Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Monet kuvittelevat scifi-elokuvien kaltaisia robotteja, jotka jäljittelevät tai jopa ylittävät ihmisälyn, kun he kuulevat termit tekoäly, syväoppiminen ja koneoppiminen.
Toiset ajattelevat, että nämä laitteet vain ottavat vastaan tietoa ja oppivat siitä itse. No… Se on vähän harhaanjohtavaa. Tietojen merkitseminen on menetelmä, jolla tietokoneita koulutetaan "älykkäiksi", koska niiden ominaisuudet ovat rajalliset ilman ihmisen ohjeita.
Kouluttaaksemme tietokoneen toimimaan "älykkäästi" syötämme tiedot eri muodoissa ja opetamme sille erilaisia strategioita datamerkinnän avulla.
Tietojoukot on merkittävä tai varustettava useilla saman tiedon permutaatioilla osana tietojen merkitsemisen taustalla olevaa tiedettä.
Lopputuotteeseen panostettu vaiva ja omistautuminen ovat kiitettävää, vaikka se yllättää ja helpottaa jokapäiväistä elämäämme.
Opi tässä artikkelissa tietojen merkitsemisestä, niin saat tietää, mitä se on, miten se toimii, erityyppisiä tietomerkintöjä, esteitä ja paljon muuta.
Joten mitä on datamerkintä?
In koneoppiminen, syötetietojen kaliiperi ja luonne määräävät lähdön kaliiperin ja luonteen. Tekoälymallisi tarkkuutta parantaa sen harjoittamiseen käytettyjen tietojen kaliiperi.
Toisin sanoen tietojen merkitseminen tarkoittaa erilaisten strukturoimattomien tai strukturoitujen tietojoukkojen merkitsemistä tai merkitsemistä, jotta tietokone voidaan opettaa tunnistamaan niiden väliset erot ja mallit.
Kuva auttaa sinua ymmärtämään tämän. On tarpeen merkitä jokainen punainen valo useisiin kuviin, jotta tietokone oppii, että punainen valo on merkki pysähtymisestä.
Tämän perusteella tekoäly kehittää algoritmin, joka joka tilanteessa tulkitsee punaisen valon pysäytysmerkkinä. Toinen esimerkki on kyky luokitella erilaisia tietojoukkoja jazzin, popin, rockin, klassisen musiikin ja muiden otsikoiden alle eri musiikkigenrejen erottamiseksi.
Yksinkertaisesti sanottuna tietojen merkitseminen koneoppimisessa tarkoittaa prosessia, jossa tunnistetaan merkitsemättömät tiedot (kuten valokuvat, tekstitiedostot, videot jne.) ja lisätään yksi tai useampi asiaankuuluva tunniste kontekstin tarjoamiseksi, jotta koneoppimismalli voi oppia se.
Tarrat voisivat esimerkiksi kertoa, näkyykö röntgenkuvassa kasvain vai ei, mitkä sanat sanottiin äänileikkeessä tai onko kuva linnusta tai autosta.
Tietojen merkitseminen on välttämätöntä useissa käyttötapauksissa, mukaan lukien puheentunnistuksessa, tietokoneen visioja luonnollisen kielen käsittelyyn.
Tietojen merkitseminen: miksi se on tärkeää?
Ensinnäkin neljäs teollinen vallankumous keskittyy harjoituskoneiden taitoon. Tämän seurauksena se on yksi merkittävimmistä ohjelmistokehityksistä tällä hetkellä.
Koneoppimisjärjestelmäsi on luotava, mikä sisältää tietojen merkitsemisen. Se määrittää järjestelmän ominaisuudet. Järjestelmää ei ole, jos tietoja ei ole merkitty.
Tietojen merkitsemisen mahdollisuuksia rajoittaa vain luovuutesi. Kaikki järjestelmään kartoitettavat toimet toistuvat tuoreella tiedolla.
Tämä tarkoittaa, että järjestelmälle opetettavan tiedon tyyppi, määrä ja monimuotoisuus määräävät sen älykkyyden ja kyvyn.
Toinen on se, että datamerkintätyö menee ennen datatiedetyötä. Näin ollen datamerkintä on tarpeen datatieteelle. Tietojen merkintöjen epäonnistumiset ja virheet vaikuttavat datatieteeseen. Vaihtoehtoisesti voit käyttää karkeampaa klisettä, "roska sisään, roskat ulos".
Kolmanneksi The Art of Data Labeling merkitsee muutosta siinä, miten ihmiset suhtautuvat tekoälyjärjestelmien kehittämiseen. Tarkennamme samanaikaisesti tietomerkintöjen rakennetta paremmin tavoitteidemme saavuttamiseksi sen sijaan, että yritämme vain parantaa matemaattisia tekniikoita.
Nykyaikainen automaatio perustuu tähän, ja se on parhaillaan käynnissä olevan AI Transformationin keskus. Nyt enemmän kuin koskaan tietotyötä koneistetaan.
Miten datamerkintä toimii?
Tietojen merkitsemisen aikana noudatetaan seuraavaa kronologista järjestystä.
Tiedonkeruu
Data on kaikkien koneoppimispyrkimysten kulmakivi. Tietojen merkitsemisen alkuvaiheessa kerätään sopiva määrä raakadataa eri muodoissa.
Tiedonkeruu voi tapahtua kahdessa muodossa: joko se tulee yrityksen käyttämistä sisäisistä lähteistä tai julkisesti saatavilla olevista ulkoisista lähteistä.
Koska tiedot ovat raakamuodossa, nämä tiedot on puhdistettava ja käsiteltävä ennen tietojoukkomerkintöjen tekemistä. Tämän jälkeen mallia koulutetaan käyttämällä tätä puhdistettua ja esikäsiteltyä tietoa. Löydökset ovat sitä tarkempia, mitä suurempi ja monipuolisempi tietojoukko on.
Tietojen merkitseminen
Tietojen puhdistuksen jälkeen toimialueen asiantuntijat tutkivat tiedot ja kiinnittävät tarroja useilla tiedonmerkintätekniikoilla. Mallilla on merkityksellinen konteksti, jota voidaan hyödyntää pohjatotuutena.
Nämä ovat muuttujia, jotka haluat mallin ennustavan, kuten valokuvat.
Laadunvarmistus
Tietojen laatu, jonka tulee olla luotettavia, tarkkoja ja johdonmukaisia, on ratkaisevan tärkeää ML-mallikoulutuksen onnistumiselle. Säännölliset laadunvarmistustestit on toteutettava, jotta nämä tarkat ja oikeat tietomerkinnät voidaan taata.
On mahdollista arvioida näiden merkintöjen tarkkuutta käyttämällä laadunvarmistustekniikoita, kuten Consensus- ja Cronbachin alfatestiä. Tulosten oikeellisuutta parannetaan huomattavasti rutiininomaisilla laadunvarmistustarkastuksilla.
Koulutus- ja testausmalleja
Edellä mainituissa menettelyissä on järkeä vain, jos tietojen oikeellisuus tarkistetaan. Tekniikka testataan sisällyttämällä strukturoimaton tietojoukko sen tarkistamiseksi, tuottaako se haluttuja tuloksia.
Tietojen merkitsemisstrategiat
Tietojen merkitseminen on työläs prosessi, joka vaatii huomiota yksityiskohtiin. Tietojen merkitsemiseen käytetty menetelmä vaihtelee ongelmailmoituksen, sen mukaan, kuinka paljon dataa on merkittävä, kuinka monimutkaisia tiedot ovat ja tyyliä.
Käydään läpi joitakin yrityksesi vaihtoehtoja sen resurssien ja käytettävissä olevan ajan mukaan.
Tietojen merkitseminen talon sisällä
Kuten nimestä voi päätellä, yrityksen sisäiset tietomerkinnät tekevät asiantuntijat yrityksessä. Kun sinulla on tarpeeksi aikaa, henkilöstöä ja taloudellisia resursseja, se on paras vaihtoehto, sillä se varmistaa tarkimman merkinnän. Se etenee kuitenkin hitaasti.
Ulkoistaminen
Toinen vaihtoehto saada asiat hoidettua on palkata freelancereita datamerkintätehtäviin, jotka voidaan löytää erilaisilta työnhaku- ja freelance-markkinapaikoilta, kuten Upwork.
Ulkoistaminen on nopea tapa saada tietomerkintäpalvelut, mutta laatu saattaa kärsiä, kuten aikaisemmassa menetelmässä.
crowdsourcing
Voit kirjautua sisään pyynnön tekijänä ja jakaa erilaisia merkintätöitä saatavilla oleville urakoitsijoille erikoistuneilla joukkolähdealustoilla, kuten Amazon Mechanical Turk (MTurk).
Vaikka menetelmä onkin melko nopea ja edullinen, se ei voi tarjota laadukasta annotoitua tietoa.
Tietojen automaattinen merkitseminen.
Ohjelmisto voi auttaa toimenpidettä manuaalisen suorittamisen lisäksi. Aktiivisen oppimisen lähestymistapaa käyttämällä tunnisteet voidaan löytää automaattisesti ja lisätä harjoitustietojoukkoon.
Pohjimmiltaan ihmisasiantuntijat kehittävät tekoälyn automaattisen merkinnän mallin merkitsemään leimaamatonta raakadataa. Sitten he päättävät, sovelsiko malli asianmukaisesti merkintää. Ihmiset korjaavat virheet epäonnistumisen jälkeen ja kouluttavat algoritmin uudelleen.
Synteettisen datan kehittäminen.
Reaalimaailman datan sijaan synteettinen data on merkitty tietojoukko, joka on valmistettu keinotekoisesti. Se tuotetaan algoritmien tai tietokonesimulaatioiden avulla, ja siihen käytetään usein kouluttaa koneoppimismalleja.
Synteettinen data on erinomainen vastaus tiedon niukkuuteen ja monimuotoisuuteen merkintämenettelyjen yhteydessä. Luominen synteettinen data alusta alkaen tarjoaa ratkaisun.
Tietojoukon kehittäjien on voitava tunnistaa 3D-asetusten luominen kohteiden ja mallin ympärillä. Synteettistä dataa voidaan tuottaa niin paljon kuin projektia varten tarvitaan.
Tietojen merkitsemisen haasteet
Vaatii enemmän aikaa ja vaivaa
Sen lisäksi, että suurten tietomäärien saaminen on haastavaa (etenkin pitkälle erikoistuneilla teollisuudenaloilla, kuten terveydenhuollossa), jokaisen datan merkitseminen käsin on sekä työvoimavaltaista että työlästä, mikä vaatii ihmisten merkintöjen apua.
Lähes 80 % projektiin käytetystä ajasta koko ML-kehityssyklin aikana kuluu tiedon valmisteluun, joka sisältää merkinnät.
Epäjohdonmukaisuuden mahdollisuus
Suurimman osan ajasta ristiinmerkinnät, joita tapahtuu, kun monet ihmiset merkitsevät samoja tietojoukkoja, johtavat suurempaan tarkkuuteen.
Koska yksittäisillä henkilöillä on kuitenkin toisinaan vaihteleva pätevyys, merkintästandardit ja merkinnät voivat olla epäjohdonmukaisia, mikä on toinen ongelma. Kaksi tai useampi kirjoittaja voi olla eri mieltä joistakin tunnisteista.
Esimerkiksi yksi asiantuntija voisi arvioida hotelliarvostelun myönteiseksi, kun taas toinen pitää sitä sarkastisena ja antaa sille alhaisen arvosanan.
Domainin tuntemus
Tunnet tarpeen palkata tietyille aloille erikoistuneita etiketöityjä.
Annotaattoreiden, joilla ei ole tarvittavaa domain-tietoa, on esimerkiksi erittäin vaikea merkitä kohteet asianmukaisesti luodessaan ML-sovellusta terveydenhuoltoalalle.
Virheille alttius
Manuaaliset merkinnät ovat alttiita inhimillisille virheille, riippumatta siitä, kuinka asiantuntevia ja huolellisia merkintäsi ovat. Tämä on väistämätöntä, koska annotaattorit työskentelevät usein valtavien raakatietosarjojen kanssa.
Kuvittele, että henkilö merkitsee 100,000 10 kuvaa jopa XNUMX eri asialla.
Yleisiä tietomerkintöjä
Tietokoneen visio
Harjoitustietojoukon kehittämiseksi sinun on ensin merkittävä kuvat, pikselit tai avainpisteet tai määritettävä digitaalisen kuvan kokonaan sulkeva raja, joka tunnetaan rajoituslaatikona, kun rakennat tietokonenäköjärjestelmää.
Valokuvat voidaan luokitella useilla tavoilla, mukaan lukien sisällön (mitä itse kuvassa on) ja laadun (kuten tuote vs. elämäntapakuvat) perusteella.
Kuvat voidaan myös jakaa segmentteihin pikselitasolla. Näiden harjoitustietojen avulla kehitettyä tietokonenäkömallia voidaan myöhemmin käyttää kuvien automaattiseen luokitteluun, objektien sijainnin määrittämiseen, kuvan tärkeimpien alueiden korostamiseen ja kuvien segmentointiin.
Luonnollinen kielen käsittely
Ennen kuin luot luonnollisen kielen käsittelyn koulutustietojoukon, sinun on valittava manuaalisesti asianmukaiset tekstikatkelmat tai luokiteltava materiaali määritetyillä merkinnöillä.
Voit esimerkiksi haluta tunnistaa puhekuvioita, luokitella erisnimet, kuten paikat ja ihmiset, ja tunnistaa tekstiä kuvista, PDF-tiedostoista tai muusta mediasta. Voit myös määrittää tekstin sumenteen tunteen tai tarkoituksen.
Luo harjoitustietojoukon tekstin ympärille rajauslaatikoita tämän saavuttamiseksi ja litteröi se sitten manuaalisesti.
Optinen hahmon tunnistus, entiteetin nimen tunnistaminen ja tunteiden analyysi suoritetaan käyttämällä luonnollisen kielen käsittelymalleja.
Äänen käsittely
Äänenkäsittely muuntaa kaiken tyyppiset äänet jäsenneltyyn muotoon, jotta niitä voidaan hyödyntää koneoppimisessa, mukaan lukien puhe, eläinten äänet (haukut, pillit tai sirkutukset) ja rakennusäänet (lasirikko, skannaus tai sireenit).
Usein ennen kuin voit käsitellä ääntä, sinun on muutettava se manuaalisesti tekstiksi. Sen jälkeen luokittelemalla ja lisäämällä siihen tunnisteita, voit oppia siitä tarkempaa tietoa. Sinun koulutustiedot onko tämä luokiteltu ääni.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että tietojesi tunnistaminen on olennainen osa minkä tahansa tekoälymallin koulutusta. Nopeatempoisella organisaatiolla ei kuitenkaan yksinkertaisesti ole varaa käyttää aikaa manuaaliseen tekemiseen, koska se on aikaa vievää ja energiaintensiivistä.
Lisäksi se on menettely, joka on altis epätarkkuudelle eikä lupaa suurta tarkkuutta. Sen ei tarvitse olla niin vaikeaa, mikä on loistava uutinen.
Nykypäivän datamerkintätekniikat mahdollistavat ihmisten ja koneiden välisen yhteistyön tarkan ja hyödyllisen tiedon tuottamiseksi erilaisiin koneoppimissovelluksiin.
Jätä vastaus