Важливість розмітки даних для машинного навчання
Розмітка даних є критично важливим етапом у процесі навчання моделей машинного навчання. Ці моделі аналізують закономірності та тенденції в даних, щоб приймати обґрунтовані рішення.
Давайте розглянемо, що таке розмітка даних і які інструменти існують для її здійснення.
Що таке розмітка даних?
Розмітка даних – це процес присвоєння описових міток або тегів даним для їх ідентифікації та класифікації. Цей процес охоплює різні види даних, такі як текст, зображення, відео, аудіо та інші форми неструктурованих даних. Дані з мітками потім застосовуються для навчання алгоритмів машинного навчання, які ідентифікують закономірності та роблять прогнози.
Точність і якість розмітки даних суттєво впливають на ефективність моделей машинного навчання. Розмітка може виконуватися як вручну людьми, так і за допомогою інструментів автоматизації. Основна мета розмітки даних – перетворити неструктуровані дані у структурований формат, який буде зрозумілим для машин.
Розглянемо приклад у сфері розпізнавання зображень. Уявімо, що потрібно навчити модель машинного навчання розрізняти котів і собак на фотографіях.
Для цього на першому етапі необхідно розмітити набір зображень, позначивши їх як «кіт» або «собака». Саме цей процес призначення міток і є розміткою даних.
Анотатор переглядає кожне зображення та вручну додає відповідну мітку, створюючи таким чином розмічений набір даних, який можна використовувати для навчання моделі машинного навчання.
Як це працює?
Процес розмітки даних включає в себе декілька етапів:
Збір даних
На першому етапі необхідно зібрати дані, які потрібно розмітити. Це можуть бути різні типи даних: зображення, текст, аудіо або відео.
Інструкції щодо розмітки
Після збору даних розробляються інструкції, які визначають, які мітки або теги будуть присвоюватися даним. Ці інструкції допомагають забезпечити відповідність розмічених даних цілям машинного навчання та підтримувати послідовність у розмітці.
Анотація
Фактичне розміщення міток на даних виконується анотаторами, які навчені застосовувати інструкції до даних. Це може виконуватися як вручну, так і автоматизовано за допомогою заданих правил та алгоритмів.
Контроль якості
Для підвищення точності розмічених даних застосовуються заходи контролю якості. Це може включати метрику IAA, де декілька анотаторів розмічують одні і ті ж дані, і їхні результати порівнюються для узгодження та виявлення помилок.
Інтеграція з моделями машинного навчання
Після розмітки даних та впровадження контролю якості, розмічені дані інтегруються з моделями машинного навчання для їх навчання та покращення точності.
Різні підходи до розмітки даних
Розмітка даних може проводитися різними методами, кожен з яких має свої переваги та недоліки. Ось деякі з поширених підходів:
#1. Ручна розмітка
Це традиційний метод розмітки, коли люди вручну анотують дані. Анотатор переглядає дані та додає до них мітки або теги відповідно до встановлених інструкцій.
#2. Напівавтоматична розмітка
Цей метод поєднує ручну та автоматичну розмітку. Невелика частина даних розмічається вручну, а мітки використовуються для навчання моделі машинного навчання, яка може автоматично розмітити решту даних. Цей підхід є ефективнішим, але може бути менш точним, ніж ручна розмітка.
#3. Активне навчання
Це ітеративний підхід, при якому модель машинного навчання визначає дані, що є найбільш невизначеними, і запитує анотатора, щоб він їх розмітив.
#4. Трансферне навчання
Цей метод використовує вже розмічені дані з інших проєктів або доменів для навчання моделі для поточного завдання. Він може бути корисним, якщо в проєкті недостатньо розмічених даних.
#5. Краудсорсинг
Це залучення великої групи людей через онлайн-платформу для виконання розмітки. Краудсорсинг може бути економічно вигідним для швидкої розмітки великих обсягів даних, але може бути складно забезпечити точність та послідовність.
#6. Розмітка на основі моделювання
Цей підхід використовує комп’ютерне моделювання для створення розмічених даних. Він може бути корисним, коли важко отримати дані з реального світу або потрібно швидко згенерувати великі обсяги розмічених даних.
Вибір конкретного методу залежить від вимог проєкту та цілей розмітки.
Поширені типи розмітки даних
- Розмітка зображень
- Розмітка відео
- Розмітка аудіо
- Текстова розмітка
- Розмітка даних датчиків
- 3D розмітка
Для різних видів даних і завдань застосовуються різні типи розмітки. Наприклад, розмітка зображень використовується для виявлення об’єктів, тоді як текстова розмітка – для завдань обробки природної мови.
Розмітка аудіо може використовуватися для розпізнавання мовлення або виявлення емоцій, а розмітка даних датчиків – для застосунків Інтернету речей (IoT).
3D розмітка використовується у розробці автономних транспортних засобів та програмах віртуальної реальності.
Рекомендації щодо розмітки даних
#1. Чіткі інструкції
Необхідно встановити чіткі інструкції для розмітки даних. Ці інструкції повинні містити визначення міток, приклади їх застосування, а також правила обробки неоднозначних випадків.
#2. Кілька анотаторів
Точність можна підвищити, коли різні анотатори розмічують одні і ті ж дані. Метрика узгодженості між анотаторами (IAA) використовується для оцінки рівня узгодження між ними.
#3. Стандартизований процес
Слід дотримуватися визначеного процесу розмітки даних, щоб забезпечити узгодженість між різними анотаторами та завданнями розмітки. Процес повинен включати перевірку якості розмічених даних.
#4. Контроль якості
Заходи контролю якості, такі як регулярні перевірки, перехресна перевірка та вибірка даних, є важливими для забезпечення точності та надійності розмічених даних.
#5. Різноманітні дані
При виборі даних для розмітки важливо обрати різноманітну вибірку, яка представлятиме повний діапазон даних, з якими працюватиме модель. Це можуть бути дані з різних джерел з різними характеристиками.
#6. Відстеження та оновлення міток
У міру вдосконалення моделі машинного навчання може знадобитися оновлення та уточнення розмічених даних. Важливо стежити за продуктивністю моделі та оновлювати мітки, якщо це необхідно.
Застосування
Розмітка даних є критично важливим кроком у проєктах машинного навчання та аналізу даних. Ось кілька поширених випадків застосування:
- Розпізнавання зображень та відео
- Обробка природної мови
- Автономні транспортні засоби
- Виявлення шахрайства
- Аналіз настроїв
- Медична діагностика
Це лише деякі приклади. Будь-який проєкт машинного навчання, який передбачає класифікацію або прогнозування, може отримати користь від використання розмічених даних.
В Інтернеті існує багато інструментів для розмітки даних. Далі наведено огляд найкращих з них.
Label Studio
Label Studio – це інструмент для розмітки даних з відкритим кодом, розроблений Heartex, який надає інтерфейси для анотацій тексту, зображень, аудіо та відеоданих. Він відомий своєю гнучкістю та простотою використання.
Інструмент швидко встановлюється та може використовуватись для створення власних інтерфейсів або застосування готових шаблонів. Користувачі можуть створювати власні завдання анотації та робочі процеси за допомогою інструментів перетягування.
Label Studio підтримує інтеграцію за допомогою веб-хуків, Python SDK та API, що спрощує його інтеграцію у конвеєри машинного навчання.
Інструмент доступний у двох версіях: Community та Enterprise.
Community Edition є безкоштовною та підтримує обмежену кількість користувачів і проєктів, тоді як Enterprise Edition – це платна версія з розширеною підтримкою.
Labelbox
Labelbox – це хмарна платформа для розмітки даних, яка надає інструменти для керування даними, розмітки даних і машинного навчання. Основна перевага Labelbox – можливості розмітки за допомогою ШІ, що прискорює процес розмітки та підвищує її точність.
Платформа пропонує настроюваний механізм обробки даних, що допомагає командам створювати якісні навчальні дані для моделей машинного навчання.
Keylabs
Keylabs – це ще одна платформа для розмітки даних з розширеними можливостями та системами керування. Keylabs можна налаштувати та розмістити локально, а права користувачів можна призначити для кожного проєкту або для всієї платформи.
Платформа працює з великими наборами даних без втрати ефективності та точності. Вона підтримує широкий спектр функцій анотацій, таких як z-порядок, зв’язки “батьківський/дочірній”, часові шкали об’єктів, візуальну ідентифікацію та створення метаданих.
Іншою важливою функцією KeyLabs є підтримка командної роботи та співпраці. Платформа пропонує керування доступом на основі ролей, моніторинг активності в реальному часі та інструменти для обміну повідомленнями та зворотного зв’язку, які допомагають командам працювати ефективніше.
Анотації також можна завантажувати на платформу. Keylabs – ідеальний інструмент для розмітки даних для окремих користувачів та дослідників.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth – це сервіс розмітки даних від Amazon Web Services (AWS), який допомагає створювати високоточні навчальні набори даних для моделей машинного навчання.
Сервіс пропонує автоматичну розмітку даних, вбудовані робочі процеси та керування виконавцями, що прискорює та спрощує процес розмітки.
SageMaker дозволяє створювати кастомні робочі процеси для конкретних завдань розмітки. Це допомагає скоротити час і витрати на розмітку великих обсягів даних.
Сервіс пропонує систему керування виконавцями, що дозволяє легко масштабувати процеси розмітки. Amazon SageMaker Ground Truth є популярним вибором серед фахівців з обробки даних та інженерів машинного навчання.
Висновок
Сподіваємося, що ця стаття допомогла вам краще зрозуміти, що таке розмітка даних та які інструменти для неї існують. Також вам може бути цікаво дізнатися про виявлення даних, щоб знайти корисні закономірності в даних.