Искусственный интеллект (ИИ) управляет будущим, и вы должны быть готовы к тому, что он получит конкурентное преимущество.
Машинное обучение (ML) - это подмножество ИИ, которое предоставляет программным приложениям возможность обнаруживать закономерности и делать точные прогнозы. ML дал нам беспилотные автомобили, фильтрацию спама в электронной почте, обнаружение трафика и многое другое.
Чтобы обучить модели машинного обучения высочайшего качества, вам необходимо снабдить их алгоритм точными размеченными данными.
В этом сообщении блога рассказывается обо всем, что вам нужно знать о маркировке данных, чтобы принимать обоснованные решения для вашего бизнеса. Вот вопросы, на которые будет отвечать это сообщение в блоге:
- Что такое маркировка данных?
- Как работает маркировка данных?
- Каковы передовые методы маркировки данных?
- Как компании маркируют свои данные?
- Нужна ли мне инструментальная платформа для маркировки данных?
Что такое маркировка данных?
Маркировка данных - это задача идентификации объектов в необработанных данных, таких как видео и изображения, и их пометки метками, которые помогают вашей модели машинного обучения делать точные прогнозы и оценки. Например, аннотация данных может помочь автономным транспортным средствам останавливаться на пешеходных переходах, цифровые помощники распознают голоса, а камеры видеонаблюдения обнаруживают подозрительное поведение.
Как работает маркировка данных?
Сбор данных
Начните со сбора значительного объема данных: изображений, видео, аудиофайлов, текстов и т. Д. Большой и разнообразный объем данных гарантирует более точные результаты по сравнению с небольшим объемом данных.
Пометка данных
Маркировка данных заключается в том, что специалисты по маркировке идентифицируют элементы в немаркированных данных с помощью платформы маркировки данных. Их можно попросить определить, содержит ли изображение человека или нет, или отследить мяч в видео.
Гарантия качества
Ваши помеченные данные должны быть информативными и точными, чтобы создавать самые эффективные модели машинного обучения. Убедитесь, что у вас есть процесс обеспечения качества (QA), чтобы проверить точность ваших помеченных данных, иначе ваша модель машинного обучения не сможет работать успешно.
Модельное обучение
Чтобы обучить модель машинного обучения, загрузите в алгоритм машинного обучения размеченные данные, содержащие правильный ответ. С помощью недавно обученной модели вы можете делать точные прогнозы на основе нового набора данных.
Каковы некоторые из передовых методов маркировки данных?
Примените эти проверенные временем методы маркировки данных, чтобы запустить успешный проект.
Собирайте разнообразные данные
Вы хотите, чтобы ваши данные были как можно более разнообразными, чтобы свести к минимуму предвзятость. Предположим, вы хотите обучить модель беспилотного автомобиля. Если данные, которые вы выбрали для тренировки модели, были собраны в городе, то у автомобиля возникнут проблемы с навигацией в горах. По этой причине убедитесь, что вы получаете изображения и видео под разными углами и в разных условиях освещения.
Собирайте конкретные данные
Ваши данные должны быть конкретными, чтобы не путать модель. Это звучит противоречиво предыдущему пункту, но важно снабдить модель информацией, необходимой для успешной работы. Поэтому, если вы тренируете модель для робота-официанта, используйте данные, собранные в ресторанах. Наполнение модели данными, собранными в торговом центре, аэропорту или больнице, вызовет ненужную путаницу.
Наладить процесс обеспечения качества
- Задачи аудита. Включите задачи аудита в число обычных задач, чтобы проверить качество работы этикетировщика. Задачи «Аудита» не должны отличаться от других рабочих элементов, чтобы избежать предвзятости.
- Целевое обеспечение качества. Расставьте приоритеты для рабочих элементов, которые содержат разногласия между аннотаторами для проверки.
- Произвольный контроль качества. Регулярно проверяйте случайную выборку рабочих элементов для каждого аннотатора, чтобы проверить качество их работы.
Интегрируйте метод контроля качества в конвейер своего проекта, чтобы оценить качество этикеток и гарантировать успешные результаты проекта. Есть несколько способов сделать это:
Примените эти методы и используйте результаты, чтобы улучшить свои рекомендации или обучить своих аннотаторов.
Настройте направляющую для аннотаций
Напишите информативное, ясное и краткое руководство по аннотациям, которое определяет аннотации и инструкции по инструментам, чтобы избежать возможных ошибок с самого начала. Рассмотрите возможность иллюстрирования этикеток примерами: визуальные элементы помогают аннотаторам и QA лучше понимать требования к аннотациям, чем письменные объяснения. Руководство также должно включать конечную цель - показать сотрудникам общую картину и мотивировать их.
Найдите наиболее подходящий конвейер аннотаций
Реализуйте конвейер аннотаций, который соответствует потребностям вашего проекта, чтобы максимизировать эффективность и минимизировать время доставки. Например, вы можете установить самый популярный ярлык вверху списка, чтобы аннотаторы не тратили время на его поиск. Вы также можете настроить рабочий процесс аннотации, чтобы определить шаги аннотации.
Поддерживайте общение открытым
Установите связь с персоналом и поддерживайте связь с ключевыми заинтересованными сторонами. Вы можете построить эффективное общение, назначив регулярные встречи и создав групповой канал.
Предоставляйте регулярную обратную связь
Сообщайте своим сотрудникам об ошибках в аннотациях, чтобы упростить процесс контроля качества. Регулярная обратная связь помогает им лучше понять правила и добиться более качественных результатов. Убедитесь, что отзыв соответствует предоставленным рекомендациям по аннотации. Если вы столкнулись с ошибкой, которая не была разъяснена в руководстве, подумайте об обновлении ее и сообщении об изменении персоналу.
Запустить пилотный проект
Всегда проверяйте воду перед тем, как приступить к делу. Протестируйте свою рабочую силу, рекомендации по аннотациям и процессы проекта, запустив пилотный проект. Это поможет вам определить время до завершения, оценить производительность ваших этикетировщиков и QA, а также улучшить свои руководящие принципы и процессы до начала вашего проекта.
Как компании маркируют свои данные?
- Внутренние: управляйте аннотациями данных внутри компании, используя существующие ресурсы и сотрудников. Собственная маркировка данных стоит меньше, дает вам больший контроль над вашими проектами и обеспечивает безопасность ваших данных, но также может отнимать много времени.
- Аутсорсинг: позвольте экспертам службы маркировки данных заниматься вашими проектами. Аутсорсинг экономит ваше время и гарантирует качественный результат.
- Краудсорсинг. Если вам не хватает внутренних ресурсов, рассмотрите возможность переноса ваших проектов аннотации данных на надежную стороннюю платформу.
Маркировка данных требует времени и денег. Обдумайте свой бюджет и желаемое время выполнения проекта, прежде чем выбирать, как вы хотите пометить свои данные.
Если вы выберете аутсорсинг или краудсорсинг, подумайте о внедрении надежного процесса управления, чтобы поддерживать контроль над своим проектом.
На что следует обращать внимание при выборе платформы для маркировки данных?
Для получения высококачественных данных требуется команда экспертов по маркировке данных в сочетании с надежными инструментами. Вы можете купить платформу или построить ее самостоятельно, если не можете найти ту, которая подходит для вашего варианта использования. На что следует обращать внимание при выборе платформы для проекта маркировки данных?
Инклюзивные инструменты
Прежде чем искать платформу для маркировки, подумайте об инструментах, которые подходят вашему варианту использования. Возможно, вам понадобится инструмент Многоугольник для маркировки автомобилей или, возможно, вращающийся ограничивающий прямоугольник для маркировки контейнеров. Убедитесь, что выбранная вами платформа содержит инструменты, необходимые для создания этикеток высочайшего качества. Подумайте на пару шагов вперед и подумайте об инструментах маркировки, которые могут вам понадобиться в будущем. Зачем тратить время и ресурсы на платформу для маркировки, которую вы не сможете использовать для будущих проектов? Обучение сотрудников работе с новой платформой требует времени и денег, поэтому если вы будете на пару шагов впереди, это избавит вас от головной боли.
Интегрированная система менеджмента
Эффективное управление - это строительный блок успешного проекта маркировки данных. По этой причине выбранная платформа маркировки данных должна содержать интегрированную систему управления для управления проектами, данными и пользователями. Надежная платформа маркировки также должна позволять менеджерам проектов отслеживать прогресс проекта и продуктивность пользователей, общаться с аннотаторами относительно неправильно маркированных данных, реализовывать рабочий процесс аннотации, просматривать и редактировать метки и контролировать обеспечение качества.
Процесс обеспечения качества
Точность ваших данных определяет качество вашей модели обучения. Убедитесь, что выбранная вами платформа для маркировки поддерживает процесс обеспечения качества, который позволяет руководителю проекта контролировать качество помеченных данных. Обратите внимание, что в дополнение к надежной системе обеспечения качества выбранные вами службы аннотации данных должны быть обучены, проверены и профессионально управляться.
Гарантированная конфиденциальность и безопасность
Конфиденциальность ваших данных должна быть вашим главным приоритетом. Выберите безопасную платформу для маркировки, которой можно доверять со своими конфиденциальными данными.
Техническая поддержка и документация
Убедитесь, что выбранная вами платформа аннотации данных обеспечивает техническую поддержку в виде полной и обновленной документации и активной группы поддержки. Могут возникнуть технические проблемы, и вы хотите, чтобы группа поддержки была доступна для решения проблем, чтобы свести к минимуму перебои. Прежде чем подписываться на платформу, спросите у службы поддержки, как они решают технические проблемы.
Заключение
ИИ революционизирует то, как мы работаем, и ваш бизнес должен войти в него как можно скорее. Бесконечные возможности ИИ делают отрасли умнее: от сельского хозяйства до медицины, спорта и т. Д. Аннотации данных - это первый шаг к инновациям.
Теперь, когда вы знаете, что такое маркировка данных, как она работает, ее передовые методы и на что обращать внимание при выборе платформы маркировки данных, вы можете принимать обоснованные решения для своего бизнеса и вывести свои операции на новый уровень. Вы готовы начать?
Первоначально опубликовано на https://blog.superannotate.com 15 апреля 2021 г.
Следите за SuperAnnotate в LinkedIn, Twitter, Facebook
