การติดฉลากข้อมูลสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง: ภาพรวมกระบวนการ

เผยแพร่แล้ว: 2023-03-09

ข้อมูลที่มีป้ายกำกับคุณภาพสูงมีความจำเป็นมากขึ้นในการฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดลที่ใช้ AI ซึ่งเป็นผลมาจากการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องอย่างรวดเร็ว

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ข้อมูลจะต้องได้รับการกำหนดฉลากเพื่อให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจดจำข้อมูลที่มีอยู่และใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นได้อย่างง่ายดาย มิฉะนั้น โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะไม่สามารถแยกแยะรูปแบบหรือคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ

จากรายงานของ Grand View Research ขนาดตลาดเครื่องมือทำหมายเหตุประกอบข้อมูลทั่วโลกมีมูลค่า 642.7 ล้านดอลลาร์ในปี 2020 และคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 25.5% ระหว่างปี 2021 ถึง 2028 การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้บ่งบอกถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูล การติดฉลากในอุตสาหกรรมแมชชีนเลิร์นนิงในปัจจุบัน

อ่านบทความต่อไปเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูลและขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องในกระบวนการ คุณจะเข้าใจได้ดีขึ้นว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพอาจสร้างขึ้นได้อย่างไรด้วยความช่วยเหลือของการติดฉลากข้อมูลที่เหมาะสม

เนื้อหา

จากข้อมูลยุ่งเหยิงสู่ผลงานชิ้นเอก: การติดฉลากข้อมูลสามารถเปลี่ยนโมเดล ML ของคุณได้อย่างไร

การติดฉลากข้อมูลในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นการรวมข้อมูลเข้ากับข้อมูลดิบ เพื่อให้อัลกอริทึมรู้จักและใช้ข้อมูลนั้นในทันที มันเกี่ยวข้องกับการให้ป้ายกำกับ (หรือแท็ก) บางอย่างกับจุดข้อมูล เพื่อให้โมเดล ML สามารถค้นหาความสัมพันธ์และสร้างการประมาณค่าที่แม่นยำ

การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องและผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดอาจเกิดขึ้นจากการที่โมเดล ML ไม่สามารถระบุรูปแบบได้อย่างถูกต้องหากไม่มีการติดฉลากที่เพียงพอ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง อาจใช้ป้ายกำกับหลายประเภท ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

ป้ายกำกับไบนารี: การกำหนดป้ายกำกับให้กับจุดข้อมูลด้วยค่าที่เป็นไปได้เพียงสองค่า เช่น “ใช่” หรือ “ไม่” “จริง” หรือ “เท็จ” หรือ “สแปม” หรือ “ไม่ใช่สแปม”
ป้ายกำกับหลายระดับ: รวมค่าที่เป็นไปได้หลายค่า เช่น "สีแดง" "สีเขียว" หรือ "สีน้ำเงิน" หรือ "แมว" "สุนัข" หรือ "นก"
ป้ายต่อเนื่อง: ค่าเหล่านี้เป็นค่าตัวเลข เช่น "อุณหภูมิ" "ความชื้น" หรือ "น้ำหนัก"

เมื่อพูดถึงคำอธิบายประกอบข้อมูล บริษัทอย่าง https://labelyourdata.com/ อาจเข้ามาช่วยในการจัดการกับงานที่ซับซ้อนนี้ พวกเขานำเสนอบริการบันทึกย่อข้อมูลคุณภาพสูงที่ปลอดภัยสำหรับงาน NLP และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เพื่อรับประกันว่าข้อมูลของคุณจะได้รับการจัดการและจัดเรียงอย่างถูกต้องตามข้อกำหนดของโครงการ AI พวกเขามีความเชี่ยวชาญเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลของคุณได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกต้อง ซึ่งจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

มาดูขั้นตอนการติดฉลากข้อมูลกันตอนนี้ และดูแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาสคีมาการติดฉลากที่มีประสิทธิภาพและคงไว้ซึ่งการรับประกันคุณภาพ

รายละเอียดทีละขั้นตอนของกระบวนการติดฉลากข้อมูล

ตอนนี้เราทราบถึงความสำคัญของการติดฉลากข้อมูลแล้ว เรามาสำรวจขั้นตอนในเชิงลึกต่อไปกัน การติดป้ายกำกับข้อมูลไม่ใช่กระบวนการขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน และกลยุทธ์ที่ดีที่สุดจะขึ้นอยู่กับงานที่ทำอยู่และประเภทของข้อมูลที่กำลังประมวลผล

นี่คือคำอธิบายทั่วไปของแนวคิดนี้:

การรวบรวมข้อมูล: ต้องรวบรวมข้อมูลก่อนติดฉลาก ข้อมูลอาจอยู่ในรูปแบบข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และรูปแบบอื่นๆ การเลือกและระบุข้อมูลที่จะใช้ในการฝึกโมเดล ML ของคุณเป็นขั้นตอนเริ่มต้นในกระบวนการรวบรวมข้อมูล
คำจำกัดความของงาน: หลังจากได้รับข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปนี้คือการระบุวัตถุประสงค์ที่จะนำไปใช้ ซึ่งรวมถึงการตัดสินใจเลือกชนิดของป้ายกำกับที่จะใช้กับข้อมูล จำนวนป้ายกำกับที่ต้องการ และมาตรฐานในการนำไปใช้
หลักเกณฑ์สำหรับคำอธิบายประกอบ: การสร้างมาตรฐานคำอธิบายประกอบจะรับประกันความสม่ำเสมอในขั้นตอนการติดฉลาก ซึ่งรวมถึงตัวอย่าง คำจำกัดความ และคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล
การติดฉลาก: ขั้นตอนต่อไปคือการเริ่มต้นการติดฉลากหลังจากสร้างประเภทข้อมูล ข้อมูลจำเพาะของงาน และกฎการอธิบายประกอบแล้ว สามารถทำได้ด้วยตนเองโดยมนุษย์หรือโดยอัตโนมัติด้วยเครื่องจักร
การประกันคุณภาพ: คุณควรทำการทดสอบควบคุมข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบหลังการติดฉลาก การตรวจสอบความถูกต้องและความสอดคล้องของฉลากที่ใช้กับข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของการรับประกันคุณภาพ
การวนซ้ำ: เป็นกระบวนการวนซ้ำ คำอธิบายประกอบมักเกี่ยวข้องกับการย้อนกลับและปรับคำอธิบายงาน แนวทางคำอธิบายประกอบ และป้ายกำกับที่ใช้กับข้อมูล

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณได้รับการอธิบายประกอบอย่างดีและเตรียมพร้อมอย่างเต็มที่เพื่อใช้สำหรับวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมแบบจำลอง ในขณะเดียวกัน บริการต่างๆ เช่น Label Your Data เสนอโซลูชันคำอธิบายประกอบโดยผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งอาจช่วยให้คุณเพิ่มความเร็วของเวิร์กโฟลว์และรับประกันผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยงเมื่อติดฉลากข้อมูลสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ มีบางสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงเมื่อติดป้ายข้อมูลสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขารวมถึง:

การติดฉลากที่ไม่สอดคล้องกัน: เมื่อคำอธิบายประกอบใช้เกณฑ์การติดฉลากที่แตกต่างกัน อาจนำไปสู่ความไม่ถูกต้องได้ ต้องมีกระบวนการติดฉลากที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดดังกล่าว
การฝึกอบรมไม่เพียงพอ: หากคำอธิบายประกอบไม่ได้รับคำแนะนำอย่างเพียงพอเกี่ยวกับแนวทางการติดฉลาก อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ขัดแย้งหรือทำให้เข้าใจผิดได้ เพื่อให้ได้ฉลากคุณภาพสูง ควรมีการฝึกอบรมอย่างเพียงพอ
ละเว้นบริบท: ป้ายกำกับที่ไม่มีบริบทไม่ได้ให้ภาพรวมของชุดข้อมูล คิดเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลโดยรวมและตรวจสอบให้แน่ใจว่าฉลากสะท้อนอย่างถูกต้อง
ความลำเอียงในการติดฉลาก: โมเดลที่มีอคติซึ่งไม่ได้เป็นตัวแทนของข้อมูลจริงอาจมาจากการติดฉลากที่ไม่เหมาะสม สิ่งสำคัญคือต้องค้นหาและกำจัดอคติใดๆ ในขั้นตอนการเพิ่มความคิดเห็น

การป้องกันข้อผิดพลาดที่พบบ่อยเหล่านี้จะช่วยให้คุณสร้างฉลากที่ถูกต้องและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพสูง การจ้างบริษัทบุคคลที่สามสามารถช่วยคุณในกระบวนการติดฉลาก โดยมีผู้ให้คำอธิบายประกอบที่เชี่ยวชาญและการรับประกันคุณภาพคอยช่วยเหลือคุณ

ห่อ

การติดฉลากข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ คุณให้บริบทและความหมายที่จำเป็นแก่ข้อมูลโดยการใส่คำอธิบายประกอบ ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึม ML สามารถรับข้อมูลและคาดการณ์ได้ถูกต้อง แม้ว่าการติดฉลากข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นกิจกรรมที่น่าเบื่อและใช้เวลานาน แต่ก็เป็นขั้นตอนสำคัญที่ไม่ควรมองข้ามหรือเร่งรีบ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเมตริกที่อิงตามโมเดล ML ของคุณนั้นมีคุณภาพสูงสุดโดยปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและใช้บริการคำอธิบายประกอบข้อมูลที่เชื่อถือได้ ใช้เวลาในการติดป้ายกำกับข้อมูลของคุณอย่างถูกต้องและรับประโยชน์จากโมเดล ML ที่ผ่านการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี ซึ่งสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและขับเคลื่อนนวัตกรรมในสายงานของคุณได้ ด้วยการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญในพื้นที่ คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการบันทึกย่อข้อมูล ปรับปรุงความแม่นยำ และท้ายที่สุด หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่กล่าวถึงข้างต้น

อ่านเพิ่มเติม:

เหตุใดอุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัลของอิตาลีจึงร่ำรวยสำหรับนักลงทุน
ห่วงโซ่อุปทานยานยนต์ดิจิทัลแห่งอนาคต
ใครต้องการ Python และทำไม