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Parechji imaginanu robots cum'è quelli in i filmi di fantascienza chì imitanu o ancu superanu l'intellettu umanu quandu sentenu i termini intelligenza artificiale, apprendimentu prufondu è apprendimentu machine.
Altri pensanu chì sti dispusitivi solu piglianu l'infurmazioni è amparà da elli per sè stessu. Ebbè... Hè un pocu ingannatu. L'etichettatura di dati hè u metudu utilizatu per furmà l'urdinatori per diventà "intelligenti", postu chì anu capacità limitate senza struzzione umana.
Per furmà l'urdinatore per agisce "intelligente", inserimu i dati in diverse forme è insegnemu diverse strategie cù l'aiutu di l'etichettatura di dati.
I datasets devenu esse annotati o etichettati cù numerosi permutazioni di a listessa informazione cum'è parte di a scienza sottu à l'etichettatura di dati.
U sforzu è a dedicazione messa in u pruduttu finali sò laudable, ancu quandu sorprende è rende a nostra vita di ogni ghjornu più faciule.
Amparate nantu à l'etichettatura di dati in questu articulu per sapè ciò chì hè, cumu funziona, diversi tipi di etichettatura di dati, ostaculi è assai di più.
Allora, chì hè l'etichettatura di dati?
In machine learning, u calibre è a natura di i dati di input dictate u calibre è a natura di u output. A precisione di u vostru mudellu AI hè rinfurzata da u calibre di e dati utilizati per furmà.
In altri termini, l'etichettatura di dati hè l'attu di l'etichettatura o l'annotazione di diversi gruppi di dati non strutturati o strutturati per insegnà un computer per identificà e differenze è mudelli trà elli.
Un'illustrazione vi aiuterà à capisce questu. Hè necessariu tag ogni luce rossa in una varietà di imagine per l'urdinatore per amparà chì u lume rossu hè un signalu per arrestà.
In basa di questu, AI sviluppa un algoritmu chì, in ogni situazione, interpreterà una luce rossa cum'è una indicazione di stop. Un'altra illustrazione hè a capacità di categurizà diverse datasets sottu à l'intestazione di jazz, pop, rock, classicu, è più per separà diversi generi musicali.
Per esse simpliciamente, l'etichettatura di dati in l'apprendimentu automaticu si riferisce à u prucessu di rilevazione di dati senza etichetta (cum'è foto, schedarii di testu, video, etc.) è aghjunghje una o più etichette pertinenti per offre u cuntestu in modu chì un mudellu di apprendimentu automaticu pò amparà da lu.
L'etichette puderanu dì, per esempiu, se una radiografia mostra un tumore o micca, quale parolle sò state dite in un clip audio, o se una foto di un uccello o di un automobile.
L'etichettatura di dati hè essenziale per una quantità di casi d'usu, cumpresa a ricunniscenza vocale, visione per computer, è trasfurmazioni di lingua naturale.
L'etichettatura di dati: Perchè hè impurtante?
Prima, a quarta rivoluzione industriale hè centrata nantu à l'abilità di e macchine di furmazione. In u risultatu, si trova trà l'avanzamenti software più significati di u presente.
U vostru sistema di machine learning deve esse creatu, chì implica l'etichettatura di dati. Stabbilisce e capacità di u sistema. Ùn ci hè micca un sistema se i dati ùn sò micca etichettati.
E pussibulità cù l'etichettatura di dati sò limitate solu da a vostra creatività. Qualchese azzione chì pudete mapà in u sistema ripeterà cù infurmazione fresca.
U significatu chì u tipu, a quantità è a diversità di dati chì pudete insignà à u sistema determinaranu a so intelligenza è a capacità.
U sicondu hè chì u travagliu di etichettatura di dati vene prima di u travagliu di scienza di dati. Dunque, l'etichettatura di dati hè necessaria per a scienza di i dati. I fallimenti è i sbagli in l'etichettatura di dati affettanu a scienza di i dati. In alternativa, per impiegà un cliché più crudu, "trash in, rubbish out".
Terzu, L'Arte di l'Etichettatura di Dati significa un cambiamentu in a manera chì a ghjente avvicina u sviluppu di i sistemi AI. Raffinemu simultaneamente a struttura di l'etichettatura di dati per risponde megliu à i nostri scopi piuttostu chè solu di pruvà à rinfurzà e tecniche matematiche.
L'automatizazione muderna hè basatu annantu à questu, è hè u centru di a Trasfurmazione AI attualmente in corso. Avà più chè mai, u travagliu di a cunniscenza hè meccanizatu.
Cumu funziona l'etichettatura di dati?
U seguitu ordine cronologicu hè seguitu durante a prucedura di etichettatura di dati.
Raccolta di dati
I dati sò a basa di ogni sforzu di apprendimentu di macchina. A tappa iniziale in l'etichettatura di dati cunsiste di cullà a quantità approprita di dati prima in diverse forme.
A raccolta di dati pò piglià una di duie forme: o vene da fonti internu chì l'affari hà utilizatu, o vene da fonti esterne publicamente accessibili.
Siccomu hè in forma cruda, sta dati deve esse pulita è trattata prima chì l'etichette di dataset sò fatte. U mudellu hè tandu furmatu cù questi dati puliti è preprocessed. I risultati seranu più precisi u più grande è variatu u settore di dati.
Annotazione di dati
Dopu a pulizia di dati, l'esperti di u duminiu esaminanu e dati è applicanu etichette cù parechje tecniche di etichettatura di dati. U mudellu hà un cuntestu significativu chì pò esse usatu cum'è verità di terra.
Quessi sò e variàbili chì vulete chì u mudellu prediche, cum'è e foto.
Assicuranza di qualità
A qualità di e dati, chì deve esse fiduciale, precisa è coherente, hè cruciale per u successu di a furmazione di mudelli ML. Testi di QA rigulari devenu esse implementati per guarantisce queste etichettatura di dati esatta è curretta.
Hè pussibule valutà a precisione di sti annotazioni utilizendu tecniche di QA cum'è a prova alfa di Consensus è Cronbach. A correttezza di i risultati hè considerablemente migliorata da l'ispezioni di QA di rutina.
Modelli di furmazione è teste
I prucedure sopra citati sò solu sensu se i dati sò verificati per a correttezza. A tecnica serà messa à a prova includendu u dataset micca strutturatu per verificà s'ellu dà i risultati desiderati.
Strategie di etichettatura di dati
L'etichettatura di dati hè un prucessu laborioso chì esige attenzione à i dettagli. U metudu utilizatu per annotà e dati varierà secondu a dichjarazione di l'emissione, a quantità di dati chì deve esse tagged, quantu complicata hè a dati, è u stilu.
Andemu per alcune di l'opzioni chì a vostra attività hà, secondu e risorse chì hà è u tempu chì hà dispunibule.
Etichettatura di dati in casa
Cum'è u nome implica, l'etichettatura di dati in casa hè fatta da esperti in una cumpagnia. Quandu avete abbastanza tempu, persunale è risorse finanziarie, hè a megliu opzione postu chì assicura l'etichettatura più precisa. Tuttavia, si move lentamente.
Chimica
Un'altra opzione per fà e cose hè di impiegà freelancers per i travaglii di etichettatura di dati chì ponu esse scuperti in diversi mercati di ricerca di travagliu è freelance cum'è Upwork.
L'outsourcing hè una opzione rapida per uttene servizii di etichettatura di dati, in ogni modu, a qualità puderia soffre, simili à u metudu prima.
Muvrini
Pudete login cum'è richiedente è distribuisce diversi travaglii di etichettatura à i contractori dispunibuli nantu à piattaforme specializate di crowdsourcing cum'è Amazon Mechanical Turk (MTurk).
U metudu, mentri un pocu rapidu è pocu prezzu, ùn pò micca furnisce dati annotati di bona qualità.
L'etichettatura di dati automaticamente.
A prucedura pò esse aiutata da u software in più di esse realizatu manualmente. Utilizendu l'approcciu di apprendimentu attivu, i tag ponu esse automaticamente truvati è aghjuntu à u dataset di furmazione.
In essenza, i specialisti umani sviluppanu un mudellu AI Auto-label per marcà dati senza etichetta, crudi. Allora decidenu se u mudellu applicà in modu adattatu l'etichettatura. L'omu risolve l'errori dopu un fallimentu è ricuperà l'algoritmu.
Sviluppu di dati sintetici.
Invece di dati di u mondu reale, dati sintetici hè un dataset marcatu chì hè statu fabbricatu artificialmente. Hè pruduciutu da algoritmi o simulazioni di computer è hè spessu usatu per furmà mudelli di machine learning.
I dati sintetici sò una risposta eccellente à i prublemi di scarsità di dati è varietà in u cuntestu di e prucedure di etichettatura. A creazione di dati sintetici da zero offre una soluzione.
A creazione di paràmetri 3D cù l'articuli è chì circundanu u mudellu deve esse capace di ricunnosce da i sviluppatori di dataset. A quantità di dati sintetici chì hè necessariu per u prugettu pò esse rende.
Sfide di l'etichettatura di dati
Esige più tempu è sforzu
In più di esse sfida à ottene una grande quantità di dati (in particulare per l'industrii altamente specializati cum'è l'assistenza sanitaria), l'etichettatura di ogni pezzu di dati à a manu hè à tempu laboriosa è laboriosa, chì necessita l'assistenza di etichettatori umani.
Quasi 80% di u tempu passatu nantu à un prughjettu nantu à u ciclu tutale di u sviluppu di ML hè spesu nantu à a preparazione di dati, chì include l'etichettatura.
Possibilità di inconsistenza
A maiò parte di u tempu, l'etichettatura incruciata, chì succede quandu parechje persone etichettanu i stessi gruppi di dati, risultati in più precisione.
In ogni casu, perchè l'individui anu qualchì volta varii gradi di cumpetenza, i normi di l'etichettatura è l'etichetti stessi ponu esse inconsistenti, chì hè un altru prublema, Hè pussibule per dui o più annotatori ùn sò micca d'accordu annantu à certi tag.
Per esempiu, un espertu puderia valutà una recensione di l'hotel cum'è favurevule mentre chì un altru a cunsiderà sarcastica è l'assignà una valutazione bassa.
Cunniscenza di u duminiu
Senterete a necessità di ingaghjate etichettatori cun cunniscenze di l'industria specializata per certi settori.
L'annotatori senza a cunniscenza di u duminiu necessariu, per esempiu, avarà un tempu assai difficiuli di taggà in modu adattatu l'articuli mentre creanu una app ML per u settore di a salute.
Propensità à l'errore
L'etichettatura manuale hè sughjetta à i sbagli umani, indipendentemente da quantu cunniscenze è attente sò i vostri etichettatori. A causa di u fattu chì l'annotatori spessu travaglianu cù enormi gruppi di dati crudi, questu hè inevitabbile.
Immaginate una persona chì annota 100,000 10 imagine cù finu à XNUMX cose diverse.
Tipi cumuni di etichettatura di dati
Visione Computer
Per sviluppà u vostru dataset di furmazione, prima deve etichettate l'imaghjini, i pixel, o i punti chjave, o stabiliscenu un cunfini chì chjude cumplettamente una maghjina digitale, cunnisciuta cum'è una scatula di delimitazione, quandu custruisce un sistema di visione di computer.
I ritratti ponu esse categurizzati in una varietà di manere, cumpresu per u cuntenutu (ciò chì hè in realtà in l'imaghjini stessu) è a qualità (cum'è u produttu vs.
L'imaghjini ponu ancu esse divisi in segmenti à u livellu di pixel. U mudellu di visione di l'urdinatore sviluppatu utilizendu sti dati di furmazione pò esse aduprata in seguitu per classificà automaticamente l'imaghjini, determinà a situazione di l'uggetti, mette in risaltu e zone chjave in una maghjina è segmentà l'imaghjini.
Elaborazione di a Lingua Naturale
Prima di pruduce u vostru set di dati di furmazione di trasfurmazioni di lingua naturale, duvete sceglie manualmente frammenti testuali pertinenti o classificà u materiale cù etichette specificate.
Per esempiu, pudete vulete ricunnosce i mudelli di parlà, classificà i nomi propiu cum'è i lochi è e persone, è identificà u testu in l'imaghjini, PDF, o altri media. Puderete ancu vulsutu determinà u sentimentu o l'intenzione di un blurb di testu.
Crea scatuli di delimitazione intornu à u testu in u vostru set di dati di furmazione per rializà questu, è poi trascrive manualmente.
Ricunniscenza otticu di caratteri, l'identificazione di u nome di l'entità è l'analisi di sentimenti sò tutti realizati cù mudelli di trasfurmazioni di lingua naturale.
Prucessione audio
L'elaborazione di l'audio trasforma tutti i tipi di sonu in un formatu strutturatu in modu chì ponu esse aduprati in l'apprendimentu automaticu, cumprese a parolla, i rumori di l'animali (ladri, fischi, o chirps), è rumuri di custruzzione (vetru rottu, scanning, o sirene).
Spessu, prima di pudè trattà l'audio, devi cunvertisce manualmente in testu. Dopu dopu, categurizà è aghjunghje tag à l'audio, pudete amparà più infurmazioni in prufundità nantu à questu. U vostru dataset di furmazione hè questu audio classificatu.
cunchiusioni
In cunclusioni, identificà i vostri dati hè una parte cruciale di furmazione qualsiasi mudellu AI. Una urganizazione rapida, però, ùn pò micca permette di passà u tempu fendu manualmente perchè hè assai tempu è energia intensiva.
Inoltre, hè una prucedura chì hè propensa à l'imprecisione è ùn prumette micca una grande precisione. Ùn deve esse cusì difficiule, chì hè una bona nutizia.
E tecnulugia di etichettatura di dati d'oghje permettenu a cullaburazione trà l'omu è e macchine per furnisce dati precisi è utili per una varietà di applicazioni di apprendimentu di macchina.
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