Enhver ML-ingeniør ønsker at udvikle en pålidelig og nøjagtig AI-model. Data videnskabsmænd bruger næsten 80 % af deres tidsmærkning og forøgelse af data. Det er derfor, modellens ydeevne afhænger af kvaliteten af de data, der bruges til at træne den.
Da vi har imødekommet virksomhedernes forskellige AI-projektbehov, støder vi på et par spørgsmål, som vores virksomhedskunder ofte stiller os eller kræver klarhed. Så vi besluttede at give en klar reference til, hvordan vores ekspertteam udvikler guldstandard træningsdata for at træne ML-modeller nøjagtigt.
Før vi navigerer i ofte stillede spørgsmål, lad os nedfælde nogle grundlæggende om datamærkning og dens betydning.
Hvad er datamærkning?
Datamærkning er forbehandlingstrinnet til mærkning eller tagging af data, billeder, lyd eller video, for at hjælpe ML-modellerne og sætte dem i stand til at lave præcise forudsigelser.
Datamærkning behøver ikke at være begrænset til den indledende fase af udvikling af maskinlæringsmodeller, men kan fortsætte efter implementeringen for yderligere at forbedre nøjagtigheden af forudsigelserne.
Datamærkning betydning
Ved at mærke dataene baseret på objektklassen er ML-modellen trænet til at identificere lignende klasser af objekter – uden datamærkning – under produktionen.
Datamærkning er et kritisk forbehandlingstrin, der hjælper med at opbygge en nøjagtig model, der pålideligt kan forstå virkelige miljøer. Nøjagtigt mærkede datasæt sikre præcise forudsigelser og algoritmer af høj kvalitet.
Ofte stillede spørgsmål
Her er, som lovet, en klar reference til alle de spørgsmål, du måtte have fejl du kan undgå på et hvilket som helst trin i udviklingens livscyklus.
Hvordan giver du mening med dataene?
Som virksomhed kan du have indsamlet en enorm mængde data, og nu vil du – forhåbentlig – udtrække nøgleindsigt eller værdifuld information fra dataene.
Men uden en klar forståelse af dine projektkrav eller forretningsmål, vil du ikke være i stand til at gøre praktisk brug af træningsdataene. Så begynd ikke at gennemsøge dine data for at finde mønstre eller mening. Gå i stedet ind med et bestemt formål, så du ikke finder løsninger på de forkerte problemer.
Er træningsdata en god repræsentant for produktionsdata? Hvis ikke, hvordan identificerer jeg det?
Selvom du måske ikke har overvejet det, kan de mærkede data, du træner din model på, være væsentligt forskellige fra produktionsmiljøet.
Hvordan identificerer man? Kig efter kontrolskiltene. Din model klarede sig godt i et testmiljø og bemærkelsesværdigt mindre under produktionen.
Løsning?
Kontakt virksomheds- eller domæneeksperterne for at forstå de nøjagtige krav nøjagtigt.
-
Hvordan afbøder man bias?
Den eneste løsning til at afbøde bias er at være proaktiv med at eliminere bias, før de introduceres i din model.
Databias kan være i enhver form – fra ikke-repræsentative datasæt til problemer med feedback-loops. At holde sig ajour med den seneste udvikling og etablere robuste processtandarder og rammer er afgørende for at imødegå de forskellige former for bias.
-
Hvordan prioriterer jeg min annoteringsproces for træningsdata?
Det er et af de mest almindelige spørgsmål, vi bliver stillet – hvilken del af datasættet skal vi prioritere, når vi annoterer? Det er et gyldigt spørgsmål, især når du har store datasæt. Du behøver ikke at kommentere hele sættet.
Du kan bruge avancerede teknikker, der hjælper dig med at vælge en specifik del af dit datasæt og gruppere det, så du kun sender det nødvendige undersæt af data til annotering. På denne måde kan du sende den mest afgørende information om din models succes.
-
Hvordan omgår jeg ekstraordinære tilfælde?
Håndtering af ekstraordinære tilfælde kan være udfordrende for enhver ML-model. Selvom modellen måske fungerer teknisk, kan den måske ikke afskære handlen, når det kommer til at betjene dine forretningsbehov.
Selvom en køretøjsdetekteringsmodel kan identificere køretøjer, er den muligvis ikke i stand til at skelne mellem forskellige typer køretøjer pålideligt. For eksempel – genkendelse af ambulancer fra andre typer varebiler. Kun når modellen kan stole på til at identificere specifikke modeller, kan køretøjsdetekteringsalgoritmen diktere sikkerhedskoderne.For at imødegå denne udfordring, have menneske-i-løkken feedback og overvåget læring er afgørende. Løsningen ligger i at bruge lighedssøgning og filtrering gennem hele datasættet til at samle lignende billeder. Med dette kan du fokusere på kun at kommentere undergruppen af lignende billeder og forbedre det ved hjælp af menneske-i-løkken-metoden.
-
Er der nogle specifikke etiketter, som jeg skal være opmærksom på?
Selvom du måske bliver fristet til at give dine billeder den mest detaljeorienterede mærkning, er det måske ikke altid nødvendigt eller ideelt. Den store mængde tid og omkostninger, det ville tage at give hvert billede et detaljeret niveau af detaljering og præcision, er svært at opnå.
At være overpræskriptiv eller bede om den højeste præcision i dataannotering foreslås, når du har klarhed over modelkravene.
-
Hvordan redegør du for kantsager?
Tag højde for edge-sager, når du forbereder din dataannoteringsstrategi. Først skal du dog forstå, at det er umuligt at forudse enhver kantsag, du måtte støde på. I stedet kan du vælge et variabilitetsområde og en strategi, der kan opdage kantsager, når og når de dukker op og adressere dem til tiden.
-
På hvilken måde kan jeg håndtere data-uklarhed?
Tvetydighed i datasættet er ret almindeligt, og du bør vide, hvordan du håndterer det for præcis annotering. For eksempel kan et billede af et halvmodent æble mærkes som et grønt æble eller et rødt æble.
Nøglen til at løse en sådan tvetydighed har klare instruktioner fra begyndelsen. For det første skal du sikre konstant kommunikation mellem annotatorerne og fageksperterne. Hav en standardregel på plads ved at forudse en sådan tvetydighed og definere standarder, der kan implementeres på tværs af arbejdsstyrken.
-
Er der nogen måder at forbedre modellens ydeevne i produktionen på?
Da testmiljøet og produktionsdataene er forskellige, er der helt sikkert afvigelser i ydeevnen efter nogen tid. Du kan ikke forvente, at en model lærer ting, den ikke blev udsat for under træningen.
Prøv at holde testdataene i overensstemmelse med de skiftende produktionsdata. For eksempel genoptræne din model, involver menneskelige etiketter, forbedre dataene med mere nøjagtige og repræsentative scenarier, og gentest og brug dem i produktionen.
-
Hvem henvender jeg mig til for min annotering af træningsdatabehov?
Enhver virksomhed har noget at vinde ved at udvikle ML-modeller. Ikke alle forretningsenheder er udstyret med teknisk knowhow eller ekspert datamærkningsteams at omdanne rådata til værdifuld indsigt. Du skal kunne bruge det til at opnå en konkurrencefordel.
Selvom en køretøjsdetekteringsmodel kan identificere køretøjer, er den muligvis ikke i stand til at skelne mellem forskellige typer køretøjer pålideligt. For eksempel – genkendelse af ambulancer fra andre typer varebiler. Kun når modellen kan stole på til at identificere specifikke modeller, kan køretøjsdetekteringsalgoritmen diktere sikkerhedskoderne.Selvom der er aspekter, du måske leder efter i en datatræningspartner, er pålidelighed, erfaring og fagkendskab nogle af de tre vigtigste punkter at huske. Overvej disse, før du går ind for en pålidelig tredjepartstjenesteudbyder.
Fører listen over nøjagtige og pålidelige udbydere af datamærkning er Shaip. Vi bruger avancerede analyser, erfaringsteams og emneeksperter til al din mærkning og dataarnnotering behov. Desuden følger vi en standardprocedure, der har hjulpet os med at udvikle top-end annoterings- og mærkningsprojekter for førende virksomheder.
