Etichettatura dei dati per i modelli di machine learning: panoramica del processo

I dati etichettati di alta qualità stanno diventando sempre più necessari per addestrare e migliorare i modelli basati sull'intelligenza artificiale come risultato del rapido sviluppo del machine learning.

In particolare, ai dati deve essere assegnata un'etichetta affinché gli algoritmi di apprendimento automatico riconoscano facilmente le informazioni che contengono e le utilizzino. In caso contrario, i modelli di machine learning non sono in grado di discernere i modelli o prevedere i risultati in modo accurato.

Secondo un rapporto di Grand View Research, la dimensione del mercato globale degli strumenti di annotazione dei dati è stata valutata a 642,7 milioni di dollari nel 2020 e si prevede che crescerà a un CAGR del 25,5% dal 2021 al 2028. Questa rapida crescita è indicativa della crescente importanza dei dati l'etichettatura nel settore dell'apprendimento automatico oggi.

Continua a leggere l'articolo per saperne di più sull'annotazione dei dati e sui passaggi chiave coinvolti nel processo. Capirai meglio quanto accurati e potenti modelli di machine learning possono essere prodotti con l'assistenza di un'adeguata etichettatura dei dati.

Da dati disordinati a capolavori: come l'etichettatura dei dati può trasformare i tuoi modelli ML

L'etichettatura dei dati, nel contesto dell'apprendimento automatico, è l'atto di incorporare le informazioni nei dati grezzi, quindi vengono immediatamente riconosciute e utilizzate dagli algoritmi. Implica l'assegnazione di determinate etichette (o tag) ai punti dati, in modo che i modelli ML possano trovare correlazioni e produrre stime precise.

Previsioni imprecise e risultati imprevisti possono derivare dall'incapacità dei modelli ML di identificare con precisione i modelli in assenza di un'etichettatura sufficiente. A seconda del tipo di dati e dell'applicazione di apprendimento automatico, è possibile utilizzare molti tipi di etichette. Alcuni esempi includono:

• Etichette binarie: assegnazione di etichette ai punti dati con solo due valori possibili, ad esempio "sì" o "no", "vero" o "falso" o "spam" o "non spam".
• Etichette multiclasse: includono più valori possibili, come "rosso", "verde" o "blu" o "gatto", "cane" o "uccello".
• Etichette continue: si tratta di valori numerici, come "temperatura", "umidità" o "peso".

Quando si tratta di annotare i dati, aziende come https://labelyourdata.com/ potrebbero venire in aiuto per affrontare questo compito complesso. Offrono servizi di annotazione dei dati sicuri e di alta qualità per attività di PNL e visione artificiale per garantire che i tuoi dati siano gestiti e organizzati correttamente per i requisiti del tuo progetto AI. Hanno l'esperienza per garantire che i tuoi modelli siano addestrati sui dati giusti, portando a prestazioni migliori e risultati più accurati.

Passiamo ora al processo di etichettatura dei dati e vediamo le best practice per lo sviluppo di schemi di etichettatura efficienti e il mantenimento della garanzia della qualità.

Un'analisi dettagliata del processo di etichettatura dei dati

Ora che siamo consapevoli dell'importanza dell'etichettatura dei dati, esploriamo la procedura in modo più approfondito. L'etichettatura dei dati non è un processo valido per tutti e la migliore strategia dipenderà dall'attività da svolgere e dal tipo di dati elaborati.

Ecco una spiegazione generale dell'idea, però:

1. Raccolta dei dati: i dati devono essere raccolti prima dell'etichettatura. Le informazioni potrebbero essere in formato testo, immagine, video, audio e altri. La scelta e l'identificazione dei dati che verranno utilizzati per addestrare il tuo modello ML sono i primi passaggi nel processo di raccolta dei dati.
2. Definizione dell'attività: Dopo aver ottenuto i dati, la fase successiva è quella di specificare lo scopo per il quale verranno utilizzati. Ciò include decidere il tipo di etichette che verranno applicate ai dati, quante etichette sono necessarie e gli standard per applicarle.
3. Linee guida per le annotazioni: la creazione di standard per le annotazioni garantirà l'uniformità nella procedura di etichettatura. Includono esempi, definizioni e indicazioni su come annotare i dati.
4. Etichettatura: la fase successiva consiste nell'iniziare l'etichettatura dopo aver stabilito il tipo di dati, la specifica dell'attività e le regole di annotazione. Può essere fatto manualmente dagli esseri umani o automaticamente dalle macchine.
5. Garanzia di qualità: è necessario eseguire test di controllo sui dati annotati dopo l'etichettatura. La verifica dell'accuratezza e della conformità delle etichette applicate ai dati è una componente della garanzia della qualità.
6. Iterazione: essendo un processo iterativo, l'annotazione spesso comporta il ritorno indietro e la regolazione della descrizione dell'attività, delle linee guida per l'annotazione e delle etichette applicate ai dati.

Seguendo questi passaggi, puoi assicurarti che i tuoi dati siano ben annotati e completamente preparati per essere utilizzati per scopi di addestramento del modello. Allo stesso tempo, servizi come Etichetta i tuoi dati offrono soluzioni di annotazione esperte che possono aiutarti ad accelerare il flusso di lavoro e garantire risultati di prim'ordine.

Errori comuni da evitare quando si etichettano i dati per i modelli di machine learning

Per ottenere risultati accurati e affidabili, ci sono alcune cose da evitare quando si etichettano i dati per i modelli di machine learning. Loro includono:

• Etichettatura incoerente: quando gli annotatori utilizzano criteri di etichettatura diversi, possono verificarsi inesattezze. Avere un chiaro processo di etichettatura è un must per evitare tali errori.
• Formazione insufficiente: se gli annotatori non sono adeguatamente istruiti sulle linee guida per l'etichettatura, ciò può portare a risultati contraddittori o fuorvianti. Per ottenere un'etichettatura di alta qualità, dovrebbe essere offerta una formazione sufficiente.
• Ignorando il contesto: le etichette senza contesto non danno il quadro completo del set di dati. Pensa a come verranno utilizzati i dati in generale e assicurati che le etichette li riflettano correttamente.
• Bias di etichettatura: i modelli distorti che non sono rappresentativi dei dati effettivi possono provenire da un'etichettatura impropria. È fondamentale individuare ed eliminare qualsiasi pregiudizio nella procedura di annotazione.

Prevenire questi errori frequenti ti aiuterà a produrre etichette corrette e modelli di apprendimento automatico ad alte prestazioni. L'assunzione di società di terze parti può aiutarti nel processo di etichettatura, con annotatori esperti e garanzia di qualità a sostenerti.

Avvolgendo

L'etichettatura dei dati gioca un ruolo cruciale nella creazione di modelli di apprendimento automatico efficaci. Dai ai dati il ​​contesto e il significato di cui hanno bisogno annotandoli, il che consente agli algoritmi ML di raccogliere informazioni e fare previsioni corrette. Sebbene l'etichettatura dei dati possa sembrare un'attività faticosa e dispendiosa in termini di tempo, è una fase importante che non deve essere trascurata o affrettata.

Assicurati che le metriche su cui si basano i tuoi modelli ML siano della massima qualità aderendo alle best practice e utilizzando servizi di annotazione dei dati affidabili. Prenditi il ​​tempo per etichettare correttamente i tuoi dati e goditi i vantaggi di un modello ML ben addestrato in grado di risolvere problemi complessi e guidare l'innovazione nel tuo campo. Collaborando con esperti del settore, puoi semplificare il processo di annotazione dei dati, migliorare la precisione e, in definitiva, evitare gli errori sopra menzionati.

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