Превратить простой набор данных в датасет — это означает выделить объекты на картинках, классифицировать тексты, расшифровать информацию из аудио или видео в текстовую форму. Самое важное в этом процессе — разметить качественно. Но при этом готовить эти данные можно разными способами.
Например, чтобы подготовить текстовые датасеты или датасеты для распознавания речи не нужны какие-то специальные программы. Их вполне можно готовить в обычном блокноте или с помощью любого аудиоредактора. А с задачей по категоризации текста ещё проще — достаточно обычной сортировки реплик по разным папкам.
Подходят ли датасаентистам такие данные? Да. И на них можно обучить работающую нейросеть.
Но у такого способа есть свои недостатки. Во-первых, процесс будет медленным. А во-вторых, и это самое главное — если над созданием датасета работает большая команда, то будет невозможно отследить прогресс, проверять качество. Много времени будет тратиться на создание заданий, сортировку готовых данных.
Ускорение разметки и возможность совместной работы команды над проектом — основные преимущества, которые получают компании благодаря специальному софту для разметки данных. Такие программы пригодятся в любой отрасли, где в том или ином виде применяется машинное обучение.
Если вы планируете использовать подобные программы в своей работе, но ещё не определились с выбором, предлагаем заглянуть в раздел на нашем Портале — Маркеры. Там мы описываем существующие на сегодняшний день платформы для разметки данных.