Секретний соус до машинного навчання [+ 4 Tools]

| | 0 Comments| 12:43 PM
Categories:

Позначення даних є важливим для навчання моделей машинного навчання, які використовуються для прийняття рішень на основі шаблонів і тенденцій у даних.

Давайте подивимося, що таке маркування даних і різні інструменти для його виконання.

Що таке маркування даних?

Позначення даних — це процес призначення описових тегів або міток даним, щоб допомогти їх ідентифікувати та класифікувати. Він включає різні типи даних, такі як текст, зображення, відео, аудіо та інші форми неструктурованих даних. Дані з мітками потім використовуються для навчання алгоритмів машинного навчання ідентифікації шаблонів і прогнозування.

Точність і якість маркування можуть значно вплинути на продуктивність моделей ML. Це може бути зроблено вручну людьми або за допомогою засобів автоматизації. Основною метою маркування даних є перетворення неструктурованих даних у структурований формат, який може бути легко зрозумілим і проаналізованим машинами.

Гарним прикладом маркування даних може бути контекст розпізнавання зображень. Припустімо, ви хочете навчити модель машинного навчання розпізнавати котів і собак на зображеннях.

Щоб це зробити, по-перше, вам потрібно буде позначити набір зображень як «кішка» або «собака», щоб модель могла навчатися на цих позначених прикладах. Процес призначення цих міток зображенням називається маркуванням даних.

Анотатор переглядає кожне зображення та вручну призначає йому відповідну мітку, створюючи позначений набір даних, який можна використовувати для навчання моделі машинного навчання.

Як це працює?

Існують різні кроки, пов’язані з виконанням маркування даних. Це включає:

Збір даних

Першим кроком у процесі маркування даних є збір даних, які потрібно позначити. Це може включати різні типи даних, наприклад зображення, текст, аудіо або відео.

Рекомендації щодо маркування

Як тільки дані будуть зібрані, створюються вказівки щодо маркування, які визначають мітки або теги, які будуть призначені даним. Ці вказівки допомагають переконатися, що позначені дані відповідають поточній діяльності ML і підтримувати послідовність у маркуванні.

Анотація

Фактичне маркування даних виконується анотаторами або маркувальниками, які навчені застосовувати вказівки щодо маркування до даних. Це може бути зроблено вручну людьми або за допомогою автоматизованих процесів із використанням заздалегідь визначених правил і алгоритмів.

Контроль якості

Для підвищення точності маркованих даних вживаються заходи контролю якості. Це включає в себе метрику IAA, коли кілька анотаторів позначають ті самі дані, а їхнє позначення порівнюється для узгодженості та перевірки якості для виправлення помилок у позначенні.

Інтеграція з моделями машинного навчання

Після позначення даних і впровадження заходів контролю якості позначені дані можна інтегрувати з моделями машинного навчання для навчання та підвищення їх точності.

  Коли Discovery Plus буде доступний на PS4?

Різні підходи до маркування даних

Позначення даних можна виконувати різними способами, кожен з яких має свої переваги та недоліки. Серед поширених методів:

#1. Ручне маркування

Це традиційна техніка маркування даних, коли люди вручну коментують дані. Дані переглядаються анотатором, який потім додає до них мітки або теги відповідно до стандартних процедур.

#2. Напівконтрольоване маркування

Це поєднання ручного та автоматичного маркування. Менша частина даних класифікується вручну, а мітки потім використовуються для навчання моделі машинного навчання, яка може автоматично позначати решту даних. Цей підхід може бути не таким точним, як маркування вручну, але він більш ефективний.

#3. Активне навчання

Це ітеративний підхід до маркування даних, коли модель машинного навчання визначає точки даних, які є найбільш невизначеними, і просить людину позначити їх.

#4. Трансфер навчання

Цей метод використовує вже існуючі позначені дані з діяльності або домену, які пов’язані з навчанням моделі для поточного завдання. Якщо в проекті недостатньо позначених даних, цей метод може бути корисним.

#5. Краудсорсинг

Це передбачає аутсорсинг завдання маркування великій групі людей через онлайн-платформу. Краудсорсинг може бути економічно ефективним способом швидкого маркування великих обсягів даних, але може бути важко перевірити точність і послідовність.

#6. Маркування на основі моделювання

Цей підхід передбачає використання комп’ютерного моделювання для створення позначених даних для конкретного завдання. Це може бути корисно, коли дані реального світу важко отримати або коли є потреба швидко згенерувати великі обсяги позначених даних.

Кожен метод має свої сильні та слабкі сторони. Це залежить від конкретних вимог проекту та цілей завдання маркування.

Поширені типи маркування даних

  • Маркування зображення
  • Маркування відео
  • Маркування звуку
  • Текстове маркування
  • Маркування датчика
  • 3D маркування

Для різних типів даних і завдань використовуються різні типи маркування даних.

Наприклад, маркування зображень зазвичай використовується для виявлення об’єктів, тоді як маркування тексту використовується для завдань обробки природної мови.

Позначення аудіо можна використовувати для розпізнавання мовлення або виявлення емоцій, а позначення датчиків можна використовувати для програм Інтернету речей (IoT).

3D-маркування використовується для таких завдань, як розробка автономних транспортних засобів або програм віртуальної реальності.

Найкращі практики щодо маркування даних

#1. Визначте чіткі вказівки

Слід встановити чіткі вказівки щодо маркування даних. Ці вказівки мають містити визначення міток, приклади застосування міток та інструкції щодо поводження з неоднозначними випадками.

#2. Використовуйте кілька анотаторів

Точність можна підвищити, коли різні анотатори позначають однакові дані. Показники погодження між анотаторами (IAA) можна використовувати для оцінки рівня узгодженості між різними анотаторами.

  Як змінити логотип плану в Microsoft Planner

#3. Використовуйте стандартизований процес

Слід дотримуватися визначеного процесу для маркування даних, щоб забезпечити узгодженість між різними анотаторами та завданнями маркування. Процес має включати процес перегляду для перевірки якості позначених даних.

#4. Контроль якості

Заходи контролю якості, такі як регулярні перегляди, перехресна перевірка та вибірка даних, є важливими для забезпечення точності та надійності позначених даних.

#5. Позначайте різноманітні дані

Вибираючи дані для позначення, важливо вибрати різноманітну вибірку, яка представлятиме повний діапазон даних, з якими працюватиме модель. Це може включати дані з різних джерел з різними характеристиками, що охоплюють широкий спектр сценаріїв.

#6. Відстежуйте та оновлюйте мітки

У міру вдосконалення моделі машинного навчання може знадобитися оновити й уточнити позначені дані. Важливо стежити за його продуктивністю та за потреби оновлювати мітки.

Випадки використання

Позначення даних є критично важливим кроком у проектах машинного навчання та аналізу даних. Ось кілька поширених випадків використання маркування даних:

  • Розпізнавання зображень і відео
  • Обробка природної мови
  • Автономні транспортні засоби
  • Виявлення шахрайства
  • Аналіз настроїв
  • Медичний діагноз

Це лише кілька прикладів використання маркування даних. Будь-яке застосування машинного навчання або аналізу даних, яке передбачає класифікацію або прогнозування, може отримати вигоду від використання мічених даних.

В Інтернеті є багато інструментів для маркування даних, кожен із яких має власний набір функцій і можливостей. І тут ми склали список найкращих інструментів для маркування даних.

Студія етикеток

Label Studio — це інструмент для маркування даних із відкритим кодом, розроблений Heartex, який надає низку інтерфейсів анотацій для тексту, зображень, аудіо та відеоданих. Цей інструмент відомий своєю гнучкістю та простотою використання.

Він призначений для швидкого встановлення та може використовуватися для створення користувальницьких інтерфейсів користувача або готових шаблонів маркування. Це полегшує користувачам створення власних завдань анотації та робочих процесів за допомогою інтерфейсу перетягування.

Label Studio також надає низку варіантів інтеграції, включаючи веб-хуки, Python SDK і API, що дозволяє користувачам легко інтегрувати інструмент у свої конвеєри ML/AI.

Він доступний у двох версіях – Community та Enterprise.

Видання Community можна завантажити безкоштовно, і ним може користуватися кожен. Він має базові функції та підтримує обмежену кількість користувачів і проектів. Тоді як версія Enterprise є платною версією, яка підтримує більші команди та складніші випадки використання.

  6 найкращих інструментів безпеки та керування подіями (SIEM), які варто перевірити у 2020 році

Коробка для етикеток

Label box — це хмарна платформа для маркування даних, яка надає потужний набір інструментів для керування даними, маркування даних і машинного навчання. Однією з ключових переваг Labelbox є його можливості маркування за допомогою ШІ, які допомагають прискорити процес маркування даних і підвищити точність маркування.

Він пропонує настроюваний механізм обробки даних, розроблений, щоб допомогти командам із вивчення даних швидко й ефективно створювати високоякісні навчальні дані для моделей машинного навчання.

Ключові лабораторії

Keylabs — ще одна чудова платформа для маркування даних, яка пропонує розширені функції та системи керування для надання високоякісних послуг анотації. Keylabs можна налаштувати та підтримувати локально, а ролі користувачів і дозволи можна призначити кожному окремому проекту або доступу до платформи в цілому.

Він має досвід роботи з великими наборами даних без шкоди для ефективності та точності. Він підтримує різноманітні функції анотацій, такі як z-порядок, зв’язки «батьківський/дочірній», часові шкали об’єктів, унікальну візуальну ідентифікацію та створення метаданих.

Іншою ключовою особливістю KeyLabs є підтримка командного керування та співпраці. Він пропонує керування доступом на основі ролей, моніторинг активності в реальному часі та вбудовані засоби обміну повідомленнями та зворотного зв’язку, які допомагають командам працювати разом ефективніше.

Існуючі анотації також можна завантажити на платформу. Keylabs ідеально підходить для окремих осіб і дослідників, яким потрібен швидкий, ефективний і гнучкий інструмент для маркування даних.

Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth — це повністю керована служба маркування даних, надана Amazon Web Services (AWS), яка допомагає організаціям створювати високоточні навчальні набори даних для моделей машинного навчання.

Він пропонує різноманітні функції, такі як автоматичне маркування даних, вбудовані робочі процеси та керування робочою силою в реальному часі, щоб зробити процес маркування швидшим і ефективнішим.

Однією з ключових особливостей SageMaker є можливість створювати спеціальні робочі процеси, які можна адаптувати до конкретних завдань маркування. Це може допомогти скоротити час і витрати, необхідні для маркування великих обсягів даних.

Крім того, він пропонує вбудовану систему управління робочою силою, яка дозволяє користувачам легко керувати та масштабувати свої завдання з маркування. Його можна масштабувати та налаштовувати, що робить його популярним вибором для спеціалістів з обробки даних та інженерів машинного навчання.

Висновок

Сподіваюся, ця стаття допоможе вам дізнатися про маркування даних та його інструменти. Вам також може бути цікаво дізнатися про виявлення даних, щоб знайти цінні та приховані шаблони в даних.