Datamerking er viktig for å trene maskinlæringsmodeller, som brukes til å ta beslutninger basert på mønstre og trender i dataene.
La oss se hva denne datamerkingen handler om og de ulike verktøyene for å utføre den.
Innholdsfortegnelse
Hva er datamerking?
Datamerking er prosessen med å tilordne beskrivende tagger eller etiketter til data for å hjelpe med å identifisere og kategorisere dem. Det involverer ulike typer data, som tekst, bilder, videoer, lyd og andre former for ustrukturerte data. De merkede dataene brukes deretter til å trene maskinlæringsalgoritmer for å identifisere mønstre og lage spådommer.
Nøyaktigheten og kvaliteten på merkingen kan ha stor innvirkning på ytelsen til ML-modellene. Det kan gjøres manuelt av mennesker eller ved hjelp av automatiseringsverktøy. Hovedformålet med datamerking er å transformere ustrukturerte data til et strukturert format som lett kan forstås og analyseres av maskiner.
Et godt eksempel på datamerking kan være i sammenheng med bildegjenkjenning. La oss si at du vil trene en maskinlæringsmodell til å gjenkjenne katter og hunder i bilder.
For å gjøre det, Først må du merke et sett med bilder som enten «katt» eller «hund», slik at modellen kan lære av disse merkede eksemplene. Prosessen med å tilordne disse etikettene til bildene kalles datamerking.
En kommentator vil se hvert bilde og manuelt tilordne passende etikett til det, og lage et merket datasett som kan brukes til å trene maskinlæringsmodellen.
Hvordan virker det?
Det er ulike trinn involvert i å utføre datamerking. Dette inkluderer:
Datainnsamling
Det første trinnet i datamerkingsprosessen er å samle inn dataene som må merkes. Dette kan inkludere en rekke datatyper, for eksempel bilder, tekst, lyd eller video.
Retningslinjer for merking
Så snart dataene er samlet, opprettes retningslinjer for merking som spesifiserer etikettene eller taggene som skal tilordnes dataene. Disse retningslinjene bidrar til å sikre at de merkede dataene er relevante for gjeldende ML-aktivitet og opprettholder konsistens i merkingen.
Merknad
Selve merkingen av dataene gjøres av annotatorer eller merkere som er opplært til å bruke retningslinjene for merking på dataene. Dette kan gjøres manuelt av mennesker eller gjennom automatiserte prosesser ved bruk av forhåndsdefinerte regler og algoritmer.
Kvalitetskontroll
Kvalitetskontrolltiltak er iverksatt for å forbedre nøyaktigheten til de merkede dataene. Dette inkluderer IAA-beregningen, der flere annotatorer merker de samme dataene, og merkingen deres sammenlignes for konsistens- og kvalitetssikringskontroller for å korrigere merkefeil.
Integrasjon med maskinlæringsmodeller
Når dataene er merket og kvalitetskontrolltiltak er implementert, kan de merkede dataene integreres med maskinlæringsmodeller for å trene og forbedre nøyaktigheten.
Ulike tilnærminger til datamerking
Datamerking kan gjøres på en rekke måter, hver med sine egne fordeler og ulemper. Noen vanlige metoder inkluderer:
#1. Manuell merking
Dette er den tradisjonelle teknikken for merking av data der enkeltpersoner manuelt merker data. Dataene gjennomgås av kommentatoren, som deretter legger til etiketter eller tagger i henhold til standardprosedyrer.
#2. Semi-overvåket merking
Det er en kombinasjon av manuell og automatisert merking. En mindre del av dataene kategoriseres manuelt, og etikettene brukes deretter til å trene opp en maskinlæringsmodell som automatisk kan merke gjenværende data. Denne tilnærmingen er kanskje ikke like nøyaktig som manuell merking, men den er mer effektiv.
#3. Aktiv læring
Dette er en iterativ tilnærming til datamerking der maskinlæringsmodellen identifiserer datapunktene den er mest usikker på og ber et menneske om å merke dem.
#4. Overfør læring
Denne metoden bruker allerede eksisterende merkede data fra en aktivitet eller et domene som er relatert til opplæring av en modell for gjeldende oppgave. Når prosjektet ikke har nok merket data, kan denne metoden være nyttig.
#5. Crowdsourcing
Det innebærer å sette ut merkeoppgaven til en stor gruppe mennesker gjennom en nettplattform. Crowdsourcing kan være en kostnadseffektiv måte å merke store datamengder raskt, men det kan være vanskelig å verifisere nøyaktighet og konsistens.
#6. Simuleringsbasert merking
Denne tilnærmingen innebærer å bruke datasimuleringer for å generere merkede data for en bestemt oppgave. Det kan være nyttig når virkelige data er vanskelig å få tak i eller når det er behov for å generere store mengder merkede data raskt.
Hver metode har sine egne styrker og svakheter. Det avhenger av de spesifikke kravene til prosjektet og målene for merkeoppgaven.
Vanlige typer datamerking
- Bildemerking
- Videomerking
- Lydmerking
- Tekstmerking
- Sensormerking
- 3D-merking
Ulike typer datamerking brukes til ulike typer data og oppgaver.
For eksempel er bildemerking ofte brukt for gjenkjenning av objekter, mens tekstmerking brukes til naturlig språkbehandlingsoppgaver.
Lydmerking kan brukes til talegjenkjenning eller følelsesdeteksjon, og sensormerking kan brukes til Internet of Things (IoT)-applikasjoner.
3D-merking brukes til oppgaver som utvikling av autonome kjøretøy eller virtuelle virkelighetsapplikasjoner.
Beste praksis involvert i datamerking
#1. Definer klare retningslinjer
Det bør etableres klare retningslinjer for merking av data. Disse retningslinjene bør inneholde definisjoner av merkelappene, eksempler på hvordan merkelappene skal brukes, og instruksjoner om hvordan man håndterer tvetydige saker.
#2. Bruk flere kommentatorer
Nøyaktigheten kan forbedres når forskjellige annotatorer merker de samme dataene. Inter-annotator Agreement-beregninger (IAA) kan brukes til å vurdere nivået på enighet mellom ulike annotatorer.
#3. Bruk en standardisert prosess
En definert prosess bør følges for merking av data for å sikre konsistens på tvers av ulike annotatorer og merkeoppgaver. Prosessen bør inkludere en gjennomgangsprosess for å kontrollere kvaliteten på merkede data.
#4. Kvalitetskontroll
Kvalitetskontrolltiltak som regelmessige gjennomganger, krysssjekking og dataprøvetaking er avgjørende for å sikre nøyaktigheten og påliteligheten til merkede data.
#5. Merk diverse data
Når du velger data som skal merkes, er det viktig å velge et mangfoldig utvalg som representerer hele spekteret av data som modellen skal jobbe med. Dette kan inkludere data fra ulike kilder med ulike egenskaper og som dekker et bredt spekter av scenarier.
#6. Overvåk og oppdater etiketter
Etter hvert som maskinlæringsmodellen forbedres, kan det være nødvendig å oppdatere og avgrense de merkede dataene. Det er viktig å holde øye med ytelsen og oppdatere etikettene etter behov.
Brukssaker
Datamerking er et kritisk trinn i maskinlærings- og dataanalyseprosjekter. Her er noen vanlige brukstilfeller av datamerking:
- Bilde- og videogjenkjenning
- Naturlig språkbehandling
- Autonome kjøretøy
- Oppdagelse av svindel
- Sentimentanalyse
- Medisinsk diagnose
Dette er bare noen få eksempler på brukstilfeller for datamerking. Enhver anvendelse av maskinlæring eller dataanalyse som involverer klassifisering eller prediksjon kan dra nytte av bruken av merkede data.
Det er mange datamerkingsverktøy tilgjengelig på internett, hver med sine egne funksjoner og muligheter. Og her har vi oppsummert en liste over de beste verktøyene for datamerking.
Label Studio
Label Studio er et åpen kildekode-datamerkingsverktøy utviklet av Heartex som gir en rekke merknadsgrensesnitt for tekst-, bilde-, lyd- og videodata. Dette verktøyet er kjent for sin fleksibilitet og brukervennlighet.
Den er designet for å være raskt installerbar og kan brukes til å bygge tilpassede brukergrensesnitt eller forhåndsbygde merkemaler. Dette gjør det enkelt for brukere å lage tilpassede merknadsoppgaver og arbeidsflyter ved å bruke et dra-og-slipp-grensesnitt.
Label Studio tilbyr også en rekke integrasjonsalternativer, inkludert webhooks, en Python SDK og API, som lar brukere sømløst integrere verktøyet i ML/AI-pipelines.
Den kommer i to utgaver – Community og Enterprise.
Community-utgaven er gratis å laste ned og kan brukes av alle. Den har grunnleggende funksjoner og støtter et begrenset antall brukere og prosjekter. Mens Enterprise-utgaven er en betalt versjon som støtter større team og mer komplekse brukstilfeller.
Etikettboks
Label box er en skybasert datamerkingsplattform som gir et kraftig sett med verktøy for dataadministrasjon, datamerking og maskinlæring. En av hovedfordelene med Labelbox er dens AI-assisterte merkefunksjoner som bidrar til å akselerere datamerkingsprosessen og forbedre merkingsnøyaktigheten.
Den tilbyr en tilpassbar datamotor som er designet for å hjelpe datavitenskapsteam med å produsere treningsdata av høy kvalitet for maskinlæringsmodeller raskt og effektivt.
Key Labs
Keylabs er en annen utmerket plattform for datamerking som tilbyr avanserte funksjoner og styringssystemer for å gi høykvalitets annoteringstjenester. Keylabs kan settes opp og støttes på stedet, og brukerroller og tillatelser kan tildeles hvert enkelt prosjekt eller plattformtilgang generelt.
Den har en track record med å håndtere store datasett uten å gå på bekostning av effektivitet eller nøyaktighet. Den støtter ulike merknadsfunksjoner som z-rekkefølge, foreldre/barn-forhold, objekttidslinjer, unik visuell identitet og metadataoppretting.
En annen nøkkelfunksjon ved KeyLabs er støtten for teamledelse og samarbeid. Den tilbyr rollebasert tilgangskontroll, sanntids aktivitetsovervåking og innebygde meldings- og tilbakemeldingsverktøy for å hjelpe team til å jobbe mer effektivt.
Eksisterende merknader kan også lastes opp til plattformen. Keylabs er ideell for enkeltpersoner og forskere som leter etter et raskt, effektivt og fleksibelt datamerkingsverktøy.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth er en fullstendig administrert datamerkingstjeneste levert av Amazon Web Services (AWS) som hjelper organisasjoner med å bygge svært nøyaktige opplæringsdatasett for maskinlæringsmodeller.
Den tilbyr en rekke funksjoner, for eksempel automatisk datamerking, innebygde arbeidsflyter og sanntids administrasjon av arbeidsstyrke, for å gjøre merkeprosessen raskere og mer effektiv.
En av nøkkelfunksjonene til SageMaker er muligheten til å lage tilpassede arbeidsflyter som kan skreddersys til spesifikke merkeoppgaver. Dette kan bidra til å redusere tiden og kostnadene som kreves for å merke store datamengder.
I tillegg tilbyr den et innebygd arbeidsstyrkestyringssystem som lar brukere administrere og skalere merkeoppgavene sine med letthet. Den er designet for å være skalerbar og tilpassbar, noe som gjør den til et populært valg for dataforskere og maskinlæringsingeniører.
Konklusjon
Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære om datamerking og dens verktøy. Du kan også være interessert i å lære om dataoppdagelse for å finne verdifulle og skjulte mønstre i data.