Setiap Jurutera ML mahu membangunkan model AI yang boleh dipercayai dan tepat. Data saintis berbelanja hampir 80% pelabelan masa mereka dan menambah data. Itulah sebabnya prestasi model bergantung pada kualiti data yang digunakan untuk melatihnya.
Memandangkan kami telah memenuhi keperluan projek AI yang pelbagai bagi perniagaan, kami menjumpai beberapa soalan yang pelanggan perniagaan kami kerap bertanya kepada kami atau memerlukan kejelasan. Jadi kami memutuskan untuk menyediakan rujukan sedia untuk cara pasukan pakar kami membangunkan data latihan standard emas untuk melatih model ML dengan tepat.
Sebelum kita menavigasi Soalan Lazim, mari letakkan beberapa asas pelabelan data dan kepentingannya.
Apakah Pelabelan Data?
Pelabelan data ialah langkah pra-pemprosesan pelabelan atau penandaan data, seperti imej, audio atau video, untuk membantu model ML dan membolehkan mereka membuat ramalan yang tepat.
Pelabelan data tidak perlu dihadkan pada peringkat awal pembangunan model pembelajaran mesin tetapi boleh diteruskan selepas penggunaan untuk meningkatkan lagi ketepatan ramalan.
Kepentingan Pelabelan Data
Melabelkan data berdasarkan kelas objek, model ML dilatih untuk mengenal pasti kelas objek yang serupa - tanpa penandaan data – semasa pengeluaran.
Pelabelan data ialah langkah pra-pemprosesan kritikal yang membantu membina model yang tepat yang boleh memahami persekitaran dunia sebenar dengan pasti. Set data yang dilabel dengan tepat memastikan ramalan yang tepat dan algoritma berkualiti tinggi.
Soalan lazim
Di sini, seperti yang dijanjikan, adalah rujukan sedia untuk semua soalan yang mungkin anda miliki dan kesilapan yang boleh anda elakkan semasa mana-mana peringkat kitaran hayat pembangunan.
Bagaimanakah anda memahami data?
Sebagai sebuah perniagaan, anda mungkin telah mengumpulkan sejumlah besar data, dan kini anda ingin – mudah-mudahan – mengekstrak cerapan utama atau maklumat berharga daripada data tersebut.
Tetapi, tanpa pemahaman yang jelas tentang keperluan projek atau objektif perniagaan anda, anda tidak akan dapat menggunakan data latihan secara praktikal. Oleh itu, jangan mula menapis data anda untuk mencari corak atau makna. Sebaliknya, masuk dengan tujuan yang pasti supaya anda tidak mencari penyelesaian kepada masalah yang salah.
Adakah data latihan mewakili data pengeluaran yang baik? Jika tidak, bagaimana saya mengenal pastinya?
Walaupun anda mungkin tidak mempertimbangkannya, data berlabel yang anda latih model anda mungkin berbeza dengan ketara daripada persekitaran pengeluaran.
Bagaimana untuk mengenal pasti? Cari tanda-tanda cerita. Model anda menunjukkan prestasi yang baik dalam persekitaran ujian dan sangat kurang semasa pengeluaran.
Penyelesaian?
Sentuh pangkalan dengan pakar perniagaan atau domain untuk memahami keperluan yang tepat dengan tepat.
-
Bagaimana untuk mengurangkan berat sebelah?
Satu-satunya penyelesaian untuk mengurangkan berat sebelah ialah menjadi proaktif dalam menghapuskan berat sebelah sebelum ia diperkenalkan ke dalam model anda.
Kecondongan data boleh dalam sebarang bentuk – daripada set data yang tidak mewakili kepada isu dengan gelung maklum balas. Mengekalkan diri anda mengikuti perkembangan terkini dan mewujudkan standard dan rangka kerja proses yang mantap adalah penting untuk mengatasi pelbagai bentuk berat sebelah.
-
Bagaimanakah cara saya mengutamakan proses anotasi data latihan saya?
Ini adalah salah satu soalan yang paling biasa kita tanya - bahagian set data manakah yang harus kita utamakan semasa membuat anotasi? Ia adalah soalan yang sah, terutamanya apabila anda mempunyai set data yang besar. Anda tidak perlu menganotasi keseluruhan set.
Anda boleh menggunakan teknik lanjutan yang membantu anda memilih bahagian tertentu set data anda dan mengelompokkannya supaya anda hanya menghantar subset data yang diperlukan untuk anotasi. Dengan cara ini, anda boleh menghantar maklumat yang paling penting tentang kejayaan model anda.
-
Bagaimanakah saya menangani kes luar biasa?
Berurusan dengan kes luar biasa mungkin mencabar untuk setiap model ML. Walaupun model itu mungkin berfungsi secara teknikal, model itu mungkin tidak memotong perjanjian apabila ia datang untuk memenuhi keperluan perniagaan anda.
Walaupun model pengesanan kenderaan boleh mengenal pasti kenderaan, model itu mungkin tidak dapat membezakan antara pelbagai jenis kenderaan dengan pasti. Contohnya – mengiktiraf ambulans daripada jenis van lain. Hanya apabila model boleh dipercayai untuk mengenal pasti model tertentu, algoritma pengesanan kenderaan boleh menentukan kod keselamatan.Untuk menghadapi cabaran ini, mempunyai manusia-dalam-gelung maklum balas dan pembelajaran diselia adalah kritikal. Penyelesaiannya terletak pada penggunaan carian persamaan dan penapisan melalui keseluruhan set data untuk mengumpulkan imej yang serupa. Dengan ini, anda boleh menumpukan pada menganotasi hanya subset imej yang serupa dan mempertingkatkannya menggunakan kaedah manusia-dalam-gelung.
-
Adakah terdapat sebarang label khusus yang perlu saya ketahui?
Walaupun anda mungkin tergoda untuk memberikan pelabelan yang paling berorientasikan perincian untuk imej anda, ia mungkin tidak semestinya perlu atau sesuai. Jumlah masa dan kos yang diperlukan untuk memberikan setiap imej tahap butiran terperinci dan ketepatan adalah sukar untuk dicapai.
Menjadi terlalu preskriptif atau meminta ketepatan tertinggi dalam anotasi data adalah dicadangkan apabila anda mempunyai kejelasan tentang keperluan model.
-
Bagaimanakah anda mengambil kira kes tepi?
Ambil kira kes kelebihan semasa menyediakan strategi anotasi data anda. Walau bagaimanapun, pertama sekali, anda mesti faham bahawa adalah mustahil untuk menjangka setiap kes tepi yang mungkin anda temui. Sebaliknya, anda boleh memilih julat kebolehubahan dan strategi yang boleh menemui kes kelebihan apabila ia muncul dan menanganinya tepat pada masanya.
-
Bagaimanakah cara saya boleh menguruskan kekaburan data?
Kekaburan dalam set data adalah perkara biasa dan anda harus tahu cara menanganinya untuk mendapatkan anotasi yang tepat. Contohnya, imej epal separuh masak boleh dilabelkan sebagai epal hijau atau epal merah.
Kunci untuk menyelesaikan kekaburan tersebut mempunyai arahan yang jelas dari awal. Pertama, pastikan komunikasi berterusan antara anotasi dan pakar perkara. Sediakan peraturan standard dengan menjangkakan kekaburan tersebut dan menentukan standard yang boleh dilaksanakan di seluruh tenaga kerja.
-
Adakah terdapat sebarang cara untuk meningkatkan prestasi model dalam pengeluaran?
Memandangkan persekitaran ujian dan data pengeluaran berbeza, pasti terdapat penyelewengan dalam prestasi selepas beberapa ketika. Anda tidak boleh mengharapkan model mempelajari perkara yang tidak didedahkan semasa latihan.
Cuba pastikan data ujian selaras dengan data pengeluaran yang berubah. Contohnya, latih semula model anda, libatkan pelabel manusia, tingkatkan data dengan senario yang lebih tepat dan mewakili, serta uji semula dan gunakannya dalam pengeluaran.
-
Siapa yang harus saya dekati untuk anotasi keperluan data latihan saya?
Setiap perniagaan mempunyai sesuatu yang boleh diperoleh daripada membangunkan model ML. Tidak setiap entiti perniagaan dilengkapi dengan pengetahuan teknikal atau pakar pasukan pelabelan data untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga. Anda sepatutnya boleh menggunakannya untuk mendapatkan kelebihan daya saing.
Walaupun model pengesanan kenderaan boleh mengenal pasti kenderaan, model itu mungkin tidak dapat membezakan antara pelbagai jenis kenderaan dengan pasti. Contohnya – mengiktiraf ambulans daripada jenis van lain. Hanya apabila model boleh dipercayai untuk mengenal pasti model tertentu, algoritma pengesanan kenderaan boleh menentukan kod keselamatan.Walaupun terdapat aspek, anda mungkin mencari dalam rakan kongsi latihan data, kebolehpercayaan, pengalaman dan pengetahuan subjek adalah beberapa daripada tiga perkara teratas yang perlu diingati. Pertimbangkan perkara ini sebelum pergi ke penyedia perkhidmatan pihak ketiga yang boleh dipercayai.
Mengetuai senarai pembekal perkhidmatan pelabelan data yang tepat dan boleh dipercayai ialah Shaip. Kami menggunakan analitis lanjutan, pasukan pengalaman dan pakar perkara untuk semua pelabelan dan anda anotasi data keperluan. Selain itu, kami mengikuti prosedur standard yang telah membantu kami membangunkan projek anotasi dan pelabelan atasan untuk perniagaan terkemuka.
