Označavanje podataka je od ključnog značaja za treniranje modela mašinskog učenja, koji donose odluke na osnovu prepoznatih šablona i tendencija u podacima.
Hajde da istražimo šta tačno podrazumeva označavanje podataka i koje raznovrsne alatke se koriste u tu svrhu.
Šta je zapravo označavanje podataka?
Označavanje podataka je postupak dodeljivanja opisnih oznaka ili etiketa podacima, što olakšava njihovu identifikaciju i kategorizaciju. Ovaj proces obuhvata različite tipove podataka, uključujući tekst, slike, video snimke, audio zapise i druge oblike nestrukturiranih informacija. Označeni podaci su zatim osnova za obuku algoritama mašinskog učenja, omogućavajući im da prepoznaju obrasce i prave predviđanja.
Preciznost i kvalitet označenih podataka imaju veliki uticaj na performanse modela mašinskog učenja. Označavanje se može obaviti ručno, od strane ljudi, ili uz pomoć automatizovanih alata. Osnovni cilj označavanja podataka je transformisanje nestrukturiranih podataka u strukturirani format, koji je mašinama lakše razumljiv i analizirati.
Dobar primer označavanja podataka može se naći u kontekstu prepoznavanja objekata na slikama. Zamislimo da želite da obučite model mašinskog učenja da razlikuje mačke i pse na fotografijama.
U tom slučaju, neophodno je prvo označiti skup fotografija kao „mačka“ ili „pas“, kako bi model mogao da uči na osnovu tih označenih primera. Sam postupak dodeljivanja ovih oznaka slikama naziva se označavanje podataka.
Osoba koja vrši anotaciju bi pregledala svaku sliku i ručno joj dodelila odgovarajuću etiketu, formirajući tako označen skup podataka koji se može upotrebiti za obuku modela mašinskog učenja.
Kako to funkcioniše u praksi?
Postoji nekoliko ključnih koraka u procesu označavanja podataka. To uključuje:
Prikupljanje podataka
Prvi korak u procesu označavanja podataka je prikupljanje materijala koji treba označiti. To mogu biti različite vrste podataka, kao što su slike, tekst, audio ili video.
Smernice za označavanje
Nakon što se podaci prikupe, kreiraju se smernice za označavanje, koje definišu oznake ili etikete koje će se dodeljivati podacima. Ove smernice osiguravaju da su označeni podaci relevantni za konkretan zadatak i održavaju doslednost u označavanju.
Anotacija
Samo označavanje podataka vrše anotatori ili etiketari, koji su obučeni da primenjuju smernice za označavanje. Ovaj proces može biti ručan, ali se može vršiti i automatizovano, putem unapred definisanih pravila i algoritama.
Kontrola kvaliteta
Uvode se mere kontrole kvaliteta kako bi se osigurala tačnost označenih podataka. Ovo uključuje IAA metrike, gde više anotatora označava iste podatke, a zatim se njihovi rezultati upoređuju kako bi se proverila doslednost i otklonile moguće greške u označavanju.
Integracija sa modelima mašinskog učenja
Kada su podaci označeni i izvršena kontrola kvaliteta, označeni podaci se mogu integrisati sa modelima mašinskog učenja, kako bi se oni obučili i unapredila njihova tačnost.
Različiti pristupi označavanju podataka
Označavanje podataka se može obaviti na više načina, a svaki od njih ima svoje prednosti i nedostatke. Neke od uobičajenih metoda su:
#1. Ručno označavanje
Ovo je tradicionalna tehnika označavanja, gde pojedinci ručno dodeljuju etikete podacima. Anotator pregleda podatke i zatim ih označava u skladu sa unapred definisanim procedurama.
#2. Polu-nadgledano označavanje
Ovo je kombinacija ručnog i automatizovanog označavanja. Manji deo podataka se ručno kategorizuje, a te oznake se koriste za obuku modela mašinskog učenja, koji zatim automatski označava preostale podatke. Ovaj pristup nije precizan kao ručno označavanje, ali je efikasniji.
#3. Aktivno učenje
Ovo je iterativni pristup označavanju, gde model mašinskog učenja identifikuje one podatke za koje je najneizvesniji i traži od osobe da ih označi.
#4. Transfer učenje
Ova metoda koristi već označene podatke iz srodnog domena ili zadatka, kako bi se obučio model za aktuelni zadatak. Može biti koristan kada projekat nema dovoljno označenih podataka.
#5. Crowdsourcing
Ovo podrazumeva angažovanje velike grupe ljudi preko online platforme, kako bi se izvršilo označavanje podataka. Crowdsourcing je isplativ način za brzo označavanje velikih količina podataka, ali može biti izazovno proveriti tačnost i doslednost.
#6. Označavanje na osnovu simulacije
Ovaj pristup uključuje korišćenje računarskih simulacija za generisanje označenih podataka za određeni zadatak. Koristan je kada je teško dobiti podatke iz stvarnog sveta, ili kada je potrebno brzo generisati velike količine označenih podataka.
Svaka metoda ima svoje prednosti i slabosti, a izbor zavisi od specifičnih zahteva projekta i ciljeva samog zadatka označavanja.
Uobičajeni tipovi označavanja podataka
- Označavanje slika
- Označavanje video snimaka
- Označavanje audio zapisa
- Označavanje teksta
- Označavanje senzora
- 3D označavanje
Za različite tipove podataka i zadataka, koriste se različiti tipovi označavanja.
Na primer, označavanje slika se obično koristi za detekciju objekata, dok se označavanje teksta koristi u zadacima obrade prirodnog jezika.
Označavanje audio zapisa se može koristiti za prepoznavanje govora ili detekciju emocija, a označavanje senzora je korisno u aplikacijama Interneta stvari (IoT).
3D označavanje se koristi u zadacima kao što je razvoj autonomnih vozila ili aplikacija virtuelne stvarnosti.
Najbolje prakse u označavanju podataka
#1. Definišite jasne smernice
Treba uspostaviti jasne smernice za označavanje podataka. Te smernice treba da sadrže definicije oznaka, primere njihove primene, i uputstva za rešavanje dvosmislenih slučajeva.
#2. Koristite više anotatora
Tačnost se može poboljšati ako više anotatora označi iste podatke. Metrika sporazuma među anotatorima (IAA) se može koristiti za procenu nivoa slaganja između različitih anotatora.
#3. Koristite standardizovani proces
Za označavanje podataka treba slediti definisan proces, kako bi se osigurala konzistentnost između različitih anotatora i zadataka. Proces treba da uključi i proces pregleda kvaliteta označenih podataka.
#4. Kontrola kvaliteta
Mere kontrole kvaliteta, kao što su redovni pregledi, unakrsna provera i uzorkovanje podataka, od suštinskog su značaja za osiguranje tačnosti i pouzdanosti označenih podataka.
#5. Označite raznovrsne podatke
Prilikom odabira podataka za označavanje, važno je izabrati raznovrstan uzorak, koji predstavlja ceo spektar podataka sa kojima će model raditi. To može uključivati podatke iz različitih izvora, sa različitim karakteristikama i koji pokrivaju širok spektar scenarija.
#6. Pratite i ažurirajte oznake
Kako se model mašinskog učenja poboljšava, možda će biti potrebno ažurirati i precizirati označene podatke. Važno je pratiti njegove performanse i ažurirati etikete po potrebi.
Slučajevi upotrebe
Označavanje podataka je ključan korak u projektima mašinskog učenja i analize podataka. Evo nekih od uobičajenih slučajeva upotrebe označavanja:
- Prepoznavanje slika i video snimaka
- Obrada prirodnog jezika
- Autonomna vozila
- Detekcija prevara
- Analiza sentimenta
- Medicinska dijagnostika
Ovo su samo neki primeri upotrebe označavanja podataka. Svaka aplikacija mašinskog učenja ili analize podataka, koja uključuje klasifikaciju ili predviđanje, može imati koristi od korišćenja označenih podataka.
Na internetu je dostupan veliki broj alata za označavanje podataka, a svaki od njih ima svoj set karakteristika i mogućnosti. U nastavku, predstavljamo listu nekih od najboljih alata za tu namenu.
Label Studio
Label Studio je alatka za označavanje podataka otvorenog koda, koju je razvio Heartex, i pruža niz interfejsa za anotaciju teksta, slika, audio i video podataka. Ovaj alat je poznat po svojoj fleksibilnosti i jednostavnosti korišćenja.
Dizajniran je da se brzo instalira i može se koristiti za kreiranje prilagođenih korisničkih interfejsa, ili gotovih šablona za označavanje. Ovo korisnicima olakšava kreiranje prilagođenih zadataka i tokova rada pomoću drag-and-drop interfejsa.
Label Studio nudi i opcije za integraciju, uključujući web-hookove, Python SDK i API, koji omogućavaju korisnicima da neometano integrišu alat u svoje ML/AI procese.
Dostupan je u dva izdanja: Community i Enterprise.
Community izdanje je besplatno za preuzimanje i može ga koristiti svako. Ima osnovne karakteristike i podržava ograničen broj korisnika i projekata. Enterprise izdanje je plaćena verzija, koja podržava veće timove i kompleksnije scenarije upotrebe.
Labelbox
Labelbox je platforma za označavanje podataka bazirana na oblaku, koja pruža moćan set alata za upravljanje podacima, njihovo označavanje i mašinsko učenje. Jedna od ključnih prednosti Labelbox-a je njegova mogućnost označavanja uz pomoć veštačke inteligencije, što pomaže da se ubrza proces označavanja i poboljša tačnost.
Nudi prilagodljiv mehanizam podataka, dizajniran da pomogne timovima za nauku o podacima da brzo i efikasno proizvode visokokvalitetne podatke za obuku modela mašinskog učenja.
Keylabs
Keylabs je još jedna odlična platforma za označavanje podataka, koja nudi napredne funkcije i sisteme upravljanja za pružanje visokokvalitetnih usluga anotacije. Keylabs se može konfigurisati i podržavati na lokalnom nivou, a korisničke uloge i dozvole se mogu dodeliti svakom pojedinačnom projektu, ili pristupu platformi uopšte.
Ima iskustvo u rukovanju velikim skupovima podataka, bez ugrožavanja efikasnosti ili tačnosti. Podržava različite karakteristike anotacije, kao što su z-red, odnosi roditelj/dete, vremenske linije objekata, jedinstveni vizuelni identitet i kreiranje metapodataka.
Još jedna ključna karakteristika KeyLabs-a je podrška za upravljanje timom i saradnju. Nudi kontrolu pristupa zasnovanu na ulogama, praćenje aktivnosti u realnom vremenu, i ugrađene alatke za razmenu poruka i povratnih informacija, kako bi timovi efikasnije sarađivali.
Postojeće anotacije se takođe mogu učitati na platformu. Keylabs je idealan za pojedince i istraživače koji traže brz, efikasan i fleksibilan alat za označavanje podataka.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth je potpuno upravljana usluga označavanja podataka, koju pruža Amazon Web Services (AWS), i pomaže organizacijama da izgrade visoko precizne skupove podataka za obuku modela mašinskog učenja.
Nudi niz funkcija, kao što su automatsko označavanje podataka, ugrađeni tokovi posla i upravljanje radnom snagom u realnom vremenu, kako bi proces označavanja bio brži i efikasniji.
Jedna od ključnih karakteristika SageMaker-a je mogućnost kreiranja prilagođenih tokova posla, koji se mogu prilagoditi specifičnim zadacima označavanja. Ovo može pomoći u smanjenju vremena i troškova potrebnih za označavanje velikih količina podataka.
Dodatno, nudi ugrađeni sistem upravljanja radnom snagom, koji omogućava korisnicima da sa lakoćom upravljaju i skaliraju svoje zadatke označavanja. Dizajniran je da bude skalabilan i prilagodljiv, što ga čini popularnim izborom za naučnike podataka i inženjere mašinskog učenja.
Zaključak
Nadam se da vam je ovaj članak bio koristan u učenju o označavanju podataka i dostupnim alatkama. Možda će vas interesovati i učenje o otkrivanju podataka, kako biste pronašli vredne i skrivene obrasce u podacima.