Az adatcímkézés fontos a gépi tanulási modellek betanításához, amelyek az adatok mintái és trendjei alapján döntenek.
Nézzük meg, miről is szól ez az adatcímkézés, és milyen különféle eszközöket lehet végrehajtani.
Tartalomjegyzék
Mi az adatcímkézés?
Az adatcímkézés az a folyamat, amikor leíró címkéket vagy címkéket rendelnek az adatokhoz, amelyek segítenek azonosítani és kategorizálni azokat. Különféle típusú adatokat foglal magában, például szöveget, képeket, videókat, hangot és egyéb strukturálatlan adatok formáit. A címkézett adatokat ezután a gépi tanulási algoritmusok betanításához használják fel a minták azonosítására és az előrejelzések készítésére.
A címkézés pontossága és minősége nagyban befolyásolhatja az ML modellek teljesítményét. Ember végezheti manuálisan vagy automatizálási eszközök segítségével. Az adatcímkézés fő célja, hogy a strukturálatlan adatokat olyan strukturált formátummá alakítsa át, amely könnyen érthető és a gépek által elemezhető.
Az adatcímkézés jó példája lehet a képfelismerés összefüggésében. Tegyük fel, hogy egy gépi tanulási modellt szeretne megtanítani a macskák és a kutyák felismerésére a képeken.
Ennek érdekében először meg kell jelölnie egy képkészletet „macska” vagy „kutya” jelöléssel, hogy a modell tanulhasson ezekből a címkézett példákból. A címkék képekhez való hozzárendelésének folyamatát adatcímkézésnek nevezzük.
Egy annotátor megtekint minden képet, és manuálisan rendeli hozzá a megfelelő címkét, létrehozva egy címkézett adatkészletet, amely felhasználható a gépi tanulási modell betanításához.
Hogyan működik?
Az adatcímkézés különböző lépésekből áll. Ide tartozik:
Adatgyűjtés
Az adatcímkézési folyamat első lépése a címkézendő adatok összegyűjtése. Ez számos adattípust tartalmazhat, például képeket, szöveget, hangot vagy videót.
Címkézési irányelvek
Az adatok összegyűjtése után címkézési irányelvek jönnek létre, amelyek meghatározzák az adatokhoz rendelendő címkéket vagy címkéket. Ezek az irányelvek segítenek annak biztosításában, hogy a címkézett adatok relevánsak legyenek az aktuális ML-tevékenység szempontjából, és fenntartsák a címkézés következetességét.
Annotáció
Az adatok tényleges címkézését annotátorok vagy címkézők végzik, akik képzettek arra, hogy a címkézési irányelveket alkalmazzák az adatokra. Ezt megtehetik manuálisan az emberek, vagy automatizált folyamatokkal előre meghatározott szabályok és algoritmusok segítségével.
Minőség ellenőrzés
Minőség-ellenőrzési intézkedéseket vezetnek be a címkézett adatok pontosságának javítása érdekében. Ez magában foglalja az IAA mérőszámot, ahol több jegyző címkézi ugyanazt az adatot, és a címkézésüket összehasonlítják a konzisztencia és a minőségbiztosítási ellenőrzések érdekében a címkézési hibák kijavítása érdekében.
Integráció gépi tanulási modellekkel
Az adatok címkézése és a minőség-ellenőrzési intézkedések végrehajtása után a címkézett adatok integrálhatók gépi tanulási modellekkel a képzés és a pontosság javítása érdekében.
Az adatcímkézés különböző megközelítései
Az adatok címkézése többféle módon történhet, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai. Néhány gyakori módszer:
#1. Kézi címkézés
Ez az adatok címkézésének hagyományos technikája, amelyben az egyének manuálisan jegyzik meg az adatokat. Az adatokat a jegyző ellenőrzi, majd a szabványos eljárásoknak megfelelően címkéket vagy címkéket ad hozzá.
#2. Félig felügyelt címkézés
Ez a kézi és az automatizált címkézés kombinációja. Az adatok egy kisebb részét manuálisan kategorizálják, majd a címkéket a gépi tanulási modell betanítására használják, amely automatikusan felcímkézi a fennmaradó adatokat. Lehet, hogy ez a megközelítés nem olyan pontos, mint a kézi címkézés, de hatékonyabb.
#3. Aktív tanulás
Ez az adatcímkézés iteratív megközelítése, ahol a gépi tanulási modell azonosítja azokat az adatpontokat, amelyek tekintetében a legbizonytalanabb, és megkér egy embert, hogy címkézze meg őket.
#4. Transzfer tanulás
Ez a módszer egy olyan tevékenységből vagy tartományból származó, már meglévő címkézett adatokat használ, amelyek az aktuális feladat modelljének betanításához kapcsolódnak. Ha a projektben nincs elég címkézett adat, ez a módszer hasznos lehet.
#5. Crowdsourcing
Ez magában foglalja a címkézési feladat kiszervezését emberek nagy csoportjára egy online platformon keresztül. A csoportos beszerzés költséghatékony módja lehet nagy mennyiségű adat gyors címkézésének, de nehéz ellenőrizni a pontosságot és a konzisztenciát.
#6. Szimuláció alapú címkézés
Ez a megközelítés magában foglalja a számítógépes szimulációk felhasználását egy adott feladathoz címkézett adatok generálására. Hasznos lehet, ha nehéz valós adatokhoz jutni, vagy ha nagy mennyiségű címkézett adatot kell gyorsan előállítani.
Mindegyik módszernek megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Ez a projekt konkrét követelményeitől és a címkézési feladat céljaitól függ.
Az adatcímkézés gyakori típusai
- Képcímkézés
- Videó címkézése
- Hangcímkézés
- Szöveges címkézés
- Érzékelő címkézés
- 3D címkézés
A különböző típusú adatokhoz és feladatokhoz különböző típusú adatcímkézést használnak.
Például a képcímkézést általában objektumészlelésre, míg a szöveges címkézést természetes nyelvi feldolgozási feladatokra használják.
Az audiocímkézés beszédfelismerésre vagy érzelemfelismerésre, a szenzorcímkézés pedig a dolgok internete (IoT) alkalmazásokhoz használható.
A 3D címkézést olyan feladatokhoz használják, mint az autonóm járműfejlesztés vagy a virtuális valóság alkalmazások.
Az adatcímkézéssel kapcsolatos legjobb gyakorlatok
#1. Határozzon meg világos irányelveket
Az adatok címkézésére vonatkozóan egyértelmű iránymutatásokat kell megállapítani. Ezeknek az irányelveknek tartalmazniuk kell a címkék definícióit, példákat a címkék alkalmazására, valamint útmutatást a kétértelmű esetek kezelésére.
#2. Használjon több annotátort
A pontosság javítható, ha különböző annotátorok ugyanazokat az adatokat címkézik. A jegyzők közötti megállapodás (IAA) mérőszámai felhasználhatók a különböző jegyzők közötti egyetértés szintjének felmérésére.
#3. Használjon szabványos eljárást
Egy meghatározott folyamatot kell követni az adatok címkézésére, hogy biztosítsák a konzisztenciát a különböző annotátorok és címkézési feladatok között. A folyamatnak tartalmaznia kell egy felülvizsgálati folyamatot a címkézett adatok minőségének ellenőrzésére.
#4. Minőség ellenőrzés
A minőség-ellenőrzési intézkedések, például a rendszeres felülvizsgálatok, a keresztellenőrzés és az adatmintavétel elengedhetetlenek a címkézett adatok pontosságának és megbízhatóságának biztosításához.
#5. Többféle adat címkézése
A címkézendő adatok kiválasztásakor fontos, hogy olyan változatos mintát válasszunk, amely az adatok teljes körét reprezentálja, amellyel a modell dolgozni fog. Ez magában foglalhat különböző forrásokból származó adatokat, eltérő jellemzőkkel és forgatókönyvek széles körét lefedve.
#6. Figyelje és frissítse a címkéket
A gépi tanulási modell javulásával szükség lehet a címkézett adatok frissítésére és finomítására. Fontos, hogy figyelemmel kísérje a teljesítményét, és szükség szerint frissítse a címkéket.
Használati esetek
Az adatcímkézés kritikus lépés a gépi tanulási és adatelemzési projektekben. Íme néhány gyakori adatcímkézési eset:
- Kép- és videófelismerés
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Autonóm járművek
- Csalások felderítése
- Érzelemelemzés
- Orvosi diagnózis
Ez csak néhány példa az adatcímkézés felhasználási eseteire. A gépi tanulás vagy adatelemzés minden olyan alkalmazása, amely osztályozást vagy előrejelzést foglal magában, előnyös lehet a címkézett adatok használatából.
Számos adatcímkéző eszköz érhető el az interneten, amelyek mindegyike saját funkcióval és képességekkel rendelkezik. És itt összefoglaltuk az adatcímkézés legjobb eszközeinek listáját.
Label Studio
A Label Studio a Heartex által kifejlesztett nyílt forráskódú adatcímkéző eszköz, amely számos megjegyzési felületet biztosít szöveges, képi, hang- és videoadatokhoz. Ez az eszköz rugalmasságáról és könnyű használatáról ismert.
Úgy tervezték, hogy gyorsan telepíthető legyen, és egyedi felhasználói felületek vagy előre elkészített címkézősablonok készítésére használható. Ez megkönnyíti a felhasználók számára, hogy egyéni megjegyzési feladatokat és munkafolyamatokat hozzanak létre a fogd és vidd felület segítségével.
A Label Studio egy sor integrációs lehetőséget is kínál, beleértve a webhookot, a Python SDK-t és az API-t, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy zökkenőmentesen integrálják az eszközt az ML/AI-folyamatba.
Két kiadásban érhető el – Community és Enterprise.
A közösségi kiadás ingyenesen letölthető, és bárki használhatja. Alapvető funkciókkal rendelkezik, és korlátozott számú felhasználót és projektet támogat. Míg az Enterprise kiadás egy fizetős verzió, amely támogatja a nagyobb csapatokat és a bonyolultabb használati eseteket.
Címke doboz
A Label box egy felhőalapú adatcímkéző platform, amely hatékony eszközkészletet biztosít az adatkezeléshez, adatcímkézéshez és gépi tanuláshoz. A Labelbox egyik legfontosabb előnye a mesterséges intelligencia által támogatott címkézési képessége, amely elősegíti az adatcímkézési folyamat felgyorsítását és a címkézés pontosságának javítását.
Testreszabható adatmotort kínál, amelynek célja, hogy segítse az adattudományi csapatokat abban, hogy gyorsan és hatékonyan állítsanak elő kiváló minőségű képzési adatokat a gépi tanulási modellekhez.
Key Labs
A Keylabs egy másik kiváló adatcímkézési platform, amely fejlett funkciókat és felügyeleti rendszereket kínál a kiváló minőségű annotációs szolgáltatások nyújtásához. A Keylabs beállítható és támogatható a helyszínen, és felhasználói szerepkörök és engedélyek rendelhetők hozzá általában minden egyes projekthez vagy platformhoz.
A nagy adatkészletek kezelésében a hatékonyság és a pontosság veszélyeztetése nélkül ismert. Támogatja a különféle annotációs funkciókat, például a z-sorrendet, a szülő/gyermek kapcsolatokat, az objektumok idővonalait, az egyedi vizuális identitást és a metaadatok létrehozását.
A KeyLabs másik kulcsfontosságú jellemzője a csapatmenedzsment és az együttműködés támogatása. Szerepalapú hozzáférés-vezérlést, valós idejű tevékenységfigyelést, valamint beépített üzenetküldő és visszajelzési eszközöket kínál a csapatok hatékonyabb együttműködéséhez.
A meglévő megjegyzések is feltölthetők a platformra. A Keylabs ideális egyének és kutatók számára, akik gyors, hatékony és rugalmas adatcímkéző eszközt keresnek.
Amazon SageMaker Ground Truth
Az Amazon SageMaker Ground Truth az Amazon Web Services (AWS) által nyújtott, teljesen felügyelt adatcímkézési szolgáltatás, amely segít a szervezeteknek rendkívül pontos képzési adatkészletek létrehozásában a gépi tanulási modellekhez.
Számos funkciót kínál, például automatikus adatcímkézést, beépített munkafolyamatokat és valós idejű munkaerő-kezelést, hogy a címkézési folyamatot gyorsabbá és hatékonyabbá tegye.
A SageMaker egyik legfontosabb jellemzője, hogy egyedi munkafolyamatokat hozhat létre, amelyek az adott címkézési feladatokhoz szabhatók. Ez csökkentheti a nagy mennyiségű adat címkézéséhez szükséges időt és költséget.
Ezenkívül beépített munkaerő-menedzsment rendszert kínál, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyedén kezeljék és méretezzék címkézési feladataikat. Úgy tervezték, hogy méretezhető és testreszabható legyen, így az adattudósok és a gépi tanulással foglalkozó mérnökök népszerű választása.
Következtetés
Remélem, hasznosnak találta ezt a cikket az adatcímkézés és annak eszközei megismerésében. Érdekelheti az adatfelderítést is, hogy értékes és rejtett mintákat találjon az adatokban.