Индустрия маркировки данных: потенциальная отрасль, стоящая за искусственным интеллектом

Служба аннотаций и размер отрасли

Техника аннотации данных используется, чтобы сделать объекты узнаваемыми и понятными для моделей машинного обучения. Это критически важно для развития прикладных отраслей машинного обучения (ML), таких как распознавание лиц, автономное вождение, воздушные дроны, робототехника и многих других приложений искусственного интеллекта.

По данным Fractovia, рынок аннотаций данных был оценен в 650 миллионов долларов в 2019 году и, по прогнозам, превысит 5 миллиардов долларов к 2026 году. В другом отчете, выпущенном McKinsey в апреле 2017 года, предполагается, что общий рынок приложений AI может достичь 127 миллиардов долларов к 2025 году.

Насколько нам известно, индустрия аннотации данных определяется растущим ростом индустрии искусственного интеллекта.

Маркировка данных не так загадочна, как ИИ

Проще говоря, маркировка данных применяет несколько инструментов для обработки данных. Помеченные данные являются основным элементом системы ИИ, поскольку они «учит» ИИ определять, судить и действовать как люди. Если помеченные данные служат бензином для искусственного интеллекта, маркировка данных предназначена для переработки сырой нефти в бензин.

В настоящее время маркировка данных используется в различных отраслях, таких как автономное вождение, сельское хозяйство, здравоохранение, розничная торговля и т. Д.

Например, центр аннотации данных искусственного интеллекта Baidu только что завершил проект маркировки для распознавания лиц с помощью масок во время периода covid-19. Этикетировщики данных должны отмечать ключевые точки на бровях, глазах и скулах человека, чтобы сканеры искусственного интеллекта могли идентифицировать человеческие лица и измерять их температуру в масках.

Потребители хотят и нужды

Масштабные высококачественные обучающие данные

«Мы стремимся найти надежные и экономичные группы по маркировке данных. Точность и качество обработанных данных определяют результат нашего теста обучения машинному обучению и конечную производительность », - говорит г-н Ван, инженер в компании AI.

Фактически, сила системы ИИ зависит от модели алгоритма, а также качества и количества обучающих данных. Фактически, получение высококачественных помеченных данных - самая сложная часть построения модели машинного обучения. Если качество данных неквалифицировано, модель алгоритма не может быть хорошо разработана, компании ИИ необходимо снова пометить данные. Сроки важны, если компания отстает от графика, продукт может быть обгонен конкурентами.

Гибкость

В машинном обучении на каждом этапе тестирования инженеры открывают новые возможности для улучшения производительности модели, поэтому рабочий процесс постоянно меняется. В маркировке данных есть неопределенность и изменчивость. Клиентам нужны сотрудники, чтобы быстро реагировать и вносить изменения в рабочий процесс на основе фазы тестирования и проверки модели.

ByteBridge, платформа для маркировки данных на основе человеческих ресурсов и машинного обучения (SaaS)

Bytebridge, управляемая человеком и на основе машинного обучения платформа инструментов для маркировки данных с управлением рабочим процессом в реальном времени, предоставляет данные обучения для индустрии машинного обучения.

Точность

  • Возможности с помощью машинного обучения могут помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки.
  • Контроль качества и контроль качества в реальном времени интегрированы в рабочий процесс маркировки, поскольку для обеспечения эффективности вводится механизм консенсуса.
  • Механизм консенсуса: мы поручаем одну и ту же задачу десяткам сотрудников для проверки качества, и правильный ответ исходит из результатов большинства.
  • Все результаты работы полностью проверяются и проверяются машинным и человеческим персоналом.

Таким образом, ByteBridge может подтвердить, что уровень приемлемости и точности наших данных составляет более 98%.

Экономия затрат на связь

На приборной панели SaaS ByteBridge разработчики могут запускать проекты маркировки, используя шаблон инструкций по маркировке, и мгновенно получать результаты обратно.
От онлайн-брифинга по настройке маркировки до экспертной поддержки вместе с общение с инструкциями теперь не так сложно.

Вот руководство по эксплуатации:

Управляйте своим собственным проектом - маркировка 2D-изображений

  • Разработчики могут управлять проектом маркировки, от установки инструкций по маркировке до вывода обзора по модели оплаты за задачу с четким расчетным временем и ценой.
  • Управление и мониторинг проекта в реальном времени

API

Легко интегрируемый API обеспечивает непрерывную отправку и доставку данных. ByteBridge.io поддерживает JSON, XML, CSV и т. Д., И мы можем предоставить настраиваемый тип данных в соответствии с вашими потребностями.

Рентабельно

Совместная работа людей и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает 50% более низкую цену по сравнению с традиционным рынком.

Служба аннотаций 3D Point Cloud

Самостоятельно разработанные ByteBridge функции маркировки 3D-облака точек, инструмента проверки качества и функций предварительной маркировки могут выполнять высококачественные и высокоточные 3D-аннотации облака точек для слияния 2D-3D или 3D-изображений, предоставляемых различными производителями и оборудованием, и обеспечивать служба управления маркировкой, QA и QC на одной станции.

Подробнее: ByteBridge запускает первую в мире службу маркировки данных в облаке для мобильных 3D-точек

Типы аннотаций трехмерных облаков точек

  • Sensor Fusion Cuboids: 49 категорий включают легковые автомобили, грузовики, тяжелые автомобили, двухколесные транспортные средства, пешеходов и т. Д.
  • Сегментация Sensor Fusion: классификация препятствий, разграничение различных типов полос
  • Отслеживание Sensor Fusion Cuboids

① Отслеживание одного и того же объекта с тем же идентификатором, маркировка уходящего состояния;

② Могут быть предоставлены синхронизированные по времени изображения, выводятся только облака точек.

Преимущества нашей службы аннотаций 3D Point Cloud:

· Поддержка слияния датчиков 2D / 3D, поддержка нескольких камер

· Поддержка масштабируемых аннотаций данных

· Инструмент слияния датчиков с питанием от искусственного интеллекта: маркировка со скоростью 2X-5X

· Простота использования инструмента контроля качества: проверка в реальном времени и синхронная обратная связь

Конец

Бурно развивающийся рынок аннотаций к данным стимулировал компании, занимающиеся аннотациями данных, к занятию нишевой позиции в конкурентной борьбе. Bytebridge - одна из великих компаний в отрасли, которая полна решимости ускорить революцию в области искусственного интеллекта.

Мы можем предоставить персонализированные инструменты и услуги аннотации в соответствии с требованиями клиентов. Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, посетите bytebridge.io, доступны четкие цены.

Не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]

Соответствующие статьи:

1 Маркировка данных - Как выбрать компанию, занимающуюся маркировкой данных

2 компании по аннотации данных для машинного обучения в 2021 году

3 Тренировочные данные без предвзятости - новые узкие места в машинном обучении

4 Как сделать аннотацию данных более эффективной?

5 Что такое аннотации данных и в чем их основное преимущество?