სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ბევრი წარმოიდგენს რობოტებს, როგორიცაა სამეცნიერო ფანტასტიკურ ფილმებში, რომლებიც მიბაძავს ან თუნდაც აღემატება ადამიანის ინტელექტს, როდესაც ისმენს ტერმინებს ხელოვნური ინტელექტი, ღრმა სწავლა და მანქანათმცოდნეობა.
სხვები ფიქრობენ, რომ ეს მოწყობილობები უბრალოდ იღებენ ინფორმაციას და სწავლობენ მისგან დამოუკიდებლად. ისე... ცოტა მატყუარაა. მონაცემთა მარკირება არის მეთოდი, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერების მომზადებისთვის, რომ გახდნენ „ჭკვიანები“, რადგან მათ აქვთ შეზღუდული შესაძლებლობები ადამიანის ინსტრუქციის გარეშე.
იმისათვის, რომ კომპიუტერს მოვარჯულოთ „ჭკვიანურად“ მოქმედება, ჩვენ შევიყვანთ მონაცემებს სხვადასხვა ფორმით და ვასწავლით მას სხვადასხვა სტრატეგიას მონაცემთა მარკირების დახმარებით.
მონაცემთა ნაკრები უნდა იყოს ანოტირებული ან ეტიკეტირებული იმავე ინფორმაციის მრავალი პერმუტაციით, როგორც მონაცემთა ეტიკეტირების ძირითადი მეცნიერების ნაწილი.
საბოლოო პროდუქტში ჩადებული ძალისხმევა და ერთგულება დასაფასებელია, მაშინაც კი, როდესაც ის გვაოცებს და აადვილებს ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებას.
შეიტყვეთ მონაცემების მარკირების შესახებ ამ სტატიაში, რათა გაიგოთ რა არის ის, როგორ ფუნქციონირებს, სხვადასხვა ტიპის მონაცემების მარკირება, დაბრკოლებები და მრავალი სხვა.
მაშ, რა არის მონაცემთა მარკირება?
In მანქანა სწავლის, შეყვანის მონაცემების კალიბრი და ბუნება კარნახობს გამომავალი კალიბრს და ბუნებას. თქვენი AI მოდელის სიზუსტე გაუმჯობესებულია იმ მონაცემების კალიბრით, რომლებიც გამოიყენება მის მოსამზადებლად.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა მარკირება არის სხვადასხვა არასტრუქტურირებული ან სტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრების მარკირების ან ანოტაციის აქტი, რათა ასწავლოს კომპიუტერს მათ შორის განსხვავებებისა და შაბლონების იდენტიფიცირება.
ამის გაგებაში ილუსტრაცია დაგეხმარებათ. აუცილებელია ყველა წითელი შუქის მონიშვნა სხვადასხვა სურათზე, რათა კომპიუტერმა გაიგოს, რომ წითელი შუქი გაჩერების სიგნალია.
ამის საფუძველზე ხელოვნური ინტელექტი ავითარებს ალგორითმს, რომელიც ნებისმიერ სიტუაციაში განმარტავს წითელ შუქს, როგორც გაჩერების მითითებას. კიდევ ერთი ილუსტრაცია არის სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების კატეგორიზაციის შესაძლებლობა ჯაზის, პოპის, როკის, კლასიკური და სხვა სათაურებით სხვადასხვა მუსიკალური ჟანრის გამოყოფისთვის.
მარტივად რომ ვთქვათ, მონაცემთა მარკირება მანქანათმცოდნეობაში გულისხმობს არალეიბლინგი მონაცემების (როგორიცაა ფოტოები, ტექსტური ფაილები, ვიდეო და ა.შ.) გამოვლენის პროცესს და ერთი ან მეტი შესაბამისი ლეიბლის დამატებას კონტექსტის შესათავაზებლად, რათა მანქანური სწავლის მოდელმა შეძლოს სწავლა. ის.
ლეიბლებმა შეიძლება თქვან, მაგალითად, რენტგენი აჩვენებს სიმსივნეს თუ არა, რომელი სიტყვები იყო ნათქვამი აუდიო კლიპში, ან ფრინველის ან მანქანის სურათი.
მონაცემთა მარკირება აუცილებელია მრავალი გამოყენების შემთხვევისთვის, მათ შორის მეტყველების ამოცნობისთვის, კომპიუტერული ხედვადა ბუნებრივი ენის დამუშავება.
მონაცემთა მარკირება: რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი?
პირველი, მეოთხე ინდუსტრიული რევოლუცია ორიენტირებულია საწვრთნელი მანქანების უნარზე. შედეგად, იგი იკავებს აწმყოში ყველაზე მნიშვნელოვან პროგრამულ მიღწევებს შორის.
უნდა შეიქმნას თქვენი მანქანათმცოდნეობის სისტემა, რომელიც მოიცავს მონაცემთა მარკირებას. ის ადგენს სისტემის შესაძლებლობებს. არ არსებობს სისტემა, თუ მონაცემები არ არის მარკირებული.
მონაცემთა მარკირების შესაძლებლობები შემოიფარგლება მხოლოდ თქვენი შემოქმედებითობით. ნებისმიერი ქმედება, რომელიც შეგიძლიათ სისტემაში ჩაწეროთ, განმეორდება ახალი ინფორმაციით.
რაც იმას ნიშნავს, რომ მონაცემთა ტიპი, რაოდენობა და მრავალფეროვნება, რომელსაც თქვენ ასწავლით სისტემას, განსაზღვრავს მის ინტელექტს და შესაძლებლობებს.
მეორე არის ის, რომ მონაცემთა ეტიკეტირების სამუშაო წინ უსწრებს მონაცემთა მეცნიერების მუშაობას. შესაბამისად, მონაცემთა მარკირება აუცილებელია მონაცემთა მეცნიერებისთვის. წარუმატებლობები და შეცდომები მონაცემთა მარკირებაში გავლენას ახდენს მონაცემთა მეცნიერებაში. ალტერნატიულად, უფრო უხეში კლიშეს გამოყენება, "ნაგავი, ნაგავი".
მესამე, მონაცემთა მარკირების ხელოვნება ნიშნავს ცვლილებას, თუ როგორ უახლოვდებიან ადამიანები ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებას. ჩვენ ერთდროულად ვახვეწავთ მონაცემთა მარკირების სტრუქტურას, რათა უკეთ მივაღწიოთ ჩვენს მიზნებს და არა მხოლოდ მათემატიკური ტექნიკის გაძლიერების მცდელობას.
ამას ეფუძნება თანამედროვე ავტომატიზაცია და ის არის AI ტრანსფორმაციის ცენტრი, რომელიც ამჟამად მიმდინარეობს. ახლა, როგორც არასდროს, ცოდნის მუშაობა მექანიზებულია.
როგორ მუშაობს მონაცემთა მარკირება?
მონაცემების მარკირების პროცედურის დროს დაცულია შემდეგი ქრონოლოგიური თანმიმდევრობა.
მონაცემთა შეგროვება
მონაცემები არის ქვაკუთხედი ნებისმიერი მანქანათმცოდნეობის მცდელობისა. მონაცემთა მარკირების საწყისი ეტაპი შედგება ნედლეულის შესაბამისი რაოდენობის სხვადასხვა ფორმით შეგროვებისგან.
მონაცემთა შეგროვება შეიძლება იყოს ორიდან ერთ-ერთი: ან მოდის შიდა წყაროებიდან, რომლებსაც ბიზნესი იყენებს, ან საჯაროდ ხელმისაწვდომი გარე წყაროებიდან.
ვინაიდან ეს არის ნედლი სახით, ეს მონაცემები უნდა გაიწმინდოს და დამუშავდეს მონაცემთა ეტიკეტების დამზადებამდე. შემდეგ მოდელი ივარჯიშება ამ გაწმენდილი და წინასწარ დამუშავებული მონაცემების გამოყენებით. დასკვნები უფრო ზუსტი იქნება, რაც უფრო დიდი და მრავალფეროვანი იქნება მონაცემთა ნაკრები.
მონაცემების ანოტაცია
მონაცემთა გაწმენდის შემდეგ, დომენის ექსპერტები იკვლევენ მონაცემებს და იყენებენ ეტიკეტებს მონაცემთა მარკირების რამდენიმე ტექნიკის გამოყენებით. მოდელს აქვს მნიშვნელოვანი კონტექსტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ძირითადი სიმართლე.
ეს ის ცვლადებია, რომელთა პროგნოზირებაც გსურთ მოდელმა, როგორიცაა ფოტოები.
ხარისხის გარანტია
მონაცემთა ხარისხი, რომელიც უნდა იყოს სანდო, ზუსტი და თანმიმდევრული, გადამწყვეტია ML მოდელის ტრენინგის წარმატებისთვის. უნდა განხორციელდეს რეგულარული QA ტესტები, რათა გარანტირებული იყოს ამ ზუსტი და სწორი მონაცემების მარკირება.
ამ ანოტაციების სიზუსტის შეფასება შესაძლებელია QA ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა კონსენსუსი და კრონბახის ალფა ტესტი. შედეგების სისწორე მნიშვნელოვნად გაუმჯობესებულია QA რუტინული შემოწმებებით.
ტრენინგი და ტესტირების მოდელები
ზემოხსენებულ პროცედურებს აზრი აქვს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მონაცემები შემოწმებულია სისწორეში. ტექნიკა გამოცდას ჩაუტარდება არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრების ჩათვლით, რათა შეამოწმოს, იძლევა თუ არა ის სასურველ შედეგს.
მონაცემთა მარკირების სტრატეგიები
მონაცემთა მარკირება არის შრომატევადი პროცესი, რომელიც მოითხოვს დეტალების ყურადღებას. მონაცემთა ანოტაციისთვის გამოყენებული მეთოდი განსხვავდება საკითხის განცხადების მიხედვით, რამდენი მონაცემი უნდა იყოს მონიშნული, რამდენად რთულია მონაცემები და სტილი.
მოდით გადახედოთ თქვენს ბიზნესს რამდენიმე ვარიანტს, რაც დამოკიდებულია მასზე არსებულ რესურსებზე და მის ხელთ არსებულ დროზე.
მონაცემთა მარკირება შიდა
როგორც სახელი გულისხმობს, შიდა მონაცემების მარკირება ხდება კომპანიის ექსპერტების მიერ. როდესაც თქვენ გაქვთ საკმარისი დრო, პერსონალი და ფინანსური რესურსები, ეს საუკეთესო ვარიანტია, რადგან ის უზრუნველყოფს ყველაზე ზუსტ მარკირებას. თუმცა, ის ნელა მოძრაობს.
აუთსორსინგი
საქმის გასაკეთებლად კიდევ ერთი ვარიანტია შტატგარეშე მუშაკების დაქირავება მონაცემთა მარკირების ამოცანებისთვის, რომელთა აღმოჩენაც შესაძლებელია სამუშაოს ძიების სხვადასხვა და თავისუფალი ბაზრებისთვის, როგორიცაა Upwork.
აუთსორსინგი არის სწრაფი ვარიანტი მონაცემთა მარკირების სერვისების მისაღებად, თუმცა, ხარისხი შეიძლება დაზარალდეს, წინა მეთოდის მსგავსად.
Crowdsourcing
შეგიძლიათ შეხვიდეთ როგორც მომთხოვნი და გაავრცელოთ სხვადასხვა ეტიკეტირების სამუშაოები ხელმისაწვდომ კონტრაქტორებზე სპეციალიზებულ ხალხმრავალ პლატფორმებზე, როგორიცაა Amazon მექანიკური თურქი (MTturk).
მეთოდი, მიუხედავად იმისა, რომ გარკვეულწილად სწრაფი და იაფია, ვერ უზრუნველყოფს კარგი ხარისხის ანოტირებულ მონაცემებს.
მონაცემების ავტომატურად მარკირება.
პროცედურას შესაძლოა ხელი შეუწყოს პროგრამული უზრუნველყოფა, გარდა ხელით. აქტიური სწავლის მიდგომის გამოყენებით, ტეგები შეიძლება ავტომატურად მოიძებნოს და დაემატოს ტრენინგის მონაცემთა ბაზას.
არსებითად, ადამიანების სპეციალისტები შეიმუშავებენ AI Auto-label-ის მოდელს არალეგირებული, დაუმუშავებელი მონაცემების აღსანიშნავად. შემდეგ ისინი გადაწყვეტენ, სწორად გამოიყენა თუ არა მოდელმა მარკირება. ადამიანები ასწორებენ შეცდომებს წარუმატებლობის შემდეგ და გადაამზადებენ ალგორითმს.
სინთეზური მონაცემების განვითარება.
რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ნაცვლად, სინთეზური მონაცემები არის ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები, რომელიც დამზადებულია ხელოვნურად. იგი მზადდება ალგორითმებით ან კომპიუტერული სიმულაციებით და ხშირად გამოიყენება მანქანური სწავლის მოდელების მომზადება.
სინთეტიკური მონაცემები შესანიშნავი პასუხია მონაცემთა სიმწირისა და მრავალფეროვნების საკითხებზე მარკირების პროცედურების კონტექსტში. შექმნა სინთეზური მონაცემები ნულიდან გთავაზობთ გამოსავალს.
3D პარამეტრების შექმნა ერთეულებთან და მოდელის გარშემო უნდა იყოს ამოცნობილი მონაცემთა შემქმნელების მიერ. შესაძლებელია იმდენი სინთეტიკური მონაცემების გამოტანა, რამდენიც საჭიროა პროექტისთვის.
მონაცემთა მარკირების გამოწვევები
მეტ დროს და ძალისხმევას მოითხოვს
გარდა იმისა, რომ დიდი მოცულობის მონაცემების მიღება რთულია (განსაკუთრებით მაღალ სპეციალიზებულ ინდუსტრიებში, როგორიცაა ჯანდაცვა), მონაცემთა თითოეული ნაწილის ხელით მარკირება არის შრომატევადი და შრომატევადი, რაც მოითხოვს ადამიანის ეტიკეტირების დახმარებას.
ML განვითარების მთელი ციკლის განმავლობაში პროექტზე დახარჯული დროის თითქმის 80% იხარჯება მონაცემთა მომზადებაზე, რომელიც მოიცავს მარკირებას.
შეუსაბამობის შესაძლებლობა
უმეტეს შემთხვევაში, ჯვარედინი მარკირება, რომელიც ხდება მაშინ, როდესაც ბევრი ადამიანი ასახელებს მონაცემთა ერთსა და იმავე კომპლექტს, იწვევს უფრო მეტ სიზუსტეს.
თუმცა, იმის გამო, რომ ინდივიდებს ზოგჯერ აქვთ სხვადასხვა ხარისხის კომპეტენცია, მარკირების სტანდარტები და თავად ეტიკეტები შეიძლება იყოს არათანმიმდევრული, რაც სხვა საკითხია, შესაძლებელია ორი ან მეტი ანოტატორი არ ეთანხმებოდეს ზოგიერთ ტეგს.
მაგალითად, ერთ ექსპერტს შეუძლია შეაფასოს სასტუმროს მიმოხილვა, როგორც ხელსაყრელი, ხოლო მეორეს ჩათვალოს, რომ ეს არის სარკასტული და მივანიჭოს მას დაბალი შეფასება.
დომენის ცოდნა
თქვენ იგრძნობთ აუცილებლობას დაიქირაოთ ეტიკეტირების სპეციალისტები, რომლებსაც აქვთ სპეციალიზებული ინდუსტრიის ცოდნა ზოგიერთ სექტორში.
მაგალითად, დომენის საჭირო ცოდნის გარეშე ანოტატორებს გაუჭირდებათ ნივთების სათანადო მონიშვნა ჯანდაცვის სექტორისთვის ML აპლიკაციის შექმნისას.
მიდრეკილება შეცდომებისკენ
ხელით მარკირება ექვემდებარება ადამიანურ შეცდომებს, მიუხედავად იმისა, თუ რამდენად მცოდნე და ყურადღებიანია თქვენი ეტიკეტირების მწარმოებლები. იმის გამო, რომ ანოტაციები ხშირად მუშაობენ უზარმაზარ ნედლეულ მონაცემთა ნაკრებებთან, ეს გარდაუვალია.
წარმოიდგინეთ, რომ ადამიანი ანოტაციას აკეთებს 100,000 სურათზე 10-მდე სხვადასხვა ნივთით.
მონაცემთა მარკირების საერთო ტიპები
კომპიუტერული ხედვა
თქვენი სასწავლო მონაცემთა ნაკრების გასავითარებლად, კომპიუტერული ხედვის სისტემის აგებისას ჯერ უნდა დაასახელოთ სურათები, პიქსელები ან ძირითადი ლაქები, ან დაადგინოთ საზღვარი, რომელიც მთლიანად მოიცავს ციფრულ გამოსახულებას, რომელიც ცნობილია როგორც შემზღუდავი ყუთი.
ფოტოების კატეგორიზაცია შესაძლებელია სხვადასხვა გზით, მათ შორის შინაარსით (რაც რეალურად არის სურათზე) და ხარისხით (როგორიცაა პროდუქტი და ცხოვრების წესის კადრები).
სურათები ასევე შეიძლება დაიყოს სეგმენტებად პიქსელის დონეზე. კომპიუტერული ხედვის მოდელი, რომელიც შემუშავებულია ამ სასწავლო მონაცემების გამოყენებით, შემდგომში შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათების ავტომატურად კლასიფიკაციისთვის, ობიექტების მდებარეობის დასადგენად, გამოსახულების ძირითადი უბნების ხაზგასმისთვის და სურათების სეგმენტისთვის.
ბუნებრივი ენის დამუშავება
თქვენი ბუნებრივი ენის დამუშავების სავარჯიშო მონაცემთა ნაკრების შექმნამდე, თქვენ ხელით უნდა აირჩიოთ შესაბამისი ტექსტური ფრაგმენტები ან დაალაგოთ მასალა მითითებული ეტიკეტებით.
მაგალითად, შეგიძლიათ ამოიცნოთ მეტყველების ნიმუშები, დაალაგოთ სათანადო არსებითი სახელები, როგორიცაა ადგილები და ადამიანები, და ამოიცნოთ ტექსტი სურათებში, PDF-ებში ან სხვა მედიაში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ განსაზღვროთ ტექსტის ბუნდოვანი აზრი ან განზრახვა.
შექმენით შემოსაზღვრული უჯრები თქვენს სასწავლო მონაცემთა ბაზაში ტექსტის ირგვლივ, ამის შესასრულებლად და შემდეგ ხელით გადაწერეთ.
ოპტიკური ხასიათის ამოცნობა, ერთეულის სახელის იდენტიფიკაცია და სენტიმენტის ანალიზი ყველა შესრულებულია ბუნებრივი ენის დამუშავების მოდელების გამოყენებით.
აუდიო გენერაციის
აუდიო დამუშავება ყველა ტიპის ბგერას გარდაქმნის სტრუქტურირებულ ფორმატში, რათა მათი გამოყენება შესაძლებელი იყოს მანქანურ სწავლაში, მათ შორის მეტყველებაში, ცხოველების ხმები (ყეფა, სასტვენი ან ჭიკჭიკი) და სამშენებლო ხმები (გატეხილი მინა, სკანირება ან სირენები).
ხშირად, სანამ აუდიოს დამუშავებას შეძლებთ, ხელით უნდა გადაიყვანოთ იგი ტექსტად. ამის შემდეგ, აუდიოზე კატეგორიზაციისა და ტეგების დამატებით, შეგიძლიათ გაიგოთ მეტი სიღრმისეული ინფორმაცია მის შესახებ. შენი სასწავლო მონაცემთა ნაკრები არის ეს კლასიფიცირებული აუდიო.
დასკვნა
დასასრულს, თქვენი მონაცემების იდენტიფიცირება არის გადამწყვეტი ნაწილი ნებისმიერი AI მოდელის მომზადებისთვის. თუმცა, სწრაფი ტემპის მქონე ორგანიზაციას უბრალოდ არ შეუძლია დროის დახარჯვა ხელით ამის გაკეთებაზე, რადგან ეს შრომატევადი და ენერგო ინტენსიურია.
გარდა ამისა, ეს არის პროცედურა, რომელიც მიდრეკილია უზუსტობისკენ და არ გვპირდება დიდ სიზუსტეს. ეს არც ისე რთულია, რაც შესანიშნავი ამბავია.
მონაცემთა მარკირების დღევანდელი ტექნოლოგიები საშუალებას აძლევს ადამიანებსა და მანქანებს შორის თანამშრომლობას უზრუნველყოს ზუსტი და სასარგებლო მონაცემები მანქანური სწავლების სხვადასხვა აპლიკაციისთვის.
დატოვე პასუხი