiles. Généralement, plus l’outil d’annotation de données est coûteux, plus la qualité des données est élevée. La clé est que vous devez déterminer ce qui est le plus important : la qualité ou le coût ? L’étiquetage des données est une tâche manuelle dirigée par l’homme. L'étiquetage des données prend du temps et demande beaucoup de travail. Vous souhaitez trouver un outil d'annotation de données qui garantit un certain taux de précision et se concentre sur la production de données de haute qualité.
Gestion des jeux de données
Avant de pouvoir étiqueter les données, elles doivent d’abord être compilées dans un ensemble de données. Lorsque vous recherchez une plateforme d'annotation de données, vous souhaitez comprendre comment ces plateformes gèrent vos ensembles de données. Il s’agit d’une tâche clé dans votre flux de travail. Vous espérez que la plate-forme de données pourra prendre en charge une grande quantité de données qui doivent être étiquetées et converties au format de fichier dont vous avez besoin. De plus, vous devez vous assurer que les données étiquetées correspondent à vos exigences de sortie de données.
Efficacité de l'étiquetage
Bien que l’étiquetage des données soit manuel et nécessite une intervention humaine, cela ne signifie pas que l’étiquetage des données prend beaucoup de temps. Vous devez trouver une plateforme d'annotation de données. La plateforme renvoie des données propres et annotées dans les délais prévus. Certaines entreprises comptent un grand nombre d’employés répartis dans le monde entier, ce qui signifie que vous pouvez obtenir des données plus rapidement.
exemple spécifique
Chaque projet d'apprentissage automatique ou d'IA a des cas d'utilisation et des types de données spécifiques. Vous travaillez peut-être avec des données de type texte, image, audio ou vidéo. Chaque plateforme d'annotation de données est optimisée pour des types de données spécifiques. Vous devez évaluer si une plateforme d'étiquetage des données est adaptée au type de données que vous devez étiqueter. Les cas d'utilisation spécifiques incluent :
image ou vidéo
- Classification
- polygone
- ligne brisée
- boîte englobante
- Points 2D ou 3D
- Diviser
- piste
- transcription
- interpolation
texte
- transcription
- analyse des sentiments
- Relation d'entité réseau ou NER
- partie du discours
- résolution de coréférence
- Résolution des dépendances
l'audio
- étiquette
- audio en texte
- Étiquette
- horodatage
interconnectivité
À première vue, cela semble assez simple. Cependant, comme pour tout autre outil ou logiciel numérique, vous devez vous assurer que la plateforme d’annotation de données que vous utilisez peut s’articuler avec les différents outils que votre entreprise utilise déjà. La connectivité vise à vous faciliter la vie. Il existe de nombreuses plateformes d'annotation de données, et celle qui peut se connecter à la suite d'outils que vous utilisez déjà est le meilleur choix.
fonction spéciale
Différentes plates-formes d'annotation de données offrent des fonctions différentes et uniques. Comme pour toute plateforme d’annotation de données qui vous intéresse, il est important de d’abord comprendre les fonctionnalités uniques offertes. Une fonctionnalité ou un argument de vente apparemment simple peut avoir un impact important sur votre entreprise.
fonction d'automatisation
L'automatisation de l'annotation de données est une nouvelle fonction que certaines plateformes d'annotation de données ont commencé à proposer. Bien qu'il soit toujours nécessaire de vérifier manuellement le processus d'étiquetage automatique pour confirmer si les données d'étiquetage sont erronées, l'automatisation peut réduire le temps et l'argent consacrés à l'étiquetage des données. Certains projets d'étiquetage de données sont de meilleurs candidats que d'autres à l'automatisation, donc tirer parti de cette fonctionnalité dépendra de votre cas d'utilisation spécifique.
disponibilité du support
Comme pour tout autre outil, vous devez réfléchir à la manière dont votre équipe communiquera avec ceux de la plateforme d'annotation de données de votre choix. La communication est la clé de la réussite et de l’avancement d’un projet. Il est très important que vous communiquiez avec le chef d'équipe pour vérifier l'état du projet et résoudre tout problème qui pourrait survenir. Vous devez également comprendre à quoi ressemble leur service d’assistance et leur système d’assistance.
prix
Même si l’argent ne devrait pas être un facteur dans la collecte de données de haute qualité pour les projets d’IA, la réalité vous oblige à déterminer votre budget. Vous pouvez trouver des plateformes et des outils d’annotation de données à n’importe quel prix. Les plates-formes et outils moins coûteux ne renvoient peut-être pas des données de la plus haute qualité, mais si votre budget est serré, cela peut être votre seule option.
sécurité
Avant de vous engager dans une plateforme d'étiquetage de données, vous devez examiner les pratiques et protocoles de sécurité de la plateforme pour comprendre les précautions prises par la plateforme pour assurer la sécurité de vos données. Vous pouvez trouver quelques mesures de sécurité dans Alternative Data Highlighter :
- Restreindre les annotateurs de données à accéder uniquement aux données qui leur sont attribuées
- Empêcher le téléchargement de données
- Système de fichiers et sécurité du cloud
Certains cas d'utilisation de données spécifiques nécessitent une conformité réglementaire. Si tel est le cas de vos données, vous devez trouver une entreprise capable de se conformer à ces réglementations. Cela inclut les réglementations RGPD, HIPAA, SOC 1, SOC 2, PCI DSS ou SSAE 16.
Que faire si je dois apporter des modifications au surligneur de données ?
Chaque fois qu'une organisation modifie ses outils d'annotation de données, c'est un projet pénible. Cela peut avoir un impact important sur chaque employé du bureau. Mais si votre surligneur de données actuel ne fonctionne pas pour vous, il est temps de changer. Si vous souhaitez changer d'outil, assurez-vous de noter ce que vous n'aimez pas dans l'outil actuel. De cette façon, vous pourrez trouver un outil approprié basé sur ces questions. Lorsque vous comparez le nouveau surligneur de données au surligneur de données actuel, vous souhaitez évaluer :
- Méthode de téléchargement des données
- Ressources et formations fournies par la plateforme d'étiquetage des données pour apprendre aux équipes à utiliser la plateforme
- Stockage et sécurité des données
- Assurance qualité de l'étiquetage pour les étiqueteurs de données
Aujourd'hui, il existe de nombreux outils d'annotation de données différents sur le marché, et il est important de revoir régulièrement les différents outils d'annotation disponibles sur le marché. Vous avez peut-être découvert qu'au cours des deux dernières années, un nouvel outil est apparu sur le marché et répond mieux à vos besoins et à votre cas d'utilisation spécifique.