Elke ML-ingenieur wil 'n betroubare en akkurate KI-model ontwikkel. Data wetenskaplikes spandeer byna 80% van hul tyd etikettering en aanvulling van data. Dit is hoekom die model se werkverrigting afhang van die kwaliteit van die data wat gebruik word om dit op te lei.
Aangesien ons voorsiening gemaak het vir die uiteenlopende KI-projekbehoeftes van besighede, kom ons 'n paar vrae teë wat ons besigheidskliënte ons gereeld vra of duidelikheid vereis. Ons het dus besluit om 'n maklike verwysing te verskaf vir hoe ons kundige span goudstandaard opleidingsdata ontwikkel om ML-modelle akkuraat op te lei.
Voordat ons na die Gereelde Vrae navigeer, laat ons 'n paar neerlê basiese beginsels van data-etikettering en die belangrikheid daarvan.
Wat is data-etikettering?
Data-etikettering is die voorverwerkingstap van etikettering of etikettering van data, soos beelde, oudio of video, om die ML-modelle te help en stel hulle in staat om akkurate voorspellings te maak.
Data-etikettering hoef nie tot die aanvanklike stadium van masjienleermodel-ontwikkeling beperk te word nie, maar kan na-ontplooiing voortgaan om die akkuraatheid van die voorspellings verder te verbeter.
Belangrikheid van data-etikettering
Deur die data op grond van die objekklas te benoem, word die ML-model opgelei om soortgelyke klasse voorwerpe te identifiseer – sonder data tagging – tydens produksie.
Data-etikettering is 'n kritieke voorverwerkingstap wat help om 'n akkurate model te bou wat werklike omgewings betroubaar kan verstaan. Akkuraat benoemde datastelle verseker presiese voorspellings en hoë kwaliteit algoritmes.
Algemene vrae
Hier, soos belowe, is 'n gereed verwysing vir al die vrae wat jy mag hê en die foute wat jy kan vermy gedurende enige stadium van die ontwikkelingslewensiklus.
Hoe maak jy sin uit die data?
As 'n besigheid het jy dalk 'n massiewe hoeveelheid data ingesamel, en nou wil jy – hopelik – sleutelinsigte of waardevolle inligting uit die data onttrek.
Maar sonder 'n duidelike begrip van jou projekvereistes of besigheidsdoelwitte, sal jy nie die opleidingsdata prakties kan gebruik nie. Moet dus nie deur jou data begin sif om patrone of betekenis te vind nie. Gaan eerder in met 'n definitiewe doel sodat jy nie oplossings vir die verkeerde probleme kry nie.
Is die opleidingsdata 'n goeie verteenwoordiger van die produksiedata? Indien nie, hoe identifiseer ek dit?
Alhoewel jy dit dalk nie oorweeg het nie, kan die benoemde data waarop jy jou model oefen, aansienlik verskil van die produksie-omgewing.
Hoe om te identifiseer? Soek die waarnemende tekens. Jou model het goed gevaar in 'n toetsomgewing en merkwaardig minder tydens produksie.
Oplossing?
Raak basis met die besigheid- of domeinkundiges om die presiese vereistes akkuraat te verstaan.
-
Hoe om vooroordeel te versag?
Die enigste oplossing om vooroordeel te versag, is om proaktief te wees om vooroordeel uit te skakel voordat dit in jou model ingebring word.
Datavooroordeel kan in enige vorm wees – van nieverteenwoordigende datastelle tot probleme met die terugvoerlusse. Om jouself op hoogte te hou van die jongste ontwikkelings en die vestiging van robuuste prosesstandaarde en raamwerk is noodsaaklik om die verskillende vorme van vooroordeel teë te werk.
-
Hoe prioritiseer ek my opleidingsdata-aantekeningproses?
Dit is een van die mees algemene vrae wat ons gevra word – watter deel van die datastel moet ons prioritiseer wanneer ons annoteer? Dit is 'n geldige vraag, veral as jy groot datastelle het. Jy hoef nie die hele stel te annoteer nie.
Jy kan gevorderde tegnieke gebruik wat jou help om 'n spesifieke deel van jou datastel te kies en dit te groepeer sodat jy net die vereiste subset van data vir annotasie stuur. Op hierdie manier kan jy die belangrikste inligting oor jou model se sukses stuur.
-
Hoe werk ek om uitsonderlike gevalle?
Die hantering van uitsonderlike gevalle kan vir elke ML-model uitdagend wees. Alhoewel die model tegnies kan werk, kan dit dalk nie die ooreenkoms besnoei wanneer dit kom by die voorsiening van u besigheidsbehoeftes nie.
Alhoewel 'n voertuigopsporingsmodel voertuie kan identifiseer, kan dit dalk nie betroubaar tussen verskillende soorte voertuie onderskei nie. Byvoorbeeld – herkenning van ambulanse van ander soorte bakkies. Slegs wanneer daar op die model staatgemaak kan word om spesifieke modelle te identifiseer, kan die voertuigbespeuringsalgoritme die veiligheidskodes dikteer.Om hierdie uitdaging die hoof te bied, het mens-in-die-lus terugvoer en leer onder toesig is krities. Die oplossing lê daarin om ooreenkomstesoektogte te gebruik en deur die hele datastel te filter om soortgelyke beelde te versamel. Hiermee kan u daarop fokus om slegs die subset van soortgelyke beelde te annoteer en dit te verbeter deur die mens-in-die-lus-metode te gebruik.
-
Is daar enige spesifieke etikette waarvan ek bewus moet wees?
Alhoewel jy dalk in die versoeking kom om die mees detail-georiënteerde etikettering vir jou beelde te verskaf, is dit dalk nie altyd nodig of ideaal nie. Die blote hoeveelheid tyd en koste wat dit sal neem om elke beeld 'n fyn vlak van detail en akkuraatheid te gee, is moeilik om te bereik.
Om oorvoorskriftelik te wees of te vra vir die hoogste akkuraatheid in data-aantekeninge word voorgestel wanneer jy duidelikheid het oor die modelvereistes.
-
Hoe reken jy randgevalle?
Hou rekening met randgevalle wanneer u u data-aantekeningstrategie voorberei. Eerstens moet jy egter verstaan dat dit onmoontlik is om elke randgeval wat jy teëkom, te voorsien. In plaas daarvan kan u 'n wisselvalligheidsreeks en 'n strategie kies wat randgevalle kan ontdek soos en wanneer hulle opduik en dit betyds aanspreek.
-
Op watter manier kan ek data-dubbelsinnigheid bestuur?
Dubbelsinnigheid in die datastel is redelik algemeen, en jy moet weet hoe om dit te hanteer vir akkurate annotasie. Byvoorbeeld, 'n beeld van 'n halfryp appel kan as 'n groen appel of 'n rooi appel gemerk word.
Die sleutel tot die oplossing van sulke onduidelikheid het duidelike instruksies van die begin af. Verseker eerstens konstante kommunikasie tussen die annoteerders en die vakkundiges. Het 'n standaardreël in plek deur sulke onduidelikheid te antisipeer en standaarde te definieer wat oor die hele arbeidsmag geïmplementeer kan word.
-
Is daar enige maniere om modelprestasie in produksie te verbeter?
Aangesien die toetsomgewing en die produksiedata verskil, is daar sekerlik afwykings in prestasie na 'n geruime tyd. Jy kan nie van 'n model verwag om dinge te leer waaraan dit nie tydens opleiding blootgestel is nie.
Probeer om die toetsdata in pas te hou met die veranderende produksiedata. Herlei byvoorbeeld jou model, betrek menslike etikette, verbeter die data met meer akkurate en verteenwoordigende scenario's, en hertoets en gebruik dit in produksie.
-
Wie nader ek vir my annotasie van opleidingsdatabehoeftes?
Elke besigheid het iets om te baat by die ontwikkeling van ML-modelle. Nie elke besigheidsentiteit is toegerus met tegniese kundigheid of kundige nie data etikettering spanne om rou data in waardevolle insig te omskep. Jy behoort dit te kan gebruik om 'n mededingende voordeel te verkry.
Alhoewel 'n voertuigopsporingsmodel voertuie kan identifiseer, kan dit dalk nie betroubaar tussen verskillende soorte voertuie onderskei nie. Byvoorbeeld – herkenning van ambulanse van ander soorte bakkies. Slegs wanneer daar op die model staatgemaak kan word om spesifieke modelle te identifiseer, kan die voertuigbespeuringsalgoritme die veiligheidskodes dikteer.Alhoewel daar aspekte is, soek jy dalk in 'n data-opleidingsvennoot, betroubaarheid, ervaring en vakkennis is van die top drie punte om te onthou. Oorweeg dit voordat u na 'n betroubare derdeparty-diensverskaffer gaan.
Lei die lys van akkurate en betroubare data-etiketteringsdiensverskaffers is Shaip. Ons gebruik gevorderde ontledings, ervaringspanne en vakkundiges vir al jou etikettering en data-aantekening behoeftes. Boonop volg ons 'n standaardprosedure wat ons gehelp het om top-end annotasie- en etiketteringprojekte vir toonaangewende besighede te ontwikkel.
