En iyi 10 veri etiketleme sss

Bunlar, Veri Etiketleme hakkında En Sık Sorulan 10 Soru (SSS)

Her ML Mühendisi, güvenilir ve doğru bir AI modeli geliştirmek ister. Veri bilim adamları harcıyor neredeyse %80 zaman etiketleme ve veri artırma. Bu nedenle modelin performansı, onu eğitmek için kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır.

İşletmelerin çeşitli AI proje ihtiyaçlarını karşıladığımız için, ticari müşterilerimizin bize sıkça sorduğu veya netlik talep ettiği birkaç soruyla karşılaşıyoruz. Bu nedenle, uzman ekibimizin makine öğrenimi modellerini doğru şekilde eğitmek için altın standart eğitim verilerini nasıl geliştirdiğine ilişkin hazır bir referans sağlamaya karar verdik.

SSS'lerde gezinmeden önce, bazılarını sıralayalım. veri etiketlemenin temelleri ve önemi.

Veri Etiketleme Nedir?

Veri etiketleme, verileri etiketlemenin veya etiketlemenin ön işleme aşamasıdır, ML modellerine yardımcı olmak için resimler, ses veya video gibi ve doğru tahminler yapmalarını sağlar.

Veri etiketlemenin makine öğrenimi modeli geliştirmenin ilk aşamasıyla sınırlandırılması gerekmez, ancak tahminlerin doğruluğunu daha da artırmak için dağıtım sonrasında da devam edebilir.

Veri Etiketlemenin Önemi

Veri Açıklama Verileri nesne sınıfına dayalı olarak etiketleyen ML modeli, benzer nesne sınıflarını tanımlamak için eğitilir. veri etiketleme - üretim sırasında.

Veri etiketleme, gerçek dünya ortamlarını güvenilir bir şekilde anlayabilen doğru bir model oluşturmaya yardımcı olan kritik bir ön işleme adımıdır. Doğru etiketlenmiş veri kümeleri hassas tahminler ve yüksek kaliteli algoritmalar sağlar.

Sık sorulan sorular

Burada, söz verildiği gibi, aklınıza gelebilecek tüm sorular için hazır bir referans ve kaçınabileceğiniz hatalar geliştirme yaşam döngüsünün herhangi bir aşamasında.

  1. Verileri nasıl anlamlandırıyorsunuz?

    Bir işletme olarak çok büyük miktarda veri toplamış olabilirsiniz ve şimdi – umarım – verilerden önemli içgörüler veya değerli bilgiler elde etmek istersiniz.

    Ancak proje gereksinimlerinizi veya iş hedeflerinizi net bir şekilde anlamadan eğitim verilerini pratik olarak kullanamazsınız. Bu nedenle, kalıp veya anlam bulmak için verilerinizi gözden geçirmeye başlamayın. Bunun yerine, yanlış sorunlara çözüm bulamamak için kesin bir amaç için yola çıkın.

  2. Eğitim verileri, üretim verilerinin iyi bir temsilcisi mi? Değilse, nasıl tanımlayabilirim?

    Bunu dikkate almamış olsanız da, modelinizi eğitmekte olduğunuz etiketli veriler, üretim ortamından önemli ölçüde farklı olabilir.

    Nasıl tanımlanır? Anlatım işaretlerini arayın. Modeliniz bir test ortamında iyi performans gösterdi ve üretim sırasında dikkate değer ölçüde daha az performans gösterdi.

    Çözüm?

    Gereksinimleri tam olarak anlamak için iş veya alan uzmanlarıyla temasa geçin.

Bugün veri ek açıklaması gereksiniminizi tartışalım.

  1. Önyargı nasıl azaltılır?

    Önyargıyı azaltmanın tek çözümü, önyargıları modelinize dahil etmeden önce ortadan kaldırmak için proaktif olmaktır.

    Veri yanlılığı, temsili olmayan veri kümelerinden geri bildirim döngüleriyle ilgili sorunlara kadar herhangi bir biçimde olabilir. Kendinizi en son gelişmelerden haberdar etmek ve sağlam süreç standartları ve çerçevesi oluşturmak, farklı önyargı biçimlerine karşı koymak için çok önemlidir.

  2. Eğitim verileri açıklama sürecime nasıl öncelik verebilirim?

    Bize en sık sorulan sorulardan biridir - açıklama eklerken veri kümesinin hangi bölümüne öncelik vermeliyiz? Özellikle büyük veri kümeleriniz olduğunda geçerli bir sorudur. Tüm kümeye açıklama eklemek zorunda değilsiniz.

    Veri kümenizin belirli bir bölümünü seçmenize ve açıklama için yalnızca gerekli veri alt kümesini göndermeniz için kümelemenize yardımcı olan gelişmiş teknikleri kullanabilirsiniz. Bu şekilde, modelinizin başarısı hakkında en önemli bilgileri gönderebilirsiniz.

  3. İstisnai durumlarda nasıl çalışırım?

    İstisnai durumlarla uğraşmak her ML modeli için zor olabilir. Model teknik olarak işe yarasa da, iş ihtiyaçlarınızı karşılamaya geldiğinde anlaşmayı kesmeyebilir.

    Veri Etiketleme Bir araç algılama modeli araçları tanımlayabilmesine rağmen, çeşitli araç türleri arasında güvenilir bir şekilde ayrım yapamayabilir. Örneğin – diğer türdeki minibüslerden gelen ambulansları tanımak. Yalnızca belirli modelleri tanımlamak için modele güvenilebildiğinde, araç algılama algoritması güvenlik kodlarını belirleyebilir.

    Bu zorluğa karşı koymak için, insan-in-the-loop geribildirim ve denetimli öğrenme kritik öneme sahiptir. Çözüm, benzer görüntüleri toplamak için tüm veri kümesinde benzerlik araması ve filtreleme kullanmakta yatmaktadır. Bununla, yalnızca benzer görüntülerin alt kümesine açıklama eklemeye odaklanabilir ve döngüdeki insan yöntemini kullanarak onu geliştirebilirsiniz.

  4. Bilmem gereken belirli etiketler var mı?

    Resimleriniz için en ayrıntılı etiketlemeyi sağlamaya cazip gelseniz de, bu her zaman gerekli veya ideal olmayabilir. Her görüntüye ayrıntılı bir ayrıntı düzeyi ve kesinlik kazandırmak için gereken çok fazla zaman ve maliyete ulaşmak zordur.

    Model gereksinimleri konusunda netliğe sahip olduğunuzda, aşırı kuralcı olmak veya veri açıklamalarında en yüksek kesinliği istemek önerilir.

  5. Edge vakalarını nasıl değerlendiriyorsunuz?

    Veri açıklama stratejinizi hazırlarken uç durumları hesaba katın. Ancak öncelikle, karşılaşabileceğiniz her uç vakayı tahmin etmenin imkansız olduğunu anlamalısınız. Bunun yerine, bir değişkenlik aralığı ve uç vakaları ortaya çıktıklarında ve ortaya çıktıklarında keşfedebilecek ve zamanında ele alabilecek bir strateji seçebilirsiniz.

  6. Veri belirsizliğini nasıl yönetebilirim?

    Veri kümesindeki belirsizlik oldukça yaygındır ve doğru açıklama için bununla nasıl başa çıkacağınızı bilmelisiniz. Örneğin, yarı olgun bir elmanın görüntüsü, yeşil elma veya kırmızı elma olarak etiketlenebilir.

    Bu tür belirsizliği çözmenin anahtarı, en başından itibaren net talimatlara sahiptir. İlk olarak, açıklayıcılar ve konu uzmanları arasında sürekli iletişim sağlayın. Bu tür belirsizliği öngörerek ve işgücü genelinde uygulanabilecek standartları tanımlayarak standart bir kural oluşturun.

  7. Üretimde model performansını artırmanın herhangi bir yolu var mı?

    Test ortamı ve üretim verileri farklı olduğundan, bir süre sonra performansta sapmalar olması kaçınılmazdır. Bir modelin eğitim sırasında maruz kalmadığı şeyleri öğrenmesini bekleyemezsiniz.

    Test verilerini değişen üretim verileriyle uyumlu tutmaya çalışın. Örneğin, modelinizi yeniden eğitin, insan etiketleyiciler, verileri daha doğru ve temsili senaryolarla geliştirin ve yeniden test edin ve üretimde kullanın.

  8. Eğitim verileri ihtiyaçlarının açıklamaları için kime başvurmalıyım?

    Her işletmenin makine öğrenimi modelleri geliştirmekten kazanacağı bir şey vardır. Her işletme, teknik bilgi birikimi veya uzmanla donatılmamıştır. veri etiketleme ekipleri ham verileri değerli içgörülere dönüştürmek için. Rekabet avantajı elde etmek için bunu kullanabilmelisiniz.

Bir veri eğitim ortağında aradığınız bazı yönler olsa da, güvenilirlik, deneyim ve konu bilgisi, hatırlanması gereken en önemli üç noktadan bazılarıdır. Güvenilir bir üçüncü taraf hizmet sağlayıcısına gitmeden önce bunları göz önünde bulundurun.

listesinin başında doğru ve güvenilir veri etiketleme hizmeti sağlayıcıları Shaip'tir. Tüm etiketleme ve işlemleriniz için gelişmiş analizler, deneyim ekipleri ve konu uzmanları kullanıyoruz. veri açıklaması ihtiyaçlar. Ayrıca, önde gelen işletmeler için üst düzey açıklama ve etiketleme projeleri geliştirmemize yardımcı olan standart bir prosedür izliyoruz.

sosyal paylaşım