Означавање података је важно за обуку модела машинског учења, који се користе за доношење одлука на основу образаца и трендова у подацима.
Хајде да видимо шта је ово означавање података и који су различити алати за његово извођење.
Преглед садржаја
Шта је означавање података?
Означавање података је процес додељивања описних ознака или ознака подацима како би се помогло у идентификацији и категоризацији података. Укључује различите врсте података, као што су текст, слике, видео записи, аудио и други облици неструктурираних података. Означени подаци се затим користе за обуку алгоритама машинског учења за идентификацију образаца и предвиђања.
Тачност и квалитет означавања могу у великој мери утицати на перформансе МЛ модела. То могу да ураде ручно људи или уз помоћ алата за аутоматизацију. Главна сврха означавања података је да трансформише неструктуриране податке у структурирани формат који машине могу лако разумети и анализирати.
Добар пример означавања података може бити у контексту препознавања слике. Рецимо да желите да обучите модел машинског учења да препозна мачке и псе на сликама.
Да бисте то урадили, прво, требало би да означите скуп слика као „мачка” или „пас” како би модел могао да учи из ових означених примера. Процес додељивања ових ознака сликама назива се означавање података.
Анотатор би прегледао сваку слику и ручно јој доделио одговарајућу ознаку, креирајући означени скуп података који се може користити за обуку модела машинског учења.
Како то функционише?
Постоје различити кораци који су укључени у обављање обележавања података. Ово укључује:
Прикупљање података
Први корак у процесу означавања података је прикупљање података који треба да буду означени. Ово може укључивати различите типове података, као што су слике, текст, аудио или видео.
Смернице за означавање
Чим се подаци прикупе, креирају се смернице за означавање које одређују ознаке или ознаке које ће бити додељене подацима. Ове смернице помажу да се осигура да су означени подаци релевантни за тренутну активност прања новца и одржавају доследност у обележавању.
Анотација
Стварно обележавање података врше анотатори или етикетери који су обучени да примењују смернице за обележавање података. Ово могу да ураде ручно људи или путем аутоматизованих процеса коришћењем унапред дефинисаних правила и алгоритама.
Контрола квалитета
Уведене су мере контроле квалитета како би се побољшала тачност означених података. Ово укључује ИАА метрику, где више анотатора означава исте податке, а њихово означавање се пореди ради провере доследности и обезбеђења квалитета како би се исправиле грешке у означавању.
Интеграција са моделима машинског учења
Када су подаци означени и спроведене мере контроле квалитета, означени подаци се могу интегрисати са моделима машинског учења како би се обучила и побољшала њихова тачност.
Различити приступи обележавању података
Означавање података може се вршити на различите начине, од којих сваки има своје предности и недостатке. Неке уобичајене методе укључују:
#1. Ручно означавање
Ово је традиционална техника означавања података у којој појединци ручно бележе податке. Податке прегледа анотатор, који им затим додаје ознаке или ознаке у складу са стандардним процедурама.
#2. Полунадзирано етикетирање
То је комбинација ручног и аутоматизованог означавања. Мањи део података се ручно категорише, а ознаке се затим користе за обуку модела машинског учења који може аутоматски означити преостале податке. Овај приступ можда није тако прецизан као ручно означавање, али је ефикаснији.
#3. Активно учење
Ово је итеративни приступ означавању података где модел машинског учења идентификује тачке података за које је најнеизвеснији и тражи од човека да их означи.
#4. Пренесите учење
Овај метод користи већ постојеће означене податке из активности или домена који се односе на обуку модела за тренутни задатак. Када пројекат нема довољно означених података, овај метод може бити од помоћи.
#5. Цровдсоурцинг
То укључује спољно ангажовање задатка означавања великој групи људи преко онлајн платформе. Цровдсоурцинг може бити исплатив начин за брзо означавање великих количина података, али може бити тешко проверити тачност и доследност.
#6. Означавање засновано на симулацији
Овај приступ укључује коришћење компјутерских симулација за генерисање означених података за одређени задатак. Може бити корисно када је тешко добити податке из стварног света или када постоји потреба да се брзо генеришу велике количине означених података.
Свака метода има своје предности и слабости. То зависи од специфичних захтева пројекта и циљева задатка обележавања.
Уобичајени типови означавања података
- Означавање слика
- Видео означавање
- Аудио етикетирање
- Означавање текста
- Означавање сензора
- 3Д етикетирање
За различите типове података и задатака користе се различити типови означавања података.
На пример, означавање слика се обично користи за откривање објеката, док се означавање текста користи за задатке обраде природног језика.
Аудио означавање се може користити за препознавање говора или откривање емоција, а означавање сензора се може користити за апликације Интернета ствари (ИоТ).
3Д означавање се користи за задатке као што су развој аутономног возила или апликације виртуелне стварности.
Најбоље праксе у вези са означавањем података
#1. Дефинишите јасне смернице
Требало би успоставити јасне смернице за обележавање података. Ове смернице би требало да садрже дефиниције ознака, примере како да их примените и упутства о томе како поступати са двосмисленим случајевима.
#2. Користите више анотатора
Тачност се може побољшати када различити анотатори означавају исте податке. Метрика споразума међу анотаторима (ИАА) може се користити за процену нивоа сагласности између различитих анотатора.
#3. Користите стандардизовани процес
За обележавање података треба следити дефинисани процес како би се обезбедила конзистентност између различитих анотатора и задатака обележавања. Процес би требало да укључи процес прегледа ради провере квалитета означених података.
#4. Контрола квалитета
Мере контроле квалитета као што су редовни прегледи, унакрсна провера и узорковање података су од суштинског значаја да би се осигурала тачност и поузданост означених података.
#5. Означите различите податке
Приликом одабира података за означавање, важно је одабрати разноврстан узорак који представља читав низ података са којима ће модел радити. Ово може укључивати податке из различитих извора са различитим карактеристикама и покривајући широк спектар сценарија.
#6. Пратите и ажурирајте ознаке
Како се модел машинског учења побољшава, можда ће бити потребно ажурирати и прецизирати означене податке. Важно је пазити на његове перформансе и ажурирати етикете по потреби.
Случајеви употребе
Означавање података је критичан корак у пројектима машинског учења и анализе података. Ево неких уобичајених случајева употребе означавања података:
- Препознавање слике и видеа
- Обрада природног језика
- Аутономна возила
- Откривање преваре
- Анализа сентимента
- Медицинска дијагноза
Ово је само неколико примера случајева употребе за означавање података. Свака примена машинског учења или анализе података која укључује класификацију или предвиђање може имати користи од коришћења означених података.
Постоји много алата за означавање података доступних на интернету, сваки са својим скупом функција и могућности. И овде смо саставили листу најбољих алата за означавање података.
Лабел Студио
Лабел Студио је алатка за означавање података отвореног кода коју је развио Хеартек и који пружа низ интерфејса за напомене за текст, слике, аудио и видео податке. Овај алат је познат по својој флексибилности и једноставности употребе.
Дизајниран је да се брзо инсталира и може се користити за прављење прилагођених корисничких интерфејса или унапред направљених шаблона за означавање. Ово олакшава корисницима да креирају прилагођене задатке и токове рада помоћу интерфејса за превлачење и испуштање.
Лабел Студио такође нуди низ опција за интеграцију, укључујући веб-хоокове, Питхон СДК и АПИ, који омогућава корисницима да беспрекорно интегришу алат у своје МЛ/АИ цевоводе.
Долази у два издања – Цоммунити и Ентерприсе.
Издање заједнице је бесплатно за преузимање и може га користити свако. Има основне карактеристике и подржава ограничен број корисника и пројеката. Док је Ентерприсе издање плаћена верзија која подржава веће тимове и сложеније случајеве употребе.
Кутија за етикете
Лабел бок је платформа за означавање података заснована на облаку која пружа моћан скуп алата за управљање подацима, означавање података и машинско учење. Једна од кључних предности Лабелбок-а су његове могућности означавања уз помоћ вештачке интелигенције које помажу да се убрза процес означавања података и побољша тачност означавања.
Нуди прилагодљив механизам података који је дизајниран да помогне тимовима за науку података да брзо и ефикасно производе висококвалитетне податке о обуци за моделе машинског учења.
Кеи Лабс
Кеилабс је још једна одлична платформа за означавање података која нуди напредне функције и системе управљања за пружање висококвалитетних услуга бележења. Кеилабс се могу подесити и подржати на локалном нивоу, а корисничке улоге и дозволе се могу доделити сваком појединачном пројекту или приступу платформи уопште.
Има искуство у руковању великим скуповима података без угрожавања ефикасности или тачности. Подржава различите карактеристике напомена као што су з-ред, односи родитељ/дете, временске линије објеката, јединствени визуелни идентитет и креирање метаподатака.
Још једна кључна карактеристика КеиЛабс-а је његова подршка за управљање тимом и сарадњу. Нуди контролу приступа засновану на улогама, праћење активности у реалном времену и уграђене алате за размену порука и повратних информација како би тимовима помогао да ефикасније раде заједно.
Постојеће напомене се такође могу учитати на платформу. Кеилабс је идеалан за појединце и истраживаче који траже брз, ефикасан и флексибилан алат за означавање података.
Амазон СагеМакер Гроунд Трутх
Амазон СагеМакер Гроунд Трутх је потпуно управљана услуга означавања података коју пружа Амазон Веб Сервицес (АВС) која помаже организацијама да изграде високо прецизне скупове података за обуку за моделе машинског учења.
Нуди низ функција, као што су аутоматско означавање података, уграђени токови посла и управљање радном снагом у реалном времену, како би процес означавања био бржи и ефикаснији.
Једна од кључних карактеристика СагеМакер-а је могућност креирања прилагођених токова посла који се могу прилагодити специфичним задацима означавања. Ово може помоћи у смањењу времена и трошкова потребних за означавање великих количина података.
Поред тога, нуди уграђени систем управљања радном снагом који омогућава корисницима да са лакоћом управљају и скалирају своје задатке означавања. Дизајниран је да буде скалабилан и прилагодљив, што га чини популарним избором за научнике података и инжењере машинског учења.
Закључак
Надам се да вам је овај чланак био од помоћи у учењу о означавању података и његовим алатима. Можда ћете бити заинтересовани и за учење о откривању података како бисте пронашли вредне и скривене обрасце у подацима.