Top 10 veelgestelde vragen over gegevenslabels

Dit zijn de TOP 10 veelgestelde vragen (FAQ's) over gegevenslabels

Elke ML Engineer wil een betrouwbaar en nauwkeurig AI-model ontwikkelen. Gegevens wetenschappers besteden bijna 80% van hun tijdlabeling en het vergroten van gegevens. Daarom zijn de prestaties van het model afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om het te trainen.

Omdat we inspelen op de uiteenlopende AI-projectbehoeften van bedrijven, komen we een paar vragen tegen die onze zakelijke klanten ons vaak stellen of die duidelijkheid nodig hebben. Daarom hebben we besloten om een ​​kant-en-klare referentie te bieden voor hoe ons team van experts de gouden standaard trainingsgegevens ontwikkelt om ML-modellen nauwkeurig te trainen.

Voordat we door de veelgestelde vragen navigeren, laten we er een paar neerschrijven basisprincipes van gegevenslabels en het belang ervan.

Wat is datalabeling?

Gegevenslabeling is de voorbewerkingsstap van het labelen of labelen van gegevens, zoals afbeeldingen, audio of video, om de ML-modellen te helpen en hen in staat te stellen nauwkeurige voorspellingen te doen.

Het labelen van gegevens hoeft niet beperkt te blijven tot de beginfase van de ontwikkeling van machine learning-modellen, maar kan na de implementatie worden voortgezet om de nauwkeurigheid van de voorspellingen verder te verbeteren.

Belang van gegevenslabels

Gegevensannotatie Door de gegevens te labelen op basis van de objectklasse, is het ML-model getraind om vergelijkbare klassen van objecten te identificeren - zonder gegevens taggen – tijdens de productie.

Het labelen van gegevens is een kritieke voorbewerkingsstap die helpt bij het bouwen van een nauwkeurig model dat op betrouwbare wijze de echte wereld kan begrijpen. Nauwkeurig gelabelde datasets zorgen voor nauwkeurige voorspellingen en hoogwaardige algoritmen.

Vaak gestelde vragen

Hier is, zoals beloofd, een kant-en-klaar naslagwerk voor alle vragen die u zou kunnen hebben en de fouten die je kunt vermijden tijdens elke fase van de ontwikkelingslevenscyclus.

  1. Hoe geef je betekenis aan de gegevens?

    Als bedrijf heb je misschien een enorme hoeveelheid data verzameld en nu wil je – hopelijk – belangrijke inzichten of waardevolle informatie uit de data halen.

    Maar zonder een duidelijk begrip van uw projectvereisten of bedrijfsdoelstellingen, kunt u de trainingsgegevens niet praktisch gebruiken. Begin dus niet met het doorzoeken van uw gegevens om patronen of betekenissen te vinden. Ga in plaats daarvan naar binnen met een bepaald doel, zodat je geen oplossingen vindt voor de verkeerde problemen.

  2. Zijn de trainingsgegevens een goede representatie van de productiegegevens? Zo niet, hoe herken ik het?

    Hoewel u er misschien niet aan gedacht heeft, kunnen de gelabelde gegevens waarop u uw model traint aanzienlijk verschillen van de productieomgeving.

    Hoe te identificeren? Zoek naar de verklikkers. Uw model presteerde goed in een testomgeving en opmerkelijk minder tijdens de productie.

    Oplossing?

    Neem contact op met de bedrijfs- of domeinexperts om de exacte vereisten nauwkeurig te begrijpen.

Laten we vandaag uw vereiste voor gegevensannotaties bespreken.

  1. Hoe vooroordelen verminderen?

    De enige oplossing om vooroordelen te verminderen, is om proactief te zijn in het elimineren van vooroordelen voordat ze in uw model worden geïntroduceerd.

    Databias kan elke vorm hebben - van niet-representatieve datasets tot problemen met de feedbackloops. Op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen en het vaststellen van robuuste processtandaarden en -kaders is essentieel om de verschillende vormen van vooringenomenheid tegen te gaan.

  2. Hoe geef ik prioriteit aan mijn annotatieproces voor trainingsgegevens?

    Het is een van de meest voorkomende vragen die we krijgen: welk deel van de dataset moeten we prioriteit geven bij het annoteren? Het is een geldige vraag, vooral als je grote datasets hebt. U hoeft niet de hele set te annoteren.

    U kunt geavanceerde technieken gebruiken die u helpen een specifiek deel van uw dataset te kiezen en deze te clusteren zodat u alleen de vereiste subset van gegevens voor annotatie verzendt. Op deze manier kunt u de meest cruciale informatie over het succes van uw model verzenden.

  3. Hoe omzeil ik uitzonderlijke gevallen?

    Omgaan met uitzonderlijke gevallen kan een uitdaging zijn voor elk ML-model. Ook al zou het model technisch kunnen werken, het is misschien niet voldoende om aan uw zakelijke behoeften te voldoen.

    Gegevensetikettering Hoewel een voertuigdetectiemodel voertuigen kan identificeren, is het mogelijk niet in staat om op betrouwbare wijze onderscheid te maken tussen verschillende soorten voertuigen. Bijvoorbeeld het herkennen van ambulances van andere typen bestelwagens. Alleen wanneer het model kan worden vertrouwd om specifieke modellen te identificeren, kan het algoritme voor voertuigdetectie de veiligheidscodes dicteren.

    Om deze uitdaging het hoofd te bieden, hebben mens-in-the-loop feedback en begeleid leren is van cruciaal belang. De oplossing ligt in het gebruik van zoeken naar overeenkomsten en filteren door de hele dataset om vergelijkbare afbeeldingen te verzamelen. Hiermee kunt u zich concentreren op het annoteren van alleen de subset van vergelijkbare afbeeldingen en deze verbeteren met behulp van de human-in-the-loop-methode.

  4. Zijn er specifieke labels waar ik op moet letten?

    Hoewel u misschien in de verleiding komt om de meest gedetailleerde labels voor uw afbeeldingen te geven, is dit misschien niet altijd nodig of ideaal. De enorme hoeveelheid tijd en kosten die het zou kosten om elk beeld een gedetailleerd niveau van detaillering en precisie te geven, is moeilijk te bereiken.

    Overdrijvend zijn of vragen om de hoogste precisie bij het annoteren van gegevens wordt aangeraden als u duidelijkheid heeft over de modelvereisten.

  5. Hoe verklaar je edge-cases?

    Houd rekening met randgevallen bij het voorbereiden van uw gegevensannotatiestrategie. Eerst moet u echter begrijpen dat het onmogelijk is om te anticiperen op elk randgeval dat u tegenkomt. In plaats daarvan kunt u een variabiliteitsbereik en een strategie kiezen waarmee u randgevallen kunt ontdekken als en wanneer ze opduiken en ze op tijd kunnen aanpakken.

  6. Op welke manier kan ik data-ambiguïteit managen?

    Dubbelzinnigheid in de dataset komt vrij vaak voor en u moet weten hoe u hiermee om moet gaan voor nauwkeurige annotaties. Een afbeelding van een halfrijpe appel kan bijvoorbeeld worden bestempeld als een groene appel of een rode appel.

    De sleutel tot het oplossen van dergelijke ambiguïteit is vanaf het begin duidelijke instructies. Zorg eerst voor constante communicatie tussen de annotators en de materiedeskundigen. Zorg voor een standaardregel door op dergelijke ambiguïteit te anticiperen en normen te definiëren die door het hele personeelsbestand kunnen worden geïmplementeerd.

  7. Zijn er manieren om de prestaties van modellen in productie te verbeteren?

    Omdat de testomgeving en de productiegegevens verschillen, zullen er na verloop van tijd afwijkingen in de prestaties optreden. Je kunt niet verwachten dat een model dingen leert waaraan het tijdens de training niet is blootgesteld.

    Probeer de testgegevens in lijn te houden met de veranderende productiegegevens. Train bijvoorbeeld uw model opnieuw, betrek menselijke labelers, verbeter de gegevens met nauwkeurigere en representatievere scenario's en test ze opnieuw en gebruik ze in productie.

  8. Wie kan ik benaderen voor mijn annotatie van trainingsdatabehoeften?

    Elk bedrijf heeft iets te winnen bij het ontwikkelen van ML-modellen. Niet elke zakelijke entiteit is uitgerust met technische knowhow of expert teams voor het labelen van gegevens om ruwe data om te zetten in waardevolle inzichten. Je moet het kunnen gebruiken om een ​​concurrentievoordeel te behalen.

Hoewel er aspecten zijn waarnaar u misschien op zoek bent in een datatrainingspartner, zijn betrouwbaarheid, ervaring en vakkennis enkele van de drie belangrijkste punten om te onthouden. Overweeg deze voordat u naar een betrouwbare externe serviceprovider gaat.

Leidt de lijst van accurate en betrouwbare data labeling service providers is Shaip. We gebruiken geavanceerde analyses, ervaringsteams en materiedeskundigen voor al uw labeling en gegevens annotatie behoeften. Bovendien volgen we een standaardprocedure die ons heeft geholpen bij het ontwikkelen van hoogwaardige annotatie- en labelprojecten voor toonaangevende bedrijven.

Sociale Share