Meilleurs outils d'étiquetage des données pour l'apprentissage automatique en 2023

L'étiquetage des données dans l'apprentissage automatique consiste à annoter des données non étiquetées (telles que des photos, des fichiers texte, des vidéos, etc.) et à ajouter une ou plusieurs étiquettes perspicaces pour donner le contexte des données afin qu'un modèle d'apprentissage automatique puisse en tirer des leçons. Les étiquettes peuvent indiquer, par exemple, si une photographie montre un oiseau ou une automobile, quels mots ont été prononcés dans un enregistrement audio ou si une tumeur est visible sur une radiographie. L'étiquetage des données est nécessaire pour de nombreux cas d'utilisation, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Divers cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, sont pris en charge par l'étiquetage des données.

Pour nettoyer, organiser et étiqueter les données, les entreprises intègrent des logiciels, des procédures et des annotateurs de données. Ces étiquettes permettent aux analystes de séparer certaines variables au sein des ensembles de données, facilitant ainsi le choix des meilleurs prédicteurs de données pour les modèles ML. Les étiquettes précisent quels vecteurs de données doivent être utilisés pour la formation du modèle, au cours duquel le modèle améliore sa capacité à prédire l'avenir. Les modèles d'apprentissage automatique sont construits sur ces données de formation.

Les tâches d’étiquetage des données nécessitent un engagement « humain dans la boucle (HITL) » et une assistance machine. HITL utilise l'expertise humaine des « étiqueteurs de données » pour former, tester et améliorer les modèles d'apprentissage automatique. En alimentant les modèles avec les ensembles de données les plus pertinents pour un projet particulier, ils aident à orienter le processus d'étiquetage des données.

Comparaison de données étiquetées et non étiquetées

L’étiquetage des données est une étape essentielle dans la création d’un modèle ML hautes performances. Même si l’étiquetage semble simple, il n’est pas toujours simple à utiliser. En conséquence, les entreprises doivent peser différents aspects et stratégies pour choisir la meilleure solution.Approches de l'étiquetage des données

stratégie d'étiquetage efficace. Une évaluation approfondie de la complexité de la tâche ainsi que de la taille, de la portée et de la durée du projet est conseillée, car chaque approche d'étiquetage des données présente des avantages et des inconvénients.

Vous pouvez étiqueter vos données des manières suivantes :

Technologie Kili

Kili Technology est un outil d'annotation complet qui prend en charge un large éventail de formats de données, notamment des images, des vidéos, des PDF et du texte. Il est conçu pour aider les entreprises à créer et à déployer les meilleurs modèles d'apprentissage automatique à l'aide de données non structurées. Grâce à ses interfaces conviviales et personnalisables, Kili Technology permet aux utilisateurs de commencer à annoter leurs données rapidement et facilement.

Notamment en raison de ses flux de travail et de ses mesures de qualité, Kili Technology est l'un des meilleurs outils d'étiquetage des données. La plateforme fournit aux utilisateurs des outils puissants pour identifier et corriger les erreurs et anomalies dans leurs ensembles de données étiquetés.

Kili Technology favorise le travail d'équipe et la collaboration entre les équipes techniques et commerciales, ainsi que l'externalisation des sociétés d'annotation, ce qui en fait un choix parfait pour les entreprises de toutes tailles.

Vérité terrain d'Amazon SageMaker

Amazon propose une solution d'étiquetage de données autonome de pointe appelée Amazon SageMaker Ground Truth. Cette solution simplifie les ensembles de données pour l'apprentissage automatique en fournissant un service d'étiquetage des données entièrement géré.

Vous pouvez facilement créer des ensembles de données d'entraînement extrêmement précis avec Ground Truth. Vous pouvez étiqueter vos données rapidement et avec précision à l'aide d'un flux de travail spécialisé. Le programme prend en charge divers formats de sortie d'étiquetage, notamment le texte, les images, la vidéo et les points nuageux 3D.

Les capacités d'étiquetage rendent la procédure d'étiquetage simple et efficace, notamment la capture automatique des cuboïdes 3D, l'élimination de la distorsion de l'image 2D et les outils de segmentation automatique. Ils raccourcissent considérablement le processus d’étiquetage de l’ensemble de données.

Heartex

Heartex propose un outil d'étiquetage et d'annotation des données pour créer des produits d'IA précis et intelligents. L'outil de Heartex aide les entreprises à minimiser le temps que l'équipe consacre à la préparation, à l'analyse et à l'étiquetage des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.

Sloth est un programme open source d'étiquetage de données qui a été principalement créé pour la recherche en vision par ordinateur utilisant les données d'image et vidéo. Il fournit des outils dynamiques pour l’étiquetage des données de vision par ordinateur.