Як працює маркування даних і що це означає? У цій публікації ми розглянемо все, що вам потрібно знати про послуги та програмне забезпечення для маркування даних, щоб ви могли зробити це розумний бізнес рішень і, зрештою, створити потужні моделі ШІ та машинного навчання.
Маркування даних
Позначення даних — це етап машинного навчання, який спрямований на розпізнавання елементів у неструктурованих даних (таких як зображення, відео, аудіо чи текст) і позначення їх мітками, щоб допомогти моделі машинного навчання робити точні прогнози та оцінки. Теоретично розпізнавати об’єкти в необроблених даних має бути просто. На практиці більш важливим є використання відповідних інструментів анотації для точного окреслення цікавих речей з найменшою можливістю помилки. Тисячі елементів складають розглянутий набір даних.
Навіть якщо дані без міток самі по собі нічого не означають для сертифікованої моделі, вони можуть призвести до збою вашої моделі.
Як працює маркування даних
Щоб очистити, упорядкувати та позначити дані, компанії впроваджують програмне забезпечення, процедури та анотатори даних. Моделі машинного навчання будуються на основі даних навчання. Ці мітки дають аналітикам можливість відокремлювати певні змінні в наборах даних, що полегшує вибір найкращих предикторів даних для моделей ML. Мітки вказують, які вектори даних слід використовувати для навчання моделі, під час якого модель покращує свою здатність передбачати майбутнє.
Роботи з маркування даних вимагають участі «людини в циклі (HITL)» на додаток до машинної підтримки. HITL використовує досвід людей, які «маркують дані», щоб розробляти, навчати, оптимізувати та тестувати моделі ML. Подаючи в моделі набори даних, які найбільше стосуються конкретного проекту, вони допомагають керувати процесом маркування даних.
Підходи до маркування даних
Важливим кроком у створенні високопродуктивної моделі ML є маркування даних. Хоча маркування здається простим, ним не завжди легко користуватися. У результаті компанії повинні зважити різноманітні аспекти та стратегії, щоб вибрати найефективнішу стратегію маркування. Рекомендується ретельно оцінити складність завдання, а також розмір, обсяг і тривалість проекту, оскільки кожен підхід до брендингу даних має переваги та недоліки. Ви можете позначити свої дані такими способами:
- Внутрішнє маркування: використання власних спеціалістів з обробки даних полегшує моніторинг і покращує якість. Однак ця стратегія часто займає більше часу та є більш вигідною для великих компаній із великою кількістю ресурсів.
- Синтетичний брендинг: цей метод, який покращує якість даних і ефективність використання часу, створює нові дані проекту з уже існуючих наборів даних. Однак синтетичне маркування потребує великої обчислювальної потужності, що може збільшити вартість.
- Програмне брендування – щоб заощадити час і усунути потребу в анотаціях людини, ця автоматизована процедура брендування даних використовує сценарії. Однак через ймовірність технічних проблем HITL має продовжувати брати участь у процедурі забезпечення якості (QA).
- Аутсорсинг – хоча це може бути найкращим варіантом для складних тимчасових завдань, створення та підтримка робочого процесу, орієнтованого на незалежних підрядників, може зайняти час. Залучення організованих груп з брендингу даних пропонує попередньо перевірених людей і готові рішення для брендингу даних на відміну від використання платформ фрілансерів, які пропонують повну інформацію про заявника для прискорення процесу перевірки.
- Краудсорсинг – цей метод, який дозволяє виконувати мікрозавдання та розповсюджувати через Інтернет, є швидшим і доступнішим. Управління проектом, контроль якості та якість праці, однак, відрізняються між платформами краудсорсингу. Recaptcha є одним з найвідоміших прикладів краудсорсингового брендингу даних. Цей проект має дві мети: він покращує анотацію даних зображення, а також запобігає використанню ботів.
Переваги та проблеми маркування даних
Хоча маркування даних може пришвидшити зростання компанії, зазвичай це стосується компромісів. Незважаючи на високу вартість, більш точні дані, як правило, дають кращі прогнози моделі, тому вартість, яку вони пропонують, зазвичай цілком варта витрат. Давайте розглянемо деякі додаткові вагомі переваги та труднощі:
Переваги
Позначення даних покращує контекст, якість і зручність використання даних для окремих осіб, команд і компаній. Зокрема, ви можете передбачити:
- Більш точні прогнози: точне тегування даних покращує контроль якості в алгоритмах машинного навчання, дозволяючи навчити модель і отримати бажані результати. Якщо ні, як говорить фраза, «сміття всередину, сміття геть». Для тестування та ітерації майбутніх моделей правильно позначені дані дають «основну правду» (тобто те, як мітки представляють обставини «реального світу»).
- Краща зручність використання даних: брендування змінних даних у моделі також може зробити їх зручнішими. Наприклад, щоб зробити категоріальну змінну більш зручною для моделі, ви можете перекласифікувати її як бінарну змінну.
Виклики
Маркування даних викликає ряд труднощів. Нижче наведено кілька найбільш типових труднощів:
- Дорогі та трудомісткі: брендування даних є важливим для моделей машинного навчання, але це може бути дорогим з точки зору як ресурсів, так і часу. Навіть якщо компанія прийме більш автоматизовану стратегію, інженерним командам все одно доведеться створювати канали даних перед обробкою даних, а ручне брендування, ймовірно, буде дорогим і трудомістким.
- Схильність до людських помилок: такі методи маркування вразливі до людських помилок, що може знизити якість даних (наприклад, помилки кодування та помилки ручного введення). Результатом цього є неточна обробка даних і моделювання. Перевірки контролю якості мають вирішальне значення для захисту цілісності даних.
Найкращі методи маркування даних
Наступні передові методи максимізують точність і ефективність маркування даних, незалежно від стратегії:
- Інтуїтивно зрозумілі та спрощені інтерфейси завдань зменшують когнітивне навантаження та полегшують перемикання контексту.
- Вимірює ступінь консенсусу між численними розписувачами (людиною чи комп’ютером). Щоб визначити консенсусну оцінку, розділіть загальну кількість одночасних міток на загальну кількість міток для кожного активу.
- Аудит етикетки: перевіряє надійність етикеток і вносить необхідні коригування.
- Застосування однієї або кількох попередньо навчених моделей з одного набору даних до іншого відоме як навчання перенесення. Це може передбачати навчання, виконуючи кілька справ, або багатозадачність.
- Активне навчання – це клас технік машинного навчання та підмножина напівконтрольованого навчання, які допомагають людям вибирати найбільш релевантні набори даних.
Служба маркування даних
Підприємства можуть перетворювати немарковані або немарковані дані в мічені дані за допомогою постачальників послуг маркування даних. Щоб позначити набори даних, надані підприємствами, вони часто використовують людську робочу групу або тегування за допомогою машинного навчання. Постачальники послуг маркування даних можуть надавати або не надавати платформу чи інтерфейс, через які компанії можуть вводити дані без позначок і контролювати процес брендування. Зазвичай вони засновують свої ціни на кількості позначених точок даних. Наприклад, ідентифікація зображення може мати встановлену вартість, або вони можуть надати дозвіл анотаторам, які оплачуються погодинно.
Користувачі мають більше контролю над послугою маркування даних завдяки програмному забезпеченню маркування даних, програмному еквіваленту постачальників послуг маркування даних. Користувачі цих рішень можуть контролювати такі речі, як ціна, швидкість і якість брендування даних. Ці технології часто взаємодіють із платформами для науки про дані та машинного навчання та надають функції для оцінки якості та точності маркування даних.
A обслуговування постачальник повинен відповідати наступним вимогам, щоб мати право на розміщення в Маркування даних Обслуговуваннякатегорія:
- Доступ до робочої сили для маркування даних
- Пропонуйте погодинний, щомісячний або розрахунковий графік оплати.
- Запропонуйте вибір попередньо позначених наборів даних.
Програмне забезпечення для маркування даних
Форма програмного забезпечення, яке називається програмним забезпеченням для маркування даних, використовується для маркування або тегування даних з метою навчання моделей машинного навчання. Алгоритми машинного навчання використовують великі обсяги позначених даних, щоб знаходити шаблони та давати рекомендації. Важливі властивості та якості даних, які будуть використовуватися для навчання моделі машинного навчання, ідентифікуються та позначаються людьми за допомогою програмного забезпечення для брендування даних.
Програмне забезпечення для брендингу даних включає ідентифікацію об’єктів, категоризацію зображень і відео та обробку природної мови. Це життєво важливий інструмент для створення та вдосконалення моделей машинного навчання, і він має значний вплив на точність і ефективність цих моделей.
Типи програмного забезпечення для маркування даних
Загалом унікальні цілі проекту та тип даних, що позначаються, визначатимуть тип програмного забезпечення для маркування даних, яке найбільше підходить для певного завдання.
#1. Програмне забезпечення для маркування даних вручну
Прикріплюючи мітки або мітки до певних точок даних, програмне забезпечення для маркування даних вручну дає змогу користувачам вручну маркувати дані. Ця програма часто обробляє менші набори даних або завдання, які вимагають надзвичайної точності та уваги до деталей.
#2. Програмне забезпечення для автоматичного брендування даних
Програмне забезпечення для автоматичного маркування даних використовує методи машинного навчання для автоматичного маркування даних відповідно до попередньо встановлених правил або шаблонів. Більші набори даних або більш рутинні або повторювані дії є частим використанням цього типу програмного забезпечення.
#3. Напівавтоматичне програмне забезпечення для брендингу даних
Програмне забезпечення для напівавтоматичного маркування даних включає в себе аспекти як автоматичного, так і ручного брендування даних. Алгоритми машинного навчання можуть генерувати мітки даних, які потім користувачі можуть оцінювати та змінювати за потреби.
#4. Програмне забезпечення для анотацій зображень
Програмне забезпечення для позначення та анотування фотографій та інших візуальних даних відоме як програмне забезпечення для анотацій зображень. Обмежувальні рамки, інструменти для малювання багатокутників і інструменти для анотацій точок – це кілька прикладів їхніх функцій.
Особливості програмного забезпечення для маркування даних
Програмне забезпечення для маркування даних часто містить ряд функцій, наприклад:
- Програмне забезпечення для маркування даних дозволяє користувачам надавати мітки або теги певним точкам даних, включаючи текст, фотографії та відео.
- Інструменти для анотування даних: деякі програми брендингу даних пропонують обмежувальні рамки, інструменти для малювання багатокутників і інструменти для анотацій точок. Ці інструменти можна використовувати для привернення уваги до певних аспектів або властивостей даних.
- Алгоритми машинного навчання: певне програмне забезпечення для брендингу інформації використовує алгоритми машинного навчання для виконання процедури брендингу або для створення початкових міток для даних, які згодом можуть бути перевірені та скориговані людьми за потреби.
- Функції організації та керування даними часто включені в програмне забезпечення для брендингу даних, включаючи можливість фільтрувати та шукати певні точки даних, відстежувати хід і завершення, а також створювати звіти.
Переваги програмного забезпечення для маркування даних
Використання програмного забезпечення для маркування даних має ряд переваг, зокрема:
- Програмне забезпечення для маркування даних може допомогти забезпечити послідовне й точне маркування даних, що важливо для точності та ефективності моделей машинного навчання.
- Підвищення продуктивності та ефективності: програмне забезпечення для маркування даних може допомогти користувачам пришвидшити процес брендування, щоб вони могли позначати більше даних за менший час. Великі набори даних і повторювані чи звичайні процеси можуть мати значну користь від цього.
- Можливість призначати завдання багатьом користувачам і відстежувати модифікації та оновлення — це лише пара варіантів спільної роботи, які включає певне програмне забезпечення для брендингу даних. Це може допомогти командам, які займаються ініціативами брендингу даних, краще спілкуватися та координувати роботу.
- Економія: шляхом автоматизації типових операцій і усунення потреби в ручній праці програмне забезпечення для брендингу даних може зробити проекти брендингу даних більш доступними.
- Покращена адаптивність і гнучкість: програмне забезпечення для маркування даних можна використовувати для маркування широкого діапазону типів даних і його легко масштабувати відповідно до вимог проекту.
Яке призначення міток даних?
Оскільки вони надають інформацію про ряд даних або його окремі точки даних, мітки даних допомагають глядачам діаграми краще зрозуміти її вміст. Наприклад, було б складно визначити, що на частку кави припадає 38% від загального обсягу продажів на круговій діаграмі нижче без позначок даних.
Чи складно маркування даних?
Позначення даних не без проблем. Нижче наведено кілька найбільш типових труднощів: Тривалість і дорогість: хоча брендування даних є важливим для моделей машинного навчання, це може бути дорогим з точки зору ресурсів і часу.
Кому потрібне маркування даних?
Перш ніж навчати або використовувати будь-яку модель машинного навчання, позначення даних є важливим кроком. Він використовується в багатьох програмах, включаючи розпізнавання зображень і мови, комп’ютерне бачення та обробку природної мови (NLP).
Як ви використовуєте мітки даних?
Клацнувши діаграму, виберіть вкладку Дизайн діаграми. Виберіть «Мітки даних» у меню «Додати елемент діаграми», а потім виберіть місце для вибору мітки даних.
Примітка. Залежно від типу вашої діаграми вибір буде змінюватися. Клацніть Виноска даних, щоб відобразити мітку даних у формі текстової підказки.
Статті по темі
- ПРИВАТНЕ МАРКУВАННЯ: як це працює, порівняння, приклади та найкращі практики 2023 року
- 7 проблем, яких слід остерігатися, відкриваючи бізнес у сфері комп’ютерних мереж
- ЯК СПОЧИТИ ЛЕЙБЛ ЗАПИСУ: Як створити компанію звукозапису 2023
Посилання
