Как работает маркировка данных и что это означает? В этом посте мы рассмотрим все, что вам нужно знать об услугах и программном обеспечении для маркировки данных, чтобы вы могли умный бизнес принимать решения и в конечном итоге создавать мощные модели искусственного интеллекта и машинного обучения.
Маркировка данных
Маркировка данных — это этап машинного обучения, который стремится распознавать элементы в неструктурированных данных (таких как изображения, видео, аудио или текст) и помечать их метками, чтобы помочь модели машинного обучения делать точные прогнозы и оценки. Теоретически распознавать объекты в необработанных данных должно быть просто. На практике использование соответствующих инструментов аннотации для точного определения интересующих объектов с наименьшим допуском на ошибку является более важным. Тысячи элементов составляют рассматриваемый набор данных.
Хотя немаркированные данные сами по себе ничего не значат для сертифицированной модели, они могут привести к сбою вашей модели.
Как работает маркировка данных
Для очистки, упорядочивания и маркировки данных предприятия используют программное обеспечение, процедуры и аннотаторы данных. Модели машинного обучения строятся на основе этих обучающих данных. Эти метки дают аналитикам возможность разделять определенные переменные внутри наборов данных, что облегчает выбор лучших предикторов данных для моделей машинного обучения. Метки указывают, какие векторы данных следует использовать для обучения модели, в ходе которого модель улучшает свою способность предсказывать будущее.
Задания по маркировке данных требуют участия «человека в цикле» (HITL) в дополнение к поддержке машин. HITL использует опыт специалистов по маркировке данных для разработки, обучения, оптимизации и тестирования моделей машинного обучения. Скармливая моделям наборы данных, наиболее подходящие для конкретного проекта, они помогают управлять процессом маркировки данных.
Подходы к маркировке данных
Важным шагом в создании высокопроизводительной модели машинного обучения является маркировка данных. Хотя маркировка кажется простой, ее не всегда просто использовать. В результате предприятия должны взвесить множество аспектов и стратегий, чтобы выбрать наиболее эффективную стратегию маркировки. Рекомендуется тщательно оценить сложность задачи, а также размер, объем и продолжительность проекта, поскольку каждый подход к брендингу данных имеет свои преимущества и недостатки. Вы можете пометить свои данные следующими способами:
- Внутренняя маркировка: использование штатных специалистов по данным упрощает мониторинг и повышает качество. Эта стратегия, однако, часто требует больше времени и более выгодна для крупного бизнеса с большим количеством ресурсов.
- Синтетический брендинг: этот метод, улучшающий качество данных и эффективность использования времени, создает новые данные проекта из уже существующих наборов данных. Однако синтетическая маркировка требует больших вычислительных мощностей, что может увеличить стоимость.
- Программный брендинг. Чтобы сэкономить время и устранить необходимость в аннотации человеком, в этой автоматизированной процедуре брендинга данных используются сценарии. Однако из-за вероятности возникновения технических проблем компания HITL должна продолжать участвовать в процедуре обеспечения качества (ОК).
- Аутсорсинг. Хотя это может быть лучшим вариантом для сложных временных задач, создание и поддержание рабочего процесса, ориентированного на независимых подрядчиков, может занять некоторое время. Использование организованных групп по брендингу данных предлагает предварительно проверенных людей и готовые решения для брендинга данных, в отличие от использования фриланс-платформ, которые предлагают полную информацию о кандидатах для ускорения процесса проверки.
- Краудсорсинг — этот метод, который позволяет решать микрозадачи и распространять информацию через Интернет, является более быстрым и доступным. Управление проектом, QA и качество труда, однако, различаются между краудсорсинговыми платформами. Recaptcha — один из самых известных примеров краудсорсингового брендинга данных. У этого проекта две цели: он улучшает аннотацию данных изображения, а также предотвращает использование ботов.
Преимущества и проблемы маркировки данных
Хотя маркировка данных может ускорить рост компании, обычно приходится идти на компромиссы. Несмотря на высокую стоимость, более точные данные обычно приводят к лучшим прогнозам модели, поэтому ценность, которую они предлагают, обычно оправдывает затраты. Давайте рассмотрим некоторые дополнительные существенные преимущества и трудности:
Преимущества
Маркировка данных улучшает контекст, качество и удобство использования данных для отдельных лиц, команд и компаний. В частности, вы можете ожидать:
- Более точные прогнозы. Точная маркировка данных улучшает контроль качества в алгоритмах машинного обучения, позволяя обучать модель и получать желаемые результаты. Если нет, то, как говорится, «мусор на входе, мусор на выходе». Для тестирования и повторения будущих моделей правильно помеченные данные дают «основную истину» (т. е. то, как ярлыки представляют обстоятельства «реального мира»).
- Лучшее удобство использования данных: брендирование переменных данных внутри модели также может сделать их более удобными для использования. Например, чтобы сделать категориальную переменную более удобной для использования в модели, вы можете реклассифицировать ее как двоичную переменную.
Вызовы
Маркировка данных представляет ряд трудностей. Ниже приведены некоторые из наиболее типичных трудностей:
- Дорого и отнимает много времени: брендинг данных необходим для моделей машинного обучения, но это может быть дорого с точки зрения ресурсов и времени. Даже если компания примет более автоматизированную стратегию, командам инженеров все равно потребуется создать конвейеры данных перед обработкой данных, а ручное брендирование, вероятно, будет дорогостоящим и трудоемким.
- Склонность к человеческим ошибкам: такие методы маркировки подвержены человеческим ошибкам, которые могут снизить качество данных (например, ошибки кодирования и ошибки ручного ввода). Результатом этого является неточная обработка данных и моделирование. Проверки контроля качества имеют решающее значение для защиты целостности данных.
Рекомендации по маркировке данных
Следующие передовые методы максимально повышают точность и эффективность маркировки данных, независимо от стратегии:
- Интуитивно понятные и упрощенные интерфейсы задач снижают когнитивную нагрузку и облегчают переключение контекста для людей, которые наносят ярлыки.
- Измеряет степень согласия между многочисленными маркировщиками (человеком или компьютером). Чтобы определить оценку консенсуса, разделите общее количество одновременных ярлыков на общее количество ярлыков для каждого ресурса.
- Аудит этикеток: проверяет надежность этикеток и вносит необходимые коррективы.
- Применение одной или нескольких ранее обученных моделей из одного набора данных в другой называется трансферным обучением. Это может включать в себя обучение, выполняя несколько дел или выполняя несколько задач одновременно.
- Активное обучение — это класс методов машинного обучения и подмножество полуконтролируемого обучения, которое помогает людям выбирать наиболее подходящие наборы данных.
Служба маркировки данных
Предприятия могут преобразовывать немаркированные или немаркированные данные в маркированные данные с помощью поставщиков услуг маркировки данных. Для маркировки наборов данных, предоставляемых предприятиями, они часто используют человеческую рабочую группу или маркировку с помощью машинного обучения. Поставщики услуг по маркировке данных могут предоставлять или не предоставлять платформу или интерфейс, с помощью которых предприятия могут вводить немаркированные данные и отслеживать процесс брендинга. Обычно они основывают свои цены на количестве отмеченных точек данных. Например, идентификация изображения может иметь установленную стоимость или они могут давать разрешение аннотаторам, которым платят почасово.
Пользователи имеют больший контроль над службой маркировки данных благодаря программному обеспечению для маркировки данных, программному эквиваленту поставщиков услуг маркировки данных. Пользователи этих решений могут контролировать такие вещи, как цена, скорость и качество брендинга данных. Эти технологии часто взаимодействуют с платформами для науки о данных и машинного обучения и предоставляют функции для оценки качества или точности маркировки данных.
A обслуживание провайдер должен соответствовать следующим требованиям, чтобы иметь право на размещение в Маркировка данных Сервискатегория:
- Получите доступ к рабочей силе для маркировки данных
- Предложите почасовую, ежемесячную или поточечную оплату.
- Предложите выбор предварительно помеченных наборов данных.
Программное обеспечение для маркировки данных
Форма программного обеспечения, называемая программным обеспечением для маркировки данных, используется для маркировки или маркировки данных для обучения моделей машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения используют большие объемы размеченных данных, чтобы находить закономерности и давать рекомендации. Важные свойства и качества данных, которые будут использоваться для обучения модели машинного обучения, идентифицируются и помечаются людьми с помощью программного обеспечения для брендинга данных.
Приложения для программного обеспечения для брендинга данных включают идентификацию объектов, категоризацию изображений и видео и обработку естественного языка. Это жизненно важный инструмент для создания и уточнения моделей машинного обучения, который оказывает значительное влияние на точность и эффективность этих моделей.
Типы программного обеспечения для маркировки данных
В целом, уникальные цели проекта и тип маркируемых данных будут определять тип программного обеспечения для маркировки данных, наиболее подходящего для данного задания.
№1. Программное обеспечение для ручной маркировки данных
Прикрепляя метки или теги к определенным точкам данных, программное обеспечение для маркировки данных вручную позволяет пользователям маркировать данные вручную. Эта программа часто обрабатывает небольшие наборы данных или задачи, требующие предельной точности и внимания к деталям.
№ 2. Программное обеспечение для автоматического брендинга данных
Программное обеспечение для автоматической маркировки данных использует методы машинного обучения для автоматической маркировки данных в соответствии с заданными правилами или шаблонами. Программное обеспечение такого типа часто используется для больших наборов данных или более рутинных или повторяющихся действий.
№3. Полуавтоматическое программное обеспечение для брендинга данных
Программное обеспечение для полуавтоматического брендинга данных включает аспекты как автоматического, так и ручного брендирования данных. Алгоритмы машинного обучения могут генерировать метки данных, которые люди затем могут оценивать и изменять по мере необходимости.
№ 4. Программное обеспечение для аннотации изображений
Программное обеспечение для маркировки и аннотирования фотографий и других визуальных данных известно как программное обеспечение для аннотирования изображений. Ограничивающие рамки, инструменты рисования многоугольников и инструменты точечных аннотаций — вот лишь несколько примеров их функций.
Особенности программного обеспечения для маркировки данных
Программное обеспечение для маркировки данных часто включает в себя ряд функций, таких как:
- Программное обеспечение для маркировки данных позволяет пользователям давать метки или теги определенным точкам данных, включая текст, фотографии и видео.
- Инструменты для аннотирования данных. Некоторые программы для брендинга данных предлагают ограничивающие рамки, инструменты рисования многоугольников и инструменты аннотирования точек. Эти инструменты можно использовать для привлечения внимания к конкретным аспектам или свойствам данных.
- Алгоритмы машинного обучения: специальное программное обеспечение для брендинга информации использует алгоритмы машинного обучения для выполнения процедуры брендинга или для создания первоначальных меток для данных, которые впоследствии могут быть проверены и скорректированы людьми по мере необходимости.
- Функции организации и управления данными часто включаются в программное обеспечение для брендинга данных, включая возможность фильтрации и поиска определенных точек данных, отслеживания хода выполнения и завершения, а также создания отчетов.
Преимущества программного обеспечения для маркировки данных
Использование программного обеспечения для маркировки данных имеет ряд преимуществ, в том числе:
- Программное обеспечение для маркировки данных может помочь в обеспечении последовательной и точной маркировки данных, что необходимо для точности и эффективности моделей машинного обучения.
- Повышенная производительность и эффективность. Программное обеспечение для маркировки данных может помочь пользователям ускорить процесс брендинга, чтобы они могли маркировать больше данных за меньшее время. Большие наборы данных и повторяющиеся или рутинные процессы могут значительно выиграть от этого.
- Возможность назначать задачи многим пользователям и отслеживать изменения и обновления — это лишь несколько вариантов совместной работы, которые включает определенное программное обеспечение для брендинга данных. Это может помочь командам, участвующим в инициативах по брендингу данных, лучше общаться и координировать свои действия.
- Экономия средств. Благодаря автоматизации типичных операций и устранению необходимости в ручном труде программное обеспечение для брендинга данных может сделать проекты брендинга данных более доступными.
- Повышенная адаптивность и гибкость. Программное обеспечение для брендинга данных можно использовать для маркировки широкого спектра типов данных, и его можно легко увеличить или уменьшить в соответствии с потребностями проекта.
Какова цель меток данных?
Поскольку они предоставляют информацию о ряду данных или его отдельных точках данных, метки данных помогают тем, кто просматривает диаграмму, лучше понять ее содержимое. Например, было бы сложно определить, что на долю кофе приходилось 38% от общего объема продаж на круговой диаграмме ниже без меток данных.
Сложно ли маркировать данные?
Маркировка данных не лишена проблем. Ниже приведены некоторые из наиболее типичных трудностей: Отнимающие много времени и дорогие: хотя брендинг данных важен для моделей машинного обучения, он может быть дорогостоящим с точки зрения ресурсов и времени.
Кому нужна маркировка данных?
Перед обучением или использованием любой модели машинного обучения важным шагом является маркировка данных. Он используется во многих приложениях, включая распознавание изображений и речи, компьютерное зрение и обработку естественного языка (NLP).
Как вы используете метки данных?
Щелкнув по диаграмме, выберите вкладку «Дизайн диаграммы». Выберите «Метки данных» в меню «Добавить элемент диаграммы», затем выберите место для выбора метки данных.
Примечание. В зависимости от типа диаграммы выбор будет меняться. Нажмите Выноска данных, чтобы отобразить метку данных внутри текстовой всплывающей формы.
Статьи по теме
- ЧАСТНАЯ МАРКИРОВКА: как это работает, сравнения, примеры и лучшие практики 2023 г.
- 7 проблем, которых следует опасаться при запуске бизнеса в компьютерной сети
- КАК НАЧАТЬ ЗАПИСЬ: Как создать компанию звукозаписывающих компаний 2023
Справка
