Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Mae llawer o robotiaid yn dychmygu fel y rhai mewn ffilmiau ffuglen wyddonol sy'n dynwared neu hyd yn oed yn rhagori ar ddeallusrwydd dynol pan fyddant yn clywed y termau deallusrwydd artiffisial, dysgu dwfn, a dysgu peiriant.
Mae eraill yn meddwl bod y dyfeisiau hyn ond yn cymryd gwybodaeth i mewn ac yn dysgu ohoni ar eu pen eu hunain. Wel… Mae braidd yn dwyllodrus. Labelu data yw'r dull a ddefnyddir i hyfforddi cyfrifiaduron i ddod yn “glyfar,” gan fod ganddynt alluoedd cyfyngedig heb gyfarwyddyd dynol.
Er mwyn hyfforddi'r cyfrifiadur i weithredu'n “drwsiadus,” rydyn ni'n mewnbynnu'r data mewn gwahanol ffurfiau ac yn dysgu strategaethau amrywiol iddo gyda chymorth labelu data.
Rhaid i setiau data gael eu hanodi neu eu labelu â thrynewidiadau niferus o'r un wybodaeth fel rhan o'r wyddor sy'n sail i labelu data.
Mae'r ymdrech a'r ymroddiad a roddir yn y cynnyrch terfynol yn ganmoladwy, hyd yn oed pan fydd yn synnu ac yn gwneud ein bywydau bob dydd yn haws.
Dysgwch am labelu data yn yr erthygl hon i ddysgu beth ydyw, sut mae'n gweithredu, gwahanol fathau o labelu data, rhwystrau, a llawer mwy.
Felly, beth yw Labelu Data?
In dysgu peiriant, caliber a natur y data mewnbwn sy'n pennu safon a natur yr allbwn. Mae cywirdeb eich model AI yn cael ei wella gan galibr y data a ddefnyddir i'w hyfforddi.
Mewn termau eraill, labelu data yw'r weithred o labelu neu anodi gwahanol setiau data anstrwythuredig neu strwythuredig er mwyn dysgu cyfrifiadur i adnabod gwahaniaethau a phatrymau rhyngddynt.
Bydd darluniad yn eich helpu i ddeall hyn. Mae angen tagio pob golau coch mewn amrywiaeth o ddelweddau er mwyn i'r cyfrifiadur ddysgu bod golau coch yn arwydd i atal.
Ar sail hyn, mae AI yn datblygu algorithm a fydd, ym mhob sefyllfa, yn dehongli golau coch fel arwydd stop. Enghraifft arall yw'r gallu i gategoreiddio gwahanol setiau data o dan y penawdau jazz, pop, roc, clasurol, a mwy i wahanu gwahanol genres cerddorol.
I'w roi'n syml, mae labelu data mewn dysgu peiriant yn cyfeirio at y broses o ganfod data heb ei labelu (fel lluniau, ffeiliau testun, fideos, ac ati) ac ychwanegu un neu fwy o labeli perthnasol i gynnig cyd-destun fel y gall model dysgu peiriant ddysgu ohono. mae'n.
Gallai labeli ddweud, er enghraifft, os yw pelydr-x yn dangos tiwmor ai peidio, pa eiriau a ddywedwyd mewn clip sain, neu os llun aderyn neu fodur.
Mae labelu data yn hanfodol ar gyfer nifer o achosion defnydd, gan gynnwys adnabod lleferydd, gweledigaeth gyfrifiadurol, a phrosesu iaith naturiol.
Labelu data: Pam ei fod yn bwysig?
Yn gyntaf, mae'r pedwerydd chwyldro diwydiannol yn canolbwyntio ar sgiliau hyfforddi peiriannau. O ganlyniad, mae ymhlith y datblygiadau meddalwedd mwyaf arwyddocaol ar hyn o bryd.
Mae'n rhaid creu eich system dysgu peirianyddol, sy'n cynnwys labelu data. Mae'n sefydlu galluoedd y system. Nid oes system os nad yw data wedi'i labelu.
Dim ond eich creadigrwydd sy'n cyfyngu ar y posibiliadau o ran labelu data. Bydd unrhyw gamau y gallwch eu mapio i'r system yn cael eu hailadrodd gyda gwybodaeth newydd.
Sy'n golygu y bydd y math, maint, ac amrywiaeth y data y gallwch eu haddysgu i'r system yn pennu ei deallusrwydd a'i gallu.
Yr ail yw bod gwaith labelu data yn dod cyn gwaith gwyddor data. Yn unol â hynny, mae angen labelu data ar gyfer gwyddor data. Mae methiannau a chamgymeriadau mewn labelu data yn effeithio ar wyddor data. Fel arall, i ddefnyddio ystrydeb amrwd, “sbwriel i mewn, sbwriel allan.”
Yn drydydd, mae Celf Labelu Data yn dynodi newid yn y ffordd y mae pobl yn mynd ati i ddatblygu systemau AI. Ar yr un pryd rydym yn mireinio strwythur y labelu data i gwrdd â'n nodau'n well yn hytrach na cheisio gwella technegau mathemategol yn unig.
Mae awtomeiddio modern yn seiliedig ar hyn, a dyma ganolbwynt y Trawsnewid AI sydd ar y gweill ar hyn o bryd. Nawr yn fwy nag erioed, mae gwaith gwybodaeth yn cael ei fecaneiddio.
Sut mae labelu data yn gweithio?
Dilynir y drefn gronolegol ganlynol yn ystod y weithdrefn labelu data.
Casglu data
Data yw conglfaen unrhyw ymdrech dysgu peiriannau. Mae cam cychwynnol labelu data yn cynnwys casglu'r swm priodol o ddata crai mewn gwahanol ffurfiau.
Gall casglu data fod ar un o ddwy ffurf: naill ai daw o ffynonellau mewnol y mae’r busnes wedi bod yn eu defnyddio, neu mae’n dod o ffynonellau allanol sy’n hygyrch i’r cyhoedd.
Gan ei fod ar ffurf amrwd, mae angen glanhau a phrosesu'r data hwn cyn i'r labeli set ddata gael eu gwneud. Yna caiff y model ei hyfforddi gan ddefnyddio'r data hwn sydd wedi'i lanhau a'i brosesu ymlaen llaw. Bydd y canfyddiadau yn fwy cywir po fwyaf a mwyaf amrywiol fydd y set ddata.
Anodi data
Yn dilyn glanhau data, mae arbenigwyr parth yn archwilio'r data ac yn cymhwyso labeli gan ddefnyddio nifer o dechnegau labelu data. Mae gan y model gyd-destun ystyrlon y gellir ei ddefnyddio fel gwirionedd sylfaenol.
Dyma'r newidynnau rydych chi am i'r model eu rhagweld, fel y lluniau.
Sicrwydd ansawdd
Mae ansawdd y data, a ddylai fod yn ddibynadwy, yn gywir, ac yn gyson, yn hanfodol i lwyddiant hyfforddiant model ML. Rhaid gweithredu profion SA rheolaidd er mwyn gwarantu'r labelu data manwl gywir a chywir hyn.
Mae'n bosibl asesu cywirdeb yr anodiadau hyn trwy ddefnyddio technegau SA fel y Consensws a phrawf alffa Cronbach. Caiff cywirdeb canlyniadau ei wella'n sylweddol gan arolygiadau sicrhau ansawdd arferol.
Modelau hyfforddi a phrofi
Nid yw'r gweithdrefnau uchod yn gwneud synnwyr oni bai bod y data'n cael ei wirio i sicrhau ei fod yn gywir. Rhoddir y dechneg ar brawf trwy gynnwys y set ddata anstrwythuredig i wirio a yw'n rhoi'r canlyniadau dymunol.
Strategaethau labelu data
Mae labelu data yn broses lafurus sy'n gofyn am sylw i fanylion. Bydd y dull a ddefnyddir i anodi data yn amrywio yn dibynnu ar y datganiad mater, faint o ddata y mae'n rhaid ei dagio, pa mor gymhleth yw'r data, a'r arddull.
Gadewch i ni fynd trwy rai o'r opsiynau sydd gan eich busnes, yn dibynnu ar yr adnoddau sydd ganddo a'r amser sydd ganddo.
Labelu data yn fewnol
Fel y mae'r enw'n awgrymu, mae labelu data mewnol yn cael ei wneud gan arbenigwyr o fewn cwmni. Pan fydd gennych ddigon o amser, personél, ac adnoddau ariannol, dyma'r opsiwn gorau gan ei fod yn sicrhau'r labelu mwyaf cywir. Fodd bynnag, mae'n symud yn araf.
Outsourcing
Opsiwn arall i wneud pethau yw llogi gweithwyr llawrydd ar gyfer tasgau labelu data y gellir eu darganfod ar amrywiol farchnadoedd chwilio am waith a llawrydd fel Upwork.
Mae allanoli yn opsiwn cyflym i gael gwasanaethau labelu data, fodd bynnag, gallai'r ansawdd ddioddef, yn debyg i'r dull blaenorol.
Torfoli
Gallwch fewngofnodi fel ymgeisydd a dosbarthu swyddi labelu amrywiol i gontractwyr sydd ar gael ar lwyfannau torfoli arbenigol fel Twrci Mecanyddol Amazon (MTurk).
Er bod y dull braidd yn gyflym ac yn rhad, ni all ddarparu data anodedig o ansawdd da.
Labelu data yn awtomatig.
Mae'n bosibl y bydd y weithdrefn yn cael ei chynorthwyo gan feddalwedd yn ogystal â'i chyflawni â llaw. Gan ddefnyddio'r dull dysgu gweithredol, gellir dod o hyd i dagiau'n awtomatig a'u hychwanegu at y set ddata hyfforddi.
Yn ei hanfod, mae arbenigwyr dynol yn datblygu model AI Auto-label i farcio data amrwd heb ei labelu. Yna maen nhw'n penderfynu a oedd y model wedi cymhwyso'r labeli'n briodol. Mae bodau dynol yn trwsio'r camgymeriadau ar ôl methiant ac yn ailhyfforddi'r algorithm.
Datblygu data synthetig.
Yn lle data'r byd go iawn, data synthetig yn set ddata wedi'i labelu a gynhyrchwyd yn artiffisial. Fe'i cynhyrchir gan algorithmau neu efelychiadau cyfrifiadurol ac fe'i defnyddir yn aml hyfforddi modelau dysgu peiriannau.
Mae data synthetig yn ateb ardderchog i faterion prinder data ac amrywiaeth yng nghyd-destun gweithdrefnau labelu. Mae creu data synthetig o'r dechrau yn cynnig ateb.
Rhaid i ddatblygwyr set ddata allu adnabod y broses o greu gosodiadau 3D gyda'r eitemau ac o amgylch y model. Gellir rendro cymaint o ddata synthetig ag sydd ei angen ar gyfer y prosiect.
Heriau Labelu Data
Angen mwy o amser ac ymdrech
Yn ogystal â bod yn heriol i gael symiau mawr o ddata (yn enwedig ar gyfer diwydiannau hynod arbenigol fel gofal iechyd), mae labelu pob darn o ddata â llaw yn llafurddwys ac yn llafurus, gan olygu bod angen cymorth labelwyr dynol.
Mae bron i 80% o'r amser a dreulir ar brosiect dros y cylch cyfan o ddatblygiad ML yn cael ei dreulio ar baratoi data, sy'n cynnwys labelu.
Posibilrwydd o anghysondeb
Y rhan fwyaf o'r amser, mae traws-labelu, sy'n digwydd pan fydd llawer o bobl yn labelu'r un setiau o ddata, yn arwain at fwy o gywirdeb.
Fodd bynnag, oherwydd bod gan unigolion weithiau lefelau amrywiol o gymhwysedd, gall safonau labelu a labeli eu hunain fod yn anghyson, sy'n fater arall, Mae'n bosibl i ddau anodydd neu fwy anghytuno ar rai tagiau.
Er enghraifft, gallai un arbenigwr raddio adolygiad gwesty yn ffafriol tra byddai un arall yn ystyried ei fod yn goeglyd ac yn rhoi sgôr isel iddo.
Gwybodaeth parth
Byddwch yn teimlo bod angen llogi labelwyr sydd â gwybodaeth arbenigol am y diwydiant ar gyfer rhai sectorau.
Bydd anodwyr heb y wybodaeth parth angenrheidiol, er enghraifft, yn cael amser anodd iawn i dagio'r eitemau'n briodol wrth greu ap ML ar gyfer y sector gofal iechyd.
Tuedd i gamgymeriadau
Mae labelu â llaw yn amodol ar gamgymeriadau dynol, waeth pa mor wybodus a gofalus yw eich labelwyr. Oherwydd bod anodyddion yn aml yn gweithio gyda setiau data crai enfawr, mae hyn yn anochel.
Dychmygwch berson yn anodi 100,000 o ddelweddau gyda hyd at 10 peth gwahanol.
Mathau cyffredin o Labelu Data
Gweledigaeth Cyfrifiadurol
I ddatblygu eich set ddata hyfforddi, rhaid i chi yn gyntaf labelu lluniau, picsel, neu smotiau allweddol, neu sefydlu ffin sy'n amgáu delwedd ddigidol yn gyfan gwbl, a elwir yn flwch terfyn, wrth adeiladu system weledigaeth gyfrifiadurol.
Gellir categoreiddio ffotograffau mewn amrywiaeth o ffyrdd, gan gynnwys yn ôl cynnwys (yr hyn sydd yn y ddelwedd ei hun mewn gwirionedd) ac ansawdd (fel lluniau cynnyrch yn erbyn ffordd o fyw).
Gellir rhannu delweddau hefyd yn segmentau ar y lefel picsel. Yna gellir defnyddio'r model gweledigaeth gyfrifiadurol a ddatblygwyd gan ddefnyddio'r data hyfforddi hyn i ddosbarthu delweddau'n awtomatig, pennu lleoliad gwrthrychau, amlygu meysydd allweddol mewn delwedd, a segmentu delweddau.
Prosesu Iaith Naturiol
Cyn cynhyrchu eich set ddata hyfforddiant prosesu iaith naturiol, rhaid i chi ddewis darnau testunol perthnasol â llaw neu ddosbarthu'r deunydd â labeli penodol.
Er enghraifft, fe allech chi fod eisiau adnabod patrymau lleferydd, dosbarthu enwau priodol fel lleoedd a phobl, ac adnabod testun mewn delweddau, PDFs, neu gyfryngau eraill. Efallai y byddwch hefyd am benderfynu ar deimlad neu fwriad broliant testun.
Creu blychau terfyn o amgylch y testun yn eich set ddata hyfforddi i gyflawni hyn, ac yna ei drawsgrifio â llaw.
Adnabod nodau optegol, adnabod enw endid, a dadansoddi teimlad i gyd yn cael eu perfformio gan ddefnyddio modelau prosesu iaith naturiol.
Prosesu Sain
Mae prosesu sain yn trawsnewid pob math o synau yn fformat strwythuredig fel y gellir eu defnyddio mewn dysgu peiriannau, gan gynnwys lleferydd, synau anifeiliaid (rhisgl, chwibanau, neu chirps), a synau adeiladu (gwydr wedi torri, sganio, neu seirenau).
Yn aml, cyn y gallwch chi drin sain, rhaid i chi ei throsi'n destun â llaw. Wedi hynny, trwy gategoreiddio ac ychwanegu tagiau at y sain, gallwch ddysgu mwy o wybodaeth fanwl amdano. Eich set ddata hyfforddiant yw'r sain ddosbarthu hon.
Casgliad
I gloi, mae adnabod eich data yn rhan hanfodol o hyfforddi unrhyw fodel AI. Fodd bynnag, ni all sefydliad cyflym fforddio treulio amser yn ei wneud â llaw oherwydd ei fod yn cymryd llawer o amser ac yn defnyddio llawer o ynni.
Yn ogystal, mae'n weithdrefn sy'n dueddol o fod yn anghywir ac nid yw'n addo cywirdeb mawr. Nid oes rhaid iddo fod mor anodd, sy'n newyddion ardderchog.
Mae technolegau labelu data heddiw yn galluogi cydweithredu rhwng bodau dynol a pheiriannau i ddarparu data manwl gywir a defnyddiol ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau dysgu peiriannau.
Gadael ymateb