Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Seueur anu ngabayangkeun robot sapertos anu aya dina film fiksi ilmiah anu meniru atanapi malah ngaleuwihan intelek manusa nalika aranjeunna ngadangu istilah kecerdasan jieunan, diajar jero, sareng pembelajaran mesin.
Batur nganggap yén alat ieu ngan ukur nyandak inpormasi sareng diajar nyalira. Muhun... Ieu rada nipu. Labeling data mangrupikeun metode anu dianggo pikeun ngalatih komputer janten "pinter," sabab gaduh kamampuan terbatas tanpa instruksi manusa.
Pikeun ngalatih komputer pikeun ngalakukeun "pinter," urang input data dina sagala rupa wangun jeung ngajarkeun eta sagala rupa strategi kalayan bantuan labél data.
Datasets kedah annotated atanapi dilabélan ku seueur permutasi inpormasi anu sami sareng bagian tina élmu panyiri data.
Usaha sareng dedikasi dina produk ahir tiasa dipuji, sanaos kaget sareng ngajantenkeun kahirupan urang sapopoe.
Diajar ngeunaan panyiri data dina tulisan ieu pikeun diajar naon éta, kumaha fungsina, jinis panyiri data anu béda, halangan, sareng seueur deui.
Janten, naon Data Labeling?
In learning mesin, kaliber jeung sifat data input ngarahkeunnana haliber jeung alam kaluaran. Akurasi modél AI anjeun ditingkatkeun ku kaliber data anu dianggo pikeun ngalatih éta.
Dina istilah sanésna, panyiri data nyaéta tindakan panyiri atanapi annotating set data anu henteu terstruktur atanapi terstruktur anu béda-béda pikeun ngajar komputer pikeun ngaidentipikasi bédana sareng pola antara aranjeunna.
Ilustrasi bakal ngabantosan anjeun ngartos ieu. Perlu méré tag unggal lampu beureum dina rupa-rupa gambar pikeun komputer diajar yén lampu beureum mangrupakeun sinyal eureun.
Atas dasar ieu, AI ngembangkeun algoritma anu, dina unggal kaayaan, bakal napsirkeun lampu beureum salaku indikasi eureun. Ilustrasi sanésna nyaéta kamampuan pikeun ngagolongkeun set data anu béda dina judul jazz, pop, rock, klasik, sareng seueur deui pikeun misahkeun genre musik anu béda.
Saderhana, panyiri data dina pembelajaran mesin ngarujuk kana prosés ngadeteksi data anu henteu dilabélan (sapertos poto, file téks, pidéo, jsb) sareng nambihan hiji atanapi langkung labél anu relevan pikeun nawiskeun kontéks supados modél pembelajaran mesin tiasa diajar tina ieu.
Label tiasa nyarios, contona, upami sinar-x nunjukkeun tumor atanapi henteu, kecap-kecap anu diucapkeun dina klip audio, atanapi upami gambar manuk atanapi mobil.
Labeling data penting pisan pikeun sababaraha kasus pamakean, kalebet pangakuan ucapan, visi komputer, jeung ngolah basa alam.
Labeling Data: Naha Éta Penting?
Kahiji, revolusi industri kaopat dipuseurkeun kana kaahlian mesin latihan. Hasilna, éta pangkat diantara kamajuan parangkat lunak anu paling penting ayeuna.
Sistem pembelajaran mesin anjeun kedah didamel, anu kalebet panyiri data. Éta netepkeun kamampuan sistem. Henteu aya sistem upami data henteu dilabélan.
Kamungkinan sareng panyiri data ngan ukur diwatesan ku kréativitas anjeun. Sakur tindakan anu anjeun tiasa petakeun kana sistem bakal diulang kalayan inpormasi anyar.
Hartina yén jinis, kuantitas, sareng karagaman data anu anjeun tiasa ngajarkeun sistem bakal nangtukeun intelegensi sareng kamampuanana.
Anu kadua nyaéta yén pagawéan panyiri data sateuacanna damel élmu data. Sasuai, panyiri data dipikabutuh pikeun élmu data. Gagal sareng kasalahan dina panyiri data mangaruhan élmu data. Alternatipna, ngagunakeun klise kasar, "sampah asup, sampah kaluar."
Katilu, The Art of Data Labeling nandakeun parobahan dina cara jalma ngadeukeutan ngembangkeun sistem AI. Urang sakaligus nyaring struktur panyiri data pikeun nyumponan tujuan anu langkung saé tibatan ngan ukur nyobian ningkatkeun téknik matematika.
Automasi modéren dumasar kana ieu, sareng éta mangrupikeun pusat Transformasi AI anu ayeuna dijalankeun. Ayeuna leuwih ti kantos, karya pangaweruh keur mechanized.
Kumaha fungsi panyiri data?
Urutan kronologis di handap ieu dituturkeun salami prosedur panyiri data.
Ngumpulkeun data
Data mangrupikeun landasan tina sagala usaha diajar mesin. Tahap awal dina panyiri data diwangun ku ngumpulkeun jumlah data atah anu pas dina bentuk anu béda.
Pangumpulan data tiasa nyandak salah sahiji tina dua bentuk: boh asalna tina sumber internal anu dianggo ku bisnis, atanapi asalna tina sumber éksternal anu tiasa diaksés ku masarakat.
Kusabab éta dina bentuk atah, data ieu kedah dibersihkeun sareng diolah sateuacan labél set data didamel. Modél ieu lajeng dilatih ngagunakeun data cleaned na preprocessed ieu. Papanggihan bakal langkung akurat upami set data langkung ageung sareng langkung variatif.
Annotating data
Saatos beberesih data, para ahli domain nalungtik data sareng nerapkeun labél nganggo sababaraha téknik panyiri data. Modél mibanda kontéks anu bermakna anu bisa dimangpaatkeun salaku bebeneran dasar.
Ieu mangrupikeun variabel anu anjeun hoyong prediksi modél, sapertos poto.
Jaminan kualitas
Kualitas data, anu kedah dipercaya, akurat, sareng konsisten, penting pisan pikeun kasuksésan pelatihan modél ML. Uji QA biasa kedah dilaksanakeun pikeun ngajamin panyiri data anu pas sareng leres ieu.
Kamungkinan pikeun meunteun katepatan tina anotasi ieu ku ngagunakeun téknik QA sapertos Consensus and Cronbach's alpha test. Kabeneran hasil parantos ningkat sacara signifikan ku pamariksaan QA rutin.
Latihan & modél tés
Prosedur anu disebut tadi ngan ukur asup akal upami data dipariksa leres. Téhnik ieu bakal diuji ku ngalebetkeun set data anu henteu terstruktur pikeun mariksa naha éta ngahasilkeun hasil anu dipikahoyong.
Strategi panyiri data
Labeling data mangrupikeun prosés anu rumit anu meryogikeun perhatian kana detil. Métode anu digunakeun pikeun ngémutan data bakal rupa-rupa gumantung kana pernyataan masalah, sabaraha data anu kedah ditag, kumaha pajeulitna data, sareng gaya.
Hayu urang ngaliwat sababaraha pilihan bisnis anjeun, gumantung kana sumber daya anu aya sareng waktosna sayogi.
Labeling data di-imah
Sakumaha ngaranna ngakibatkeun, panyiri data in-house dilakukeun ku para ahli dina hiji pausahaan. Nalika anjeun gaduh cukup waktos, tanaga, sareng sumber kauangan, éta mangrupikeun pilihan anu pangsaéna sabab mastikeun panyiri anu paling akurat. Tapi, gerakna lalaunan.
outsourcing
Pilihan séjén pikeun ngalakukeun hal-hal nyaéta nyewa freelancer pikeun tugas panyiri data anu tiasa dipendakan dina sagala rupa pasar padamelan sareng freelance sapertos Upwork.
Outsourcing mangrupikeun pilihan anu gancang pikeun kéngingkeun jasa panyiri data, tapi kualitasna tiasa sangsara, sami sareng metode sateuacana.
crowdsourcing
Anjeun tiasa log in salaku requester sareng ngadistribusikaeun rupa-rupa padamelan labél ka kontraktor anu sayogi dina platform crowdsourcing khusus sapertos Amazon Mechanical Turk (Mturk).
Métodena, sanaos rada gancang sareng murah, henteu tiasa nyayogikeun data annotated anu kualitasna saé.
Labeling data otomatis.
Prosedur ieu tiasa dibantuan ku parangkat lunak salian ti dilaksanakeun sacara manual. Ngagunakeun pendekatan learning aktip, tag bisa otomatis kapanggih sarta ditambahkeun kana set data latihan.
Intina, spesialis manusa ngembangkeun model AI Auto-label pikeun nyirian data atah anu henteu dilabeli. Lajeng aranjeunna mutuskeun lamun model appropriately dilarapkeun panyiri nu. Manusa ngalereskeun kasalahan saatos gagal sareng ngalatih deui algoritma.
Ngembangkeun data sintétik.
Gantina data dunya nyata, data sintétik nyaéta set data anu dilabélan anu didamel sacara artifisial. Éta dihasilkeun ku algoritma atanapi simulasi komputer sareng sering dianggo ngalatih modél pembelajaran mesin.
Data sintétik mangrupikeun jawaban anu saé pikeun masalah kakurangan data sareng variasi dina kontéks prosedur panyiri. Kacipta tina data sintétik ti scratch nawarkeun solusi.
Nyiptakeun setélan 3D sareng barang-barang sareng sakuriling modél kedah tiasa dikenal ku pamekar dataset. Saloba data sintétik sakumaha anu diperlukeun pikeun proyék nu bisa rendered.
Tantangan panyiri Data
Merlukeun leuwih waktos jeung usaha
Salian mangrupa tantangan pikeun meunangkeun jumlah badag data (utamana pikeun industri kacida husus kawas kasehatan), labél unggal sapotong data ku leungeun duanana kuli-intensif jeung laborious, merlukeun bantuan labél manusa.
Ampir 80% waktos anu diséépkeun pikeun proyék dina sadaya siklus pangembangan ML diséépkeun pikeun persiapan data, anu kalebet panyiri.
Kamungkinan pikeun inconsistency
Kalolobaan waktu, cross-labeling, nu lumangsung nalika loba jalma labél susunan data sarua, hasilna akurasi leuwih gede.
Sanajan kitu, kusabab individu kadang boga varying derajat kompetensi, standar labél jeung labél sorangan bisa jadi inconsistent, nu masalah sejen, Ieu mungkin pikeun dua atawa leuwih annotators teu satuju dina sababaraha tag.
Salaku conto, saurang ahli tiasa meunteun ulasan hotél salaku nguntungkeun sedengkeun anu sanésna nganggap éta sarkastik sareng masihan rating anu rendah.
pangaweruh domain
Anjeun bakal ngarasa kabutuhan pikeun nyewa labél sareng pangaweruh industri khusus pikeun sababaraha séktor.
Anotator tanpa pangaweruh domain anu diperyogikeun, contona, bakal sesah pisan pikeun méré tag barang nalika nyiptakeun aplikasi ML pikeun sektor kasehatan.
Proneness kana kasalahan
Labeling manual tunduk kana kasalahan manusa, henteu paduli kumaha pangaweruh sareng ati-ati labél anjeun. Kusabab kanyataan yén annotator sering dianggo sareng set data atah anu ageung, ieu teu tiasa dihindari.
Bayangkeun hiji jalma anu annotating 100,000 gambar kalawan nepi ka 10 hal béda.
Jenis umum tina Labeling Data
Komputer Visi
Pikeun ngembangkeun set data latihan anjeun, anjeun kedah labél heula gambar, piksel, atanapi titik konci, atanapi ngadamel wates anu lengkep nutupan gambar digital, katelah kotak wates, nalika ngawangun sistem visi komputer.
Poto bisa categorized dina rupa-rupa cara, kaasup ku eusi (naon sabenerna dina gambar sorangan) jeung kualitas (kayaning produk vs gaya hirup nembak).
Gambar ogé tiasa dibagi kana bagéan dina tingkat piksel. Modél visi komputer dikembangkeun ngagunakeun data latihan ieu salajengna bisa dipaké pikeun otomatis mengklasifikasikan gambar, nangtukeun lokasi objék, nyorot wewengkon konci dina gambar, sarta gambar ruas.
Processing Basa Pengetahuan Alam
Saméméh ngahasilkeun set data latihan ngolah basa alam anjeun, anjeun kudu milih sacara manual fragmen tékstual relevan atawa mengklasifikasikan bahan jeung labél husus.
Contona, Anjeun bisa hayang mikawanoh pola ucapan, mengklasifikasikan nomina ditangtoskeun kawas tempat jeung jalma, sarta nangtukeun téks dina gambar, PDFs, atawa media sejenna. Anjeun oge bisa hayang nangtukeun sentimen atawa maksud hiji blurb téks.
Jieun kotak wates sabudeureun téks dina set data latihan anjeun pikeun ngalengkepan ieu, lajeng sacara manual transkripsi eta.
Pangakuan karakter optik, idéntifikasi ngaran éntitas, jeung analisis sentimen kabéh dipigawé ngagunakeun modél processing basa alam.
Processing audio
Pamrosésan audio ngarobih sadaya jinis sora kana format terstruktur supados tiasa dianggo dina diajar mesin, kalebet ucapan, sora sato (barks, whistles, atanapi chirps), sareng sora wangunan (kaca pecah, scanning, atanapi sirineu).
Seringna, sateuacan anjeun tiasa ngadamel audio, anjeun kedah sacara manual ngarobih kana téks. Saatos éta, ku ngagolongkeun sareng nambihan tag kana audio, anjeun tiasa diajar inpormasi anu langkung jero ngeunaan éta. Anjeun susunan data latihan ieu audio digolongkeun.
kacindekan
Kasimpulanana, ngaidentipikasi data anjeun mangrupikeun bagian anu penting pikeun ngalatih modél AI naon waé. Organisasi anu gancang, kumaha oge, ngan saukur teu tiasa nyéépkeun waktos pikeun ngalakukeunana sacara manual sabab nyéépkeun waktos sareng intensif énergi.
Salaku tambahan, éta mangrupikeun prosedur anu rawan katepatan sareng henteu ngajanjikeun akurasi anu saé. Teu kudu jadi hésé, nu warta alus teuing.
Téknologi panyiri data ayeuna ngamungkinkeun kolaborasi antara manusa sareng mesin pikeun nyayogikeun data anu tepat sareng mangpaat pikeun sababaraha aplikasi pembelajaran mesin.
Leave a Reply