当他们听到人工智能、深度学习和机器学习这些术语时,许多人想象科幻电影中的机器人会模仿甚至超越人类的智力。
其他人认为这些设备只是接收信息并自行学习。 嗯……这有点欺骗性。 数据标记是用于训练计算机变得“聪明”的方法,因为它们在没有人工指导的情况下能力有限。
为了训练计算机“聪明”地行动,我们以各种形式输入数据,并借助数据标记教它各种策略。
作为科学基础数据标记的一部分,必须使用相同信息的多种排列来注释或标记数据集。
为最终产品付出的努力和奉献是值得称赞的,即使它令人惊讶并使我们的日常生活更轻松。
了解本文中的数据标签,了解它是什么、它如何运作、不同类型的数据标签、障碍等等。
那么,什么是数据标签?
In 机器学习,输入数据的口径和性质决定了输出的口径和性质。 您的 AI 模型的准确性因用于训练它的数据的口径而得到提高。
换句话说,数据标记是标记或注释不同的非结构化或结构化数据集的行为,以教计算机识别它们之间的差异和模式。
一个插图将帮助您理解这一点。 有必要在各种图像中标记每个红灯,以便计算机了解红灯是停止的信号。
在此基础上,人工智能开发了一种算法,该算法在任何情况下都会将红灯解释为停止指示。 另一个例子是能够在爵士、流行、摇滚、古典等标题下对不同的数据集进行分类,以区分不同的音乐流派。
简单来说,机器学习中的数据标注是指检测未标注数据(如照片、文本文件、视频等)并添加一个或多个相关标签以提供上下文以便机器学习模型可以从中学习的过程。它。
例如,标签可以说明 X 光片是否显示肿瘤、音频剪辑中说出了哪些词,或者是否是鸟或汽车的图片。
数据标记对于许多用例都是必不可少的,包括语音识别、 计算机视觉和自然语言处理。
数据标签:为什么重要?
首先,第四次工业革命以训练机器的技能为中心。 因此,它跻身于目前最重要的软件进步之列。
必须创建您的机器学习系统,其中涉及数据标记。 它建立了系统的能力。 如果数据没有标记,就没有系统。
数据标记的可能性仅受您的创造力的限制。 您可以映射到系统中的任何操作都将重复使用新信息。
这意味着您可以教给系统的数据的类型、数量和多样性将决定其智能和能力。
第二个是数据标记工作先于数据科学工作。 因此,数据标记对于数据科学是必要的。 数据标记中的失败和错误会影响数据科学。 或者,使用更粗俗的陈词滥调,“垃圾进,垃圾出”。
第三,数据标签的艺术标志着人们处理人工智能系统开发的方式发生了变化。 我们同时改进数据标记的结构以更好地满足我们的目标,而不仅仅是试图增强数学技术。
现代自动化正是基于此,它是当前正在进行的人工智能转型的中心。 现在,知识工作比以往任何时候都更加机械化。
数据标记如何发挥作用?
在数据标记过程中遵循以下时间顺序。
数据收集
数据是任何机器学习努力的基石。 数据标记的初始阶段包括以不同形式收集适当数量的原始数据。
数据收集可以采用以下两种形式之一:要么来自企业一直在使用的内部资源,要么来自可公开访问的外部资源。
由于它是原始形式,因此需要在制作数据集标签之前对这些数据进行清理和处理。 然后使用这些经过清理和预处理的数据训练模型。 数据集越大、越多样化,结果就会越准确。
注释数据
在数据清洗之后,领域专家使用多种数据标记技术检查数据并应用标记。 该模型具有可用作基本事实的有意义的上下文。
这些是您希望模型预测的变量,例如照片。
质量保证
数据的质量应该是可信的、准确的和一致的,对于 ML 模型训练的成功至关重要。 必须实施定期 QA 测试,以保证这些准确和正确的数据标记。
可以通过使用 QA 技术(如 Consensus 和 Cronbach 的 alpha 测试)来评估这些注释的准确性。 通过例行的 QA 检查,结果的正确性大大提高。
训练和测试模型
只有在检查数据的正确性时,上述程序才有意义。 该技术将通过包含非结构化数据集来测试它是否产生预期的结果。
数据标注策略
数据标记是一个费力的过程,需要注意细节。 用于注释数据的方法将根据问题陈述、必须标记的数据量、数据的复杂程度以及样式而有所不同。
让我们来看看您的企业拥有的一些选项,具体取决于它拥有的资源和可用的时间。
内部数据标记
顾名思义,内部数据标记由公司内的专家完成。 当您有足够的时间、人员和财力资源时,它是最佳选择,因为它可以确保最准确的标签。 然而,它移动得很慢。
外包
完成工作的另一个选择是聘请自由职业者来完成数据标记任务,他们可以在 Upwork 等各种求职和自由职业市场上找到。
外包是获得数据标签服务的一种快速选择,但是,与以前的方法类似,质量可能会受到影响。
众包
您可以作为请求者登录,并在专门的众包平台上将各种标签作业分发给可用的承包商,例如 亚马逊Mechanical Turk (土耳其语)。
该方法虽然有些快速和便宜,但不能提供高质量的注释数据。
自动标记数据。
除了手动执行之外,该过程还可以由软件辅助。 使用主动学习方法,可以自动找到标签并将其添加到训练数据集中。
从本质上讲,人类专家开发了一种人工智能自动标签模型来标记未标记的原始数据。 然后他们决定模型是否适当地应用了标签。 人类在失败后修复错误并重新训练算法。
合成数据的开发。
代替真实世界的数据, 综合数据 是人工制造的标记数据集。 它是由算法或计算机模拟产生的,经常用于 训练机器学习模型.
合成数据是标签程序背景下数据稀缺性和多样性问题的绝佳答案。 的创建 综合数据 从头开始提供了一个解决方案。
数据集开发人员必须能够识别包含项目和模型周围的 3D 设置。 可以呈现项目所需的尽可能多的合成数据。
数据标签的挑战
需要更多的时间和精力
除了获取大量数据具有挑战性(尤其是对于医疗保健等高度专业化的行业)之外,手工标记每条数据既费力又费力,需要人工标注员的帮助。
在 ML 开发的整个周期中,几乎 80% 的时间都花在了数据准备上,其中包括标签。
不一致的可能性
大多数情况下,当许多人标记相同的数据集时发生的交叉标记会导致更高的准确性。
但是,由于个人有时具有不同程度的能力,标签标准和标签本身可能不一致,这是另一个问题,两个或多个注释者可能在某些标签上存在分歧。
例如,一位专家可以将酒店评论评为好评,而另一位专家则认为它具有讽刺意味并给予较低的评价。
领域知识
您会觉得有必要为某些行业聘请具有专业行业知识的贴标员。
例如,没有必要领域知识的注释者在为医疗保健部门创建 ML 应用程序时将很难适当地标记项目。
容易出错
无论您的贴标员知识渊博和谨慎程度如何,手动贴标都会出现人为错误。 由于注释者经常处理大量原始数据集,这是不可避免的。
想象一个人用多达 100,000 种不同的东西注释 10 张图像。
常见的数据标签类型
计算机视觉
要开发您的训练数据集,您必须首先标记图片、像素或关键点,或者在构建计算机视觉系统时建立一个完全包围数字图像的边界,称为边界框。
照片可以通过多种方式进行分类,包括按内容(图像本身的实际内容)和质量(例如产品与生活方式的照片)。
图像也可以在像素级别被分割成片段。 使用这些训练数据开发的计算机视觉模型随后可用于自动分类图像、确定对象的位置、突出显示图像中的关键区域以及分割图像。
自然语言处理
在生成自然语言处理训练数据集之前,您必须手动选择相关文本片段或使用指定标签对材料进行分类。
例如,您可能想要识别语音模式,对专有名词(如地点和人物)进行分类,并识别图像、PDF 或其他媒体中的文本。 您可能还想确定文本简介的情绪或意图。
在训练数据集中的文本周围创建边界框以完成此操作,然后手动转录它。
光学字符识别,实体名称识别和情感分析都是使用自然语言处理模型执行的。
音频处理
音频处理将所有类型的声音转换为结构化格式,以便它们可用于机器学习,包括语音、动物噪音(吠叫、口哨或唧唧声)和建筑噪音(碎玻璃、扫描或警报器)。
通常,在处理音频之前,您必须手动将其转换为文本。 之后,通过对音频进行分类和添加标签,您可以了解有关它的更深入的信息。 您的 训练数据集 这是分类音频吗?
结论
总之,识别您的数据是训练任何 AI 模型的关键部分。 然而,一个快节奏的组织根本不能花时间手动完成,因为它既耗时又耗能。
此外,这是一个容易出现不准确的过程,并且不能保证非常准确。 不必那么困难,这是个好消息。
当今的数据标记技术使人机协作能够为各种机器学习应用程序提供精确且有用的数据。
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