Tajny sos do uczenia maszynowego [+ 4 Tools]

Proces etykietowania danych jest niezwykle istotny dla efektywnego trenowania modeli uczenia maszynowego, które analizują dane w poszukiwaniu wzorców i trendów, a następnie podejmują na ich podstawie decyzje.

Przyjrzyjmy się bliżej, na czym polega etykietowanie danych oraz jakie narzędzia wspomagają ten proces.

Na czym polega etykietowanie danych?

Etykietowanie danych to procedura przypisywania opisowych znaczników, czyli etykiet, do zbiorów danych. Ma to na celu ułatwienie ich identyfikacji oraz klasyfikacji. Proces ten obejmuje różnorodne typy danych, w tym teksty, obrazy, nagrania wideo, audio, a także inne formy danych nieustrukturyzowanych. Oznakowane dane stają się bazą dla algorytmów uczenia maszynowego, które w oparciu o nie uczą się rozpoznawania wzorców i dokonywania predykcji.

Precyzja i jakość etykietowania danych bezpośrednio wpływają na efektywność modeli ML. Proces ten może być realizowany manualnie przez ekspertów lub z wykorzystaniem narzędzi automatyzujących. Głównym zadaniem etykietowania jest przekształcenie danych nieustrukturyzowanych w format uporządkowany, który jest łatwo przyswajalny i analizowany przez maszyny.

Dobrym przykładem ilustrującym etykietowanie danych jest rozpoznawanie obrazów. Załóżmy, że chcemy wytrenować model uczenia maszynowego, który będzie rozpoznawał koty i psy na zdjęciach.

Aby to osiągnąć, konieczne jest oznaczenie partii obrazów etykietami „kot” lub „pies”. Model, analizując tak opisane przykłady, uczy się rozpoznawania tych zwierząt. Proces przypisywania wspomnianych etykiet do zdjęć jest właśnie etykietowaniem danych.

Specjalista, przeglądając każdy obraz, ręcznie przypisuje mu właściwą etykietę. W rezultacie powstaje zbiór danych z etykietami, który jest niezbędny do szkolenia modelu uczenia maszynowego.

Jak przebiega proces etykietowania?

Etykietowanie danych składa się z kilku kluczowych etapów:

Gromadzenie danych

Pierwszym krokiem jest zebranie danych, które zostaną poddane procesowi etykietowania. Może to być zbiór różnorodnych danych, takich jak obrazy, teksty, nagrania audio lub wideo.

Opracowanie wytycznych etykietowania

Po zgromadzeniu danych opracowywane są precyzyjne wytyczne, które definiują etykiety oraz znaczniki, które będą przypisywane do poszczególnych danych. Wytyczne te są kluczowe dla zapewnienia, że oznaczone dane będą adekwatne do celu szkolenia modelu ML i gwarantują spójność procesu etykietowania.

Adnotacja

Faktyczne przypisywanie etykiet do danych odbywa się przez adnotatorów, czyli osoby przeszkolone w zakresie stosowania wytycznych dotyczących etykietowania. Może to być realizowane ręcznie lub z wykorzystaniem automatycznych procesów, które bazują na wcześniej zdefiniowanych regułach i algorytmach.

Kontrola jakości

W celu zapewnienia najwyższej precyzji etykietowanych danych, wprowadza się mechanizmy kontroli jakości. Jednym z nich jest wskaźnik IAA (Inter-Annotator Agreement), który polega na tym, że te same dane są oznaczane przez wielu adnotatorów. Ich wyniki są następnie porównywane w celu oceny spójności i wyeliminowania ewentualnych błędów.

Integracja z modelami uczenia maszynowego

Po pomyślnym zakończeniu procesu etykietowania i wdrożeniu kontroli jakości, dane z etykietami można włączyć do modeli uczenia maszynowego. Służą one do trenowania i zwiększania dokładności modeli.

Różne metody etykietowania danych

Istnieje kilka podejść do etykietowania danych, każde z nich charakteryzuje się odmiennymi zaletami i wadami. Do najpopularniejszych metod należą:

# 1. Etykietowanie manualne

Jest to tradycyjna metoda, w której dane są opisywane ręcznie przez ludzi. Adnotator analizuje dane, a następnie, zgodnie z ustalonymi wytycznymi, przypisuje do nich odpowiednie etykiety.

#2. Etykietowanie częściowo nadzorowane

Metoda ta stanowi kombinację etykietowania ręcznego i automatycznego. Mniejsza część danych jest oznaczana ręcznie, a te etykiety służą do trenowania modelu uczenia maszynowego. Następnie model automatycznie etykietuje pozostałą część danych. Podejście to jest bardziej wydajne, choć może być mniej precyzyjne niż etykietowanie w pełni manualne.

#3. Aktywne uczenie

Jest to iteracyjny proces etykietowania danych, w którym model uczenia maszynowego identyfikuje te dane, co do których ma największą niepewność, a następnie prosi o ich oznaczenie przez człowieka.

#4. Transfer uczenia

Ta metoda wykorzystuje już istniejące zbiory danych z etykietami z pokrewnej dziedziny do uczenia modelu dla bieżącego zadania. Metoda ta sprawdza się w sytuacjach, gdy projekt ma ograniczoną ilość danych z etykietami.

#5. Crowdsourcing

Polega na zlecaniu etykietowania dużej grupie osób za pośrednictwem platform internetowych. Crowdsourcing umożliwia szybkie i stosunkowo tanie etykietowanie dużych zbiorów danych. Wyzwaniem jest jednak weryfikacja dokładności i spójności etykiet.

#6. Etykietowanie oparte na symulacji

W tym podejściu wykorzystuje się symulacje komputerowe do generowania danych z etykietami dla konkretnych zadań. Jest to szczególnie przydatne w przypadkach, kiedy dostęp do rzeczywistych danych jest utrudniony, lub gdy istnieje potrzeba wygenerowania dużych partii danych z etykietami w krótkim czasie.

Wybór konkretnej metody zależy od specyfiki projektu oraz jego celów, biorąc pod uwagę zalety i wady każdego podejścia.

Popularne typy etykietowania danych

• Etykietowanie obrazów
• Etykietowanie nagrań wideo
• Etykietowanie dźwięku
• Etykietowanie tekstu
• Etykietowanie danych z czujników
• Etykietowanie danych 3D

Różne rodzaje etykietowania danych znajdują zastosowanie w różnych typach danych i zadań.

Przykładowo, etykietowanie obrazów jest powszechnie wykorzystywane w detekcji obiektów, natomiast etykietowanie tekstu jest stosowane w zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego.

Etykiety dźwiękowe mogą być wykorzystywane w rozpoznawaniu mowy lub wykrywaniu emocji, natomiast etykiety czujników są wykorzystywane w aplikacjach Internetu Rzeczy (IoT).

Etykietowanie 3D znajduje zastosowanie w projektach związanych z autonomicznymi pojazdami oraz w aplikacjach wirtualnej rzeczywistości.

Najlepsze praktyki w etykietowaniu danych

# 1. Jasne wytyczne

Podstawą procesu etykietowania powinny być precyzyjne wytyczne, zawierające definicje etykiet, przykłady ich zastosowania oraz instrukcje postępowania w sytuacjach niejednoznacznych.

#2. Wielu adnotatorów

Zastosowanie wielu adnotatorów do oznaczania tych samych danych zwiększa dokładność. Miarą spójności ocen jest wskaźnik zgodności między adnotatorami (IAA).

#3. Ujednolicony proces

Stosowanie spójnego procesu etykietowania gwarantuje jednolitość w pracy różnych adnotatorów i przy różnych zadaniach. Proces powinien obejmować etap weryfikacji jakości oznaczonych danych.

#4. Kontrola jakości

Wprowadzenie procedur kontroli jakości, takich jak regularne przeglądy, weryfikacje krzyżowe oraz próbkowe kontrole danych, jest niezbędne dla zapewnienia precyzji i wiarygodności oznaczonych danych.

#5. Zróżnicowanie danych

Przy doborze danych do etykietowania kluczowe jest uwzględnienie zróżnicowanej próbki, która odzwierciedla pełne spektrum danych, z którymi będzie pracował model. Obejmuje to dane z różnych źródeł, o różnych charakterystykach i z szerokim zakresem scenariuszy.

#6. Aktualizacja etykiet

W miarę rozwoju modelu uczenia maszynowego może pojawić się potrzeba aktualizacji i precyzowania danych z etykietami. Istotne jest bieżące monitorowanie jego wydajności i modyfikowanie etykiet w razie konieczności.

Przykłady zastosowań

Etykietowanie danych jest ważnym elementem projektów uczenia maszynowego i analizy danych. Przykłady zastosowań to:

• Rozpoznawanie obrazów i wideo
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Pojazdy autonomiczne
• Wykrywanie oszustw
• Analiza sentymentu
• Diagnostyka medyczna

To tylko kilka przykładów, pokazujących, jak szerokie jest zastosowanie etykietowania danych. Każdy projekt z zakresu uczenia maszynowego lub analizy danych, który wymaga klasyfikacji lub przewidywania, może skorzystać z użycia oznakowanych danych.

Dostępnych jest wiele narzędzi do etykietowania danych. Każde z nich posiada unikalny zestaw funkcji i możliwości. Poniżej przedstawiamy listę najpopularniejszych.

Label Studio

Label Studio to narzędzie open-source do etykietowania danych, stworzone przez Heartex. Oferuje rozbudowane interfejsy adnotacji dla danych tekstowych, graficznych, audio oraz wideo. Jest znane ze swojej elastyczności i intuicyjności.

Dzięki łatwej instalacji umożliwia użytkownikom tworzenie zarówno niestandardowych interfejsów, jak i korzystanie z gotowych szablonów etykiet. Interfejs „przeciągnij i upuść” pozwala na łatwe definiowanie zadań adnotacyjnych i przepływów pracy.

Label Studio oferuje także opcje integracji, m.in. webhooki, Python SDK oraz API, co umożliwia użytkownikom płynne łączenie narzędzia z ich systemami ML/AI.

Dostępne są dwie wersje oprogramowania: Community i Enterprise.

Wersja Community jest darmowa i dostępna dla każdego. Posiada podstawowe funkcje i wspiera ograniczoną liczbę użytkowników oraz projektów. Natomiast wersja Enterprise jest płatna i dedykowana większym zespołom oraz bardziej skomplikowanym projektom.

Labelbox

Labelbox to platforma chmurowa do etykietowania danych, oferująca zaawansowany zestaw narzędzi do zarządzania danymi, etykietowania oraz szkolenia modeli uczenia maszynowego. Kluczową zaletą Labelbox są funkcje etykietowania wspomagane przez sztuczną inteligencję, które usprawniają i przyspieszają proces etykietowania oraz podnoszą dokładność etykiet.

Platforma ta oferuje konfigurowalny silnik danych, który pomaga zespołom analitycznym w szybkim i efektywnym tworzeniu wysokiej jakości danych szkoleniowych dla modeli uczenia maszynowego.

Keylabs

Keylabs to platforma do etykietowania danych oferująca zaawansowane funkcje i systemy zarządzania, które zapewniają wysoką jakość usług adnotacyjnych. Keylabs umożliwia konfigurację i hostowanie lokalne, oferując rozbudowane zarządzanie rolami oraz uprawnieniami w poszczególnych projektach lub dostępem do platformy.

Platforma ta sprawnie obsługuje duże zbiory danych bez negatywnego wpływu na wydajność i dokładność. Keylabs obsługuje wiele funkcji adnotacji, takich jak kolejność Z, relacje nadrzędny/podrzędny, osie czasu obiektów, unikalną tożsamość wizualną oraz tworzenie metadanych.

Kolejną ważną cechą Keylabs jest wsparcie dla zarządzania zespołem oraz współpracy. Platforma oferuje kontrolę dostępu w oparciu o role, monitorowanie aktywności w czasie rzeczywistym oraz zintegrowane narzędzia do komunikacji i przesyłania opinii, co wspomaga efektywną pracę zespołową.

Platforma pozwala także na przesyłanie istniejących adnotacji. Keylabs jest idealnym rozwiązaniem dla osób i naukowców poszukujących szybkiego, efektywnego i elastycznego narzędzia do etykietowania danych.

Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth to w pełni zarządzana usługa etykietowania danych oferowana przez Amazon Web Services (AWS). Umożliwia organizacjom tworzenie wysoce precyzyjnych zbiorów danych szkoleniowych dla modeli uczenia maszynowego.

Platforma oferuje wiele funkcji, takich jak automatyczne etykietowanie danych, zintegrowane przepływy pracy oraz zarządzanie zespołem w czasie rzeczywistym, co przyspiesza i usprawnia proces etykietowania.

Jedną z kluczowych funkcji SageMaker jest możliwość tworzenia spersonalizowanych przepływów pracy, które mogą być dopasowane do konkretnych zadań etykietowania. Pomaga to ograniczyć czas i koszty związane z etykietowaniem dużych zbiorów danych.

Dodatkowo, oferuje wbudowany system zarządzania personelem, który umożliwia użytkownikom łatwe zarządzanie zadaniami związanymi z etykietowaniem oraz ich skalowanie. Platforma została zaprojektowana w sposób skalowalny i elastyczny, co czyni ją popularnym wyborem wśród analityków danych oraz inżynierów uczenia maszynowego.

Podsumowanie

Mam nadzieję, że ten artykuł pozwolił lepiej zrozumieć zagadnienia związane z etykietowaniem danych oraz narzędziami wspierającymi ten proces. Być może zainteresuje Cię również temat eksploracji danych, czyli odkrywania cennych i ukrytych wzorców w danych.