Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Vill virstellen Robotere wéi déi a Science Fiction Filmer déi de mënschlechen Intellekt mimikéieren oder souguer iwwerschreiden wann se d'Begrëffer kënschtlech Intelligenz, Deep Learning a Maschinnléieren héieren.
Anerer mengen datt dës Apparater nëmmen Informatioun ophuelen an dovunner eleng léieren. Gutt ... Et ass e bëssen täuschend. Dateetikett ass d'Method déi benotzt gëtt fir Computeren ze trainéieren fir "Smart" ze ginn, well se limitéiert Fäegkeeten ouni mënschlech Instruktioun hunn.
Fir de Computer ze trainéieren fir "smart" ze handelen, gi mir d'Donnéeën a verschiddene Formen an a léiere verschidde Strategien mat der Hëllef vun Dateetiketten.
Datesets musse mat ville Permutatiounen vun der selweschter Informatioun annotéiert oder markéiert ginn als Deel vun der Wëssenschaft, déi d'Dateetikettéierung ënnersträicht.
D'Ustrengung an d'Engagement, déi an d'Endprodukt gesat ginn, si luewenswäert, och wann et iwwerrascht an eist Alldag méi einfach mécht.
Léiert iwwer Dateetikettéierung an dësem Artikel fir ze léieren wat et ass, wéi et funktionnéiert, verschidden Aarte vun Dateetiketten, Hindernisser, a vill méi.
Also, wat ass Data Labeling?
In Maschinn léieren, de Kaliber an d'Natur vun den Inputdaten diktéieren de Kaliber an d'Natur vum Ausgang. D'Genauegkeet vun Ärem AI Modell gëtt verbessert duerch de Kaliber vun den Daten, déi benotzt gi fir se ze trainéieren.
An anere Begrëffer, Dateetikett ass den Akt fir verschidden onstrukturéiert oder strukturéiert Datesets ze etikettéieren oder annotéieren fir e Computer ze léieren Differenzen a Mustere tëscht hinnen z'identifizéieren.
Eng Illustratioun hëlleft Iech dëst ze verstoen. Et ass néideg fir all rout Luucht a ville Biller ze markéieren fir de Computer ze léieren datt rout Luucht e Signal ass fir ze stoppen.
Op Basis vun dësem entwéckelt AI en Algorithmus, deen an all Situatioun eng rout Luucht als Stop-Indikatioun interpretéiert. Eng aner Illustratioun ass d'Fäegkeet fir verschidde Datesätz ënner den Rubriken Jazz, Pop, Rock, Klassik a méi ze kategoriséieren fir verschidde musikalesch Genren ze trennen.
Fir et einfach ze soen, Dateetikettéierung am Maschinnléieren bezitt sech op de Prozess fir net-labeléiert Donnéeën z'entdecken (wéi Fotoen, Textdateien, Videoen, etc.) et.
Etiketten kéinten zum Beispill soen, ob en Röntgenstrahl en Tumor weist oder net, wéi eng Wierder an engem Audioclip gesot goufen, oder ob e Bild vun engem Vugel oder engem Auto.
Dateetikett ass essentiell fir eng Zuel vu Benotzungsfäll, dorënner Riederkennung, Computer Visioun, an natierlech Sprooch Veraarbechtung.
Dateetikett: Firwat ass et wichteg?
Als éischt ass déi véiert industriell Revolutioun op d'Fäegkeet vun Trainingsmaschinnen zentréiert. Als Resultat ass et ënnert de bedeitendsten Software Fortschrëtter vun der heiteger.
Äre Maschinnléieresystem muss erstallt ginn, wat d'Dateetikett involvéiert. Et etabléiert d'Fäegkeeten vum System. Et gëtt kee System wann d'Donnéeën net markéiert sinn.
D'Méiglechkeeten mat Dateetikettéierung sinn nëmme limitéiert vun Ärer Kreativitéit. All Handlung, déi Dir an de System mapéiert, widderhuelen mat frëscher Informatioun.
Dat heescht datt d'Aart, d'Quantitéit an d'Diversitéit vun den Donnéeën, déi Dir de System léiere kënnt, seng Intelligenz a Kapazitéit bestëmmen.
Déi zweet ass datt d'Dateetikettéierungsaarbecht virun Datenwëssenschaftsaarbecht kënnt. Deementspriechend ass d'Dateetikett noutwendeg fir d'Datewëssenschaft. Feeler a Feeler an der Dateetikett beaflossen d'Datenwëssenschaft. Alternativ, fir e gréissere Cliché ze benotzen, "Dreck eran, Dreck eraus."
Drëttens, The Art of Data Labeling bedeit eng Ännerung wéi d'Leit d'Entwécklung vun AI Systemer ugoen. Mir verfeineren gläichzäiteg d'Struktur vun der Dateetikett fir eis Ziler besser z'erreechen anstatt nëmmen mathematesch Techniken ze verbesseren.
Modern Automatioun baséiert op dësem, an et ass den Zentrum vun der AI Transformatioun déi aktuell amgaang ass. Elo méi wéi jee gëtt Wëssensaarbecht mechaniséiert.
Wéi funktionéiert d'Dateetikett?
Déi folgend chronologesch Uerdnung gëtt während der Dateetikettéierungsprozedur gefollegt.
Daten sammelen
Daten sinn den Ecksteen vun all Maschinn Léieren Bestriewung. Déi initial Etapp an der Dateetikett besteet aus der entspriechender Quantitéit u Matière Daten a verschiddene Formen ze sammelen.
Datesammelen kann eng vun zwou Formen huelen: entweder et kënnt aus interne Quellen, déi d'Geschäft benotzt huet, oder et kënnt aus ëffentlech zougänglechen externen Quellen.
Well et a rauer Form ass, mussen dës Donnéeën gebotzt a veraarbecht ginn ier d'Datesetiketten gemaach ginn. De Modell gëtt dann mat dëse gebotzten a virveraarbechtte Daten trainéiert. D'Resultater wäerte méi präzis sinn, wat méi grouss a méi variéiert den Dateset ass.
Annotéieren Daten
No der Datereinigung ënnersichen Domainexperten d'Donnéeën an applizéieren Etiketten mat verschiddenen Dateetiketteringstechniken. De Modell huet e sënnvoll Kontext deen als Grondwahrheet benotzt ka ginn.
Dëst sinn d'Variabelen déi Dir wëllt datt de Modell viraussoe wëllt, wéi d'Fotoen.
Qualitéitssécherung
D'Qualitéit vun den Donnéeën, déi zouverlässeg, präzis a konsequent solle sinn, ass entscheedend fir den Erfolleg vum ML Modell Training. Regelméisseg QA Tester musse implementéiert ginn fir dës exakt a korrekt Dateetikett ze garantéieren.
Et ass méiglech d'Genauegkeet vun dësen Annotatiounen ze bewäerten andeems Dir QA Technike benotzt wéi de Consensus an dem Cronbach's Alpha Test. D'Richtegkeet vun de Resultater gëtt wesentlech verbessert duerch Routine QA Inspektiounen.
Training & Test Modeller
Déi uewe genannte Prozedure maachen nëmme Sënn wann d'Donnéeën op Richtegkeet gepréift ginn. D'Technik gëtt op den Test gesat andeems den onstrukturéierten Dataset abegraff ass fir ze kontrolléieren ob et déi gewënschte Resultater bréngt.
Dateetiketteringsstrategien
Dateetikettéierung ass en ustrengenden Prozess deen Opmierksamkeet op Detailer verlaangt. D'Method, déi benotzt gëtt fir Daten z'annotéieren, variéiere jee no der Thema Ausso, wéi vill Donnéeën musse markéiert ginn, wéi komplizéiert d'Donnéeën sinn, an de Stil.
Loosst eis e puer vun den Optiounen duerchgoen, déi Äert Geschäft huet, ofhängeg vun de Ressourcen déi et huet an der Zäit déi et verfügbar huet.
Donnéeën Label intern
Wéi den Numm et scho seet, gëtt intern Dateetikettéierung vun Experten an enger Firma gemaach. Wann Dir genuch Zäit, Personal a finanziell Ressourcen hutt, ass et déi bescht Optioun well et déi genaust Etikettéierung garantéiert. Et beweegt sech awer lues.
Aujourd'hui
Eng aner Optioun fir d'Saache gemaach ze kréien ass Freelancer fir Dateetikettéierungsaufgaben ze astellen, déi op verschiddenen Aarbechtssich- a Freelancemaartplaze wéi Upwork entdeckt kënne ginn.
Outsourcing ass eng séier Optioun fir Datenetikettservicer ze kréien, awer d'Qualitéit kéint leiden, ähnlech wéi déi virdru Method.
crowdsourcing
Dir kënnt Iech als Ufroer aloggen a verschidde Etikettéierungsplazen u verfügbare Kontraktoren op spezialiséiert Crowdsourcing Plattformen verdeelen wéi Amazon Mechanical Turk (MTurk).
D'Method, obwuel e bësse séier a preiswert, kann net gutt Qualitéit annotéiert Daten ubidden.
Etikettéierung vun Daten automatesch.
D'Prozedur ka vu Software gehollef ginn zousätzlech fir manuell duerchgefouert ze ginn. Mat der aktiver Léierapproach kënnen d'Tags automatesch fonnt ginn an an d'Trainingsdataset bäigefüügt ginn.
Am Wesentlechen entwéckelen mënschlech Spezialisten en AI Auto-Label Modell fir net markéiert, rau Daten ze markéieren. Da entscheede se ob de Modell d'Etikettéierung entspriechend applizéiert huet. D'Mënsche fixéieren d'Feeler no engem Feeler an trainéieren den Algorithmus nei.
Entwécklung vun syntheteschen Daten.
Amplaz vun real-Welt Daten, syntheteschen Daten ass e markéierten Dataset dee kënschtlech hiergestallt gouf. Et gëtt vun Algorithmen oder Computersimulatioune produzéiert a gëtt dacks benotzt Zuch Maschinn Léieren Modeller.
Synthetesch Donnéeën ass eng exzellent Äntwert op d'Froen vun Datenknappheet a Varietéit am Kontext vun Etikettéierungsprozeduren. D'Schafung vun syntheteschen Daten vun Null bitt eng Léisung.
D'Schafung vun 3D Astellunge mat den Elementer an der Ëmgéigend vum Modell muss fäeg sinn vun Dataset Entwéckler ze erkennen. Sou vill synthetesch Donnéeën wéi fir de Projet erfuerderlech kënne ginn.
Erausfuerderunge vun Daten Labeling
Verlaangt méi Zäit an Effort
Zousätzlech zu der Erausfuerderung fir grouss Quantitéiten un Daten ze kréien (besonnesch fir héich spezialiséiert Industrien wéi Gesondheetsariichtung), all Stéck Daten mat der Hand ze markéieren ass souwuel Aarbechtsintensiv wéi och ustrengend, wat d'Hëllef vu mënschleche Labeler erfuerdert.
Bal 80% vun der Zäit, déi un engem Projet iwwer de ganzen Zyklus vun der ML Entwécklung verbruecht gëtt, gëtt un d'Datepräparatioun verbruecht, wat d'Etikettéierung enthält.
Méiglechkeet fir Inkonsistenz
Déi meescht vun der Zäit, Cross-Etikettéierung, wat geschitt wann vill Leit déiselwecht Sätz vun Daten markéieren, resultéiert zu enger méi grousser Genauegkeet.
Wéi och ëmmer, well Individuen heiansdo ënnerschiddlech Grad vu Kompetenz hunn, Etikettéierungsnormen an Etiketten selwer kënnen inkonsistent sinn, wat en anert Thema ass, Et ass méiglech datt zwee oder méi Annotateuren iwwer e puer Tags net averstane sinn.
Zum Beispill, en Expert kéint eng Hotel Bewäertung als gënschteg bewäerten, während en aneren et als sarkastesch géif betruechten an et eng niddreg Bewäertung zouginn.
Domain Wëssen
Dir wäert d'Noutwennegkeet fillen Etikettéierer mat spezialiséiertem Industriekenntnisser fir e puer Secteuren ze lounen.
Annotateuren ouni déi néideg Domainkenntnisser, zum Beispill, wäerten eng ganz schwiereg Zäit hunn d'Elementer entspriechend ze markéieren wärend eng ML App fir de Gesondheetssecteur erstellt.
Proneness zu Feeler
Manuell Etikettéierung ass ënnerläit vu mënschleche Feeler, egal wéi wëssenschaftlech a virsiichteg Är Etikettéierer sinn. Wéinst der Tatsaach, datt Annotateuren dacks mat enorme Raw Datesets schaffen, ass dëst inévitabel.
Stellt Iech vir datt eng Persoun 100,000 Biller mat bis zu 10 verschidde Saachen annotéiert.
Gemeinsam Aarte vun Dateetikettéierung
Computer Visioun
Fir Äert Trainingsdaten z'entwéckelen, musst Dir als éischt Biller, Pixel oder Schlësselflecken markéieren, oder eng Grenz opbauen, déi en digitale Bild komplett ëmschléisst, bekannt als Grenzkëscht, wann Dir e Computervisiounssystem baut.
Fotoe kënnen op verschidde Manéieren kategoriséiert ginn, och no Inhalt (wat eigentlech am Bild selwer ass) a Qualitéit (wéi Produkt vs. Lifestyle Shots).
Biller kënnen och op Pixelniveau a Segmenter opgedeelt ginn. De Computervisiounsmodell entwéckelt mat dësen Trainingsdaten kann duerno benotzt ginn fir automatesch Biller ze klassifizéieren, d'Location vun Objeten ze bestëmmen, Schlësselberäicher an engem Bild ze markéieren a Biller ze segmentéieren.
Natural Sprooch Processing
Ier Dir Är natierlech Sproochveraarbechtungs Trainingsdates produzéiert, musst Dir manuell relevant textuell Fragmenter wielen oder d'Material mat spezifizéierte Etiketten klassifizéieren.
Zum Beispill kënnt Dir Riedsmuster erkennen, eegene Substantiver klassifizéieren wéi Plazen a Leit, an Text a Biller, PDFs oder aner Medien identifizéieren. Dir wëllt och d'Gefill oder d'Intent vun engem Textblurb bestëmmen.
Erstellt begrenzte Këschte ronderëm den Text an Ärem Trainingsdataset fir dëst z'erreechen, an dann manuell ze transkribéieren.
Optesch Charaktererkennung, Entitéitsnumm Identifikatioun, a Gefillsanalyse ginn all mat natierleche Sproochveraarbechtungsmodeller gemaach.
Audio Veraarbechtung
Audioveraarbechtung transforméiert all Zorte vu Kläng an e strukturéiert Format, sou datt se a Maschinnléiere kënne benotzt ginn, inklusiv Ried, Déiergeräischer (Belt, Pfeifen oder Chirps), a Baugeräischer (gebrochenen Glas, Scannen oder Sirenen).
Oft, ier Dir Audio handhaben kënnt, musst Dir et manuell an Text konvertéieren. Duerno, andeems Dir Tags op den Audio kategoriséiert an bäidréit, kënnt Dir méi detailléiert Informatioun doriwwer léieren. Är Training Dataset ass dëst klasséiert Audio.
Konklusioun
Als Conclusioun, Är Donnéeën z'identifizéieren ass e wesentleche Bestanddeel vun der Ausbildung vun all AI Modell. Eng séier séier Organisatioun kann sech awer einfach net leeschten Zäit ze manuell ze maachen, well et Zäit- an Energieintensiv ass.
Zousätzlech ass et eng Prozedur déi ufälleg ass fir Ongenauegkeet a versprécht keng grouss Genauegkeet. Et muss net sou schwéier sinn, dat ass eng gutt Noriicht.
Déi haiteg Dateetiketteringstechnologien erméiglechen d'Zesummenaarbecht tëscht Mënschen a Maschinnen fir präzis an nëtzlech Daten fir eng Vielfalt vu Maschinnléierapplikatiounen ze bidden.
Hannerlooss eng Äntwert