Jokainen ML-insinööri haluaa kehittää luotettavan ja tarkan tekoälymallin. Data tiedemiehet kuluttavat lähes 80% ajastaan tietojen merkitsemiseen ja täydentämiseen. Siksi mallin suorituskyky riippuu sen harjoittamiseen käytetyn datan laadusta.
Kun olemme palvelleet yritysten monipuolisia tekoälyprojektien tarpeita, törmäämme muutamaan kysymykseen, joita yritysasiakkaamme usein kysyvät meiltä tai vaativat selkeyttä. Niinpä päätimme tarjota valmiin referenssin siitä, kuinka asiantuntijatiimimme kehittää kultastandardin mukaista koulutusdataa kouluttaaksemme ML-malleja tarkasti.
Ennen kuin siirrymme usein kysyttyihin kysymyksiin, esitellään joitakin tietojen merkitsemisen perusteet ja sen merkitys.
Mitä on datamerkintä?
Tietojen merkitseminen on tietojen merkitsemisen tai merkitsemisen esikäsittelyvaihe, kuten kuvia, ääntä tai videota, auttamaan ML-malleja ja antaa heille mahdollisuuden tehdä tarkkoja ennusteita.
Tietojen merkitsemisen ei tarvitse rajoittua koneoppimismallin kehityksen alkuvaiheeseen, vaan sitä voidaan jatkaa käyttöönoton jälkeen ennusteiden tarkkuuden parantamiseksi.
Tietojen merkitsemisen tärkeys
Objektiluokan perusteella merkitsemällä tiedot, ML-malli on koulutettu tunnistamaan samanlaiset objektiluokat – ilman tietojen merkitseminen -tuotannon aikana.
Tietojen merkitseminen on kriittinen esikäsittelyvaihe, joka auttaa rakentamaan tarkan mallin, joka voi luotettavasti ymmärtää todellisia ympäristöjä. Tarkasti merkityt tietojoukot varmistaa tarkat ennusteet ja korkealaatuiset algoritmit.
Yleisiä kysymyksiä
Tässä, kuten luvattiin, on valmis viite kaikkiin kysymyksiisi, joita sinulla saattaa olla virheitä, joita voit välttää missä tahansa kehitysvaiheen elinkaaren aikana.
Miten ymmärrät datan?
Yrityksenä olet ehkä kerännyt valtavan määrän dataa, ja nyt haluat – toivottavasti – poimia tiedoista keskeisiä oivalluksia tai arvokasta tietoa.
Mutta ilman selkeää ymmärrystä projektisi vaatimuksista tai liiketoimintatavoitteista et voi hyödyntää koulutustietoja käytännössä. Älä siis ala seuloa tietojasi löytääksesi malleja tai merkityksiä. Mene sen sijaan sisään tietyllä tarkoituksella, jotta et löydä ratkaisuja vääriin ongelmiin.
Edustaako koulutusdata hyvin tuotantotietoja? Jos ei, miten tunnistan sen?
Vaikka et ehkä olisi harkinnut sitä, merkityt tiedot, joihin harjoitat malliasi, voivat poiketa merkittävästi tuotantoympäristöstä.
Kuinka tunnistaa? Etsi ilmaisimia. Mallisi toimi hyvin testiympäristössä ja huomattavasti vähemmän tuotannon aikana.
Ratkaisu?
Ota yhteyttä yrityksen tai toimialueen asiantuntijoihin ymmärtääksesi tarkat vaatimukset tarkasti.
-
Kuinka vähentää ennakkoluuloja?
Ainoa ratkaisu harhaanjohtamisen lieventämiseen on olla aktiivinen ja poistaa harhaa ennen kuin ne otetaan käyttöön mallissasi.
Tietojen harha voi olla missä tahansa muodossa – epäedustavista tietojoukoista palautesilmukoiden ongelmiin. Pysyminen ajan tasalla viimeisimmästä kehityksestä ja vahvojen prosessistandardien ja -kehyksen luominen on olennaista erilaisten harhojen torjumiseksi.
-
Kuinka priorisoin harjoitustietojen merkintäprosessini?
Se on yksi yleisimmistä meiltä kysytyistä kysymyksistä – mikä tietojoukon osa meidän tulisi priorisoida huomautuksia tehtäessä? Se on pätevä kysymys, varsinkin kun sinulla on suuria tietojoukkoja. Sinun ei tarvitse merkitä koko sarjaa.
Voit käyttää kehittyneitä tekniikoita, joiden avulla voit valita tietyn osan tietojoukostasi ja ryhmitellä sen niin, että lähetät vain vaaditun osajoukon tietoja huomautuksia varten. Tällä tavalla voit lähettää tärkeimmät tiedot mallisi menestyksestä.
-
Miten voin kiertää poikkeustapaukset?
Poikkeustapausten käsitteleminen voi olla haastavaa jokaiselle ML-mallille. Vaikka malli saattaa toimia teknisesti, se ei välttämättä leikkaa sopimusta yrityksesi tarpeiden palvelemisessa.
Vaikka ajoneuvontunnistusmalli pystyy tunnistamaan ajoneuvot, se ei ehkä pysty erottamaan erityyppisiä ajoneuvoja luotettavasti. Esimerkiksi – ambulanssien tunnistaminen muuntyyppisistä pakettiautoista. Ajoneuvon tunnistusalgoritmi voi sanella turvakoodit vain silloin, kun malliin voidaan luottaa tiettyjen mallien tunnistamisessa.Vastatakseen tähän haasteeseen, ottaa ihminen silmukassa palaute ja ohjattu oppiminen ovat tärkeitä. Ratkaisu on käyttää samankaltaisuushakua ja suodattaa koko tietojoukon läpi samanlaisten kuvien keräämiseksi. Tämän avulla voit keskittyä merkitsemään vain samankaltaisten kuvien osajoukkoa ja tehostaa sitä käyttämällä ihmissilmukan menetelmää.
-
Onko olemassa erityisiä merkintöjä, jotka minun pitäisi olla tietoisia?
Vaikka saatat tuntea kiusausta tarjota kuvillesi yksityiskohtaisimmat merkinnät, se ei välttämättä ole aina välttämätöntä tai ihanteellinen. On vaikea saavuttaa sitä valtavaa aikaa ja kustannuksia, joka kuluisi, jotta jokaiseen kuvaan saadaan yksityiskohtia ja tarkkuutta.
Liiallista ohjelmointia tai korkeimman tarkkuuden pyytämistä tietojen merkinnöissä suositellaan, kun mallin vaatimukset ovat selkeitä.
-
Miten otat huomioon reunatapaukset?
Ota huomioon reunatapaukset, kun valmistelet datamerkintästrategiaasi. Ensin sinun on kuitenkin ymmärrettävä, että on mahdotonta ennakoida jokaista kohtaamaasi reunatapausta. Sen sijaan voit valita vaihtelevuusalueen ja strategian, joka voi löytää reunatapaukset aina kun niitä ilmaantuu ja puuttua niihin ajoissa.
-
Millä tavalla voin hallita tietojen epäselvyyttä?
Tietojoukon epäselvyydet ovat melko yleisiä, ja sinun pitäisi tietää, kuinka käsitellä sitä tarkan huomautuksen saamiseksi. Esimerkiksi puolikypsän omenan kuva voidaan merkitä vihreäksi tai punaiseksi omenaksi.
Avain tällaisen epäselvyyden ratkaisemiseen sisältää selkeät ohjeet alusta alkaen. Ensinnäkin, varmista jatkuva kommunikointi kommentoijien ja aiheen asiantuntijoiden välillä. Ota käyttöön vakiosääntö ennakoimalla tällaista epäselvyyttä ja määrittelemällä standardeja, jotka voidaan ottaa käyttöön koko työvoimassa.
-
Onko olemassa keinoja parantaa mallin suorituskykyä tuotannossa?
Koska testausympäristö ja tuotantotiedot vaihtelevat, suorituskyvyssä saattaa ilmetä poikkeamia jonkin ajan kuluttua. Et voi odottaa mallin oppivan asioita, joille se ei ollut alttiina harjoittelun aikana.
Yritä pitää testaustiedot sopusoinnussa muuttuvien tuotantotietojen kanssa. Esimerkiksi kouluta mallisi uudelleen, osallistu ihmisten leimaajia, parantaa tietoja tarkemmilla ja edustavammilla skenaarioilla sekä testata uudelleen ja käyttää niitä tuotannossa.
-
Kenen puoleen käännyn harjoitustietotarpeideni annotaatiossa?
Jokaisella yrityksellä on jotain hyötyä ML-mallien kehittämisestä. Kaikilla liiketoimintayksiköillä ei ole teknistä osaamista tai asiantuntijaa tietojen merkintätiimit muuttaa raakadata arvokkaaksi oivallukseksi. Sinun pitäisi pystyä käyttämään sitä kilpailuedun saamiseksi.
Vaikka ajoneuvontunnistusmalli pystyy tunnistamaan ajoneuvot, se ei ehkä pysty erottamaan erityyppisiä ajoneuvoja luotettavasti. Esimerkiksi – ambulanssien tunnistaminen muuntyyppisistä pakettiautoista. Ajoneuvon tunnistusalgoritmi voi sanella turvakoodit vain silloin, kun malliin voidaan luottaa tiettyjen mallien tunnistamisessa.Vaikka on näkökohtia, saatat etsiä tietokoulutuskumppania, luotettavuus, kokemus ja aihetieto ovat kolme tärkeintä muistaa. Harkitse näitä ennen kuin etsit luotettavaa kolmannen osapuolen palveluntarjoajaa.
Listan kärjessä tarkkoja ja luotettavia tiedonmerkintäpalveluntarjoajia on Shaip. Käytämme edistyneitä analytiikkaa, kokemusryhmiä ja aiheen asiantuntijoita kaikissa merkinnöissäsi ja tietojen merkintä tarpeisiin. Lisäksi noudatamme vakiomenettelyä, joka on auttanut meitä kehittämään huippuluokan merkintä- ja merkintäprojekteja johtaville yrityksille.
