人工知能 & 機械学習 ツールは、さまざまな業界の多くのビジネスに革命をもたらしました。 彼らは詳細な分析を実行し、パターンを発見し、人間ができない巨大なデータセットから傾向を予測することができます。それにより、成長に焦点を合わせたリーダーがより賢明な決定を下すことができます。 AIを活用したツールの実装は、複雑なプロセスから単純なプロセスを自動化することでワークフローの合理化を支援します。 また、主要な利害関係者が組織全体の業務を把握し、競争の激しい状況で努力することもできます。
ただし、AI / MLをデータベースのプロセスに実装するには、モデルのユースケース、最新のツールへのアクセス、最先端のテクノロジー、および適切なインフラストラクチャを正確に理解する必要があるため、重要な作業です。 その上、それらに燃料を供給するには、高品質で正確な一貫した流れが必要です トレーニング データセット、したがっての必要性につながる データ注釈サービス。
機械学習におけるデータ注釈：重要な前提条件
コンピュータビジョンベースのモデルをトレーニングするためのデータとメタデータのラベル付けは、データ注釈と呼ばれます。 このデータは、テキスト、ビデオ、画像、ソーシャルメディアコンテンツなどのさまざまな形式で存在する可能性があります。一方、ラベル付けはタグを使用して行われるため、AIベースのモデルで属性を簡単に計算できます。 簡単に言えば、注釈 機械学習 対象のオブジェクトを検出可能または識別可能にするために行われます。 データ注釈手法には、セマンティックセグメンテーション、線とスプライン、境界ボックス、3D直方体注釈、ポリゴン、フレーズチャンク、テキスト分類、エンティティリンクなどが含まれます。
注釈は、監視ありのコンピュータービジョンベースのモデルがデータの繰り返しパターンを認識するのに役立つため、データ前処理段階の重要なステップです。 トレーニング セット。 その結果、これらのAIベースのモデルは、新しいデータまたは注釈のないデータが供給されたときに同じパターンを認識するのに十分スマートになります。 したがって、機械学習モデルのトレーニングには、正確で関連性のあるデータを使用することが不可欠です。
AI / MLのデータサポートのアウトソーシング
評判の高いとの関連付け ベンダー 企業が人事とAI / MLツールの複合機能を活用できるようにします。 この戦略的コラボレーションにより、企業はさまざまなレベルの俊敏性を実現し、優れた運用を推進できます。 ただし、企業がデータ注釈サービスをアウトソーシングすることを選択した場合、これはすべて理にかなっています。そうでない場合、コアビジネスコンピテンシーがAIソリューションになるまで、コストのかかる手段になります。
さらに、社内のチームを雇ってAI / MLソリューションを適用し、社内の業務を強化すると、ほとんどの企業の財源が枯渇する可能性があります。 したがって、専門的なデータ注釈サービスを活用することは、コストを最適化し、最大の効率を推進するための比較的インテリジェントな代替手段です。 AI / MLサービスの一般的なアウトソーシングデータサポートには、テキストアノテーションサービス、画像アノテーションサービス、ビデオアノテーションサービス、コンテンツモデレーションサービスが含まれます。 以下に示すように、企業は多くの利点を享受できます。
1.ドメイン固有のワークフロー
プロフェッショナルプロバイダーは、ドメイン固有のワークフロー、多次元の視点、合理化されたビジネスプロセス、独自のツール、および業界に準拠したデータ管理を保証するために不可欠な実証済みの運用技術を備えています。 これらのベンダーは、クライアントのニーズ、AIベースのモデルのユースケースを理解し、最適なツールを使用してそれに応じてトレーニングデータセットを準備します。 彼らは運用アプローチを調整し、厳格なセキュリティプロトコルを順守し、すべてのステップで卓越性を保証するために高水準のデータ機密性を維持します。
2.プロフェッショナルな卓越性
モデルのユースケースと同様のトレーニング環境を作成するには、プロのアノテーター、データサイエンティスト、および言語の専門家の経験的な専門知識が必要です。 外部ベンダーは、結果として得られるAIアルゴリズムの予測の品質に焦点を合わせながら、ピクセルパーフェクトなトレーニングデータセットを作成する認定アノテーターのプールを持っています。 したがって、企業は作業モデルに対して優れた成果を得ることができます。
3.保証された精度
データの収集と処理は、主にモデルの動作の理解が不足しているため、いくつかの組織にとって困難なタスクをもたらし、強化されたトレーニングデータセットの開発の試みが失敗します。 ただし、通常のビジネスでは、外部プロバイダーは、クライアントのAI / MLモデルを高速化するために、一貫性のある高品質で正確なデータストリームを作成しながら、精度を優先します。
まとめ
AIベースのモデルは、供給されるデータと同じくらいスマートです。そうでなければ、無力です。 したがって、重要なのは「一貫して」大規模にNLPおよびコンピュータビジョンベースのモデルに価値を付加する「適切なトレーニングデータ」です。 評判の高いデータ注釈会社は、高品質の結果を提供する可能性があり、組織が新しいビジネスチャンスを模索するのを支援します。
AI / MLの専門的なデータサポートを利用することで、企業は高品質、正確、かつ関連性のある安定したストリームにアクセスできます データトレーニング 機械学習アルゴリズムに入力されるセット。 その後、膨大なデータセットからリアルタイムで詳細な洞察を得て、業界で大きな高みを拡大し、競争を切り抜けます。
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