Beste Datenkennzeichnungstools für maschinelles Lernen im Jahr 2023

Bei der Datenkennzeichnung beim maschinellen Lernen werden unbeschriftete Daten (z. B. Fotos, Textdateien, Videos usw.) mit Anmerkungen versehen und eine oder mehrere aufschlussreiche Bezeichnungen hinzugefügt, um den Daten einen Kontext zu geben, damit ein Modell für maschinelles Lernen daraus lernen kann. Auf den Etiketten könnte beispielsweise stehen, ob auf einem Foto ein Vogel oder ein Auto zu sehen ist, welche Worte in einer Audioaufnahme gesprochen wurden oder ob auf einem Röntgenbild ein Tumor sichtbar ist. Die Datenkennzeichnung ist für viele Anwendungsfälle erforderlich, beispielsweise für Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung.

Verschiedene Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und Deep Learning, wie z. B. Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache, werden durch Datenkennzeichnung unterstützt.

Um Daten zu bereinigen, zu ordnen und zu kennzeichnen, nutzen Unternehmen Software, Verfahren und Datenannotatoren. Diese Bezeichnungen ermöglichen es Analysten, bestimmte Variablen innerhalb von Datensätzen zu trennen und so die Auswahl der besten Datenprädiktoren für ML-Modelle zu erleichtern. Die Beschriftungen geben an, welche Datenvektoren für das Modelltraining verwendet werden sollen, bei dem das Modell seine Fähigkeit verbessert, die Zukunft vorherzusagen. Auf Grundlage dieser Trainingsdaten werden Modelle für maschinelles Lernen erstellt.

Datenkennzeichnungsaufgaben erfordern „Human-in-the-Loop“ (HITL)-Einsatz und maschinelle Unterstützung. HITL nutzt das Fachwissen menschlicher „Datenkennzeichner“, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, zu testen und zu verbessern. Indem sie den Modellen die Datensätze zuführen, die für ein bestimmtes Projekt am relevantesten sind, helfen sie bei der Steuerung des Datenkennzeichnungsprozesses.

Vergleich beschrifteter und unbeschrifteter Daten

Ein wesentlicher Schritt bei der Erstellung eines leistungsstarken ML-Modells ist die Datenkennzeichnung. Obwohl die Beschriftung einfach erscheint, ist sie nicht immer einfach anzuwenden. Daher müssen Unternehmen verschiedene Aspekte und Strategien abwägen, um die beste Wahl zu treffenAnsätze zur Datenkennzeichnung

effektive Etikettierungsstrategie. Eine gründliche Bewertung der Aufgabenkomplexität sowie der Größe, des Umfangs und der Dauer des Projekts wird empfohlen, da jeder Datenkennzeichnungsansatz Vor- und Nachteile hat.

Sie können Ihre Daten auf folgende Weise kennzeichnen:

Kili-Technologie

Kili Technology ist ein umfassendes Anmerkungstool, das eine Vielzahl von Datenformaten unterstützt, darunter Bilder, Videos, PDFs und Text. Es soll Unternehmen dabei helfen, erstklassige Modelle für maschinelles Lernen unter Verwendung unstrukturierter Daten zu erstellen und bereitzustellen. Mit seinen benutzerfreundlichen, anpassbaren Schnittstellen ermöglicht Kili Technology Benutzern, schnell und einfach mit der Kommentierung ihrer Daten zu beginnen.

Insbesondere aufgrund seiner Arbeitsabläufe und Qualitätsmetriken ist Kili Technology eines der besten Datenkennzeichnungstools. Die Plattform bietet Benutzern leistungsstarke Tools zur Identifizierung und Behebung von Fehlern und Anomalien in ihren gekennzeichneten Datensätzen.

Kili Technology fördert die Teamarbeit und Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Teams sowie die Auslagerung von Annotationsunternehmen und ist damit die perfekte Wahl für Unternehmen aller Größenordnungen.

Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon bietet eine hochmoderne autonome Datenkennzeichnungslösung namens Amazon SageMaker Ground Truth an. Diese Lösung vereinfacht Datensätze für maschinelles Lernen, indem sie einen vollständig verwalteten Datenkennzeichnungsdienst bereitstellt.

Mit Ground Truth können Sie ganz einfach äußerst präzise Trainingsdatensätze erstellen. Mithilfe eines speziellen Workflows können Sie Ihre Daten schnell und genau kennzeichnen. Das Programm unterstützt verschiedene Beschriftungsausgabeformate, darunter Text, Bilder, Videos und 3D-Wolkenpunkte.

Beschriftungsfunktionen machen den Beschriftungsvorgang einfach und effizient, einschließlich automatischer 3D-Quaderausrichtung, Beseitigung von 2D-Bildverzerrungen und Werkzeugen zur automatischen Segmentierung. Sie verkürzen den Kennzeichnungsprozess für den Datensatz erheblich.

Heartex

Heartex bietet ein Datenkennzeichnungs- und Anmerkungstool zum Erstellen präziser und intelligenter KI-Produkte. Das Tool von Heartex hilft Unternehmen, den Zeitaufwand des Teams für die Vorbereitung, Analyse und Kennzeichnung von Datensätzen für maschinelles Lernen zu minimieren.

Sloth ist ein Open-Source-Programm zur Datenkennzeichnung, das hauptsächlich für die Computer-Vision-Forschung unter Verwendung der Bild- und Videodaten entwickelt wurde. Es bietet dynamische Tools für die Kennzeichnung von Computer-Vision-Daten.

Dieses Tool kann als Framework oder als Sammlung von Standardkomponenten betrachtet werden, die schnell kombiniert werden können, um ein Etikettentool zu erstellen, das Ihren Anforderungen entspricht. Mit Sloth können Sie die Daten mithilfe von benutzerdefinierten Konfigurationen, die Sie selbst erstellen, oder vordefinierten Voreinstellungen kennzeichnen.

Faultier ist relativ einfach einzusetzen. Sie können Ihre eigenen Visualisierungselemente faktorisieren und schreiben. Sie können den gesamten Vorgang verwalten, einschließlich Installation, Beschriftung und Erstellung korrekt referenzierter Visualisierungsdatensätze.

Mit Hilfe von ML-unterstützten Tools und fortschrittlicher Projektmanagementsoftware bietet die vielseitige Datenkennzeichnungsplattform von Playment sichere, individuelle Arbeitsabläufe für die Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze.

Es bietet Anmerkungen für verschiedene Anwendungsszenarien, einschließlich Sensorfusionsanmerkungen, Bildanmerkungen und Videoanmerkungen. Mit einer Labeling-Plattform und einer automatisch skalierenden Belegschaft bietet die Plattform ein durchgängiges Projektmanagement und maximiert gleichzeitig die Machine-Learning-Pipeline mit hochwertigen Datensätzen.

Integrierte Qualitätskontrolltools, automatisierte Kennzeichnung, zentralisiertes Projektmanagement, Mitarbeiterkommunikation, dynamische geschäftsbasierte Skalierung, sicherer Cloud-Speicher und andere Funktionen sind nur einige seiner Merkmale. Es ist ein fantastisches Tool zum Kennzeichnen von Datensätzen und zum Erstellen präziser, qualitativ hochwertiger Datensätze für ML-Anwendungen.

LightTag ist ein zusätzliches Textkennzeichnungsprogramm zur Erstellung spezifischer Datensätze für NLP. Die Technologie ist so eingerichtet, dass sie in einem kollaborativen Workflow mit ML-Teams zusammenarbeitet. Es bietet eine stark vereinfachte Benutzeroberfläche (UI), um die Belegschaft zu verwalten und Anmerkungen zu erleichtern. Darüber hinaus bietet das Programm erstklassige Qualitätskontrolltools für eine präzise Kennzeichnung und effiziente Datensatzvorbereitung.

Amazon Mechanical Turk, auch bekannt als MTurk, ist ein bekannter Marktplatz für Crowdsourcing-Dienste, die häufig zur Datenkennzeichnung eingesetzt werden. Als Anforderer auf Amazon Mechanical Turk können Sie verschiedene Human-Intelligence-Aktivitäten (häufig als HITs bezeichnet) erstellen, veröffentlichen und verwalten, wie z. B. Textklassifizierung, Transkriptionen oder Umfragen. Um Ihren Auftrag zu beschreiben, Konsensrichtlinien auszuwählen und den Betrag anzugeben, den Sie für jeden Artikel zu zahlen bereit sind, bietet die MTurk-Plattform hilfreiche Tools.

Die MTurk-Plattform hat mehrere Nachteile und ist gleichzeitig eine der kostengünstigsten Datenkennzeichnungstechnologien auf dem Markt. Zunächst fehlen wesentliche Qualitätskontrollfunktionen. Im Gegensatz zu Unternehmen wie LionbridgeAI bietet MTurk nur sehr wenig Qualitätssicherung, Mitarbeitertests oder gründliche Berichterstattung. MTurk verlangt von den Antragstellern, dass sie ihre Projekte verwalten, einschließlich der Erstellung von Aufgaben und der Einstellung von Arbeitskräften.

Digitale Bilder und Filme können mit dem Computer Vision Annotation Tool (CVAT) mit Anmerkungen versehen werden. CVAT bietet eine breite Palette an Funktionen zur Kennzeichnung von Computer-Vision-Daten, auch wenn das Erlernen und Beherrschen des Programms einige Zeit in Anspruch nimmt. Das Programm unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Bildklassifizierung.

Der Einsatz von CVAT hat jedoch einige Nachteile. Einer der Hauptnachteile ist die Benutzeroberfläche, an die man sich erst nach ein paar Tagen gewöhnen kann. Darüber hinaus funktioniert das Dienstprogramm nur in Google Chrome. Es wurde nicht in anderen Browsern getestet, was die Durchführung umfangreicher Projekte mit zahlreichen Annotatoren zu einer Herausforderung macht. Darüber hinaus können Entwicklungstests verlangsamt werden, da jede Qualitätsprüfung manuell durchgeführt werden muss.

Die leistungsstärkste Plattform für Computer-Vision-Trainingsdaten ist V7. V7 ist eine Plattform für automatisierte Annotation, die Datensatzverwaltung, Bild- und Videoannotation und das Training eines AutoML-Modells zur Durchführung von Beschriftungsaufgaben kombiniert.

Automatisierung der Beschriftung, beispiellose Kontrolle über Ihren Annotations-Workflow, Unterstützung bei der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und reibungslose Pipeline-Integration sind alles Merkmale von V7. Darüber hinaus bietet es ein Benutzererlebnis, das unserer Liebe zum Detail und unserer erstklassigen technischen Unterstützung ebenbürtig ist.

Lablebox bietet für jede Aktivität die richtige Anmerkungslösung und bietet Ihnen vollständige Transparenz und Kontrolle über jeden Aspekt Ihrer Etikettierungsprozesse.

Um die Etikettierung ohne Qualitätseinbußen zu beschleunigen, werden modernste Voretikettierungsverfahren mit soliden Automatisierungstechnologien kombiniert. Konzentrieren Sie sich in Ihrem Kennzeichnungs- und Überprüfungs-Workflow auf die menschliche Kennzeichnung, da sie dort den größten Einfluss hat.

Ihre erstklassigen Etikettierungspartner sprechen fließend mehr als 20 Sprachen und verfügen über Fachwissen in den Bereichen Landwirtschaft, Mode, Medizin und Biowissenschaften. Ganz gleich, um welchen Anwendungsfall es sich handelt, sie können Sie unterstützen und verfügen bei Bedarf über kompetente Teams.

Das Open-Source-Annotationstool eines Praktikers für maschinelles Lernen heißt Doccano.

Es bietet Jobanmerkungsfunktionen, einschließlich Sequenzbeschriftung, Sequenz-zu-Sequenz-Funktion und Textklassifizierung. Für Stimmungsanalysen, Erkennung benannter Entitäten, Textzusammenfassungen usw. ermöglicht Ihnen Doccano die Erstellung beschrifteter Daten. Ein Datensatz kann in wenigen Stunden erstellt werden. Es verfügt über eine kollaborative Annotation, Unterstützung für mehrere Sprachen, Smartphone-Kompatibilität, Emoji-Kompatibilität und eine RESTful-API.

Supervisely ist eine leistungsstarke Plattform für die Entwicklung von Computer Vision, die es Einzelforschern und großen Teams ermöglicht, Datensätze und neuronale Netze zu experimentieren und zu kommentieren. Es kann sowohl mit einer GPU als auch mit einer CPU verwendet werden. Im Video-Labeling-Tool sind moderne klassenneutrale neuronale Netze zur Objektverfolgung integriert. Es verfügt außerdem über eine REST-API, die die Integration von benutzerdefiniertem Tracking-NN ermöglicht. Es gibt auch OpenCV-Tracking, lineare und kubische Interpolatoren.

Supervisely ist das hervorragendste Tool zum Beschriften von Fotos, Videos, 3D-Punktwolken, volumetrischen Schnitten und anderen Datentypen. Mithilfe von Teams, Arbeitsbereichen, Rollen und Beschriftungsaufträgen können Sie den Anmerkungsworkflow in großem Umfang verwalten und überwachen.

Verwenden Sie Modelle aus unserem Modellzoo oder solche, die Sie erstellen, trainieren und nutzen Sie neuronale Netze für Ihre Daten. Durch die Integration von Python-Notizbüchern und -Skripten können Sie Ihre Daten untersuchen und Routinevorgänge automatisieren.

Das Universal Data Tool bietet Tools und Standards zum Erstellen, Zusammenarbeiten, Kennzeichnen und Formatieren von Datensätzen, um es jedem ohne Hintergrund in Datenwissenschaft oder -technik zu ermöglichen, die nächste Welle leistungsstarker, praktischer und bedeutender Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu realisieren. Das Universal Data Tool ist benutzerfreundlich, zugänglich und entwicklerfreundlich.

Mit dem Universal Data Tool können Sie:

Die Dataloop-Plattform ermöglicht die Verwaltung unstrukturierter Daten (wie Fotos, Audiodateien und Videodateien) und deren Annotation mit verschiedenen Annotationstools (Box, Polygon, Klassifizierung usw.). Die Anmerkungsarbeit wird in Aufgaben, Anmerkungsaufgaben oder QA-Aufgaben abgeschlossen, was den Qualitätssicherungsprozess ermöglicht, indem der ursprüngliche Annotator Bedenken äußern und Korrekturen anfordern kann.

Mit der Dataloop-Automatisierung können Sie Ihre eigenen oder Open-Source-Pakete als Dienste auf verschiedenen Rechenknotentypen ausführen. Mithilfe der Dataloop-Pipelines kann jedes Geschäftsziel durch die Kombination von Diensten (Hinzufügen), Personen (in Aufgaben) und Modellen (z. B. Vorannotation) erreicht werden.

Ein kollaboratives und hochmodernes Open-Source-Tool für Sprach- und Audioanmerkungen heißt Audino. Annotatoren können mit dem Tool die zeitliche Segmentierung von Audiodateien definieren und beschreiben. Ein dynamisch erstelltes Formular erleichtert die Beschriftung und Transkription dieser Teile. Ein Administrator kann Benutzerrollen und Projektzuweisungen zentral über das Dashboard verwalten. Das Dashboard ermöglicht auch Labelbeschreibungen und Wertbeschreibungen. Zur weiteren Verarbeitung können die Anmerkungen problemlos im JSON-Format exportiert werden. Über eine schlüsselbasierte API ermöglicht das Tool das Hochladen und Zuweisen von Audiodaten zu Benutzern. Die Flexibilität des Annotationstools ermöglicht die Annotation für verschiedene Aufgaben, einschließlich Sprachbewertung, Sprachaktivitätserkennung (VAD), Sprecheridentifizierung, Sprechercharakterisierung, Spracherkennung und Emotionserkennung. Dank der MIT-Open-Source-Lizenz kann es sowohl für berufliche als auch für akademische Anwendungen genutzt werden.

SuperKI

Super.AI ist eine KI-basierte Datenkennzeichnungsplattform, die sowohl menschliches Fachwissen als auch KI-Technologie nutzt, um verschiedene Formen von Daten zu generieren, zu organisieren und zu kennzeichnen. Die Plattform nutzt eine neuartige Methode der Datenkennzeichnung und des maschinellen Lernens namens Datenprogrammierung, die von ihrem proprietären KI-Compiler ausgeführt wird. Die Plattform nutzt einen Fließbandansatz, um komplexe Aufgaben in kleinere, besser handhabbare Komponenten zu zerlegen, die im Laufe der Zeit schrittweise automatisiert werden.

Darüber hinaus ist der Super.AI-Compiler in der Lage, Computercode nahtlos und ohne manuellen Eingriff von einer Programmiersprache in eine andere zu konvertieren. Dies macht es ideal für die Datenerfassung und -analyse mit maschinellem Lernen und ermöglicht es Entwicklern, schnell und kostengünstig umfangreiche Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen.

SurgeAI

Surge AI ist eine Datenkennzeichnungsplattform, die blitzschnelle Etikettierer verwendet, die speziell für die komplexen Herausforderungen von NLP entwickelt wurden. Ihre Plattform integriert ausgefeilte Qualitätskontrollen, bahnbrechende Technologie und dynamische APIs, um Ihnen Datensätze bereitzustellen, die den Reichtum und die Feinheiten der Sprache widerspiegeln, sowie leistungsstarke Tools zur Vereinheitlichung des Etikettierungsprozesses.

Encord

Encord ist eine umfassende KI-gestützte Plattform für die gemeinsame Kommentierung von Daten, die Orchestrierung aktiver Lernpipelines, die Behebung von Datensatzfehlern und die Diagnose von Modellfehlern und -verzerrungen.

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Prathamesh Ingle ist Maschinenbauingenieur und arbeitet als Datenanalyst. Er ist außerdem ein KI-Praktiker und zertifizierter Datenwissenschaftler mit Interesse an Anwendungen von KI. Er ist begeistert davon, neue Technologien und Fortschritte mit ihren realen Anwendungen zu erkunden