Comment fonctionne l'étiquetage des données et que signifie-t-il ? Nous passerons en revue tout ce que vous devez savoir sur les services et logiciels d'étiquetage de données dans cet article afin que vous puissiez faire entreprise intelligente décisions et, finalement, créer de puissants modèles d'IA et d'apprentissage automatique.
Étiquetage des données
L'étiquetage des données est une étape de l'apprentissage automatique qui cherche à reconnaître des éléments dans des données non structurées (telles que des images, des vidéos, de l'audio ou du texte) et à les étiqueter avec des étiquettes pour aider le modèle d'apprentissage automatique à faire des prédictions et des estimations précises. En théorie, il devrait être simple de reconnaître des objets dans des données brutes. En pratique, il est plus important d'utiliser les outils d'annotation appropriés pour délimiter précisément les éléments d'intérêt avec le moins de marge d'erreur. Des milliers d'éléments composent le jeu de données en question.
Même si les données non étiquetées en elles-mêmes ne signifient rien pour un modèle certifié, elles peuvent faire échouer votre modèle.
Comment fonctionne l'étiquetage des données
Pour nettoyer, organiser et étiqueter les données, les entreprises intègrent des logiciels, des procédures et des annotateurs de données. Modèles d'apprentissage automatique sont construits sur ces données de formation. Ces étiquettes donnent aux analystes la possibilité de séparer certaines variables à l'intérieur des ensembles de données, ce qui facilite le choix des meilleurs prédicteurs de données pour les modèles ML. Les étiquettes spécifient quels vecteurs de données doivent être utilisés pour la formation du modèle, au cours de laquelle le modèle améliore sa capacité à prédire l'avenir.
Les travaux d'étiquetage de données nécessitent un engagement «human-in-the-loop (HITL)» en plus du support de la machine. HITL utilise l'expertise d'« étiqueteurs de données » humains pour développer, former, optimiser et tester des modèles de ML. En alimentant les modèles avec les ensembles de données les plus pertinents pour un projet particulier, ils aident à diriger le processus d'étiquetage des données.
Approches d'étiquetage des données
L'étiquetage des données est une étape essentielle dans la création d'un modèle ML hautes performances. Bien que l'étiquetage semble simple, il n'est pas toujours simple à utiliser. Par conséquent, les entreprises doivent peser une variété d'aspects et de stratégies pour choisir la stratégie d'étiquetage la plus efficace. Une évaluation approfondie de la difficulté de la tâche, ainsi que de la taille, de la portée et de la durée du projet, est conseillée car chaque approche de data branding présente des avantages et des inconvénients. Vous pouvez étiqueter vos données des manières suivantes :
- Labellisation interne : Le recours à des data scientists internes facilite le suivi et améliore la qualité. Cette stratégie, cependant, prend souvent plus de temps et est plus avantageuse pour les grandes entreprises disposant de beaucoup de ressources.
- Marquage synthétique : cette méthode, qui améliore la qualité des données et le gain de temps, crée de nouvelles données de projet à partir d'ensembles de données préexistants. L'étiquetage synthétique, cependant, nécessite une grande puissance de calcul, ce qui pourrait augmenter le coût.
- Marquage programmatique - Pour gagner du temps et éliminer le besoin d'annotation humaine, cette procédure de personnalisation automatisée des données utilise des scripts. Cependant, en raison de la probabilité de problèmes techniques, HITL doit continuer à être impliqué dans la procédure d'assurance qualité (AQ).
- Externalisation – Bien qu'il puisse s'agir de la meilleure option pour les tâches temporaires complexes, la création et le maintien d'un flux de travail axé sur des sous-traitants indépendants peuvent prendre du temps. L'utilisation d'équipes de data branding organisées offre des personnes pré-contrôlées et des solutions de data branding pré-construites, contrairement à l'utilisation de plateformes indépendantes, qui offrent des informations complètes sur les candidats pour accélérer le processus de vérification.
- Crowdsourcing – Cette méthode, qui permet des micro-tâches et une distribution sur le Web, est plus rapide et plus abordable. Gestion de projet, l'assurance qualité et la qualité de la main-d'œuvre diffèrent cependant entre les plateformes de crowdsourcing. Recaptcha est l'un des exemples les plus connus de branding de données crowdsourcées. Ce projet a deux objectifs : il améliore l'annotation des données d'image tout en empêchant l'utilisation de bots.
Avantages et défis de l'étiquetage des données
Bien que l'étiquetage des données puisse accélérer la croissance d'une entreprise, il y a généralement des compromis à faire. Malgré leur coût élevé, des données plus précises se traduisent généralement par de meilleures prédictions de modèle, par conséquent, la valeur qu'elles offrent vaut généralement bien la dépense. Explorons quelques avantages et difficultés significatifs supplémentaires :
Avantages
L'étiquetage des données améliore le contexte, la qualité et la convivialité des données pour les individus, les équipes et les entreprises. Concrètement, vous pouvez anticiper :
- Prédictions plus précises : le marquage précis des données améliore le contrôle de la qualité des algorithmes d'apprentissage automatique, permettant au modèle d'être formé et de produire les résultats souhaités. Sinon, comme le dit l'expression, "les ordures entrent, les ordures sortent". Pour tester et itérer les futurs modèles, des données correctement étiquetées donnent la «vérité de terrain» (c'est-à-dire comment les étiquettes représentent les circonstances du «monde réel»).
- Meilleure utilisabilité des données : la personnalisation des variables de données dans un modèle peut également les rendre plus utilisables. Par exemple, pour rendre une variable catégorique plus utilisable pour un modèle, vous pouvez la reclasser en tant que variable binaire.
Défis
L'étiquetage des données présente un certain nombre de difficultés. Voici quelques-unes des difficultés les plus courantes :
- Coûteux et chronophage : la personnalisation des données est essentielle pour les modèles d'apprentissage automatique, mais elle peut être coûteuse en termes de ressources et de temps. Même si une entreprise adopte une stratégie plus automatisée, les équipes d'ingénierie devront toujours créer des pipelines de données avant le traitement des données, et la personnalisation manuelle sera probablement coûteuse et chronophage.
- Sujette à l'erreur humaine : Ces techniques d'étiquetage sont vulnérables à l'erreur humaine, qui peut réduire la qualité des données (par exemple, les erreurs de codage et les erreurs de saisie manuelle). Le traitement et la modélisation imprécis des données en sont les résultats. Les contrôles de qualité sont essentiels pour protéger l'intégrité des données.
Meilleures pratiques d'étiquetage des données
Les meilleures pratiques suivantes maximisent la précision et l'efficacité de l'étiquetage des données, quelle que soit la stratégie :
- Pour les étiqueteurs humains, des interfaces de tâches intuitives et simplifiées réduisent la charge cognitive et facilitent le changement de contexte.
- Mesure le degré de consensus entre de nombreux étiqueteurs (humains ou informatiques). Pour déterminer un score consensuel, divisez le nombre total d'étiquettes concordantes par le nombre total d'étiquettes pour chaque élément.
- Audit des étiquettes : Vérifie la fiabilité des étiquettes et effectue les ajustements nécessaires.
- L'application d'un ou plusieurs modèles préalablement formés d'un ensemble de données à un autre est connue sous le nom d'apprentissage par transfert. Cela peut impliquer d'apprendre tout en faisant plusieurs choses ou en multitâche.
- L'apprentissage actif est une classe de techniques d'apprentissage automatique et un sous-ensemble d'apprentissage semi-supervisé qui aide à la sélection des ensembles de données les plus pertinents par les personnes.
Service d'étiquetage des données
Les entreprises peuvent convertir des données non marquées ou non étiquetées en données étiquetées à l'aide de fournisseurs de services d'étiquetage de données. Pour étiqueter les ensembles de données fournis par les entreprises, elles utilisent souvent un groupe de travail humain ou un étiquetage assisté par apprentissage automatique. Les fournisseurs de services d'étiquetage des données peuvent ou non fournir une plate-forme ou une interface à travers laquelle les entreprises peuvent saisir des données non étiquetées et surveiller le processus d'image de marque. Habituellement, ils basent leurs prix sur le nombre de points de données marqués. Par exemple, l'identification d'une image peut avoir un coût fixe, ou ils peuvent donner la permission aux annotateurs qui sont payés à l'heure.
Les utilisateurs ont plus de contrôle sur le service d'étiquetage des données grâce au logiciel d'étiquetage des données, l'équivalent logiciel des fournisseurs de services d'étiquetage des données. Les utilisateurs de ces solutions contrôlent des éléments tels que le prix, la vitesse et la qualité de la personnalisation des données. Ces technologies s'interfacent fréquemment avec des plates-formes de science des données et d'apprentissage automatique et fournissent des fonctionnalités permettant d'évaluer la qualité ou l'exactitude de l'étiquetage des données.
A service fournisseur doit satisfaire aux exigences suivantes pour être admissible à un placement dans le Étiquetage des données Servicecatégorie :
- Accédez à la main-d'œuvre pour l'étiquetage des données
- Offrez des calendriers de paiement horaires, mensuels ou par point de données.
- Offrez une sélection d'ensembles de données pré-étiquetés.
Logiciel d'étiquetage de données
Une forme de logiciel appelée logiciel d'étiquetage de données est utilisée pour étiqueter ou étiqueter des données afin de former des modèles d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent de grandes quantités de données étiquetées pour trouver des modèles et faire des recommandations. Les propriétés et qualités importantes des données qui seront utilisées pour former le modèle d'apprentissage automatique sont identifiées et étiquetées par les humains à l'aide d'un logiciel de personnalisation des données.
Les applications des logiciels de personnalisation des données incluent l'identification d'objets, la catégorisation d'images et de vidéos et le traitement du langage naturel. C'est un outil essentiel pour créer et affiner des modèles d'apprentissage automatique, et il a un impact significatif sur la précision et l'efficacité de ces modèles.
Types de logiciels d'étiquetage de données
Dans l'ensemble, les objectifs uniques du projet et le type de données étiquetées détermineront le type de logiciel d'étiquetage de données le plus approprié pour une tâche donnée.
#1. Logiciel d'étiquetage manuel des données
En attachant des étiquettes ou des balises à certains points de données, un logiciel pour les données marquées manuellement permet aux utilisateurs d'étiqueter manuellement les données. Ce programme gère fréquemment des ensembles de données plus petits ou des tâches qui exigent une précision extrême et une attention aux détails.
#2. Logiciel de marquage automatique des données
Le logiciel d'étiquetage automatique des données utilise des techniques d'apprentissage automatique pour étiqueter automatiquement les données conformément à des règles ou à des modèles prédéfinis. Des ensembles de données plus volumineux ou des activités plus routinières ou répétées sont des utilisations fréquentes de ce type de logiciel.
#3. Logiciel de marquage de données semi-automatique
Les logiciels de personnalisation semi-automatisée des données incluent des aspects de la personnalisation automatique et manuelle des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent générer des étiquettes de données, que les utilisateurs peuvent ensuite évaluer et modifier si nécessaire.
#4. Logiciel d'annotation d'images
Un logiciel pour marquer et annoter des photographies et d'autres données visuelles est connu sous le nom de logiciel d'annotation d'images. Les cadres de délimitation, les outils de dessin de polygones et les outils d'annotation de points sont quelques exemples de leurs fonctionnalités.
Fonctionnalités du logiciel d'étiquetage des données
Les logiciels d'étiquetage de données incluent souvent un certain nombre de fonctionnalités, telles que :
- Un logiciel d'étiquetage de données permet aux utilisateurs d'attribuer des étiquettes ou des balises à des points de données particuliers, notamment du texte, des photos et des vidéos.
- Outils d'annotation des données : certains programmes de personnalisation des données proposent des cadres de délimitation, des outils de dessin de polygones et des outils d'annotation de points. Ces instruments peuvent être utilisés pour attirer l'attention sur des aspects ou des propriétés particuliers des données.
- Algorithmes d'apprentissage automatique : un logiciel de marquage d'informations particulier utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour effectuer la procédure de marquage ou pour produire des étiquettes initiales pour les données qui peuvent ensuite être vérifiées et ajustées par des humains si nécessaire.
- Les fonctions d'organisation et de gestion des données sont fréquemment incluses dans les logiciels de personnalisation des données, y compris la capacité de filtrer et de rechercher des points de données spécifiques, de surveiller la progression et l'achèvement et de produire des rapports.
Avantages du logiciel d'étiquetage des données
L'utilisation d'un logiciel d'étiquetage de données présente un certain nombre d'avantages, notamment :
- Un logiciel d'étiquetage de données peut aider à garantir que les données sont étiquetées de manière cohérente et précise, ce qui est essentiel pour la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique.
- Productivité et efficacité accrues : les logiciels d'étiquetage des données peuvent aider les utilisateurs à accélérer le processus de personnalisation afin qu'ils puissent étiqueter plus de données en moins de temps. Les grands ensembles de données et les processus répétitifs ou routiniers peuvent tous deux en bénéficier grandement.
- La possibilité d'attribuer des tâches à de nombreux utilisateurs et de suivre les modifications et les mises à jour ne sont que quelques-unes des options collaboratives incluses dans certains logiciels de personnalisation des données. Cela peut aider les équipes engagées dans des initiatives de marque de données à communiquer et à mieux se coordonner.
- Économies de coûts : en automatisant les opérations typiques et en supprimant le besoin de main-d'œuvre manuelle, les logiciels de personnalisation des données peuvent rendre les projets de personnalisation des données plus abordables.
- Adaptabilité et flexibilité améliorées : le logiciel de marquage des données peut être utilisé pour étiqueter un large éventail de types de données et est simple à augmenter ou à réduire pour répondre aux exigences du projet.
À quoi servent les étiquettes de données ?
Dans la mesure où elles fournissent des informations sur une série de données ou sur ses points de données individuels, les étiquettes de données aident les utilisateurs d'un graphique à mieux comprendre son contenu. Par exemple, il serait difficile de déterminer que le café représentait 38 % des ventes totales dans le graphique ci-dessous sans les étiquettes de données.
L'étiquetage des données est-il difficile ?
L'étiquetage des données n'est pas sans poser de problèmes. Voici quelques-unes des difficultés les plus courantes : Longues et coûteuses : bien que la personnalisation des données soit essentielle pour les modèles d'apprentissage automatique, elle peut être coûteuse en termes de ressources et de temps.
Qui a besoin d'un étiquetage des données ?
Avant de former ou d'utiliser un modèle d'apprentissage automatique, l'étiquetage des données est une étape essentielle. Il est utilisé dans de nombreuses applications, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (TAL).
Comment utilisez-vous les étiquettes de données ?
Après avoir cliqué sur le graphique, sélectionnez l'onglet Conception de graphique. Sélectionnez Étiquettes de données dans le menu Ajouter un élément de graphique, puis choisissez un emplacement pour le choix d'étiquette de données.
Remarque : Selon le type de votre graphique, les sélections changeront. Cliquez sur Légende de données pour afficher votre étiquette de données dans un formulaire de bulle de texte.
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