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Nov 09, 2023

2023 年の機械学習に最適なデータラベル付けツール

L'etichettatura dei dati nell'apprendimento automatico comporta l'etichettatura di dati non etichettati (foto,

機械学習におけるデータのラベル付けとは、ラベルのないデータ (写真、テキスト ファイル、ビデオなど) に注釈を付け、機械学習モデルがそこから学習できるように、データにコンテキストを与える 1 つ以上の洞察に満ちたラベルを追加することです。 ラベルには、たとえば、写真に鳥や自動車が写っているかどうか、音声録音でどの言葉が話されたか、または X 線で腫瘍が見えるかどうかなどが記載される場合があります。 データのラベル付けは、コンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識などの多くのユースケースで必要です。

コンピューター ビジョンや自然言語処理など、さまざまな機械学習や深層学習のユースケースがデータ ラベリングによってサポートされています。

データのクリーニング、整理、ラベル付けを行うために、企業はソフトウェア、手順、およびデータ アノテーターを組み込みます。 これらのラベルを使用すると、アナリストはデータセット内の特定の変数を分離できるため、ML モデルに最適なデータ予測子の選択が容易になります。 ラベルは、モデルのトレーニングにどのデータ ベクトルを使用するかを指定します。これにより、モデルは将来を予測する能力が向上します。 機械学習モデルは、このトレーニング データに基づいて構築されます。

データのラベル付けジョブには、「人間参加型 (HITL)」の関与とマシンのサポートが必要です。 HITL は、人間の「データ ラベラー」の専門知識を利用して、機械学習モデルをトレーニング、テスト、改善します。 特定のプロジェクトに最も関連するデータセットをモデルに供給することで、データのラベル付けプロセスの指示に役立ちます。

ラベル付きデータとラベルなしデータの比較

高パフォーマンスの ML モデルを作成するための重要なステップは、データのラベル付けです。 ラベル付けは簡単そうに見えますが、使用が必ずしも簡単であるとは限りません。 その結果、企業はさまざまな側面と戦略を比較検討して、最も効果的なものを選択する必要があります。データのラベル付けへのアプローチ

効果的なラベル戦略。 各データラベル付けアプローチには利点と欠点があるため、タスクの複雑さ、プロジェクトの規模、範囲、期間を徹底的に評価することをお勧めします。

次の方法でデータにラベルを付けることができます。

キリテクノロジー

Kili Technology は、画像、ビデオ、PDF、テキストなどの幅広いデータ形式をサポートする包括的な注釈ツールです。 企業が非構造化データを使用してクラス最高の機械学習モデルを構築および展開できるように設計されています。 Kili Technology を使用すると、ユーザーフレンドリーでカスタマイズ可能なインターフェイスにより、ユーザーはデータに迅速かつ簡単に注釈を付けることができます。

特にそのワークフローと品質指標により、Kili Technology は最高のデータ ラベル付けツールの 1 つです。 このプラットフォームは、ラベル付きデータセット内のエラーや異常を特定して修正するための強力なツールをユーザーに提供します。

Kili Technology は、技術チームとビジネス チーム、およびアノテーションのアウトソーシング会社間のチームワークとコラボレーションを促進し、あらゆる規模のビジネスにとって最適な選択肢となっています。

Amazon SageMaker グラウンドトゥルース

Amazon は、Amazon SageMaker Ground Truth と呼ばれる最先端の自律型データラベル付けソリューションを提供しています。 このソリューションは、フルマネージドのデータ ラベル付けサービスを提供することで、機械学習用のデータセットを簡素化します。

Ground Truth を使用すると、非常に正確なトレーニング データセットを簡単に作成できます。 専用のワークフローを使用して、データに迅速かつ正確にラベルを付けることができます。 このプログラムは、テキスト、画像、ビデオ、3D 雲点など、さまざまなラベル出力形式をサポートしています。

自動 3D 直方体スナップ、2D 画像歪み除去、自動セグメント ツールなどのラベリング機能により、ラベリング手順がシンプルかつ効率的になります。 これらにより、データセットのラベル付けプロセスが大幅に短縮されます。

ハーテックス

Heartex は、正確でスマートな AI 製品を構築するためのデータのラベル付けおよび注釈ツールを提供します。 Heartex のツールは、企業が機械学習用のデータセットの準備、分析、ラベル付けにチームが費やす時間を最小限に抑えるのに役立ちます。

Sloth は、主に画像データとビデオ データを使用したコンピューター ビジョン研究のために作成されたデータ ラベリング用のオープンソース プログラムです。 コンピューター ビジョン データのラベル付けのための動的なツールを提供します。

このツールは、要件に合ったラベル ツールを作成するためにすぐに組み合わせることができるフレームワークまたは標準コンポーネントのコレクションとして見ることができます。 Sloth を使用すると、自分で構築したカスタム構成または事前定義されたプリセットを使用してデータにラベルを付けることができます。

ナマケモノは比較的簡単に雇用できます。 因数分解して独自の視覚化アイテムを作成できます。 インストール、ラベル付け、正しく参照された視覚化データセットの作成など、手順全体を管理できます。

Playment の多機能データ ラベル付けプラットフォームは、ML 支援ツールと高度なプロジェクト管理ソフトウェアの助けを借りて、高品質のトレーニング データセットを作成するための安全で個別化されたワークフローを提供します。

センサー フュージョン アノテーション、画像アノテーション、ビデオ アノテーションなど、さまざまな使用シナリオに対応したアノテーションを提供します。 ラベル付けプラットフォームと自動スケーリングのワークフォースを備えたこのプラットフォームは、高品質のデータセットで機械学習パイプラインを最大化しながら、エンドツーエンドのプロジェクト管理を提供します。

組み込まれた品質管理ツール、自動ラベル付け、集中プロジェクト管理、従業員コミュニケーション、動的なビジネスベースのスケーリング、安全なクラウド ストレージ、その他の機能は、その特徴のほんの一部です。 これは、データセットにラベルを付け、ML アプリケーション用の正確で高品質なデータセットを作成するための素晴らしいツールです。

LightTag は、NLP 用の特定のデータセットを生成するために作成された追加のテキストラベル付けプログラムです。 このテクノロジーは、共同ワークフローで ML チームと連携して機能するように設定されています。 従業員を管理し、注釈を容易にするために、大幅に簡素化されたユーザー インターフェイス (UI) エクスペリエンスを提供します。 さらに、このプログラムは、正確なラベル付けと効率的なデータセット準備のための一流の品質管理ツールを提供します。

MTurk としても知られる Amazon Mechanical Turk は、データのタグ付けによく使用されるクラウドソーシング サービスのよく知られたマーケットプレイスです。 Amazon Mechanical Turk のリクエスターとして、テキスト分類、転写、アンケートなどのさまざまなヒューマン インテリジェンス アクティビティ (HIT と呼ばれることが多い) を作成、公開、管理できます。 割り当てを説明し、コンセンサス ガイドラインを選択し、各アイテムに対して支払う準備ができている金額を指定するために、MTurk プラットフォームは便利なツールを提供します。

MTurk プラットフォームは、市場で最も手頃な価格のデータ ラベル付けテクノロジーの 1 つである一方で、いくつかの欠点があります。 まず、重要な品質管理機能が欠けています。 LionbridgeAI のような企業とは対照的に、MTurk は品質保証、作業員のテスト、徹底したレポートの提供をほとんど行っていません。 MTurk では、リクエスタに、タスクの作成や労働者の雇用などのプロジェクトを管理することを要求します。

デジタル画像とムービーには、Computer Vision Annotation Tool (CVAT) を使用して注釈を付けることができます。 CVAT は、プログラムの学習と習得に時間がかかりますが、コンピューター ビジョン データにラベルを付けるための幅広い機能を提供します。 このプログラムは、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、画像分類などのタスクをサポートします。

ただし、CVAT の採用にはいくつかの欠点があります。 主な欠点の 1 つはユーザー インターフェイスであり、慣れるまでに数日かかる場合があります。 さらに、このユーティリティは Google Chrome でのみ機能します。 他のブラウザではテストされていないため、多数のアノテーターを使用して大規模なプロジェクトを実行することが困難になります。 さらに、すべての品質チェックを手動で実行する必要があるため、開発テストが遅くなる可能性があります。

コンピューター ビジョン トレーニング データ用の最も強力なプラットフォームは V7 です。 V7 は、データセット管理、画像とビデオのアノテーション、およびラベル付けタスクを実行するための autoML モデルのトレーニングを組み合わせた自動アノテーション用のプラットフォームです。

ラベル付けの自動化、注釈ワークフローの比類のない制御、データ品質の問題の特定支援、スムーズなパイプライン統合はすべて V7 の機能です。 さらに、細部へのこだわりと優れた技術サポートに匹敵するユーザー エクスペリエンスを備えています。

Lablebox はあらゆるアクティビティに対して適切な注釈ソリューションを提供し、ラベル付けプロセスのあらゆる側面を完全に可視化し、制御できるようにします。

品質を犠牲にすることなくラベル付けを迅速化するために、最先端のラベル付け前手順と確実な自動化テクノロジーが組み合わされています。 ラベル付けとレビューのワークフローでは、最も大きな影響を与える人間によるラベル付けに集中してください。

彼らの世界クラスのラベル作成パートナーは 20 以上の言語に堪能で、農業、ファッション、医学、生命科学の専門知識を持っています。 ユースケースに関係なく、お客様をサポ​​ートし、オンデマンドで熟練したチームを用意します。

機械学習実践者向けのオープンソース アノテーション ツールは Doccano と呼ばれます。

シーケンスのラベル付け、シーケンス間、テキスト分類などのジョブ アノテーション機能を提供します。 感情分析、固有表現認識、テキスト要約などのために、Doccano を使用してラベル付きデータを作成できます。 データセットは数時間で作成できます。 共同注釈、複数の言語のサポート、スマートフォンとの互換性、絵文字の互換性、および RESTful API を備えています。

Supervisely は、コンピューター ビジョン開発のための強力なプラットフォームであり、単独の研究者や大規模なチームがデータセットやニューラル ネットワークを実験し、注釈を付けることを可能にします。 GPUとCPUの両方で使用できます。 オブジェクト追跡のための最新のクラス中立ニューラル ネットワークがビデオ ラベリング ツールに組み込まれています。 また、カスタム トラッキング NN の統合を可能にする REST API も備えています。 OpenCV トラッキング、線形補間、および三次補間もあります。

Supervisely は、写真、ビデオ、3D 点群、体積スライス、その他のデータ タイプにラベルを付けるための最も優れたツールです。 チーム、ワークスペース、ロール、ラベル付けジョブを使用すると、大規模な注釈ワークフローを管理および監視できます。

Model Zoo のモデル、または自分で作成したモデルを使用して、データ上でニューラル ネットワークをトレーニングし、使用します。 Python ノートブックとスクリプトを統合すると、データを探索し、日常的な操作を自動化できます。

ユニバーサル データ ツールは、データ サイエンスやエンジニアリングのバックグラウンドがなくても、強力で実用的で重要な人工知能アプリケーションの次の波を作成できるように、データセットの作成、共同作業、ラベル付け、書式設定のためのツールと標準を提供します。 ユニバーサル データ ツールは、ユーザーフレンドリーでアクセスしやすく、開発者にとってもフレンドリーです。

ユニバーサル データ ツールを使用すると、次のことが可能になります。

Dataloop プラットフォームを使用すると、非構造化データ (写真、オーディオ ファイル、ビデオ ファイルなど) と、さまざまな注釈ツール (ボックス、ポリゴン、分類など) を使用したその注釈の管理が可能になります。 注釈作業は、タスク、注釈タスク、または QA タスクで完了します。これにより、元の注釈作成者が懸念を表明し、修正を要求できるため、品質保証プロセスが可能になります。

Dataloop 自動化を使用すると、独自のパッケージまたはオープンソース パッケージをさまざまなコンピューティング ノード タイプのサービスとして実行できます。 Dataloop パイプラインの助けを借りて、サービス (追加)、人 (タスク内)、モデル (事前アノテーションなど) を組み合わせることで、あらゆるビジネス目標を達成できます。

音声および音声注釈用の共同作業が可能な最先端のオープンソース ツールは、Audino と呼ばれます。 アノテーターはこのツールを使用して、オーディオ ファイルの時間的セグメンテーションを定義および説明できます。 動的に生成されるフォームにより、これらの部分のラベル付けと転写が簡単になります。 管理者は、ダッシュボードを通じてユーザーの役割とプロジェクトの割り当てを一元管理できます。 ダッシュボードでは、ラベルの説明と値の説明も可能です。 追加の処理のために、注釈を JSON 形式で簡単にエクスポートできます。 このツールは、キーベースの API を介して、オーディオ データのアップロードとユーザーへの割り当てを可能にします。 注釈ツールの柔軟性により、音声スコアリング、音声アクティビティ検出 (VAD)、話者識別、話者の特徴​​付け、音声認識、感情認識などのさまざまなタスクに注釈を付けることができます。 MIT オープンソース ライセンスのおかげで、専門用途と学術用途の両方に使用できます。

スーパーAI

Super.AI は、人間の専門知識と AI テクノロジーの両方を活用して、さまざまな形式のデータを生成、整理、ラベル付けする AI ベースのデータ ラベル付けプラットフォームです。 このプラットフォームは、データ プログラミングと呼ばれる新しいデータ ラベリングと機械学習の方法を利用しており、独自の AI コンパイラーによって実行されます。 このプラットフォームは、組み立てラインのようなアプローチを採用して、複雑なタスクをより小さく管理しやすいコンポーネントに分割し、時間の経過とともに徐々に自動化します。

さらに、Super.AI コンパイラーは、手動介入なしでコンピューター コードを 1 つのプログラミング言語から別のプログラミング言語にシームレスに変換できます。 これにより、機械学習によるデータの取り込みと分析に最適となり、開発者は大規模な機械学習アプリケーションを迅速かつコスト効率よく作成できるようになります。

サージAI

Surge AI は、NLP の複雑な課題向けに特別に設計された超高速ラベラーを使用するデータ ラベル付けプラットフォームです。 同社のプラットフォームは、洗練された品質管理、画期的なテクノロジー、活気に満ちた API を統合し、言語の豊かさと繊細さが注入されたデータセットと、ラベル付けプロセスを統合する強力なツールを提供します。

エンコード

Encord は、共同でデータに注釈を付け、アクティブ ラーニング パイプラインを調整し、データセットのエラーを修正し、モデルのエラーとバイアスを診断するための包括的な AI 支援プラットフォームです。

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Prathamesh Ingle は機械エンジニアであり、データ アナリストとして働いています。 彼は AI 実践者であり、AI の応用に興味を持つ認定データ サイエンティストでもあります。 彼は、実際のアプリケーションで新しいテクノロジーと進歩を探求することに熱心です。