Iedere ML-engineer wil een betrouwbaar en nauwkeurig AI-model ontwikkelen. Datawetenschappers besteden bijna 80% van hun tijd aan het labelen en aanvullen van data. Daarom hangt de prestatie van het model af van de kwaliteit van de data die gebruikt wordt 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 de veelgestelde vragen doornemen, laten we eerst de basisprincipes van data-labeling en het belang ervan uitleggen .
Wat is datalabeling?
Data-labeling is de voorverwerkingsstap waarbij gegevens, zoals afbeeldingen, audio of video, worden gelabeld of getagd om machine learning-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
Het labelen van data is een cruciale voorverwerkingsstap die helpt bij het bouwen van een nauwkeurig model dat betrouwbaar inzicht kan krijgen in de werkelijke omgeving. Nauwkeurig gelabelde datasets zorgen voor precieze voorspellingen en hoogwaardige algoritmen.
Vaak gestelde vragen
Zoals beloofd, vindt u hier een handig naslagwerk met antwoorden op al uw vragen en een overzicht van de fouten die u kunt vermijden in elke fase van de ontwikkelingscyclus.
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.
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Om deze uitdaging het hoofd te bieden, zijn feedback van een menselijke tussenkomst en supervised learning cruciaal. De oplossing ligt in het gebruik van gelijkeniszoeking en het filteren van de gehele dataset om vergelijkbare afbeeldingen te verzamelen. Hiermee kunt u zich concentreren op het annoteren van slechts een subset van vergelijkbare afbeeldingen en deze verbeteren met behulp van de menselijke tussenkomstmethode.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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 af te stemmen op de veranderende productiegegevens. Train bijvoorbeeld je model opnieuw, betrek menselijke annotatoren , verrijk de gegevens met nauwkeurigere en representatievere scenario's, en test en gebruik het model vervolgens in de productieomgeving.
-
Wie kan ik benaderen voor mijn annotatie van trainingsdatabehoeften?
Elk bedrijf kan baat hebben bij de ontwikkeling van machine learning-modellen. Niet elke organisatie beschikt echter over de technische kennis of deskundige teams voor data-annotatie om ruwe data om te zetten in waardevolle inzichten. U zou dit moeten 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.
Shaip staat bovenaan de lijst van nauwkeurige en betrouwbare aanbieders van data-labelingdiensten . We maken gebruik van geavanceerde analyses, ervaren teams en vakdeskundigen voor al uw label- en data-annotatiebehoeften . Bovendien volgen we een gestandaardiseerde procedure die ons heeft geholpen bij het ontwikkelen van hoogwaardige annotatie- en labelprojecten voor toonaangevende bedrijven.
