Každý ML inženýr chce vyvinout spolehlivý a přesný model umělé inteligence. Data vědci utrácejí téměř 80% jejich označení času a rozšiřování dat. To je důvod, proč výkon modelu závisí na kvalitě dat použitých k jeho trénování.
Vzhledem k tomu, že uspokojujeme různorodé potřeby podniků v oblasti AI projektů, setkáváme se s několika otázkami, na které se nás naši obchodní klienti často ptají nebo vyžadují ujasnění. Rozhodli jsme se tedy poskytnout připravenou referenci o tom, jak náš expertní tým vyvíjí trénovací data zlatého standardu pro přesné trénování ML modelů.
Než budeme procházet často kladenými otázkami, pojďme si některé položit základy označování dat a její důležitost.
Co je označování dat?
Označování dat je krok předzpracování při označování nebo označování dat, jako jsou obrázky, zvuk nebo video, které pomáhají modelům ML a umožnit jim dělat přesné předpovědi.
Označování dat se nemusí omezovat na počáteční fázi vývoje modelu strojového učení, ale může pokračovat i po nasazení, aby se dále zlepšila přesnost předpovědí.
Význam označování dat
Označením dat na základě třídy objektů je model ML trénován tak, aby identifikoval podobné třídy objektů – bez označování dat – při výrobě.
Označování dat je kritickým krokem předzpracováním, který pomáhá vytvořit přesný model, který dokáže spolehlivě porozumět reálnému prostředí. Přesně označené datové sady zajistit přesné předpovědi a vysoce kvalitní algoritmy.
Často kladené otázky
Zde, jak jsme slíbili, je připraven odkaz na všechny otázky, které byste mohli mít chyby, kterým se můžete vyhnout v jakékoli fázi životního cyklu vývoje.
Jak dáváte datům smysl?
Jako firma jste možná shromáždili obrovské množství dat a nyní chcete – doufejme – z dat získat klíčové poznatky nebo cenné informace.
Ale bez jasného pochopení požadavků vašeho projektu nebo obchodních cílů nebudete schopni prakticky využít školicí data. Nezačínejte tedy prosévat svá data, abyste našli vzorce nebo význam. Místo toho jděte s určitým cílem, abyste nenašli řešení špatných problémů.
Jsou tréninková data dobrým zástupcem výrobních dat? Pokud ne, jak to poznám?
Ačkoli jste o tom možná neuvažovali, označená data, na kterých trénujete svůj model, se mohou výrazně lišit od produkčního prostředí.
Jak identifikovat? Hledejte varovné signály. Váš model fungoval dobře v testovacím prostředí a výrazně méně během výroby.
Řešení?
Chcete-li přesně porozumět přesným požadavkům, dotkněte se základny s odborníky na obchod nebo doménu.
-
Jak zmírnit zaujatost?
Jediným řešením pro zmírnění zkreslení je být proaktivní při odstraňování zkreslení předtím, než budou zavedeny do vašeho modelu.
Zkreslení dat může být v jakékoli formě – od nereprezentativních datových sad po problémy se zpětnovazebními smyčkami. Abychom čelili různým formám zkreslení, je nezbytné držet krok s nejnovějším vývojem a zavést robustní procesní standardy a rámec.
-
Jak upřednostním proces anotace tréninkových dat?
Je to jedna z nejčastějších otázek, které dostáváme – kterou část datové sady bychom měli při anotaci upřednostnit? Je to platná otázka, zvláště když máte velké datové sady. Nemusíte anotovat celou sadu.
Můžete použít pokročilé techniky, které vám pomohou vybrat konkrétní část vaší datové sady a seskupovat ji, abyste k anotaci odeslali pouze požadovanou podmnožinu dat. Tímto způsobem můžete odeslat nejdůležitější informace o úspěchu vašeho modelu.
-
Jak obejít výjimečné případy?
Řešení výjimečných případů může být náročné pro každý model ML. I když tento model může fungovat technicky, nemusí zrušit dohodu, pokud jde o uspokojování vašich obchodních potřeb.
Přestože model detekce vozidel dokáže identifikovat vozidla, nemusí být schopen spolehlivě rozlišit různé typy vozidel. Například – rozpoznání sanitek od jiných typů dodávek. Pouze když se lze na model spolehnout při identifikaci konkrétních modelů, může algoritmus detekce vozidla diktovat bezpečnostní kódy.Chcete-li čelit této výzvě, mít human-in-the-loop zpětná vazba a učení pod dohledem je zásadní. Řešení spočívá v použití podobnostního vyhledávání a filtrování přes celou datovou sadu ke shromáždění podobných obrázků. Díky tomu se můžete zaměřit na anotaci pouze podmnožiny podobných obrázků a vylepšit ji pomocí metody human-in-the-loop.
-
Existují nějaké konkrétní štítky, kterých si musím být vědom?
I když můžete být v pokušení poskytnout svým obrázkům popisky s nejpodrobnějšími detaily, nemusí to být vždy nutné nebo ideální. Je těžké dosáhnout obrovského množství času a nákladů, které by bylo zapotřebí k tomu, aby každý obrázek získal zrnitou úroveň detailů a přesnosti.
Pokud máte jasno v požadavcích modelu, doporučujeme být příliš normativní nebo požadovat co nejvyšší přesnost v anotaci dat.
-
Jak zaúčtujete okrajové případy?
Při přípravě strategie anotací dat zohledněte okrajové případy. Nejprve však musíte pochopit, že je nemožné předvídat každý okrajový případ, se kterým se můžete setkat. Místo toho si můžete vybrat rozsah variability a strategii, která dokáže objevit okrajové případy, jakmile se objeví, a včas je řešit.
-
Jakým způsobem mohu spravovat nejednoznačnost dat?
Nejednoznačnost v datové sadě je poměrně běžná a měli byste vědět, jak se s ní vypořádat, abyste získali přesnou anotaci. Například obrázek napůl zralého jablka by mohl být označen jako zelené jablko nebo červené jablko.
Klíč k vyřešení takové nejasnosti má od začátku jasné pokyny. Nejprve zajistěte neustálou komunikaci mezi anotátory a odborníky na dané téma. Mějte zavedeno standardní pravidlo předvídáním takové nejednoznačnosti a definováním standardů, které lze implementovat napříč pracovní silou.
-
Existují nějaké způsoby, jak zvýšit výkon modelu ve výrobě?
Vzhledem k tomu, že testovací prostředí a produkční data se liší, musí po určité době dojít k odchylkám ve výkonu. Nemůžete očekávat, že se modelka naučí věci, kterým nebyla vystavena během tréninku.
Pokuste se udržet testovací data v souladu s měnícími se výrobními daty. Například přeškolte svůj model, zapojte lidské štítkovače, vylepšit data přesnějšími a reprezentativnějšími scénáři a znovu je otestovat a použít ve výrobě.
-
Na koho se mám obrátit s žádostí o anotaci potřeb školicích dat?
Každý podnik má něco získat z vývoje modelů ML. Ne každý podnikatelský subjekt je vybaven technickým know-how nebo odborníkem týmy pro označování dat transformovat nezpracovaná data na cenné poznatky. Měli byste být schopni jej využít k získání konkurenční výhody.
Přestože model detekce vozidel dokáže identifikovat vozidla, nemusí být schopen spolehlivě rozlišit různé typy vozidel. Například – rozpoznání sanitek od jiných typů dodávek. Pouze když se lze na model spolehnout při identifikaci konkrétních modelů, může algoritmus detekce vozidla diktovat bezpečnostní kódy.I když existují aspekty, které byste mohli hledat u partnera pro školení dat, spolehlivost, zkušenosti a znalosti předmětu jsou některé ze tří hlavních bodů, které je třeba si zapamatovat. Zvažte je předtím, než vyhledáte spolehlivého poskytovatele služeb třetí strany.
Vedení seznamu přesným a spolehlivým poskytovatelem služeb označování dat je Shaip. Používáme pokročilé analýzy, zkušené týmy a odborníky na předmět pro veškeré vaše označování a štítkování anotace dat potřeby. Navíc dodržujeme standardní postup, který nám pomohl vyvinout špičkové projekty anotací a štítkování pro přední podniky.
