Etykietowanie danych jest ważne w przypadku uczenia modeli uczenia maszynowego, które są używane do podejmowania decyzji na podstawie wzorców i trendów w danych.
Zobaczmy, na czym polega to etykietowanie danych i jakie są różne narzędzia do jego wykonania.
Spis treści:
Co to jest etykietowanie danych?
Etykietowanie danych to proces przypisywania opisowych znaczników lub etykiet do danych w celu ułatwienia ich identyfikacji i kategoryzacji. Obejmuje różne rodzaje danych, takie jak tekst, obrazy, wideo, audio i inne formy nieustrukturyzowanych danych. Oznaczone dane są następnie wykorzystywane do trenowania algorytmów uczenia maszynowego w celu identyfikacji wzorców i prognozowania.
Dokładność i jakość etykietowania może znacznie wpłynąć na wydajność modeli ML. Może to być wykonane ręcznie przez ludzi lub przy pomocy narzędzi automatyzacji. Głównym celem etykietowania danych jest przekształcenie nieustrukturyzowanych danych w ustrukturyzowany format, który może być łatwo zrozumiany i przeanalizowany przez maszyny.
Dobrym przykładem etykietowania danych może być kontekst rozpoznawania obrazu. Załóżmy, że chcesz wytrenować model uczenia maszynowego, aby rozpoznawał koty i psy na obrazach.
Aby to zrobić, najpierw musisz oznaczyć zestaw obrazów jako „kot” lub „pies”, aby model mógł uczyć się na podstawie tych oznaczonych przykładów. Proces przypisywania tych etykiet do obrazów nazywany jest etykietowaniem danych.
Adnotator przegląda każdy obraz i ręcznie przypisuje mu odpowiednią etykietę, tworząc zestaw danych z etykietami, którego można użyć do uczenia modelu uczenia maszynowego.
Jak to działa?
Wykonywanie etykietowania danych obejmuje różne etapy. Obejmuje to:
Zbieranie danych
Pierwszym krokiem w procesie etykietowania danych jest zebranie danych, które należy oznaczyć. Może to obejmować różne typy danych, takie jak obrazy, tekst, dźwięk lub wideo.
Wytyczne dotyczące etykietowania
Zaraz po zebraniu danych tworzone są wytyczne dotyczące etykietowania, które określają etykiety lub znaczniki, które zostaną przypisane do danych. Te wytyczne pomagają zapewnić, że oznakowane dane są odpowiednie dla bieżącej działalności ML i zachować spójność w etykietowaniu.
Adnotacja
Rzeczywiste etykietowanie danych jest wykonywane przez adnotatorów lub osoby etykietujące, które są przeszkolone w zakresie stosowania wytycznych dotyczących etykietowania danych. Można to zrobić ręcznie przez ludzi lub za pomocą zautomatyzowanych procesów przy użyciu predefiniowanych reguł i algorytmów.
Kontrola jakości
Środki kontroli jakości są wprowadzane w celu poprawy dokładności oznakowanych danych. Obejmuje to metrykę IAA, w której wielu adnotatorów oznacza te same dane, a ich oznakowanie jest porównywane w celu sprawdzenia spójności i zapewnienia jakości w celu skorygowania błędów w etykietowaniu.
Integracja z modelami uczenia maszynowego
Po oznaczeniu danych i wdrożeniu środków kontroli jakości oznaczone dane można zintegrować z modelami uczenia maszynowego w celu szkolenia i poprawy ich dokładności.
Różne podejścia do etykietowania danych
Etykietowanie danych można wykonać na różne sposoby, z których każdy ma swoje zalety i wady. Niektóre typowe metody obejmują:
# 1. Etykietowanie ręczne
Jest to tradycyjna technika etykietowania danych, w której osoby ręcznie opisują dane. Dane są przeglądane przez adnotatora, który następnie zgodnie ze standardowymi procedurami dodaje do nich etykiety lub znaczniki.
#2. Etykietowanie częściowo nadzorowane
Jest to połączenie ręcznego i automatycznego etykietowania. Mniejsza część danych jest kategoryzowana ręcznie, a etykiety są następnie używane do trenowania modelu uczenia maszynowego, który może automatycznie oznaczać pozostałe dane etykietami. To podejście może nie być tak dokładne jak etykietowanie ręczne, ale jest bardziej wydajne.
#3. Aktywne uczenie się
Jest to iteracyjne podejście do etykietowania danych, w którym model uczenia maszynowego identyfikuje punkty danych, co do których jest najbardziej niepewny, i prosi człowieka o ich oznaczenie.
#4. Przenieś naukę
Ta metoda używa wcześniej istniejących danych z etykietami z działania lub domeny, która jest związana z uczeniem modelu dla bieżącego zadania. Gdy projekt nie ma wystarczającej ilości danych z etykietami, ta metoda może być pomocna.
#5. Crowdsourcing
Polega na zleceniu zadania etykietowania dużej grupie osób za pośrednictwem platformy internetowej. Crowdsourcing może być opłacalnym sposobem szybkiego etykietowania dużych ilości danych, ale weryfikacja dokładności i spójności może być trudna.
#6. Etykietowanie oparte na symulacji
Podejście to polega na wykorzystaniu symulacji komputerowych do generowania oznaczonych danych dla określonego zadania. Może to być przydatne, gdy trudno jest uzyskać rzeczywiste dane lub gdy istnieje potrzeba szybkiego generowania dużych ilości danych z etykietami.
Każda metoda ma swoje mocne i słabe strony. Zależy to od konkretnych wymagań projektu i celów zadania związanego z etykietowaniem.
Typowe typy etykietowania danych
- Etykietowanie obrazu
- Etykietowanie wideo
- Etykietowanie dźwięku
- Etykietowanie tekstu
- Oznaczenie czujnika
- Etykietowanie 3D
Różne rodzaje etykietowania danych są używane do różnych typów danych i zadań.
Na przykład etykietowanie obrazu jest powszechnie używane do wykrywania obiektów, podczas gdy etykietowanie tekstu jest używane do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego.
Etykiety dźwiękowe mogą być używane do rozpoznawania mowy lub wykrywania emocji, a etykiety czujników mogą być używane w aplikacjach Internetu rzeczy (IoT).
Etykietowanie 3D jest wykorzystywane do zadań takich jak opracowywanie pojazdów autonomicznych lub aplikacje rzeczywistości wirtualnej.
Najlepsze praktyki związane z etykietowaniem danych
# 1. Zdefiniuj jasne wytyczne
Należy ustanowić jasne wytyczne dotyczące etykietowania danych. Wytyczne te powinny zawierać definicje etykiet, przykłady ich stosowania oraz instrukcje postępowania w przypadkach niejednoznacznych.
#2. Użyj wielu adnotatorów
Dokładność można poprawić, gdy różne adnotatory oznaczają te same dane. Metryki zgodności między adnotatorami (IAA) mogą służyć do oceny poziomu zgodności między różnymi adnotatorami.
#3. Skorzystaj ze znormalizowanego procesu
Należy przestrzegać zdefiniowanego procesu etykietowania danych, aby zapewnić spójność między różnymi adnotatorami i zadaniami etykietowania. Proces powinien obejmować proces przeglądu w celu sprawdzenia jakości oznaczonych danych.
#4. Kontrola jakości
Środki kontroli jakości, takie jak regularne przeglądy, kontrole krzyżowe i pobieranie próbek danych, są niezbędne do zapewnienia dokładności i wiarygodności oznakowanych danych.
#5. Oznacz różnorodne dane
Podczas wybierania danych do etykietowania ważne jest, aby wybrać zróżnicowaną próbkę, która reprezentuje pełny zakres danych, z którymi model będzie pracować. Może to obejmować dane z różnych źródeł o różnych cechach i obejmujące szeroki zakres scenariuszy.
#6. Monitoruj i aktualizuj etykiety
W miarę ulepszania modelu uczenia maszynowego może być konieczne zaktualizowanie i uściślenie danych z etykietami. Ważne jest, aby mieć oko na jego działanie i aktualizować etykiety w razie potrzeby.
Przypadków użycia
Etykietowanie danych to krytyczny krok w projektach uczenia maszynowego i analizy danych. Oto kilka typowych przypadków użycia etykietowania danych:
- Rozpoznawanie obrazu i wideo
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Pojazdy autonomiczne
- Wykrywanie oszustw
- Analiza nastrojów
- Diagnoza medyczna
To tylko kilka przykładów przypadków użycia etykietowania danych. Każde zastosowanie uczenia maszynowego lub analizy danych, które obejmuje klasyfikację lub przewidywanie, może odnieść korzyści z użycia oznakowanych danych.
W Internecie dostępnych jest wiele narzędzi do etykietowania danych, z których każde ma własny zestaw funkcji i możliwości. I tutaj podsumowaliśmy listę najlepszych narzędzi do etykietowania danych.
Studio etykiet
Label Studio to narzędzie do etykietowania danych typu open source opracowane przez Heartex, które zapewnia szereg interfejsów adnotacji dla danych tekstowych, graficznych, audio i wideo. To narzędzie jest znane ze swojej elastyczności i łatwości użytkowania.
Został zaprojektowany tak, aby można go było szybko zainstalować i można go używać do tworzenia niestandardowych interfejsów użytkownika lub gotowych szablonów etykiet. Ułatwia to użytkownikom tworzenie niestandardowych zadań adnotacji i przepływów pracy za pomocą interfejsu „przeciągnij i upuść”.
Label Studio zapewnia również szereg opcji integracji, w tym webhooki, Python SDK i API, które umożliwiają użytkownikom bezproblemową integrację narzędzia z potokami ML/AI.
Występuje w dwóch wersjach – Community i Enterprise.
Edycję Community można pobrać bezpłatnie i może z niej korzystać każdy. Ma podstawowe funkcje i obsługuje ograniczoną liczbę użytkowników i projektów. Podczas gdy wersja Enterprise jest wersją płatną, która obsługuje większe zespoły i bardziej złożone przypadki użycia.
Pudełko z etykietą
Label box to oparta na chmurze platforma do etykietowania danych, która zapewnia potężny zestaw narzędzi do zarządzania danymi, etykietowania danych i uczenia maszynowego. Jedną z kluczowych zalet Labelbox są możliwości etykietowania wspomagane przez sztuczną inteligencję, które pomagają przyspieszyć proces etykietowania danych i poprawić dokładność etykietowania.
Oferuje konfigurowalny silnik danych, który został zaprojektowany, aby pomóc zespołom zajmującym się analizą danych w szybkim i wydajnym tworzeniu wysokiej jakości danych szkoleniowych dla modeli uczenia maszynowego.
Kluczowe laboratoria
Keylabs to kolejna doskonała platforma do etykietowania danych, która oferuje zaawansowane funkcje i systemy zarządzania w celu świadczenia wysokiej jakości usług adnotacji. Keylabs można konfigurować i obsługiwać lokalnie, a role i uprawnienia użytkowników można przypisywać do każdego indywidualnego projektu lub ogólnego dostępu do platformy.
Ma doświadczenie w obsłudze dużych zbiorów danych bez uszczerbku dla wydajności i dokładności. Obsługuje różne funkcje adnotacji, takie jak kolejność Z, relacje nadrzędny/podrzędny, osie czasu obiektów, unikalna tożsamość wizualna i tworzenie metadanych.
Kolejną kluczową cechą KeyLabs jest wsparcie dla zarządzania zespołem i współpracy. Oferuje kontrolę dostępu opartą na rolach, monitorowanie aktywności w czasie rzeczywistym oraz wbudowane narzędzia do przesyłania wiadomości i opinii, które pomagają zespołom efektywniej współpracować.
Istniejące adnotacje można również przesłać na platformę. Keylabs jest idealnym rozwiązaniem dla osób i badaczy poszukujących szybkiego, wydajnego i elastycznego narzędzia do etykietowania danych.
Amazon SageMaker Ground Prawda
Amazon SageMaker Ground Truth to w pełni zarządzana usługa etykietowania danych świadczona przez Amazon Web Services (AWS), która pomaga organizacjom tworzyć bardzo dokładne zestawy danych szkoleniowych dla modeli uczenia maszynowego.
Oferuje różnorodne funkcje, takie jak automatyczne etykietowanie danych, wbudowane przepływy pracy i zarządzanie personelem w czasie rzeczywistym, aby proces etykietowania był szybszy i bardziej wydajny.
Jedną z kluczowych funkcji SageMaker jest możliwość tworzenia niestandardowych przepływów pracy, które można dostosować do określonych zadań związanych z etykietowaniem. Może to pomóc w ograniczeniu czasu i kosztów wymaganych do etykietowania dużych ilości danych.
Ponadto oferuje wbudowany system zarządzania personelem, który pozwala użytkownikom z łatwością zarządzać zadaniami związanymi z etykietowaniem i skalować je. Został zaprojektowany tak, aby był skalowalny i dostosowywalny, co czyni go popularnym wyborem wśród analityków danych i inżynierów uczenia maszynowego.
Wniosek
Mam nadzieję, że ten artykuł okazał się pomocny w poznawaniu etykietowania danych i jego narzędzi. Możesz być również zainteresowany poznaniem odkrywania danych w celu znajdowania cennych i ukrytych wzorców w danych.