Datu marķēšana ir svarīga mašīnmācīšanās modeļu apmācībai, ko izmanto, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz datu modeļiem un tendencēm.
Apskatīsim, kāda ir šī datu marķēšana un dažādi rīki tā veikšanai.
Kas ir datu marķēšana?
Datu marķēšana ir process, kurā datiem tiek piešķirtas aprakstošas atzīmes, lai palīdzētu tos identificēt un klasificēt. Tas ietver dažāda veida datus, piemēram, tekstu, attēlus, video, audio un citus nestrukturētu datu veidus. Pēc tam marķētie dati tiek izmantoti, lai apmācītu mašīnmācīšanās algoritmus, lai identificētu modeļus un veiktu prognozes.
Marķējuma precizitāte un kvalitāte var ievērojami ietekmēt ML modeļu veiktspēju. To var izdarīt manuāli ar cilvēkiem vai ar automatizācijas rīku palīdzību. Datu marķēšanas galvenais mērķis ir pārveidot nestrukturētus datus strukturētā formātā, ko mašīnas var viegli saprast un analizēt.
Labs datu marķēšanas piemērs varētu būt attēlu atpazīšanas kontekstā. Pieņemsim, ka vēlaties apmācīt mašīnmācības modeli atpazīt kaķus un suņus attēlos.
Lai to izdarītu, pirmkārt, attēlu kopa ir jāapzīmē kā “kaķis” vai “suns”, lai modelis varētu mācīties no šiem piemēriem. Šo etiķešu piešķiršanas procesu attēliem sauc par datu marķēšanu.
Anotators skatītu katru attēlu un manuāli piešķirtu tam atbilstošo etiķeti, izveidojot marķētu datu kopu, ko var izmantot mašīnmācīšanās modeļa apmācīšanai.
Kā tas darbojas?
Datu marķēšanai ir jāveic dažādas darbības. Tas ietver:
Datu vākšana
Pirmais solis datu marķēšanas procesā ir marķējamo datu apkopošana. Tas var ietvert dažādus datu tipus, piemēram, attēlus, tekstu, audio vai video.
Marķēšanas vadlīnijas
Tiklīdz dati ir apkopoti, tiek izveidotas marķēšanas vadlīnijas, kas nosaka etiķetes vai tagus, kas tiks piešķirti datiem. Šīs vadlīnijas palīdz nodrošināt marķēto datu atbilstību pašreizējai ML darbībai un nodrošina konsekvenci marķēšanā.
Anotācija
Faktisko datu marķēšanu veic anotatori vai marķētāji, kuri ir apmācīti piemērot marķēšanas vadlīnijas datiem. To var izdarīt manuāli, izmantojot cilvēkus vai automatizētus procesus, izmantojot iepriekš definētus noteikumus un algoritmus.
Kvalitātes kontrole
Tiek ieviesti kvalitātes kontroles pasākumi, lai uzlabotu marķēto datu precizitāti. Tas ietver IAA metriku, kurā vairāki anotatori marķē vienus un tos pašus datus, un to marķējums tiek salīdzināts, lai nodrošinātu konsekvenci un kvalitātes nodrošināšanas pārbaudes, lai labotu marķēšanas kļūdas.
Integrācija ar mašīnmācīšanās modeļiem
Kad dati ir marķēti un kvalitātes kontroles pasākumi ir ieviesti, marķētos datus var integrēt mašīnmācīšanās modeļos, lai apmācītu un uzlabotu to precizitāti.
Dažādas pieejas datu marķēšanai
Datu marķēšanu var veikt dažādos veidos, katram no tiem ir savas priekšrocības un trūkumi. Dažas izplatītas metodes ietver:
#1. Manuāla marķēšana
Šī ir tradicionālā datu marķēšanas metode, kurā personas manuāli anotē datus. Datus pārskata anotators, kurš pēc tam pievieno tiem etiķetes vai atzīmes saskaņā ar standarta procedūrām.
#2. Daļēji uzraudzīta marķēšana
Tā ir manuālas un automatizētas marķēšanas kombinācija. Mazāka datu daļa tiek manuāli iedalīta kategorijās, un pēc tam etiķetes tiek izmantotas, lai apmācītu mašīnmācības modeli, kas var automātiski marķēt atlikušos datus. Šī pieeja var nebūt tik precīza kā manuāla marķēšana, taču tā ir efektīvāka.
#3. Aktīvā mācīšanās
Šī ir iteratīva pieeja datu marķēšanai, kur mašīnmācīšanās modelis identificē datu punktus, par kuriem tas ir visvairāk nenoteikts, un lūdz cilvēkus tos marķēt.
#4. Pārnes mācības
Šī metode izmanto jau esošus marķētos datus no darbības vai domēna, kas ir saistīts ar pašreizējā uzdevuma modeļa apmācību. Ja projektā nav pietiekami daudz marķētu datu, šī metode var būt noderīga.
#5. Crowdsourcing
Tas ietver marķēšanas uzdevuma nodošanu lielai cilvēku grupai, izmantojot tiešsaistes platformu. Crowdsourcing var būt rentabls veids, kā ātri marķēt lielu datu apjomu, taču var būt grūti pārbaudīt precizitāti un konsekvenci.
#6. Uz simulāciju balstīta marķēšana
Šī pieeja ietver datorsimulāciju izmantošanu, lai ģenerētu marķētus datus konkrētam uzdevumam. Tas var būt noderīgi, ja reālās pasaules datus ir grūti iegūt vai ja ir nepieciešams ātri ģenerēt lielu daudzumu marķētu datu.
Katrai metodei ir savas stiprās un vājās puses. Tas ir atkarīgs no konkrētajām projekta prasībām un marķēšanas uzdevuma mērķiem.
Izplatītākie datu marķēšanas veidi
- Attēlu marķēšana
- Video marķēšana
- Audio marķēšana
- Teksta marķēšana
- Sensoru marķēšana
- 3D marķēšana
Dažādiem datu veidiem un uzdevumiem tiek izmantoti dažādi datu marķēšanas veidi.
Piemēram, attēlu marķēšana parasti tiek izmantota objektu noteikšanai, bet teksta marķēšana tiek izmantota dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem.
Audio marķēšanu var izmantot runas atpazīšanai vai emociju noteikšanai, un sensoru marķēšanu var izmantot lietiskā interneta (IoT) lietojumprogrammām.
3D marķēšana tiek izmantota tādiem uzdevumiem kā autonoma transportlīdzekļa izstrāde vai virtuālās realitātes lietojumprogrammas.
Datu marķēšanas labākā prakse
#1. Definējiet skaidras vadlīnijas
Jāizstrādā skaidras vadlīnijas datu marķēšanai. Šajās vadlīnijās jāiekļauj etiķešu definīcijas, etiķešu pielietošanas piemēri un norādījumi par to, kā rīkoties neskaidros gadījumos.
#2. Izmantojiet vairākus anotatorus
Precizitāti var uzlabot, ja dažādi anotatori marķē vienus un tos pašus datus. Inter-anotator Agreement (IAA) metriku var izmantot, lai novērtētu vienošanās līmeni starp dažādiem anotatoriem.
#3. Izmantojiet standartizētu procesu
Datu marķēšanai ir jāievēro noteikts process, lai nodrošinātu konsekvenci dažādiem anotatoriem un marķēšanas uzdevumiem. Šajā procesā jāiekļauj pārskatīšanas process, lai pārbaudītu marķēto datu kvalitāti.
#4. Kvalitātes kontrole
Kvalitātes kontroles pasākumi, piemēram, regulāras pārskatīšanas, kontrolpārbaudes un datu paraugu ņemšana, ir būtiski, lai nodrošinātu marķēto datu precizitāti un uzticamību.
#5. Iezīmējiet dažādus datus
Atlasot datus marķēšanai, ir svarīgi izvēlēties daudzveidīgu paraugu, kas atspoguļo visu datu klāstu, ar kuriem modelis strādās. Tas var ietvert datus no dažādiem avotiem ar atšķirīgām īpašībām un aptver plašu scenāriju klāstu.
#6. Pārraugiet un atjauniniet etiķetes
Uzlabojoties mašīnmācīšanās modelim, var būt nepieciešams atjaunināt un uzlabot marķētos datus. Ir svarīgi sekot līdzi tā darbībai un pēc vajadzības atjaunināt etiķetes.
Lietošanas gadījumi
Datu marķēšana ir būtisks solis mašīnmācīšanās un datu analīzes projektos. Tālāk ir norādīti daži izplatīti datu marķēšanas lietošanas gadījumi.
- Attēlu un video atpazīšana
- Dabiskās valodas apstrāde
- Autonomie transportlīdzekļi
- Krāpšanas atklāšana
- Sentimenta analīze
- Medicīniskā diagnoze
Šie ir tikai daži datu marķēšanas lietošanas gadījumu piemēri. Jebkurš mašīnmācīšanās vai datu analīzes lietojums, kas ietver klasifikāciju vai prognozēšanu, var gūt labumu no marķētu datu izmantošanas.
Internetā ir pieejami daudzi datu marķēšanas rīki, un katram ir savs funkciju un iespēju kopums. Un šeit mēs esam apkopojuši labāko datu marķēšanas rīku sarakstu.
Etiķešu studija
Label Studio ir Heartex izstrādāts atvērtā pirmkoda datu marķēšanas rīks, kas nodrošina virkni anotācijas saskarņu teksta, attēla, audio un video datiem. Šis rīks ir pazīstams ar savu elastību un lietošanas vienkāršību.
Tas ir izstrādāts tā, lai to varētu ātri instalēt, un to var izmantot, lai izveidotu pielāgotas lietotāja saskarnes vai iepriekš izveidotas etiķešu veidnes. Tādējādi lietotāji var viegli izveidot pielāgotus anotācijas uzdevumus un darbplūsmas, izmantojot vilkšanas un nomešanas saskarni.
Label Studio nodrošina arī virkni integrācijas iespēju, tostarp tīmekļa aizķeres, Python SDK un API, kas lietotājiem ļauj nemanāmi integrēt rīku savos ML/AI konveijeros.
Tas ir pieejams divos izdevumos – Community un Enterprise.
Kopienas izdevumu var lejupielādēt bez maksas, un to var izmantot ikviens. Tam ir pamata funkcijas, un tas atbalsta ierobežotu skaitu lietotāju un projektu. Tā kā Enterprise izdevums ir maksas versija, kas atbalsta lielākas komandas un sarežģītākus lietošanas gadījumus.
Etiķetes kaste
Label box ir mākoņdatošanas datu marķēšanas platforma, kas nodrošina jaudīgu rīku komplektu datu pārvaldībai, datu marķēšanai un mašīnmācībai. Viena no galvenajām Labelbox priekšrocībām ir tās marķēšanas iespējas ar mākslīgā intelekta palīdzību, kas palīdz paātrināt datu marķēšanas procesu un uzlabot marķēšanas precizitāti.
Tas piedāvā pielāgojamu datu dzinēju, kas paredzēts, lai palīdzētu datu zinātnes komandām ātri un efektīvi ražot augstas kvalitātes apmācības datus mašīnmācības modeļiem.
Galvenās laboratorijas
Keylabs ir vēl viena lieliska datu marķēšanas platforma, kas piedāvā uzlabotas funkcijas un pārvaldības sistēmas, lai nodrošinātu augstas kvalitātes anotācijas pakalpojumus. Keylabs var iestatīt un atbalstīt uz vietas, un lietotāju lomas un atļaujas var piešķirt katram atsevišķam projektam vai platformas piekļuvei kopumā.
Tam ir pieredze lielu datu kopu apstrādē, neapdraudot efektivitāti vai precizitāti. Tā atbalsta dažādas anotācijas funkcijas, piemēram, z-kārtību, vecāku/bērnu attiecības, objektu laika skalas, unikālu vizuālo identitāti un metadatu izveidi.
Vēl viena galvenā KeyLabs iezīme ir tās atbalsts komandas vadībai un sadarbībai. Tā piedāvā uz lomām balstītu piekļuves kontroli, reāllaika aktivitāšu uzraudzību un iebūvētus ziņojumapmaiņas un atgriezeniskās saites rīkus, lai palīdzētu komandām strādāt efektīvāk.
Platformā var augšupielādēt arī esošās anotācijas. Keylabs ir ideāli piemērots privātpersonām un pētniekiem, kuri meklē ātru, efektīvu un elastīgu datu marķēšanas rīku.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth ir pilnībā pārvaldīts datu marķēšanas pakalpojums, ko nodrošina Amazon Web Services (AWS), kas palīdz organizācijām izveidot ļoti precīzas apmācības datu kopas mašīnmācīšanās modeļiem.
Tas piedāvā dažādas funkcijas, piemēram, automātisku datu marķēšanu, iebūvētas darbplūsmas un reāllaika darbaspēka pārvaldību, lai marķēšanas process būtu ātrāks un efektīvāks.
Viena no galvenajām SageMaker funkcijām ir iespēja izveidot pielāgotas darbplūsmas, kuras var pielāgot konkrētiem marķēšanas uzdevumiem. Tas var palīdzēt samazināt laiku un izmaksas, kas nepieciešamas liela datu apjoma marķēšanai.
Turklāt tā piedāvā iebūvētu darbaspēka pārvaldības sistēmu, kas ļauj lietotājiem viegli pārvaldīt un mērogot savus marķēšanas uzdevumus. Tas ir izstrādāts tā, lai tas būtu mērogojams un pielāgojams, kas padara to par populāru datu zinātnieku un mašīnmācīšanās inženieru izvēli.
Secinājums
Ceru, ka šis raksts jums bija noderīgs, lai uzzinātu par datu marķēšanu un tā rīkiem. Varat arī uzzināt par datu atklāšanu, lai datos atrastu vērtīgus un slēptus modeļus.