Кожен інженер машинного навчання хоче розробити надійну та точну модель штучного інтелекту. Фахівці з обробки даних витрачають майже 80% свого часу на маркування та доповнення даних. Саме тому продуктивність моделі залежить від якості даних, що використовуються для її навчання.
Оскільки ми задовольняємо різноманітні потреби компаній у проектах штучного інтелекту, ми стикаємося з кількома запитаннями, які наші бізнес-клієнти часто задають нам або потребують роз’яснення. Тож ми вирішили надати готову довідкову інформацію про те, як наша команда експертів розробляє навчальні дані золотого стандарту для точного навчання моделей машинного навчання.
Перш ніж ми розглянемо поширені запитання, давайте розглянемо деякі основи маркування даних та його важливість.
Що таке маркування даних?
Маркування даних – це етап попередньої обробки позначення або додавання тегів до даних, таких як зображення, аудіо чи відео, щоб допомогти моделям машинного навчання та дозволити їм робити точні прогнози.
Позначення даних не обов’язково обмежується початковим етапом розробки моделі машинного навчання, але може продовжуватись і після розгортання, щоб ще більше підвищити точність прогнозів.
Важливість маркування даних
Маркування даних – це критично важливий крок попередньої обробки, який допомагає створити точну модель, здатну надійно розуміти реальні середовища. Точно марковані набори даних забезпечують точні прогнози та високоякісні алгоритми.
Поширені запитання
Як і обіцяно, тут ви знайдете готовий довідник з усіх питань, які можуть у вас виникнути, та помилок, яких можна уникнути на будь-якому етапі життєвого циклу розробки.
Як ви розумієте дані?
Як компанія, ви, можливо, зібрали величезну кількість даних, і тепер ви хочете, сподіваємося, витягнути з них ключові ідеї чи цінну інформацію.
Але без чіткого розуміння вимог вашого проекту чи бізнес-цілей ви не зможете практично використовувати навчальні дані. Тож не починайте переглядати свої дані, щоб знайти шаблони чи значення. Натомість вирушайте з певною метою, щоб не знайти вирішення неправильних проблем.
Чи дані про навчання добре відображають дані про виробництво? Якщо ні, то як це визначити?
Хоча ви могли цього не враховувати, позначені дані, на яких ви навчаєте свою модель, можуть значно відрізнятися від робочого середовища.
Як визначити? Шукайте сигнальні знаки. Ваша модель показала хороші результати під час тестування та значно гірше під час виробництва.
Рішення?
Щоб точно зрозуміти точні вимоги, зв’яжіться з експертами з бізнесу або домену.
-
Як пом'якшити упередженість?
Єдиним рішенням для пом’якшення зміщення є активне усунення зміщення до того, як воно буде введено у вашу модель.
Зміщення даних може бути в будь-якій формі – від нерепрезентативних наборів даних до проблем із циклами зворотного зв’язку. Щоб протидіяти різним формам упередженості, важливо бути в курсі останніх розробок і встановлювати надійні стандарти процесу та структуру.
-
Як визначити пріоритетність процесу анотації навчальних даних?
Це одне з найпоширеніших запитань, яке нам задають – якій частині набору даних слід віддавати пріоритет під час анотування? Це правильне запитання, особливо коли у вас є великі набори даних. Вам не потрібно коментувати весь набір.
Ви можете використовувати розширені методи, які допоможуть вам вибрати певну частину вашого набору даних і кластеризувати його, щоб надсилати лише необхідну підмножину даних для анотації. Таким чином ви можете надіслати найважливішу інформацію про успіх вашої моделі.
-
Як обійти виняткові випадки?
Робота з винятковими випадками може бути складною для кожної моделі ML. Незважаючи на те, що модель працює технічно, вона може не задовольнити потреби вашого бізнесу.
Щоб подолати цю проблему, критично важливим є зворотний зв'язок «людина в циклі» та навчання з учителем. Рішення полягає у використанні пошуку подібності та фільтрації всього набору даних для збору схожих зображень. Завдяки цьому ви можете зосередитися на анотуванні лише підмножини схожих зображень та покращити її за допомогою методу «людина в циклі».
-
Чи є якісь конкретні позначки, про які мені потрібно знати?
Хоча у вас може виникнути спокуса надати найдетальніші позначки для ваших зображень, це не завжди може бути необхідним або ідеальним. Важко досягти величезної кількості часу та витрат, щоб надати кожному зображенню детальний рівень деталізації та точності.
Якщо у вас є чіткі вимоги до моделі, рекомендовано використовувати надто приписи або вимагати найвищої точності в анотаціях даних.
-
Як ви враховуєте крайні випадки?
Під час підготовки стратегії анотації даних враховуйте крайові випадки. Однак спочатку ви повинні розуміти, що неможливо передбачити кожен крайовий випадок, з яким ви можете зіткнутися. Натомість ви можете вибрати діапазон мінливості та стратегію, яка зможе виявляти крайні випадки, коли вони з’являться, і вчасно їх вирішувати.
-
Як я можу керувати неоднозначністю даних?
Неоднозначність у наборі даних є досить поширеним явищем, і ви повинні знати, як з нею впоратися для точної анотації. Наприклад, зображення напівстиглого яблука може бути позначене як зелене яблуко або червоне яблуко.
Ключ до вирішення такої неоднозначності містить чіткі інструкції з самого початку. По-перше, забезпечте постійний зв’язок між анотаторами та експертами з предмету. Створіть стандартне правило, передбачивши таку неоднозначність і визначивши стандарти, які можуть бути запроваджені серед працівників.
-
Чи є способи покращити продуктивність моделі у виробництві?
Оскільки середовище тестування та виробничі дані відрізняються, через деякий час неодмінно виникнуть відхилення в продуктивності. Ви не можете очікувати, що модель навчиться того, чого вона не мала під час навчання.
Намагайтеся узгоджувати тестові дані зі змінними виробничими даними. Наприклад, перенавчіть свою модель, залучіть людей-маркерів , покращте дані, додавши точніші та репрезентативніші сценарії, а потім повторно протестуйте та використовуйте їх у виробництві.
-
До кого мені звернутися, щоб анотувати потреби в навчальних даних?
Кожен бізнес може отримати користь від розробки моделей машинного навчання. Не кожен бізнес-структурний підрозділ має технічні знання або команди експертів з маркування даних , щоб перетворити необроблені дані на цінну інформацію. Ви повинні вміти використовувати це для отримання конкурентної переваги.
Хоча є аспекти, які ви можете шукати в партнері з навчання даних, надійність, досвід і предметні знання є одними з трьох основних моментів, про які слід пам’ятати. Розгляньте їх, перш ніж звертатися до надійного стороннього постачальника послуг.
Shaip очолює список точних та надійних постачальників послуг з маркування даних . Ми використовуємо передову аналітику, команди досвідчених фахівців та експертів у відповідній галузі для всіх ваших потреб у маркуванні та анотуванні даних . Крім того, ми дотримуємося стандартної процедури, яка допомогла нам розробити першокласні проекти анотації та маркування для провідних компаній.
