«Если у вас плохие данные, ваши инструменты машинного обучения бесполезны». Томас С. Редман
Почему качество маркировки данных важно для машинного обучения?
Как показано, многие компании, занимающиеся ИИ, используют похожие модели алгоритмов, получение высококачественных помеченных данных - самая сложная часть построения модели машинного обучения. Если данные обучения имеют систематическую ошибку, модель алгоритма не может быть хорошо разработана, компании ИИ необходимо снова пометить данные. Сроки важны, поскольку если компания отстает от графика, продукт может быть вытеснен конкурентами.
В статье «Качество данных в эпоху искусственного интеллекта» Джордж Красадакис, старший менеджер программ в Microsoft, говорит об этом так: «У проектов с интенсивным использованием данных есть единственная точка отказа: качество данных. ” Он подчеркивает важность качества данных, поскольку его команда начинает каждый проект с оценки качества.
Качество данных можно измерить по трем аспектам: точность, согласованность и полнота.
Болевые точки клиентов: низкое качество данных
«Независимо от того, сколько правил / примеров я даю сторонним компаниям по маркировке, я постоянно получаю около 15–20% плохо / неправильно маркированных данных. И обычно опаздывает на неделю или две ".
«В конце концов, работу по маркировке выполняют люди, которые, как правило, не осведомлены о том, как работает DL / ML. А люди непоследовательны / неправы ».
Мы можем получить представление о рынке маркировки данных по жалобам клиентов. Все дело в непрофессиональном работнике, плохо размеченных данных, отсутствии опыта DL / ML…
Как ByteBridge гарантирует качество данных?
Bytebridge, платформа для обучения данных, управляемая человеком и на основе машинного обучения, предоставляет высококачественные услуги для сбора и аннотирования различных типов данных, таких как текст, изображения, аудио и т. д. и видео для ускорения развития индустрии машинного обучения.
Гарантия качества
- Возможности с помощью машинного обучения могут помочь уменьшить количество человеческих ошибок за счет автоматической предварительной маркировки
- Контроль качества в реальном времени и контроль качества интегрированы в рабочий процесс маркировки, поскольку для обеспечения точности вводится механизм консенсуса.
- Консенсус. Назначьте одну и ту же задачу нескольким рабочим, и правильный ответ - тот, который получен из большинства результатов.
- Все результаты работы полностью проверяются и проверяются машинами и 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.
Гибкость: больше вовлеченности в цикл маркировки 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
- Вывод в реальном времени: клиенты могут получать результаты вывода в реальном времени через API. (Мы поддерживаем JSON, XML, CSV и т. Д. И можем предоставить настраиваемый тип данных в соответствии с вашими потребностями)
Эти инструменты маркировки уже доступны на панели управления: Классификация изображений, 2D-бокс, Многоугольник, Кубоид.
Рентабельно
Совместная работа людей и алгоритмов искусственного интеллекта обеспечивает 50% более низкую цену по сравнению с традиционным рынком.
Конец
Bytebridge посвящен революции в области машинного обучения с помощью данных об обучении без предвзятости. Мы можем предоставить персонализированные инструменты и услуги аннотации в соответствии с требованиями клиентов.
Если вам нужны услуги по маркировке и сбору данных, загляните на bytebridge.io, доступны четкие цены.
Не стесняйтесь обращаться к нам: [email protected]
Соответствующие статьи:
1 Сервис аннотации данных и его ключевое преимущество - гибкость
2 Потребности и желания клиентов в услугах аннотации данных
3 Как сделать аннотацию данных более эффективной?
4 Маркировка данных - Как выбрать компанию, занимающуюся маркировкой данных
