การติดฉลากข้อมูล

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ทุกสิ่งที่มือใหม่ต้องรู้

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร

โมเดล AI อัจฉริยะจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบ วัตถุ และตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือในที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมไม่สามารถสุ่มป้อนได้ และต้องติดป้ายกำกับเพื่อช่วยให้ตัวแบบเข้าใจ ประมวลผล และเรียนรู้อย่างครอบคลุมจากรูปแบบอินพุตที่ได้รับการดูแลจัดการ

นี่คือที่มาของการติดฉลากข้อมูล เป็นการกระทำของการติดฉลากข้อมูลหรือข้อมูลเมตาแทน ตามชุดข้อมูลเฉพาะ เพื่อมุ่งเน้นการขยายความเข้าใจของเครื่อง ยิ่งไปกว่านั้น Data labeling จะจัดหมวดหมู่ข้อมูล รูปภาพ ข้อความ เสียง วิดีโอ และรูปแบบอย่างเลือกสรรเพื่อปรับปรุงการใช้งาน AI

ตลาดการติดฉลากข้อมูลทั่วโลก

ตาม NASSCOM การติดฉลากข้อมูล รายงานระบุว่าตลาดการติดฉลากข้อมูลทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตถึง 700% ในมูลค่าภายในสิ้นปี 2023 เมื่อเทียบกับในปี 2018 การเติบโตโดยอ้างว่านี้มักจะเป็นปัจจัยในการจัดสรรทางการเงินสำหรับเครื่องมือการติดฉลากที่จัดการด้วยตนเองซึ่งได้รับการสนับสนุนภายใน ทรัพยากรและแม้แต่โซลูชันของบุคคลที่สาม 

นอกเหนือจากการค้นพบนี้ ยังสามารถอนุมานได้ว่าตลาดการติดฉลากข้อมูลทั่วโลกมีมูลค่า 1.2 พันล้านดอลลาร์ในปี 2018 อย่างไรก็ตาม เราคาดว่าจะขยายขนาดได้เนื่องจากคาดว่าขนาดของตลาดการติดฉลากข้อมูลจะมีมูลค่าสูงถึง 4.4 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2023

ความท้าทายในการติดฉลากข้อมูล 7 ประการที่ธุรกิจต้องเผชิญ

การติดฉลากข้อมูลเป็นความจำเป็นของชั่วโมง แต่มาพร้อมกับการนำไปใช้และความท้าทายเฉพาะด้านราคาหลายประการ

สิ่งที่เร่งด่วนยิ่งขึ้น ได้แก่ :

  • การเตรียมข้อมูลที่เชื่องช้า มารยาทของเครื่องมือทำความสะอาดซ้ำซ้อน
  • ขาดฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นเพื่อรองรับพนักงานจำนวนมากและข้อมูลที่คัดลอกมาในปริมาณที่มากเกินไป
  • จำกัดการเข้าถึงเครื่องมือการติดฉลากแนวหน้าและเทคโนโลยีสนับสนุน
  • ต้นทุนการติดฉลากข้อมูลที่สูงขึ้น
  • ขาดความสอดคล้องเมื่อเกี่ยวข้องกับการติดแท็กข้อมูลคุณภาพ
  • ขาดความสามารถในการปรับขนาด หากโมเดล AI จำเป็นต้องครอบคลุมผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมหรือไม่และเมื่อใด
  • ขาดการปฏิบัติตามข้อกำหนดในการรักษาความมั่นคงของข้อมูลในขณะที่จัดหาและใช้งานข้อมูล
ประเภทของการติดฉลากข้อมูล

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

4 ขั้นตอนสำคัญในการติดฉลากข้อมูล

การติดฉลากข้อมูลเป็นกระบวนการที่มีรายละเอียดและเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้ในการฝึกโมเดล AI อย่างมีหมวดหมู่:

  1. การรวบรวมชุดข้อมูลผ่านกลยุทธ์ เช่น ในบ้าน โอเพ่นซอร์ส ผู้ขาย
  2. การติดฉลากชุดข้อมูลตาม Computer Vision, Deep learning และความสามารถเฉพาะของ NLP
  3. การทดสอบและประเมินแบบจำลองที่ผลิตขึ้นเพื่อกำหนดความฉลาดในการปรับใช้
  4. พึงพอใจกับคุณภาพของโมเดลที่ยอมรับได้และในที่สุดก็ออกสู่ตลาดเพื่อการใช้งานที่ครอบคลุม
ปัจจัยที่ต้องพิจารณาขณะเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

ต้องเลือกชุดเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสม ซึ่งมีความหมายเหมือนกันกับแพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูลที่เชื่อถือได้โดยคำนึงถึงปัจจัยต่อไปนี้:

  1. ประเภทของความฉลาดที่คุณต้องการให้โมเดลมีผ่านกรณีการใช้งานที่กำหนดไว้ 
  2. คุณภาพและประสบการณ์ของผู้ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ
  3. มาตรฐานคุณภาพที่คุณมีในใจ 
  4. ความต้องการเฉพาะด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด
  5. เครื่องมือเชิงพาณิชย์ โอเพ่นซอร์ส และฟรีแวร์
  6. งบประมาณที่คุณมีได้

นอกจากปัจจัยดังกล่าวแล้ว คุณควรคำนึงถึงข้อควรพิจารณาต่อไปนี้ด้วย:

  1. ความแม่นยำในการติดฉลากของเครื่องมือ
  2. การประกันคุณภาพรับประกันโดยเครื่องมือ
  3. ความสามารถในการบูรณาการ
  4. ความปลอดภัยและการสร้างภูมิคุ้มกันต่อการรั่วไหล
  5. การตั้งค่าบนคลาวด์หรือไม่
  6. ความเฉียบแหลมในการจัดการการควบคุมคุณภาพ 
  7. Fail-Safes, Stop-Gaps และความสามารถในการปรับขนาดได้ของเครื่องมือ
  8. บริษัทที่ให้บริการเครื่องมือ
อุตสาหกรรมที่ใช้การติดฉลากข้อมูล

ประเภทธุรกิจที่ให้บริการได้ดีที่สุดโดยเครื่องมือและทรัพยากรในการติดฉลากข้อมูล ได้แก่:

  1. AI ทางการแพทย์: พื้นที่โฟกัสรวมถึงโมเดลการวินิจฉัยการฝึกอบรมด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ดีขึ้น เวลารอที่น้อยที่สุด และงานที่ค้างน้อยที่สุด
  2. การเงิน: ประเด็นสำคัญ ได้แก่ การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต สิทธิ์ในการขอสินเชื่อ และปัจจัยสำคัญอื่นๆ ผ่านการติดฉลากข้อความ
  3. รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติหรือการขนส่ง: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการใช้งาน NLP และ Computer Vision เพื่อสแต็กโมเดลที่มีข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากสำหรับการตรวจจับบุคคล สัญญาณ การปิดกั้น ฯลฯ
  4. การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: ประเด็นที่มุ่งเน้น ได้แก่ การตัดสินใจด้านราคาโดยเฉพาะ อีคอมเมิร์ซที่ได้รับการปรับปรุง การตรวจสอบบุคคลของผู้ซื้อ การทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อ และการขยายประสบการณ์ของผู้ใช้
  5. เทคโนโลยี: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการผลิตผลิตภัณฑ์ การเลือกถัง การตรวจจับข้อผิดพลาดในการผลิตที่สำคัญล่วงหน้า และอื่นๆ
  6. ภูมิสารสนเทศ: พื้นที่โฟกัส ได้แก่ GPS และการสำรวจระยะไกลโดยเลือกเทคนิคการติดฉลาก
  7. เกษตร: พื้นที่โฟกัสรวมถึงการใช้เซ็นเซอร์ GPS, โดรน และคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อส่งเสริมแนวคิดของการเกษตรที่แม่นยำ ปรับสภาพดินและพืชผลให้เหมาะสม กำหนดผลผลิต และอื่นๆ
สร้างกับซื้อ

ยังคงสับสนว่ากลยุทธ์ใดดีกว่าในการรับการติดฉลากข้อมูล เช่น การสร้างการตั้งค่าที่จัดการด้วยตนเอง หรือการซื้อจากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม นี่คือข้อดีและข้อเสียของแต่ละรายการเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น:

แนวทาง 'สร้าง'

สร้างเลือก

เปิดดู:

  • ควบคุมการตั้งค่าได้ดีขึ้น
  • การตรวจสอบการตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นในขณะที่ระบบกำลังได้รับการฝึกอบรม

เปิดดู:

  • เวลาในการทำตลาดเร็วขึ้น
  • ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์จากผู้ใช้ในช่วงต้น
  • เข้าถึงเทคโนโลยีล้ำหน้า
  • การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น

คิดถึง:

  • การปรับใช้ที่ซบเซา
  • ค่าโสหุ้ยขนาดใหญ่
  • เริ่มมีอาการล่าช้า
  • ข้อจำกัดด้านงบประมาณที่สูงขึ้น
  • ต้องการการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง
  • ความสามารถในการปรับขนาดดึงดูดค่าใช้จ่ายในการเพิ่มประสิทธิภาพ

คิดถึง:

  • ส่วนใหญ่ทั่วไป
  • อาจต้องปรับแต่งให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะตัว
  • ไม่มีการรับประกันการสนับสนุนในอนาคต

ประโยชน์ที่ได้รับ:

  • ปรับปรุงการพึ่งพา
  • เพิ่มความยืดหยุ่น
  • การป้องกันความปลอดภัยที่คิดขึ้นเอง

ประโยชน์ที่ได้รับ:

  • เข้าถึงทีมต่อไป
  • บูรณาการได้เร็วขึ้น
  • ปรับปรุงความยืดหยุ่น
  • ต้นทุนการเป็นเจ้าของเป็นศูนย์
  • เข้าถึงทรัพยากรและเทคนิคได้ทันที
  • โปรโตคอลความปลอดภัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

คำตัดสิน

หากคุณวางแผนที่จะสร้างระบบ AI แบบเอกสิทธิ์เฉพาะบุคคลโดยที่เวลาไม่ใช่ข้อจำกัด การสร้างเครื่องมือการติดฉลากตั้งแต่ต้นก็เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล สำหรับอย่างอื่น การซื้อเครื่องมือเป็นแนวทางที่ดีที่สุด

แบ่งปันสังคม