Qu'est-ce que l'annotation ?
L'annotation, également connue sous le nom d'étiquetage de données, est le processus d'annoter ou d'étiqueter des données, généralement des données d'image, mais aussi des vidéos, du texte et de l'audio. Ce processus est devenu de plus en plus important et populaire avec l'essor de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage supervisé en particulier. Les algorithmes d'apprentissage supervisé ont besoin d'être alimentés par des données d'entraînement qui sont étiquetées. Bien qu'il existe une multitude de jeux de données étiquetées qui sont publics et accessibles, les entreprises voient l'importance de construire leurs propres ensembles de données annotées propriétaires. Elles utilisent des logiciels d'étiquetage de données pour atteindre ces objectifs.
Pour annoter les données, les entreprises peuvent soit utiliser un prestataire de services tiers qui connecte l'entreprise avec des étiqueteurs. Alternativement, un logiciel d'étiquetage de données peut être utilisé, qui fournit une plateforme pour que les utilisateurs de l'entreprise étiquettent leurs propres données. Ils peuvent également utiliser une combinaison des méthodes susmentionnées. Certains outils fournissent même des conseils sur la méthode la plus efficace et efficiente et choisiront dynamiquement la source d'annotation pour tout point de données donné.
Types d'annotation
L'annotation de données peut être effectuée sur une variété de types de données, y compris les images, les vidéos, l'audio et le texte. Il existe quatre types d'annotation :
- Images : Avec l'annotation d'image, les utilisateurs peuvent segmenter les images à l'aide d'outils tels que les boîtes de délimitation, ce qui leur permet de placer des boîtes autour des objets dans une image. Ces outils peuvent prendre en charge une variété de types de fichiers image.
- Vidéos : Outre les outils et capacités qui font partie de l'annotation d'image, les outils d'annotation vidéo offrent la possibilité de suivre des identifiants d'objets uniques à travers plusieurs images vidéo.
- Audio : Bien que moins courante que les autres types d'annotation, l'annotation audio permet aux utilisateurs de taguer et d'étiqueter des données audio dans le but de la reconnaissance vocale.
- Texte : Un cas d'utilisation émergent de l'annotation est pour les données textuelles. Ces outils permettent le marquage de reconnaissance d'entités nommées (donnant aux utilisateurs la possibilité d'extraire des entités du texte), le marquage de sentiment, et plus encore.
Étapes clés du processus d'annotation
Une annotation n'est rien de plus qu'une étiquette ou un tag. Pour qu'elle soit utile, elle doit faire partie d'une initiative plus large de données et d'apprentissage automatique. Voici quelques-unes des étapes clés impliquées dans le processus d'annotation :
- Collecter et rassembler les données pertinentes
- Déterminer la méthode et la manière d'annotation
- Évaluer les annotations pour garantir l'exactitude
- Considérer comment ces étiquettes seront utilisées pour entraîner les algorithmes
- Tester le résultat de ces algorithmes
- Déployer les algorithmes dans un environnement de production
Avantages de l'annotation
L'annotation présente plusieurs avantages distincts pour les organisations dans le cadre de leur stratégie de données et du développement de l'apprentissage automatique. Elle facilite la compréhension complète des données et de leurs étiquettes par les ingénieurs en apprentissage automatique et autres praticiens de l'intelligence artificielle. Voici quelques-uns des avantages de l'annotation :
- Améliorer les résultats commerciaux : Les annotations sont la première étape du processus de rendre une entreprise plus efficace. Les annotations aident à alimenter l'apprentissage supervisé, ce qui à son tour aide à améliorer les processus commerciaux. Par exemple, en annotant des données textuelles, une entreprise peut aider à entraîner un chatbot qu'elle peut utiliser pour fournir un service client plus robuste et utile.
- Assurer l'exactitude algorithmique : En fournissant des annotations internes et de qualité, les équipes de science des données peuvent être plus confiantes quant à l'exactitude de leurs algorithmes. Bien que lors de l'utilisation de services d'étiquetage tiers, l'exactitude puisse être garantie par le fournisseur, ce n'est pas toujours le cas. Par conséquent, grâce à un logiciel d'annotation, ces équipes peuvent approfondir l'exactitude des étiquettes et créer des données d'entraînement de premier ordre.
Meilleures pratiques d'annotation
Les annotations doivent être précises pour que les algorithmes fonctionnent correctement. L'apprentissage supervisé est alimenté par des données étiquetées. Si ces données ne sont pas précises, alors les résultats et les prédictions seront erronés. Par exemple, si l'on étiquette toutes les images de chats comme des chiens, le système pensera qu'un chat est un chien. Voici quelques-unes des meilleures pratiques d'annotation :
- Formation : Assurez-vous que les bonnes personnes sont formées à l'utilisation du logiciel. Cela peut inclure des scientifiques des données, ainsi que des utilisateurs commerciaux qui prévoient de bénéficier des algorithmes. Une formation adéquate permettra d'économiser du temps et de l'argent à l'avenir.
- Rechercher des prestataires de services : Les prestataires tiers peuvent promettre une précision et des délais d'exécution très rapides. Cependant, réfléchissez soigneusement à savoir s'il est judicieux d'utiliser ces prestataires, du point de vue de la sécurité des données, ainsi que de la précision. L'équipe interne a probablement plus de connaissances sur les données, ce qui peut aider à garantir la précision.
- Pensez de bout en bout : De nombreux fournisseurs de logiciels connectent et combinent les capacités d'annotation avec des plateformes de gestion de données d'entraînement plus larges et de bout en bout. L'annotation n'est qu'une pièce du puzzle de l'IA.
Matthew Miller
Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
