En İyi 10 Veri Açıklaması Aracı ve Hizmeti

Herhangi bir bilgisayarlı görü projesi, uygun veri açıklama aracının kullanılmasını gerektirir. Hassas eğitim veri kümeleri ve yüksek performanslı modeller, akıcı bir veri açıklama prosedürünün sonuçlarıdır.

Öte yandan, geliştiricilere sunulan olasılıkların çeşitliliği bazen göz korkutucu olabilir. Kullanım durumunuz veya uygulamanız için hangi veri açıklama aracının ideal olduğunu bulmak zor olabilir.

En iyi 10 veri açıklama aracı ve hizmeti hakkında ayrıntılı olarak tartışalım.

Veri Açıklama Araçları: Nedir?

Veri açıklama aracı, makine öğrenimi için üretim düzeyinde eğitim verilerine açıklama eklemek için kullanılabilecek bir yazılım çözümüdür. Bulut tabanlı, şirket içi veya kapsayıcılı olabilir. Bazı işletmeler kendi araçlarını oluşturmayı tercih ederken, erişilebilir çok sayıda açık kaynak ve ücretsiz veri açıklama çözümü vardır.

Ticari olarak, kiralanabilir ve satın alınabilirler. Görüntü, video, metin, ses, elektronik tablo ve sensör veri açıklama araçlarının tümü, belirli veri biçimleriyle çalışmak üzere oluşturulmuştur. Yerinde, kapsayıcı, SaaS (bulut) ve Kubernetes, mevcut dağıtım modelleri arasındadır. Bu veri açıklama araçları, çok büyük miktarda etiketlenmemiş verinin mevcut olduğu durumlar için idealdir ve ayrıca pazar büyümesi için yeni ticari fırsatlar yaratacaktır. Bulutta, şirket içinde veya kapsayıcılarda çalışabilir. Astute Analytica'ya göre, küresel veri açıklama araçları pazarı 2022'den 2030'a kadar %30,9'luk bir CAGR'de büyüyecek.

Temel Veri Açıklama Aracı Unsurları

Veri kümesi yönetimi

Ek açıklama, şirketin açıklama eklemek istediği veri kümesini yönetmek için bir sistemle başlar ve biter. İnsanlar, düşündükleri aracın, süreçlerinin çok önemli bir unsuru olarak etiketlemeleri gereken büyük hacimli veri ve dosya formatlarını gerçekten içe aktaracağını ve destekleyeceğini onaylamalıdır. Veritabanlarını aramak, filtrelemek, sıralamak, kopyalamak ve birleştirmek bu sürecin bir parçasıdır.

Farklı araçlar, açıklama çıktısını farklı şekillerde koruduğu için, seçtikleri aracın ekiplerinin çıktı gereksinimleriyle eşleşeceğinden emin olmak isteyeceklerdir. Son olarak, açıklamalı verilerini kaydedecekleri bir yere ihtiyaçları vardır. Çoğu program yerel ve ağ depolamayı desteklese de, bulut depolama - özellikle favori bir bulut satıcısından - isabet alabilir veya kaçırılabilir, bu nedenle dosya depolama hedeflerinin desteklenip desteklenmediğini iki kez kontrol edin.

açıklama teknikleri

Verilere etiket uygulama yöntemleri ve olanakları, veri açıklama araçlarının en önemli unsurudur. Bununla birlikte, mükemmel bir enstrüman yoktur. Birçok araç belirli etiketleme türlerine göre uyarlanırken, diğerleri çeşitli kullanım durumlarını desteklemek için çeşitli araçlar sağlar.

Etiket haritaları, sınıflar, özellikler ve belirli açıklama türleri gibi ontolojiler veya yönergeler oluşturmak ve yönetmek, veri açıklama araçları tarafından verilen yaygın açıklama yetenekleri türleridir.

Veri kalitesi yönetimi

Veri kalitesi, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin ne kadar iyi performans gösterdiğini belirleyecektir. Veri açıklama araçları, kalite kontrol (QC) ve doğrulama süreçlerini kolaylaştırır. İdeal olarak, araç, doğrudan notun içine yerleştirilmiş kalite kontrolüne sahip olmalıdır.

İşgücü yönetimi

Yapay zeka tabanlı otomasyon yeteneklerini içeren araçlar bile insan etkileşimi gerektirir. Daha önce belirtildiği gibi, insanların hala istisnaları ve kalite güvencesini ele alması gerekmektedir. Sonuç olarak, en iyi sistemler, kullanıcıların her bir görev veya alt görev için ne kadar zaman harcadıklarını izleyen görev ataması ve üretkenlik analitiği gibi iş gücü yönetimi özelliklerini içerecektir.

Emniyet

İnsanlar, hassas korumalı kişisel bilgilere (PPI) veya kendi değerli fikri mülkiyetlerine (IP) açıklama ekleyerek verilerinin güvende olmasını ister. Araçlar, veri indirmelerini kısıtlamalı ve bir açıklayıcının kendilerine atanmamış verilerle görüntüleme haklarını sınırlandırmalıdır. Bir veri açıklama aracı, bulutta mı yoksa şirket içinde mi (ör. VPN) bulunduğuna bağlı olarak güvenli dosya erişimi sağlayabilir.

Entegre etiketleme yardımı

Daha önce de belirtildiği gibi, her araç, verilere açıklama eklemek için insan emeği gerektirir ve veri açıklamalarının hem insan hem de teknolojik yönleri kritiktir. Sonuç olarak, birçok veri açıklama aracı tedarikçisi, bir iş gücü ağı aracılığıyla bir hizmet olarak açıklama sağlar. Araç sağlayıcı ya işçileri işe alır ya da işçi sağlayıcılarla olan ilişkiler yoluyla onları kullanılabilir hale getirir.

En İyi 10 Veri Açıklaması Araçları ve Hizmetleri

1. Tuş Laboratuvarları

Keylabs'ın temel amacı, açıklama ekleme sürecini hızlandırmaktır. Resim ve video açıklama aracı, buna yardımcı olan çeşitli özelliklere sahiptir:

• Açıklama geliştirmeleri ve hızlı anahat işlevi
• Video ek açıklamalarında, enterpolasyon yöntemleri, nesneleri birçok karede izlemeye yardımcı olur.
• Birden fazla yorumcu, kaliteyi veya nesne izlemeyi etkilemeden videoları aynı anda etiketleyebilir.
• Her ön açıklama türünü projenizin gereksinimlerine göre entegre edin.
• Keylabs, proje yönetimi ve işgücü analitiği konusunda uzmanlaşmış bir şirkettir. Keylabs iş akışı sistemi, açıklayıcıları ve doğrulayıcıları birbirine bağlar ve görevleri aralarında verimli bir şekilde dağıtır.
• Her açıklama işlemine bir dizi yararlı anahtar sözcük kısayolu eşlik eder.

2. Etiket kutusu

Labelbox, yapay zeka destekli etiketleme araçları, veri yönetimi, entegrasyon için bir API ve yeni özelliklerin hızlı bir şekilde geliştirilmesi için bir Python SDK ile veri açıklamasını geliştirir.

• Veri etiketlemenin performans analizi.
• Kullanım kolaylığı için arayüz değişebilir.
• Yapay zeka yardımıyla etiketleme
• Entegre edilmiş veri etiketleme hizmetleri
• Kalite güvencesi ve kalite kontrolü için araçlar ve ayrıca etiket incelemesi için iş akışları

5000 fotoğrafa kadar etiket kutusu ücretsizdir. Bunun ötesinde, özelleştirilmiş Pro ve Enterprise programları sunarlar.

3. AI'yı Ölçeklendirin

Makine öğrenimi ile ön etiketleme, otomatikleştirilmiş bir kalite güvence sistemi, veri kümesi yönetimi ve belge işlemenin tümü, yapay zeka ölçeğine dahildir. Yapay zeka destekli veri açıklama yaklaşımı, sürücüsüz arabalara yöneliktir:

• Makine öğrenimi ile ön etiketleme
• Nucleus veri kümesini yönetir
• Otomatik bir KG sisteminde altın ayarları
• Belge işlemenin özellikleri
• Döngüdeki bir modelle veri iyileştirme
• Fiyatlar 50.000 ABD dolarından başlıyor.

4. V7

V7, etiketleme görevlerini otomatikleştirmek için veri kümesi yönetimi, görüntü ve video ek açıklaması ve autoML model eğitiminin bir kombinasyonunu kullanır. Aşağıdaki özelliklerden bazıları şunlardır:

• Otomatikleştirilmiş ve eğitim gerektirmeyen açıklama özellikleri
• Birden fazla model ve insan, birleştirilebilir süreçlerle döngü aşamalarında olabilir.
• Daha büyük boyutlarda, yerinde kalan veri kümesi yönetimi etkilidir.
• Entegre edilmiş veri etiketleme hizmetleri
• Gerçek zamanlı işbirliği ve işlevsel bir kullanıcı deneyimi
• Fiyatlar 150 ABD Dolarından başlıyor. Ayrıca 14 günlük ücretsiz deneme sürümü mevcut.

5. Süper Açıklama

SuperAnnotate, çeşitli bilgisayarlı görü uygulamaları için yüksek kaliteli eğitim veri kümeleri sağlar. Nesne tanımlama, örnek, anlamsal bölümleme, anahtar nokta açıklama, küboid açıklama ve video izleme mevcut seçeneklerden bazılarıdır.

• Geliştiriciler, yapay zeka destekli etiketleme ile kendi modellerini kullanabilir.
• Süper piksellerle anlamsal segmentasyon
• En üst düzeyde kalite güvence sistemleri
• Görüntü dönüştürme, çeşitli biçimleri destekler.
• 14 günlük ücretsiz SuperAnnotate deneme sürümü mevcuttur.
• Ayrıca Başlangıç, profesyonel, kurumsal planlar ve özel fiyatlandırma sunar.

6. Veri döngüsü

Dataloop, açıklama, model değerlendirme ve insan girdisini kullanarak model iyileştirme dahil olmak üzere bir bilgisayarla görme projesinin tüm yönleriyle yardımcı olabilir. Dataloop, algılama, sınıflandırma, kilit noktalar ve segmentasyon gibi bilgisayarla görme görevlerini destekler:

• Çeşitli veri türleri için destek
• Ekiplerin iş akışlarını geliştirir.
• video desteği
• Model yardımıyla etiketleme

7. Denetlemek

Bu web tabanlı görüntü ve video açıklama aracıyla kutular, çizgiler, noktalar, çokgenler ve bitmap fırçasıyla etiketleme yapmak mümkündür. Supervise.ly ayrıca bir Veri Dönüştürme Dili aracı ve 3D Nokta Bulutu işlevi içerir. Aşağıdaki özellikler de vardır:

• Yapay zeka yardımıyla etiketleme
• Birçok formattaki verilerin açıklaması ve yönetimi
• Özel veri biçimleri için eklentiler oluşturulabilir ve içe aktarılabilir.
• Ekipler, çalışma alanları ve veri kümeleri gibi çeşitli düzeylerde proje yönetimi
• Topluluk baskısında toplam 100 fotoğraf ücretsiz olarak mevcuttur.

8. Kovan Verileri

Hive Data, eksiksiz bir açıklama yönetim sistemidir. Ayrıca görüntü, video, metin, 3D Nokta Bulutu açıklama ve veri kaynağını destekler. Hive Data, temel açıklama türlerine ek olarak çok çerçeveli nesne takibi, konturlar ve 3B panoptik segmentasyon sağlar. Aşağıdaki seçenekler de vardır:

• Uçtan uca veri etiketleme hizmetlerini yönetir
• Zaten eğitilmiş modelleri kullanır
• Proje yönetimi için iş akışlarını geliştirir.
• Çeşitli veri türleri için destek
• Şu anda mevcut olan veriler

9. CVAT (Bilgisayar Görüş Açıklama Aracı)

CVAT, kullanımı ücretsiz olan açık kaynaklı bir veri açıklama aracıdır. Fotoğraf ve filmlere açıklama eklemek için kullanılabilir. Nesne tanımlama, resim kategorizasyonu ve resim bölütlemenin tümü CVT kullanılarak mümkündür. Veri açıklayıcıları kutuları, çokgenleri, sürekli çizgileri ve noktaları kullanabilir.

• LDAP, TensorFlow* Nesne Algılama API'sini kullanan otomatik açıklama ve video enterpolasyonu gibi çok çeşitli otomasyon araçlarını destekler.
• Yarı otomatik açıklama
• Ana kareler arasında şekil enterpolasyonu
• Ek açıklama projeleri ve görevleri ile listelenen bir panoya sahiptir.

10. Görsel Nesne Etiketleme Aracı (VoTT)

VoTT, yerel ve bulut depolamadan verileri içe aktarabilir ve etiketli verileri yerel ya da bulut depolamaya aktarabilir. Windows, Linux ve OSX üzerinde çalışır ve kaynaktan oluşturulabilir. Herhangi bir tarayıcıyla çalışan bağımsız bir web uygulaması olarak da erişilebilir. Ancak, web programı yerel bir dosya sistemine erişemediğinden, veri kümelerinin buluta yüklenmesini talep eder. Çokgenler ve dikdörtgenler, desteklenen iki tür açıklama şeklidir.

• Proje izleme metrikleri ve klavye kısayolları özellikler arasındadır.
• CSV, Genel JSON'lar, Pascal ve TFRecords yaygın çıktı biçimleridir. VoTT, Microsoft Bilişsel Araç Seti (CNTK) ve Azure Özel Görüş Hizmetini destekler.