Melhor Software de Rotulagem de Dados

O que é Software de Rotulagem de Dados?

Quais tipos de software de rotulagem de dados existem?

Quais são os Recursos Comuns do Software de Rotulagem de Dados?

Benefícios do Software de Rotulagem de Dados

Escolher uma plataforma de rotulagem de dados capacita as empresas a pré-treinar modelos de aprendizado de máquina existentes para economizar tempo ou construir novos modelos para atualizar seus fluxos de trabalho e treinar equipes.

Embora as plataformas de rotulagem de dados possam ajudar a fazer ambos, também têm alguns benefícios significativos listados a seguir:

• Melhoria na precisão e qualidade dos dados rotulados: O software de rotulagem de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam rotulados de forma precisa e consistente, o que é crítico para a precisão e eficácia dos modelos de aprendizado de máquina.
• Aumento da eficiência e produtividade: O software de rotulagem de dados pode ajudar a agilizar o processo de rotulagem de dados, permitindo que os usuários rotulem mais dados em menos tempo. Isso pode ser particularmente útil para grandes conjuntos de dados ou tarefas repetitivas ou rotineiras.
• Colaboração aprimorada e comunicação da equipe: Alguns softwares de rotulagem de dados incluem ferramentas de colaboração, como a capacidade de atribuir tarefas a vários usuários e acompanhar mudanças e revisões. Essas ferramentas podem ajudar a melhorar a comunicação e a coordenação dentro das equipes que trabalham em projetos de rotulagem de dados.
• Redução de custos: Usar software de rotulagem de dados pode ajudar a reduzir o custo de projetos de rotulagem de dados automatizando tarefas rotineiras e reduzindo a necessidade de trabalho manual.
• Aumento da flexibilidade e escalabilidade: O software de rotulagem de dados pode ser usado para rotular uma ampla variedade de tipos de dados e pode ser facilmente escalado para cima ou para baixo conforme necessário para atender às demandas do projeto.
• Alívio para equipes de operações de dados, ML e ciência de dados: Essas soluções oferecem mercados de serviços ágeis com rotuladores e anotadores de alta qualidade que resolvem os problemas de limpeza, pré-processamento e classificação de dados para essas equipes.
• Segmentação de superpixel e pincéis: Essas ferramentas também são amplamente usadas para reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (NLP) e algoritmos de visão computacional. Cria pools de regiões usando pinceladas e segmentação de superpixel para classificar imagens.

Quem Usa Software de Rotulagem de Dados?

As ferramentas de rotulagem de dados são indispensáveis para empresas que desejam se aventurar na automação de IA e construir aplicações de produtos e SDK robustos e eficientes com capacidades de aprendizado de máquina pré-instaladas.

Abaixo estão os indivíduos e organizações que usam plataformas de rotulagem de dados:

• Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina: Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina usam software de rotulagem de dados para rotular e anotar dados que serão usados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Isso ajuda os modelos a aprender a reconhecer padrões e fazer previsões com base nos dados rotulados.
• Analistas de negócios e analistas de dados: Analistas de negócios e analistas de dados podem usar software de rotulagem de dados para rotular e anotar dados para criar relatórios e visualizações ou para uso em modelos de aprendizado de máquina.
• Profissionais de garantia de qualidade: Profissionais de garantia de qualidade podem usar software de rotulagem de dados para rotular e anotar dados para testar e depurar modelos de aprendizado de máquina ou outras aplicações de software.
• Pesquisadores: Pesquisadores em várias áreas, como ciência da computação, linguística e biologia, podem usar software de rotulagem de dados para rotular e anotar dados para conduzir pesquisas ou desenvolver modelos de aprendizado de máquina.

Alternativas ao software de rotulagem de dados

Algumas alternativas ao software de rotulagem de dados fornecem serviços de anotação e rotulagem juntamente com outros recursos de aprendizado de máquina.

• Software de processamento de linguagem natural (NLP): O software de NLP deriva relações semânticas entre palavras de uma sentença de entrada e gera conteúdo relevante e personalizado. Essas ferramentas replicam o funcionamento de um cérebro humano para registrar a intenção do prompt e derivar blocos de conteúdo coerentes.
• Operacionalização de aprendizado de máquina (software MLOps): O software MLOps facilita toda a jornada do modelo de aprendizado de máquina, desde o pré-processamento de dados até a integração e entrega de ML. Aplica vários conceitos de automação DevOps e executa fluxos de trabalho baseados em ML sem supervisão humana.
• Software de reconhecimento de imagem: O software de reconhecimento de imagem detecta, categoriza e localiza imagens digitais ou fotografias. É baseado em modelos de aprendizado profundo especializados que agrupam dados em grades e identificam categorias relevantes de todos os objetos.

Desafios com Software de Rotulagem de Dados

Embora o software de rotulagem de dados reduza custos, forneça segurança e privacidade aos dados, e modere o controle de qualidade dos dados, alguns desafios evidentes podem ocorrer em qualquer estágio de trabalho com esta plataforma.

Abaixo estão alguns dos desafios do software de rotulagem de dados

• Qualidade e consistência dos dados: Não é certo que as ferramentas de rotulagem de dados prevejam rótulos precisos para modelos de ML. Às vezes, a plataforma pode categorizar incorretamente texto como vídeo ou processar cálculos incorretos, o que pode diminuir a qualidade dos dados.
• Escalabilidade: À medida que uma empresa recebe grandes influxos de dados, reaproveitar dados brutos para treinar modelos, criar versões de modelos, calcular riscos e ser consistente com o controle de qualidade se torna um desafio e resulta em problemas de escalabilidade para diferentes equipes em toda a empresa.
• Custo: Embora as plataformas de rotulagem de dados tendam a ser mais baratas do que outros serviços caros de anotação humana, submeter um grande cluster de conjuntos de dados para categorização pode se tornar caro. Isso esgotaria seus créditos e deixaria você sem alternativa a não ser fazer upgrade para um plano mais caro.
• Complexidade das tarefas: Nem todas as tarefas de rotulagem de dados são simples. Algumas requerem exercícios de domínio profundo e treinamento de algoritmos mais especializados, como aprendizado por reforço, amostragem de consultas ou entropia, para construir modelos de ML com precisão sem investir em serviços de anotação externos.
• Privacidade e segurança dos dados: Essas plataformas são de código aberto ou pagas. No entanto, elas recuperam e armazenam dados em plataformas de armazenamento em nuvem híbrida ou pública, o que pode infectar seu conjunto de dados e dar aos hackers e pescadores uma brecha para infectar os dados.

Que empresas devem comprar software de rotulagem de dados?

Empresas que desejam otimizar a qualidade de seus conjuntos de dados e construir algoritmos poderosos devem considerar o software de rotulagem de dados. Não apenas porque ajuda a rotular dados, mas porque pode construir previsões e previsões precisas. Aqui estão algumas empresas que podem se beneficiar dessas ferramentas:

• Startups de aprendizado de máquina ou laboratórios de pesquisa: Essas empresas conduzem a maioria dos experimentos de aprendizado de máquina e trabalham constantemente com ferramentas de dados. Investir em uma ferramenta de rotulagem de dados pode beneficiar seus processos de pesquisa em IA e desenvolvimento de modelos de ML.
• Empresas de dados: Empresas que fornecem serviços de gerenciamento de dados, como motores de busca, plataformas de e-commerce ou ferramentas de gerenciamento de mídia social, também precisam de software de rotulagem de dados para gerar algoritmos eficazes que gerem respostas precisas e lidem com grandes volumes de dados.
• Empresas de pesquisa de mercado: Empresas que conduzem pesquisas de mercado ou coletam insights e tendências de clientes também podem se beneficiar de plataformas de rotulagem de dados. Essas plataformas permitem que eles coletem tendências de mercado em tempo real e acompanhem comportamentos dos consumidores.
• Organizações de saúde: Essas empresas utilizam plataformas de rotulagem de dados para detecção precoce de doenças, imagens médicas, manutenção de registros de pacientes, consultas e tratamentos. Com este software, eles estudam com precisão os dados dos pacientes e prevêem ciclos de tratamento.

Como Comprar Software de Rotulagem de Dados

Investir em software de rotulagem de dados é um processo passo a passo que requer a contribuição de todas as equipes e partes interessadas relacionadas. Abaixo estão as etapas que os compradores precisam seguir cronologicamente para adquirir a melhor plataforma de rotulagem de dados para seus negócios.

Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Rotulagem de Dados

Antes de comprar, os compradores devem considerar suas necessidades e determinar o que esperam alcançar com este software. Avalie o tipo de sistema de banco de dados, produtos, maturidade de IA e dados de orçamento das equipes de receita. Além disso, faça uma lista dos serviços relacionados a dados e linguagem que você espera do produto. Liste todos esses pontos na forma de uma solicitação de proposta estruturada (RFP) e obtenha a aprovação de suas equipes e partes interessadas envolvidas no processo de tomada de decisão.

Compare Produtos de Software de Rotulagem de Dados

Avalie os recursos, diretrizes de segurança e privacidade, prós e contras, preços e funcionalidades de IA dos produtos pré-selecionados. Compare os recursos e benefícios com os requisitos que sua equipe listou na solicitação de proposta. Analise o orçamento, métricas de contrato e retorno sobre investimento para cada recurso de software e compare-os com os de outros concorrentes no mercado.

Nesta fase, os compradores também podem solicitar demonstrações ou testes gratuitos para ver como o software funciona e garantir que atenda às suas necessidades. Ao pré-selecionar fornecedores, também é crucial considerar sua credibilidade. Procure fornecedores com um histórico sólido e uma boa reputação.

Seleção de Software de Rotulagem de Dados

Discuta todos os fluxos de trabalho técnicos e de configuração do software pré-selecionado com suas equipes de TI e desenvolvimento de software. Sente-se com eles para analisar o consumo atual de software, planos de assinatura ativos, sistema de registros e relatórios de auditoria de TI, e então verifique onde este software se encaixa em seu stack de tecnologia. Discuta a compatibilidade do software com executivos de contas relacionados e equipes de vendas para garantir que o software não cause mais despesas gerais e despesas de armazenamento para suas equipes.

Negociação

Após finalizar o software, peça às suas equipes jurídicas para redigir um contrato legítimo que descreva os termos da RFP, políticas de renovação, políticas de retenção e privacidade de dados, e a não concorrência do fornecedor e discuta com o fornecedor. Nesta fase, também é viável negociar por uma melhor taxa de assinatura, mais recursos ou complementos que os compradores estejam interessados, a critério do fornecedor.

Decisão final

A decisão final de comprar software de rotulagem de dados cabe às equipes de tomada de decisão do comprador. Estes podem ser o diretor de informações (CIO), chefe da equipe de ciência de dados ou equipe de compras. Ao tomar essa decisão, também é importante considerar restrições orçamentárias, dúvidas da equipe ou objetivos de negócios. Será útil consultar partes interessadas e especialistas, como cientistas de dados e engenheiros de ML, para obter sua opinião sobre a melhor solução de rotulagem de dados para a instituição.

Quanto custa o software de rotulagem de dados?

O custo do software de rotulagem de dados pode variar amplamente dependendo de seus recursos e capacidades específicos, bem como do tamanho e escopo da implantação. Alguns softwares são gratuitos ou de código aberto, enquanto outros são produtos comerciais vendidos por assinatura ou por uso.

O software de rotulagem de dados projetado para uso em nível empresarial com uma ampla gama de recursos avançados será mais caro do que soluções simples. Os preços podem variar de algumas centenas de dólares por ano para uma assinatura introdutória a vários milhares de dólares para uma solução mais abrangente.

É essencial avaliar os custos de assinatura, licença, pagamento por assento e pagamento por uso de token para verificar se o produto é adequado para o seu negócio e tem escopo para um retorno sobre investimento (ROI) decente. Enquanto você está envolvido nos cálculos monetários, leve em consideração o custo de atualização do software, tamanho do negócio, versão, manutenção do software e custos de upsell para indicar claramente o orçamento. Essas ferramentas podem ajudar a melhorar a produtividade e a eficiência, contribuindo para o cálculo do ROI.

Para calcular o ROI do software de rotulagem de dados, a seguinte fórmula pode ser usada:

ROI = (Benefícios - Custos) / Custos

"Benefícios" é o valor do tempo economizado e o aumento da produtividade resultante do uso do software, e "Custos" é o custo total da licença do software e quaisquer custos adicionais associados à implementação e uso.

Implementação de software de rotulagem de dados

Ao considerar a compra de software de rotulagem de dados, as empresas devem ter uma visão aproximada de como implementá-lo para equipes de ciência de dados e aprendizado de máquina.

Outros fatores, como alinhamento com editores de notebooks, ferramentas estatísticas, limitações de análise de dados, treinamento e ciclos de teste de ML, serão alterados e modificados conforme o cronograma de implementação do software de rotulagem de dados. Abaixo estão algumas dicas para garantir uma implementação suave.

• Integração com fluxos de trabalho de dados e ML existentes: Consulte suas equipes de desenvolvimento de software sobre a configuração de permissões de usuário e a integração desta plataforma com sua plataforma de desenvolvimento de código existente, como editores R ou Python. O primeiro passo é garantir que seja compatível com vários formatos de dados, tipos de dados, ferramentas de análise de dados e outras ferramentas colaborativas de ML.
• Personalização e flexibilidade nas tarefas de rotulagem: Essas plataformas devem ser ágeis e compatíveis com conjuntos de dados de vários formatos e idiomas. Deve fornecer personalização para várias tarefas, como reconhecimento de imagem, visão computacional, geração de áudio, geração de vídeo e reconhecimento de fala. A rotulagem de dados não estruturados deve estar aberta a qualquer pessoa que autentique sua identidade por meio de autenticação multifator e seja um usuário autorizado.
• Recursos de colaboração e gerenciamento de força de trabalho: A plataforma de rotulagem de dados precisa ser ativada para controle de versão e protótipo de modelo. Deve ter recursos como controle de acesso baseado em função, diretrizes de privacidade e segurança de dados, autenticação de usuário, colaboração de modelo e supervisão de código de ML. A plataforma deve ser acessível aos respectivos membros da equipe para que possam verificar novamente as tarefas rotuladas e impedir que o modelo alucine em qualquer estágio do pipeline de dados de treinamento.
• Mecanismos de garantia de qualidade e revisão: Quando a precisão da saída de um modelo depende da qualidade dos dados de treinamento, é evidente que as plataformas de rotulagem de dados precisam ser configuradas para modulação de precisão, controle de qualidade e mecanismos de revisão de rotulagem. Dado que os modelos podem rotular conjuntos de dados de forma imprecisa ou prever valores errados, os rótulos precisam ser supervisionados por um serviço humano no loop ou oráculo humano externo.
• Escalabilidade, automação e eficiência de custos: À medida que as necessidades de rotulagem crescem, engenheiros de ML e desenvolvedores precisam investir em uma solução de rotulagem de dados escalável e eficiente em termos de custos que não obstrua sua infraestrutura de rede e arquitetura de banco de dados. A etapa final de implementação é garantir que os controles estejam configurados, a licença esteja ativa e a plataforma esteja recuperando e rotulando dados normalmente.

Tendências de Software de Rotulagem de Dados

No geral, essas tendências refletem a crescente importância da rotulagem de dados no ecossistema de aprendizado de máquina e IA e a necessidade de ferramentas e tecnologias para ajudar as organizações a criar e gerenciar grandes conjuntos de dados rotulados de forma eficiente e eficaz. Existem várias tendências em torno do software de rotulagem de dados que vale a pena notar:

• Adoção crescente de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML): Uma tendência chave no software de rotulagem de dados é a crescente adoção de tecnologias de IA e ML. Muitas soluções de software agora incorporam algoritmos de IA e aprendizado de máquina para automatizar e agilizar o processo de rotulagem de dados, melhorando a eficiência e a precisão. Assim como com o software de IA em geral, a G2 espera que este software fique mais barato.
• Crescente demanda por dados rotulados de alta qualidade: Outra tendência é a crescente demanda por dados rotulados de alta qualidade para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina. O software de rotulagem de dados pode ajudar as organizações a criar e gerenciar grandes conjuntos de dados rotulados, melhorando a qualidade e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
• Foco na experiência do usuário e colaboração: Outra tendência no software de rotulagem de dados é o foco na experiência do usuário e colaboração. Muitas soluções de software de rotulagem de dados agora oferecem interfaces intuitivas e fáceis de usar, ferramentas e recursos que facilitam a colaboração e o trabalho em equipe.

Pesquisado e escrito por Matthew Miller