A 10 legfontosabb adatcímkézési gyakori kérdés

Ez a TOP 10 gyakran ismételt kérdés (GYIK) az adatcímkézésről

Minden ML mérnök megbízható és pontos AI modellt szeretne kifejleszteni. Adat tudósok költenek közel 80% idejük címkézésére és adatok bővítésére. Éppen ezért a modell teljesítménye a betanításhoz használt adatok minőségétől függ.

Miközben a vállalkozások sokrétű mesterségesintelligencia-projekt igényeit kielégítjük, néhány olyan kérdéssel találkozunk, amelyeket üzleti ügyfeleink gyakran feltesznek nekünk, vagy amelyek tisztázást igényelnek. Ezért úgy döntöttünk, hogy kész referenciaként szolgálunk arra vonatkozóan, hogy szakértői csapatunk hogyan fejleszti az aranystandard képzési adatokat az ML modellek pontos képzéséhez.

Mielőtt a GYIK között navigálnánk, lássunk néhányat az adatcímkézés alapjai és fontosságát.

Mi az adatcímkézés?

Az adatcímkézés az adatok címkézésének vagy címkézésének előfeldolgozási lépése, például képeket, hangot vagy videót, hogy segítse az ML modelleket és lehetővé teszi számukra, hogy pontos előrejelzéseket készítsenek.

Az adatcímkézésnek nem kell a gépi tanulási modell fejlesztésének kezdeti szakaszára korlátozódnia, hanem a telepítés után is folytatható az előrejelzések pontosságának további javítása érdekében.

Az adatcímkézés fontossága

Adatok megjegyzése Az adatokat az objektumosztály alapján címkézve az ML modellt arra tanítják, hogy azonosítsa az objektumok hasonló osztályait – anélkül adatcímkézés – a gyártás során.

Az adatcímkézés egy kritikus előfeldolgozási lépés, amely segít egy pontos modell felépítésében, amely megbízhatóan képes megérteni a valós környezetet. Pontosan felcímkézett adatkészletek pontos előrejelzéseket és kiváló minőségű algoritmusokat biztosít.

Gyakran feltett kérdések

Itt, ahogy ígértük, készen áll a hivatkozás az összes felmerülő kérdésre és a hibákat, amelyeket elkerülhet a fejlesztési életciklus bármely szakaszában.

  1. Hogyan értelmezed az adatokat?

    Vállalkozásként hatalmas mennyiségű adatot gyűjthetett össze, és most – remélhetőleg – kulcsfontosságú betekintést vagy értékes információkat szeretne kinyerni az adatokból.

    A projekt követelményeinek vagy üzleti céljainak világos megértése nélkül azonban nem fogja tudni hasznosítani a képzési adatokat. Tehát ne kezdje el az adatok átvizsgálását, hogy mintákat vagy jelentéseket találjon. Ehelyett határozott céllal lépjen be, hogy ne találjon megoldást a rossz problémákra.

  2. A képzési adatok jól reprezentálják a termelési adatokat? Ha nem, hogyan tudom azonosítani?

    Bár lehet, hogy nem vette figyelembe, a címkézett adatok, amelyekre a modellt tanítja, jelentősen eltérhetnek az éles környezettől.

    Hogyan lehet azonosítani? Keresse az árulkodó jeleket. Modellje jól teljesített tesztkörnyezetben, és jelentősen gyengébben teljesített a gyártás során.

    Megoldás?

    A pontos követelmények pontos megértéséhez érintse meg a bázist az üzleti vagy domain szakértőivel.

Beszéljük meg még ma az adatfeliratozási követelményét.

  1. Hogyan csökkenthető az elfogultság?

    Az egyetlen megoldás a torzítás csökkentésére, ha proaktívan küszöböli ki a torzításokat, mielőtt azok bekerülnek a modellbe.

    Az adattorzítás bármilyen formában előfordulhat – a nem reprezentatív adatkészletektől a visszacsatolási hurkokkal kapcsolatos problémákig. Az elfogultság különböző formáinak leküzdéséhez elengedhetetlen, hogy lépést tartson a legújabb fejlesztésekkel, és robusztus folyamatszabványokat és keretrendszert hozzon létre.

  2. Hogyan rangsorolhatom az edzési adatok annotálási folyamatát?

    Ez az egyik leggyakrabban feltett kérdés – az adathalmaz melyik részét kell előnyben részesíteni a megjegyzések készítésekor? Ez jogos kérdés, különösen akkor, ha nagy adatkészletekkel rendelkezik. Nem kell a teljes készletet megjegyzésekkel ellátnia.

    Használhat olyan fejlett technikákat, amelyek segítenek kiválasztani az adatkészlet egy adott részét, és úgy csoportosítani, hogy csak az adatok szükséges részhalmazát küldje el megjegyzésre. Így elküldheti a legfontosabb információkat modellje sikeréről.

  3. Hogyan kerülhetem meg a kivételes eseteket?

    A kivételes esetek kezelése minden ML modell esetében kihívást jelenthet. Annak ellenére, hogy a modell műszakilag működhet, előfordulhat, hogy nem csökkenti az üzletet, amikor üzleti igényeinek kiszolgálásáról van szó.

    Adatok címkézése Bár a járműérzékelő modell képes azonosítani a járműveket, előfordulhat, hogy nem képes megbízhatóan megkülönböztetni a különböző típusú járműveket. Például – a mentők felismerése más típusú furgonokról. Csak akkor tudja a járműészlelő algoritmus diktálni a biztonsági kódokat, ha a modellre támaszkodni lehet bizonyos modellek azonosításában.

    Ennek a kihívásnak a leküzdésére, miután ember a hurokban kritikus a visszajelzés és a felügyelt tanulás. A megoldás a hasonlóságok keresésében és a teljes adatkészleten történő szűrésben rejlik hasonló képek összegyűjtéséhez. Ezzel arra koncentrálhat, hogy a hasonló képeknek csak a részhalmazát jegyezze meg, és javítsa azt az emberi hurokban módszerrel.

  4. Vannak olyan konkrét címkék, amelyekre figyelnem kell?

    Habár kísértést érezhet arra, hogy a leginkább részletorientált címkézést adja meg képeinek, ez nem mindig szükséges vagy ideális. Nehéz elérni azt a rengeteg időt és költséget, amely ahhoz kellene, hogy minden kép részletgazdag és pontos legyen.

    Ha tisztában van a modellkövetelményekkel, akkor javasolt a túlzott előírás vagy a legnagyobb pontosság kérése az adatok megjegyzéseiben.

  5. Hogyan számolja el az éles eseteket?

    Az adatjelölési stratégia elkészítésekor vegye figyelembe a szélső eseteket. Először azonban meg kell értenie, hogy lehetetlen előre látni minden éles esetet, amellyel találkozhat. Ehelyett választhat egy változékonysági tartományt és egy olyan stratégiát, amely felismeri a szélsőséges eseteket, amikor és amikor felbukkannak, és időben kezeli őket.

  6. Milyen módon kezelhetem az adatok kétértelműségét?

    A kétértelműség az adatkészletben meglehetősen gyakori, és tudnia kell, hogyan kezelje ezt a pontos megjegyzésekhez. Például egy félérett alma képét zöld almának vagy piros almának lehet címkézni.

    Az ilyen kétértelműség megoldásának kulcsa a kezdetektől fogva egyértelmű utasításokat tartalmaz. Először is biztosítsa a folyamatos kommunikációt az annotátorok és a téma szakértői között. Állítson be egy szabványos szabályt az ilyen kétértelműségek előrejelzésével, és olyan szabványok meghatározásával, amelyeket a munkaerő egészére alkalmazni lehet.

  7. Van-e mód a modell teljesítményének javítására a gyártás során?

    Mivel a tesztelési környezet és a termelési adatok különböznek, bizonyos idő elteltével előfordulhatnak eltérések a teljesítményben. Nem várhatod el egy modelltől, hogy olyan dolgokat tanuljon meg, amelyeknek nem volt kitéve a képzés során.

    Próbálja meg a tesztelési adatokat összhangban tartani a változó termelési adatokkal. Például képezze át modelljét, vonja be emberi címkézők, javítsa az adatokat pontosabb és reprezentatívabb forgatókönyvekkel, valamint tesztelje újra és használja fel az éles folyamatban.

  8. Kihez forduljak a képzési adatokra vonatkozó megjegyzésemmel?

    Minden vállalkozás profitálhat az ML modellek fejlesztéséből. Nem minden gazdasági egység rendelkezik műszaki know-how-val vagy szakértővel adatcímkéző csapatok hogy a nyers adatokat értékes betekintést nyerjen. Képesnek kell lennie arra, hogy versenyelőnyhöz jusson.

Bár vannak szempontok, előfordulhat, hogy adattovábbító partnert keres, a megbízhatóság, a tapasztalat és a tantárgyi ismeretek a három legfontosabb szempont, amelyet érdemes megjegyezni. Gondolja át ezeket, mielőtt megbízható, harmadik féltől származó szolgáltatóhoz fordulna.

A lista élén pontos és megbízható adatcímkézési szolgáltató a Shaip. Fejlett analitikát, tapasztalati csapatokat és szakértőket használunk minden címkézéshez és adat annotáció igények. Ezenkívül egy szabványos eljárást követünk, amely segített csúcskategóriás annotációs és címkézési projektek kidolgozásában vezető vállalkozások számára.

Közösségi megosztás