Vous êtes-vous déjà demandé combien de données sont générées chaque jour dans la société axée sur les données dans laquelle nous vivons ? Les experts techniques se sont également posé la question. Les statistiques démontrent que ce nombre est égal 2,5 quintillions d’octets de données. C’est exactement la quantité de données que nous produisons chaque jour.

Cependant, c’est le nombre que nous obtenons au rythme actuel de développement et de déploiement accru de l’IA dans les entreprises. La situation évolue cependant, de plus en plus d’entreprises adoptant les dernières tendances et technologies numériques, comme l’IA, le big data, l’IoT, les jumeaux numériques, etc. Il en va de même pour l’intelligence artificielle, dont l’impact sur la société augmente à pas de géant. .

Cela dit, chacune de ces solutions sophistiquées est alimentée par des données, qui sont naturellement brutes et non structurées. Ainsi, pour que ces données soient vraiment utiles, elles doivent être correctement annotées. L’étiquetage des données est « l’allié clé pour soutenir les initiatives d’IA » pour les grandes industries aujourd’hui, comme l’a déclaré Étiquetez vos données. Cela nécessite une fusion compétente du travail humain et de la technologie. Par technologie, nous entendons des outils spécialisés qui apportent une pincée d’automatisation au processus fastidieux d’annotation des données.

Voyons quelles sont les principales options d’outils disponibles pour les grands leaders de l’industrie ou tout passionné d’IA souhaitant faire évoluer ses projets !

Les données annotées en tant qu’atout principal des grandes industries

95% des algorithmes d’apprentissage automatique qui sont activement utilisés dans l’industrie sont supervisés. Cela signifie qu’à peu près le même nombre d’initiatives d’IA s’appuient sur des données annotées. Cependant, les données industrielles sont une matière complexe.

La majorité des activités industrielles peuvent être considérablement améliorées et les industries peuvent prospérer rapidement en sachant comment gérer les données industrielles produites par les systèmes, les capteurs et les actifs. Pour cela, les annotateurs de données doivent analyser et annoter en profondeur les données utilisées pour exécuter les modèles ML à diverses fins industrielles.

Options de l’outil d’étiquetage des données pour faire évoluer votre projet d’IA

Alors que nous avons découvert les principaux points du rôle d’annotation de données pour les principales industries aujourd’hui, il est temps de révéler quels outils d’étiquetage ils utilisent pour garder une longueur d’avance sur la courbe numérique (ou quels annotateurs utilisent pour les aider à le faire) :

Annotation d’images

• TVA :Abréviation d’outil d’annotation de vision par ordinateur, c’est un outil interactif pour l’annotation de vision artificielle de vidéos et d’images.
• LabelMe : Un logiciel d’annotation en ligne gratuit pour les tâches de vision par ordinateur.
• VoTT : Un outil de balisage d’objets visuels open source pour les données d’images et de vidéos.
• LibelléImg :Un outil d’annotation d’image pour étiqueter les objets dans les images dans des cadres de délimitation.
• Labelbox : L’un des principaux outils d’annotation utilisés pour créer des applications de vision par ordinateur.
• ImgLab :Un outil d’annotation de données basé sur le Web pour étiqueter des objets sur des photos qui peuvent être utilisés pour former le Dlib ou d’autres détecteurs d’objets.
• Marque YOLO : Une interface utilisateur graphique utilisée pour l’annotation d’images avec des cadres de délimitation pour la formation de réseaux de neurones (YOLO v3 et v2).
• ImageTagger : Une plate-forme en ligne collaborative et open source pour l’annotation d’images.
• DeepLabel : Un outil d’étiquetage d’image multiplateforme pour les tâches d’apprentissage automatique.
• MédTagger : Une plateforme collaborative d’étiquetage d’ensembles de données médicales utilisant le crowdsourcing.
• Anno-Mage : Un outil semi-automatisé pour l’annotation d’images, qui comprend un modèle de détection d’objets, RetinaNet, contenant jusqu’à 80 classes.
• PERDU: Un système adaptable pour l’annotation semi-automatisée d’images.
• Annotaire : Une bibliothèque JavaScript pour l’annotation d’images.
• CATMAID : Un autre outil collaboratif d’étiquetage de données utilisé pour gérer de gros volumes d’images.
• Outil d’annotation de pixels : Un logiciel pour l’étiquetage manuel rapide des données des images dans les répertoires.
• Étiquetage ouvert : Un outil d’annotation d’images et de vidéos pour les applications de vision par ordinateur.

Annotation vidéo

• TVA : Une solution en ligne pour l’outil d’étiquetage vidéo, qui aide les chercheurs en vision par ordinateur et sous-traite à Mechanical Turk d’Amazon.
• Étiquetage ultime : Une interface utilisateur graphique flexible pour l’annotation vidéo en Python qui intègre un détecteur et un tracker SOTA.

Annotation de texte

• LightTag : Une plate-forme d’étiquetage de données spécialisée dans les tâches NLP et adaptée aux activités internes.
• docteur : Logiciel simple et open source entièrement configurable à l’aide de l’interface utilisateur Web.
• YEDDA : Une approche méthodique de l’annotation d’étendue de texte, englobant à la fois l’examen de l’administrateur et la collaboration des utilisateurs.
• Tagtog : Un outil d’annotation de texte pour l’annotation automatique et manuelle avec des modèles NER pré-formés.

Annotation audio

• ÉchoML :Une solution d’annotation audio pour lire, visualiser et étiqueter des fichiers audio.
• Prat :Un outil qui permet de faire de la phonétique par ordinateur.
• Audio :Un outil d’étiquetage développé pour récupérer des annotations à partir de signaux audio.
• Annotateur audio :Une interface JavaScript pour étiqueter les données audio.
• js :Un composant d’interface utilisateur basé sur le Web pour traiter les formes d’onde audio et la visualisation des formes d’onde audio (créé par BBC UK).

Annotation LiDAR et 3D

• Éditeur de segmentation sémantique :Un outil d’annotation de données basé sur le Web pour les données de caméra et LIDAR et est utilisé pour créer des ensembles de données de formation ML (2D et 3D).
• webKnossos : Une solution Web open source pour la visualisation, l’étiquetage et l’échange de grands ensembles de données d’images 3D.
• KNOSSOS : Un logiciel d’annotation 3D pour visualiser et étiqueter des données d’image 3D, qui a été conçu pour la reconstruction rapide de la connexion neuronale et de la morphologie.

Des séries chronologiques

• Courbe:Une option d’outil d’étiquetage open source pour traiter les anomalies dans les données de séries chronologiques.
• Annotateur de séries chronologiques :Un outil d’annotation de données pour la mise en œuvre de tâches de classification pour les séries chronologiques.
• Anomalie de balise :Un outil d’analyse et d’annotation de détection d’anomalies, particulièrement utile pour les séries chronologiques multiples.
• WDK : Abréviation de Wearables Development Toolkit, il s’agit d’une collection d’outils qui facilitent la création d’applications d’appareils portables pour la détection d’activité.

Outils multi-domaines

• Atelier Label :Un outil d’annotation de données flexible qui peut gérer de nombreux formats de données.
• Dataturques :Plate-forme qui permet le balisage de bout en bout d’objets de données, tels que du texte, des photos et des vidéos, pour les applications d’apprentissage automatique.

Applications industrielles des données étiquetées

Un bon exemple de l’application industrielle de l’annotation de données est un robot industriel (excusez la tautologie). Des données étiquetées de haute qualité sont le principal moteur de cette technologie, qui peut effectuer la reconnaissance et le suivi d’objets, la navigation, la détection de fissures et le guidage du bras du robot.

La maintenance prédictive et le contrôle qualité sont deux autres exemples de la façon dont les données étiquetées peuvent être d’une grande valeur dans les étapes de fabrication et de production. Les capacités prédictives de l’IA aident à prévoir les problèmes potentiels et les dysfonctionnements techniques, tandis que le contrôle de la qualité est activé via des systèmes de vision par ordinateur basés sur des données annotées.

Les industries les plus courantes qui utilisent les services d’annotation de données pour leur formation de modèles sont le secteur médical, l’industrie automobile, l’agriculture, la vente au détail et les médias sociaux. Les types d’annotation de données qu’ils utilisent principalement sont la détection et le suivi d’objets, la segmentation d’instance et la segmentation sémantique. La plupart d’entre eux sont couverts et traités par des professionnels ici à https://labelyourdata.com/services.

Sommaire

En IA, l’annotation des données est invariablement la clé du succès. En effet, les données étiquetées fournissent aux modèles d’apprentissage automatique une source structurée et organisée à partir de laquelle apprendre et se former. En conséquence, les grandes industries d’aujourd’hui bénéficient du grand nombre de solutions que l’IA leur offre.

La plupart des technologies contemporaines fournissent aux utilisateurs des outils d’annotation de données qui peuvent être basés sur le Web, téléchargés ou utilisés en ligne. Dans tous les cas, pour chaque type de données et de méthode d’étiquetage, un large éventail d’options d’outils est disponible. Cela étant dit, assurez-vous de faire un choix judicieux.