Создание размеченных обучающих данных требует много времени, усилий и инвестиций.

Если вы создаете модель машинного обучения, скорее всего, вам понадобятся инструменты для маркировки данных, чтобы быстро собирать наборы данных и обеспечивать их высокое качество.

Лучшие инструменты маркировки данных просты в использовании, сводят к минимуму участие человека и обеспечивают максимальную эффективность при неизменном качестве. В этой статье мы представляем восемь лучших инструментов аннотирования, которые помогут вам создавать обучающие наборы данных для машинного обучения.

Советы по выбору инструмента маркировки данных

Инструменты маркировки данных различаются по функциям, которые они предлагают, типам файлов, которые они поддерживают, методам обеспечения безопасности данных, вариантам хранения и многому другому. Вот несколько моментов, на которые следует обращать внимание при оценке инструментов маркировки данных:

  • Интуитивно понятный пользовательский интерфейс
  • API, или простой способ подключения инструмента к частным API
  • Расширенные функции управления проектами
  • Широкий спектр возможностей и поддерживаемых типов файлов
  • Инструменты автоматизации для повышения эффективности этикетирования

Тем не менее, правильный инструмент для вас будет зависеть от объема, масштаба, бюджета и сроков вашего проекта. Чтобы помочь вам найти идеальный инструмент, ниже мы представим восемь лучших инструментов маркировки данных для машинного обучения.

Лучшие инструменты маркировки данных для машинного обучения

Лайонбридж ИИ

Lionbridge AI предлагает сквозную платформу для маркировки и аннотирования данных для ученых, занимающихся данными, которые хотят обучать модели машинного обучения. Обладая более чем 20-летним практическим опытом создания пользовательских данных для крупнейших мировых технологических компаний, Lionbridge AI создала самую интуитивно понятную платформу аннотирования данных на рынке.

Эта универсальная платформа позволяет быстро и экономично создавать настраиваемые наборы обучающих данных, сохраняя при этом качество данных. Кроме того, этот инструмент работает со всеми основными типами файлов и обладает уникальными функциями для обработки текста, аудио, изображений и видеоданных.

Платформа дает вам максимальный контроль и гибкость для настройки вашей задачи, рабочего процесса и проверки качества. Кроме того, вам также предоставляется возможность пригласить на платформу собственных комментаторов или нанять их из сети Lionbridge, насчитывающей более 500 000 квалифицированных участников.

Амазон Механический Турок

Amazon Mechanical Turk, также известный как MTurk, является популярным рынком краудсорсинга, обычно используемым для маркировки данных. В качестве отправителя запроса на Amazon Mechanical Turk вы можете разрабатывать, публиковать и координировать широкий спектр задач человеческого интеллекта (известных как HIT), таких как классификация текста, транскрипция или опросы. Платформа MTurk предоставляет полезные инструменты для описания вашей задачи, указания правил консенсуса и определения суммы, которую вы готовы потратить на каждый элемент.

Хотя известно, что это один из самых дешевых инструментов маркировки данных на рынке, у использования платформы MTurk есть несколько недостатков. Во-первых, в нем отсутствуют ключевые функции контроля качества. В отличие от таких компаний, как LionbridgeAI, MTurk очень мало предлагает для обеспечения качества, тестирования рабочих или подробных отчетов. Кроме того, MTurk возлагает тяжелое бремя управления проектами на заказчиков, которые сами разрабатывают задачи и нанимают работников.

Инструмент аннотации компьютерного зрения (CVAT)

Инструмент аннотации компьютерного зрения (CVAT) — это веб-инструмент для аннотирования цифровых изображений и видео. Инструмент поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация изображений и классификация изображений. Хотя сам инструмент требует некоторого времени для изучения и освоения, CVAT может похвастаться широким набором функций для маркировки данных компьютерного зрения.

Однако у использования CVAT есть несколько недостатков. Во-первых, пользовательский интерфейс довольно сложен, и на привыкание к нему может уйти несколько дней. Мало того, этот инструмент работает только в Google Chrome. Он не тестировался в других браузерах, что затрудняет выполнение крупномасштабных проектов с несколькими аннотаторами. Кроме того, все проверки качества необходимо выполнять вручную, что может замедлить тестирование разработки.

СуперАннотация

SuperAnnotate — это платформа аннотирования данных для изображений, видео, LiDar, текста и аудиоданных. Используя более продвинутые функции своей платформы, такие как автоматические прогнозы, перенос обучения и управление данными и качеством, они утверждают, что их платформа может ускорить задачи аннотирования как минимум в три раза.

ЛайтТэг

LightTag — это инструмент для компаний и исследователей, позволяющий маркировать текстовые данные собственными силами. Хотя стартовый пакет является бесплатным, каждый уровень членства увеличивается в цене и имеет максимальное количество аннотаций в месяц, начиная с 1000 аннотаций в месяц.

Дататурки

DataTurks, основанный в 2018 году, является относительно новым стартапом, который предоставляет услуги по маркировке текстовых, графических и видеоданных. Хотя платформа для маркировки имеет открытый исходный код и бесплатна для использования, DataTurks, похоже, прекратила работу над своим продуктом после того, как в начале этого года их приобрела Walmart.

Игра

Playment — компания, занимающаяся аннотацией изображений, которую вы можете использовать для создания обучающих наборов данных для моделей компьютерного зрения. Например, некоторые из предлагаемых услуг включают ограничивающие рамки, кубоиды, точки и линии, многоугольники, семантическую сегментацию и распознавание объектов.

ТэгТог

Tagtog, базирующийся в Польше, представляет собой инструмент для маркировки текста, который можно использовать для аннотирования данных как автоматически, так и вручную. Помимо самого инструмента TagTog, в компании также есть сеть экспертов из различных областей, которые могут аннотировать специализированные тексты.

ЯрлыкБокс

LabelBox — это инструмент для совместной обработки данных для команд машинного обучения. Платформа предоставляет единое место для маркировки данных, управления данными и задач обработки данных. Некоторые из функций LabelBox включают аннотацию изображения ограничивающей рамки, классификацию текста и многое другое.

Если вам нужен быстрый и простой инструмент для маркировки данных, свяжитесь с Lionbridge AI. Мы упрощаем маркировку данных с помощью нашей интуитивно понятной платформы: просто загружайте данные, добавляйте свою команду и создавайте пользовательские наборы данных за несколько часов. В дополнение к нашей платформе маркировки данных Lionbridge AI открывает доступ к 500 000 квалифицированных аннотаторов, которые могут быстро и точно маркировать наборы данных.

Первоначально опубликовано на https://lionbridge.ai.