Fiecare inginer ML dorește să dezvolte un model AI fiabil și precis. Date oamenii de știință cheltuiesc aproape 80% a etichetării în timp și a creșterii datelor. De aceea, performanța modelului depinde de calitatea datelor folosite pentru a-l antrena.
Pe măsură ce ne-am ocupat de diversele nevoi de proiecte AI ale companiilor, întâlnim câteva întrebări pe care clienții noștri de afaceri ni le pun frecvent sau au nevoie de claritate. Așa că am decis să oferim o referință gata pentru modul în care echipa noastră de experți dezvoltă date de antrenament standard pentru a antrena modelele ML cu precizie.
Înainte de a naviga în întrebările frecvente, haideți să prezentăm câteva elementele de bază ale etichetării datelor și importanța sa.
Ce este etichetarea datelor?
Etichetarea datelor este etapa de preprocesare a etichetării sau etichetării datelor, precum imagini, audio sau video, pentru a ajuta modelele ML și să le permită să facă predicții precise.
Etichetarea datelor nu trebuie să se limiteze la etapa inițială a dezvoltării modelului de învățare automată, dar poate continua după implementare pentru a îmbunătăți și mai mult acuratețea predicțiilor.
Importanța etichetării datelor
Etichetând datele pe baza clasei de obiecte, modelul ML este antrenat să identifice clase similare de obiecte - fără etichetarea datelor – în timpul producției.
Etichetarea datelor este un pas critic de preprocesare care ajută la construirea unui model precis care poate înțelege în mod fiabil mediile din lumea reală. Seturi de date etichetate cu precizie asigura predicții precise și algoritmi de înaltă calitate.
Întrebări frecvente
Iată, așa cum am promis, o referință gata pentru toate întrebările pe care le puteți avea și greșelile pe care le poți evita în orice etapă a ciclului de viață al dezvoltării.
Cum înțelegeți datele?
În calitate de companie, este posibil să fi colectat o cantitate masivă de date și acum doriți să extrageți, sperăm, informații cheie sau informații valoroase din date.
Dar, fără o înțelegere clară a cerințelor proiectului sau a obiectivelor de afaceri, nu veți putea folosi în practică datele de instruire. Așa că nu începeți să vă verificați datele pentru a găsi modele sau semnificații. În schimb, intră cu un scop precis, astfel încât să nu găsești soluții la problemele greșite.
Sunt datele de antrenament un bun reprezentativ pentru datele de producție? Dacă nu, cum îl identific?
Deși este posibil să nu fi luat în considerare acest lucru, datele etichetate pe care vă antrenați modelul ar putea fi semnificativ diferite de mediul de producție.
Cum să identifici? Căutați semnele văzătoare. Modelul dumneavoastră a funcționat bine într-un mediu de testare și remarcabil mai puțin în timpul producției.
Soluţie?
Contactați-vă cu experții în afaceri sau în domeniu pentru a înțelege exact cerințele exacte.
-
Cum să atenuăm părtinirea?
Singura soluție pentru atenuarea părtinirii este să fii proactiv în eliminarea părtinirii înainte ca acestea să fie introduse în modelul tău.
Prejudecățile datelor ar putea fi sub orice formă – de la seturi de date nereprezentative până la probleme cu buclele de feedback. Este esențial să fiți la curent cu cele mai recente evoluții și să stabiliți standarde de proces și un cadru robust pentru a contracara diferitele forme de părtinire.
-
Cum prioritizez procesul de adnotare a datelor de antrenament?
Este una dintre cele mai frecvente întrebări pe care ni le punem – care parte a setului de date ar trebui să acordăm prioritate atunci când adnotăm? Este o întrebare validă, mai ales când aveți seturi mari de date. Nu trebuie să adnotați întregul set.
Puteți utiliza tehnici avansate care vă ajută să alegeți o anumită parte a setului de date și să o grupați astfel încât să trimiteți numai subsetul necesar de date pentru adnotare. Astfel, poți trimite cele mai importante informații despre succesul modelului tău.
-
Cum rezolv cazurile excepționale?
Tratarea cazurilor excepționale poate fi o provocare pentru fiecare model ML. Chiar dacă modelul ar putea funcționa din punct de vedere tehnic, s-ar putea să nu reducă afacerea atunci când vine vorba de satisfacerea nevoilor dvs. de afaceri.
Deși un model de detectare a vehiculelor poate identifica vehiculele, este posibil să nu poată diferenția în mod fiabil diferitele tipuri de vehicule. De exemplu – recunoașterea ambulanțelor de la alte tipuri de dube. Numai atunci când modelul poate fi bazat pentru a identifica modele specifice, algoritmul de detectare a vehiculului poate dicta codurile de siguranță.Pentru a contracara această provocare, având om-în-buclă feedback-ul și învățarea supravegheată sunt esențiale. Soluția constă în utilizarea căutării de similaritate și filtrarea întregului set de date pentru a aduna imagini similare. Cu aceasta, vă puteți concentra pe adnotarea doar a subsetului de imagini similare și să-l îmbunătățiți folosind metoda human-in-the-loop.
-
Există etichete specifice de care trebuie să fiu conștient?
Deși ai putea fi tentat să oferi imaginilor tale cea mai orientată etichetare pentru detalii, s-ar putea să nu fie întotdeauna necesar sau ideal. Cantitatea mare de timp și costuri necesare pentru a oferi fiecărei imagini un nivel granular de detalii și precizie este greu de atins.
Dacă aveți claritate cu privire la cerințele modelului, vă recomandăm să fiți excesiv de prescriptiv sau să solicitați cea mai mare precizie în adnotarea datelor.
-
Cum țineți cont de cazurile marginale?
Luați în considerare cazurile marginale atunci când vă pregătiți strategia de adnotare a datelor. În primul rând, totuși, trebuie să înțelegeți că este imposibil să anticipați fiecare caz marginal pe care l-ați putea întâlni. În schimb, puteți alege o gamă de variabilitate și o strategie care poate descoperi cazurile marginale pe măsură ce apar și să le abordeze la timp.
-
În ce mod pot gestiona ambiguitatea datelor?
Ambiguitatea în setul de date este destul de comună și ar trebui să știți cum să o faceți pentru adnotare precisă. De exemplu, o imagine a unui măr pe jumătate copt ar putea fi etichetată ca un măr verde sau un măr roșu.
Cheia pentru rezolvarea unei astfel de ambiguități are instrucțiuni clare de la început. În primul rând, asigurați o comunicare constantă între adnotatori și experții în domeniu. Stabiliți o regulă standard prin anticiparea unei astfel de ambiguități și definirea standardelor care pot fi implementate în întreaga forță de muncă.
-
Există modalități de a îmbunătăți performanța modelului în producție?
Deoarece mediul de testare și datele de producție diferă, probabil că vor exista abateri de performanță după ceva timp. Nu te poți aștepta ca un model să învețe lucruri la care nu a fost expus în timpul antrenamentului.
Încercați să păstrați datele de testare în ton cu datele de producție în schimbare. De exemplu, reantrenați-vă modelul, implicați etichetatoare umane, îmbunătățiți datele cu scenarii mai precise și reprezentative și retestați și utilizați-le în producție.
-
Pe cine mă adresez pentru adnotarea nevoilor de date de antrenament?
Fiecare afacere are de câștigat din dezvoltarea modelelor ML. Nu fiecare entitate comercială este echipată cu know-how tehnic sau expert echipele de etichetare a datelor pentru a transforma datele brute în informații valoroase. Ar trebui să îl puteți folosi pentru a obține un avantaj competitiv.
Deși un model de detectare a vehiculelor poate identifica vehiculele, este posibil să nu poată diferenția în mod fiabil diferitele tipuri de vehicule. De exemplu – recunoașterea ambulanțelor de la alte tipuri de dube. Numai atunci când modelul poate fi bazat pentru a identifica modele specifice, algoritmul de detectare a vehiculului poate dicta codurile de siguranță.Deși există aspecte, ați putea fi în căutarea unui partener de formare a datelor, fiabilitatea, experiența și cunoștințele subiectului sunt câteva dintre primele trei puncte de reținut. Luați în considerare acestea înainte de a apela la un furnizor de servicii terț de încredere.
Conducerea listei de furnizorii de servicii de etichetare a datelor exacte și de încredere este Shaip. Folosim analize avansate, echipe de experiență și experți în domeniu pentru toate etichetarea și adnotarea datelor are nevoie. În plus, respectăm o procedură standard care ne-a ajutat să dezvoltăm proiecte de top-end de adnotare și etichetare pentru companiile de top.
