Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Көптөр жасалма интеллект, терең үйрөнүү жана машина үйрөнүү деген терминдерди укканда, фантастикалык фильмдердеги роботторду элестетет.
Башкалары бул аппараттар жөн гана маалыматты кабыл алып, андан өз алдынча үйрөнүшөт деп ойлошот. Мейли... Бул бир аз алдамчы. Маалыматтарды белгилөө - бул компьютерлерди "акылдуу" болууга үйрөтүү үчүн колдонулган ыкма, анткени алар адамдын көрсөтмөсү жок эле чектелген мүмкүнчүлүктөргө ээ.
Компьютерди “акылдуу” иштөөгө үйрөтүү үчүн биз маалыматтарды ар кандай формада киргизебиз жана маалыматтарды маркировкалоонун жардамы менен ар кандай стратегияларды үйрөтөбүз.
Берилиштер топтомдору аннотацияланышы керек же бир эле маалыматтын көптөгөн алмаштыруулары менен белгилениши керек.
Акыркы өнүмгө жумшалган күч-аракет жана берилгендик, таң калтырып, күнүмдүк жашообузду жеңилдеткен күндө да мактоого татырлык.
Берилиштерди этикеткалоо жөнүндө бул макаладан билип алыңыз, бул эмне экенин, анын кандайча иштешин, маалыматтарды маркировкалоонун ар кандай түрлөрүн, тоскоолдуктарды жана башка көптөгөн нерселерди билүү.
Ошентип, Data Labeling деген эмне?
In машина үйрөнүү, Киргизилген маалыматтардын калибри жана мүнөзү чыгаруунун калибрин жана мүнөзүн аныктайт. Сиздин AI моделиңиздин тактыгы аны үйрөтүү үчүн колдонулган маалыматтардын калибрине жараша жогорулайт.
Башка сөз менен айтканда, маалыматтарды маркировкалоо - бул компьютерге алардын ортосундагы айырмачылыктарды жана үлгүлөрдү аныктоого үйрөтүү үчүн ар кандай структураланбаган же структураланган маалымат топтомдорун белгилөө же аннотациялоо актысы.
Муну түшүнүүгө мисал жардам берет. Бул кызыл жарык токтотуу үчүн сигнал экенин билүү үчүн компьютер үчүн ар кандай сүрөттөрдү ар бир кызыл жарык белгилөө зарыл.
Мунун негизинде, AI ар бир кырдаалда кызыл жарыкты токтотуунун белгиси катары чечмелей турган алгоритмди иштеп чыгат. Дагы бир иллюстрация – ар кандай музыкалык жанрларды бөлүү үчүн джаз, поп, рок, классикалык жана башка темалардын астында ар кандай маалымат топтомдорун категорияларга бөлүү мүмкүнчүлүгү.
Жөнөкөй сөз менен айтканда, машиналык үйрөнүүдө берилиштерди белгилөө этикеткаланбаган маалыматтарды (мисалы, сүрөттөр, текст файлдары, видеолор ж.б.) аныктоо жана машина үйрөнүү модели үйрөнө алышы үчүн контекстти сунуштоо үчүн бир же бир нече тиешелүү энбелгилерди кошуу процессин билдирет. ал.
Этикеттер, мисалы, рентгенде шишик бар-жокпу, аудиоклипте кайсы сөздөр айтылганы же канаттуунун же унаанын сүрөтү көрсөтүлүшү мүмкүн.
Маалыматтарды белгилөө бир катар колдонуу учурлары үчүн маанилүү, анын ичинде кепти таануу, компьютер көрүнүш, жана табигый тилди иштетүү.
Маалыматтарды белгилөө: эмне үчүн маанилүү?
Биринчиден, төртүнчү өнөр жай революциясы машыктыруучу машиналардын чеберчилигине негизделген. Натыйжада, ал азыркы учурдагы эң маанилүү программалык жетишкендиктердин катарына кирет.
Сиздин машинаны үйрөнүү тутумуңуз түзүлүшү керек, ал маалымат маркировкалоону камтыйт. Ал системанын мүмкүнчүлүктөрүн аныктайт. Маалыматтар белгиленбесе, система жок.
Маалыматтарды белгилөө мүмкүнчүлүктөрү сиздин чыгармачылыгыңыз менен гана чектелет. Сиз тутумга картага түшүрө алган ар кандай иш-аракеттер жаңы маалымат менен кайталанат.
Бул системаны үйрөтө ала турган маалыматтардын түрү, саны жана ар түрдүүлүгү анын интеллекти менен жөндөмдүүлүгүн аныктайт дегенди билдирет.
Экинчиси, маалыматтарды маркировкалоо иши маалымат илиминен мурун келет. Демек, маалыматтарды маркировкалоо маалымат илими үчүн зарыл. Маалыматтарды белгилөөдөгү каталар жана каталар маалымат илимине таасирин тийгизет. Же болбосо, “таштанды таштоо, таштанды чыгаруу” деген одоно клишени колдонуу.
Үчүнчүдөн, Маалыматтарды белгилөө искусствосу адамдардын AI системаларын өнүктүрүүгө болгон мамилесинин өзгөрүшүн билдирет. Биз бир эле учурда математикалык ыкмаларды өркүндөтүүгө аракет кылбастан, максаттарыбызга жакшыраак жооп берүү үчүн берилиштерди этикеткалоо структурасын тактайбыз.
Заманбап автоматташтыруу ушуга негизделген жана ал учурда жүрүп жаткан AI трансформациясынын борбору. Хэзир белум ишлери хемме вагтдакысындан коп механизациялашдырыляр.
Маалыматтарды белгилөө кантип иштейт?
Маалыматтарды маркировкалоо процедурасында төмөнкү хронологиялык тартипте сакталат.
Маалымат чогултуу
Маалыматтар машинаны үйрөнүү аракетинин негизи болуп саналат. Маалыматтарды маркировкалоонун баштапкы этабы ар кандай формадагы чийки маалыматтардын тиешелүү көлөмүн чогултуудан турат.
Маалыматтарды чогултуу эки форманын бирин алышы мүмкүн: же ал бизнес колдонуп келген ички булактардан алынат, же жалпыга жеткиликтүү тышкы булактардан алынат.
Ал чийки түрүндө болгондуктан, бул маалыматтар берилиштер топтомун энбелгилери жасалганга чейин тазалап, иштетилиши керек. Андан кийин модель бул тазаланган жана алдын ала иштетилген маалыматтарды колдонуу менен үйрөтүлөт. Маалыматтар топтому канчалык чоң жана ар түрдүү болсо, натыйжалар так болот.
Аннотацияланган маалыматтар
Дайындарды тазалоодон кийин, домен эксперттери маалыматтарды изилдеп, бир нече маалыматтарды этикеткалоо ыкмаларын колдонуу менен энбелгилерди колдонушат. Модель негиздүү чындык катары колдонула турган маанилүү контекстке ээ.
Бул моделдин болжолдоосун каалаган өзгөрмөлөр, мисалы, сүрөттөр.
Сапаттын кепилдиги
Ишенимдүү, так жана ырааттуу болушу керек болгон маалыматтардын сапаты ML моделин окутуунун ийгилиги үчүн абдан маанилүү. Бул так жана туура маалыматтарды маркировкалоону кепилдөө үчүн үзгүлтүксүз QA тесттери жүргүзүлүшү керек.
Консенсус жана Кронбахтын альфа тести сыяктуу QA ыкмаларын колдонуу менен бул аннотациялардын тактыгын баалоого болот. Натыйжалардын тууралыгы күнүмдүк QA текшерүүлөрүнүн натыйжасында кыйла жакшыртылды.
Тренинг жана тестирлөө моделдери
Жогоруда айтылган жол-жоболор маалыматтардын тууралыгы текшерилгенде гана мааниси бар. Техника каалаган натыйжаларды берер-бербестигин текшерүү үчүн структураланбаган маалыматтар топтомун кошуу менен сыналат.
Маалыматтарды белгилөө стратегиялары
Маалыматтарды белгилөө майда-чүйдөсүнө чейин көңүл бурууну талап кылган оор процесс. Берилиштерге аннотациялоо үчүн колдонулган ыкма маселе билдирүүсүнө, канча маалымат белгилениши керек экенине, берилиштердин канчалык татаалдыгына жана стилине жараша өзгөрөт.
Келгиле, сиздин бизнесиңизде болгон ресурстарга жана жеткиликтүү убакытка жараша айрым варианттарды карап көрөлү.
Үйдө маалыматтарды белгилөө
Аты айтып тургандай, үй ичиндеги маалыматтарды маркировкалоо компаниянын ичиндеги эксперттер тарабынан жүргүзүлөт. Убакытыңыз, кадрларыңыз жана финансылык ресурстарыңыз жетиштүү болгондо, бул эң жакшы вариант, анткени ал эң так этикеткалоону камсыз кылат. Бирок, ал жай кыймылдайт.
аутсорсинг
Ишти бүтүрүүнүн дагы бир варианты - Upwork сыяктуу ар кандай жумуш издөөчү жана штаттан тышкаркы базарларда табыла турган маалыматтарды этикеткалоо тапшырмалары үчүн фрилансерлерди жалдоо.
Аутсорсинг - бул маалыматтарды маркировкалоо кызматтарын алуунун тез варианты, бирок мурунку ыкмага окшош сапаты начарлап кетиши мүмкүн.
Crowdsourcing
Сурамчы катары кирип, ар кандай этикеткалоо жумуштарын атайын краудсорсинг платформаларында жеткиликтүү подрядчыларга тарата аласыз. Amazon Механикалык Турк (MTurk).
Метод, бир аз тез жана арзан болсо да, жакшы сапаттагы аннотацияланган маалыматтарды бере албайт.
Маалыматтарды автоматтык түрдө белгилөө.
Процедураны кол менен жүргүзүүдөн тышкары, программалык камсыздоо жардам бериши мүмкүн. Активдүү окутуу ыкмасын колдонуу менен тэгдер автоматтык түрдө табылып, тренингдин маалымат топтомуна кошулушу мүмкүн.
Чындыгында, адам адистери белгиленбеген, чийки маалыматтарды белгилөө үчүн AI Auto-label моделин иштеп чыгышат. Андан кийин алар моделдин этикеткалоону туура колдонгонун чечишет. Адамдар ийгиликсиздиктен кийин каталарды оңдоп, алгоритмди кайра үйрөтүшөт.
Синтетикалык маалыматтарды иштеп чыгуу.
Чыныгы маалыматтардын ордуна, синтетикалык маалыматтар жасалма жол менен даярдалган энбелгиленген маалымат топтому болуп саналат. Ал алгоритмдер же компьютердик симуляциялар аркылуу жасалат жана көбүнчө колдонулат машиналарды үйрөнүү моделдерин үйрөтүү.
Синтетикалык маалыматтар этикеткалоо процедураларынын контекстинде маалыматтардын жетишсиздиги жана ар түрдүүлүк маселелерине эң сонун жооп болуп саналат. жаралышы синтетикалык маалыматтар нөлдөн баштап чечим сунуш кылат.
Берилиштер топтомун иштеп чыгуучулар тарабынан 3D орнотууларды түзүү жана моделди курчап турган нерселер таанылышы керек. Долбоор үчүн талап кылынган синтетикалык маалыматтар көрсөтүлүшү мүмкүн.
Маалыматтарды белгилөөнүн көйгөйлөрү
Көбүрөөк убакыт жана күч-аракетти талап кылат
Чоң көлөмдөгү маалыматтарды (өзгөчө саламаттыкты сактоо сыяктуу жогорку адистештирилген тармактар үчүн) алуу кыйынчылыктан тышкары, ар бир маалыматты кол менен белгилөө эмгекти көп талап кылат жана көп эмгекти талап кылат, бул адамдын этикеткалоочуларынын жардамын талап кылат.
ML иштеп чыгуунун бүт цикли боюнча долбоорго сарпталган убакыттын дээрлик 80% этикеткалоону камтыган маалыматтарды даярдоого жумшалат.
Ыйгарымсыздык мүмкүнчүлүгү
Көпчүлүк учурда, кайчылаш этикеткалоо, көп адамдар бир эле маалымат топтомун энбелгилегенде болот, натыйжада көбүрөөк тактык болот.
Бирок, кээ бир адамдардын компетенттүүлүгүнүн ар кандай даражасына ээ болгондуктан, этикеткалоо стандарттары жана энбелгилери бири-бирине карама-каршы келиши мүмкүн, бул дагы бир маселе, кээ бир тегдер боюнча эки же андан көп аннотаторлордун пикир келишпестиктери болушу мүмкүн.
Мисалы, бир эксперт мейманкананын сынына жагымдуу деп баа берсе, экинчиси аны какшык деп эсептеп, ага төмөн баа бере алат.
Домен билими
Кээ бир секторлор үчүн атайын тармактык билими бар этикеткаларды жалдоо зарылдыгын сезесиз.
Керектүү домен билими жок аннотаторлор, мисалы, саламаттыкты сактоо сектору үчүн ML тиркемесин түзүп жатканда элементтерди туура белгилөөдө абдан кыйынга турат.
Каталарга жакындыгы
Кол менен белгилөө сиздин этикеткалоочулардын канчалык деңгээлде билимдүү жана кылдат экендигине карабастан, адам каталарына дуушар болот. Аннотаторлор көбүнчө ири чийки маалымат топтомдору менен иштешкендиктен, бул сөзсүз болот.
Элестетиңиз, 100,000 10 сүрөткө XNUMXго чейин түрдүү нерселер менен аннотация жазган адам.
Маалыматтарды белгилөөнүн жалпы түрлөрү
ЭЭМ үчүн көрүнүш
Тренинг маалымат топтомун иштеп чыгуу үчүн, адегенде сүрөттөрдү, пикселдерди же негизги тактарды белгилөө керек, же компьютердик көрүү системасын курууда чектөөчү куту деп аталган санариптик сүрөттү толугу менен камтыган чекти белгилеш керек.
Сүрөттөрдү ар кандай жолдор менен, анын ичинде мазмуну (сүрөттүн өзүндө эмне бар) жана сапаты (мисалы, продукт жана жашоо образы сыяктуу) боюнча категорияларга бөлүүгө болот.
Сүрөттөрдү пиксел деңгээлинде сегменттерге да бөлсө болот. Бул окуу маалыматтарын колдонуу менен иштелип чыккан компьютердик көрүү модели кийинчерээк сүрөттөрдү автоматтык түрдө классификациялоо, объекттердин жайгашкан жерин аныктоо, сүрөттөгү негизги аймактарды бөлүп көрсөтүү жана сүрөттөрдү сегменттөө үчүн колдонулушу мүмкүн.
Табигый тил иштетүү
Табигый тилди иштетүү боюнча тренингдин маалымат топтомун чыгарардан мурун, тиешелүү тексттик фрагменттерди кол менен тандап же материалды белгиленген энбелгилер менен классификациялашыңыз керек.
Мисалы, сиз сүйлөө үлгүлөрүн таанып, жерлер жана адамдар сыяктуу энчилүү атоочторду классификациялоону жана сүрөттөрдөгү, PDF файлдарындагы же башка медиадагы текстти аныктоону кааласаңыз болот. Сиз ошондой эле тексттин кыстырмасынын маанайын же ниетин аныктоону кааласаңыз болот.
Муну ишке ашыруу үчүн окуу маалымат топтомуңуздагы тексттин айланасында чектеш кутучаларды түзүп, анан аны кол менен транскрипциялаңыз.
Оптикалык белгилерди таануу, объекттин аталышын аныктоо жана сезимди талдоо табигый тилди иштетүү моделдерин колдонуу менен аткарылат.
Аудио иштетүү
Аудио иштетүү үндөрдүн бардык түрлөрүн структураланган форматка өзгөртөт, ошону менен алар машина үйрөнүүдө, анын ичинде сүйлөө, жаныбарлардын ызы-чуулары (кабыктары, ышкырыктары же чуулдоолору) жана курулуш ызы-чуулары (сынган айнек, сканерлөө же сиреналар) колдонулушу мүмкүн.
Көбүнчө, аудиону иштетүүдөн мурун аны кол менен текстке айландырышыңыз керек. Андан кийин, категорияларга бөлүү жана аудиого тегдерди кошуу менен, сиз ал жөнүндө тереңирээк маалыматты биле аласыз. Сиздин окутуу маалымат топтому бул жашыруун аудиобу.
жыйынтыктоо
Жыйынтыктап айтканда, сиздин маалыматтарыңызды аныктоо AI моделин окутуунун маанилүү бөлүгү болуп саналат. Тез өнүккөн уюм, бирок аны кол менен жасоого убакыт коротууга мүмкүнчүлүгү жок, анткени ал көп убакытты жана энергияны көп талап кылат.
Кошумчалай кетсек, бул так эместикке жакын жана чоң тактыкты убада кылбаган процедура. Мынчалык кыйын болбошу керек, бул эң сонун жаңылык.
Бүгүнкү күндө берилиштерди этикеткалоо технологиялары машиналарды үйрөнүүнүн ар кандай колдонмолору үчүн так жана пайдалуу маалыматтарды берүү үчүн адамдар менен машиналардын ортосундагы кызматташтыкты камсыз кылат.
Таштап Жооп