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Servicio de etiquetado

La técnica de etiquetado de datos se utiliza para hacer que los objetos sean reconocibles y comprensibles para los modelos de aprendizaje automático. Es fundamental para el desarrollo de industrias de aplicaciones de aprendizaje automático (ML), como el reconocimiento facial, la conducción autónoma, los drones, etc.

Tamaño de la industria de anotaciones de datos

Según Fractovia , el mercado de anotación de datos se valoró en $ 650 millones en 2019 y se prevé que supere los $ 5 mil millones para 2026. Otro informe publicado por McKinsey en abril de 2017 estima que el mercado total de aplicaciones de IA puede alcanzar los $ 127 mil millones para 2025.
Hasta donde sabemos, la industria de la anotación de datos está impulsada por el creciente crecimiento de la industria de la IA.

El etiquetado de datos no es tan misterioso como la IA

Para decirlo de una manera simple, el etiquetado de datos aplica múltiples herramientas para procesar los datos. Los datos etiquetados son el elemento básico del sistema de IA , ya que “enseña” a la IA a identificar, juzgar y actuar como seres humanos. Si los datos etiquetados sirven como gasolina para la IA, el etiquetado de datos sirve para refinar el petróleo crudo en gasolina.
En la actualidad, el etiquetado de datos ha estado impulsando varias industrias como la conducción autónoma, la agricultura, la atención médica, el comercio minorista, etc.
Por ejemplo, el centro de anotación de datos de IA de Baidu acaba de completar un proyecto de etiquetado para el reconocimiento facial con máscaras durante el período covid-19. Los etiquetadores de datos deben marcar puntos clave en las cejas, ojos y pómulos humanos para que los escáneres de IA puedan identificar rostros humanos y medir su temperatura mientras usan máscaras.

El cliente quiere y necesita datos de entrenamiento de alta calidad a escala

“Estamos ansiosos por encontrar equipos de etiquetado de datos fiables y rentables. La precisión y la calidad de los datos procesados ​​determinan el resultado de nuestra prueba de capacitación de aprendizaje automático y el rendimiento final ”, dice Wang, ingeniero de una empresa de inteligencia artificial.
De hecho, la fuerza de un sistema de IA depende del modelo de algoritmo y de la calidad y cantidad de datos de entrenamiento. Está demostrado que muchas empresas de IA utilizan modelos de algoritmos similares, por lo que la calidad y cantidad de datos de entrenamiento juegan un papel clave y diferenciador
Para decirlo de una manera simple, el etiquetado de datos aplica múltiples herramientas para procesar los datos. Los datos etiquetados son el elemento básico del sistema de IA , . De hecho, obtener datos etiquetados de alta calidad es la parte más difícil de crear un modelo de aprendizaje automático. Si la calidad de los datos no está calificada, el modelo de algoritmo no puede desarrollarse bien, la empresa de inteligencia artificial necesita etiquetar los datos nuevamente. El tiempo es importante, una vez que la empresa está retrasada, el producto puede ser superado por la competencia.

Flexibilidad

En el aprendizaje automático, en cada ronda de pruebaas, los ingenieros descubrirían nuevas posibilidades para perfeccionar el rendimiento del modelo, por lo tanto, el flujo de trabajo cambia constantemente. Existe incertidumbre y variabilidad en el etiquetado de datos. Los clientes necesitan trabajadores que puedan responder rápidamente y realizar cambios en el flujo de trabajo, según la fase de prueba y validación del modelo.

Conclusión

El mercado de anotación de datos en auge ha estimulado a las empresas de anotación de datos para asegurar una posición de nicho en la competencia. Tal vez como vimos el surgimiento de oficios tales como community manager en la década pasada, ahora podrian surgir entre otros los etiquetadores de datos profesionales. Bytebridge es una de las grandes empresas de la industria y está decidida a acelerar la revolución de la IA.