Без данных обучения не может быть модели машинного обучения
Аннотация данных
Техника аннотации данных используется, чтобы сделать объекты узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, беспилотные летательные аппараты, робототехника и многие другие приложения искусственного интеллекта.
Аннотации данных - это процедура обработки необработанных необработанных данных, включая голос, изображение, текст, видео и т. Д., И преобразования их в структурированные данные, которые могут быть распознаны алгоритмом AI.
Платформа инструментов для аннотации данных
В настоящее время платформа инструментов для маркировки данных является одной из важных тенденций в отрасли маркировки данных. Платформа высококачественного сервиса аннотации данных должна обладать следующими характеристиками:
1. Система рабочего процесса
При нормальных обстоятельствах полный проект аннотации от начала до конца требует нескольких процессов, таких как создание настраиваемого инструмента аннотации, скриптов для предварительной обработки данных, создание проекта, обучение этикетировщиков, отслеживание производительности сотрудников, безопасность и соответствие данных, проверка качества , доставка данных и т. д. Каждый отдельный процесс можно разделить на более подробные рабочие процессы.
Если взять в качестве примера создание проекта, с самого начала необходимо выполнить следующие шаги:
Новый проект - Загрузка данных - Управление требованиями - Схема аннотаций - Обработка - Вывод аннотаций - Выпуск проекта
Безупречная и бесперебойная система рабочего процесса имеет большое значение для управления проектами. Полная система рабочего процесса может эффективно помочь проектной группе контролировать проект, избежать ненужных затрат и повысить операционную эффективность.
2. Различные роли
С точки зрения конфигурации ролей участников аннотации данных можно условно разделить на аннотатора, аудитора, инспектора качества, администратора (менеджера проекта, представителя стороны A) и т. Д.
Разные роли имеют разные полномочия, соответствующие разным работам и уровням. Возьмем, к примеру, аннотатора, работа заключается в том, чтобы следовать руководству и выполнять основные задачи по аннотации. Аннотатор больше заботится о количестве завершенных, отклоненных и квалифицированных данных, поскольку они связаны с их собственным доходом.
Менеджеров проектов, с другой стороны, больше беспокоят общие картины, такие как завершение проекта, качество данных, назначение полномочий, график проекта и т. Д.
Визуализация процесса маркировки
Успех машинного обучения зависит от человеческих ресурсов, однако энергия человека всегда ограничена. Чем больше данных он получает, тем выше вероятность ошибки. Поэтому визуализация данных платформы становится особенно важной.
Управление автоматизацией связывает разные роли, генерирует настраиваемые сервисы данных и помогает различным ролям быстро понять работу проекта, не только сокращая время, необходимое для понимания проекта, но также может уменьшить количество ошибок.
ByteBridge: SaaS-платформа для маркировки данных на основе человеческих ресурсов и машинного обучения
ByteBridge, инструментальная платформа для маркировки данных с управлением рабочим процессом в реальном времени, предоставляет обучающие данные для индустрии машинного обучения.
Высокое качество
- Возможности с помощью машинного обучения могут помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки
- Процесс контроля качества и контроля качества встроен в процесс маркировки.
- Механизм консенсуса - назначьте одну и ту же задачу нескольким рабочим, и правильный ответ - тот, который возвращается из большинства результатов.
- Все данные 100% проверяются вручную
Таким образом, ByteBridge может подтвердить, что уровень приемлемости и точности наших данных составляет более 98%.
Экономия затрат на связь
На приборной панели SaaS ByteBridge разработчики могут запускать проекты маркировки, используя шаблон инструкций по маркировке, и мгновенно получать результаты обратно.
От онлайн-брифинга по настройке маркировки до экспертной поддержки вместе с общение с инструкциями теперь не так сложно.
Вот руководство по эксплуатации:
Например, вы можете выбрать Многоугольник и шаблон классификации на панели управления:
Управляйте своим собственным проектом - маркировка 2D-изображений
- На панели управления ByteBridg разработчики могут напрямую устанавливать правила маркировки, одновременно проверяя текущий процесс на модели с оплатой за задачу с четким расчетным временем и ценой.
- Эти инструменты маркировки уже доступны на панели управления: Классификация изображений, 2D-бокс, Многоугольник, Кубоид.
- Мы можем предоставить персонализированные инструменты и услуги аннотации в соответствии с требованиями клиентов.
Служба аннотаций 3D Point Cloud
Самостоятельно разработанные ByteBridge функции маркировки 3D-облака точек, инструмент проверки качества и функции предварительной маркировки могут выполнять высококачественные и высокоточные 3D-аннотации облака точек для слияния 2D-3D или 3D-изображений, предоставляемых различными производителями и оборудованием, и обеспечивать одно- служба управления станцией по маркировке, обеспечению и контролю качества.
Подробнее: ByteBridge запускает первую в мире службу маркировки данных в облаке для мобильных 3D-точек
Типы аннотаций трехмерных облаков точек
- Sensor Fusion Cuboids: 49 категорий включают легковые автомобили, грузовики, тяжелые автомобили, двухколесные транспортные средства, пешеходов и т. Д.
- Сегментация Sensor Fusion: классификация препятствий, разграничение различных типов полос
- Отслеживание Sensor Fusion Cuboids
① Отслеживание одного и того же объекта с тем же идентификатором, маркировка уходящего состояния;
② Могут быть предоставлены синхронизированные по времени 2D-изображения, выводятся только облака точек.
Преимущества нашей службы аннотаций 3D Point Cloud:
· Поддержка слияния датчиков 2D / 3D, поддержка нескольких камер
· Поддержка масштабируемых аннотаций данных
· Инструмент слияния датчиков с питанием от искусственного интеллекта ： маркировка со скоростью 2X-5X
· Простота использования инструмента контроля качества: проверка в реальном времени и синхронная обратная связь
Рентабельно
Совместная работа людей и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает 50% более низкую цену по сравнению с традиционным рынком.
Конец
Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, посетите bytebridge.io, доступны четкие цены.
Не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]
Соответствующие статьи:
1 Компании по аннотации данных для машинного обучения в 2021 году
2 Почему высококачественные обучающие данные так важны для машинного обучения ИИ?
3 Служба маркировки данных: автоматическая маркировка данных VS ручные данные
4 Сервис аннотации данных и его ключевое преимущество - гибкость
