Come funziona l'etichettatura dei dati e cosa significa? Esamineremo tutto ciò che devi sapere sui servizi e sul software di etichettatura dei dati in questo post in modo che tu possa farlo affari intelligenti decisioni e infine creare potenti modelli di intelligenza artificiale e machine learning.
Etichettatura dei dati
L'etichettatura dei dati è una fase dell'apprendimento automatico che cerca di riconoscere elementi in dati non strutturati (come immagini, video, audio o testo) e di contrassegnarli con etichette per aiutare il modello di apprendimento automatico a fare previsioni e stime precise. In teoria, dovrebbe essere semplice riconoscere gli oggetti nei dati grezzi. In pratica, è più importante utilizzare gli strumenti di annotazione appropriati per delineare con precisione le cose di interesse con il minimo margine di errore. Migliaia di elementi compongono il dataset in questione.
Anche se i dati senza etichetta di per sé non significano nulla per un modello certificato, possono far fallire il tuo modello.
Come funziona l'etichettatura dei dati
Per pulire, organizzare ed etichettare i dati, le aziende incorporano software, procedure e annotatori di dati. Modelli di machine learning sono costruiti sulla base di questi dati di addestramento. Queste etichette offrono agli analisti la possibilità di separare determinate variabili all'interno dei set di dati, il che facilita la scelta dei migliori predittori di dati per i modelli ML. Le etichette specificano quali vettori di dati devono essere utilizzati per l'addestramento del modello, durante il quale il modello migliora la sua capacità di prevedere il futuro.
I lavori di etichettatura dei dati richiedono l'impegno "human-in-the-loop (HITL)" oltre al supporto della macchina. HITL utilizza l'esperienza di "etichettatori di dati" umani per sviluppare, addestrare, ottimizzare e testare modelli ML. Alimentando i modelli con i set di dati più pertinenti a un particolare progetto, aiutano a dirigere il processo di etichettatura dei dati.
Approcci di etichettatura dei dati
Un passaggio essenziale nella creazione di un modello ML ad alte prestazioni è l'etichettatura dei dati. Sebbene l'etichettatura sembri semplice, non è sempre semplice da usare. Di conseguenza, le aziende devono soppesare una varietà di aspetti e strategie per scegliere la strategia di etichettatura più efficace. Si consiglia una valutazione approfondita della difficoltà del compito, nonché delle dimensioni, dell'ambito e della durata del progetto, poiché ogni approccio di data branding presenta vantaggi e svantaggi. Puoi etichettare i dati nei seguenti modi:
- Etichettatura interna: l'uso di data scientist interni semplifica il monitoraggio e migliora la qualità. Questa strategia, tuttavia, richiede spesso più tempo ed è più vantaggiosa per le grandi aziende con molte risorse.
- Branding sintetico: questo metodo, che migliora la qualità dei dati e l'efficienza temporale, crea nuovi dati di progetto da set di dati preesistenti. L'etichettatura sintetica, tuttavia, richiede molta potenza di calcolo, che potrebbe aumentare i costi.
- Branding programmatico: per risparmiare tempo ed eliminare la necessità di annotazioni umane, questa procedura automatizzata di branding dei dati utilizza script. Tuttavia, a causa della probabilità di problemi tecnici, HITL deve continuare a essere coinvolto nella procedura di garanzia della qualità (QA).
- Outsourcing: sebbene possa essere l'opzione migliore per attività temporanee complesse, la creazione e il mantenimento di un flusso di lavoro incentrato su appaltatori indipendenti può richiedere tempo. L'impiego di team di data branding organizzati offre persone pre-controllate e soluzioni di data branding predefinite rispetto all'utilizzo di piattaforme di freelance, che offrono informazioni complete sui candidati per accelerare il processo di controllo.
- Crowdsourcing: questo metodo, che consente il micro-tasking e la distribuzione basata sul Web, è più rapido e conveniente. Calendario di, QA e qualità del lavoro, tuttavia, differiscono tra le piattaforme di crowdsourcing. Recaptcha è tra i casi più noti di branding di dati in crowdsourcing. Questo progetto ha due scopi: migliora l'annotazione dei dati dell'immagine impedendo anche l'utilizzo di bot.
Vantaggi e sfide dell'etichettatura dei dati
Sebbene l'etichettatura dei dati possa accelerare la capacità di crescita di un'azienda, di solito sono coinvolti dei compromessi. Nonostante il suo costo elevato, dati più precisi in genere si traducono in migliori previsioni del modello, pertanto, il valore che offre in genere vale la spesa. Esploriamo alcuni ulteriori vantaggi e difficoltà significativi:
Benefici
L'etichettatura dei dati migliora il contesto, la qualità e l'usabilità dei dati per individui, team e aziende. Nello specifico, puoi anticipare:
- Previsioni più accurate: l'etichettatura accurata dei dati migliora il controllo di qualità negli algoritmi di apprendimento automatico, consentendo al modello di essere addestrato e di produrre i risultati desiderati. In caso contrario, come dice la frase, "spazzatura dentro, spazzatura fuori". Per testare e iterare i modelli futuri, i dati opportunamente etichettati forniscono la "verità fondamentale" (ovvero, come le etichette rappresentano le circostanze del "mondo reale").
- Migliore usabilità dei dati: il branding delle variabili dei dati all'interno di un modello può anche renderle più utilizzabili. Ad esempio, per rendere una variabile categoriale più utilizzabile per un modello, è possibile riclassificarla come variabile binaria.
Le sfide
L'etichettatura dei dati presenta una serie di difficoltà. Di seguito sono riportate alcune delle difficoltà più tipiche:
- Costoso e dispendioso in termini di tempo: il branding dei dati è essenziale per i modelli di machine learning, ma può essere costoso sia in termini di risorse che di tempo. Anche se un'azienda adotta una strategia più automatizzata, i team di ingegneri dovranno comunque creare pipeline di dati prima dell'elaborazione dei dati e il branding manuale sarà probabilmente costoso e dispendioso in termini di tempo.
- Incline all'errore umano: tali tecniche di etichettatura sono vulnerabili all'errore umano, che può ridurre la qualità dei dati (ad esempio, errori di codifica ed errori di immissione manuale). L'elaborazione e la modellazione imprecise dei dati ne sono il risultato. I controlli per il controllo di qualità sono fondamentali per proteggere l'integrità dei dati.
Best practice per l'etichettatura dei dati
Le seguenti best practice massimizzano l'accuratezza e l'efficacia dell'etichettatura dei dati, indipendentemente dalla strategia:
- Per gli etichettatori umani, le interfacce delle attività intuitive e semplificate riducono il carico cognitivo e facilitano il cambio di contesto.
- Misura il grado di consenso tra numerosi etichettatori (umani o informatici). Per determinare un punteggio di consenso, dividi il numero totale di etichette concorrenti per il numero totale di etichette per ciascuna risorsa.
- Controllo delle etichette: controlla l'affidabilità delle etichette e apporta le modifiche necessarie.
- L'applicazione di uno o più modelli precedentemente addestrati da un set di dati a un altro è nota come transfer learning. Ciò può comportare l'apprendimento mentre si fanno più cose o il multi-tasking.
- L'apprendimento attivo è una classe di tecniche di apprendimento automatico e un sottoinsieme di apprendimento semi-supervisionato che aiuta nella selezione dei set di dati più pertinenti da parte delle persone.
Servizio di etichettatura dei dati
Le aziende possono convertire i dati non contrassegnati o non etichettati in dati etichettati con l'aiuto dei fornitori di servizi di etichettatura dei dati. Per etichettare i set di dati forniti dalle imprese, spesso utilizzano una task force umana o un tagging assistito da machine learning. I fornitori di servizi di etichettatura dei dati possono o meno fornire una piattaforma o un'interfaccia attraverso la quale le aziende possono inserire dati non etichettati e monitorare il processo di branding. Di solito, basano i loro prezzi sul numero di punti dati contrassegnati. Ad esempio, l'identificazione di un'immagine potrebbe avere un costo fisso o potrebbe dare il permesso agli annotatori che vengono pagati su base oraria.
Gli utenti hanno un maggiore controllo sul servizio di etichettatura dei dati grazie al software di etichettatura dei dati, l'equivalente software dei fornitori di servizi di etichettatura dei dati. Gli utenti di queste soluzioni hanno il controllo su cose come il prezzo, la velocità e la qualità del marchio dei dati. Queste tecnologie si interfacciano spesso con piattaforme per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico e forniscono funzionalità per valutare la qualità o l'accuratezza dell'etichettatura dei dati.
A servizio il fornitore deve soddisfare i seguenti requisiti per essere idoneo per l'inserimento nel Etichettatura dei dati Servizicategoria:
- Accedi alla forza lavoro per l'etichettatura dei dati
- Offri piani di pagamento orari, mensili o per punto dati.
- Offri una selezione di set di dati pre-etichettati.
Software di etichettatura dei dati
Una forma di software chiamato software di etichettatura dei dati viene utilizzata per etichettare o contrassegnare i dati al fine di addestrare modelli di apprendimento automatico. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano grandi quantità di dati etichettati per trovare modelli e formulare raccomandazioni. Le proprietà e le qualità importanti dei dati che verranno utilizzati per l'addestramento del modello di apprendimento automatico sono identificate ed etichettate dagli esseri umani con l'ausilio del software di data branding.
Le applicazioni per il software di data branding includono l'identificazione di oggetti, la categorizzazione di immagini e video e l'elaborazione del linguaggio naturale. È uno strumento fondamentale per creare e perfezionare modelli di apprendimento automatico e ha un impatto significativo sulla precisione e l'efficienza di questi modelli.
Tipi di software per l'etichettatura dei dati
Nel complesso, gli obiettivi unici del progetto e il tipo di dati etichettati determineranno il tipo di software di etichettatura dei dati più appropriato per un determinato incarico.
#1. Software di etichettatura manuale dei dati
Applicando etichette o tag a determinati punti dati, il software per i dati con marchio manuale consente agli utenti di etichettare manualmente i dati. Questo programma gestisce spesso set di dati più piccoli o attività che richiedono estrema precisione e attenzione ai dettagli.
#2. Software di branding automatico dei dati
Il software di etichettatura automatica dei dati utilizza tecniche di apprendimento automatico per etichettare automaticamente i dati in base a regole o schemi preimpostati. Set di dati più grandi o più attività di routine o ripetute sono usi frequenti per questo tipo di software.
#3. Software di branding dati semiautomatico
Il software per il branding dei dati semi-automatico include aspetti del branding dei dati sia automatico che manuale. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono generare etichette dei dati, che le persone possono quindi valutare e modificare secondo necessità.
#4. Software di annotazione delle immagini
Il software per etichettare e annotare fotografie e altri dati visivi è noto come software di annotazione di immagini. Riquadri di delimitazione, strumenti di disegno poligonale e strumenti di annotazione punti sono alcuni esempi delle loro funzionalità.
Caratteristiche del software di etichettatura dei dati
Il software di etichettatura dei dati include spesso una serie di funzionalità, come ad esempio:
- Il software di etichettatura dei dati consente agli utenti di assegnare etichette o tag a particolari punti dati, inclusi testo, foto e video.
- Strumenti per l'annotazione dei dati: alcuni programmi di branding dei dati offrono riquadri di delimitazione, strumenti di disegno di poligoni e strumenti di annotazione di punti. Questi strumenti possono essere utilizzati per attirare l'attenzione su particolari aspetti o proprietà dei dati.
- Algoritmi di apprendimento automatico: particolari software di branding delle informazioni utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per eseguire la procedura di branding o per produrre etichette iniziali per i dati che possono essere successivamente controllati e adattati dagli esseri umani secondo necessità.
- Le funzioni di organizzazione e gestione dei dati sono spesso incluse nel software di data branding, inclusa la capacità di filtrare e cercare punti dati specifici, monitorare l'avanzamento e il completamento e produrre report.
Vantaggi del software di etichettatura dei dati
L'utilizzo del software di etichettatura dei dati presenta una serie di vantaggi, tra cui:
- Il software di etichettatura dei dati può aiutare a garantire che i dati siano etichettati in modo coerente e preciso, il che è essenziale per la precisione e l'efficacia dei modelli di machine learning.
- Maggiore produttività ed efficienza: il software di etichettatura dei dati può aiutare gli utenti ad accelerare il processo di branding in modo che possano etichettare più dati in meno tempo. Grandi set di dati e processi ripetitivi o di routine possono trarne grandi vantaggi.
- La possibilità di assegnare attività a molti utenti e tenere traccia delle modifiche e degli aggiornamenti sono solo alcune delle opzioni di collaborazione incluse in alcuni software di data branding. Ciò può aiutare i team impegnati in iniziative di data branding a comunicare e coordinarsi meglio.
- Risparmio sui costi: automatizzando le operazioni tipiche ed eliminando la necessità di lavoro manuale, il software di data branding può rendere i progetti di data branding più convenienti.
- Adattabilità e flessibilità migliorate: il software di branding dei dati può essere utilizzato per etichettare un'ampia gamma di tipi di dati ed è semplice da scalare verso l'alto o verso il basso per soddisfare le esigenze del progetto.
Qual è lo scopo delle etichette dati?
Poiché forniscono informazioni su una serie di dati o sui suoi singoli punti dati, le etichette dati aiutano chi visualizza un grafico a comprenderne meglio il contenuto. Ad esempio, sarebbe difficile determinare che il caffè rappresenti il 38% delle vendite totali nel grafico a torta sottostante senza le etichette dei dati.
L'etichettatura dei dati è difficile?
L'etichettatura dei dati non è priva di problemi. Di seguito sono riportate alcune delle difficoltà più tipiche: Dispendioso in termini di tempo e costoso: sebbene il branding dei dati sia essenziale per i modelli di machine learning, può essere costoso in termini di risorse e tempo.
Chi ha bisogno dell'etichettatura dei dati?
Prima di addestrare o utilizzare qualsiasi modello di machine learning, l'etichettatura dei dati è un passaggio essenziale. Viene utilizzato in numerose applicazioni, tra cui il riconoscimento di immagini e parole, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Come si utilizzano le etichette dei dati?
Dopo aver fatto clic sul grafico, seleziona la scheda Struttura grafico. Seleziona Etichette dati dal menu Aggiungi elemento grafico, quindi scegli una posizione per la scelta dell'etichetta dati.
Nota: a seconda del tipo di grafico, le selezioni cambieranno. Fare clic su Data Callout per visualizzare l'etichetta dati all'interno di un modulo a bolle di testo.
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