當他們聽到人工智能、深度學習和機器學習這些術語時,許多人想像科幻電影中的機器人會模仿甚至超越人類的智力。
其他人認為這些設備只是接收信息並自行學習。 嗯……這有點欺騙性。 數據標記是用於訓練計算機變得“聰明”的方法,因為它們在沒有人工指導的情況下能力有限。
為了訓練計算機“聰明”地行動,我們以各種形式輸入數據,並藉助數據標記教它各種策略。
作為科學基礎數據標記的一部分,必須使用相同信息的多種排列來註釋或標記數據集。
為最終產品付出的努力和奉獻是值得稱讚的,即使它令人驚訝並使我們的日常生活更輕鬆。
了解本文中的數據標籤,了解它是什麼、它如何運作、不同類型的數據標籤、障礙等等。
那麼,什麼是數據標籤?
In 機器學習,輸入數據的口徑和性質決定了輸出的口徑和性質。 您的 AI 模型的準確性因用於訓練它的數據的口徑而得到提高。
換句話說,數據標記是標記或註釋不同的非結構化或結構化數據集的行為,以教計算機識別它們之間的差異和模式。
一個插圖將幫助您理解這一點。 有必要在各種圖像中標記每個紅燈,以便計算機了解紅燈是停止的信號。
在此基礎上,人工智能開發了一種算法,該算法在任何情況下都會將紅燈解釋為停止指示。 另一個例子是能夠在爵士、流行、搖滾、古典等標題下對不同的數據集進行分類,以區分不同的音樂流派。
簡單來說,機器學習中的數據標註是指檢測未標註數據(如照片、文本文件、視頻等)並添加一個或多個相關標籤以提供上下文以便機器學習模型可以從中學習的過程。它。
例如,標籤可以說明 X 光片是否顯示腫瘤、音頻剪輯中說出了哪些詞,或者是否是鳥或汽車的圖片。
數據標記對於許多用例都是必不可少的,包括語音識別、 計算機視覺和自然語言處理。
數據標籤:為什麼重要?
首先,第四次工業革命以訓練機器的技能為中心。 因此,它躋身於目前最重要的軟件進步之列。
必須創建您的機器學習系統,其中涉及數據標記。 它建立了系統的能力。 如果數據沒有標記,就沒有系統。
數據標記的可能性僅受您的創造力的限制。 您可以映射到系統中的任何操作都將重複使用新信息。
這意味著您可以教給系統的數據的類型、數量和多樣性將決定其智能和能力。
第二個是數據標記工作先於數據科學工作。 因此,數據標記對於數據科學是必要的。 數據標記中的失敗和錯誤會影響數據科學。 或者,使用更粗俗的陳詞濫調,“垃圾進,垃圾出”。
第三,數據標籤的藝術標誌著人們處理人工智能係統開發的方式發生了變化。 我們同時改進數據標記的結構以更好地滿足我們的目標,而不僅僅是試圖增強數學技術。
現代自動化正是基於此,它是當前正在進行的人工智能轉型的中心。 現在,知識工作比以往任何時候都更加機械化。
數據標記如何發揮作用?
在數據標記過程中遵循以下時間順序。
數據收集
數據是任何機器學習努力的基石。 數據標記的初始階段包括以不同形式收集適當數量的原始數據。
數據收集可以採用以下兩種形式之一:要么來自企業一直在使用的內部資源,要么來自可公開訪問的外部資源。
由於它是原始形式,因此需要在製作數據集標籤之前對這些數據進行清理和處理。 然後使用這些經過清理和預處理的數據訓練模型。 數據集越大、越多樣化,結果就會越準確。
註釋數據
在數據清洗之後,領域專家使用多種數據標記技術檢查數據並應用標記。 該模型具有可用作基本事實的有意義的上下文。
這些是您希望模型預測的變量,例如照片。
質量保證
數據的質量應該是可信的、準確的和一致的,對於 ML 模型訓練的成功至關重要。 必須實施定期 QA 測試,以保證這些準確和正確的數據標記。
可以通過使用 QA 技術(如 Consensus 和 Cronbach 的 alpha 測試)來評估這些註釋的準確性。 通過例行的 QA 檢查,結果的正確性大大提高。
訓練和測試模型
只有在檢查數據的正確性時,上述程序才有意義。 該技術將通過包含非結構化數據集來測試它是否產生預期的結果。
數據標註策略
數據標記是一個費力的過程,需要注意細節。 用於註釋數據的方法將根據問題陳述、必須標記的數據量、數據的複雜程度以及樣式而有所不同。
讓我們來看看您的企業擁有的一些選項,具體取決於它擁有的資源和可用的時間。
內部數據標記
顧名思義,內部數據標記由公司內的專家完成。 當您有足夠的時間、人員和財力資源時,它是最佳選擇,因為它可以確保最準確的標籤。 然而,它移動得很慢。
外包
完成工作的另一個選擇是聘請自由職業者來完成數據標記任務,他們可以在 Upwork 等各種求職和自由職業市場上找到。
外包是獲得數據標籤服務的一種快速選擇,但是,與以前的方法類似,質量可能會受到影響。
眾包
您可以作為請求者登錄,並在專門的眾包平台上將各種標籤作業分發給可用的承包商,例如 亞馬遜Mechanical Turk (土耳其語)。
該方法雖然有些快速和便宜,但不能提供高質量的註釋數據。
自動標記數據。
除了手動執行之外,該過程還可以由軟件輔助。 使用主動學習方法,可以自動找到標籤並將其添加到訓練數據集中。
從本質上講,人類專家開發了一種人工智能自動標籤模型來標記未標記的原始數據。 然後他們決定模型是否適當地應用了標籤。 人類在失敗後修復錯誤並重新訓練算法。
合成數據的開發。
代替真實世界的數據, 綜合數據 是人工製造的標記數據集。 它是由算法或計算機模擬產生的,經常用於 訓練機器學習模型.
合成數據是標籤程序背景下數據稀缺性和多樣性問題的絕佳答案。 的創建 綜合數據 從頭開始提供了一個解決方案。
數據集開發人員必須能夠識別包含項目和模型周圍的 3D 設置。 可以呈現項目所需的盡可能多的合成數據。
數據標籤的挑戰
需要更多的時間和精力
除了獲取大量數據具有挑戰性(尤其是對於醫療保健等高度專業化的行業)之外,手工標記每條數據既費力又費力,需要人工標註員的幫助。
在 ML 開發的整個週期中,幾乎 80% 的時間都花在了數據準備上,其中包括標籤。
不一致的可能性
大多數情況下,當許多人標記相同的數據集時發生的交叉標記會導致更高的準確性。
但是,由於個人有時具有不同程度的能力,標籤標準和標籤本身可能不一致,這是另一個問題,兩個或多個註釋者可能在某些標籤上存在分歧。
例如,一位專家可以將酒店評論評為好評,而另一位專家則認為它具有諷刺意味並給予較低的評價。
領域知識
您會覺得有必要為某些行業聘請具有專業行業知識的貼標員。
例如,沒有必要領域知識的註釋者在為醫療保健部門創建 ML 應用程序時將很難適當地標記項目。
容易出錯
無論您的貼標員知識淵博和謹慎程度如何,手動貼標都會出現人為錯誤。 由於註釋者經常處理大量原始數據集,這是不可避免的。
想像一個人用多達 100,000 種不同的東西註釋 10 張圖像。
常見的數據標籤類型
計算機視覺
要開發您的訓練數據集,您必須首先標記圖片、像素或關鍵點,或者在構建計算機視覺系統時建立一個完全包圍數字圖像的邊界,稱為邊界框。
照片可以通過多種方式進行分類,包括按內容(圖像本身的實際內容)和質量(例如產品與生活方式的照片)。
圖像也可以在像素級別被分割成片段。 使用這些訓練數據開發的計算機視覺模型隨後可用於自動分類圖像、確定對象的位置、突出顯示圖像中的關鍵區域以及分割圖像。
自然語言處理
在生成自然語言處理訓練數據集之前,您必須手動選擇相關文本片段或使用指定標籤對材料進行分類。
例如,您可能想要識別語音模式,對專有名詞(如地點和人物)進行分類,並識別圖像、PDF 或其他媒體中的文本。 您可能還想確定文本簡介的情緒或意圖。
在訓練數據集中的文本周圍創建邊界框以完成此操作,然後手動轉錄它。
光學字符識別,實體名稱識別和情感分析都是使用自然語言處理模型執行的。
音頻處理
音頻處理將所有類型的聲音轉換為結構化格式,以便它們可用於機器學習,包括語音、動物噪音(吠叫、口哨或唧唧聲)和建築噪音(碎玻璃、掃描或警報器)。
通常,在處理音頻之前,您必須手動將其轉換為文本。 之後,通過對音頻進行分類和添加標籤,您可以了解有關它的更深入的信息。 您的 訓練數據集 這是機密音頻嗎?
結論
總之,識別您的數據是訓練任何 AI 模型的關鍵部分。 然而,一個快節奏的組織根本不能花時間手動完成,因為它既耗時又耗能。
此外,這是一個容易出現不准確的過程,並且不能保證非常準確。 不必那麼困難,這是個好消息。
當今的數據標記技術使人機協作能夠為各種機器學習應用程序提供精確且有用的數據。
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