Tools voor het annoteren van gegevens voor machine learning gaan snel vooruit. Een nieuwe functie is automatisering, ook wel bekend als pre-annotatie of automatisch labelen. Deze blog zal zich concentreren op enkele van de voor- en nadelen ervan.
Wat is automatisch labelen?
Automatisch labelen is een functie die wordt aangetroffen in gegevensannotatietools die kunstmatige intelligentie (AI) toepassen om een gegevensset te verrijken, annoteren of labelen. Tools met deze functie vergroten het werk van mensen in de lus om tijd en geld te besparen op gegevenslabels voor machine learning.
Met de meeste tools kun je vooraf geannoteerde gegevens in de tool laden. Met meer geavanceerde tools, die evolueren naar platforms (bijvoorbeeld Nicelabel), kun je AI gebruiken of je eigen algoritme naar de tool brengen om het gegevensverrijkingsproces te verbeteren door gegevens automatisch te labelen.
Andere tools bieden voorspellingsmodellen die annotaties voorstellen, zodat werknemers deze kunnen valideren. Sommige functies maken gebruik van ingebedde neurale netwerken die kunnen leren van elke gemaakte aantekening. Al deze functies kunnen tijd en middelen besparen voor machine learning-teams en zullen een diepgaand effect hebben op de workflows voor gegevensannotaties.
Belangrijkste voordelen van automatisch labelen
In het werk van organisaties die tools gebruiken om afbeeldingen te annoteren voor machine learning, kan het automatisch labelen nuttig kan zijn wanneer het op twee manieren wordt toegepast in een workflow voor gegevensannotaties:
Annoteer een deel of heel jouw dataset vooraf. Werknemers staan achter de automatisering om de annotaties te bekijken, te corrigeren en aan te vullen. Automatisering kan niet alles annoteren; er zullen uitzonderingen en randgevallen zijn. Het is ook verre van perfect, dus je moet plannen dat mensen beoordelingen en correcties aanbrengen als dat nodig is.
Verminder de hoeveelheid werk die naar mensen wordt gestuurd. Een model voor automatisch labelen kan een betrouwbaarheidsniveau toewijzen op basis van de use case, de moeilijkheidsgraad van de taak en andere factoren. Het verrijkt de dataset met annotaties en stuurt annotaties met lagere betrouwbaarheidsscores naar een persoon voor beoordeling of correctie.
Automatisering
Tools voor gegevensannotatie kunnen automatisering omvatten, ook wel automatische labeling genoemd, waarbij kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om gegevens te labelen en werknemers kunnen die labels bevestigen of corrigeren, wat tijd bespaart in het proces.
Hoewel automatisch labelen niet perfect is, kan het een handig startpunt zijn en de taaktijd voor teams van gegevenslabels verkorten..
Sommige taken zijn rijp voor pre-annotatie. Als je bijvoorbeeld pre-annotatie gebruikt om afbeeldingen te labelen en een team van datalabelers kan bepalen of de labels of omsluitende kaders moeten worden vergroot of verkleind of verwijderd.
De bottom line over automatisch labelen
Automatisch labelen is een game-changer. Zoals de meeste door AI aangedreven oplossingen, vereist het onderweg creativiteit en herhaling om met succes tijd en middelen te besparen. Het gebruik van label software bespaart annotatietijd, maar je zult nog steeds kwaliteitscontroles moeten uitvoeren.