Машинная штукатурка стен: плюсы и минусы процедуры
Штукатурка стен – одна из стадий работ по ремонту или подготовке помещения. Часто оштукатуривание стен проводится и в новостройках, где несущие конструкции пока ничем не обработаны. В старых домах этот этап необходим для выравнивания стен и устранения дефектов. Поэтому, основная задача этого этапа – минимизация неровностей путем нанесения смеси. Обычно используются составы на основе бетона или гипса. Материал выбирается в зависимости от необходимых свойств, состояния поверхностей и методов нанесения. Производится либо вручную, либо при помощи оборудования – машинная штукатурка.
Особенности процедуры
Что такое машинная штукатурка стен
Нанесение штукатурки при помощи машины – довольно новый метод механизации этого процесса. За сравнительно короткое время он зарекомендовал себя с положительной стороны. В отличие от ручного метода, машинная штукатурка требует наличия специальной штукатурной машины. Сами аппараты могут отличаться и по производительности, и по весу, но их объединяет общий принцип работы. В целом процесс выглядит так:
Штукатурный состав наносится горизонтальными линиями до заполнения всей площади стены. Резервуары могут иметь объемы до 200 литров.
Плюсы машинной штукатурки стен
Такая обработка стен в ряде случаев более предпочтительна в сравнении с ручным методом. Преимущества машинной штукатурки стен налицо:
Вам могут пригодиться
Минусы машинной штукатурки стен
Многие профессионалы не видят отрицательных моментов в применении такой автоматизации. Но тем не менее, они есть, хоть и незначительные. К недостаткам машинной штукатурки стен относят следующие аспекты.
Как правильно проводить процедуру
Если у Вас есть, к кому обратиться с просьбой дать Вам штукатурную машину, то можете считать, что Вам крупно повезло. Ее аренда стоит не мало. Хотя при больших площадях эта трата окупается. Следует учесть, что гипсовая смесь имеет ограничения по использованию. Цементная таких ограничений не имеет.
Выбор техники для машинной штукатурки стен
Первым делом необходимо определиться с питанием аппарата для штукатурки. После этого необходимо определиться с производительностью. Она будет зависеть напрямую от суммарной площади.
Введение в машинное обучение
1.1 Введение
Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.
Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.
Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.
Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).
1.2 Типы задач машинного обучения
Все задачи, решаемые с помощью ML, относятся к одной из следующих категорий.
1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.
2)Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.
3)Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).
4)Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).
5)Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.
1.3 Основные виды машинного обучения
Основная масса задач, решаемых при помощи методов машинного обучения, относится к двум разным видам: обучение с учителем (supervised learning) либо без него (unsupervised learning). Однако этим учителем вовсе не обязательно является сам программист, который стоит над компьютером и контролирует каждое действие в программе. «Учитель» в терминах машинного обучения – это само вмешательство человека в процесс обработки информации. В обоих видах обучения машине предоставляются исходные данные, которые ей предстоит проанализировать и найти закономерности. Различие лишь в том, что при обучении с учителем есть ряд гипотез, которые необходимо опровергнуть или подтвердить. Эту разницу легко понять на примерах.
Машинное обучение с учителем
Предположим, в нашем распоряжении оказались сведения о десяти тысячах московских квартир: площадь, этаж, район, наличие или отсутствие парковки у дома, расстояние от метро, цена квартиры и т. п. Нам необходимо создать модель, предсказывающую рыночную стоимость квартиры по её параметрам. Это идеальный пример машинного обучения с учителем: у нас есть исходные данные (количество квартир и их свойства, которые называются признаками) и готовый ответ по каждой из квартир – её стоимость. Программе предстоит решить задачу регрессии.
Ещё пример из практики: подтвердить или опровергнуть наличие рака у пациента, зная все его медицинские показатели. Выяснить, является ли входящее письмо спамом, проанализировав его текст. Это всё задачи на классификацию.
Машинное обучение без учителя
В случае обучения без учителя, когда готовых «правильных ответов» системе не предоставлено, всё обстоит ещё интереснее. Например, у нас есть информация о весе и росте какого-то количества людей, и эти данные нужно распределить по трём группам, для каждой из которых предстоит пошить рубашки подходящих размеров. Это задача кластеризации. В этом случае предстоит разделить все данные на 3 кластера (но, как правило, такого строгого и единственно возможного деления нет).
Если взять другую ситуацию, когда каждый из объектов в выборке обладает сотней различных признаков, то основной трудностью будет графическое отображение такой выборки. Поэтому количество признаков уменьшают до двух или трёх, и становится возможным визуализировать их на плоскости или в 3D. Это – задача уменьшения размерности.
1.4 Основные алгоритмы моделей машинного обучения
1. Дерево принятия решений
Это метод поддержки принятия решений, основанный на использовании древовидного графа: модели принятия решений, которая учитывает их потенциальные последствия (с расчётом вероятности наступления того или иного события), эффективность, ресурсозатратность.
Для бизнес-процессов это дерево складывается из минимального числа вопросов, предполагающих однозначный ответ — «да» или «нет». Последовательно дав ответы на все эти вопросы, мы приходим к правильному выбору. Методологические преимущества дерева принятия решений – в том, что оно структурирует и систематизирует проблему, а итоговое решение принимается на основе логических выводов.
2. Наивная байесовская классификация
Наивные байесовские классификаторы относятся к семейству простых вероятностных классификаторов и берут начало из теоремы Байеса, которая применительно к данному случаю рассматривает функции как независимые (это называется строгим, или наивным, предположением). На практике используется в следующих областях машинного обучения:
Всем, кто хоть немного изучал статистику, знакомо понятие линейной регрессии. К вариантам её реализации относятся и наименьшие квадраты. Обычно с помощью линейной регрессии решают задачи по подгонке прямой, которая проходит через множество точек. Вот как это делается с помощью метода наименьших квадратов: провести прямую, измерить расстояние от неё до каждой из точек (точки и линию соединяют вертикальными отрезками), получившуюся сумму перенести наверх. В результате та кривая, в которой сумма расстояний будет наименьшей, и есть искомая (эта линия пройдёт через точки с нормально распределённым отклонением от истинного значения).
Линейная функция обычно используется при подборе данных для машинного обучения, а метод наименьших квадратов – для сведения к минимуму погрешностей путем создания метрики ошибок.
4. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия – это способ определения зависимости между переменными, одна из которых категориально зависима, а другие независимы. Для этого применяется логистическая функция (аккумулятивное логистическое распределение). Практическое значение логистической регрессии заключается в том, что она является мощным статистическим методом предсказания событий, который включает в себя одну или несколько независимых переменных. Это востребовано в следующих ситуациях:
Это целый набор алгоритмов, необходимых для решения задач на классификацию и регрессионный анализ. Исходя из того что объект, находящийся в N-мерном пространстве, относится к одному из двух классов, метод опорных векторов строит гиперплоскость с мерностью (N – 1), чтобы все объекты оказались в одной из двух групп. На бумаге это можно изобразить так: есть точки двух разных видов, и их можно линейно разделить. Кроме сепарации точек, данный метод генерирует гиперплоскость таким образом, чтобы она была максимально удалена от самой близкой точки каждой группы.
SVM и его модификации помогают решать такие сложные задачи машинного обучения, как сплайсинг ДНК, определение пола человека по фотографии, вывод рекламных баннеров на сайты.
Он базируется на алгоритмах машинного обучения, генерирующих множество классификаторов и разделяющих все объекты из вновь поступающих данных на основе их усреднения или итогов голосования. Изначально метод ансамблей был частным случаем байесовского усреднения, но затем усложнился и оброс дополнительными алгоритмами:
Кластеризация заключается в распределении множества объектов по категориям так, чтобы в каждой категории – кластере – оказались наиболее схожие между собой элементы.
Кластеризировать объекты можно по разным алгоритмам. Чаще всего используют следующие:
8. Метод главных компонент (PCA)
Метод главных компонент, или PCA, представляет собой статистическую операцию по ортогональному преобразованию, которая имеет своей целью перевод наблюдений за переменными, которые могут быть как-то взаимосвязаны между собой, в набор главных компонент – значений, которые линейно не коррелированы.
Практические задачи, в которых применяется PCA, – визуализация и большинство процедур сжатия, упрощения, минимизации данных для того, чтобы облегчить процесс обучения. Однако метод главных компонент не годится для ситуаций, когда исходные данные слабо упорядочены (то есть все компоненты метода характеризуются высокой дисперсией). Так что его применимость определяется тем, насколько хорошо изучена и описана предметная область.
9. Сингулярное разложение
В линейной алгебре сингулярное разложение, или SVD, определяется как разложение прямоугольной матрицы, состоящей из комплексных или вещественных чисел. Так, матрицу M размерностью [m*n] можно разложить таким образом, что M = UΣV, где U и V будут унитарными матрицами, а Σ – диагональной.
Одним из частных случаев сингулярного разложения является метод главных компонент. Самые первые технологии компьютерного зрения разрабатывались на основе SVD и PCA и работали следующим образом: вначале лица (или другие паттерны, которые предстояло найти) представляли в виде суммы базисных компонент, затем уменьшали их размерность, после чего производили их сопоставление с изображениями из выборки. Современные алгоритмы сингулярного разложения в машинном обучении, конечно, значительно сложнее и изощрённее, чем их предшественники, но суть их в целом нем изменилась.
10. Анализ независимых компонент (ICA)
Это один из статистических методов, который выявляет скрытые факторы, оказывающие влияние на случайные величины, сигналы и пр. ICA формирует порождающую модель для баз многофакторных данных. Переменные в модели содержат некоторые скрытые переменные, причем нет никакой информации о правилах их смешивания. Эти скрытые переменные являются независимыми компонентами выборки и считаются негауссовскими сигналами.
В отличие от анализа главных компонент, который связан с данным методом, анализ независимых компонент более эффективен, особенно в тех случаях, когда классические подходы оказываются бессильны. Он обнаруживает скрытые причины явлений и благодаря этому нашёл широкое применение в самых различных областях – от астрономии и медицины до распознавания речи, автоматического тестирования и анализа динамики финансовых показателей.
1.5 Примеры применения в реальной жизни
Пример 1. Диагностика заболеваний
Пациенты в данном случае являются объектами, а признаками – все наблюдающиеся у них симптомы, анамнез, результаты анализов, уже предпринятые лечебные меры (фактически вся история болезни, формализованная и разбитая на отдельные критерии). Некоторые признаки – пол, наличие или отсутствие головной боли, кашля, сыпи и иные – рассматриваются как бинарные. Оценка тяжести состояния (крайне тяжёлое, средней тяжести и др.) является порядковым признаком, а многие другие – количественными: объём лекарственного препарата, уровень гемоглобина в крови, показатели артериального давления и пульса, возраст, вес. Собрав информацию о состоянии пациента, содержащую много таких признаков, можно загрузить её в компьютер и с помощью программы, способной к машинному обучению, решить следующие задачи:
Пример 2. Поиск мест залегания полезных ископаемых
В роли признаков здесь выступают сведения, добытые при помощи геологической разведки: наличие на территории местности каких-либо пород (и это будет признаком бинарного типа), их физические и химические свойства (которые раскладываются на ряд количественных и качественных признаков).
Для обучающей выборки берутся 2 вида прецедентов: районы, где точно присутствуют месторождения полезных ископаемых, и районы с похожими характеристиками, где эти ископаемые не были обнаружены. Но добыча редких полезных ископаемых имеет свою специфику: во многих случаях количество признаков значительно превышает число объектов, и методы традиционной статистики плохо подходят для таких ситуаций. Поэтому при машинном обучении акцент делается на обнаружение закономерностей в уже собранном массиве данных. Для этого определяются небольшие и наиболее информативные совокупности признаков, которые максимально показательны для ответа на вопрос исследования – есть в указанной местности то или иное ископаемое или нет. Можно провести аналогию с медициной: у месторождений тоже можно выявить свои синдромы. Ценность применения машинного обучения в этой области заключается в том, что полученные результаты не только носят практический характер, но и представляют серьёзный научный интерес для геологов и геофизиков.
Пример 3. Оценка надёжности и платёжеспособности кандидатов на получение кредитов
С этой задачей ежедневно сталкиваются все банки, занимающиеся выдачей кредитов. Необходимость в автоматизации этого процесса назрела давно, ещё в 1960–1970-е годы, когда в США и других странах начался бум кредитных карт.
Лица, запрашивающие у банка заём, – это объекты, а вот признаки будут отличаться в зависимости от того, физическое это лицо или юридическое. Признаковое описание частного лица, претендующего на кредит, формируется на основе данных анкеты, которую оно заполняет. Затем анкета дополняется некоторыми другими сведениями о потенциальном клиенте, которые банк получает по своим каналам. Часть из них относятся к бинарным признакам (пол, наличие телефонного номера), другие — к порядковым (образование, должность), большинство же являются количественными (величина займа, общая сумма задолженностей по другим банкам, возраст, количество членов семьи, доход, трудовой стаж) или номинальными (имя, название фирмы-работодателя, профессия, адрес).
Для машинного обучения составляется выборка, в которую входят кредитополучатели, чья кредитная история известна. Все заёмщики делятся на классы, в простейшем случае их 2 – «хорошие» заёмщики и «плохие», и положительное решение о выдаче кредита принимается только в пользу «хороших».
Более сложный алгоритм машинного обучения, называемый кредитным скорингом, предусматривает начисление каждому заёмщику условных баллов за каждый признак, и решение о предоставлении кредита будет зависеть от суммы набранных баллов. Во время машинного обучения системы кредитного скоринга вначале назначают некоторое количество баллов каждому признаку, а затем определяют условия выдачи займа (срок, процентную ставку и остальные параметры, которые отражаются в кредитном договоре). Но существует также и другой алгоритм обучения системы – на основе прецедентов.
Машинная обработка цельных деталей
Машинная обработка цельных деталей производится в две стадии: первоначальное острагивание для придания правильной необходимой формы и точных размеров и окончательная обработка по выполнению соединения для получения требуемой детали.
Для составных (клееных) деталей появляется еще одна стадия — склеивание или фанерование.
Различны будут стадии фанерования и механической обработки щитовых узлов и рамных узлов, а также сборка изделий и их отделка.
Применение автоматизации производственных процессов и организация поточного производства вносят изменения в обычную последовательность операций.
Поточные и автоматические линии создаются как из универсального оборудования общего назначения, так и из специальных и агрегатных станков, оснащенных автоматически действующими загрузочными устройствами и специальными транспортерами для автоматической подачи деталей со станка на станок.
При механической обработке предъявляются особые требования к точности обработки как заготовок, так и изделий, поэтому установлена система допусков и посадок.
Изготовляемые детали в той или иной мере отклоняются от геометрических форм и размеров, даваемых на чертеже, а также от чистоты поверхности.
Погрешности обработки могут заключаться в нарушении формы: неплоскостность, непрямоугольность, непараллельность сторон, овальность и т. п.; в нарушении размеров и в наличии на поверхности неровностей и шероховатостей.
На точность обработки влияет ряд производственных факторов: свойства материала детали, геометрическая точность станков, приспособлений и инструментов, методы и точность настройки станков, последовательность операций и приемы их выполнения.
Для достижения требуемой точности при обработке надо соблюдать следующие правила.
Древесный материал необходимо высушить до влажности не меньшей, чем он должен иметь в изделии. Увлажненные в процессе склеивания или хранения детали и узлы могут подвергаться окончательной механической обработке лишь после возвращения их влажности к равновесной или близкой к ней.
«Столяр-белодеревец и краснодеревец»,
А.Н.Стариков
Как размечать данные для машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ, AI) двигает человечество в будущее, и чтобы иметь конкурентное преимущество, вам нужно быть к нему готовым.
Машинное обучение (МЛ, ML) — подмножество ИИ, позволяющее программным приложениям распознавать паттерны и делать точные прогнозы. Благодаря ML у нас есть беспилотные автомобили, фильтрация спама в электронной почте, распознавание дорожного движения и многое другое.
Для обучения высококачественных моделей ML необходимо предоставить их алгоритму точно размеченные данные.
В этом посте мы расскажем всё, что вам нужно знать о разметке данных, чтобы принимать осознанные решения для своего бизнеса. Пост отвечает на следующие вопросы:
Что такое разметка данных?
Разметка данных — процесс выявления объектов в сырых данных, например, в видео или на изображениях, и добавление к ним меток — помогает модели машинного обучения делать точные прогнозы и оценки. Например, аннотирование данных может помочь беспилотному транспорту останавливаться на пешеходных переходах, цифровым помощникам — распознавать голоса, а камерам безопасности — обнаруживать подозрительное поведение.
Как работает разметка данных?
Сбор данных
Всё начинается со сбора значительного объёма данных: изображений, видео, аудиофайлов, текстов и т.д. Большой и разнообразный объём данных гарантирует более точные результаты по сравнению с малым объёмом данных.
Разметка данных
Разметка данных — процесс выявления живыми людьми в неразмеченных данных элементов при помощи платформы разметки данных. Работникам можно дать задание определять, есть ли на изображении люди, или отмечать движение мяча в видео.
Контроль качества
Для создания качественных высокопроизводительных моделей ML размеченные данные должны быть информативными и точными. Для обеспечения качества размеченных данных необходимо организовать процесс проверки качества (QA), в противном случае модель ML не сможет успешно работать.
Обучение модели
Для обучения модели ML алгоритму ML передаются размеченные данные, содержащие правильный ответ. Благодаря только что обученной модели вы сможете делать точные прогнозы на новом наборе данных.
Какие оптимальные практики разметки данных существуют?
Используйте эти проверенные и протестированные практики разметки данных для выполнения успешного проекта.
Соберите разнообразные данные
Для минимизации перекоса данные должны быть как можно более разнообразными. Допустим, вам нужно обучить модель для беспилотного автомобиля. Если вы решите использовать для обучения модели данные, собранные в городе, то машина с трудом сможет перемещаться в горах. По той же причине снимайте изображения и видео под различными углами и с разными условиями освещения.
Собирайте конкретные данные
Чтобы не сбивать модель с толку, ваши данные должны быть конкретными. Кажется, что это противоречит предыдущему пункту, но на самом деле важно передавать модели ту информацию, которая ей необходима для успешной работы. Поэтому если вы обучаете модель робота-официанта, то используйте данные, собранные в ресторанах. Передача модели данных, собранных в торговом центре, аэропорту или больнице приведут к ненужному запутыванию.
Подготовьте процесс QA
Интегрируйте методики QA в свой конвейер проекта, чтобы оценивать качество разметки и гарантировать успешные результаты проекта. Это можно сделать несколькими способами:
Подготовьте инструкции по аннотированию
Напишите информативную, чёткую и краткую инструкцию по аннотированию, рассказывающую об инструментах и аннотировании, чтобы с самого начала работы избегать возможных ошибок. Иллюстрируйте разметку примерами: изображения помогают аннотаторам и QA понимать требования к разметке лучше, чем письменные объяснения. Также инструкция должна содержать конечную цель работы, чтобы показать сотрудникам картину в целом и мотивировать их.
Подберите наиболее подходящий конвейер аннотирования
Реализуйте конвейер аннотирования, соответствующий вашему проекту, чтобы максимизировать эффективность и минимизировать время выполнения. Например, можно поместить самую популярную метку в начало списка, чтобы аннотаторы не тратили время на её поиск. Также можно настроить процесс аннотации, разбив его на этапы.
Сохраняйте открытость коммуникации
Создайте линию связи с сотрудниками и поддерживайте общение с ключевым руководством. Можно обеспечить эффективную коммуникацию, организовав регулярные совещания и создав групповой канал.
Обеспечьте регулярную обратную связь
Сообщайте сотрудникам об ошибках аннотирования для упрощения процесса QA. Регулярная обратная связь помогает им выработать понимание инструкций и повышать качество результатов. Убедитесь, что обратная связь не противоречит инструкциям по аннотированию. Если вы найдёте ошибку, не прояснённую в инструкции, дополните её и сообщите об изменениях сотрудникам.
Выполните пилотный проект
Всегда начинайте с малого. Задействуйте сотрудников, инструкции по аннотированию и рабочие процессы для тестирования, выполнив пилотный проект. Это поможет вам определить нужное для завершения время, оценить производительность разметчиков и QA, а также усовершенствовать инструкции и процессы перед началом основного проекта.
Как компании размечают свои данные?
Для разметки данных требуются время и деньги. Прежде чем выбирать, как размечать свои данные, учтите свой бюджет и желаемое время завершения проекта.
На что обращать внимание при выборе платформы разметки данных?
Для высококачественных данных требуется команда опытных разметчиков данных с надёжным инструментарием. Можно или купить платформу, или создать её самостоятельно, если вы не можете найти подходящую для себя. На что обращать внимание при выборе платформы для проекта по разметке данных?
Имеющиеся инструменты
Прежде чем искать платформу разметки, подумайте, какие инструменты подходят для вашего проекта. Возможно, вам нужно выделение многоугольниками для разметки автомобилей, или ограничивающие прямоугольники с возможностью поворота для разметки контейнеров. Чтобы разметка была максимально качественной, убедитесь, что выбираемая вами платформа содержит нужные вам инструменты. Продумывайте всё на пару шагов вперёд и разберитесь, какие инструменты разметки могут понадобиться вам в будущем. Зачем вкладывать время и ресурсы в платформу разметки, которую вы не сможете использовать для будущих проектов? Обучение сотрудников новой платформе требует времени и денег, поэтому продумывание заранее сэкономит ваши ресурсы.
Интегрированная система управления
Эффективное управление тоже является строительным блоком успешного проекта по разметке данных. Поэтому выбранная платформа разметки данных должна содержать интегрированную систему управления для управления проектами, данными и пользователями. Надёжная платформа разметки также должна позволять менеджерам проектов отслеживать их прогресс и продуктивность пользователей, обеспечивать возможность обсуждения с аннотаторами неверно размеченных данных, реализовывать рабочий процесс аннотирования, контроля и редактирования меток, а также отслеживания контроля качества.
Процесс контроля качества
Точность данных определяет качество модели обучения. Убедитесь, что выбираемая платформа разметки имеет процесс контроля качества, позволяющий менеджеру проекта контролировать качество размеченных данных. Учтите, что кроме надёжной системы контроля качества сервисы аннотирования данных должны иметь обучение, проверку и профессиональное управление.
Гарантии конфиденциальности и безопасности
Самым важным аспектом должна быть конфиденциальность ваших данных. Выберите защищённую платформу разметки, которой можно доверить уязвимые данные.
Техническая поддержка и документация
Убедитесь, что выбираемая платформа аннотирования данных предоставляет техническую поддержку посредством полной и обновляемой документации, а также имеет активный отдел поддержки. Технические проблемы могут возникнуть в любое время, и для минимизации помех в работе для их устранения вам должен быть доступен отдел поддержки. Перед тем, как покупать подписку на платформу, спросите у отдела поддержки, как он будет устранять технические проблемы.
