Mundarija[Yashirish][Show]
Ko'pchilik sun'iy intellekt, chuqur o'rganish va mashinani o'rganish atamalarini eshitganda, inson aqlini taqlid qiladigan yoki hatto undan ham yuqori bo'lgan ilmiy fantastika filmlari kabi robotlarni tasavvur qiladi.
Boshqalar esa, bu qurilmalar shunchaki ma'lumot oladi va undan mustaqil ravishda o'rganadi, deb o'ylashadi. Xo'sh... Bu biroz aldamchi. Ma'lumotlarni yorliqlash - bu kompyuterlarni "aqlli" bo'lishga o'rgatish uchun ishlatiladigan usul, chunki ular inson ko'rsatmasisiz cheklangan imkoniyatlarga ega.
Kompyuterni "aqlli" harakat qilishga o'rgatish uchun biz ma'lumotlarni turli shakllarda kiritamiz va ma'lumotlarni etiketlash yordamida turli strategiyalarni o'rgatamiz.
Ma'lumotlar to'plamlari ma'lumotlar yorlig'i asosidagi fanning bir qismi sifatida bir xil ma'lumotlarning ko'plab almashtirishlari bilan izohlanishi yoki etiketlanishi kerak.
Yakuniy mahsulotga sarflangan sa'y-harakatlar va fidoyilik, hatto ajablantiradigan va kundalik hayotimizni osonlashtirgan taqdirda ham maqtovga sazovor.
Bu nima ekanligini, qanday ishlashini, har xil turdagi ma'lumotlarni etiketlash, to'siqlar va boshqa ko'p narsalarni o'rganish uchun ushbu maqolada ma'lumotlarni yorliqlash haqida bilib oling.
Xo'sh, Data Labeling nima?
In kompyuterni o'rganish, kirish ma'lumotlarining kalibri va tabiati chiqishning kalibrini va xarakterini belgilaydi. Sizning AI modelingiz aniqligi uni o'rgatish uchun foydalanilgan ma'lumotlarning kalibri bilan yaxshilanadi.
Boshqacha qilib aytganda, ma'lumotlarni yorliqlash - bu kompyuterga ular orasidagi farqlar va naqshlarni aniqlashga o'rgatish uchun turli xil tuzilmagan yoki tuzilgan ma'lumotlar to'plamlarini belgilash yoki izohlash harakati.
Buni tushunishga misol yordam beradi. Qizil chiroq to'xtash signali ekanligini bilish uchun kompyuter uchun har bir qizil chiroqni turli xil tasvirlarda belgilash kerak.
Shunga asoslanib, AI algoritmni ishlab chiqadi, u har qanday vaziyatda qizil chiroqni to'xtash belgisi sifatida izohlaydi. Yana bir misol - turli xil musiqiy janrlarni ajratish uchun turli ma'lumotlar to'plamini jazz, pop, rok, klassik va boshqalar sarlavhalari ostida tasniflash qobiliyati.
Oddiy qilib aytganda, mashinani o'rganishda ma'lumotlarni yorliqlash yorliqsiz ma'lumotlarni (masalan, fotosuratlar, matnli fayllar, videolar va boshqalar) aniqlash va mashinani o'rganish modeli o'rganishi uchun kontekstni taklif qilish uchun bir yoki bir nechta tegishli teglarni qo'shish jarayonini anglatadi. bu.
Yorliqlar, masalan, rentgenogrammada shish paydo bo'ladimi yoki yo'qmi, audio klipda qaysi so'zlar aytilganmi yoki qush yoki avtomobil surati ko'rsatilishi mumkin.
Ma'lumotlarni yorliqlash bir qator foydalanish holatlari uchun muhim, jumladan nutqni aniqlash, kompyuterni ko'rish, va tabiiy tilni qayta ishlash.
Ma'lumotlarni yorliqlash: bu nima uchun muhim?
Birinchidan, to'rtinchi sanoat inqilobi o'quv mashinalarining mahoratiga qaratilgan. Natijada, u hozirgi eng muhim dasturiy ta'minot yutuqlari qatoriga kiradi.
Ma'lumotlarni yorliqlashni o'z ichiga olgan mashinani o'rganish tizimi yaratilishi kerak. Bu tizimning imkoniyatlarini o'rnatadi. Agar ma'lumotlar belgilanmagan bo'lsa, tizim mavjud emas.
Ma'lumotlarni yorliqlash imkoniyatlari faqat sizning ijodingiz bilan cheklangan. Tizimga joylashtirishingiz mumkin bo'lgan har qanday harakat yangi ma'lumotlar bilan takrorlanadi.
Ya'ni, siz tizimga o'rgatishingiz mumkin bo'lgan ma'lumotlarning turi, miqdori va xilma-xilligi uning aql-idroki va qobiliyatini aniqlaydi.
Ikkinchisi, ma'lumotlarni etiketlash ishi ma'lumotlar fanidan oldin keladi. Shunga ko'ra, ma'lumotlar fani uchun ma'lumotlarni etiketlash zarur. Ma'lumotlarni etiketlashdagi nosozliklar va xatolar ma'lumotlar faniga ta'sir qiladi. Shu bilan bir qatorda, qo'polroq klisheni qo'llash uchun "axlat, axlat".
Uchinchidan, ma'lumotlarni yorliqlash san'ati odamlarning sun'iy intellekt tizimlarini rivojlantirishga yondashuvidagi o'zgarishlarni anglatadi. Biz bir vaqtning o'zida faqat matematik usullarni yaxshilashga harakat qilishdan ko'ra, maqsadlarimizga yaxshiroq javob berish uchun ma'lumotlar yorlig'i tuzilishini aniqlaymiz.
Zamonaviy avtomatlashtirish bunga asoslanadi va u hozirda amalga oshirilayotgan AI Transformatsiyasining markazidir. Hozir bilim ishlari har qachongidan ham mexanizatsiyalashmoqda.
Ma'lumotlarni etiketlash qanday ishlaydi?
Ma'lumotlarni etiketlash jarayonida quyidagi xronologik tartib amalga oshiriladi.
Ma'lumotlar yig'ish
Ma'lumotlar har qanday mashinani o'rganish tashabbusining asosidir. Ma'lumotlarni etiketlashning dastlabki bosqichi turli shakllarda tegishli miqdordagi xom ma'lumotlarni to'plashdan iborat.
Ma'lumot to'plash ikki shakldan birini olishi mumkin: yoki u biznes foydalanadigan ichki manbalardan olinadi yoki u hamma uchun ochiq bo'lgan tashqi manbalardan olinadi.
U xom shaklda bo'lgani uchun, ma'lumotlar to'plami yorliqlarini yaratishdan oldin bu ma'lumotlar tozalanishi va qayta ishlanishi kerak. Keyin model ushbu tozalangan va oldindan ishlangan ma'lumotlardan foydalangan holda o'qitiladi. Ma'lumotlar to'plami qanchalik katta va xilma-xil bo'lsa, topilmalar aniqroq bo'ladi.
Annotatsiya ma'lumotlari
Ma'lumotlarni tozalashdan so'ng, domen mutaxassislari ma'lumotlarni tekshiradilar va bir nechta ma'lumotlarni etiketlash usullaridan foydalangan holda teglarni qo'llaydilar. Model asosiy haqiqat sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan mazmunli kontekstga ega.
Bu siz modelni bashorat qilishni istagan o'zgaruvchilar, masalan, fotosuratlar.
Sifat kafolati
Ishonchli, aniq va izchil bo'lishi kerak bo'lgan ma'lumotlarning sifati ML modelini o'qitishning muvaffaqiyati uchun juda muhimdir. Ushbu aniq va to'g'ri ma'lumotlar yorlig'ini kafolatlash uchun muntazam QA testlarini o'tkazish kerak.
Konsensus va Cronbach alfa testi kabi QA usullaridan foydalangan holda ushbu izohlarning to'g'riligini baholash mumkin. Natijalarning to'g'riligi muntazam QA tekshiruvlari orqali sezilarli darajada yaxshilanadi.
Trening va sinov modellari
Yuqorida aytib o'tilgan protseduralar faqat ma'lumotlarning to'g'riligi tekshirilganda mantiqiy bo'ladi. Texnika kerakli natijalarni berishi yoki yo'qligini tekshirish uchun tuzilmagan ma'lumotlar to'plamini kiritish orqali sinovdan o'tkaziladi.
Ma'lumotlarni etiketlash strategiyalari
Ma'lumotlarni yorliqlash - bu tafsilotlarga e'tibor berishni talab qiladigan mashaqqatli jarayon. Ma'lumotlarga izoh qo'shish uchun foydalaniladigan usul muammo bayonotiga, qancha ma'lumot teglanishi kerakligiga, ma'lumotlarning qanchalik murakkabligiga va uslubga qarab o'zgaradi.
Keling, sizning biznesingiz mavjud resurslar va vaqtga qarab, ba'zi variantlarni ko'rib chiqaylik.
Ma'lumotni uyda markalash
Nomidan ko'rinib turibdiki, ichki ma'lumotlarni markalash kompaniya ichidagi mutaxassislar tomonidan amalga oshiriladi. Agar sizda etarli vaqt, xodimlar va moliyaviy resurslar mavjud bo'lsa, bu eng yaxshi variant, chunki u eng aniq belgilanishni ta'minlaydi. Biroq, u sekin harakat qiladi.
autsorsing
Ishlarni bajarishning yana bir varianti, Upwork kabi turli xil ish qidirish va mustaqil bozorlarda topilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarni yorliqlash vazifalari uchun frilanserlarni yollashdir.
Autsorsing - bu ma'lumotlarni yorliqlash xizmatlarini olishning tezkor variantidir, ammo avvalgi usulga o'xshash sifat yomonlashishi mumkin.
Koldoshlarni yig'ish
Siz so'rovchi sifatida tizimga kirishingiz va ixtisoslashgan kraudsorsing platformalarida mavjud pudratchilarga turli xil yorliqlash ishlarini tarqatishingiz mumkin. Amazon mexanik turk (MTurk).
Usul biroz tez va arzon bo'lsa-da, yaxshi sifatli izohli ma'lumotlarni taqdim eta olmaydi.
Ma'lumotlarni avtomatik ravishda etiketlash.
Jarayon qo'lda bajarilishidan tashqari, dasturiy ta'minot tomonidan ham yordam berishi mumkin. Faol o'rganish yondashuvidan foydalanib, teglar avtomatik ravishda topilishi va trening ma'lumotlar to'plamiga qo'shilishi mumkin.
Aslida, inson mutaxassislari yorliqsiz, xom ma'lumotlarni belgilash uchun AI Auto-label modelini ishlab chiqadi. Keyin ular modelning yorliqni to'g'ri qo'llaganligini hal qiladilar. Odamlar muvaffaqiyatsizlikdan keyin xatolarni tuzatadilar va algoritmni qayta o'rgatishadi.
Sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqish.
Haqiqiy dunyo ma'lumotlari o'rniga, sintetik ma'lumotlar sun'iy ravishda ishlab chiqarilgan etiketli ma'lumotlar to'plamidir. U algoritmlar yoki kompyuter simulyatsiyalari tomonidan ishlab chiqariladi va tez-tez ishlatiladi mashinani o'rganish modellarini o'rgatish.
Sintetik ma'lumotlar yorliqlash protseduralari kontekstida ma'lumotlarning etishmasligi va xilma-xilligi masalalariga ajoyib javobdir. ning yaratilishi sintetik ma'lumotlar noldan yechim taklif qiladi.
Elementlar va model atrofida 3D sozlamalarini yaratish ma'lumotlar to'plamini ishlab chiquvchilar tomonidan tan olinishi kerak. Loyiha uchun zarur bo'lgan sintetik ma'lumotlar ko'rsatilishi mumkin.
Ma'lumotlarni etiketlashning qiyinchiliklari
Ko'proq vaqt va kuch talab qiladi
Katta hajmdagi ma'lumotlarni (ayniqsa, sog'liqni saqlash kabi yuqori ixtisoslashgan tarmoqlar uchun) olish qiyin bo'lishiga qo'shimcha ravishda, har bir ma'lumotni qo'lda etiketlash ham ko'p mehnat talab qiladi, ham mashaqqatli bo'lib, inson etiketkalari yordamini talab qiladi.
MLni ishlab chiqishning butun tsikli davomida loyihaga sarflangan vaqtning deyarli 80% yorliqlashni o'z ichiga olgan ma'lumotlarni tayyorlashga sarflanadi.
Mos kelmaslik ehtimoli
Ko'pincha, ko'p odamlar bir xil ma'lumotlar to'plamini yorliqlashtirganda sodir bo'ladigan o'zaro yorliqlar yanada aniqroq bo'ladi.
Biroq, ayrim shaxslar ba'zan turli darajadagi malakaga ega bo'lganligi sababli, etiketkalash standartlari va yorliqlarning o'zlari nomuvofiq bo'lishi mumkin, bu boshqa masala, ba'zi teglar bo'yicha ikki yoki undan ortiq izohlovchilarning kelishmovchiliklari bo'lishi mumkin.
Misol uchun, bir mutaxassis mehmonxona sharhini ijobiy deb baholashi mumkin bo'lsa, boshqasi uni istehzoli deb hisoblaydi va unga past baho beradi.
Domen bilimi
Ba'zi sektorlar uchun maxsus sanoat bilimiga ega etiketkalarni yollash zarurligini his qilasiz.
Masalan, kerakli domen bilimiga ega bo'lmagan izohlovchilar sog'liqni saqlash sohasi uchun ML ilovasini yaratishda elementlarni to'g'ri belgilashda juda qiyin vaqtga duch kelishadi.
Xatolarga moyillik
Yorliqlovchilaringiz qanchalik bilimli va ehtiyotkor bo'lishidan qat'i nazar, qo'lda yorliqlash inson xatolariga bog'liq. Annotatorlar tez-tez katta xom ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashlari sababli, bu muqarrar.
Tasavvur qiling-a, bir kishi 100,000 10 ta rasmga XNUMX tagacha turli narsalar bilan izoh beradi.
Ma'lumotlarni yorliqlashning umumiy turlari
Kompyuter Vizyoni
O'quv ma'lumotlar to'plamini ishlab chiqish uchun siz avval rasmlar, piksellar yoki asosiy nuqtalarni belgilashingiz yoki kompyuterni ko'rish tizimini yaratishda raqamli tasvirni to'liq qamrab oladigan chegarani o'rnatishingiz kerak, bu cheklovchi quti deb nomlanadi.
Fotosuratlarni turli yo'llar bilan, jumladan, mazmuni (aslida rasmning o'zida nima bor) va sifati (mahsulot va turmush tarzi kabi) bo'yicha tasniflash mumkin.
Rasmlarni piksel darajasida segmentlarga bo'lish ham mumkin. Ushbu o'quv ma'lumotlari yordamida ishlab chiqilgan kompyuter ko'rish modeli keyinchalik tasvirlarni avtomatik ravishda tasniflash, ob'ektlarning joylashishini aniqlash, tasvirning asosiy joylarini ajratib ko'rsatish va tasvirlarni segmentlash uchun ishlatilishi mumkin.
Tabiiy Til ishlov berish
Tabiiy tilni qayta ishlash bo'yicha o'quv ma'lumotlar to'plamini yaratishdan oldin siz tegishli matn qismlarini qo'lda tanlashingiz yoki materialni belgilangan teglar bilan tasniflashingiz kerak.
Masalan, siz nutq namunalarini tanib olishni, joylar va odamlar kabi tegishli otlarni tasniflashni va tasvirlar, PDF-fayllar yoki boshqa ommaviy axborot vositalaridagi matnni aniqlashni xohlashingiz mumkin. Shuningdek, siz matnli matnning hissiyotini yoki maqsadini aniqlashni xohlashingiz mumkin.
Buni amalga oshirish uchun o'quv ma'lumotlar to'plamidagi matn atrofida cheklovchi qutilarni yarating va keyin uni qo'lda transkripsiya qiling.
Optik belgilarni aniqlash, ob'ekt nomini aniqlash va his-tuyg'ularni tahlil qilish tabiiy tilni qayta ishlash modellari yordamida amalga oshiriladi.
Ovozni qayta ishlash
Ovozni qayta ishlash barcha turdagi tovushlarni tizimli formatga aylantiradi, shunda ular mashinani o'rganishda, jumladan nutq, hayvonlar shovqinlari (qobig'i, hushtak yoki chiyillash) va qurilish shovqinlari (singan oynalar, skanerlash yoki sirenalar) foydalanish mumkin.
Ko'pincha, audio bilan ishlashdan oldin uni matnga qo'lda aylantirishingiz kerak. Shundan so'ng, audioga teglarni turkumlash va qo'shish orqali siz u haqida chuqurroq ma'lumot olishingiz mumkin. Sizning ta'lim ma'lumotlar to'plami bu tasniflangan audiomi?
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, ma'lumotlaringizni aniqlash har qanday AI modelini o'rgatishning muhim qismidir. Biroq, tezkor tashkilot buni qo'lda qilish uchun vaqt sarflay olmaydi, chunki bu ko'p vaqt va energiya talab qiladi.
Bundan tashqari, bu noaniqlikka moyil bo'lgan va katta aniqlikni va'da qilmaydigan protsedura. Bu juda qiyin bo'lishi shart emas, bu ajoyib yangilik.
Ma'lumotlarni yorliqlashning bugungi texnologiyalari turli xil mashina o'rganish ilovalari uchun aniq va foydali ma'lumotlarni taqdim etish uchun odamlar va mashinalar o'rtasidagi hamkorlikni ta'minlaydi.
Leave a Reply