Bumili ng Data Annotation Services mula sa Mga Beripikadong Eksperto

Isang Praktikal na Gabay sa Pagbili ng Data Annotation

Ang anotasyon ay ang isang bahagi ng isang proyekto ng machine learning kung saan ang pera ay mapagkakatiwalaang nagiging pagganap ng modelo, at ito rin ang bahagi na madalas na nabibili nang hindi maganda. Bihira ang pagkakamali sa annotator. Kadalasan ay ang bumibili ay nagpadala ng raw data at isang listahan ng klase, natanggap ang eksaktong hiniling nila, at natuklasan pagkatapos na ang listahan ng klase ay naglalaman ng tatlong kalabuan na walang nalutas.

Ang Gabay ang Produkto

Bago ka bumili ng mga label, bilhin o isulat ang dokumento na nagsasabi sa isang tao kung paano ito gagawin. Ang isang magagamit na gabay sa anotasyon ay nagpapangalan sa bawat klase, tinutukoy ito sa isang pangungusap, nagpapakita ng isang positibo at isang negatibong halimbawa, at pagkatapos ay ginugugol ang karamihan ng haba nito sa mga kaso ng hangganan: ang bagay na bahagyang wala sa frame, ang pangungusap na parehong reklamo at tanong, ang nagsasalita na nagsasalita sa ibabaw ng isa pa. Sinasabi rin nito kung ano ang gagawin kapag walang akma — isang flag, isang skip, o isang catch-all na klase. Ang mga koponan na sumusulat nito muna ay mas kaunti ang ginagastos sa kabuuan, dahil ang pag-relabel ay ang mamahaling aktibidad, hindi ang pag-label.

Pagpili ng Tamang Uri ng Gawain

Itugma ang anotasyon sa desisyon na kailangang gawin ng modelo, hindi sa kung ano ang mukhang masinsinan. Kung ang iyong produkto ay kailangan lamang malaman kung ang isang item ay naroroon, sapat na ang isang buong-larawan na klasipikasyon at ang isang segmentation mask ay isang pag-aaksaya ng badyet. Kung kailangan nitong magbilang, sapat na ang mga kahon. Ang mga maskara ay kumikita ng kanilang halaga kapag ang mga hangganan ay talagang mahalaga — pagsukat ng lugar, paghihiwalay ng mga nagkakadikit na bagay, o pagtatrabaho sa mga irregular na hugis. Ang parehong lohika ay nalalapat sa teksto: ang klasipikasyon sa antas ng dokumento ay mas mura kaysa sa pag-tag ng entity sa antas ng span, at madalas na sapat.

Pagsukat ng Kalidad Nang Walang Pagtatantya

Tatlong sukat ang sumasaklaw sa karamihan ng mga pangangailangan. Ang isang gold-standard na set na ikaw mismo ang nag-label at hindi mo kailanman ibinabahagi ay nagbibigay sa iyo ng isang ganap na marka para sa bawat batch. Ang inter-annotator agreement sa isang sadyang magkakapatong na subset ay nagsasabi sa iyo kung ang gawain mismo ay mahusay na tinukoy, na iba sa kung ang isang indibidwal ay mahusay na gumagawa nito. At ang isang sample ng pagsusuri, kung saan ang isang pangalawang tao ay sumusuri ng isang nakapirming porsyento, ay nagbibigay sa iyo ng isang rate ng error na maaari mong i-trend sa paglipas ng panahon. Magpasya sa lahat ng tatlong numero bago ang unang order, at isulat ang mga ito sa brief upang ang pamantayan ay hindi retrospective.

Class Imbalance at Ano ang Susunod na I-label

Ang random na sampled data ay karaniwang pinangungunahan ng madali, karaniwang kaso, at mabilis itong natutunan ng modelo at pagkatapos ay humihinto sa pagpapabuti. Kapag ang isang unang batch ay na-label at isang modelo ay sinanay, ang kapaki-pakinabang na tanong ay hindi na kung gaano karaming data at nagiging kung aling data. Ang mga item na hindi gaanong tiwala ang modelo, ang mga item kung saan nagkasalungat ang dalawang annotator, at ang mga item mula sa mga under-represented na klase ay mas mahalaga bawat label kaysa sa isa pang libong random na row. Ito ang dahilan kung bakit ang pagbili sa mga batch ay mas mahusay kaysa sa isang malaking order: tanging ang unang batch ang maaaring piliin nang bulag.

Privacy, Redaction at Regulated Data

Ituring ang hakbang ng anotasyon bilang isang paglilipat ng data, dahil ito ay isa. I-redact o i-de-identify bago umalis ang data sa iyong mga system kung saan pinapayagan ito ng gawain — mga mukha, mga plaka ng numero, mga pangalan, mga numero ng account, mga address. Magpadala ng sample sa halip na lahat. Gumamit ng nag-e-expire na access sa isang workspace na kinokontrol mo sa halip na permanenteng pag-download, at bawiin ito sa pagitan ng mga batch. Ilagay ang pagiging kumpidensyal at isang obligasyon sa pagtanggal sa order brief upang maging bahagi sila ng kasunduan, at panatilihin ang palitan sa loob ng Zinn Hub kung saan mayroong talaan ng kung ano ang ibinahagi at kailan. Para sa data ng kalusugan, pinansyal o biometric, kumuha ng sarili mong legal na payo tungkol sa kung ano ang maaaring ibahagi sa lahat — hindi sinertipikahan ng Zinn Hub ang anumang dataset o paglilipat bilang sumusunod.

Mga Format, Converter at ang Paglilipat

Sumang-ayon sa eksaktong format ng output sa pagsulat, at humingi ng limang-item na sample nito bago magsimula ang batch. Ang COCO, YOLO at Pascal VOC ay nagkakaiba sa kung paano nila ipinapahayag ang mga coordinate, kung ang mga halaga ay normalized, at kung saan nakaupo ang pinagmulan, kaya ang isang file na mukhang tama ay maaari pa ring mag-load nang mali. Para sa teksto, tukuyin kung ang mga offset ay batay sa karakter o batay sa token at kung aling tokeniser. Humingi ng checksum o isang bilang ng row sa bawat paghahatid, at i-load ang bawat batch sa iyong aktwal na pipeline sa araw na dumating ito sa halip na sa huli — ang isang problema sa format na natagpuan sa batch one ay walang halaga, at ang parehong problema na natagpuan sa batch twenty ay dalawang linggo.

Kung Saan Nakaupo ang Anotasyon sa Mas Malawak na Pipeline

Ang pag-label ay ang gitna ng isang kadena. Sa unahan nito ay ang koleksyon, na maaaring mangahulugan ng web scraping at data extraction, pagbili, o paggamit ng iyong sariling produkto; at paglilinis, na siyang kategorya ng paglilinis ng data. Sa likod nito ay ang pagsasanay, pagsusuri at ang retraining loop, kung saan kumikita ang mga MLOps specialist ng kanilang bayad, at pag-uulat, na siyang data analytics marketplace. Ang pagbili ng buong kadena mula sa isang tao ay maginhawa at nag-aalis ng isang kapaki-pakinabang na tseke; ang pagbili ng bawat yugto nang hiwalay ay nagpapanatili sa bawat hakbang na masusuri.

Pagsisimula sa Zinn Hub

Isulat ang gabay, pangalanan ang format, pagkatapos ay magpadala ng isang daang item sa dalawa o tatlong Zinners bilang fixed-price na Micro Zinns at ihambing ang bumalik. I-score ang bawat batch laban sa isang gold-standard na set na itinatago mo sa iyong sarili, at i-update ang gabay sa bawat oras na lumitaw ang isang kalabuan. Kung malaki ang iyong dataset o espesyalista ang domain, mag-post ng libreng proyekto ng anotasyon na naglalarawan ng volume, uri ng gawain at kalidad, at ihambing ang mga panukala mula sa mga na-verify na Zinners sa halip na humabol ng mga quote. Maaari ka ring umarkila nang direkta mula sa direktoryo ng freelancer ng anotasyon ng data. Nagbebenta ng gawaing ito sa halip na bumili? Magsimula sa aming gabay sa pagbebenta ng mga serbisyo ng machine learning.