10 najczęściej zadawanych pytań dotyczących etykietowania danych

Oto 10 najczęściej zadawanych pytań (FAQ) dotyczących etykietowania danych

Każdy inżynier ML chce opracować niezawodny i dokładny model AI. Dane naukowcy wydają prawie 80% ich czasu oznaczania i powiększania danych. Dlatego wydajność modelu zależy od jakości danych wykorzystywanych do jego trenowania.

Ponieważ odpowiadamy na różnorodne potrzeby firm w zakresie projektów AI, natrafiamy na kilka pytań, które często zadają nam nasi klienci biznesowi lub które wymagają jasności. Zdecydowaliśmy się więc udostępnić gotowe informacje, w jaki sposób nasz zespół ekspertów opracowuje dane szkoleniowe o złotym standardzie w celu dokładnego trenowania modeli ML.

Zanim przejdziemy do najczęściej zadawanych pytań, ustalmy kilka podstawy znakowania danych i jego znaczenie.

Co to jest etykietowanie danych?

Etykietowanie danych to etap wstępnego przetwarzania etykietowania lub tagowania danych, takich jak obrazy, dźwięk lub wideo, aby pomóc modelom ML i umożliwić im dokonywanie dokładnych prognoz.

Etykietowanie danych nie musi ograniczać się do początkowego etapu opracowywania modelu uczenia maszynowego, ale może być kontynuowane po wdrożeniu, aby jeszcze bardziej poprawić dokładność prognoz.

Znaczenie etykietowania danych

Adnotacja danych Oznaczając dane na podstawie klasy obiektów, model ML jest szkolony do identyfikowania podobnych klas obiektów – bez tagowanie danych – podczas produkcji.

Etykietowanie danych to krytyczny etap wstępnego przetwarzania, który pomaga zbudować dokładny model, który może niezawodnie zrozumieć rzeczywiste środowiska. Dokładnie oznakowane zbiory danych zapewniają precyzyjne prognozy i wysokiej jakości algorytmy.

Często zadawane pytania

Tutaj, zgodnie z obietnicą, znajduje się gotowe źródło wszystkich pytań, które możesz mieć, oraz błędy, których możesz uniknąć na dowolnym etapie cyklu rozwoju.

  1. Jak rozumiesz dane?

    Jako firma mogłeś zebrać ogromną ilość danych, a teraz chcesz – miejmy nadzieję – wydobyć z danych kluczowe spostrzeżenia lub cenne informacje.

    Jednak bez jasnego zrozumienia wymagań projektu lub celów biznesowych nie będziesz w stanie praktycznie wykorzystać danych szkoleniowych. Nie zaczynaj więc przeszukiwać swoich danych w celu znalezienia wzorców lub znaczenia. Zamiast tego wejdź w konkretny cel, aby nie znaleźć rozwiązań złych problemów.

  2. Czy dane szkoleniowe są dobrym odzwierciedleniem danych produkcyjnych? Jeśli nie, jak mogę to zidentyfikować?

    Chociaż mogłeś tego nie wziąć pod uwagę, dane oznaczone etykietą, na których trenujesz swój model, mogą znacznie różnić się od środowiska produkcyjnego.

    Jak rozpoznać? Szukaj znaków ostrzegawczych. Twój model działał dobrze w środowisku testowym i znacznie mniej podczas produkcji.

    Rozwiązanie?

    Skontaktuj się z ekspertami biznesowymi lub domenowymi, aby dokładnie zrozumieć dokładne wymagania.

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące adnotacji do danych.

  1. Jak złagodzić stronniczość?

    Jedynym rozwiązaniem łagodzenia stronniczości jest aktywne eliminowanie stronniczości przed wprowadzeniem ich do modelu.

    Stronniczość danych może mieć dowolną formę – od niereprezentatywnych zbiorów danych po problemy z pętlami informacji zwrotnej. Aby przeciwdziałać różnym formom stronniczości, niezbędne jest bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami oraz ustanawianie solidnych standardów i ram procesów.

  2. Jak nadać priorytet procesowi adnotacji do danych treningowych?

    Jest to jedno z najczęściej zadawanych pytań – którą część zbioru danych powinniśmy traktować priorytetowo podczas dodawania adnotacji? To ważne pytanie, zwłaszcza gdy masz duże zbiory danych. Nie musisz opisywać całego zestawu.

    Możesz użyć zaawansowanych technik, które pomogą Ci wybrać określoną część zestawu danych i pogrupować ją, aby wysłać tylko wymagany podzbiór danych do adnotacji. W ten sposób prześlesz najważniejsze informacje o sukcesie swojej modelki.

  3. Jak obejść wyjątkowe przypadki?

    Radzenie sobie z wyjątkowymi przypadkami może być wyzwaniem dla każdego modelu ML. Nawet jeśli model może działać technicznie, może nie doprowadzić do zawarcia umowy, jeśli chodzi o zaspokajanie potrzeb biznesowych.

    Etykietowanie danych Chociaż model wykrywania pojazdów może identyfikować pojazdy, może nie być w stanie rzetelnie rozróżnić różnych typów pojazdów. Na przykład – rozpoznawanie karetek z innych typów furgonetek. Tylko wtedy, gdy można polegać na modelu w celu zidentyfikowania określonych modeli, algorytm wykrywania pojazdów może dyktować kody bezpieczeństwa.

    Aby przeciwstawić się temu wyzwaniu, mając człowiek-w-pętli informacje zwrotne i nadzorowane uczenie się mają kluczowe znaczenie. Rozwiązaniem jest użycie wyszukiwania podobieństw i filtrowania w całym zbiorze danych w celu zebrania podobnych obrazów. Dzięki temu możesz skoncentrować się na dodawaniu adnotacji tylko do podzbioru podobnych obrazów i ulepszaniu ich za pomocą metody „człowiek w pętli”.

  4. Czy są jakieś konkretne etykiety, o których muszę wiedzieć?

    Chociaż możesz ulec pokusie, aby zapewnić najbardziej szczegółowe etykiety dla swoich obrazów, nie zawsze może to być konieczne lub idealne. Sama ilość czasu i kosztów potrzebnych do nadania każdemu obrazowi szczegółowego poziomu szczegółowości i precyzji jest trudna do osiągnięcia.

    Jeśli masz jasność co do wymagań modelu, sugerowane jest nadmiernie nakazowe lub proszenie o najwyższą precyzję adnotacji do danych.

  5. Jak rozliczasz przypadki brzegowe?

    Uwzględnij skrajne przypadki podczas przygotowywania strategii adnotacji danych. Najpierw jednak musisz zrozumieć, że nie da się przewidzieć każdego skrajnego przypadku, z jakim możesz się spotkać. Zamiast tego możesz wybrać zakres zmienności i strategię, która umożliwia wykrywanie przypadków brzegowych w momencie ich pojawienia się i rozwiązywanie ich na czas.

  6. W jaki sposób mogę zarządzać niejednoznacznością danych?

    Niejednoznaczność w zbiorze danych jest dość powszechna i powinieneś wiedzieć, jak sobie z nią radzić, aby uzyskać dokładną adnotację. Na przykład obraz na wpół dojrzałego jabłka może być oznaczony jako zielone jabłko lub czerwone jabłko.

    Kluczem do rozwiązania takiej niejednoznaczności są od początku jasne instrukcje. Po pierwsze, zapewnij stałą komunikację między adnotatorami a ekspertami w danej dziedzinie. Mieć standardową regułę, przewidując takie niejasności i określając standardy, które można wdrożyć wśród pracowników.

  7. Czy istnieją sposoby na zwiększenie wydajności modelu w produkcji?

    Ponieważ środowisko testowe i dane produkcyjne różnią się, po pewnym czasie mogą wystąpić odchylenia w wydajności. Nie można oczekiwać, że modelka nauczy się rzeczy, na które nie była wystawiona podczas treningu.

    Staraj się, aby dane testowe były zgodne ze zmieniającymi się danymi produkcyjnymi. Na przykład przeszkol swój model, zaangażuj ludzie etykietujący, wzbogacaj dane o bardziej dokładne i reprezentatywne scenariusze oraz ponownie testuj i używaj ich w środowisku produkcyjnym.

  8. Do kogo mam się zwrócić w sprawie adnotacji potrzeb dotyczących danych szkoleniowych?

    Każda firma może coś zyskać na opracowywaniu modeli ML. Nie każdy podmiot gospodarczy jest wyposażony w wiedzę techniczną lub eksperta zespoły etykietowania danych przekształcenie surowych danych w cenny wgląd. Powinieneś być w stanie go wykorzystać do zdobycia przewagi konkurencyjnej.

Chociaż istnieją aspekty, których możesz szukać u partnera do treningu danych, wiarygodność, doświadczenie i wiedza przedmiotowa to tylko niektóre z trzech najważniejszych punktów, o których należy pamiętać. Rozważ je, zanim udasz się do wiarygodnego zewnętrznego dostawcy usług.

Prowadząc listę dokładnym i niezawodnym dostawcą usług znakowania danych jest Shaip. Korzystamy z zaawansowanych analiz, zespołów zajmujących się doświadczeniem i ekspertów merytorycznych dla wszystkich Twoich etykiet i adnotacja danych wymagania. Ponadto postępujemy zgodnie ze standardową procedurą, która pomogła nam opracować najwyższej klasy projekty adnotacji i etykietowania dla wiodących firm.

Podziel społecznej