Κάθε Μηχανικός ML θέλει να αναπτύξει ένα αξιόπιστο και ακριβές μοντέλο AI. Δεδομένα οι επιστήμονες ξοδεύουν σχεδόν 80% της χρονικής τους επισήμανσης και αύξησης των δεδομένων. Γι' αυτό η απόδοση του μοντέλου εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευσή του.
Καθώς ανταποκρινόμαστε στις διαφορετικές ανάγκες έργων τεχνητής νοημοσύνης των επιχειρήσεων, συναντάμε μερικές ερωτήσεις που μας κάνουν συχνά οι επιχειρηματικοί πελάτες μας ή απαιτούν σαφήνεια. Αποφασίσαμε λοιπόν να παρέχουμε μια έτοιμη αναφορά για τον τρόπο με τον οποίο η ομάδα ειδικών μας αναπτύσσει δεδομένα εκπαίδευσης χρυσών προδιαγραφών για την ακριβή εκπαίδευση των μοντέλων ML.
Πριν πλοηγηθούμε στις Συχνές Ερωτήσεις, ας αναφέρουμε μερικές βασικά στοιχεία της επισήμανσης δεδομένων και τη σημασία του.
Τι είναι η επισήμανση δεδομένων;
Η επισήμανση δεδομένων είναι το βήμα προεπεξεργασίας της επισήμανσης ή της επισήμανσης δεδομένων, όπως εικόνες, ήχος ή βίντεο, για να βοηθήσετε τα μοντέλα ML και να τους δώσει τη δυνατότητα να κάνουν ακριβείς προβλέψεις.
Η επισήμανση δεδομένων δεν χρειάζεται να περιορίζεται στο αρχικό στάδιο της ανάπτυξης μοντέλου μηχανικής μάθησης, αλλά μπορεί να συνεχιστεί μετά την ανάπτυξη για να βελτιώσει περαιτέρω την ακρίβεια των προβλέψεων.
Σημασία επισήμανσης δεδομένων
Ονομάζοντας τα δεδομένα με βάση την κλάση αντικειμένων, το μοντέλο ML εκπαιδεύεται για να αναγνωρίζει παρόμοιες κατηγορίες αντικειμένων – χωρίς επισήμανση δεδομένων – κατά την παραγωγή.
Η επισήμανση δεδομένων είναι ένα κρίσιμο βήμα προεπεξεργασίας που βοηθά στη δημιουργία ενός ακριβούς μοντέλου που μπορεί να κατανοήσει αξιόπιστα τα περιβάλλοντα του πραγματικού κόσμου. Ακριβώς επισημασμένα σύνολα δεδομένων εξασφαλίζουν ακριβείς προβλέψεις και αλγόριθμους υψηλής ποιότητας.
Συχνές ερωτήσεις
Εδώ, όπως υποσχέθηκε, είναι μια έτοιμη αναφορά για όλες τις ερωτήσεις που μπορεί να έχετε και το λάθη που μπορείτε να αποφύγετε σε οποιοδήποτε στάδιο του κύκλου ζωής της ανάπτυξης.
Πώς αντιλαμβάνεστε τα δεδομένα;
Ως επιχείρηση, μπορεί να έχετε συλλέξει τεράστιο όγκο δεδομένων και τώρα θέλετε – ελπίζουμε – να εξάγετε βασικές πληροφορίες ή πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα.
Ωστόσο, χωρίς σαφή κατανόηση των απαιτήσεων του έργου σας ή των επιχειρηματικών στόχων σας, δεν θα μπορείτε να κάνετε πρακτική χρήση των δεδομένων εκπαίδευσης. Επομένως, μην αρχίσετε να ψάχνετε τα δεδομένα σας για να βρείτε μοτίβα ή νόημα. Αντίθετα, μπείτε με συγκεκριμένο σκοπό, ώστε να μην βρείτε λύσεις σε λάθος προβλήματα.
Τα δεδομένα εκπαίδευσης αντιπροσωπεύουν καλά τα δεδομένα παραγωγής; Εάν όχι, πώς μπορώ να το αναγνωρίσω;
Αν και μπορεί να μην το είχατε σκεφτεί, τα δεδομένα με ετικέτα στα οποία εκπαιδεύετε το μοντέλο σας μπορεί να διαφέρουν σημαντικά από το περιβάλλον παραγωγής.
Πώς να αναγνωρίσετε; Ψάξτε για τα ενδεικτικά σημάδια. Το μοντέλο σας είχε καλή απόδοση σε περιβάλλον δοκιμής και αξιοσημείωτα μικρότερη κατά την παραγωγή.
Λύση?
Αγγίξτε τη βάση με τους ειδικούς της επιχείρησης ή του τομέα για να κατανοήσετε με ακρίβεια τις ακριβείς απαιτήσεις.
-
Πώς να μετριαστεί η προκατάληψη;
Η μόνη λύση για τον μετριασμό της μεροληψίας είναι να είστε προνοητικοί στην εξάλειψη της μεροληψίας προτού εισαχθούν στο μοντέλο σας.
Η μεροληψία δεδομένων μπορεί να έχει οποιαδήποτε μορφή – από μη αντιπροσωπευτικά σύνολα δεδομένων έως προβλήματα με τους βρόχους ανάδρασης. Το να ενημερώνεστε για τις πιο πρόσφατες εξελίξεις και να καθιερώνετε σταθερά πρότυπα και πλαίσιο διαδικασίας είναι απαραίτητο για την αντιμετώπιση των διαφορετικών μορφών μεροληψίας.
-
Πώς δίνω προτεραιότητα στη διαδικασία σχολιασμού των δεδομένων εκπαίδευσης;
Είναι μια από τις πιο συνηθισμένες ερωτήσεις που μας κάνουν – ποιο μέρος του συνόλου δεδομένων πρέπει να δίνουμε προτεραιότητα κατά τον σχολιασμό; Είναι μια έγκυρη ερώτηση, ειδικά όταν έχετε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Δεν χρειάζεται να σχολιάσετε ολόκληρο το σετ.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε προηγμένες τεχνικές που σας βοηθούν να επιλέξετε ένα συγκεκριμένο τμήμα του συνόλου δεδομένων σας και να το ομαδοποιήσετε έτσι ώστε να στέλνετε μόνο το απαιτούμενο υποσύνολο δεδομένων για σχολιασμό. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να στείλετε τις πιο κρίσιμες πληροφορίες σχετικά με την επιτυχία του μοντέλου σας.
-
Πώς μπορώ να αντιμετωπίσω εξαιρετικές περιπτώσεις;
Η αντιμετώπιση εξαιρετικών περιπτώσεων μπορεί να είναι πρόκληση για κάθε μοντέλο ML. Παρόλο που το μοντέλο μπορεί να λειτουργεί τεχνικά, μπορεί να μην κόψει τη συμφωνία όσον αφορά την εξυπηρέτηση των αναγκών της επιχείρησής σας.
Αν και ένα μοντέλο ανίχνευσης οχήματος μπορεί να αναγνωρίσει οχήματα, ενδέχεται να μην μπορεί να διαφοροποιήσει αξιόπιστα τους διάφορους τύπους οχημάτων. Για παράδειγμα – αναγνώριση ασθενοφόρων από άλλους τύπους φορτηγών. Μόνο όταν μπορεί να βασιστεί κανείς στο μοντέλο για τον προσδιορισμό συγκεκριμένων μοντέλων, ο αλγόριθμος ανίχνευσης οχήματος υπαγορεύει τους κωδικούς ασφαλείας.Για να αντιμετωπίσουμε αυτή την πρόκληση, έχοντας άνθρωπος στη θηλιά η ανατροφοδότηση και η εποπτευόμενη μάθηση είναι ζωτικής σημασίας. Η λύση έγκειται στη χρήση αναζήτησης ομοιότητας και φιλτραρίσματος σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων για τη συλλογή παρόμοιων εικόνων. Με αυτό, μπορείτε να εστιάσετε στον σχολιασμό μόνο του υποσυνόλου παρόμοιων εικόνων και να το βελτιώσετε χρησιμοποιώντας τη μέθοδο "human-in-the-loop".
-
Υπάρχουν συγκεκριμένες ετικέτες που πρέπει να γνωρίζω;
Αν και μπορεί να μπείτε στον πειρασμό να παρέχετε την πιο προσανατολισμένη στη λεπτομέρεια ετικέτα για τις εικόνες σας, μπορεί να μην είναι πάντα απαραίτητη ή ιδανική. Ο τεράστιος χρόνος και το κόστος που θα χρειαζόταν για να προσδώσει σε κάθε εικόνα ένα λεπτομερές επίπεδο λεπτομέρειας και ακρίβειας είναι δύσκολο να επιτευχθεί.
Το να είστε υπερβολικά ρυθμιστικοί ή να ζητάτε την υψηλότερη ακρίβεια στον σχολιασμό δεδομένων προτείνεται όταν έχετε σαφήνεια στις απαιτήσεις του μοντέλου.
-
Πώς υπολογίζετε τις ακραίες θήκες;
Λάβετε υπόψη τις περιπτώσεις αιχμής κατά την προετοιμασία της στρατηγικής σχολιασμού δεδομένων. Πρώτα, ωστόσο, πρέπει να καταλάβετε ότι είναι αδύνατο να προβλέψετε κάθε περίπτωση που μπορεί να συναντήσετε. Αντίθετα, μπορείτε να επιλέξετε ένα εύρος μεταβλητότητας και μια στρατηγική που μπορεί να ανακαλύπτει περιστατικά αιχμής όταν και όταν εμφανίζονται και να τα αντιμετωπίζει εγκαίρως.
-
Με ποιον τρόπο μπορώ να διαχειριστώ την ασάφεια των δεδομένων;
Η ασάφεια στο σύνολο δεδομένων είναι αρκετά συνηθισμένη και θα πρέπει να γνωρίζετε πώς να την αντιμετωπίσετε για ακριβή σχολιασμό. Για παράδειγμα, μια εικόνα ενός ημίωρου μήλου θα μπορούσε να χαρακτηριστεί ως πράσινο μήλο ή κόκκινο μήλο.
Το κλειδί για την επίλυση μιας τέτοιας ασάφειας έχει ξεκάθαρες οδηγίες από την αρχή. Πρώτον, εξασφαλίστε συνεχή επικοινωνία μεταξύ των σχολιαστών και των ειδικών του θέματος. Εφαρμόστε έναν τυπικό κανόνα προβλέποντας τέτοια ασάφεια και ορίζοντας πρότυπα που μπορούν να εφαρμοστούν σε όλο το εργατικό δυναμικό.
-
Υπάρχουν τρόποι βελτίωσης της απόδοσης του μοντέλου στην παραγωγή;
Εφόσον το περιβάλλον δοκιμών και τα δεδομένα παραγωγής διαφέρουν, είναι βέβαιο ότι θα υπάρξουν αποκλίσεις στην απόδοση μετά από κάποιο χρονικό διάστημα. Δεν μπορείτε να περιμένετε από ένα μοντέλο να μάθει πράγματα στα οποία δεν είχε εκτεθεί κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.
Προσπαθήστε να διατηρήσετε τα δεδομένα δοκιμών σε αρμονία με τα μεταβαλλόμενα δεδομένα παραγωγής. Για παράδειγμα, επανεκπαιδεύστε το μοντέλο σας, συμμετάσχετε ανθρώπινες ετικέτες, βελτιώστε τα δεδομένα με πιο ακριβή και αντιπροσωπευτικά σενάρια και δοκιμάστε ξανά και χρησιμοποιήστε τα στην παραγωγή.
-
Σε ποιον απευθύνομαι για τον σχολιασμό των αναγκών δεδομένων εκπαίδευσης;
Κάθε επιχείρηση έχει κάτι να κερδίσει από την ανάπτυξη μοντέλων ML. Δεν είναι κάθε επιχειρηματική οντότητα εξοπλισμένη με τεχνική τεχνογνωσία ή ειδικούς ομάδες επισήμανσης δεδομένων να μετατρέψει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε πολύτιμες πληροφορίες. Θα πρέπει να μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να αποκτήσετε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Αν και ένα μοντέλο ανίχνευσης οχήματος μπορεί να αναγνωρίσει οχήματα, ενδέχεται να μην μπορεί να διαφοροποιήσει αξιόπιστα τους διάφορους τύπους οχημάτων. Για παράδειγμα – αναγνώριση ασθενοφόρων από άλλους τύπους φορτηγών. Μόνο όταν μπορεί να βασιστεί κανείς στο μοντέλο για τον προσδιορισμό συγκεκριμένων μοντέλων, ο αλγόριθμος ανίχνευσης οχήματος υπαγορεύει τους κωδικούς ασφαλείας.Αν και υπάρχουν πτυχές, μπορεί να αναζητάτε έναν συνεργάτη εκπαίδευσης δεδομένων, η αξιοπιστία, η εμπειρία και η γνώση του θέματος είναι μερικά από τα τρία κύρια σημεία που πρέπει να θυμάστε. Σκεφτείτε τα προτού αναζητήσετε έναν αξιόπιστο τρίτο πάροχο υπηρεσιών.
Κορυφαίος στη λίστα των ακριβείς και αξιόπιστοι πάροχοι υπηρεσιών επισήμανσης δεδομένων είναι η Shaip. Χρησιμοποιούμε προηγμένα αναλυτικά στοιχεία, ομάδες εμπειρίας και ειδικούς σε θέματα για όλες τις ετικέτες σας και σχολιασμός δεδομένων ανάγκες των. Επιπλέον, ακολουθούμε μια τυπική διαδικασία που μας βοήθησε να αναπτύξουμε κορυφαία έργα σχολιασμού και ετικετών για κορυφαίες επιχειρήσεις.
