كيف تعمل تسمية البيانات ، وماذا تعني؟ سنستعرض كل ما تحتاج لمعرفته حول خدمات وبرامج تصنيف البيانات في هذا المنشور حتى تتمكن من القيام بذلك عمل ذكي القرارات وفي النهاية إنشاء نماذج قوية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
وسم البيانات
تصنيف البيانات هو مرحلة من مراحل التعلم الآلي التي تسعى إلى التعرف على العناصر الموجودة في البيانات غير المنظمة (مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو الصوت أو النص) وتمييزها بعلامات لمساعدة نموذج التعلم الآلي في عمل تنبؤات وتقديرات دقيقة. من الناحية النظرية ، يجب أن يكون من السهل التعرف على الأشياء في البيانات الأولية. من الناحية العملية ، يعد استخدام أدوات التعليقات التوضيحية المناسبة لتحديد الأشياء ذات الأهمية بدقة بأقل قدر من هامش الخطأ أكثر أهمية. تشكل آلاف العناصر مجموعة البيانات المعنية.
على الرغم من أن البيانات غير المسماة في حد ذاتها لا تعني شيئًا لنموذج معتمد ، إلا أنها قد تجعل نموذجك يفشل.
كيف يعمل تصنيف البيانات
لتنظيف البيانات وترتيبها وتسميتها ، تقوم الشركات بدمج البرامج والإجراءات وشروح البيانات. نماذج التعلم الآلي تم إنشاؤها فوق بيانات التدريب هذه. تمنح هذه العلامات المحللين القدرة على فصل متغيرات معينة داخل مجموعات البيانات ، مما يسهل اختيار أفضل تنبؤات البيانات لنماذج ML. تحدد الملصقات أي متجهات البيانات التي يجب استخدامها لتدريب النموذج ، حيث يعمل النموذج على تحسين قدرته على التنبؤ بالمستقبل.
تتطلب وظائف تصنيف البيانات مشاركة "إنسان في الحلقة (HITL)" بالإضافة إلى دعم الآلة. تستخدم HITL خبرة "واضعي البيانات" البشرية لتطوير نماذج ML وتدريبها وتحسينها واختبارها. من خلال تغذية النماذج بمجموعات البيانات الأكثر صلة بمشروع معين ، فإنها تساعد في توجيه عملية وسم البيانات.
مناهج وسم البيانات
تعتبر تسمية البيانات خطوة أساسية في إنشاء نموذج ML عالي الأداء. على الرغم من أن وضع العلامات يبدو بسيطًا ، إلا أنه ليس دائمًا سهل الاستخدام. نتيجة لذلك ، يجب على الشركات أن تزن مجموعة متنوعة من الجوانب والاستراتيجيات لاختيار استراتيجية وضع العلامات الأكثر فاعلية. يُنصح بإجراء تقييم شامل لصعوبة المهمة ، بالإضافة إلى حجم المشروع ونطاقه ومدته ، لأن كل نهج للعلامة التجارية للبيانات له مزايا وعيوب. يمكنك تسمية بياناتك بالطرق التالية:
- وضع العلامات الداخلية: يجعل استخدام علماء البيانات الداخليين عملية المراقبة أسهل ويحسن الجودة. ومع ذلك ، غالبًا ما تستغرق هذه الإستراتيجية مزيدًا من الوقت وتكون أكثر فائدة للشركات الكبيرة التي لديها الكثير من الموارد.
- العلامات التجارية الاصطناعية: هذه الطريقة ، التي تعمل على تحسين جودة البيانات وكفاءة الوقت ، تنشئ بيانات مشروع جديدة من مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا. ومع ذلك ، فإن وضع العلامات الاصطناعية يتطلب الكثير من القوة الحسابية ، مما قد يرفع التكلفة.
- العلامة التجارية الآلية - لتوفير الوقت والقضاء على الحاجة إلى التعليقات التوضيحية البشرية ، يستخدم إجراء العلامة التجارية للبيانات الآلية نصوصًا برمجية. ومع ذلك ، نظرًا لاحتمال حدوث مشكلات فنية ، يجب أن تستمر HITL في المشاركة في إجراء ضمان الجودة (QA).
- الاستعانة بمصادر خارجية - على الرغم من أنه يمكن أن يكون الخيار الأفضل للمهام المؤقتة المعقدة ، إلا أن إنشاء سير عمل يركز على المتعاقدين المستقلين والحفاظ عليه قد يستغرق وقتًا. يوفر توظيف فرق العلامات التجارية للبيانات المنظمة للأشخاص الذين تم فحصهم مسبقًا وحلول العلامات التجارية للبيانات المبنية مسبقًا على عكس استخدام منصات العمل المستقل ، والتي توفر معلومات كاملة لمقدم الطلب لتسريع عملية التدقيق.
- التعهيد الجماعي - هذه الطريقة ، التي تسمح بالمهام الصغيرة والتوزيع على شبكة الإنترنت ، هي أسرع وبأسعار معقولة. ادارة مشروعومع ذلك ، يختلف ضمان الجودة وجودة العمالة بين منصات التعهيد الجماعي. يعد Recaptcha من بين أفضل الأمثلة المعروفة للعلامة التجارية لبيانات التعهيد الجماعي. هذا المشروع له غرضان: فهو يحسن الشرح التوضيحي لبيانات الصورة مع منع استخدام الروبوتات.
فوائد وتحديات وسم البيانات
بينما قد يؤدي تصنيف البيانات إلى تسريع قدرة الشركة على النمو ، إلا أن هناك عادة مقايضات. على الرغم من تكلفتها العالية ، تؤدي البيانات الأكثر دقة عادةً إلى تنبؤات أفضل للنماذج ، وبالتالي ، فإن القيمة التي تقدمها عادةً ما تستحق الإنفاق. دعنا نستكشف بعض المزايا والصعوبات المهمة الإضافية:
المميزات
يعمل تصنيف البيانات على تحسين سياق البيانات وجودتها وإمكانية استخدامها للأفراد والفرق والشركات. على وجه التحديد ، يمكنك توقع ما يلي:
- تنبؤات أكثر دقة: تعمل علامات البيانات الدقيقة على تحسين مراقبة الجودة في خوارزميات التعلم الآلي ، مما يتيح تدريب النموذج وتحقيق النتائج المرجوة. إذا لم يكن الأمر كذلك ، كما تقول العبارة ، "قمامة بالدخول ، قم بإخراج القمامة". لاختبار النماذج المستقبلية وتكرارها ، تعطي البيانات المصنفة بشكل صحيح "الحقيقة الأساسية" (أي كيف تمثل الملصقات ظروف "العالم الحقيقي").
- إمكانية استخدام أفضل للبيانات: يمكن لمتغيرات بيانات العلامة التجارية داخل النموذج أن تجعلها أكثر قابلية للاستخدام. على سبيل المثال ، لجعل المتغير الفئوي أكثر قابلية للاستخدام للنموذج ، يمكنك إعادة تصنيفه كمتغير ثنائي.
التحديات
يمثل تصنيف البيانات عددًا من الصعوبات. فيما يلي بعض الصعوبات الأكثر شيوعًا:
- مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً: تعد العلامة التجارية للبيانات ضرورية لنماذج التعلم الآلي ، ولكنها قد تكون مكلفة من حيث الموارد والوقت. حتى إذا تبنت الشركة إستراتيجية أكثر آلية ، فستظل الفرق الهندسية مطالبة ببناء خطوط أنابيب البيانات قبل معالجة البيانات ، ومن المرجح أن تكون العلامة التجارية اليدوية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
- عرضة للخطأ البشري: تقنيات وضع العلامات هذه عرضة للخطأ البشري ، مما قد يقلل من جودة البيانات (على سبيل المثال ، أخطاء الترميز وأخطاء الإدخال اليدوي). معالجة البيانات غير الدقيقة والنمذجة هي نتائج ذلك. عمليات التحقق من مراقبة الجودة ضرورية لحماية سلامة البيانات.
أفضل ممارسات تصنيف البيانات
تعمل أفضل الممارسات التالية على زيادة دقة تصنيف البيانات وفعاليتها ، بغض النظر عن الاستراتيجية:
- بالنسبة إلى المصممين البشريين ، تعمل واجهات المهام البديهية والمبسطة على تقليل العبء المعرفي وتسهيل تبديل السياق.
- يقيس درجة التوافق بين العديد من واضعي العلامات (بشري أو كمبيوتر). لتحديد نتيجة إجماع ، قسّم العدد الإجمالي للتسميات المتوافقة على العدد الإجمالي للتسميات لكل مادة عرض.
- تدقيق الملصقات: للتحقق من موثوقية الملصقات وإجراء أي تعديلات ضرورية.
- يُعرف تطبيق واحد أو أكثر من النماذج المدربة مسبقًا من مجموعة بيانات إلى أخرى باسم نقل التعلم. قد يتضمن ذلك التعلم أثناء القيام بأشياء متعددة ، أو تعدد المهام.
- التعلم النشط هو فئة من تقنيات التعلم الآلي ومجموعة فرعية من التعلم شبه الخاضع للإشراف الذي يساعد في اختيار مجموعات البيانات الأكثر صلة من قبل الأشخاص.
خدمة وسم البيانات
يمكن للشركات تحويل البيانات غير المميزة أو غير المسماة إلى بيانات مصنفة بمساعدة مزودي خدمة وضع العلامات على البيانات. لتسمية مجموعات البيانات التي تقدمها المؤسسات ، غالبًا ما يستخدمون فريق عمل بشري أو وضع العلامات بمساعدة التعلم الآلي. قد يوفر مقدمو خدمة وضع العلامات على البيانات أو لا يوفرون منصة أو واجهة يمكن للشركات من خلالها إدخال البيانات غير المسماة ومراقبة عملية وضع العلامات التجارية. عادة ، يعتمدون أسعارهم على عدد نقاط البيانات المميزة. على سبيل المثال ، قد يكون لتحديد صورة تكلفة محددة ، أو قد يمنح الإذن للمعلقين الذين يتقاضون رواتبهم كل ساعة.
يتمتع المستخدمون بمزيد من التحكم في خدمة وضع العلامات على البيانات بفضل برنامج وضع العلامات على البيانات ، وهو البرنامج المكافئ لمقدمي خدمة وضع العلامات على البيانات. يتحكم مستخدمو هذه الحلول في أشياء مثل سعر العلامة التجارية للبيانات وسرعتها وجودتها. تتفاعل هذه التقنيات بشكل متكرر مع الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات والتعلم الآلي وتوفر ميزات لتقييم جودة أو دقة تسمية البيانات.
A الخدمة يجب أن يفي المزود بالمتطلبات التالية ليكون مؤهلاً للتعيين في وسم البيانات العطاءفئة s:
- الوصول إلى القوى العاملة لتصنيف البيانات
- عرض جداول الدفع بالساعة أو الشهرية أو لكل نقطة بيانات.
- عرض مجموعة مختارة من مجموعات البيانات مسبقة التسمية.
برامج وسم البيانات
يتم استخدام شكل من البرامج يسمى برنامج وضع العلامات على البيانات لتسمية البيانات أو تمييزها من أجل تدريب نماذج التعلم الآلي. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات المصنفة للعثور على الأنماط وتقديم التوصيات. يتم تحديد الخصائص والصفات الهامة للبيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج التعلم الآلي وتصنيفها من قبل البشر بمساعدة برامج العلامات التجارية للبيانات.
تشمل تطبيقات برامج العلامات التجارية للبيانات تحديد الكائن وتصنيف الصور والفيديو ومعالجة اللغة الطبيعية. إنها أداة حيوية لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتحسينها ، ولها تأثير كبير على دقة وكفاءة هذه النماذج.
أنواع برامج وسم البيانات
بشكل عام ، ستحدد الأهداف الفريدة للمشروع ونوع البيانات التي يتم تصنيفها نوع برنامج تصنيف البيانات الأكثر ملاءمة لمهمة معينة.
# 1. برنامج لصق البيانات اليدوي
من خلال إرفاق تسميات أو علامات بنقاط بيانات معينة ، يتيح برنامج البيانات ذات العلامات التجارية يدويًا للمستخدمين تسمية البيانات يدويًا. يتعامل هذا البرنامج بشكل متكرر مع مجموعات البيانات الصغيرة أو المهام التي تتطلب الدقة القصوى والاهتمام بالتفاصيل.
# 2. برامج العلامات التجارية للبيانات التلقائية
يستخدم برنامج تصنيف البيانات التلقائي تقنيات التعلم الآلي لتصنيف البيانات تلقائيًا وفقًا للقواعد أو الأنماط المحددة مسبقًا. تعد مجموعات البيانات الأكبر أو الأنشطة الروتينية أو المتكررة استخدامات متكررة لهذا النوع من البرامج.
# 3. برنامج العلامات التجارية شبه التلقائي للبيانات
تتضمن برامج العلامات التجارية للبيانات شبه الآلية جوانب من العلامات التجارية للبيانات التلقائية واليدوية يمكن لخوارزميات التعلم الآلي إنشاء ملصقات بيانات ، والتي يمكن للأشخاص تقييمها وتعديلها حسب الضرورة.
# 4. برنامج شرح الصورة
يُعرف برنامج وضع العلامات والتعليقات التوضيحية على الصور والبيانات المرئية الأخرى باسم برنامج التعليقات التوضيحية للصور. تعد المربعات المحيطة وأدوات رسم المضلعات وأدوات التعليقات التوضيحية للنقاط بعض الأمثلة على ميزاتها.
ميزات برامج وسم البيانات
تتضمن برامج تصنيف البيانات بشكل متكرر عددًا من الوظائف ، مثل:
- يمكّن برنامج تصنيف البيانات المستخدمين من إعطاء تسميات أو علامات لنقاط بيانات معينة ، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو.
- أدوات لإضافة التعليقات التوضيحية على البيانات: تقدم بعض برامج العلامات التجارية للبيانات مربعات إحاطة وأدوات رسم المضلع وأدوات التعليقات التوضيحية للنقاط. يمكن استخدام هذه الأدوات للفت الانتباه إلى جوانب أو خصائص معينة للبيانات.
- خوارزميات التعلم الآلي: تستخدم برامج العلامات التجارية الخاصة للمعلومات خوارزميات التعلم الآلي لتنفيذ إجراء العلامة التجارية أو لإنتاج ملصقات أولية للبيانات التي يمكن لاحقًا فحصها وتعديلها من قبل البشر حسب الضرورة.
- يتم تضمين وظائف تنظيم وإدارة البيانات بشكل متكرر في برامج العلامات التجارية للبيانات ، بما في ذلك القدرة على التصفية والبحث عن نقاط بيانات محددة ، ومراقبة التقدم والإكمال ، وإنتاج التقارير.
فوائد برامج وسم البيانات
استخدام برنامج تصنيف البيانات له عدد من المزايا ، بما في ذلك:
- يمكن أن يساعد برنامج وضع العلامات على البيانات في ضمان تصنيف البيانات بشكل ثابت ودقيق ، وهو أمر ضروري لدقة نماذج التعلم الآلي وفعاليتها.
- تحسين الإنتاجية والكفاءة: يمكن أن تساعد برامج وضع العلامات على البيانات المستخدمين في تسريع عملية وضع العلامات التجارية حتى يتمكنوا من تسمية المزيد من البيانات في وقت أقل. يمكن لمجموعات البيانات الكبيرة والعمليات المتكررة أو الروتينية الاستفادة بشكل كبير من ذلك.
- إن القدرة على تعيين المهام للعديد من المستخدمين وتتبع التعديلات والتحديثات ليست سوى خيارين تعاونيين تتضمن بعض برامج العلامات التجارية للبيانات. يمكن أن يساعد ذلك الفرق المشاركة في مبادرات توسيم البيانات على التواصل والتنسيق بشكل أفضل.
- توفير التكاليف: من خلال أتمتة العمليات النموذجية وإزالة الحاجة إلى العمالة اليدوية ، يمكن لبرامج العلامات التجارية للبيانات أن تجعل مشاريع العلامات التجارية للبيانات أكثر تكلفة.
- القدرة على التكيف والمرونة المحسّنتان: يمكن استخدام برامج العلامات التجارية للبيانات لتسمية مجموعة واسعة من أنواع البيانات وهي سهلة التوسيع أو التصغير لمطابقة متطلبات المشروع.
ما هو الغرض من تسميات البيانات؟
نظرًا لأنها توفر معلومات حول سلسلة البيانات أو نقاط البيانات الفردية الخاصة بها ، فإن تسميات البيانات تساعد مشاهدي المخطط على فهم محتوياته بشكل أفضل. على سبيل المثال ، سيكون من الصعب تحديد أن القهوة تمثل 38٪ من إجمالي المبيعات في الرسم البياني أدناه بدون تسميات البيانات.
هل تسمية البيانات صعبة؟
وسم البيانات لا يخلو من المشاكل. فيما يلي بعض الصعوبات الأكثر شيوعًا: تستغرق وقتًا طويلاً وباهظة الثمن: على الرغم من أن العلامات التجارية للبيانات ضرورية لنماذج التعلم الآلي ، إلا أنها قد تكون مكلفة من حيث الموارد والوقت.
من يحتاج إلى تسمية البيانات؟
قبل التدريب أو استخدام أي نموذج للتعلم الآلي ، يعد تصنيف البيانات خطوة أساسية. يتم استخدامه في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام ، ورؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
كيف تستخدم تسميات البيانات؟
بعد النقر فوق المخطط ، حدد علامة التبويب تصميم المخطط. حدد Data Labels من قائمة Add Chart Element ، ثم اختر موقعًا لاختيار تسمية البيانات.
ملاحظة: بناءً على نوع الرسم البياني الخاص بك ، ستتغير التحديدات. انقر فوق وسيلة شرح البيانات لعرض تسمية البيانات الخاصة بك داخل نموذج فقاعة نصية.
مقالات ذات صلة
- وضع العلامات الخاصة: كيف يعمل ، والمقارنات ، والأمثلة وأفضل ممارسات 2023
- 7 تحديات يجب الحذر منها عند بدء عمل شبكة كمبيوتر
- كيفية بدء تسمية السجل: كيفية بدء شركة ملصقات السجلات 2023
الرقم المرجعي
