Маркировка данных для моделей машинного обучения: обзор процесса

Высококачественные размеченные данные становятся все более необходимыми для обучения и улучшения моделей на основе ИИ в результате быстрого развития машинного обучения.

В частности, данным должна быть присвоена метка, чтобы алгоритмы машинного обучения могли легко распознавать содержащуюся в них информацию и использовать ее. В противном случае модели машинного обучения не могут распознавать закономерности или точно предсказывать результаты.

Согласно отчету Grand View Research, размер мирового рынка инструментов для аннотирования данных в 2020 году оценивался в 642,7 млн ​​долларов, и ожидается, что среднегодовой темп роста в 25,5% с 2021 по 2028 год. Этот быстрый рост свидетельствует о растущей важности данных. маркировка в индустрии машинного обучения сегодня.

Продолжайте читать статью, чтобы узнать больше об аннотации данных и основных этапах этого процесса. Вы лучше поймете, насколько точные и мощные модели машинного обучения могут быть созданы с помощью подходящей маркировки данных.

От беспорядочных данных к шедевру: как маркировка данных может преобразовать ваши модели машинного обучения

Маркировка данных в контексте машинного обучения — это процесс включения информации в необработанные данные, поэтому она мгновенно распознается и используется алгоритмами. Это влечет за собой присвоение определенных меток (или тегов) точкам данных, чтобы модели ML могли находить корреляции и давать точные оценки.

Неточные прогнозы и неожиданные результаты могут возникать из-за неспособности моделей машинного обучения точно идентифицировать закономерности при отсутствии достаточной маркировки. В зависимости от типа данных и приложения машинного обучения могут использоваться многие типы меток. Вот некоторые примеры:

• Двоичные метки: присвоение точкам данных меток только с двумя возможными значениями, такими как «да» или «нет», «истина» или «ложь», «спам» или «не спам».
• Метки нескольких классов: включают несколько возможных значений, таких как «красный», «зеленый» или «синий», или «кошка», «собака» или «птица».
• Непрерывные метки: это числовые значения, такие как «температура», «влажность» или «вес».

Когда дело доходит до аннотирования данных, такие компании, как https://labelyourdata.com/, могут помочь в решении этой сложной задачи. Они предлагают высококачественные и безопасные услуги аннотирования данных для задач НЛП и компьютерного зрения, чтобы гарантировать, что ваши данные правильно обрабатываются и упорядочиваются в соответствии с требованиями вашего проекта ИИ. У них есть опыт, чтобы гарантировать, что ваши модели будут обучены на правильных данных, что приведет к повышению производительности и более точным результатам.

Теперь давайте перейдем к процессу маркировки данных и рассмотрим лучшие практики разработки эффективных схем маркировки и поддержания контроля качества.

Пошаговое описание процесса маркировки данных

Теперь, когда мы осознаем важность маркировки данных, давайте более подробно рассмотрим эту процедуру. Маркировка данных не является универсальным процессом, и наилучшая стратегия будет зависеть от поставленной задачи и типа обрабатываемых данных.

Вот общее объяснение этой идеи:

1. Сбор данных: данные должны быть собраны до маркировки. Информация может быть в текстовом, графическом, видео-, аудио- и других форматах. Выбор и идентификация данных, которые будут использоваться для обучения вашей модели машинного обучения, — это начальные шаги в процессе сбора данных.
2. Постановка задачи: после получения данных следующим этапом является определение цели, для которой они будут использоваться. Это включает в себя принятие решения о типе меток, которые будут применяться к данным, сколько меток требуется и стандарты их применения.
3. Рекомендации по аннотации: Создание стандартов аннотаций гарантирует единообразие процедуры маркировки. Они включают примеры, определения и инструкции по аннотированию данных.
4. Маркировка. Следующий этап — начать маркировку после того, как будут установлены тип данных, спецификация задачи и правила аннотации. Это может быть сделано вручную людьми или автоматически машинами.
5. Обеспечение качества: после маркировки следует выполнить контрольные тесты аннотированных данных. Проверка точности и соответствия меток, примененных к данным, является компонентом обеспечения качества.
6. Итерация: будучи итеративным процессом, аннотирование часто включает возврат и корректировку описания задачи, рекомендаций по аннотированию и меток, применяемых к данным.

Следуя этим шагам, вы можете убедиться, что ваши данные хорошо аннотированы и полностью подготовлены для использования в целях обучения модели. В то же время такие сервисы, как Label Your Data, предлагают экспертные решения для аннотаций, которые могут помочь вам ускорить рабочий процесс и гарантировать первоклассные результаты.

Распространенные ошибки, которых следует избегать при маркировке данных для моделей машинного обучения

Чтобы получить точные и достоверные результаты, следует избегать определенных вещей при маркировке данных для моделей машинного обучения. Они включают:

• Непоследовательная маркировка: когда аннотаторы используют разные критерии маркировки, это может привести к неточностям. Чтобы избежать таких ошибок, необходимо иметь четкий процесс маркировки.
• Недостаточное обучение: если аннотаторы не будут должным образом проинструктированы о правилах маркировки, это может привести к противоречивым или вводящим в заблуждение результатам. Для достижения высокого качества маркировки должно быть предложено достаточное обучение.
• Игнорирование контекста: метки без контекста не дают полной картины набора данных. Подумайте о том, как данные будут использоваться в целом, и убедитесь, что метки правильно отражают это.
• Предвзятость маркировки: предвзятые модели, которые не отражают фактические данные, могут быть получены из-за неправильной маркировки. Крайне важно обнаружить и избавиться от любых предубеждений в процедуре аннотации.

Предотвращение этих частых ошибок поможет вам создавать правильные этикетки и высокопроизводительные модели машинного обучения. Наем сторонних компаний может помочь вам в процессе маркировки, с экспертами-аннотаторами и гарантией качества, чтобы поддержать вас.

Подведение итогов

Маркировка данных играет решающую роль в создании эффективных моделей машинного обучения. Вы даете данным необходимые контекст и значение, аннотируя их, что позволяет алгоритмам машинного обучения собирать информацию и делать правильные прогнозы. Хотя маркировка данных может показаться утомительной и трудоемкой операцией, это важный этап, который не следует упускать из виду или торопить.

Убедитесь, что метрики, на которых основаны ваши модели машинного обучения, имеют высочайшее качество, придерживаясь лучших практик и используя надежные сервисы аннотирования данных. Потратьте время на правильную маркировку данных и воспользуйтесь преимуществами хорошо обученной модели машинного обучения, которая может решать сложные проблемы и стимулировать инновации в вашей области. Сотрудничая с экспертами в этой области, вы можете упростить процесс аннотирования данных, повысить точность и, в конечном итоге, избежать вышеупомянутых ошибок.

Читайте также:

• Почему итальянская индустрия цифрового маркетинга привлекательна для инвесторов?
• Цифровая автомобильная цепочка поставок будущего
• Кому нужен Python и зачем?