Etichetarea datelor este importantă pentru formarea modelelor de învățare automată, care sunt utilizate pentru a lua decizii bazate pe modele și tendințe în date.
Să vedem despre ce este vorba despre această etichetare a datelor și despre diferitele instrumente pentru a o efectua.
Cuprins
Ce este etichetarea datelor?
Etichetarea datelor este procesul de atribuire a etichetelor sau etichetelor descriptive datelor pentru a ajuta la identificarea și clasificarea acestora. Acesta implică diferite tipuri de date, cum ar fi text, imagini, videoclipuri, audio și alte forme de date nestructurate. Datele etichetate sunt apoi folosite pentru a antrena algoritmi de învățare automată pentru a identifica modele și a face predicții.
Precizia și calitatea etichetării pot avea un impact semnificativ asupra performanței modelelor ML. Se poate face manual de oameni sau cu ajutorul instrumentelor de automatizare. Scopul principal al etichetării datelor este de a transforma datele nestructurate într-un format structurat care poate fi ușor de înțeles și analizat de mașini.
Un bun exemplu de etichetare a datelor ar putea fi în contextul recunoașterii imaginilor. Să presupunem că doriți să instruiți un model de învățare automată pentru a recunoaște pisicile și câinii în imagini.
Pentru a face acest lucru, În primul rând, ar trebui să etichetați un set de imagini ca „pisică” sau „câine”, astfel încât modelul să poată învăța din aceste exemple etichetate. Procesul de atribuire a acestor etichete imaginilor se numește etichetare a datelor.
Un adnotator ar vizualiza fiecare imagine și îi va atribui manual eticheta corespunzătoare, creând un set de date etichetat care poate fi folosit pentru a antrena modelul de învățare automată.
Cum functioneazã?
Există diferiți pași implicați în efectuarea etichetării datelor. Acestea includ:
Colectare de date
Primul pas în procesul de etichetare a datelor este colectarea datelor care trebuie etichetate. Aceasta poate include o varietate de tipuri de date, cum ar fi imagini, text, audio sau video.
Ghid de etichetare
De îndată ce datele sunt adunate, sunt create linii directoare de etichetare care specifică etichetele sau etichetele care vor fi atribuite datelor. Aceste orientări ajută la asigurarea faptului că datele etichetate sunt relevante pentru activitatea curentă ML și mențin consecvența în etichetare.
Adnotare
Etichetarea efectivă a datelor este realizată de adnotatori sau etichetatori care sunt instruiți să aplice regulile de etichetare asupra datelor. Acest lucru poate fi făcut manual de oameni sau prin procese automate folosind reguli și algoritmi predefiniti.
Control de calitate
Măsurile de control al calității sunt puse în aplicare pentru a îmbunătăți acuratețea datelor etichetate. Aceasta include metrica IAA, în care mai mulți adnotatori etichetează aceleași date, iar etichetarea acestora este comparată pentru verificări de coerență și asigurare a calității pentru a corecta erorile de etichetare.
Integrare cu modele de învățare automată
Odată ce datele au fost etichetate și măsurile de control al calității au fost implementate, datele etichetate pot fi integrate cu modele de învățare automată pentru a instrui și îmbunătăți acuratețea acestora.
Diferite abordări ale etichetării datelor
Etichetarea datelor se poate face într-o varietate de moduri, fiecare având propriile sale avantaje și dezavantaje. Unele metode comune includ:
#1. Etichetare manuală
Aceasta este tehnica tradițională de etichetare a datelor în care indivizii adnotă manual datele. Datele sunt revizuite de adnotator, care apoi le adaugă etichete sau etichete în conformitate cu procedurile standard.
#2. Etichetare semi-supravegheată
Este o combinație de etichetare manuală și automată. O parte mai mică a datelor este clasificată manual, iar etichetele sunt apoi folosite pentru a antrena un model de învățare automată care poate eticheta automat datele rămase. Această abordare poate să nu fie la fel de precisă ca etichetarea manuală, dar este mai eficientă.
#3. Învățarea activă
Aceasta este o abordare iterativă a etichetării datelor în care modelul de învățare automată identifică punctele de date despre care este cel mai incert și îi cere unui om să le eticheteze.
#4. Transferați învățarea
Această metodă utilizează date etichetate preexistente dintr-o activitate sau domeniu care are legătură cu antrenarea unui model pentru sarcina curentă. Când proiectul nu are suficiente date etichetate, această metodă poate fi utilă.
#5. Crowdsourcing
Aceasta implică externalizarea sarcinii de etichetare către un grup mare de persoane printr-o platformă online. Crowdsourcing-ul poate fi o modalitate rentabilă de a eticheta rapid cantități mari de date, dar poate fi dificil să se verifice acuratețea și consistența.
#6. Etichetare bazată pe simulare
Această abordare implică utilizarea simulărilor pe computer pentru a genera date etichetate pentru o anumită sarcină. Poate fi util atunci când datele din lumea reală sunt dificil de obținut sau când este nevoie de a genera rapid cantități mari de date etichetate.
Fiecare metodă are propriile sale puncte forte și puncte slabe. Depinde de cerințele specifice ale proiectului și de obiectivele sarcinii de etichetare.
Tipuri comune de etichetare a datelor
- Etichetarea imaginilor
- Etichetare video
- Etichetare audio
- Etichetarea textului
- Etichetarea senzorului
- Etichetare 3D
Diferite tipuri de etichetare a datelor sunt utilizate pentru diferite tipuri de date și sarcini.
De exemplu, etichetarea imaginilor este folosită în mod obișnuit pentru detectarea obiectelor, în timp ce etichetarea textului este utilizată pentru sarcinile de procesare a limbajului natural.
Etichetarea audio poate fi folosită pentru recunoașterea vorbirii sau pentru detectarea emoțiilor, iar etichetarea cu senzori poate fi utilizată pentru aplicațiile Internet of Things (IoT).
Etichetarea 3D este utilizată pentru sarcini precum dezvoltarea vehiculelor autonome sau aplicațiile de realitate virtuală.
Cele mai bune practici implicate în etichetarea datelor
#1. Definiți linii directoare clare
Ar trebui stabilite linii directoare clare pentru etichetarea datelor. Aceste orientări ar trebui să includă definiții ale etichetelor, exemple de aplicare a etichetelor și instrucțiuni despre cum să gestionați cazurile ambigue.
#2. Utilizați mai mulți adnotatori
Precizia poate fi îmbunătățită atunci când diferiți adnotatori etichetează aceleași date. Măsurile de acord între adnotatori (IAA) pot fi utilizate pentru a evalua nivelul de acord între diferiți adnotatori.
#3. Utilizați un proces standardizat
Ar trebui urmat un proces definit pentru etichetarea datelor pentru a asigura coerența între diferiți adnotatori și sarcini de etichetare. Procesul ar trebui să includă un proces de revizuire pentru a verifica calitatea datelor etichetate.
#4. Control de calitate
Măsurile de control al calității, cum ar fi revizuirile regulate, verificarea încrucișată și eșantionarea datelor sunt esențiale pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea datelor etichetate.
#5. Etichetați diverse date
Atunci când selectați datele de etichetat, este important să alegeți un eșantion divers care să reprezinte întreaga gamă de date cu care va lucra modelul. Aceasta poate include date din diferite surse cu caracteristici diferite și care acoperă o gamă largă de scenarii.
#6. Monitorizați și actualizați etichetele
Pe măsură ce modelul de învățare automată se îmbunătățește, poate fi necesară actualizarea și rafinarea datelor etichetate. Este important să urmăriți performanța acestuia și să actualizați etichetele după cum este necesar.
Cazuri de utilizare
Etichetarea datelor este un pas critic în proiectele de învățare automată și de analiză a datelor. Iată câteva cazuri comune de utilizare a etichetării datelor:
- Recunoaștere imagini și video
- Procesarea limbajului natural
- Vehicule autonome
- Detectarea fraudei
- Analiza sentimentelor
- Diagnostic medical
Acestea sunt doar câteva exemple de cazuri de utilizare pentru etichetarea datelor. Orice aplicație de învățare automată sau de analiză a datelor care implică clasificare sau predicție poate beneficia de utilizarea datelor etichetate.
Există multe instrumente de etichetare a datelor disponibile pe internet, fiecare cu propriul său set de caracteristici și capabilități. Și aici, am rezumat o listă cu cele mai bune instrumente pentru etichetarea datelor.
Label Studio
Label Studio este un instrument open-source de etichetare a datelor dezvoltat de Heartex, care oferă o serie de interfețe de adnotare pentru date text, imagine, audio și video. Acest instrument este cunoscut pentru flexibilitatea și ușurința sa de utilizare.
Este conceput pentru a fi instalabil rapid și poate fi folosit pentru a construi interfețe de utilizator personalizate sau șabloane de etichetare prefabricate. Acest lucru facilitează crearea de sarcini personalizate de adnotare și fluxuri de lucru utilizând o interfață drag-and-drop.
Label Studio oferă, de asemenea, o gamă largă de opțiuni de integrare, inclusiv webhook-uri, un SDK Python și API, care le permite utilizatorilor să integreze fără probleme instrumentul în conductele lor ML/AI.
Vine în două ediții – Community și Enterprise.
Ediția comunitară este descărcată gratuit și poate fi folosită de oricine. Are caracteristici de bază și acceptă un număr limitat de utilizatori și proiecte. În timp ce ediția Enterprise este o versiune plătită care acceptă echipe mai mari și cazuri de utilizare mai complexe.
Cutie de etichete
Label box este o platformă de etichetare a datelor bazată pe cloud, care oferă un set puternic de instrumente pentru gestionarea datelor, etichetarea datelor și învățarea automată. Unul dintre avantajele cheie ale Labelbox este capabilitățile sale de etichetare asistate de AI, care ajută la accelerarea procesului de etichetare a datelor și la îmbunătățirea acurateței etichetării.
Oferă un motor de date personalizabil, care este conceput pentru a ajuta echipele de știință a datelor să producă rapid și eficient date de instruire de înaltă calitate pentru modelele de învățare automată.
Laboratoarele cheie
Keylabs este o altă platformă excelentă de etichetare a datelor care oferă funcții avansate și sisteme de management pentru a oferi servicii de adnotare de înaltă calitate. Keylab-urile pot fi configurate și acceptate la nivel local, iar rolurile și permisiunile utilizatorului pot fi atribuite fiecărui proiect individual sau acces la platformă în general.
Are un istoric de gestionare a seturi de date mari, fără a compromite eficiența sau acuratețea. Acceptă diverse funcții de adnotare, cum ar fi ordinea z, relațiile părinte/copil, cronologia obiectelor, identitatea vizuală unică și crearea de metadate.
O altă caracteristică cheie a KeyLabs este suportul pentru managementul echipei și colaborarea. Oferă control al accesului bazat pe roluri, monitorizare în timp real a activității și instrumente de mesagerie și feedback încorporate pentru a ajuta echipele să lucreze împreună mai eficient.
Adnotările existente pot fi, de asemenea, încărcate pe platformă. Keylabs este ideal pentru persoanele și cercetătorii care caută un instrument de etichetare a datelor rapid, eficient și flexibil.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth este un serviciu de etichetare a datelor complet gestionat oferit de Amazon Web Services (AWS) care ajută organizațiile să construiască seturi de date de instruire foarte precise pentru modelele de învățare automată.
Oferă o varietate de caracteristici, cum ar fi etichetarea automată a datelor, fluxurile de lucru încorporate și gestionarea forței de muncă în timp real, pentru a face procesul de etichetare mai rapid și mai eficient.
Una dintre caracteristicile cheie ale SageMaker este capacitatea de a crea fluxuri de lucru personalizate care pot fi adaptate la sarcini specifice de etichetare. Acest lucru poate ajuta la reducerea timpului și costurilor necesare pentru etichetarea unor cantități mari de date.
În plus, oferă un sistem de management al forței de muncă încorporat, care permite utilizatorilor să-și gestioneze și să-și scaleze sarcinile de etichetare cu ușurință. Este conceput pentru a fi scalabil și personalizabil, ceea ce îl face o alegere populară pentru oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată.
Concluzie
Sper că ați găsit acest articol util pentru a afla despre etichetarea datelor și instrumentele sale. De asemenea, ați putea fi interesat să aflați despre descoperirea datelor pentru a găsi modele valoroase și ascunse în date.