8 лучших советов для аутсорсинга разметки данных

Любой проект в области CV начинается с разметки огромных объёмов изображений и видео. И только успешные результаты и качественные данные гарантируют, что модель сможет обучаться корректно. Но что делать, если внутренняя команда не справляется с объемами, а квалифицированных специалистов найти сложно? Ответ прост: передать задачу профессионалам. Аутсорсинг разметки данных помогает ускорить процесс и вывести проект на совершенно новый уровень. Однако найти надежного партнера, который станет вашим стратегическим союзником, — задача не из легких. Как выбрать компанию и выстроить процессы, чтобы сотрудничество получилось продуктивным? В этом материале многолетним опытом Data Light в сфере организации разметки поделятся наши эксперты: Алексей Корнилов, Special Projects Group Manager Дмитрий Рогальский, Moderation Group Manager

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/866474/

#machinelearning #разметка_датасета #разметка_данных #аутсорсинг #машинное_обучение #data_annotation

Как организовать разметку данных для ML? Советы от Data Light

За каждым «умным» решением, которое принимает ИИ, стоят огромные объемы данных, тщательно размеченные и подготовленные для обучения. Но как организовать этот процесс так, чтобы модель работала эффективно? Мы в Data Light считаем, что это искусство, требующее правильного подхода, инструментов и стратегии. Организация самого процесса разметки зависит от многих факторов: целей проекта, объемов данных, требуемой точности и доступных ресурсов. В этой статье мы рассмотрим основные методики и инструменты для организации разметки данных с нашими экспертами: Дмитрий Рогальский, Special Projects Group Manager в Data Light Алексей Корнилов, Moderation Group Manager в Data Light

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/862464/

#разметка_данных #разметка_датасета #инструменты_для_аннотации #data_annotation #data_science #data_science_digest #аннотация_данных #краудсорсинг

Как управлять большими командами? 3 совета для менеджера

Когда я начинал свою карьеру в разметке данных, я и представить не мог, что через несколько лет продолжу работать в индустрии и буду управлять целым направлением. Я прошел путь от разметчика до позиции Head of Moderation & Head of Special Projects в

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/854882/

#data_annotation #data_science #big_data #управление_проектами #управление_людьми

Как мы отбираем и обучаем специалистов: от первых шагов до реальных проектов

В чем секрет качественных данных и точной разметки? Мы в Data Light знаем: за каждым успешным проектом стоят не только технологии, но и люди — специалисты, отобранные после нескольких этапов тестирований и обученные на настоящих проектах. Мы знаем: чем лучше подготовлен исполнитель, тем выше итоговое качество работы. Я, Артем Каукалов, руководитель отдела обучения, поделюсь опытом нашей компании — как найти людей, которые помогут вам достичь максимальных результатов, и как правильно выстроить их процесс учебы.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/853372/

#project_management #data_annotation #аннотация #разметка_данных #разметка_датасета #artificial_intelligence #big_data

Анализ тональности текста: зачем он нужен и как его использовать? Объясняем за 7 минут

Как компании выявляют эмоции в тысячах отзывов и комментариев? Почему одни маркетинговые кампании становятся невероятным успехом, а другие — провалом? Анализ тональности текста — мощный инструмент, который помогает бизнесу не только считывать эмоции клиентов, но и на практике улучшать продукт, автоматизировать поддержку и управлять репутацией. Сегодня мы подробно разберем, как анализ тональности работает в реальных кейсах, и покажем, как вы можете внедрить его для достижения своих бизнес-целей.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/851700/

#data_annotation #разметка_данных #анализ_тональности #big_data #data_science

5 лучших инструментов для разметки данных в 2024 году

Разметка данных играет ключевую роль в развитии совершенно разных технологий: от автопилотов и голосовых помощников до агро- и тяжелой промышленности. Но сам процесс разметки может быть трудоёмким и занимать много времени. Чтобы упростить эту задачу, важно выбрать инструменты, которые подходят для вашей задачи и могут сделать работу быстрее и удобнее. В этом руководстве мы разберем самые популярные решения для разметки данных, поделимся опытом команды Data Light и разберём, какой стоит выбрать именно вам.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/850770/

#data_annotation #data_mining #искусственный_интеллект #big_data #разметка_данных

A Project is looking for #volunteers to assist with #data_annotation.

You will need to have Excel on your computer(or similar).

Job Description
- Review and annotate a list of articles.
- Annotating text that will be later input into an LLM for analysis.
Duration: 3-4 hours

#volunteersforpalestine

Кто такой разметчик данных и сколько он зарабатывает? Все, что вам нужно знать о профессии

Вы когда-нибудь задумывались, как нейросети учатся распознавать лица, управлять автомобилями или рекомендовать фильмы? За всем этим скрывается работа разметчиков данных — специалистов, которые буквально обучают ИИ видеть и понимать мир. Сколько зарабатывают разметчики, какие навыки им нужны, и стоит ли вам задуматься о работе в этой индустрии? Раскроем все секреты профессии в нашей статье.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/850068/

#разметка_данных #разметчик_данных #искусственный_интеллект #data_annotation #data_mining

Как разметить 3D кубойды на 2D изображениях в CVAT? Методы геоинформационных систем в разметке данных

Команда Data Light регулярно встречается с нестандартными задачами, и в прошлом году мы начали работать над одной из них: наш проект неожиданно перерос из привычной разметки LiDAR облаков (изображений со специальных сканеров) в написание скриптов и созданию нестандартных решений для CVAT. В этой статье я, Алексей Антюшеня, хочу рассказать, как мы нашли это необычное решение, и поделиться методом, который позволит ML специалистам и коллегам по нише решать сложные задачи по 3D разметке.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/849384/

#data_annotation #разметка_данных #data_engineering #ml #машинное_обучение

Контроль качества разметки на проекте: делай как ОКК

Существует известное правило: “мусор на входе, мусор на выходе”. Все знают, что “чистые”, точные данные повышают качество и корректность работы ИИ-моделей, так что итоговая ценность оправдывает дополнительные усилия и вложения. Намного дешевле компаниям выходит предотвратить проблемы с данными, чем решать их после. Но как контролировать качество на проектах разметки максимально эффективно? Выстроить такие процессы непросто, но мы считаем, что у нас это получилось. Для того, чтобы гарантировать на каждом проекте высокое качество разметки, в Data Light существует отдел Контроля качества. Я, Евгений Шилкин, руководитель ОКК, расскажу, что нам позволяет обеспечивать стабильно высокое качество на проектах и какие советы для эффективной валидации мы можем дать.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/848234/

#ai #ml #data_annotation #разметка_данных #project_management #bigdata #data_validation

[Перевод] Как дообучать LLM с помощью Supervised Fine-Tuning

Обычно большие языковые модели (large language model, LLM) обучают в несколько этапов, включающих предварительное обучение и множество этапов fine-tuning (см. ниже). Предварительное обучение — это дорогостоящий процесс (например, требующий многих сотен тысяч долларов на вычислительные ресурсы), однако fine-tuning модели LLM (или контекстное обучение) по сравнению с этим гораздо дешевле (например, сотни долларов или даже меньше). Учитывая широкую доступность и бесплатность (даже для коммерческого использования) предварительно обученных LLM (например, MPT , Falcon или LLAMA-2 ), мы можем создавать большой спектр мощных приложений благодаря fine-tuning моделей под нужные задачи. Этапы обучения LLM На текущем этапе исследований ИИ одним из самых широко применяемых видов fine-tuning моделей LLM стал supervised fine-tuning (SFT). При этой методике курируемый датасет высококачественных выходных данных LLM применяется для непосредственного fine-tuning модели. SFT прост и дёшев в использовании, это полезный инструмент выравнивания языковых моделей, ставший популярным даже за пределами исследовательского сообщества опенсорсных LLM. В этой статье мы вкратце расскажем о принципах SFT, рассмотрим исследования по этой теме и приведём примеры того, как практикующие специалисты могут с лёгкостью пользоваться SFT, написав всего несколько строк кода на Python.

https://habr.com/ru/articles/830396/

#Машинное_обучение #data_labeling #data_annotation #dataset #разметка_данных #SFT #Finetuning #LLM

[Перевод] Fine-tuning больших языковых моделей в 2024 году

Не секрет, что большие языковые модели (LLM) эволюционируют с безумной скоростью и привлекают внимание всей отрасли генеративного ИИ. Корпорации не просто заинтригованы, они одержимы LLM, и в частности, потенциалом fine-tuning LLM. В исследования и разработку LLM сейчас вкладываются миллиарды долларов. Лидеры отрасли и энтузиасты технологий всё сильнее стремятся углубить своё понимание LLM и их fine-tuning. Эта сфера natural language processing (NLP) постоянно расширяется, поэтому критически важно иметь актуальную информацию. Польза, которую LLM могут принести вашему бизнесу, зависит от ваших знаний и понимания этой технологии. Цикл жизни большой языковой модели состоит из множества важных этапов, и сегодня мы рассмотрим один из самых любопытных и активно развивающихся частей этого цикла — процесс fine-tuning моделей LLM. Это трудозатратная, тяжёлая, но перспективная задача, используемая во многих процессах обучения языковых моделей.

https://habr.com/ru/articles/830414/

#Машинное_обучение #data_labeling #data_annotation #dataset #разметка_данных #SFT #Finetuning #LLM