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Viele stellen sich Roboter wie in Science-Fiction-Filmen vor, die den menschlichen Intellekt nachahmen oder sogar übertreffen, wenn sie die Begriffe künstliche Intelligenz, tiefes Lernen und maschinelles Lernen hören.
Andere meinen, dass diese Geräte nur Informationen aufnehmen und selbstständig daraus lernen. Nun… Es ist ein bisschen trügerisch. Die Datenkennzeichnung ist die Methode, mit der Computer trainiert werden, „intelligent“ zu werden, da sie ohne menschliche Anweisung nur begrenzte Fähigkeiten haben.
Um dem Computer beizubringen, „smart“ zu handeln, geben wir die Daten in verschiedenen Formen ein und bringen ihm mithilfe von Data Labeling verschiedene Strategien bei.
Datensätze müssen im Rahmen der wissenschaftlichen Datenkennzeichnung mit zahlreichen Permutationen derselben Informationen kommentiert oder gekennzeichnet werden.
Die Mühe und das Engagement, die in das Endprodukt gesteckt werden, sind lobenswert, auch wenn es überrascht und unser tägliches Leben erleichtert.
Erfahren Sie in diesem Artikel mehr über die Datenkennzeichnung, um zu erfahren, was es ist, wie es funktioniert, verschiedene Arten der Datenkennzeichnung, Hindernisse und vieles mehr.
Also, was ist Data Labeling?
In Maschinelles Lernen, das Kaliber und die Art der Eingabedaten bestimmen das Kaliber und die Art der Ausgabe. Die Genauigkeit Ihres KI-Modells wird durch die Qualität der Daten verbessert, die zum Trainieren verwendet werden.
Mit anderen Worten, die Datenkennzeichnung ist der Vorgang des Kennzeichnens oder Kommentierens verschiedener unstrukturierter oder strukturierter Datensätze, um einem Computer beizubringen, Unterschiede und Muster zwischen ihnen zu erkennen.
Eine Illustration hilft Ihnen, dies zu verstehen. Es ist notwendig, jedes rote Licht in einer Vielzahl von Bildern zu markieren, damit der Computer lernt, dass rotes Licht ein Signal zum Anhalten ist.
Darauf aufbauend entwickelt die KI einen Algorithmus, der in jeder Situation eine rote Ampel als Stoppsignal interpretiert. Ein weiteres Beispiel ist die Fähigkeit, verschiedene Datensätze unter den Überschriften Jazz, Pop, Rock, Klassik und mehr zu kategorisieren, um verschiedene Musikgenres zu trennen.
Einfach ausgedrückt bezieht sich die Datenkennzeichnung beim maschinellen Lernen auf den Prozess der Erkennung nicht gekennzeichneter Daten (z. B. Fotos, Textdateien, Videos usw.) und des Hinzufügens einer oder mehrerer relevanter Kennzeichnungen, um einen Kontext bereitzustellen, aus dem ein maschinelles Lernmodell lernen kann es.
Etiketten könnten zum Beispiel sagen, ob ein Röntgenbild einen Tumor zeigt oder nicht, welche Wörter in einem Audioclip gesagt wurden, oder ob ein Bild von einem Vogel oder einem Auto.
Die Datenkennzeichnung ist für eine Reihe von Anwendungsfällen unerlässlich, einschließlich Spracherkennung, Computer Vision, und Verarbeitung natürlicher Sprache.
Datenkennzeichnung: Warum ist sie wichtig?
Erstens konzentriert sich die vierte industrielle Revolution auf die Fähigkeit, Maschinen zu trainieren. Damit zählt es zu den bedeutendsten Software-Fortschritten der Gegenwart.
Ihr maschinelles Lernsystem muss erstellt werden, was die Datenkennzeichnung beinhaltet. Es legt die Fähigkeiten des Systems fest. Es gibt kein System, wenn Daten nicht gekennzeichnet sind.
Die Möglichkeiten der Datenkennzeichnung sind nur durch Ihre Kreativität begrenzt. Jede Aktion, die Sie dem System zuordnen können, wird mit frischen Informationen wiederholt.
Das bedeutet, dass die Art, Menge und Vielfalt der Daten, die Sie dem System beibringen können, seine Intelligenz und Leistungsfähigkeit bestimmen.
Zweitens kommt die Datenkennzeichnung vor der datenwissenschaftlichen Arbeit. Dementsprechend ist Data Labeling für Data Science notwendig. Ausfälle und Fehler bei der Datenkennzeichnung wirken sich auf die Datenwissenschaft aus. Alternativ, um ein gröberes Klischee zu verwenden, „Müll rein, Müll raus“.
Drittens bedeutet The Art of Data Labeling eine Veränderung in der Herangehensweise der Menschen an die Entwicklung von KI-Systemen. Wir verfeinern gleichzeitig die Struktur der Datenkennzeichnung, um unsere Ziele besser zu erreichen, anstatt nur zu versuchen, mathematische Techniken zu verbessern.
Die moderne Automatisierung baut darauf auf und ist das Zentrum der derzeit stattfindenden KI-Transformation. Wissensarbeit wird heute mehr denn je mechanisiert.
Wie funktioniert die Datenkennzeichnung?
Die folgende chronologische Reihenfolge wird während des Datenkennzeichnungsverfahrens befolgt.
Datenerfassung
Daten sind der Eckpfeiler jedes maschinellen Lernvorhabens. Die Anfangsphase der Datenkennzeichnung besteht darin, die entsprechende Menge an Rohdaten in verschiedenen Formen zu sammeln.
Die Datenerfassung kann eine von zwei Formen annehmen: Entweder sie stammt aus internen Quellen, die das Unternehmen verwendet hat, oder sie stammt aus öffentlich zugänglichen externen Quellen.
Da es sich um Rohdaten handelt, müssen diese Daten bereinigt und verarbeitet werden, bevor die Datensatzetiketten erstellt werden. Das Modell wird dann mit diesen bereinigten und vorverarbeiteten Daten trainiert. Die Ergebnisse werden umso genauer, je größer und vielfältiger der Datensatz ist.
Daten annotieren
Nach der Datenbereinigung untersuchen Domänenexperten die Daten und bringen mithilfe verschiedener Datenkennzeichnungstechniken Kennzeichnungen an. Das Modell hat einen sinnvollen Kontext, der als Grundwahrheit genutzt werden kann.
Dies sind die Variablen, die das Modell vorhersagen soll, z. B. die Fotos.
Qualitätssicherung
Die Qualität der Daten, die vertrauenswürdig, genau und konsistent sein sollte, ist entscheidend für den Erfolg des ML-Modelltrainings. Um diese exakte und korrekte Datenkennzeichnung zu gewährleisten, müssen regelmäßige QS-Tests durchgeführt werden.
Es ist möglich, die Genauigkeit dieser Anmerkungen mithilfe von QA-Techniken wie dem Consensus und dem Cronbach-Alpha-Test zu bewerten. Die Richtigkeit der Ergebnisse wird durch routinemäßige QS-Inspektionen erheblich verbessert.
Trainings- und Testmodelle
Die vorgenannten Verfahren sind nur sinnvoll, wenn die Daten auf Richtigkeit überprüft werden. Die Technik wird auf die Probe gestellt, indem der unstrukturierte Datensatz einbezogen wird, um zu prüfen, ob er die gewünschten Ergebnisse liefert.
Strategien zur Datenkennzeichnung
Die Datenkennzeichnung ist ein mühsamer Prozess, der Liebe zum Detail erfordert. Die zum Annotieren von Daten verwendete Methode variiert je nach Problemstellung, wie viele Daten markiert werden müssen, wie kompliziert die Daten sind und welcher Stil verwendet wird.
Lassen Sie uns einige der Optionen durchgehen, die Ihr Unternehmen hat, abhängig von den Ressourcen und der verfügbaren Zeit.
Datenbeschriftung im eigenen Haus
Wie der Name schon sagt, wird die interne Datenkennzeichnung von Experten innerhalb eines Unternehmens durchgeführt. Wenn Sie genügend Zeit, Personal und finanzielle Ressourcen haben, ist es die beste Option, da es die genaueste Etikettierung gewährleistet. Es bewegt sich jedoch langsam.
Outsourcing
Eine weitere Möglichkeit, Dinge zu erledigen, besteht darin, Freiberufler für Datenkennzeichnungsaufgaben einzustellen, die auf verschiedenen Stellensuche- und Freiberufler-Marktplätzen wie Upwork entdeckt werden können.
Outsourcing ist eine schnelle Option, um Datenkennzeichnungsdienste zu erhalten, jedoch könnte die Qualität darunter leiden, ähnlich wie bei der vorherigen Methode.
Crowdsourcing
Sie können sich als Anforderer anmelden und verschiedene Etikettieraufträge an verfügbare Auftragnehmer auf spezialisierten Crowdsourcing-Plattformen wie z Amazon Mechanischer Türke (MTürk).
Das Verfahren ist zwar etwas schnell und kostengünstig, kann aber keine annotierten Daten von guter Qualität liefern.
Automatische Beschriftung der Daten.
Das Verfahren kann zusätzlich zur manuellen Ausführung durch Software unterstützt werden. Mithilfe des aktiven Lernansatzes können Tags automatisch gefunden und dem Trainingsdatensatz hinzugefügt werden.
Im Wesentlichen entwickeln menschliche Spezialisten ein KI-Auto-Label-Modell, um unbeschriftete Rohdaten zu markieren. Dann entscheiden sie, ob das Modell die Beschriftung angemessen angebracht hat. Menschen beheben die Fehler nach einem Ausfall und trainieren den Algorithmus neu.
Entwicklung synthetischer Daten.
Anstelle von realen Daten, synthetische Daten ist ein gelabelter Datensatz, der künstlich hergestellt wurde. Sie wird durch Algorithmen oder Computersimulationen erzeugt und wird häufig verwendet Machine-Learning-Modelle trainieren.
Synthetische Daten sind eine hervorragende Antwort auf die Probleme der Datenknappheit und -vielfalt im Zusammenhang mit Kennzeichnungsverfahren. Die Kreation von synthetische Daten from scratch bietet eine Lösung.
Die Erstellung von 3D-Einstellungen mit den Gegenständen und der Umgebung des Modells muss von Datensatzentwicklern erkannt werden können. Es können so viele synthetische Daten gerendert werden, wie für das Projekt benötigt werden.
Herausforderungen der Datenkennzeichnung
Erfordert mehr Zeit und Mühe
Abgesehen davon, dass es schwierig ist, große Datenmengen zu erhalten (insbesondere für hochspezialisierte Branchen wie das Gesundheitswesen), ist es sowohl arbeitsintensiv als auch mühsam, jedes Datenelement von Hand zu kennzeichnen, und erfordert die Unterstützung menschlicher Etikettierer.
Fast 80 % der Zeit, die für ein Projekt über den gesamten Zyklus der ML-Entwicklung aufgewendet wird, wird für die Datenvorbereitung aufgewendet, die die Kennzeichnung einschließt.
Möglichkeit für Inkonsistenz
In den meisten Fällen führt Cross-Labeling, das auftritt, wenn viele Personen dieselben Datensätze kennzeichnen, zu einer größeren Genauigkeit.
Da Einzelpersonen jedoch manchmal über unterschiedliche Kompetenzgrade verfügen, können die Kennzeichnungsstandards und die Kennzeichnungen selbst inkonsistent sein, was ein weiteres Problem darstellt. Es ist möglich, dass zwei oder mehr Annotatoren bei einigen Tags unterschiedlicher Meinung sind.
Beispielsweise könnte ein Experte eine Hotelbewertung als positiv bewerten, während ein anderer sie als sarkastisch empfindet und ihr eine niedrige Bewertung gibt.
Fachwissen
Sie werden die Notwendigkeit verspüren, für einige Branchen Etikettierer mit spezialisierten Branchenkenntnissen einzustellen.
Annotatoren ohne die erforderlichen Domänenkenntnisse werden es beispielsweise sehr schwer haben, die Artikel angemessen zu taggen, während sie eine ML-App für den Gesundheitssektor erstellen.
Fehleranfälligkeit
Die manuelle Etikettierung unterliegt menschlichen Fehlern, unabhängig davon, wie sachkundig und sorgfältig Ihre Etikettierer sind. Da Annotatoren häufig mit riesigen Rohdatensätzen arbeiten, ist dies unvermeidlich.
Stellen Sie sich eine Person vor, die 100,000 Bilder mit bis zu 10 verschiedenen Dingen kommentiert.
Gängige Arten der Datenkennzeichnung
Computer Vision
Um Ihren Trainingsdatensatz zu entwickeln, müssen Sie beim Erstellen eines Computer-Vision-Systems zunächst Bilder, Pixel oder Schlüsselpunkte beschriften oder eine Grenze festlegen, die ein digitales Bild vollständig umschließt, bekannt als Begrenzungsrahmen.
Fotos können auf verschiedene Weise kategorisiert werden, unter anderem nach Inhalt (was tatsächlich auf dem Bild selbst zu sehen ist) und Qualität (z. B. Produkt- vs. Lifestyle-Aufnahmen).
Bilder können auch auf Pixelebene in Segmente unterteilt werden. Das mithilfe dieser Trainingsdaten entwickelte Computer-Vision-Modell kann anschließend verwendet werden, um Bilder automatisch zu klassifizieren, die Position von Objekten zu bestimmen, Schlüsselbereiche in einem Bild hervorzuheben und Bilder zu segmentieren.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Bevor Sie Ihren Trainingsdatensatz zur Verarbeitung natürlicher Sprache erstellen, müssen Sie relevante Textfragmente manuell auswählen oder das Material mit bestimmten Labels klassifizieren.
Sie können beispielsweise Sprachmuster erkennen, Eigennamen wie Orte und Personen klassifizieren und Text in Bildern, PDFs oder anderen Medien identifizieren. Möglicherweise möchten Sie auch die Stimmung oder Absicht eines Klappentexts bestimmen.
Erstellen Sie dazu Begrenzungsrahmen um den Text in Ihrem Trainingsdatensatz und transkribieren Sie ihn dann manuell.
Optische Zeichenerkennung, die Identifizierung von Entitätsnamen und die Stimmungsanalyse werden alle unter Verwendung von Verarbeitungsmodellen für natürliche Sprache durchgeführt.
Audio
Die Audioverarbeitung wandelt alle Arten von Geräuschen in ein strukturiertes Format um, damit sie beim maschinellen Lernen verwendet werden können, einschließlich Sprache, Tiergeräusche (Bellen, Pfeifen oder Zwitschern) und Gebäudegeräusche (zerbrochenes Glas, Scannen oder Sirenen).
Bevor Sie Audio verarbeiten können, müssen Sie es häufig manuell in Text konvertieren. Danach können Sie durch Kategorisieren und Hinzufügen von Tags zum Audio detailliertere Informationen darüber erhalten. Dein Trainingsdatensatz ist das klassifizierte Audio.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Identifizierung Ihrer Daten ein entscheidender Teil des Trainings eines KI-Modells ist. Eine schnelllebige Organisation kann es sich jedoch einfach nicht leisten, Zeit damit zu verbringen, dies manuell zu tun, da dies zeitaufwändig und energieintensiv ist.
Außerdem ist es ein Verfahren, das anfällig für Ungenauigkeiten ist und keine große Genauigkeit verspricht. Es muss nicht so schwierig sein, was eine hervorragende Nachricht ist.
Die heutigen Datenkennzeichnungstechnologien ermöglichen die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen, um präzise und nützliche Daten für eine Vielzahl von Anwendungen des maschinellen Lernens bereitzustellen.
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