Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Sokan olyan robotokat képzelnek el, mint a sci-fi filmekben, amelyek utánozzák vagy akár felülmúlják az emberi intelligenciát, amikor meghallják a mesterséges intelligencia, a mély tanulás és a gépi tanulás kifejezéseket.
Mások úgy gondolják, hogy ezek az eszközök csupán információt vesznek fel, és maguktól tanulnak belőle. Hát… ez egy kicsit megtévesztő. Az adatcímkézés az a módszer, amellyel a számítógépeket „okossá” tanítják, mivel emberi utasítás nélkül korlátozottak a képességeik.
Ahhoz, hogy a számítógépet „okos” cselekvésre tanítsuk, különféle formákban vihetjük be az adatokat, és adatcímkézés segítségével különféle stratégiákat tanítunk meg neki.
Az adatkészleteket az adatcímkézés alapjául szolgáló tudomány részeként ugyanazon információ számos permutációjával kell ellátni vagy címkézni.
A végtermékbe fektetett erőfeszítés és odaadás dicséretre méltó, még akkor is, ha meglep és megkönnyíti mindennapjainkat.
Ebben a cikkben megtudhatja az adatcímkézést, hogy megtudja, mi az, hogyan működik, különböző típusú adatcímkézéseket, akadályokat és még sok mást.
Szóval, mi az az adatcímkézés?
In gépi tanulás, a bemeneti adatok kalibere és jellege határozza meg a kimenet kaliberét és jellegét. Az AI-modell pontosságát növeli a betanítására felhasznált adatok kalibere.
Más szavakkal, az adatcímkézés a különböző strukturálatlan vagy strukturált adatkészletek címkézésének vagy megjegyzéseinek a művelete annak érdekében, hogy megtanítsa a számítógépet a köztük lévő különbségek és minták azonosítására.
Ennek megértésében egy illusztráció segít. Minden piros lámpát meg kell jelölni különféle képeken, hogy a számítógép megtanulja, hogy a piros lámpa a megállás jele.
Ennek alapján az AI kidolgoz egy algoritmust, amely minden helyzetben a piros lámpát stopjelzésként értelmezi. Egy másik szemléltetés a különféle adatkészletek jazz, pop, rock, klasszikus és egyebek címszó alá történő kategorizálása a különböző zenei műfajok elkülönítése érdekében.
Leegyszerűsítve, az adatcímkézés a gépi tanulásban a címkézetlen adatok (például fotók, szöveges fájlok, videók stb.) észlelésének folyamatát jelenti, és egy vagy több releváns címkét ad hozzá a kontextushoz, hogy a gépi tanulási modell tanulhasson azt.
A címkéken szerepelhet például, hogy a röntgen kimutat-e daganatot vagy sem, mely szavak hangzottak el egy hangklipben, vagy egy madárról vagy egy autóról készült kép.
Az adatcímkézés számos felhasználási esetben elengedhetetlen, beleértve a beszédfelismerést, számítógépes látásés természetes nyelvi feldolgozás.
Adatcímkézés: Miért fontos?
Először is, a negyedik ipari forradalom középpontjában az edzőgépek készsége áll. Ennek eredményeként a jelen legjelentősebb szoftverfejlesztései közé tartozik.
Létre kell hozni a gépi tanulási rendszerét, amely adatcímkézést tartalmaz. Ez határozza meg a rendszer képességeit. Nincs rendszer, ha az adatok nincsenek felcímkézve.
Az adatcímkézés lehetőségeinek csak az Ön kreativitása szab határt. Minden olyan művelet, amelyet a rendszerben leképez, megismétlődik friss információkkal.
Ez azt jelenti, hogy a rendszernek tanítható adatok típusa, mennyisége és sokfélesége határozza meg a rendszer intelligenciáját és képességeit.
A második az, hogy az adatcímkézési munka megelőzi az adattudományi munkát. Ennek megfelelően adatcímkézés szükséges az adattudományhoz. Az adatcímkézés hibái és hibái hatással vannak az adattudományra. Alternatív megoldásként durvább klisét alkalmazunk: „szemetet be, szemetet ki”.
Harmadszor, az adatcímkézés művészete azt jelzi, hogy az emberek hogyan viszonyulnak az AI-rendszerek fejlesztéséhez. Egyszerre finomítjuk az adatcímkézés szerkezetét, hogy jobban megfeleljünk céljainknak, ahelyett, hogy csak a matematikai technikák fejlesztésére törekednénk.
A modern automatizálás erre épül, és ez a jelenleg folyamatban lévő AI-transzformáció központja. Most minden eddiginél jobban gépesítik a tudásmunkát.
Hogyan működik az adatcímkézés?
Az adatcímkézési eljárás során a következő időrendi sorrendet követjük.
Adatgyűjtés
Az adatok minden gépi tanulási törekvés sarokkövét jelentik. Az adatcímkézés kezdeti szakasza a megfelelő mennyiségű nyers adat különböző formákban történő összegyűjtéséből áll.
Az adatgyűjtés kétféleképpen történhet: vagy a vállalkozás által használt belső forrásokból, vagy nyilvánosan elérhető külső forrásokból származik.
Mivel nyers formában vannak, ezeket az adatokat meg kell tisztítani és feldolgozni az adatkészlet-címkék elkészítése előtt. A modellt ezután a megtisztított és előfeldolgozott adatok felhasználásával betanítják. Az eredmények annál pontosabbak, minél nagyobb és változatosabb az adathalmaz.
Adatok annotálása
Az adattisztítást követően a tartományi szakértők megvizsgálják az adatokat, és többféle adatcímkézési technikával címkéket alkalmaznak. A modellnek van egy értelmes kontextusa, amely alapigazságként hasznosítható.
Ezek azok a változók, amelyeket a modellnek meg kell jósolnia, például a fényképeket.
Minőségbiztosítás
Az adatok minősége, amelynek megbízhatónak, pontosnak és konzisztensnek kell lennie, kulcsfontosságú az ML modell képzés sikere szempontjából. A pontos és helyes adatcímkézés garantálása érdekében rendszeres minőségbiztosítási teszteket kell végrehajtani.
Lehetőség van ezeknek a megjegyzéseknek a pontosságának felmérésére olyan minőségbiztosítási technikák használatával, mint a Consensus és a Cronbach-alfa teszt. Az eredmények helyességét a rutin minőségbiztosítási ellenőrzések jelentősen javítják.
Képzési és tesztelési modellek
A fent említett eljárásoknak csak akkor van értelme, ha az adatok helyességét ellenőrizzük. A technikát a strukturálatlan adatkészlet bevonásával tesztelik, hogy ellenőrizzék, meghozza-e a kívánt eredményeket.
Adatcímkézési stratégiák
Az adatcímkézés fáradságos folyamat, amely a részletekre is odafigyelést igényel. Az adatok annotálására használt módszer a problémanyilatkozattól, a címkézendő adatok mennyiségétől, az adatok bonyolultságától és a stílustól függően változik.
Nézzünk meg néhány lehetőséget a vállalkozása rendelkezésére, a rendelkezésére álló erőforrásoktól és a rendelkezésre álló időtől függően.
Adatcímkézés házon belül
Ahogy a név is sugallja, a házon belüli adatcímkézést a vállalaton belüli szakértők végzik. Ha van elég ideje, személyzete és pénzügyi erőforrásai, ez a legjobb megoldás, mivel ez biztosítja a legpontosabb címkézést. Azonban lassan halad.
outsourcing
Egy másik lehetőség a dolgok elintézésére, hogy szabadúszókat bérelnek fel adatcímkézési feladatokra, akiket különféle álláskereső és szabadúszó piacokon, például az Upwork-en lehet felfedezni.
Az outsourcing egy gyors lehetőség az adatcímkézési szolgáltatások igénybevételére, azonban a minőség csorbát szenvedhet, hasonlóan az előző módszerhez.
crowdsourcing
Bejelentkezhet kérelmezőként, és különféle címkézési munkákat oszthat ki a rendelkezésre álló vállalkozóknak speciális crowdsourcing platformokon, mint pl. Amazon Mechanical Turk (MTurk).
A módszer, bár kissé gyors és olcsó, nem tud jó minőségű annotált adatokat szolgáltatni.
Az adatok automatikus címkézése.
Az eljárást a manuális végrehajtáson kívül szoftver is segítheti. Az aktív tanulási megközelítés használatával a címkék automatikusan megtalálhatók és hozzáadhatók a képzési adatkészlethez.
Lényegében a humán szakemberek kifejlesztenek egy AI automatikus címkézési modellt a címkézetlen, nyers adatok megjelölésére. Ezután eldöntik, hogy a modell megfelelően alkalmazta-e a címkézést. Az emberek egy kudarc után kijavítják a hibákat, és áttanítják az algoritmust.
Szintetikus adatok fejlesztése.
A valós adatok helyett szintetikus adatok egy címkézett adatkészlet, amelyet mesterségesen állítottak elő. Algoritmusokkal vagy számítógépes szimulációkkal állítják elő, és gyakran használják gépi tanulási modellek képzése.
A szintetikus adatok kiváló választ adnak a címkézési eljárások kapcsán az adathiány és változatosság kérdéseire. A létrehozása szintetikus adatok a semmiből kínál megoldást.
Az elemekkel és a modellt körülvevő 3D-s beállítások létrehozását fel kell tudni ismerni az adatkészlet-fejlesztőknek. Annyi szintetikus adatot lehet renderelni, amennyi a projekthez szükséges.
Az adatcímkézés kihívásai
Több időt és erőfeszítést igényel
Amellett, hogy kihívást jelent a nagy mennyiségű adat megszerzése (különösen az olyan speciális iparágakban, mint az egészségügy), az egyes adatok kézi címkézése munkaigényes és fáradságos, ezért emberi címkézők segítségére van szükség.
Az ML fejlesztés teljes ciklusa során a projektre fordított idő csaknem 80%-a adat-előkészítésre telik, amely magában foglalja a címkézést is.
Az inkonzisztencia lehetősége
Legtöbbször a keresztcímkézés, amely akkor történik, amikor sok ember ugyanazt az adatkészletet címkézi, nagyobb pontosságot eredményez.
Mivel azonban az egyének időnként eltérő szintű kompetenciával rendelkeznek, a címkézési szabványok és maguk a címkék következetlenek lehetnek, ami egy másik probléma. Előfordulhat, hogy két vagy több annotátor nem ért egyet bizonyos címkékkel kapcsolatban.
Például az egyik szakértő kedvezőnek értékelhet egy szállodai értékelést, míg egy másik szarkasztikusnak tartaná, és alacsony minősítést adhatna neki.
Domain ismeretek
Szükségesnek érzi majd bizonyos ágazatokban speciális iparági ismeretekkel rendelkező címkézők alkalmazását.
A szükséges tartományismerettel nem rendelkező jegyzőknek például nagyon nehéz dolguk lesz az elemek megfelelő címkézésével, miközben ML-alkalmazást hoznak létre az egészségügyi szektor számára.
Hajlam a hibákra
A kézi címkézés ki van téve az emberi hibáknak, függetlenül attól, hogy a címkézők mennyire tájékozottak és gondosak. Tekintettel arra, hogy az annotátorok gyakran hatalmas nyers adathalmazokkal dolgoznak, ez elkerülhetetlen.
Képzeljen el egy személyt, aki 100,000 10 képhez megjegyzést fűz akár XNUMX különböző dologgal.
Az adatcímkézés általános típusai
Számítógépes látás
Az edzési adatkészlet fejlesztéséhez először fel kell címkéznie a képeket, pixeleket vagy kulcsfontosságú pontokat, vagy létre kell hoznia egy határvonalat, amely teljesen körülveszi a digitális képet, az úgynevezett határolókeretet, amikor számítógépes látásrendszert épít.
A fényképeket többféleképpen lehet kategorizálni, beleértve a tartalom (valójában mi van magán a képen) és a minőség (például a termék és az életmód felvételei) szerint.
A képek pixelszinten is szegmensekre oszthatók. A képzési adatok felhasználásával kifejlesztett számítógépes látásmodell a későbbiekben felhasználható a képek automatikus osztályozására, az objektumok helyének meghatározására, a kép kulcsfontosságú területeinek kiemelésére és a képek szegmentálására.
Természetes nyelvi feldolgozás
A természetes nyelvi feldolgozás oktatási adatkészletének elkészítése előtt manuálisan kell kiválasztania a releváns szövegrészleteket, vagy osztályoznia kell az anyagot meghatározott címkékkel.
Például érdemes lehet felismerni a beszédmintákat, osztályozni a tulajdonneveket, például helyek és emberek, és azonosítani a szöveget képekben, PDF-ekben vagy más médiában. Azt is érdemes lehet meghatározni, hogy milyen hangulatot vagy szándékot jelent egy szöveges összemosás.
Ennek eléréséhez hozzon létre határolókereteket a szöveg körül az edzési adatkészletben, majd írja át manuálisan.
Optikai karakter felismerés, az entitásnév azonosítás és a hangulatelemzés mind természetes nyelvi feldolgozási modellekkel történik.
Audio Processing
A hangfeldolgozás minden hangtípust strukturált formátumba alakít át, így azok felhasználhatók a gépi tanulásban, beleértve a beszédet, az állati zajokat (ugatás, síp vagy csiripelés) és az épületzajokat (törött üveg, pásztázás vagy szirénák).
Gyakran, mielőtt a hangot kezelné, manuálisan kell szöveggé konvertálnia. Ezt követően, ha kategorizál és címkéket ad hozzá a hanganyaghoz, részletesebb információkat tudhat meg róla. A te képzési adatkészlet ez minősített hanganyag.
Következtetés
Összefoglalva, az adatok azonosítása minden AI-modell betanításának döntő része. Egy gyors tempójú szervezet azonban egyszerűen nem engedheti meg magának, hogy időt fordítson a manuális elvégzésére, mert idő- és energiaigényes.
Ezenkívül ez egy olyan eljárás, amely hajlamos a pontatlanságra, és nem ígér nagy pontosságot. Nem kell olyan nehéznek lennie, ami kiváló hír.
A mai adatcímkézési technológiák lehetővé teszik az emberek és a gépek közötti együttműködést, hogy pontos és hasznos adatokat biztosítsanak a különféle gépi tanulási alkalmazásokhoz.
Hagy egy Válaszol