Le 10 principali domande frequenti sull'etichettatura dei dati

Queste sono le 10 domande più frequenti (FAQ) sull'etichettatura dei dati

Ogni ingegnere ML desidera sviluppare un modello di intelligenza artificiale affidabile e accurato. Dati spendono gli scienziati quasi 80% del loro tempo etichettando e aumentando i dati. Ecco perché le prestazioni del modello dipendono dalla qualità dei dati utilizzati per addestrarlo.

Poiché ci siamo occupati delle diverse esigenze dei progetti di intelligenza artificiale delle aziende, ci imbattiamo in alcune domande che i nostri clienti aziendali ci pongono frequentemente o richiedono chiarezza. Quindi abbiamo deciso di fornire un riferimento pronto su come il nostro team di esperti sviluppa dati di addestramento standard per addestrare accuratamente i modelli ML.

Prima di navigare tra le FAQ, stabiliamone alcune nozioni di base sull'etichettatura dei dati e la sua importanza.

Che cos'è l'etichettatura dei dati?

L'etichettatura dei dati è la fase di pre-elaborazione dell'etichettatura o dell'etichettatura dei dati, come immagini, audio o video, per aiutare i modelli ML e consentire loro di fare previsioni accurate.

L'etichettatura dei dati non deve essere limitata alla fase iniziale dello sviluppo del modello di apprendimento automatico, ma può continuare dopo la distribuzione per migliorare ulteriormente l'accuratezza delle previsioni.

Importanza dell'etichettatura dei dati

Annotazione dei dati Etichettando i dati in base alla classe dell'oggetto, il modello ML viene addestrato per identificare classi di oggetti simili, senza codifica dei dati – durante la produzione.

L'etichettatura dei dati è una fase critica di pre-elaborazione che aiuta a costruire un modello accurato in grado di comprendere in modo affidabile gli ambienti del mondo reale. Set di dati accuratamente etichettati garantire previsioni precise e algoritmi di alta qualità.

Comunemente Domande

Ecco, come promesso, un riferimento pronto per tutte le domande che potresti avere e il errori che puoi evitare durante qualsiasi fase del ciclo di vita dello sviluppo.

  1. Come dai un senso ai dati?

    Come azienda, potresti aver raccolto un'enorme quantità di dati e ora desideri, si spera, estrarre informazioni chiave o informazioni preziose dai dati.

    Tuttavia, senza una chiara comprensione dei requisiti del progetto o degli obiettivi aziendali, non sarai in grado di utilizzare concretamente i dati di formazione. Quindi non iniziare a setacciare i tuoi dati per trovare schemi o significati. Invece, vai con uno scopo preciso in modo da non trovare soluzioni ai problemi sbagliati.

  2. I dati di addestramento sono un buon rappresentante dei dati di produzione? Se no, come lo identifico?

    Anche se potresti non averlo considerato, i dati etichettati su cui stai addestrando il tuo modello potrebbero essere significativamente diversi dall'ambiente di produzione.

    Come identificare? Cerca i segni rivelatori. Il tuo modello ha funzionato bene in un ambiente di test e notevolmente meno durante la produzione.

    Soluzione?

    Contatta gli esperti aziendali o di dominio per comprendere i requisiti esatti in modo accurato.

Discutiamo oggi del tuo requisito di annotazione dei dati.

  1. Come mitigare i pregiudizi?

    L'unica soluzione per mitigare le distorsioni è essere proattivi nell'eliminare le distorsioni prima che vengano introdotte nel modello.

    La distorsione dei dati potrebbe essere in qualsiasi forma, da set di dati non rappresentativi a problemi con i circuiti di feedback. Tenere il passo con gli ultimi sviluppi e stabilire solidi standard di processo e un quadro è essenziale per contrastare le diverse forme di pregiudizio.

  2. Come posso dare priorità al processo di annotazione dei dati di allenamento?

    È una delle domande più comuni che ci vengono poste: a quale parte del set di dati dovremmo dare la priorità durante l'annotazione? È una domanda valida, soprattutto quando si hanno set di dati di grandi dimensioni. Non è necessario annotare l'intero set.

    Puoi utilizzare tecniche avanzate che ti aiutano a scegliere una parte specifica del tuo set di dati e raggrupparlo in modo da inviare solo il sottoinsieme di dati richiesto per l'annotazione. In questo modo, puoi inviare le informazioni più importanti sul successo del tuo modello.

  3. Come posso aggirare i casi eccezionali?

    Gestire casi eccezionali potrebbe essere difficile per ogni modello ML. Anche se il modello potrebbe funzionare tecnicamente, potrebbe non tagliare l'affare quando si tratta di soddisfare le esigenze della tua azienda.

    Etichettatura dei dati Sebbene un modello di rilevamento dei veicoli sia in grado di identificare i veicoli, potrebbe non essere in grado di distinguere tra i vari tipi di veicoli in modo affidabile. Ad esempio, riconoscere le ambulanze da altri tipi di furgoni. Solo quando è possibile fare affidamento sul modello per identificare modelli specifici, l'algoritmo di rilevamento del veicolo può dettare i codici di sicurezza.

    Per contrastare questa sfida, avere umano-in-the-loop feedback e apprendimento supervisionato sono fondamentali. La soluzione sta nell'usare la ricerca per similarità e il filtraggio attraverso l'intero set di dati per raccogliere immagini simili. Con questo, puoi concentrarti sull'annotazione solo del sottoinsieme di immagini simili e migliorarlo usando il metodo human-in-the-loop.

  4. Ci sono etichette specifiche di cui devo essere a conoscenza?

    Anche se potresti essere tentato di fornire l'etichettatura più orientata ai dettagli per le tue immagini, potrebbe non essere sempre necessaria o ideale. L'enorme quantità di tempo e costi necessari per conferire a ogni immagine un livello granulare di dettagli e precisione è difficile da ottenere.

    È consigliabile essere eccessivamente prescrittivi o richiedere la massima precisione nell'annotazione dei dati quando si ha chiarezza sui requisiti del modello.

  5. Come si contabilizzano i casi limite?

    Tieni conto dei casi limite quando prepari la tua strategia di annotazione dei dati. Innanzitutto, tuttavia, devi capire che è impossibile anticipare ogni caso limite che potresti incontrare. Invece, puoi scegliere un intervallo di variabilità e una strategia in grado di scoprire i casi limite quando e quando si presentano e affrontarli in tempo.

  6. In che modo posso gestire l'ambiguità dei dati?

    L'ambiguità nel set di dati è abbastanza comune e dovresti sapere come gestirla per un'annotazione accurata. Ad esempio, l'immagine di una mela mezza matura potrebbe essere etichettata come una mela verde o una mela rossa.

    La chiave per risolvere tale ambiguità ha istruzioni chiare fin dall'inizio. In primo luogo, garantire una comunicazione costante tra gli annotatori e gli esperti in materia. Avere una regola standard in atto anticipando tale ambiguità e definendo standard che possono essere implementati in tutta la forza lavoro.

  7. Esistono modi per migliorare le prestazioni del modello in produzione?

    Poiché l'ambiente di test ei dati di produzione differiscono, è inevitabile che si verifichino deviazioni nelle prestazioni dopo un po' di tempo. Non puoi aspettarti che un modello impari cose a cui non è stato esposto durante l'allenamento.

    Cerca di mantenere i dati di test in sintonia con i dati di produzione in evoluzione. Ad esempio, riqualifica il tuo modello, coinvolgi etichettatori umani, migliora i dati con scenari più accurati e rappresentativi, testali nuovamente e utilizzali in produzione.

  8. A chi mi rivolgo per l'annotazione delle esigenze relative ai dati di addestramento?

    Ogni azienda ha qualcosa da guadagnare dallo sviluppo di modelli ML. Non tutte le entità aziendali sono dotate di know-how tecnico o esperto team di etichettatura dei dati per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose. Dovresti essere in grado di usarlo per ottenere un vantaggio competitivo.

Sebbene ci siano aspetti che potresti cercare in un partner di formazione dati, affidabilità, esperienza e conoscenza della materia sono alcuni dei primi tre punti da ricordare. Considerali prima di rivolgerti a un fornitore di servizi di terze parti affidabile.

In testa alla lista di fornitori di servizi di etichettatura dei dati accurati e affidabili è Shaip. Utilizziamo analisi avanzate, team di esperienza ed esperti in materia per tutte le tue etichette e annotazione dei dati necessità. Inoltre, seguiamo una procedura standard che ci ha aiutato a sviluppare progetti di annotazione ed etichettatura di fascia alta per aziende leader.

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