Meilleur Logiciel d'étiquetage de données - Page 4

Les logiciels d'étiquetage de données sont des outils d'intelligence artificielle qui supervisent la gestion des données, les données d'entraînement, la gestion des versions de modèles, la source des données, l'annotation des données, le contrôle de la qualité et la production de modèles pour les équipes de science des données et d'apprentissage automatique. Ces outils sourcent, gèrent, étiquettent, entraînent et classifient les données non structurées telles que les textes, vidéos, images, audio ou PDF en ensembles de données étiquetés pour créer des pipelines de données d'entraînement efficaces.

L'étiquetage de données, également connu sous le nom d'outils d'annotation de données ou de balisage de données, est un élément fondamental du cycle de développement de l'IA pour les entreprises. Les entreprises déploient des logiciels d'étiquetage de données pour des applications basées sur l'industrie comme la génération de modèles ML, le réglage fin des grands modèles de langage (LLM), l'évaluation des LLM, la vision par ordinateur, la segmentation d'images, les appels API, la détection et le suivi d'objets, la reconnaissance d'entités nommées, l'OCR et la reconnaissance de texte. Ces modèles d'IA réduisent les défis de classification pour les équipes de science des données et d'apprentissage automatique et améliorent les flux de travail de gestion des données d'IA pour construire des produits d'apprentissage automatique efficaces.

Les entreprises utilisent des outils d'étiquetage de données pour étiqueter les données textuelles, les fichiers audio, les images et les vidéos et recueillir des retours en temps réel de la part des clients, des parties prenantes et des décideurs pour améliorer les produits. Ces outils sont également utilisés pour l'analyse des sentiments, la réponse aux questions, la reconnaissance vocale et la génération de contenu. Les outils d'étiquetage de données peuvent être intégrés avec des logiciels d'IA générative, des logiciels de gestion de projet, des plateformes MLOps, des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, des logiciels LLM et des outils d'apprentissage actif pour étiqueter les données, pré-entraîner les modèles, assurer le contrôle de la qualité et opérationnaliser la production ML.

De plus, ces produits offrent des capacités de sécurité, de provisionnement et de gouvernance pour garantir que seules les personnes autorisées peuvent effectuer des modifications de version ou des ajustements de déploiement. Ces outils d'étiquetage de données peuvent différer dans la partie du parcours ou du flux de travail d'apprentissage automatique sur laquelle ils se concentrent, y compris l'explicabilité, les tests de modèles, la validation de modèles, l'ingénierie des caractéristiques, le risque de modèle, la sélection de modèles, la surveillance de modèles et le suivi des expériences. L'objectif ultime d'une plateforme d'étiquetage de données est de construire des pipelines de formation de données agiles, précis et rentables pour améliorer la précision des réponses des modèles.

Pour être inclus dans la catégorie Étiquetage de Données, un produit doit :

Intégrer une main-d'œuvre gérée et/ou un service d'étiquetage de données Assurer que les étiquettes sont précises et cohérentes Donner à l'utilisateur la capacité de visualiser des analyses qui surveillent la précision et/ou la vitesse de l'étiquetage Permettre que les données annotées soient intégrées dans des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique