Hoe werkt het labelen van gegevens en wat betekent het? We zullen in dit bericht alles bespreken wat u moet weten over gegevenslabelservices en -software, zodat u kunt maken slimme zaken beslissingen te nemen en uiteindelijk krachtige AI- en machine learning-modellen te creëren.
Gegevensetikettering
Gegevenslabeling is een fase van machine learning die probeert items in ongestructureerde gegevens (zoals afbeeldingen, video's, audio of tekst) te herkennen en ze te labelen met labels om het machine learning-model te helpen bij het maken van nauwkeurige voorspellingen en schattingen. In theorie zou het eenvoudig moeten zijn om objecten in ruwe data te herkennen. In de praktijk is het belangrijker om de juiste annotatietools te gebruiken om dingen die van belang zijn nauwkeurig af te bakenen met zo min mogelijk foutmarge. Duizenden elementen vormen de dataset in kwestie.
Hoewel niet-gelabelde gegevens op zich niets zeggen voor een gecertificeerd model, kan het ervoor zorgen dat uw model faalt.
Hoe gegevenslabeling werkt
Om gegevens op te schonen, te ordenen en te labelen, gebruiken bedrijven software, procedures en gegevensannotators. Machine learning-modellen zijn gebouwd op deze trainingsgegevens. Deze labels geven analisten de mogelijkheid om bepaalde variabelen binnen datasets te scheiden, wat de keuze van de beste datavoorspellers voor ML-modellen vergemakkelijkt. De labels geven aan welke gegevensvectoren moeten worden gebruikt voor modeltraining, waarbij het model beter in staat is om de toekomst te voorspellen.
Gegevenslabeltaken vereisen naast machineondersteuning ook 'human-in-the-loop (HITL)'-betrokkenheid. HITL gebruikt de expertise van menselijke "datalabelers" om ML-modellen te ontwikkelen, trainen, optimaliseren en testen. Door de modellen de datasets te geven die het meest relevant zijn voor een bepaald project, helpen ze bij het sturen van het datalabelingproces.
Benaderingen voor gegevensetikettering
Een essentiële stap bij het maken van een krachtig ML-model is het labelen van gegevens. Hoewel labelen eenvoudig lijkt, is het niet altijd eenvoudig te gebruiken. Als gevolg hiervan moeten bedrijven verschillende aspecten en strategieën afwegen om de meest effectieve etiketteringsstrategie te kiezen. Een grondige evaluatie van de moeilijkheidsgraad van de taak, evenals de omvang, reikwijdte en duur van het project, wordt geadviseerd omdat elke benadering van databranding voor- en nadelen heeft. U kunt uw gegevens op de volgende manieren labelen:
- Interne labeling: Door gebruik te maken van interne datawetenschappers wordt monitoring eenvoudiger en verbetert de kwaliteit. Deze strategie kost echter vaak meer tijd en is voordeliger voor grote bedrijven met veel middelen.
- Synthetische branding: deze methode, die de gegevenskwaliteit en tijdsefficiëntie verbetert, creëert nieuwe projectgegevens uit reeds bestaande datasets. Synthetisch labelen vereist echter veel rekenkracht, wat de kosten kan verhogen.
- Programmatic branding – Om tijd te besparen en menselijke annotaties overbodig te maken, maakt deze geautomatiseerde data branding-procedure gebruik van scripts. Vanwege de waarschijnlijkheid van technische problemen moet HITL echter betrokken blijven bij de kwaliteitsborgingsprocedure (QA).
- Uitbesteden – Hoewel het de beste optie kan zijn voor complexe tijdelijke taken, kan het creëren en onderhouden van een workflow die gericht is op onafhankelijke contractanten tijd kosten. Het gebruik van georganiseerde databrandingteams biedt vooraf gescreende mensen en kant-en-klare oplossingen voor databranding, in tegenstelling tot het gebruik van freelanceplatforms, die volledige informatie over sollicitanten bieden om het doorlichtingsproces te versnellen.
- Crowdsourcing – Deze methode, die microtasking en webgebaseerde distributie mogelijk maakt, is sneller en betaalbaarder. Project management, QA en arbeidskwaliteit verschillen echter tussen crowdsourcingplatforms. Recaptcha is een van de bekendste voorbeelden van crowdsourced databranding. Dit project heeft twee doelen: het verbetert de annotatie van beeldgegevens en voorkomt tegelijkertijd dat bots worden gebruikt.
Voordelen en uitdagingen van gegevensetikettering
Hoewel het labelen van gegevens het groeivermogen van een bedrijf kan versnellen, zijn er meestal compromissen. Ondanks de hoge kosten, resulteren nauwkeurigere gegevens doorgaans in betere modelvoorspellingen, daarom is de waarde die het biedt doorgaans de uitgave meer dan waard. Laten we eens kijken naar enkele andere belangrijke voordelen en moeilijkheden:
Voordelen
Gegevenslabeling verbetert de context, kwaliteit en bruikbaarheid van gegevens voor individuen, teams en bedrijven. Concreet kunt u anticiperen op:
- Nauwkeurigere voorspellingen: Nauwkeurige data-tagging verbetert de kwaliteitscontrole in machine learning-algoritmen, waardoor het model kan worden getraind en de gewenste resultaten kan opleveren. Zo niet, zoals de uitdrukking luidt: "garbage in, garbage out." Voor het testen en itereren van toekomstige modellen geven correct gelabelde gegevens de 'grondwaarheid' (dwz hoe labels 'echte wereld'-omstandigheden weergeven).
- Betere bruikbaarheid van gegevens: door gegevensvariabelen in een model te brandmerken, kunnen ze ook beter bruikbaar worden. Om bijvoorbeeld een categorische variabele bruikbaarder te maken voor een model, kunt u deze herclassificeren als een binaire variabele.
Uitdagingen
Het labelen van gegevens levert een aantal problemen op. Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende problemen:
- Kostbaar en tijdrovend: Databranding is essentieel voor machine learning-modellen, maar het kan duur zijn in termen van zowel middelen als tijd. Zelfs als een bedrijf een meer geautomatiseerde strategie hanteert, zullen engineeringteams nog steeds gegevenspijplijnen moeten opbouwen voordat gegevens kunnen worden verwerkt, en handmatige branding is waarschijnlijk kostbaar en tijdrovend.
- Gevoelig voor menselijke fouten: Dergelijke labeltechnieken zijn kwetsbaar voor menselijke fouten, die de kwaliteit van de gegevens kunnen verminderen (bijv. codeerfouten en handmatige invoerfouten). Onnauwkeurige gegevensverwerking en modellering zijn hiervan het gevolg. Controles voor kwaliteitscontrole zijn cruciaal om de integriteit van gegevens te beschermen.
Best practices voor gegevenslabels
De volgende best practices maximaliseren de nauwkeurigheid en effectiviteit van het labelen van gegevens, ongeacht de strategie:
- Voor menselijke labelers verminderen intuïtieve en vereenvoudigde taakinterfaces de cognitieve belasting en vergemakkelijken ze het wisselen van context.
- Meet de mate van overeenstemming tussen talrijke labelers (mens of computer). Om een consensusscore te bepalen, deelt u het totale aantal overeenkomende labels door het totale aantal labels voor elk item.
- Label auditing: Controleert de betrouwbaarheid van labels en voert eventuele aanpassingen door.
- Het toepassen van een of meer eerder getrainde modellen van de ene dataset naar de andere staat bekend als transferleren. Dit kan leren terwijl je meerdere dingen doet, of multitasken.
- Actief leren is een klasse van machine learning-technieken en een subset van semi-gesuperviseerd leren dat mensen helpt bij het selecteren van de meest relevante datasets.
Gegevenslabelservice
Bedrijven kunnen niet-gemarkeerde of niet-gelabelde gegevens omzetten in gelabelde gegevens met behulp van serviceproviders voor gegevenslabels. Om de door ondernemingen aangeleverde datasets te labelen, gebruiken ze vaak een menselijke taskforce of door machine learning ondersteunde tagging. Aanbieders van gegevenslabelservices kunnen al dan niet een platform of interface bieden waarmee bedrijven ongelabelde gegevens kunnen invoeren en het brandingproces kunnen volgen. Meestal baseren ze hun prijzen op het aantal getagde datapunten. Het identificeren van een afbeelding kan bijvoorbeeld vaste kosten hebben, of ze kunnen toestemming geven aan annotators die per uur worden betaald.
Gebruikers hebben meer controle over de service voor gegevenslabels dankzij software voor gegevenslabels, het software-equivalent van serviceproviders voor gegevenslabels. Gebruikers van deze oplossingen hebben controle over zaken als de prijs, snelheid en kwaliteit van databranding. Deze technologieën werken vaak samen met platforms voor datawetenschap en machine learning en bieden functies om de kwaliteit of nauwkeurigheid van datalabeling te beoordelen.
A service aanbieder moet aan de volgende eisen voldoen om in aanmerking te komen voor plaatsing in de Gegevensetikettering Services categorie:
- Krijg toegang tot het personeel voor het labelen van gegevens
- Bied betalingsschema's per uur, maandelijks of per datapunt aan.
- Bied een selectie van vooraf gelabelde datasets aan.
Software voor het labelen van gegevens
Een vorm van software genaamd data labeling software wordt gebruikt om gegevens te labelen of te taggen om machine learning-modellen te trainen. Machine learning-algoritmen gebruiken grote hoeveelheden gelabelde gegevens om patronen te vinden en aanbevelingen te doen. De belangrijke eigenschappen en kwaliteiten van de gegevens die zullen worden gebruikt voor het trainen van het machine learning-model, worden door mensen geïdentificeerd en gelabeld met behulp van databranding-software.
Toepassingen voor databranding-software omvatten objectidentificatie, beeld- en videocategorisering en natuurlijke taalverwerking. Het is een essentiële tool voor het maken en verfijnen van machine learning-modellen, en het heeft een aanzienlijke invloed op de precisie en efficiëntie van deze modellen.
Soorten software voor het labelen van gegevens
Over het algemeen zullen de unieke doelstellingen van het project en het soort gegevens dat wordt gelabeld, bepalen welk soort software voor het labelen van gegevens het meest geschikt is voor een bepaalde opdracht.
#1. Handmatige software voor het labelen van gegevens
Door labels of tags aan bepaalde gegevenspunten te bevestigen, stelt software voor handmatig merkgegevens gebruikers in staat gegevens handmatig te labelen. Dit programma verwerkt vaak kleinere datasets of taken die extreme nauwkeurigheid en aandacht voor detail vereisen.
#2. Software voor automatische gegevensbranding
Software voor het automatisch labelen van gegevens maakt gebruik van technieken voor machinaal leren om gegevens automatisch te labelen in overeenstemming met vooraf ingestelde regels of patronen. Grotere datasets of meer routinematige of herhaalde activiteiten zijn frequente toepassingen voor dit soort software.
#3. Semi-automatische software voor gegevensbranding
Software voor semi-automatische databranding omvat aspecten van zowel automatische als handmatige databranding. Machine learning-algoritmen kunnen datalabels genereren, die mensen vervolgens kunnen beoordelen en indien nodig aanpassen.
#4. Software voor beeldannotatie
Software voor het taggen en annoteren van foto's en andere visuele gegevens staat bekend als beeldannotatiesoftware. Begrenzingskaders, polygoon tekengereedschappen en puntannotatiegereedschappen zijn enkele voorbeelden van hun functies.
Functies van software voor het labelen van gegevens
Software voor het labelen van gegevens bevat vaak een aantal functionaliteiten, zoals:
- Software voor het labelen van gegevens stelt gebruikers in staat om labels of tags te geven aan bepaalde gegevenspunten, waaronder tekst, foto's en video's.
- Hulpmiddelen voor het annoteren van gegevens: sommige programma's voor gegevensbranding bieden begrenzingskaders, hulpmiddelen voor het tekenen van polygonen en hulpmiddelen voor het annoteren van punten. Deze instrumenten kunnen worden gebruikt om de aandacht te vestigen op bepaalde aspecten of eigenschappen van de gegevens.
- Algoritmen voor machinaal leren: bepaalde software voor informatiebranding gebruikt algoritmen voor machinaal leren om de merkprocedure uit te voeren of om eerste labels voor gegevens te produceren die vervolgens door mensen kunnen worden gecontroleerd en indien nodig kunnen worden aangepast.
- Functies voor gegevensorganisatie en -beheer zijn vaak opgenomen in software voor gegevensbranding, inclusief de mogelijkheid om specifieke gegevenspunten te filteren en te zoeken, voortgang en voltooiing te bewaken en rapporten te produceren.
Voordelen van data-etiketteringssoftware
Het gebruik van software voor het labelen van gegevens heeft een aantal voordelen, waaronder:
- Software voor het labelen van gegevens kan ervoor zorgen dat gegevens consistent en nauwkeurig worden gelabeld, wat essentieel is voor de precisie en doeltreffendheid van modellen voor machine learning.
- Verbeterde productiviteit en efficiëntie: software voor het labelen van gegevens kan gebruikers helpen het brandingproces te versnellen, zodat ze meer gegevens in minder tijd kunnen labelen. Grote datasets en repetitieve of routinematige processen kunnen hier beide veel baat bij hebben.
- De mogelijkheid om taken aan veel gebruikers toe te wijzen en wijzigingen en updates bij te houden, zijn slechts enkele van de samenwerkingsopties die bepaalde software voor databranding bevat. Dit kan teams die zich bezighouden met databranding-initiatieven helpen om beter te communiceren en te coördineren.
- Kostenbesparingen: door typische bewerkingen te automatiseren en handmatige arbeid overbodig te maken, kan databranding-software projecten voor databranding betaalbaarder maken.
- Verbeterde aanpasbaarheid en flexibiliteit: Data branding-software kan worden gebruikt om een breed scala aan gegevenstypen te labelen en is eenvoudig op- of af te schalen om aan de projecteisen te voldoen.
Wat is het doel van gegevenslabels?
Omdat ze informatie bieden over een gegevensreeks of de afzonderlijke gegevenspunten, helpen gegevenslabels de kijkers van een diagram om de inhoud ervan beter te begrijpen. Het zou bijvoorbeeld een uitdaging zijn om vast te stellen dat koffie goed was voor 38% van de totale verkoop in het cirkeldiagram hieronder zonder de gegevenslabels.
Is het labelen van gegevens moeilijk?
Het labelen van gegevens is niet zonder problemen. Hier volgen enkele van de meest voorkomende problemen: Tijdrovend en duur: hoewel databranding essentieel is voor machine learning-modellen, kan het duur zijn in termen van middelen en tijd.
Wie heeft gegevensetikettering nodig?
Voordat u een machine learning-model traint of gebruikt, is het labelen van gegevens een essentiële stap. Het wordt gebruikt in tal van toepassingen, waaronder beeld- en spraakherkenning, computervisie en natuurlijke taalverwerking (NLP).
Hoe gebruikt u gegevenslabels?
Nadat u op de grafiek hebt geklikt, selecteert u het tabblad Grafiekontwerp. Selecteer Gegevenslabels in het menu Grafiekelement toevoegen en kies vervolgens een locatie voor de gegevenslabelkeuze.
Opmerking: afhankelijk van het type diagram veranderen de selecties. Klik op Gegevenstoelichting om uw gegevenslabel weer te geven in een tekstballonformulier.
Gerelateerde artikelen
- PRIVATE ETIKETTERING: hoe het werkt, vergelijkingen, voorbeelden en best practices voor 2023
- 7 uitdagingen om op te letten bij het starten van een computernetwerkbedrijf
- HOE EEN RECORD LABEL TE STARTEN: Hoe een platenlabelbedrijf te starten 2023
Referentie
