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Nov 09, 2023

Meilleurs outils d'étiquetage de 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,

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 pourraient dire, 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 d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur, 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 à l'intérieur des ensembles de données, facilitant ainsi le choix des meilleurs prédicteurs de données pour les modèles ML. Les étiquettes spécifient quels vecteurs de données doivent être utilisés pour la formation du modèle, au cours de laquelle le modèle améliore sa capacité à prédire l'avenir. Les modèles d'apprentissage automatique sont construits sur ces données de formation.

Les travaux d'étiquetage de données nécessitent un engagement "human-in-the-loop (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 diriger le processus d'étiquetage des données.

Comparaison des données étiquetées et non étiquetées

L'étiquetage des données est une étape essentielle dans la création d'un modèle ML hautes performances. Bien que l'étiquetage semble simple, il n'est pas toujours simple à utiliser. Par conséquent, les entreprises doivent peser divers aspects et stratégies pour choisir le plusApproches de l'étiquetage des données

stratégie d'étiquetage efficace. Une évaluation approfondie de la complexité de la tâche et 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 fichiers 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. Avec 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 de données. La plate-forme fournit aux utilisateurs des outils puissants pour identifier et corriger les erreurs et les 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.

Amazon SageMaker Ground Truth

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 de 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, y compris le texte, les images, la vidéo et les points de nuage 3D.

Les capacités d'étiquetage rendent la procédure d'étiquetage simple et efficace, y compris l'accrochage cuboïde 3D automatique, l'élimination de la distorsion d'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 pour l'étiquetage des données qui a été principalement créé pour la recherche en vision par ordinateur utilisant les données d'image et de vidéo. Il fournit des outils dynamiques pour l'étiquetage des données de vision par ordinateur.

Cet outil peut être considéré comme un cadre ou une collection de composants standard qui peuvent être rapidement combinés pour créer un outil d'étiquetage adapté à vos besoins. Sloth vous permet d'étiqueter les données à l'aide de configurations personnalisées que vous construisez vous-même ou de préréglages prédéfinis.

La paresse est relativement simple à utiliser. Vous pouvez factoriser et écrire vos propres éléments de visualisation. Vous pouvez gérer l'intégralité de la procédure, y compris l'installation, l'étiquetage et la création d'ensembles de données de visualisation correctement référencés.

Avec l'aide d'outils assistés par ML et d'un logiciel de gestion de projet avancé, la plate-forme d'étiquetage de données multifonctionnelle de Playment fournit des flux de travail sûrs et individualisés pour créer des ensembles de données de formation de haute qualité.

Il fournit des annotations pour divers scénarios d'utilisation, notamment l'annotation de fusion de capteurs, l'annotation d'images et l'annotation de vidéos. Avec une plate-forme d'étiquetage et une main-d'œuvre à mise à l'échelle automatique, la plate-forme fournit une gestion de projet de bout en bout tout en maximisant le pipeline d'apprentissage automatique avec des ensembles de données de haute qualité.

Les outils de contrôle qualité intégrés, l'étiquetage automatisé, la gestion de projet centralisée, la communication avec la main-d'œuvre, la mise à l'échelle dynamique basée sur l'entreprise, le stockage cloud sécurisé et d'autres fonctionnalités ne sont que quelques-unes de ses caractéristiques. C'est un outil fantastique pour étiqueter les ensembles de données et créer des ensembles de données précis et de haute qualité pour les applications ML.

LightTag est un programme d'étiquetage de texte supplémentaire conçu pour produire des ensembles de données spécifiques pour le NLP. La technologie est configurée pour fonctionner en tandem avec les équipes ML dans un flux de travail collaboratif. Il fournit une expérience d'interface utilisateur (UI) grandement simplifiée pour gérer la main-d'œuvre et faciliter les annotations. De plus, le programme offre des outils de contrôle de qualité de premier ordre pour un étiquetage précis et une préparation efficace des ensembles de données.

Amazon Mechanical Turk, également connu sous le nom de MTurk, est un marché bien connu pour les services de crowdsourcing fréquemment utilisés pour le balisage des données. Vous pouvez créer, publier et gérer diverses activités d'intelligence humaine (souvent appelées HIT), telles que la classification de texte, les transcriptions ou les enquêtes, en tant que demandeur sur Amazon Mechanical Turk. Pour décrire votre mission, sélectionner des directives consensuelles et spécifier le montant que vous êtes prêt à payer pour chaque article, la plateforme MTurk propose des outils utiles.

La plate-forme MTurk présente plusieurs inconvénients tout en étant l'une des technologies d'étiquetage de données les plus abordables du marché. Il manque des fonctionnalités essentielles de contrôle de la qualité, pour commencer. MTurk fournit très peu d'assurance qualité, de tests des travailleurs ou de rapports approfondis, contrairement à des entreprises comme LionbridgeAI. MTurk demande aux demandeurs de gérer leurs projets, y compris la création de tâches et l'embauche de travailleurs.

Les images numériques et les films peuvent être annotés à l'aide de l'outil d'annotation de vision par ordinateur (CVAT). CVAT offre un large éventail de fonctionnalités pour l'étiquetage des données de vision par ordinateur, même si le programme prend un certain temps à apprendre et à maîtriser. Le programme prend en charge des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification d'images.

Cependant, l'utilisation de la CVAT présente quelques inconvénients. L'un des principaux inconvénients est l'interface utilisateur, qui peut prendre quelques jours pour s'y habituer. De plus, l'utilitaire ne fonctionne que dans Google Chrome. Il n'a pas été testé dans d'autres navigateurs, ce qui rend difficile la réalisation de projets massifs avec de nombreux annotateurs. De plus, les tests de développement peuvent être ralentis car chaque contrôle de qualité doit être effectué manuellement.

La plate-forme la plus puissante pour les données de formation en vision par ordinateur est V7. V7 est une plate-forme d'annotation automatisée qui combine la gestion des ensembles de données, l'annotation d'images et de vidéos et la formation d'un modèle autoML pour effectuer des tâches d'étiquetage.

L'automatisation de l'étiquetage, un contrôle inégalé sur votre flux de travail d'annotation, une assistance pour identifier les problèmes de qualité des données et une intégration fluide du pipeline sont toutes des fonctionnalités de V7. De plus, son expérience utilisateur est à la hauteur de notre attention obsessionnelle aux détails et de notre assistance technique supérieure.

La bonne solution d'annotation est fournie par Lablebox pour toute activité, vous donnant une visibilité et un contrôle complets sur tous les aspects de vos processus d'étiquetage.

Pour accélérer l'étiquetage sans sacrifier la qualité, des procédures de pré-étiquetage de pointe sont associées à de solides technologies d'automatisation. Dans votre workflow d'étiquetage et de révision, concentrez-vous sur l'étiquetage humain, là où il aura l'impact le plus significatif.

Leurs partenaires d'étiquetage de classe mondiale parlent couramment plus de 20 langues et possèdent une expertise dans les domaines de l'agriculture, de la mode, de la médecine et des sciences de la vie. Quel que soit votre cas d'utilisation, ils peuvent vous aider et disposer d'équipes qualifiées prêtes à la demande.

L'outil d'annotation open source d'un praticien de l'apprentissage automatique s'appelle Doccano.

Il offre des fonctionnalités d'annotation de tâche, notamment l'étiquetage de séquence, séquence à séquence et la classification de texte. Pour l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées, le résumé de texte, etc., Doccano vous permet de créer des données étiquetées. Un jeu de données peut être créé en quelques heures. Il a une annotation collaborative, un support pour plusieurs langues, une compatibilité smartphone, une compatibilité emoji et une API RESTful.

Supervisely est une plate-forme puissante pour le développement de la vision par ordinateur, permettant aux chercheurs isolés et aux grandes équipes d'expérimenter et d'annoter des ensembles de données et des réseaux de neurones. Il peut être utilisé à la fois avec un GPU et un CPU. Des réseaux de neurones modernes et neutres en classe pour le suivi d'objets sont intégrés à l'outil d'étiquetage vidéo. Il dispose également d'une API REST qui permet l'intégration d'un suivi personnalisé NN. Il existe également des interpolateurs de suivi OpenCV, linéaires et cubiques.

Supervisely est l'outil le plus excellent pour étiqueter des photos, des vidéos, des nuages ​​de points 3D, des tranches volumétriques et d'autres types de données. À l'aide d'équipes, d'espaces de travail, de rôles et de tâches d'étiquetage, vous pouvez gérer et surveiller le flux de travail d'annotation à grande échelle.

En utilisant des modèles de notre zoo de modèles ou ceux que vous créez, formez et utilisez des réseaux de neurones sur vos données. L'intégration de notebooks et de scripts Python vous permet d'explorer vos données et d'automatiser les opérations de routine.

L'outil universel de données offre des outils et des normes pour créer, collaborer, étiqueter et formater des ensembles de données afin de permettre à toute personne sans formation en science des données ou en ingénierie de créer la prochaine vague d'applications d'intelligence artificielle puissantes, pratiques et importantes. L'outil de données universel est convivial, accessible et convivial pour les développeurs.

Avec Universal Data Tool, vous pouvez :

La plateforme Dataloop permet la gestion des données non structurées (comme les photos, les fichiers audio, les fichiers vidéo) et leur annotation avec différents outils d'annotation (boîte, polygone, classification, etc.). Le travail d'annotation est effectué dans des tâches, des tâches d'annotation ou des tâches d'assurance qualité, ce qui active le processus d'assurance qualité en permettant à l'annotateur d'origine de signaler des problèmes et de demander des corrections.

L'automatisation Dataloop vous permet d'exécuter vos propres packages ou des packages open source en tant que services sur différents types de nœuds de calcul. Avec l'aide des pipelines Dataloop, tout objectif commercial peut être atteint en combinant des services (ajout), des personnes (dans les tâches) et des modèles (par exemple, la pré-annotation).

Un outil open source collaboratif et de pointe pour l'annotation vocale et audio s'appelle Audino. Les annotateurs peuvent utiliser l'outil pour définir et décrire la segmentation temporelle des fichiers audio. Un formulaire produit dynamiquement facilite l'étiquetage et la transcription de ces portions. Un administrateur peut gérer de manière centralisée les rôles des utilisateurs et les affectations de projet via le tableau de bord. Le tableau de bord permet également des descriptions d'étiquettes et des descriptions de valeurs. Pour un traitement supplémentaire, les annotations peuvent facilement être exportées au format JSON. Grâce à une API basée sur des clés, l'outil permet le téléchargement et l'attribution de données audio aux utilisateurs. La flexibilité de l'outil d'annotation permet l'annotation pour diverses tâches, notamment la notation vocale, la détection d'activité vocale (VAD), l'identification du locuteur, la caractérisation du locuteur, la reconnaissance vocale et la reconnaissance des émotions. Grâce à la licence open source MIT, il peut être utilisé à la fois pour des applications professionnelles et académiques.

SuperIA

Super.AI est une plate-forme d'étiquetage de données basée sur l'IA qui tire parti à la fois de l'expertise humaine et de la technologie de l'IA pour générer, organiser et étiqueter diverses formes de données. La plate-forme utilise une nouvelle méthode d'étiquetage des données et d'apprentissage automatique appelée programmation de données, qui est exécutée par leur compilateur AI propriétaire. La plate-forme utilise une approche de type chaîne de montage pour décomposer les tâches complexes en composants plus petits et plus faciles à gérer, qui sont progressivement automatisés au fil du temps.

De plus, le compilateur Super.AI est capable de convertir de manière transparente le code informatique d'un langage de programmation à un autre sans aucune intervention manuelle. Cela le rend idéal pour l'ingestion et l'analyse de données avec l'apprentissage automatique, permettant aux développeurs de créer rapidement et à moindre coût des applications d'apprentissage automatique à grande échelle.

SurgeAI

Surge AI est une plate-forme d'étiquetage de données qui utilise des étiqueteurs ultra-rapides spécialement conçus pour les défis complexes du NLP. Leur plate-forme intègre des contrôles de qualité sophistiqués, une technologie révolutionnaire et des API dynamiques pour vous fournir des ensembles de données imprégnés de la richesse et des subtilités du langage, ainsi que des outils puissants pour unifier le processus d'étiquetage.

Encorder

Encord est une plate-forme complète assistée par l'IA pour l'annotation collaborative des données, l'orchestration des pipelines d'apprentissage actifs, la correction des erreurs d'ensemble de données et le diagnostic des erreurs et des biais du modèle.

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Prathamesh Ingle est ingénieur en mécanique et travaille comme analyste de données. Il est également un praticien de l'IA et un Data Scientist certifié avec un intérêt pour les applications de l'IA. Il est enthousiaste à l'idée d'explorer de nouvelles technologies et avancées avec leurs applications réelles