تسمية البيانات لنماذج التعلم الآلي: نظرة عامة على العملية

أصبحت البيانات ذات العلامات عالية الجودة ضرورية أكثر لتدريب النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي وتحسينها كنتيجة للتطور السريع للتعلم الآلي.

وبشكل أكثر تحديدًا ، يجب تعيين تسمية للبيانات حتى تتمكن خوارزميات التعلم الآلي من التعرف بسهولة على المعلومات التي تحتوي عليها والاستفادة منها. بخلاف ذلك ، لن تتمكن نماذج التعلم الآلي من تمييز الأنماط أو التنبؤ بالنتائج بدقة.

وفقًا لتقرير صادر عن Grand View Research ، بلغت قيمة سوق أدوات التعليقات التوضيحية للبيانات العالمية 642.7 مليون دولار في عام 2020 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب بنسبة 25.5٪ من 2021 إلى 2028. هذا النمو السريع يدل على الأهمية المتزايدة للبيانات وضع العلامات في صناعة التعلم الآلي اليوم.

استمر في قراءة المقالة لمعرفة المزيد حول شرح البيانات والخطوات الرئيسية المتضمنة في العملية. ستفهم بشكل أفضل كيف يمكن إنتاج نماذج التعلم الآلي الدقيقة والفعالة بمساعدة تسمية البيانات المناسبة.

من البيانات الفوضوية إلى التحفة الفنية: كيف يمكن لعناوين البيانات تحويل نماذج ML الخاصة بك

تسمية البيانات ، في سياق التعلم الآلي ، هي عملية دمج المعلومات في البيانات الأولية ، بحيث يتم التعرف عليها واستخدامها على الفور بواسطة الخوارزميات. يستلزم إعطاء تسميات (أو علامات) معينة لنقاط البيانات ، بحيث يمكن لنماذج ML أن تجد ارتباطات وتنتج تقديرات دقيقة.

قد تحدث تنبؤات غير دقيقة ونتائج غير متوقعة من عدم قدرة نماذج ML على تحديد الأنماط بدقة في حالة عدم وجود تصنيف كافٍ. اعتمادًا على نوع البيانات وتطبيق التعلم الآلي ، يمكن استخدام أنواع عديدة من الملصقات. تتضمن بعض الأمثلة ما يلي:

• التسميات الثنائية: تعيين تسميات لنقاط البيانات بقيمتين محتملتين فقط ، مثل "نعم" أو "لا" أو "صواب" أو "خطأ" أو "بريد عشوائي" أو "ليس بريدًا عشوائيًا".
• تصنيفات متعددة الفئات: تتضمن قيمًا متعددة محتملة ، مثل "أحمر" أو "أخضر" أو "أزرق" أو "قطة" أو "كلب" أو "طائر".
• التسميات المستمرة: وهي قيم عددية ، مثل "درجة الحرارة" أو "الرطوبة" أو "الوزن".

عندما يتعلق الأمر بالشرح التوضيحي للبيانات ، فقد تساعد شركات مثل https://labelyourdata.com/ في معالجة هذه المهمة المعقدة. إنها توفر خدمات تعليقات توضيحية للبيانات عالية الجودة وآمنة لمهام البرمجة اللغوية العصبية ومهام رؤية الكمبيوتر لضمان معالجة بياناتك وترتيبها بشكل صحيح لمتطلبات مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. لديهم الخبرة اللازمة لضمان تدريب النماذج الخاصة بك على البيانات الصحيحة ، مما يؤدي إلى أداء أفضل ونتائج أكثر دقة.

دعنا ننتقل إلى عملية وسم البيانات الآن ونرى أفضل الممارسات لتطوير مخططات فعالة لوضع العلامات والحفاظ على ضمان الجودة.

تحليل تفصيلي لعملية وسم البيانات

الآن بعد أن أدركنا أهمية تصنيف البيانات ، دعنا نستكشف الإجراء بمزيد من العمق. لا تعتبر تسمية البيانات عملية ذات حجم واحد يناسب الجميع ، وستعتمد أفضل استراتيجية على المهمة المطروحة ونوع البيانات التي تتم معالجتها.

فيما يلي شرح عام للفكرة ، على الرغم من ذلك:

1. جمع البيانات: يجب جمع البيانات قبل وضع العلامات. قد تكون المعلومات بصيغة نصية وصورة وفيديو وصوت وتنسيقات أخرى. يعد اختيار وتحديد البيانات التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج ML الخاص بك هي الخطوات الأولية في عملية جمع البيانات.
2. تعريف المهمة: بعد الحصول على البيانات ، المرحلة التالية هي تحديد الغرض الذي سيتم استخدامها من أجله. يتضمن ذلك تحديد نوع الملصقات التي سيتم تطبيقها على البيانات ، وعدد الملصقات المطلوبة ، ومعايير تطبيقها.
3. إرشادات التعليقات التوضيحية: سيضمن إنشاء معايير الشروح التوحيد في إجراء وضع العلامات. وهي تشمل أمثلة وتعريفات وتوجيهات حول كيفية إضافة تعليقات توضيحية للبيانات.
4. وضع العلامات: تتمثل المرحلة التالية في بدء وضع العلامات بعد إنشاء نوع البيانات ومواصفات المهمة وقواعد التعليقات التوضيحية. يمكن أن يتم ذلك يدويًا بواسطة البشر ، أو تلقائيًا بواسطة الآلات.
5. ضمان الجودة: يجب إجراء اختبارات مراقبة على البيانات المشروحة بعد وضع العلامات. يعد التحقق من دقة ومطابقة العلامات المطبقة على البيانات أحد مكونات ضمان الجودة.
6. التكرار: لكونها عملية تكرارية ، تتضمن التعليقات التوضيحية غالبًا الرجوع إلى الوراء وتعديل وصف المهمة وإرشادات التعليقات التوضيحية والتسميات المطبقة على البيانات.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك التأكد من أن بياناتك موضحة جيدًا وجاهزة تمامًا لاستخدامها في أغراض تدريب النموذج. في الوقت نفسه ، تقدم خدمات مثل Label Your Data حلول التعليقات التوضيحية المتخصصة التي قد تساعدك على تسريع سير العمل وضمان نتائج من الدرجة الأولى.

الأخطاء الشائعة التي يجب تجنبها عند تصنيف البيانات لنماذج التعلم الآلي

لتحقيق نتائج دقيقة وجديرة بالثقة ، هناك أشياء معينة يجب تجنبها عند تصنيف البيانات لنماذج التعلم الآلي. يشملوا:

• وضع العلامات غير المتسقة: عندما تستخدم التعليقات التوضيحية معايير تصنيف مختلفة ، فقد يؤدي ذلك إلى عدم الدقة. وجود عملية وسم واضحة أمر لا بد منه لتجنب مثل هذه الأخطاء.
• تدريب غير كاف: إذا لم يتم إرشاد المعلقين بشكل كافٍ بشأن إرشادات وضع العلامات ، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج متناقضة أو مضللة. لتحقيق تصنيف عالي الجودة ، يجب تقديم تدريب كافٍ.
• تجاهل السياق: لا تعطي التسميات التي لا تحتوي على سياق الصورة الكاملة لمجموعة البيانات. فكر في كيفية استخدام البيانات بشكل عام وتأكد من أن الملصقات تعكسها بشكل صحيح.
• تحيز التسمية: قد تأتي النماذج المتحيزة التي لا تمثل البيانات الفعلية من وضع العلامات غير الصحيحة. من الأهمية بمكان تحديد أي تحيز في إجراء التعليقات والتخلص منه.

سيساعدك منع هذه الأخطاء المتكررة على إنتاج ملصقات صحيحة ونماذج عالية الأداء للتعلم الآلي. يمكن أن يساعدك التعاقد مع شركات خارجية في عملية وضع العلامات ، من خلال المعلقين الخبراء وضمان الجودة لدعمك.

تغليف

يلعب تصنيف البيانات دورًا مهمًا في إنشاء نماذج فعالة للتعلم الآلي. أنت تعطي البيانات السياق والمعنى الذي تحتاجه من خلال التعليق عليها ، مما يمكّن خوارزميات ML من التقاط المعلومات وإجراء تنبؤات صحيحة. على الرغم من أن تصنيف البيانات قد يبدو نشاطًا مملًا ويستغرق وقتًا طويلاً ، إلا أنه يعد مرحلة مهمة لا ينبغي التغاضي عنها أو التعجيل بها.

تأكد من أن المقاييس التي تستند إليها نماذج ML الخاصة بك هي من أعلى مستويات الجودة من خلال الالتزام بأفضل الممارسات واستخدام خدمات التعليقات التوضيحية للبيانات الموثوقة. خذ الوقت الكافي لتسمية بياناتك بشكل صحيح واستمتع بمزايا نموذج ML المدرب جيدًا والذي يمكنه حل المشكلات المعقدة ودفع الابتكار في مجالك. من خلال الشراكة مع الخبراء في المنطقة ، يمكنك تبسيط عملية التعليقات التوضيحية على البيانات ، وتحسين الدقة ، وفي النهاية ، تجنب الأخطاء المذكورة أعلاه.

اقرأ أيضا:

• لماذا تعتبر صناعة التسويق الرقمي الإيطالية مربحة للمستثمرين؟
• سلسلة التوريد الرقمية للسيارات في المستقبل
• من يحتاج بايثون ولماذا؟