Mündəricat[Gizlət][Göstər]
Bir çoxları süni intellekt, dərin öyrənmə və maşın öyrənmə terminlərini eşidəndə insan intellektini təqlid edən və ya hətta ondan üstün olan elmi fantastika filmlərindəki robotlar kimi robotları təsəvvür edir.
Digərləri isə bu cihazların sadəcə məlumatı qəbul etdiyini və ondan özbaşına öyrəndiyini düşünür. Yaxşı... Bir az aldadıcıdır. Məlumatların etiketlənməsi kompüterləri "ağıllı" olmağa öyrətmək üçün istifadə edilən üsuldur, çünki onlar insan təlimatı olmadan məhdud imkanlara malikdirlər.
Kompüteri "ağıllı" hərəkət etməyə öyrətmək üçün biz məlumatları müxtəlif formalarda daxil edirik və məlumatların etiketlənməsinin köməyi ilə ona müxtəlif strategiyaları öyrədirik.
Məlumat dəstləri annotasiya edilməli və ya verilənlərin etiketlənməsinin əsasını təşkil edən elmin bir hissəsi kimi eyni məlumatın çoxsaylı dəyişdirmələri ilə etiketlənməlidir.
Son məhsula qoyulan səy və fədakarlıq, hətta təəccübləndirsə və gündəlik həyatımızı asanlaşdırsa belə, təqdirəlayiqdir.
Nə olduğunu, necə işlədiyini, müxtəlif məlumat etiketləmə növlərini, maneələri və daha çoxunu öyrənmək üçün bu məqalədə məlumatların etiketlənməsi haqqında öyrənin.
Beləliklə, Data Labeling nədir?
In maşın təlim, giriş məlumatlarının kalibri və xarakteri çıxışın kalibrini və xarakterini diktə edir. Süni intellekt modelinizin dəqiqliyi onu öyrətmək üçün istifadə olunan məlumatların kalibrinə görə artırılır.
Başqa sözlə, məlumatların etiketlənməsi kompüterə onlar arasındakı fərqləri və nümunələri müəyyən etməyi öyrətmək üçün müxtəlif strukturlaşdırılmamış və ya strukturlaşdırılmış məlumat dəstlərinin etiketlənməsi və ya şərh edilməsi aktıdır.
Bir illüstrasiya bunu başa düşməyə kömək edəcək. Qırmızı işığın dayanma siqnalı olduğunu öyrənmək üçün kompüter üçün müxtəlif şəkillərdə hər bir qırmızı işığı işarələmək lazımdır.
Bunun əsasında süni intellekt hər bir vəziyyətdə qırmızı işığı dayanma işarəsi kimi şərh edəcək bir alqoritm hazırlayır. Başqa bir nümunə, müxtəlif musiqi janrlarını ayırmaq üçün müxtəlif məlumat dəstlərini caz, pop, rok, klassik və daha çox başlıqlar altında təsnif etmək bacarığıdır.
Sadə dillə desək, maşın öyrənməsində verilənlərin etiketlənməsi etiketlənməmiş verilənlərin (məsələn, fotoşəkillər, mətn faylları, videolar və s.) aşkarlanması və maşın öyrənməsi modelinin öyrənə bilməsi üçün kontekst təklif etmək üçün bir və ya bir neçə müvafiq etiketin əlavə edilməsi prosesinə aiddir. o.
Etiketlər, məsələn, rentgenin şiş göstərib-göstərmədiyini, audio klipdə hansı sözlərin söyləndiyini və ya quş və ya avtomobilin şəklini deyə bilər.
Məlumatların etiketlənməsi bir sıra istifadə halları üçün vacibdir, o cümlədən nitqin tanınması, kompüter görmə, və təbii dil emalı.
Məlumatların etiketlənməsi: Niyə vacibdir?
Birincisi, dördüncü sənaye inqilabı təlim maşınlarının bacarıqlarına əsaslanır. Nəticə etibarı ilə, o, indiki ən əhəmiyyətli proqram inkişafları arasında yer alır.
Sizin maşın öyrənmə sisteminiz yaradılmalıdır ki, bu da məlumatların etiketlənməsini əhatə edir. Sistemin imkanlarını müəyyən edir. Məlumat etiketlənməsə, sistem yoxdur.
Məlumatların etiketlənməsi ilə bağlı imkanlar yalnız yaradıcılığınızla məhdudlaşır. Sistemə daxil edə biləcəyiniz hər hansı hərəkət təzə məlumatla təkrarlanacaq.
Bu o deməkdir ki, sistemə öyrədə biləcəyiniz məlumatların növü, miqdarı və müxtəlifliyi onun zəkasını və qabiliyyətini müəyyən edəcək.
İkincisi, məlumatların etiketlənməsi işinin məlumat elmi işindən əvvəl olmasıdır. Müvafiq olaraq, məlumatların etiketlənməsi məlumat elmi üçün lazımdır. Məlumat etiketləməsindəki uğursuzluqlar və səhvlər məlumat elminə təsir göstərir. Alternativ olaraq, daha kobud bir klişe işlətmək üçün “zibil at, zibil at”.
Üçüncüsü, verilənlərin etiketlənməsi sənəti insanların AI sistemlərinin inkişafına yanaşma tərzində dəyişiklik deməkdir. Biz eyni zamanda yalnız riyazi texnikaları təkmilləşdirməyə cəhd etməkdənsə, məqsədlərimizə daha yaxşı cavab vermək üçün məlumatların etiketlənməsinin strukturunu təkmilləşdiririk.
Müasir avtomatlaşdırma buna əsaslanır və hazırda davam edən AI Transformasiyasının mərkəzidir. İndi bilik işi həmişəkindən daha çox mexanikləşdirilir.
Məlumatların etiketlənməsi necə işləyir?
Məlumatların etiketlənməsi proseduru zamanı aşağıdakı xronoloji ardıcıllığa əməl olunur.
Məlumatların toplanması
Məlumat hər hansı bir maşın öyrənmə səyinin təməl daşıdır. Məlumatların etiketlənməsinin ilkin mərhələsi müxtəlif formalarda müvafiq miqdarda xam məlumatların toplanmasından ibarətdir.
Məlumatların toplanması iki formadan birini ala bilər: ya biznesin istifadə etdiyi daxili mənbələrdən gəlir, ya da ictimaiyyət üçün açıq olan xarici mənbələrdən gəlir.
Xam formada olduğundan, verilənlər bazası etiketləri hazırlanmazdan əvvəl bu məlumatların təmizlənməsi və işlənməsi lazımdır. Model daha sonra bu təmizlənmiş və əvvəlcədən işlənmiş məlumatlardan istifadə etməklə öyrədilir. Məlumat dəsti nə qədər böyük və müxtəlif olarsa, tapıntılar daha dəqiq olacaqdır.
Annotasiya məlumatları
Məlumatların təmizlənməsindən sonra domen ekspertləri məlumatları araşdırır və bir neçə məlumat etiketləmə texnikasından istifadə edərək etiketlər tətbiq edirlər. Model əsas həqiqət kimi istifadə edilə bilən mənalı kontekstə malikdir.
Bunlar fotolar kimi modelin proqnozlaşdırmasını istədiyiniz dəyişənlərdir.
Keyfiyyətə zəmanət
Etibarlı, dəqiq və ardıcıl olmalı olan məlumatların keyfiyyəti ML modeli təliminin uğuru üçün çox vacibdir. Bu dəqiq və düzgün məlumat etiketlənməsinə zəmanət vermək üçün müntəzəm QA testləri həyata keçirilməlidir.
Konsensus və Cronbach alfa testi kimi QA üsullarından istifadə etməklə bu annotasiyaların düzgünlüyünü qiymətləndirmək mümkündür. Nəticələrin düzgünlüyü müntəzəm QA yoxlamaları ilə əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırılır.
Təlim və sınaq modelləri
Yuxarıda göstərilən prosedurlar yalnız məlumatların düzgünlüyü yoxlanıldıqda məna kəsb edir. İstənilən nəticələri verib-vermədiyini yoxlamaq üçün strukturlaşdırılmamış verilənlər toplusunu daxil etməklə texnika sınaqdan keçiriləcək.
Məlumatların etiketlənməsi strategiyaları
Məlumatların etiketlənməsi təfərrüata diqqət tələb edən zəhmətli bir prosesdir. Verilənlərə şərh vermək üçün istifadə edilən üsul məsələ bəyanatından, nə qədər məlumatın etiketlənməsindən, məlumatların nə qədər mürəkkəbliyindən və üslubdan asılı olaraq dəyişəcək.
Sahib olduğu resurslardan və mövcud vaxtdan asılı olaraq biznesinizin bəzi variantlarını nəzərdən keçirək.
Daxili məlumatların etiketlənməsi
Adından da göründüyü kimi, daxili məlumatların etiketlənməsi şirkət daxilindəki mütəxəssislər tərəfindən həyata keçirilir. Kifayət qədər vaxtınız, kadrlarınız və maliyyə resurslarınız olduqda, bu ən yaxşı seçimdir, çünki o, ən dəqiq etiketləməni təmin edir. Bununla belə, yavaş-yavaş hərəkət edir.
Outsourcing
İşləri yerinə yetirmək üçün başqa bir seçim, Upwork kimi müxtəlif iş axtaran və sərbəst bazarlarda tapıla bilən məlumat etiketləmə tapşırıqları üçün frilanserləri işə götürməkdir.
Outsorsinq məlumat etiketləmə xidmətlərini əldə etmək üçün sürətli bir seçimdir, lakin əvvəlki üsula bənzər keyfiyyət zərər verə bilər.
wordpress
Siz sorğuçu kimi daxil ola və müxtəlif etiketləmə işlərini xüsusi kraudsorsing platformalarında mövcud podratçılara paylaya bilərsiniz. Amazon Mexanika Türk (MTtürk).
Metod bir qədər sürətli və ucuz olsa da, keyfiyyətli annotasiya edilmiş məlumatları təmin edə bilməz.
Məlumatların avtomatik etiketlənməsi.
Prosedura əl ilə həyata keçirilməklə yanaşı, proqram təminatı ilə də kömək edə bilər. Aktiv öyrənmə yanaşmasından istifadə edərək, teqlər avtomatik tapıla və təlim verilənlər bazasına əlavə oluna bilər.
Əslində, insan mütəxəssisləri etiketlənməmiş, xam məlumatları qeyd etmək üçün AI Auto-label modelini hazırlayır. Daha sonra modelin etiketləməni düzgün tətbiq edib etmədiyinə qərar verirlər. İnsanlar uğursuzluqdan sonra səhvləri düzəldir və alqoritmi yenidən öyrədir.
Sintetik məlumatların inkişafı.
Real dünya məlumatlarının yerinə, sintetik məlumatlar süni şəkildə hazırlanmış etiketli verilənlər toplusudur. Alqoritmlər və ya kompüter simulyasiyaları ilə hazırlanır və tez-tez istifadə olunur maşın öyrənmə modellərini hazırlayın.
Sintetik məlumatlar etiketləmə prosedurları kontekstində məlumat çatışmazlığı və müxtəliflik məsələlərinə əla cavabdır. yaradılması sintetik məlumatlar sıfırdan bir həll təklif edir.
Elementlərlə və modeli əhatə edən 3D parametrlərinin yaradılması verilənlər bazası tərtibatçıları tərəfindən tanınmalıdır. Layihə üçün tələb olunan qədər sintetik məlumatlar göstərilə bilər.
Məlumatların etiketlənməsinin çətinlikləri
Daha çox vaxt və səy tələb edir
Böyük həcmdə məlumat (xüsusilə səhiyyə kimi yüksək ixtisaslaşmış sənayelər üçün) əldə etmək çətin olmaqla yanaşı, hər bir məlumat parçasının əl ilə etiketlənməsi həm əmək tutumlu, həm də zəhmət tələb edir, bu da insan etiketləyicilərinin köməyini tələb edir.
ML inkişafının bütün dövrü ərzində layihəyə sərf olunan vaxtın demək olar ki, 80%-i etiketləmə daxil olmaqla məlumatların hazırlanmasına sərf olunur.
Uyğunsuzluq ehtimalı
Çox vaxt, bir çox insanın eyni məlumat dəstini etiketlədiyi zaman baş verən çarpaz etiketləmə daha yüksək dəqiqliklə nəticələnir.
Bununla belə, fərdlər bəzən müxtəlif səviyyəli səriştələrə malik olduqları üçün etiketləmə standartları və etiketlərin özləri uyğunsuz ola bilər ki, bu da başqa bir məsələdir, bəzi teqlərdə iki və ya daha çox annotatorun fikir ayrılığı ola bilər.
Məsələn, bir mütəxəssis otel rəyini müsbət qiymətləndirə bilər, digəri isə onu istehzalı hesab edir və ona aşağı qiymət verir.
Domen bilikləri
Bəzi sektorlar üçün xüsusi sənaye bilikləri olan etiketçiləri işə götürmək zərurətini hiss edəcəksiniz.
Məsələn, lazımi domen biliyi olmayan annotatorlar, səhiyyə sektoru üçün ML proqramı yaratarkən maddələri müvafiq şəkildə etiketləməkdə çox çətin vaxt keçirəcəklər.
Səhvlərə meyllilik
Etiketləyicilərinizin nə qədər bilikli və diqqətli olmasından asılı olmayaraq, əl ilə etiketləmə insan səhvlərinə məruz qalır. Annotatorların tez-tez nəhəng xam məlumat dəstləri ilə işləməsi səbəbindən bu qaçılmazdır.
Təsəvvür edin ki, bir insan 100,000 şəkilə 10-a qədər müxtəlif əşya ilə şərh verir.
Məlumatların etiketlənməsinin ümumi növləri
Kompüter Vizyonu
Təlim məlumat dəstinizi inkişaf etdirmək üçün əvvəlcə şəkilləri, pikselləri və ya əsas nöqtələri etiketləməlisiniz və ya kompüter görmə sistemini qurarkən, məhdudlaşdırıcı qutu kimi tanınan rəqəmsal təsviri tamamilə əhatə edən sərhəd yaratmalısınız.
Fotoşəkillər müxtəlif yollarla, o cümlədən məzmuna (şəklin özündə olanlar) və keyfiyyətə (məhsul və həyat tərzi çəkilişləri kimi) görə təsnif edilə bilər.
Şəkillər həmçinin piksel səviyyəsində seqmentlərə bölünə bilər. Bu təlim məlumatlarından istifadə etməklə hazırlanmış kompüter görmə modeli sonradan şəkilləri avtomatik təsnif etmək, obyektlərin yerini müəyyən etmək, təsvirdə əsas sahələri vurğulamaq və şəkilləri seqmentləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.
Təbii Dil Qenerasiya
Təbii dil emalı üzrə təlim verilənlər toplusunuzu yaratmazdan əvvəl müvafiq mətn fraqmentlərini əl ilə seçməli və ya materialı müəyyən edilmiş etiketlərlə təsnif etməlisiniz.
Məsələn, nitq nümunələrini tanımaq, yerlər və insanlar kimi xüsusi isimləri təsnif etmək və şəkillərdə, PDF-lərdə və ya digər mediada mətni müəyyən etmək istəyə bilərsiniz. Siz həmçinin mətn blurbının əhval-ruhiyyəsini və ya niyyətini müəyyən etmək istəyə bilərsiniz.
Bunu yerinə yetirmək üçün təlim məlumat dəstinizdə mətn ətrafında məhdudlaşdırıcı qutular yaradın və sonra onu əl ilə transkripsiya edin.
Optik xarakter tanınması, müəssisə adının identifikasiyası və əhval-ruhiyyə təhlili təbii dil emal modellərindən istifadə etməklə həyata keçirilir.
Audio Processing
Səs emalı bütün növ səsləri strukturlaşdırılmış formata çevirir ki, onlar nitq, heyvan səsləri (qabıqlar, fitlər və ya cingiltilər) və tikinti səsləri (sınmış şüşə, skan və ya sirenlər) daxil olmaqla, maşın öyrənməsində istifadə oluna bilsinlər.
Çox vaxt səsi idarə etməzdən əvvəl onu əl ilə mətnə çevirməlisiniz. Bundan sonra, kateqoriyalara ayıraraq və audioya teqlər əlavə etməklə siz bu barədə daha ətraflı məlumat əldə edə bilərsiniz. Sizin təlim verilənlər toplusu bu təsnif edilmiş audiodur.
Nəticə
Nəticə olaraq, məlumatlarınızı müəyyən etmək istənilən AI modelini öyrətməyin vacib hissəsidir. Sürətlə işləyən bir təşkilat, sadəcə olaraq bunu əl ilə etməyə vaxt sərf edə bilməz, çünki bu, çox vaxt aparır və enerji tələb edir.
Bundan əlavə, bu, qeyri-dəqiqliyə meylli və böyük dəqiqlik vəd etməyən bir prosedurdur. O qədər də çətin olmamalı, bu əla xəbərdir.
Bugünkü məlumat etiketləmə texnologiyaları müxtəlif maşın öyrənmə tətbiqləri üçün dəqiq və faydalı məlumat təmin etmək üçün insanlar və maşınlar arasında əməkdaşlığa imkan verir.
Cavab yaz