Les logiciels d'étiquetage de données aident les équipes de science des données et d'apprentissage automatique à sourcer, gérer, annoter et classifier les données non structurées, y compris les textes, images, vidéos, audios et PDFs, en ensembles de données étiquetées qui créent des pipelines de données d'entraînement efficaces pour construire et améliorer les modèles d'IA et de ML.
Capacités principales des logiciels d'étiquetage de données
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 la vitesse de l'étiquetage
- Permettre l'intégration des données annotées dans les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique
Cas d'utilisation courants des logiciels d'étiquetage de données
Les ingénieurs ML, les data scientists et les équipes d'IA utilisent des outils d'étiquetage de données pour construire des ensembles de données d'entraînement de haute qualité à travers une large gamme de types d'applications. Les cas d'utilisation courants incluent :
- Annoter des images, vidéos et textes pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur, de PNL et de reconnaissance vocale
- Ajuster et évaluer des modèles de langage de grande taille (LLMs) avec des données de rétroaction étiquetées par des humains
- Construire des pipelines d'entraînement pour des applications de détection d'objets, de reconnaissance d'entités nommées et d'analyse de sentiment
Comment les logiciels d'étiquetage de données diffèrent des autres outils
L'étiquetage de données est un élément fondamental du cycle de développement de l'IA, distinct des outils en aval qu'il alimente. Il s'intègre avec les logiciels d'IA générative, les plateformes MLOps, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, les logiciels LLM, et les outils d'apprentissage actif pour soutenir l'ensemble du pipeline de développement de modèles.
Informations tirées des avis G2 sur les logiciels d'étiquetage de données
Selon les données d'avis de G2, les utilisateurs soulignent les contrôles de précision d'étiquetage et les fonctionnalités de gestion de la main-d'œuvre comme des capacités remarquables. Les équipes d'IA citent fréquemment la construction plus rapide de pipelines de données d'entraînement et l'amélioration de la précision des modèles comme résultats principaux de l'adoption.