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

A rotulagem de dados no aprendizado de máquina consiste em anotar dados não rotulados (como fotos, arquivos de texto, vídeos, etc.) e adicionar um ou mais rótulos esclarecedores para fornecer contexto aos dados para que um modelo de aprendizado de máquina possa aprender com eles. Os rótulos podem indicar, por exemplo, se uma fotografia mostra um pássaro ou um automóvel, quais palavras foram pronunciadas numa gravação de áudio ou se um tumor é visível numa radiografia. 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 apoiados pela rotulagem de dados.

Para limpar, organizar e rotular os dados, as empresas incorporam software, procedimentos e anotadores de dados. Esses rótulos permitem que os analistas separem determinadas variáveis ​​dentro dos 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 construídos com base nesses dados de treinamento.

Os trabalhos de rotulagem de dados exigem envolvimento “humano no circuito (HITL)” e suporte de máquina. A HITL usa a experiência humana de “rotuladores de dados” para treinar, testar e melhorar modelos de aprendizado de máquina. Ao alimentar os modelos com os conjuntos de dados mais pertinentes a um determinado projeto, eles auxiliam no direcionamento do 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 simples, nem sempre é simples de usar. Como resultado, as empresas devem pesar vários aspectos e estratégias para escolher o mais adequado.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 aconselhável 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 oferece suporte a uma ampla variedade de formatos de dados, incluindo imagens, vídeos, PDFs e texto. Ele foi projetado para ajudar as empresas a construir 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.

Principalmente 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 equipes técnicas e de negócios, bem como a terceirização de empresas de anotação, tornando-a uma escolha perfeita para empresas de todos os portes.

Verdade fundamental do Amazon SageMaker

A Amazon oferece uma solução de rotulagem autônoma de dados de ponta chamada Amazon SageMaker Ground Truth. Esta 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 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 etiquetagem, incluindo texto, imagens, vídeo e pontos de nuvem 3D.

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

Heartex

Heartex oferece uma ferramenta de rotulagem de dados e anotações para construir produtos de IA precisos e inteligentes. A ferramenta da Heartex ajuda as empresas a minimizar o tempo que a equipe gasta preparando, analisando e rotulando conjuntos de dados para aprendizado de máquina.

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