โมเดล AI อัจฉริยะจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบ วัตถุ และตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือในที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมไม่สามารถสุ่มป้อนได้ และต้องติดป้ายกำกับเพื่อช่วยให้ตัวแบบเข้าใจ ประมวลผล และเรียนรู้อย่างครอบคลุมจากรูปแบบอินพุตที่ได้รับการดูแลจัดการ
นี่คือที่มาของการติดฉลากข้อมูล เป็นการกระทำของการติดฉลากข้อมูลหรือข้อมูลเมตาแทน ตามชุดข้อมูลเฉพาะ เพื่อมุ่งเน้นการขยายความเข้าใจของเครื่อง ยิ่งไปกว่านั้น Data labeling จะจัดหมวดหมู่ข้อมูล รูปภาพ ข้อความ เสียง วิดีโอ และรูปแบบอย่างเลือกสรรเพื่อปรับปรุงการใช้งาน AI
ตาม NASSCOM การติดฉลากข้อมูล รายงานระบุว่าตลาดการติดฉลากข้อมูลทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตถึง 700% ในมูลค่าภายในสิ้นปี 2023 เมื่อเทียบกับในปี 2018 การเติบโตโดยอ้างว่านี้มักจะเป็นปัจจัยในการจัดสรรทางการเงินสำหรับเครื่องมือการติดฉลากที่จัดการด้วยตนเองซึ่งได้รับการสนับสนุนภายใน ทรัพยากรและแม้แต่โซลูชันของบุคคลที่สาม
นอกเหนือจากการค้นพบนี้ ยังสามารถอนุมานได้ว่าตลาดการติดฉลากข้อมูลทั่วโลกมีมูลค่า 1.2 พันล้านดอลลาร์ในปี 2018 อย่างไรก็ตาม เราคาดว่าจะขยายขนาดได้เนื่องจากคาดว่าขนาดของตลาดการติดฉลากข้อมูลจะมีมูลค่าสูงถึง 4.4 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2023
การติดฉลากข้อมูลเป็นความจำเป็นของชั่วโมง แต่มาพร้อมกับการนำไปใช้และความท้าทายเฉพาะด้านราคาหลายประการ
สิ่งที่เร่งด่วนยิ่งขึ้น ได้แก่ :
- การเตรียมข้อมูลที่เชื่องช้า มารยาทของเครื่องมือทำความสะอาดซ้ำซ้อน
- ขาดฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นเพื่อรองรับพนักงานจำนวนมากและข้อมูลที่คัดลอกมาในปริมาณที่มากเกินไป
- จำกัดการเข้าถึงเครื่องมือการติดฉลากแนวหน้าและเทคโนโลยีสนับสนุน
- ต้นทุนการติดฉลากข้อมูลที่สูงขึ้น
- ขาดความสอดคล้องเมื่อเกี่ยวข้องกับการติดแท็กข้อมูลคุณภาพ
- ขาดความสามารถในการปรับขนาด หากโมเดล AI จำเป็นต้องครอบคลุมผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมหรือไม่และเมื่อใด
- ขาดการปฏิบัติตามข้อกำหนดในการรักษาความมั่นคงของข้อมูลในขณะที่จัดหาและใช้งานข้อมูล
แม้ว่าคุณจะสามารถแยกการติดฉลากข้อมูลตามแนวคิดได้ แต่เครื่องมือที่เกี่ยวข้องต้องการให้คุณจัดประเภทแนวคิดตามลักษณะของชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึง:
- การจัดประเภทเสียง: ประกอบด้วยการรวบรวมเสียง การแบ่งส่วน และการถอดเสียงเป็นคำ
- การติดฉลากรูปภาพ: ประกอบด้วยการรวบรวม การจัดประเภท การแบ่งส่วน และการติดฉลากข้อมูลจุดสำคัญ
- การติดฉลากข้อความ: เกี่ยวข้องกับการแยกข้อความและการจัดหมวดหมู่
- การติดฉลากวิดีโอ: รวมองค์ประกอบต่างๆ เช่น การรวบรวมวิดีโอ การจัดประเภท และการแบ่งส่วน
- การติดฉลาก 3 มิติ: มีการติดตามวัตถุและการแบ่งส่วน
นอกเหนือจากการแยกประเภทดังกล่าวโดยเฉพาะอย่างยิ่งจากมุมมองที่กว้างขึ้น การติดฉลากข้อมูลยังแบ่งออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ เชิงพรรณนา การประเมิน ข้อมูล และการรวม อย่างไรก็ตาม สำหรับวัตถุประสงค์เพียงอย่างเดียวของการฝึกอบรม การติดฉลากข้อมูลจะถูกแยกออกเป็น: การรวบรวม การแบ่งส่วน การถอดความ การแยกประเภท การดึงข้อมูล การติดตามวัตถุ ซึ่งเราได้พูดถึงไปแล้วสำหรับชุดข้อมูลแต่ละชุด
การติดฉลากข้อมูลเป็นกระบวนการที่มีรายละเอียดและเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้ในการฝึกโมเดล AI อย่างมีหมวดหมู่:
- การรวบรวมชุดข้อมูลผ่านกลยุทธ์ เช่น ในบ้าน โอเพ่นซอร์ส ผู้ขาย
- การติดฉลากชุดข้อมูลตาม Computer Vision, Deep learning และความสามารถเฉพาะของ NLP
- การทดสอบและประเมินแบบจำลองที่ผลิตขึ้นเพื่อกำหนดความฉลาดในการปรับใช้
- พึงพอใจกับคุณภาพของโมเดลที่ยอมรับได้และในที่สุดก็ออกสู่ตลาดเพื่อการใช้งานที่ครอบคลุม
ต้องเลือกชุดเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสม ซึ่งมีความหมายเหมือนกันกับแพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูลที่เชื่อถือได้โดยคำนึงถึงปัจจัยต่อไปนี้:
- ประเภทของความฉลาดที่คุณต้องการให้โมเดลมีผ่านกรณีการใช้งานที่กำหนดไว้
- คุณภาพและประสบการณ์ของผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ
- มาตรฐานคุณภาพที่คุณมีในใจ
- ความต้องการเฉพาะด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด
- เครื่องมือเชิงพาณิชย์ โอเพ่นซอร์ส และฟรีแวร์
- งบประมาณที่คุณมีได้
นอกจากปัจจัยดังกล่าวแล้ว คุณควรคำนึงถึงข้อควรพิจารณาต่อไปนี้ด้วย:
- ความแม่นยำในการติดฉลากของเครื่องมือ
- การประกันคุณภาพรับประกันโดยเครื่องมือ
- ความสามารถในการบูรณาการ
- ความปลอดภัยและการสร้างภูมิคุ้มกันต่อการรั่วไหล
- การตั้งค่าบนคลาวด์หรือไม่
- ความเฉียบแหลมในการจัดการการควบคุมคุณภาพ
- Fail-Safes, Stop-Gaps และความสามารถในการปรับขนาดได้ของเครื่องมือ
- บริษัทที่ให้บริการเครื่องมือ
ประเภทธุรกิจที่ให้บริการได้ดีที่สุดโดยเครื่องมือและทรัพยากรในการติดฉลากข้อมูล ได้แก่:
- AI ทางการแพทย์: พื้นที่โฟกัสรวมถึงโมเดลการวินิจฉัยการฝึกอบรมด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ดีขึ้น เวลารอที่น้อยที่สุด และงานที่ค้างน้อยที่สุด
- การเงิน: ประเด็นสำคัญ ได้แก่ การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต สิทธิ์ในการขอสินเชื่อ และปัจจัยสำคัญอื่นๆ ผ่านการติดฉลากข้อความ
- รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติหรือการขนส่ง: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการใช้งาน NLP และ Computer Vision เพื่อสแต็กโมเดลที่มีข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากสำหรับการตรวจจับบุคคล สัญญาณ การปิดกั้น ฯลฯ
- ค้าปลีก: ประเด็นที่มุ่งเน้น ได้แก่ การตัดสินใจด้านราคาโดยเฉพาะ อีคอมเมิร์ซที่ได้รับการปรับปรุง การตรวจสอบบุคคลของผู้ซื้อ การทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อ และการขยายประสบการณ์ของผู้ใช้
- เทคโนโลยี: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการผลิตผลิตภัณฑ์ การเลือกถัง การตรวจจับข้อผิดพลาดในการผลิตที่สำคัญล่วงหน้า และอื่นๆ
- ภูมิสารสนเทศ: พื้นที่โฟกัส ได้แก่ GPS และการสำรวจระยะไกลโดยเลือกเทคนิคการติดฉลาก
- เกษตร: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการใช้เซ็นเซอร์ GPS, โดรน และคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อส่งเสริมแนวคิดของการเกษตรที่แม่นยำ ปรับสภาพดินและพืชผลให้เหมาะสม กำหนดผลผลิต และอื่นๆ
ยังคงสับสนว่ากลยุทธ์ใดดีกว่าในการรับการติดฉลากข้อมูล เช่น การสร้างการตั้งค่าที่จัดการด้วยตนเอง หรือการซื้อจากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม นี่คือข้อดีและข้อเสียของแต่ละรายการเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น:
แนวทาง 'สร้าง'
| สร้าง | เลือก |
|---|---|
เปิดดู:
| เปิดดู:
|
คิดถึง:
| คิดถึง:
|
ประโยชน์ที่ได้รับ:
| ประโยชน์ที่ได้รับ:
|
คำตัดสิน
หากคุณวางแผนที่จะสร้างระบบ AI แบบเอกสิทธิ์เฉพาะบุคคลโดยที่เวลาไม่ใช่ข้อจำกัด การสร้างเครื่องมือการติดฉลากตั้งแต่ต้นก็เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล สำหรับอย่างอื่น การซื้อเครื่องมือเป็นแนวทางที่ดีที่สุด
