Каждый инженер машинного обучения хочет разработать надежную и точную модель ИИ. Данные ученые проводят почти 80% их временной маркировки и дополнения данных. Вот почему производительность модели зависит от качества данных, используемых для ее обучения.
Поскольку мы обслуживаем разнообразные потребности предприятий в проектах ИИ, мы сталкиваемся с несколькими вопросами, которые наши бизнес-клиенты часто задают нам или требуют ясности. Поэтому мы решили предоставить готовый справочник о том, как наша команда экспертов разрабатывает обучающие данные золотого стандарта для точного обучения моделей машинного обучения.
Прежде чем мы перейдем к часто задаваемым вопросам, давайте сформулируем некоторые основы маркировки данных и его важность.
Что такое маркировка данных?
Маркировка данных — это этап предварительной обработки маркировки или тегирования данных. таких как изображения, аудио или видео, чтобы помочь моделям машинного обучения и позволяют им делать точные прогнозы.
Маркировка данных не должна ограничиваться начальным этапом разработки модели машинного обучения, но может продолжаться и после развертывания для дальнейшего повышения точности прогнозов.
Важность маркировки данных
Маркируя данные на основе класса объектов, модель ML обучается идентифицировать похожие классы объектов — без тегирование данных – во время производства.
Маркировка данных — это важный этап предварительной обработки, который помогает построить точную модель, способную надежно понимать реальные среды. Наборы данных с точной маркировкой обеспечить точные прогнозы и высококачественные алгоритмы.
Часто задаваемые вопросы
Здесь, как и было обещано, готовая ссылка на все вопросы, которые могут у вас возникнуть, и ошибки, которых можно избежать на любом этапе жизненного цикла разработки.
Как вы понимаете данные?
Как бизнес, вы, возможно, собрали огромное количество данных, и теперь вы хотите, надеюсь, извлечь ключевые идеи или ценную информацию из данных.
Но без четкого понимания требований вашего проекта или бизнес-целей вы не сможете использовать данные обучения на практике. Так что не начинайте просеивать свои данные, чтобы найти закономерности или смысл. Вместо этого идите с определенной целью, чтобы не найти решения неправильных проблем.
Являются ли обучающие данные хорошим представлением производственных данных? Если нет, то как мне его идентифицировать?
Хотя вы могли этого не учитывать, размеченные данные, на которых вы обучаете свою модель, могут значительно отличаться от производственной среды.
Как идентифицировать? Ищите сигнальные знаки. Ваша модель хорошо показала себя в тестовой среде и значительно хуже во время производства.
Решение?
Свяжитесь с экспертами по бизнесу или предметной области, чтобы точно понять точные требования.
-
Как смягчить предвзятость?
Единственное решение для смягчения предвзятости — принять меры по устранению предвзятости до того, как они будут введены в вашу модель.
Смещение данных может быть в любой форме — от нерепрезентативных наборов данных до проблем с петлями обратной связи. Чтобы противостоять различным формам предвзятости, необходимо быть в курсе последних событий и устанавливать надежные стандарты и рамки процессов.
-
Как расставить приоритеты в процессе аннотирования обучающих данных?
Это один из самых частых вопросов, которые нам задают — какой части набора данных следует отдавать приоритет при аннотировании? Это правильный вопрос, особенно когда у вас есть большие наборы данных. Вам не нужно аннотировать весь набор.
Вы можете использовать расширенные методы, которые помогут вам выбрать определенную часть вашего набора данных и сгруппировать ее, чтобы вы отправляли только необходимое подмножество данных для аннотации. Таким образом, вы можете отправить самую важную информацию об успехе вашей модели.
-
Как мне работать в исключительных случаях?
Работа с исключительными случаями может быть сложной задачей для каждой модели машинного обучения. Несмотря на то, что модель может работать технически, она может оказаться неэффективной, когда речь идет об удовлетворении потребностей вашего бизнеса.
Хотя модель обнаружения транспортных средств может идентифицировать транспортные средства, она может быть не в состоянии надежно различать различные типы транспортных средств. Например — распознавание машин скорой помощи от других типов фургонов. Только когда можно полагаться на модель для идентификации конкретных моделей, алгоритм обнаружения транспортных средств может диктовать коды безопасности.Чтобы противостоять этой проблеме, имея человек в курсе обратная связь и контролируемое обучение имеют решающее значение. Решение заключается в использовании поиска сходства и фильтрации по всему набору данных для сбора похожих изображений. При этом вы можете сосредоточиться на аннотировании только подмножества похожих изображений и улучшать его, используя метод «человек в цикле».
-
Есть ли какие-то особые ярлыки, о которых мне нужно знать?
Несмотря на то, что у вас может возникнуть искушение предоставить максимально детализированную маркировку для ваших изображений, это может быть не всегда необходимо или идеально. Трудно достичь огромного количества времени и затрат, необходимых для придания каждому изображению детального уровня детализации и точности.
Предлагается чрезмерно предписывать или требовать максимальной точности в аннотации данных, когда у вас есть ясность в отношении требований к модели.
-
Как вы учитываете крайние случаи?
Учитывайте крайние случаи при подготовке стратегии аннотирования данных. Однако, во-первых, вы должны понимать, что невозможно предвидеть все крайние случаи, с которыми вы можете столкнуться. Вместо этого вы можете выбрать диапазон изменчивости и стратегию, которая может обнаруживать крайние случаи по мере их возникновения и своевременно их устранять.
-
Как я могу справиться с неоднозначностью данных?
Неоднозначность в наборе данных довольно распространена, и вы должны знать, как с ней справиться для точной аннотации. Например, изображение полузрелого яблока может быть помечено как зеленое яблоко или красное яблоко.
Ключ к разрешению такой двусмысленности имеет четкие инструкции с самого начала. Во-первых, обеспечьте постоянную связь между аннотаторами и экспертами в предметной области. Имейте стандартное правило, предвидя такую двусмысленность и определяя стандарты, которые могут быть реализованы в рабочей силе.
-
Существуют ли какие-либо способы повышения производительности модели в производственной среде?
Поскольку среда тестирования и производственные данные различаются, через некоторое время в производительности обязательно будут отклонения. Вы не можете ожидать, что модель изучит то, чему она не подвергалась во время обучения.
Старайтесь, чтобы данные тестирования соответствовали меняющимся производственным данным. Например, переобучите свою модель, задействуйте этикетировщики людей, улучшайте данные с помощью более точных и репрезентативных сценариев, а также повторно тестируйте и используйте их в рабочей среде.
-
К кому я могу обратиться за моей аннотацией потребностей в обучающих данных?
Каждый бизнес может что-то выиграть от разработки моделей машинного обучения. Не каждый хозяйствующий субъект оснащен техническими ноу-хау или экспертами. группы маркировки данных для преобразования необработанных данных в ценную информацию. Вы должны быть в состоянии использовать его, чтобы получить конкурентное преимущество.
Хотя модель обнаружения транспортных средств может идентифицировать транспортные средства, она может быть не в состоянии надежно различать различные типы транспортных средств. Например — распознавание машин скорой помощи от других типов фургонов. Только когда можно полагаться на модель для идентификации конкретных моделей, алгоритм обнаружения транспортных средств может диктовать коды безопасности.Хотя есть аспекты, которые вы, возможно, ищете в партнере по обучению данным, надежность, опыт и предметные знания являются одними из трех основных моментов, о которых следует помнить. Подумайте об этом, прежде чем обращаться к надежному стороннему поставщику услуг.
Возглавляет список точные и надежные поставщики услуг маркировки данных — Shaip. Мы используем расширенную аналитику, опытные команды и экспертов в предметной области для всех ваших маркировок и аннотация данных потребности. Кроме того, мы следуем стандартной процедуре, которая помогла нам разработать первоклассные проекты аннотаций и маркировки для ведущих компаний.
