L’étiquetage des données est une partie importante de l’apprentissage automatique.
Utiliser l’IA pour étiqueter et personnaliser les données
Dans cet article, nous examinerons certains des outils les plus appréciés et les plus utilisés pour étiqueter et annoter les données pour les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Ces plates-formes fournissent des fonctionnalités permettant de générer et de gérer des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils de classification, de marquage et d’annotation des données. Certaines plates-formes fournissent également une plate-forme pour le crowdsourcing d’emplois d’étiquetage de données à un réseau mondial de professionnels qualifiés.
Par conséquent, ce poste s’adresse à tous les scientifiques des données, ingénieurs en apprentissage automatique et autres parties intéressées. Explorons les meilleures plates-formes d’étiquetage de données disponibles aujourd’hui.
1. Boîte à étiquettes
Labelbox est une plate-forme de données d’IA qui fournit une approche de flux de travail itérative pour un étiquetage précis des données et la création d’ensembles de données optimisés. Des ensembles de données plus précis et fiables pouvant être utilisés pour former des modèles d’apprentissage automatique peuvent être produits avec son aide.
De plus, plusieurs fonctionnalités sont fournies par Labelbox, notamment l’étiquetage des données assisté par l’IA, la collaboration d’équipe et l’étiquetage automatisé des données de formation. Les développeurs peuvent simplement intégrer la plate-forme à leurs applications existantes à l’aide de l’API proposée par Labelbox.
2. CloudFactory
Une plate-forme de données de formation appelée CloudFactory permet aux équipes de produire et d’annoter rapidement des données de formation de haut niveau pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils fournis pour l’étiquetage, l’annotation et la catégorisation des données. De plus, il intègre une plate-forme pour le crowdsourcing des tâches d’étiquetage des données auprès d’un vaste réseau de travailleurs qualifiés et propose des outils pour vous aider à valider et à vérifier les données étiquetées.
3. Étiqueteuse
Labellerr est un outil d’automatisation des données qui aide les équipes de science des données à simplifier les mécanismes manuels impliqués dans le cycle de vie des produits AI-ML. Nous sommes hautement qualifiés pour fournir des données de formation pour une variété de cas d’utilisation avec diverses autorités de domaine.
Labellerr fournit une solution entièrement sur site pour les entreprises opérant sans connexion Internet.
Avec Labellerr, vous pouvez télécharger des données à l’aide de l’interface utilisateur, de la CLI ou du SDK Python vers son stockage chiffré. La gestion des versions, le déploiement du modèle et la formation du modèle sont tous possibles avec les données téléchargées. Grâce au stockage sécurisé de Labellerr, seules les données ou modèles qui y sont réalisés sont la propriété exclusive de leur inventeur.
4. App
Appen est une plate-forme pour les données de formation en IA qui se concentre sur l’étiquetage et l’étiquetage des données pour les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Vous pouvez gérer et suivre le processus à l’aide des outils qu’ils fournissent pour étiqueter, annoter et classer les données.
De plus, Appen fournit une plate-forme pour attribuer des tâches d’étiquetage de données à un réseau mondial de personnes qualifiées. Ils offrent également des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
5. Chiffre huit
Figure Eight est une plate-forme d’apprentissage automatique qui convertit le texte, l’image, l’audio et les données vidéo en données de formation spécialisées et de premier ordre. Il est utilisé dans une variété d’applications, telles que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils fournis dans la figure huit pour l’étiquetage, l’annotation et la classification des données.
Ils fournissent également une plate-forme pour le crowdsourcing d’emplois d’étiquetage de données à un réseau international de professionnels qualifiés. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
6. Boucle de données
Une plate-forme de données nommée Dataloop est utilisée par les systèmes d’IA avec vision. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils qu’il propose pour étiqueter, annoter et catégoriser les données. De plus, Dataloop fournit une plate-forme pour attribuer des tâches d’étiquetage de données à un réseau mondial de personnes qualifiées. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
7. Marche des données
DataWalk est une plate-forme pour la formation de systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique basés sur des données étiquetées. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils qu’il propose pour étiqueter, annoter et catégoriser les données.
En outre, DataWalk fournit une plate-forme pour attribuer des tâches d’étiquetage de données à un réseau mondial de personnes qualifiées. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
8. SuperAnnoter
SuperAnnotate est une plate-forme d’apprentissage automatique qui effectue l’annotation et la classification des données pour les applications de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle (IA). Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils qu’il propose pour étiqueter, annoter et catégoriser les données.
SuperAnnotate fournit également une plate-forme pour le crowdsourcing de travaux d’étiquetage de données auprès d’un réseau mondial de professionnels qualifiés. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
9. Amazon SageMaker Ground Truth
Avec l’aide d’Amazon SageMaker Ground Truth, les développeurs peuvent étiqueter rapidement et précisément de grands ensembles de données afin qu’ils puissent être utilisés pour former des algorithmes d’apprentissage automatique. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils qu’il propose pour étiqueter, annoter et catégoriser les données.
Amazon SageMaker Ground Truth fournit en outre une plate-forme pour le crowdsourcing des travaux d’étiquetage de données à un réseau mondial de personnes qualifiées. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
10. Échelle IA
Scale AI offre une variété d’outils et de services pour aider les entreprises à développer, contrôler et déployer des systèmes d’IA à grande échelle. Vous pouvez gérer et suivre le processus d’étiquetage à l’aide des outils qu’il propose pour étiqueter, annoter et catégoriser les données.
Scale AI fournit également une plate-forme pour le crowdsourcing d’emplois d’étiquetage de données à un vaste réseau de travailleurs qualifiés. De plus, ils offrent des fonctionnalités pour développer et utiliser des ensembles de données personnalisés ainsi que des outils pour vous aider à confirmer et valider les données étiquetées.
Conclusion
En conclusion, plusieurs systèmes sont accessibles qui offrent différentes fonctionnalités et capacités en matière d’étiquetage et d’étiquetage des données pour la formation de modèles d’apprentissage automatique.
Certaines plates-formes peuvent vous aider à étiqueter efficacement et précisément des ensembles de données volumineux afin que vous puissiez les utiliser pour former des modèles d’apprentissage automatique, en fonction de vos besoins. La plate-forme d’étiquetage optimale pour vous dépendra en fin de compte de vos besoins et exigences uniques.
Cet article est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur. Le contenu est uniquement à des fins d’information ou de divertissement et ne remplace pas un conseil personnel ou un conseil professionnel en matière commerciale, financière, juridique ou technique.
© 2023 Ritika
