Программы для разметки данных (data labeling) необходимы для прокачки машинного обучения и создания обучающих наборов данных. Поэтому мы решили изучить наилучшие решения из этой области, имеющиеся сегодня на рынке.

1. Лидирующие продукты для разметки данных в 2021 году

2. Зачем нужны инструменты для разметки данных?

Любой серьезный проект, связанный с машинным обучением, зависит от того, какой объем данных можно проанализировать в рамках этого проекта. Алгоритму нужны данные, чтобы было на чем «учиться». Поэтому моделям машинного обучения требуются определенные метки, ассоциированные с данными.

Только так алгоритм может «осмысливать» данные. Тут-то нам и пригодится софт для разметки данных.

Софт для разметки данных можно использовать для обработки сырых данных, на которых будут обучаться ML модели. Такие сырые данные – это файлы, например, в виде текста, видео, аудио и во многих других форматах. Итак, зная, что делают эти инструменты, давайте разберемся, как все это работает.

3. Как работает софт для разметки данных?

Модели машинного обучения, используемые сегодня, работают на основе метода, называемого «обучение с учителем». Модель, опираясь на процесс обучения, вычленяет из размеченных данных различные паттерны. Но, могли бы вы подумать, какова в данном случае роль софта для разметки данных?

Для поддержки вышеупомянутых процессов в первую очередь необходимо разметить все данные. Здесь в дело вмешивается человек и при помощи софта размечает все релевантные сырые данные.

Например, для создания модели машинного обучения, которая могла бы распознавать изображения, содержащие автомобили, автомобили сначала нужно разметить как таковые. При более общем подходе к разметке алгоритм просто постулирует, есть ли на картинке транспортное средство. Чтобы улучшить процесс машинного обучения, можно осуществить попиксельную разметку. Да, это довольно сложная и рутинная задача, но в результате модели машинного обучения начинают давать значительно более качественные прогнозы на основе сырых данных, которые встречают в будущем.

4. Преимущества и возможности применения

Топливо для машинного обучения – это множество размеченных данных. Ускорение разметки — основное преимущество, которое получают компании благодаря софту для разметки данных. Более того, эти программные продукты поддерживают коллаборацию, то есть, над разметкой данных могут совместно работать целые команды. Благодаря этим преимуществам, такие инструменты жизненно важны для придания обтекаемости рабочим процессам в компаниях из многочисленных отраслей.

Независимо от типа компании, внедрение и использование софта для размеки данных гарантирует бизнесу долгосрочную конкурентоспособность. Отрасль искусственного интеллекта (ИИ) непрерывно растет, поскольку подпитывается размеченными данными, а владельцы бизнеса вынуждены пользоваться описываемыми здесь инструментами, чтобы выдерживать конкуренцию. В этом и заключается наибольшее преимущество, обеспечиваемое такими программными инструментами.

Что касается вариантов применения софта для разметки данных – вариантов очень много. В любой отрасли, где в том или ином виде применяется машинное обучение для разработок, связанных с ИИ, пригодится софт для разметки данных. Говорим ли мы об обучении беспилотных автомобилей, или об обучении ИИ для интерпретации рентгеновских снимков, софт для разметки хорошо впишется в рабочий процесс. То же касается ИИ-разработок, связанных с обработкой текста, видео или аудио.

5. Какие существуют типы софта для разметки данных?

Возможны два варианта категоризации программных продуктов для разметки данных. Один в большей степени основан на учете расходов, а второй – на том, данные какого типа могут размечать те или иные инструменты. Давайте вначале поговорим об издержках.

Говоря о расходах, отметим, что софт для разметки данных бывает двух типов:

• Проприетарный

• Опенсорсный

Тогда как за использование проприетарного софта для разметки данных приходится платить ежегодные взносы, за каждым таким инструментом стоит команда, которая поможет вам его настроить и внедрить для нужд вашего бизнеса.

Опенсорсный софт, в свою очередь, не требует прямой уплаты каких-либо ежегодных взносов. Но при работе с ним приходится запастись временем, ресурсами и командой, чтобы настроить такой инструмент прямо на предприятии, а затем использовать этот инструмент и управлять им.

На первый взгляд опенсорс кажется выигрышным вариантом, но расходы на него быстро могут вырасти. В каждом случае выбор зависит от потребностей вашего бизнеса.

Если говорить о типах данных, которые позволяет размечать тот или иной инструмент, рассматриваемый софт можно классифицировать так:

• Обработка естественного языка (NLP)

• Аудио

• Компьютерное зрение

Данные каждого из этих типов требуется размечать по-своему. Процесс зависит не только от типа данных, но и от возможностей конкретного программного продукта. Например, при разметке изображений требуется размечать ключевые точки и пиксели, а в случае с текстом требуется выбирать именно фрагменты текста для создания обучающего набора данных. Если речь идет об аудио, то для категоризации аудиоматериала понадобится его расшифровка.

Именно в силу таких различий все эти программные инструменты тестируются в соответствии с разными критериями. Давайте разберемся, за что были награждены победители тестирования среди инструментов для разметки.

Как выбрать софт для разметки данных

Учитывая всю важность инструментов для разметки данных, неудивительно, что уже существует множество статей, в которых эти инструменты подробно исследованы. Многие компании выбирают софт по нескольким критериям:

• Возможности – Какие возможности предоставляет данный инструмент?

• Сложность – Насколько сложен в использовании этот софт?

• Производительность – Насколько гладко работает программа для разметки?

• Коллаборация – предусмотрены ли возможности совместной работы? В идеале нужно обеспечить, чтобы несколько человек могли заниматься разметкой одновременно.

• Стоимость – Доступен ли инструмент по цене?

Ответы на эти вопросы принципиальны для определения победителя в любом тестировании инструментов для разметки данных.

6. На что обращать внимание, приобретая софт для разметки данных

6.1. Уточните, что вам нужно

Какой именно разметкой данных вы планируете заниматься? Это первый вопрос. Он поможет рациональнее выбрать софт для разметки данных.

6.2. Какая компания предоставляет этот продукт

Лучше выбрать компанию, которая уже освоилась на рынке. В таком случае можно рассчитывать, что ее продукт работает хорошо, а также на то, что в будущем он продолжит поддерживаться и обновляться.

6.3. Какие возможности поддерживаются?

Максимально подробно исследуйте возможности конкретной программы для разметки данных. Нужно точно знать, что вы получаете. Таким образом, вы сможете составить список вариантов, наиболее подходящих для вашего кейса.

6.4. Точность разметки

Поддерживает ли софт возможности, гарантирующие высокую точность разметки? Даже если разметка выполняется вручную, есть способы добиться большей точности. Проверьте, есть ли такие возможности в том инструменте, которым вы собираетесь пользоваться.

6.5. Ценообразование

Оцените стоимость использования каждого программного продукта. Выбирайте наиболее ценный. Цена коррелирует с вашими потребностями, поэтому убедитесь, что обрисовали их правильно. Тогда выбрать максимально подходящий продукт будет просто.

7. Семь ведущих производителей и их флагманские продукты

9. Интересные факты и советы

9.1. История софта для разметки данных

Софт для разметки данных развивается совместно с искусственным интеллектом (ИИ). Термин «искусственный интеллект» впервые предложил Джон Маккарти еще в 1956 году. В течение десятилетий развитие ИИ и стабильный рост этого направления подсказывали, что у него большое будущее. Еще важнее, что сейчас эта отрасль переживает бум, поскольку машинное обучение внедряется во все новых областях.

При таком нескончаемом росте дальнейшее развитие ИИ зависит от данных. Именно поэтому (около двадцати лет назад) на рынке появился софт для разметки данных. В настоящее время в этой растущей нише уже большая конкуренция.

9.2. Количественный прогноз относительно инструментов для разметки данных

Можно смело утверждать, что в 2020 году рыночная ценность машинного обучения и ИИ в разных индустриях позволяет говорить о зрелости этих технологий. Еще важнее, что в ближайшем будущем в этой области ожидается лишь дальнейший рост, согласно имеющимся прогнозам, в период с 2017 по 2025 год он составит 36%. Но как все это скажется на софте для разметки данных?

Рады сообщить, что в области этого софта ожидается примерно такой же растущий тренд, как и в ИИ в целом. При постоянном совокупном среднегодовом темпе роста (CAGR) в 26,9% за период с 2020 по 2027, ожидается, что основной рост софта для разметки данных еще впереди.

Но как это все стало возможно? Основная причина такого расширения заключается в том, что технологии машинного обучения и искусственного интеллекта стали доступнее. Даже средние предприятия стали пользоваться этими технологиями для повышения показателей.

9.3. Внедряем софт для разметки данных: всего три шага

Шаг 1

Определяем потребности

Шаг 2

Выбираем инструмент, возможности которого позволят нам достичь искомого результата.

Шаг 3

Учим сотрудников пользоваться выбранной программой.

10. Часто задаваемые вопросы

10.1 Что такое разметка данных?

Это процесс, в ходе которого сырые данные размечаются для дальнейшего машинного обучения. Как только данные размечены, алгоритм машинного обучения выявляет повторяющиеся паттерны, которые он может распознавать и в дальнейшем применять к новым сырым данным.

10.2 Почему разметка данных важна?

Разметка данных дает основу для модели машинного обучения. Чем точнее размечены данные, тем лучше модель станет работать в будущем.

10.3 Как научиться разметке данных?

Зависит от того, какую программу использовать. В каждом инструменте применяются свои методы разметки данных. Найдите подходящий инструмент и попробуйте.

10.4 Как выполняется разметка данных?

Зависит от того, какой именно софт для разметки данных вы используете, и данные какого типа размечаете.

10.5 Легко ли пользоваться программами для разметки данных?

Зависит от конкретной программы; некоторые инструменты проще в использовании, другие сложнее. Однако, в долгосрочной перспективе выгоднее могут оказаться те, чья кривая обучения сравнительно крутая.

10.6 Какие данные можно размечать для машинного обучения?

Сырые данные, в том числе, текст, изображения, видео и аудио.

10.7 Важна ли разметка данных для машинного обучения?

Если коротко – да! Разметка данных необходима для эффективной работы машинного обучения.

10.8 Сколько инструментов для разметки данных есть на рынке?

В настоящее время есть более десятка таких инструментов и платформ. Учитывая, как быстро растет рынок, вполне вероятно, что в будущем их станет больше.

10.9 Дорого ли размечать данные для машинного обучения?

Зависит от того, какой объем данных нужно разметить. Чем больше объем, тем выше цена.

10.10 Можно ли размечать данные для обработки естественного языка (NLP)?

Если коротко – да. Возможна разметка текста для задач машинного обучения, связанных с обработкой естественного языка.

11. Дальнейшие ссылки и рекомендации

• https://medium.com/datadriveninvestor/5-strategic-steps-for-choosing-your-data-labeling-tool-b350910fc5eb

• https://en.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy_(computer_scientist)

• https://www.marketwatch.com/press-release/artificial-intelligence-ai-market-size-growth-trends-and-global-segments-analysis-report-2020-09-10

• https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46757920

• https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/data-annotation-tools-market