Melhores ferramentas de rotulagem de dados para aprendizado de máquina em 2023

A rotulagem de dados no aprendizado de máquina é a anotação de dados não rotulados (como fotos, arquivos de texto, vídeos etc.) e a adição de um ou mais rótulos perspicazes para fornecer o contexto dos dados para que um modelo de aprendizado de máquina possa aprender com eles. Os rótulos podem dizer, por exemplo, se uma fotografia mostra um pássaro ou um automóvel, quais palavras foram ditas em uma gravação de áudio ou se um tumor é visível em um raio-x. A rotulagem de dados é necessária para muitos casos de uso, como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.

Vários casos de uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como visão computacional e processamento de linguagem natural, são suportados pela rotulagem de dados.

Para limpar, organizar e rotular dados, as empresas incorporam software, procedimentos e anotadores de dados. Esses rótulos permitem que os analistas separem determinadas variáveis ​​dentro de conjuntos de dados, facilitando a escolha dos melhores preditores de dados para modelos de ML. Os rótulos especificam quais vetores de dados devem ser usados ​​para treinamento do modelo, durante o qual o modelo melhora sua capacidade de prever o futuro. Os modelos de aprendizado de máquina são criados com base nesses dados de treinamento.

Os trabalhos de rotulagem de dados exigem engajamento "human-in-the-loop (HITL)" e suporte de máquina. O HITL usa a experiência de "rotuladores de dados" humanos para treinar, testar e melhorar os modelos de aprendizado de máquina. Ao alimentar os modelos com os conjuntos de dados mais pertinentes a um determinado projeto, eles ajudam a direcionar o processo de rotulagem de dados.

Comparando dados rotulados e não rotulados

Uma etapa essencial na criação de um modelo de ML de alto desempenho é a rotulagem de dados. Embora a rotulagem pareça direta, nem sempre é simples de usar. Como resultado, as empresas devem pesar vários aspectos e estratégias para escolher a mais adequada.Abordagens para rotulagem de dados

estratégia de rotulagem eficaz. Uma avaliação completa da complexidade da tarefa e do tamanho, escopo e duração do projeto é recomendada porque cada abordagem de rotulagem de dados tem vantagens e desvantagens.

Você pode rotular seus dados das seguintes maneiras:

Tecnologia Kili

Kili Technology é uma ferramenta de anotação abrangente que suporta uma ampla variedade de formatos de dados, incluindo imagens, vídeos, PDFs e texto. Ele foi projetado para ajudar as empresas a criar e implantar os melhores modelos de aprendizado de máquina usando dados não estruturados. Com suas interfaces fáceis de usar e personalizáveis, a Kili Technology permite que os usuários comecem a anotar seus dados de forma rápida e fácil.

Notavelmente por causa de seus fluxos de trabalho e métricas de qualidade, a Kili Technology é uma das melhores ferramentas de rotulagem de dados. A plataforma fornece aos usuários ferramentas poderosas para identificar e corrigir erros e anomalias em seus conjuntos de dados rotulados.

A Kili Technology promove o trabalho em equipe e a colaboração entre as equipes técnicas e de negócios, bem como a terceirização de empresas de anotações, tornando-a a escolha perfeita para empresas de todos os portes.

Amazon SageMaker Ground Truth

A Amazon oferece uma solução de rotulagem de dados autônoma de ponta chamada Amazon SageMaker Ground Truth. Essa solução simplifica conjuntos de dados para aprendizado de máquina, fornecendo um serviço de rotulagem de dados totalmente gerenciado.

Você pode criar facilmente conjuntos de dados de treinamento extremamente precisos com o Ground Truth. Você pode rotular seus dados com rapidez e precisão usando um fluxo de trabalho especializado. O programa oferece suporte a vários formatos de saída de rotulagem, incluindo texto, imagens, vídeo e pontos de nuvem 3D.

Os recursos de rotulagem tornam o procedimento de rotulagem simples e eficiente, incluindo encaixe cubóide 3D automático, eliminação de distorção de imagem 2D e ferramentas de segmentação automática. Eles encurtam significativamente o processo de rotulagem do conjunto de dados.

Heartex

A Heartex oferece uma ferramenta de rotulagem e anotações de dados para criar produtos de IA precisos e inteligentes. A ferramenta da Heartex ajuda as empresas a minimizar a quantidade de tempo que a equipe gasta na preparação, análise e rotulagem de conjuntos de dados para aprendizado de máquina.

Sloth é um programa de código aberto para rotulagem de dados que foi criado principalmente para pesquisa de visão computacional usando dados de imagem e vídeo. Ele fornece ferramentas dinâmicas para rotulagem de dados de visão computacional.