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データ注釈:ツールとワークフローの最新トレンド

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データ注釈:ツールとワークフローの最新トレンド

AIがブームを続けるにつれ、データのラベル付けと注釈付けのための改善されたテクノロジーとプロセスが増加しています。 機械学習とAIに高品質のデータを提供するリーダーであるiMeritは、アノテーションワークフローとツールの最新トレンドを共有しています。


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ImeritTrendsデータ注釈

ロボットの知覚から自動運転車までのAIアプリケーションの開発では、多くの場合人間の目と手で数百万のデータポイントに注釈を付ける必要があります。 この投稿では、機械学習とAIに高品質のデータを提供するリーダーであるiMeritが、データ注釈をより安価で効率的にするプロセスとテクノロジーの改善に関する予測を提供します。

これらの傾向をさらに深く掘り下げ、データプロジェクトのキックスタートを支援できる専門家に相談するには、このリンクに従ってください.

予測注釈ツール 同様の手動注釈に基づいてアイテムを自動的に検出してラベルを付けることができるツールです。 コンピュータビジョンワークフローでは、これらのツールは、最初のいくつかが手動でマークされた後、後続のフレームに注釈を付けることができます。 データアノテーションパートナーを選択する際の新しい重要な差別化要因であるQAおよびエッジケースには、依然として人間の革新が必要です。

カスタマイズされたレポート。 大規模な専門家のデータ注釈チームと協力しながら、プロジェクトの進捗状況に関するレポートは、個人レベルで詳細になり、
APIとオープンソースツール。 これにより、プロジェクトのライフサイクルを通じて情報に基づいた意思決定が可能になります。

品質管理に焦点を当てる。 大規模なデータセットを扱う場合、データとその主題を深く理解している専門家で構成される、エッジケースと品質管理のみに焦点を当てたチームが構築されます。 それらは詳細なガイドラインなしで機能することができ、これらの大規模なデータセット内の問題の発見と修正に非常に焦点を合わせます。

中小企業の労働力。 AIの使用を採用する業界が増えるにつれ、医療、金融、公共部門などの分野で、主題固有のデータ注釈チームの必要性が高まります。 エキスパートデータラベラーのこの焦点を絞った、しかし深いアプローチは、ガイドラインの検証からデータ配信の時間まで、注釈プロセスに価値を追加します。 これは、高度なスキルを備えた社内の従業員をトレーニングするためのiMeritのアプローチでもあります。 深いドメインの専門知識を持つ3,500以上

パートナーエコシステム データのラベル付けからメタデータの作成、柔軟で生産的なワークフローの設定まで、それぞれが「データ組立ライン」で差別化された価値を提供する専門ベンダーが増えています。 特殊な機能のためにこの大きなエコシステムをすばやくナビゲートする機能は、AIの展開にとってミッションクリティカルになります。iMeritは独自のアプローチを構築しました。ツールを含む方法でパートナーと協力する.

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出典:https://www.kdnuggets.com/2021/03/imerit-data-annotation-workflows-trends.html

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