Всеки ML инженер иска да разработи надежден и точен AI модел. Данни учените харчат почти 80% от времето им за етикетиране и увеличаване на данните. Ето защо производителността на модела зависи от качеството на данните, използвани за обучението му.
Тъй като се грижим за разнообразните нужди на бизнеса от AI проекти, се натъкваме на няколко въпроса, които нашите бизнес клиенти често ни задават или изискват яснота. Затова решихме да предоставим готова справка за това как нашият експертен екип разработва данни за златен стандарт за обучение, за да обучи точно ML модели.
Преди да се ориентираме в ЧЗВ, нека изложим някои основи на етикетирането на данни и значението му.
Какво е етикетиране на данни?
Етикетирането на данни е стъпката на предварителна обработка на етикетиране или маркиране на данни, като изображения, аудио или видео, за да помогнете на ML моделите и им позволяват да правят точни прогнози.
Етикетирането на данни не трябва да се ограничава до началния етап на разработване на модела за машинно обучение, но може да продължи след внедряването, за да подобри допълнително точността на прогнозите.
Значение на етикетирането на данни
Етикетирането на данни е критична стъпка за предварителна обработка, която помага за изграждането на точен модел, който може надеждно да разбере реалните среди. Точно етикетирани набори от данни гарантира прецизни прогнози и висококачествени алгоритми.
Често задавани въпроси
Тук, както беше обещано, има готов справочник за всички въпроси, които може да имате и грешки, които можете да избегнете по време на всеки етап от жизнения цикъл на разработката.
Как разбирате данните?
Като бизнес може да сте събрали огромно количество данни и сега искате – да се надяваме – да извлечете ключови прозрения или ценна информация от данните.
Но без ясно разбиране на изискванията на вашия проект или бизнес целите вие няма да можете да използвате на практика данните от обучението. Така че не започвайте да пресявате данните си, за да намерите модели или значение. Вместо това влезте с определена цел, за да не намерите решения на грешните проблеми.
Данните за обучението добър представител ли са на производствените данни? Ако не, как да го идентифицирам?
Въпреки че може да не сте го обмислили, етикетираните данни, върху които обучавате вашия модел, може да се различават значително от производствената среда.
Как да идентифицираме? Потърсете сигналните знаци. Вашият модел се представи добре в тестова среда и забележително по-слабо по време на производство.
Решение?
Свържете се с експертите по бизнеса или домейна, за да разберете точно точните изисквания.
-
Как да смекчим пристрастията?
Единственото решение за смекчаване на отклоненията е да бъдете проактивни в елиминирането на отклоненията, преди те да бъдат въведени във вашия модел.
Изкривяването на данните може да бъде под всякаква форма – от непредставителни набори от данни до проблеми с обратната връзка. Да сте в крак с най-новите разработки и да установите стабилни стандарти и рамка за процеси е от съществено значение за противодействие на различните форми на пристрастия.
-
Как да приоритизирам моя процес на анотиране на данни за обучение?
Това е един от най-честите въпроси, които ни задават – коя част от набора от данни трябва да приоритизираме, когато коментираме? Това е валиден въпрос, особено когато имате големи масиви от данни. Не е нужно да анотирате целия набор.
Можете да използвате усъвършенствани техники, които ви помагат да изберете конкретна част от вашия набор от данни и да го групирате, така че да изпратите само необходимия поднабор от данни за анотация. По този начин можете да изпратите най-важната информация за успеха на вашия модел.
-
Как да заобиколя изключителни случаи?
Справянето с изключителни случаи може да бъде предизвикателство за всеки ML модел. Въпреки че моделът може да работи технически, той може да не отстрани сделката, когато става въпрос за обслужване на вашите бизнес нужди.
За да се противопоставим на това предизвикателство, имайки човек в цикъла обратната връзка и контролираното обучение са от решаващо значение. Решението се крие в използването на търсене по сходство и филтриране през целия набор от данни за събиране на подобни изображения. С това можете да се съсредоточите върху анотирането само на подмножеството от подобни изображения и да го подобрите с помощта на метода на човек в цикъла.
-
Има ли някакви специфични етикети, за които трябва да знам?
Въпреки че може да се изкушите да предоставите най-подробно ориентираното етикетиране за вашите изображения, това може да не винаги е необходимо или идеално. Самото количество време и разходи, които ще са необходими, за да се даде на всяко изображение детайлно ниво на детайлност и прецизност, е трудно постижимо.
Препоръчително е да бъдете прекалено предписващи или да изисквате най-висока точност в анотацията на данните, когато имате яснота относно изискванията на модела.
-
Как отчитате крайните случаи?
Отчитайте крайните случаи, когато изготвяте стратегията си за анотиране на данни. Първо обаче трябва да разберете, че е невъзможно да предвидите всеки ръбов случай, на който може да се натъкнете. Вместо това можете да изберете диапазон на променливост и стратегия, която може да открие крайни случаи, когато и когато се появят, и да ги адресира навреме.
-
По какъв начин мога да управлявам неяснотата на данните?
Неяснотата в набора от данни е доста често срещана и трябва да знаете как да се справите с нея за точна анотация. Например, изображение на полуузряла ябълка може да бъде обозначено като зелена ябълка или червена ябълка.
Ключът към разрешаването на такава неяснота има ясни инструкции от самото начало. Първо, осигурете постоянна комуникация между анотаторите и експертите по темата. Въведете стандартно правило, като предвидите такава неяснота и дефинирате стандарти, които могат да бъдат приложени в цялата работна сила.
-
Има ли някакви начини за подобряване на производителността на модела в производството?
Тъй като тестовата среда и производствените данни се различават, след известно време е задължително да има отклонения в производителността. Не можете да очаквате модел да научи неща, на които не е бил изложен по време на обучението.
Опитайте се да поддържате данните от тестването в синхрон с променящите се производствени данни. Например, преквалифицирайте своя модел, включете човешки етикети, подобрете данните с по-точни и представителни сценарии и ги тествайте повторно и ги използвайте в производството.
-
Към кого да се обърна за моята анотация на нуждите от данни за обучение?
Всеки бизнес има какво да спечели от разработването на ML модели. Не всеки бизнес субект разполага с техническо ноу-хау или експерт екипи за етикетиране на данни за трансформиране на необработените данни в ценна информация. Трябва да можете да го използвате, за да спечелите конкурентно предимство.
Въпреки че има аспекти, които може да търсите в партньор за обучение по данни, надеждността, опитът и познанията по темата са някои от трите най-важни точки, които трябва да запомните. Помислете за тях, преди да потърсите надежден доставчик на услуги от трета страна.
Начело в списъка на точни и надеждни доставчици на услуги за етикетиране на данни е Shaip. Ние използваме усъвършенствани анализи, екипи с опит и експерти по темата за всички ваши етикети и анотация на данни потребности. Освен това следваме стандартна процедура, която ни помогна да разработим проекти за анотация и етикетиране от най-висок клас за водещи фирми.
