Η επισήμανση δεδομένων είναι σημαντική για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, τα οποία χρησιμοποιούνται για τη λήψη αποφάσεων με βάση μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα.
Ας δούμε τι σημαίνει αυτή η επισήμανση δεδομένων και τα διάφορα εργαλεία για την εκτέλεση της.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι η επισήμανση δεδομένων;
Η επισήμανση δεδομένων είναι η διαδικασία εκχώρησης περιγραφικών ετικετών ή ετικετών σε δεδομένα για να βοηθήσουν στην αναγνώριση και την κατηγοριοποίησή τους. Περιλαμβάνει διάφορους τύπους δεδομένων, όπως κείμενο, εικόνες, βίντεο, ήχο και άλλες μορφές μη δομημένων δεδομένων. Τα δεδομένα με ετικέτα χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για την εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό μοτίβων και την πραγματοποίηση προβλέψεων.
Η ακρίβεια και η ποιότητα της επισήμανσης μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την απόδοση των μοντέλων ML. Μπορεί να γίνει χειροκίνητα από ανθρώπους ή με τη βοήθεια εργαλείων αυτοματισμού. Ο κύριος σκοπός της επισήμανσης δεδομένων είναι να μετατρέψει μη δομημένα δεδομένα σε μια δομημένη μορφή που μπορεί να γίνει εύκολα κατανοητή και να αναλυθεί από μηχανές.
Ένα καλό παράδειγμα επισήμανσης δεδομένων θα μπορούσε να είναι στο πλαίσιο της αναγνώρισης εικόνας. Ας υποθέσουμε ότι θέλετε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης ώστε να αναγνωρίζει γάτες και σκύλους σε εικόνες.
Για να το κάνετε αυτό, Πρώτα, θα πρέπει να επισημάνετε ένα σύνολο εικόνων είτε ως “γάτα” ή “σκύλος”, ώστε το μοντέλο να μπορεί να μάθει από αυτά τα παραδείγματα με ετικέτα. Η διαδικασία αντιστοίχισης αυτών των ετικετών στις εικόνες ονομάζεται ετικέτα δεδομένων.
Ένας σχολιαστής θα έβλεπε κάθε εικόνα και θα της αντιστοιχούσε με μη αυτόματο τρόπο την κατάλληλη ετικέτα, δημιουργώντας ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.
Πώς λειτουργεί;
Υπάρχουν διάφορα βήματα που εμπλέκονται στην εκτέλεση της επισήμανσης δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει:
Συλλογή δεδομένων
Το πρώτο βήμα στη διαδικασία επισήμανσης δεδομένων είναι η συλλογή των δεδομένων που πρέπει να επισημανθούν. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει διάφορους τύπους δεδομένων, όπως εικόνες, κείμενο, ήχο ή βίντεο.
Οδηγίες επισήμανσης
Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα, δημιουργούνται οδηγίες επισήμανσης που καθορίζουν τις ετικέτες ή τις ετικέτες που θα αντιστοιχιστούν στα δεδομένα. Αυτές οι κατευθυντήριες γραμμές βοηθούν να διασφαλιστεί ότι τα επισημασμένα δεδομένα είναι σχετικά με την τρέχουσα δραστηριότητα ML και διατηρούν τη συνέπεια στην επισήμανση.
Σχόλιο
Η πραγματική επισήμανση των δεδομένων γίνεται από σχολιαστές ή επισημάνσεις που είναι εκπαιδευμένοι να εφαρμόζουν τις οδηγίες επισήμανσης στα δεδομένα. Αυτό μπορεί να γίνει χειροκίνητα από ανθρώπους ή μέσω αυτοματοποιημένων διαδικασιών χρησιμοποιώντας προκαθορισμένους κανόνες και αλγόριθμους.
Ελεγχος ποιότητας
Εφαρμόζονται μέτρα ποιοτικού ελέγχου για τη βελτίωση της ακρίβειας των δεδομένων με ετικέτα. Αυτό περιλαμβάνει τη μέτρηση IAA, όπου πολλοί σχολιαστές επισημαίνουν τα ίδια δεδομένα και η επισήμανση τους συγκρίνεται για ελέγχους συνέπειας και διασφάλισης ποιότητας για τη διόρθωση σφαλμάτων ετικετών.
Ενοποίηση με μοντέλα μηχανικής μάθησης
Μόλις επισημανθούν τα δεδομένα και εφαρμοστούν μέτρα ποιοτικού ελέγχου, τα δεδομένα με ετικέτα μπορούν να ενσωματωθούν με μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για εκπαίδευση και βελτίωση της ακρίβειάς τους.
Διαφορετικές προσεγγίσεις για την επισήμανση δεδομένων
Η επισήμανση δεδομένων μπορεί να γίνει με διάφορους τρόπους, ο καθένας με τα δικά του πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Μερικές κοινές μέθοδοι περιλαμβάνουν:
#1. Χειροκίνητη επισήμανση
Αυτή είναι η παραδοσιακή τεχνική επισήμανσης δεδομένων στην οποία τα άτομα σημειώνουν χειροκίνητα δεδομένα. Τα δεδομένα εξετάζονται από τον σχολιαστή, ο οποίος στη συνέχεια προσθέτει ετικέτες ή ετικέτες σε αυτά σύμφωνα με τις τυπικές διαδικασίες.
#2. Ημι-εποπτευόμενη επισήμανση
Είναι ένας συνδυασμός χειροκίνητης και αυτοματοποιημένης επισήμανσης. Ένα μικρότερο μέρος των δεδομένων κατηγοριοποιείται με μη αυτόματο τρόπο και οι ετικέτες χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης που μπορεί να επισημάνει αυτόματα τα υπόλοιπα δεδομένα. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να μην είναι τόσο ακριβής όσο η χειροκίνητη επισήμανση, αλλά είναι πιο αποτελεσματική.
#3. Διαδραστική μάθηση
Αυτή είναι μια επαναληπτική προσέγγιση για την επισήμανση δεδομένων όπου το μοντέλο μηχανικής μάθησης προσδιορίζει τα σημεία δεδομένων για τα οποία είναι πιο αβέβαιο και ζητά από έναν άνθρωπο να τα επισημάνει.
#4. Εκμάθηση μεταφοράς
Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί προϋπάρχοντα δεδομένα με ετικέτα από μια δραστηριότητα ή τομέα που σχετίζεται με την εκπαίδευση ενός μοντέλου για την τρέχουσα εργασία. Όταν το έργο δεν έχει αρκετά δεδομένα με ετικέτα, αυτή η μέθοδος μπορεί να είναι χρήσιμη.
#5. Crowdsourcing
Περιλαμβάνει την εξωτερική ανάθεση της εργασίας επισήμανσης σε μια μεγάλη ομάδα ανθρώπων μέσω μιας διαδικτυακής πλατφόρμας. Το crowdsourcing μπορεί να είναι ένας οικονομικά αποδοτικός τρόπος για γρήγορη επισήμανση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο να επαληθευτεί η ακρίβεια και η συνέπεια.
#6. Επισήμανση βάσει προσομοίωσης
Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει τη χρήση προσομοιώσεων υπολογιστή για τη δημιουργία δεδομένων με ετικέτα για μια συγκεκριμένη εργασία. Μπορεί να είναι χρήσιμο όταν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου είναι δύσκολο να ληφθούν ή όταν υπάρχει ανάγκη να δημιουργηθούν γρήγορα μεγάλες ποσότητες δεδομένων με ετικέτα.
Κάθε μέθοδος έχει τα δικά της δυνατά και αδύνατα σημεία. Εξαρτάται από τις ειδικές απαιτήσεις του έργου και τους στόχους της εργασίας επισήμανσης.
Κοινοί τύποι επισήμανσης δεδομένων
- Επισήμανση εικόνας
- Επισήμανση βίντεο
- Ηχητική σήμανση
- Επισήμανση κειμένου
- Σήμανση αισθητήρα
- τρισδιάστατη σήμανση
Διαφορετικοί τύποι επισήμανσης δεδομένων χρησιμοποιούνται για διαφορετικούς τύπους δεδομένων και εργασιών.
Για παράδειγμα, η επισήμανση εικόνας χρησιμοποιείται συνήθως για την ανίχνευση αντικειμένων, ενώ η ετικέτα κειμένου χρησιμοποιείται για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Η επισήμανση ήχου μπορεί να χρησιμοποιηθεί για αναγνώριση ομιλίας ή ανίχνευση συναισθημάτων και η σήμανση αισθητήρων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εφαρμογές Internet of Things (IoT).
Η τρισδιάστατη σήμανση χρησιμοποιείται για εργασίες όπως η ανάπτυξη αυτόνομων οχημάτων ή εφαρμογές εικονικής πραγματικότητας.
Βέλτιστες πρακτικές που σχετίζονται με την επισήμανση δεδομένων
#1. Καθορίστε σαφείς κατευθυντήριες γραμμές
Θα πρέπει να θεσπιστούν σαφείς οδηγίες για τα δεδομένα επισήμανσης. Αυτές οι κατευθυντήριες γραμμές θα πρέπει να περιλαμβάνουν ορισμούς των ετικετών, παραδείγματα για τον τρόπο εφαρμογής των ετικετών και οδηγίες για τον χειρισμό διφορούμενων υποθέσεων.
#2. Χρησιμοποιήστε πολλούς σχολιαστές
Η ακρίβεια μπορεί να βελτιωθεί όταν διαφορετικοί σχολιαστές επισημαίνουν τα ίδια δεδομένα. Οι μετρήσεις της συμφωνίας μεταξύ σχολιαστών (IAA) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση του επιπέδου συμφωνίας μεταξύ διαφορετικών σχολιαστών.
#3. Χρησιμοποιήστε μια τυποποιημένη διαδικασία
Θα πρέπει να ακολουθηθεί μια καθορισμένη διαδικασία για τα δεδομένα επισήμανσης για να διασφαλιστεί η συνέπεια μεταξύ διαφορετικών σχολιαστών και εργασιών επισήμανσης. Η διαδικασία θα πρέπει να περιλαμβάνει μια διαδικασία αναθεώρησης για τον έλεγχο της ποιότητας των επισημασμένων δεδομένων.
#4. Ελεγχος ποιότητας
Τα μέτρα ποιοτικού ελέγχου, όπως τακτικές αναθεωρήσεις, διασταυρώσεις και δειγματοληψίες δεδομένων είναι απαραίτητα για τη διασφάλιση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των δεδομένων με ετικέτα.
#5. Επισημάνετε διάφορα δεδομένα
Όταν επιλέγετε δεδομένα για επισήμανση, είναι σημαντικό να επιλέξετε ένα διαφορετικό δείγμα που αντιπροσωπεύει το πλήρες εύρος δεδομένων με τα οποία θα λειτουργεί το μοντέλο. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει δεδομένα από διαφορετικές πηγές με διαφορετικά χαρακτηριστικά και να καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα σεναρίων.
#6. Παρακολούθηση και ενημέρωση ετικετών
Καθώς το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης βελτιώνεται, μπορεί να είναι απαραίτητο να ενημερώσετε και να βελτιώσετε τα δεδομένα με ετικέτα. Είναι σημαντικό να παρακολουθείτε την απόδοσή του και να ενημερώνετε τις ετικέτες όπως απαιτείται.
Περιπτώσεις χρήσης
Η επισήμανση δεδομένων είναι ένα κρίσιμο βήμα στα έργα μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων. Ακολουθούν ορισμένες συνήθεις περιπτώσεις χρήσης ετικετών δεδομένων:
- Αναγνώριση εικόνας και βίντεο
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Αυτόνομα οχήματα
- Ανίχνευση απάτης
- Ανάλυση συναισθήματος
- Ιατρική διάγνωση
Αυτά είναι μόνο μερικά παραδείγματα των περιπτώσεων χρήσης για την επισήμανση δεδομένων. Οποιαδήποτε εφαρμογή μηχανικής μάθησης ή ανάλυσης δεδομένων που περιλαμβάνει ταξινόμηση ή πρόβλεψη μπορεί να επωφεληθεί από τη χρήση δεδομένων με ετικέτα.
Υπάρχουν πολλά εργαλεία επισήμανσης δεδομένων διαθέσιμα στο διαδίκτυο, το καθένα με το δικό του σύνολο χαρακτηριστικών και δυνατοτήτων. Και εδώ, συνοψίσαμε μια λίστα με τα καλύτερα εργαλεία για την επισήμανση δεδομένων.
Label Studio
Το Label Studio είναι ένα εργαλείο επισήμανσης δεδομένων ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από τη Heartex και παρέχει μια σειρά διεπαφών σχολιασμού για δεδομένα κειμένου, εικόνας, ήχου και βίντεο. Αυτό το εργαλείο είναι γνωστό για την ευελιξία και την ευκολία χρήσης του.
Έχει σχεδιαστεί για να μπορεί να εγκατασταθεί γρήγορα και μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία προσαρμοσμένων διεπαφών χρήστη ή προκατασκευασμένων προτύπων ετικετών. Αυτό διευκολύνει τους χρήστες να δημιουργούν προσαρμοσμένες εργασίες σχολιασμού και ροές εργασίας χρησιμοποιώντας μια διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης.
Το Label Studio παρέχει επίσης μια σειρά επιλογών ενσωμάτωσης, συμπεριλαμβανομένων των webhooks, ενός Python SDK και API, που επιτρέπει στους χρήστες να ενσωματώνουν απρόσκοπτα το εργαλείο στις αγωγές ML/AI.
Διατίθεται σε δύο εκδόσεις – Community και Enterprise.
Η έκδοση της Κοινότητας είναι δωρεάν για λήψη και μπορεί να χρησιμοποιηθεί από οποιονδήποτε. Διαθέτει βασικές δυνατότητες και υποστηρίζει περιορισμένο αριθμό χρηστών & έργων. Ενώ η έκδοση Enterprise είναι μια πληρωμένη έκδοση που υποστηρίζει μεγαλύτερες ομάδες και πιο σύνθετες περιπτώσεις χρήσης.
Κουτί ετικετών
Το Label box είναι μια πλατφόρμα ετικετών δεδομένων που βασίζεται σε σύννεφο που παρέχει ένα ισχυρό σύνολο εργαλείων για διαχείριση δεδομένων, επισήμανση δεδομένων και μηχανική εκμάθηση. Ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα του Labelbox είναι οι δυνατότητες επισήμανσης με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίες βοηθούν στην επιτάχυνση της διαδικασίας επισήμανσης δεδομένων και βελτιώνουν την ακρίβεια της επισήμανσης.
Προσφέρει μια προσαρμόσιμη μηχανή δεδομένων που έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τις ομάδες επιστήμης δεδομένων να παράγουν δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης γρήγορα και αποτελεσματικά.
Key Labs
Το Keylabs είναι μια άλλη εξαιρετική πλατφόρμα επισήμανσης δεδομένων που προσφέρει προηγμένες δυνατότητες και συστήματα διαχείρισης για την παροχή υπηρεσιών σχολιασμού υψηλής ποιότητας. Τα Keylabs μπορούν να ρυθμιστούν και να υποστηριχθούν on-premises, ενώ οι ρόλοι και τα δικαιώματα χρήστη μπορούν να εκχωρηθούν σε κάθε μεμονωμένο έργο ή πρόσβαση σε πλατφόρμα γενικά.
Έχει ιστορικό χειρισμού μεγάλων συνόλων δεδομένων χωρίς συμβιβασμούς στην αποτελεσματικότητα ή την ακρίβεια. Υποστηρίζει διάφορα χαρακτηριστικά σχολιασμού, όπως σειρά z, σχέσεις γονέα/παιδιού, χρονοδιαγράμματα αντικειμένων, μοναδική οπτική ταυτότητα και δημιουργία μεταδεδομένων.
Ένα άλλο βασικό χαρακτηριστικό του KeyLabs είναι η υποστήριξή του για τη διαχείριση της ομάδας και τη συνεργασία. Προσφέρει έλεγχο πρόσβασης βάσει ρόλου, παρακολούθηση δραστηριότητας σε πραγματικό χρόνο και ενσωματωμένα εργαλεία ανταλλαγής μηνυμάτων και σχολίων για να βοηθήσει τις ομάδες να συνεργαστούν πιο αποτελεσματικά.
Οι υπάρχοντες σχολιασμοί μπορούν επίσης να μεταφορτωθούν στην πλατφόρμα. Το Keylabs είναι ιδανικό για άτομα και ερευνητές που αναζητούν ένα γρήγορο, αποτελεσματικό και ευέλικτο εργαλείο επισήμανσης δεδομένων.
Amazon SageMaker Ground Truth
Το Amazon SageMaker Ground Truth είναι μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία επισήμανσης δεδομένων που παρέχεται από την Amazon Web Services (AWS) που βοηθά τους οργανισμούς να δημιουργήσουν εξαιρετικά ακριβή σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης για μοντέλα μηχανικής μάθησης.
Προσφέρει μια ποικιλία λειτουργιών, όπως αυτόματη επισήμανση δεδομένων, ενσωματωμένες ροές εργασίας και διαχείριση εργατικού δυναμικού σε πραγματικό χρόνο, για να κάνει τη διαδικασία επισήμανσης ταχύτερη και πιο αποτελεσματική.
Ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά του SageMaker είναι η δυνατότητα δημιουργίας προσαρμοσμένων ροών εργασίας που μπορούν να προσαρμοστούν σε συγκεκριμένες εργασίες επισήμανσης. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη μείωση του χρόνου και του κόστους που απαιτείται για την επισήμανση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.
Επιπλέον, προσφέρει ένα ενσωματωμένο σύστημα διαχείρισης εργατικού δυναμικού που επιτρέπει στους χρήστες να διαχειρίζονται και να κλιμακώνουν εύκολα τις εργασίες επισήμανσης. Έχει σχεδιαστεί για να είναι επεκτάσιμο και προσαρμόσιμο, γεγονός που το καθιστά δημοφιλή επιλογή για επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μηχανικής εκμάθησης.
συμπέρασμα
Ελπίζω να βρήκατε αυτό το άρθρο χρήσιμο για να μάθετε για την επισήμανση δεδομένων και τα εργαλεία της. Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει να μάθετε για την ανακάλυψη δεδομένων για να βρείτε πολύτιμα και κρυφά μοτίβα στα δεδομένα.