Varje ML-ingenjör vill utveckla en pålitlig och exakt AI-modell. Data forskare spenderar nästan 80% av deras tidsmärkning och förstärkning av data. Det är därför modellens prestanda beror på kvaliteten på den data som används för att träna den.
Eftersom vi har tillgodosett företagens olika AI-projektbehov, stöter vi på några frågor som våra företagskunder ofta ställer till oss eller kräver klarhet. Så vi bestämde oss för att tillhandahålla en enkel referens för hur vårt expertteam utvecklar träningsdata av guldstandard för att träna ML-modeller exakt.
Innan vi navigerar i vanliga frågor, låt oss lägga ner några grunderna för datamärkning och dess betydelse.
Vad är datamärkning?
Datamärkning är förbearbetningssteget för att märka eller tagga data, till exempel bilder, ljud eller video, för att hjälpa ML-modellerna och gör det möjligt för dem att göra korrekta förutsägelser.
Datamärkning behöver inte begränsas till det inledande skedet av utveckling av maskininlärningsmodeller utan kan fortsätta efter implementeringen för att ytterligare förbättra förutsägelsernas noggrannhet.
Viktigt med datamärkning
Genom att märka data baserat på objektklassen är ML-modellen tränad att identifiera liknande klasser av objekt – utan datataggning – under produktionen.
Datamärkning är ett kritiskt förbearbetningssteg som hjälper till att bygga en exakt modell som på ett tillförlitligt sätt kan förstå verkliga miljöer. Noggrant märkta datamängder säkerställa exakta förutsägelser och högkvalitativa algoritmer.
Vanliga frågor
Här, som utlovat, är en redo referens för alla frågor du kan ha och misstag du kan undvika under alla skeden av utvecklingens livscykel.
Hur förstår du data?
Som företag kan du ha samlat in en enorm mängd data, och nu vill du – förhoppningsvis – extrahera viktiga insikter eller värdefull information från datan.
Men utan en tydlig förståelse av dina projektkrav eller affärsmål kommer du inte att kunna använda utbildningsdata praktiskt. Så börja inte sålla igenom dina data för att hitta mönster eller mening. Gå istället in med ett bestämt syfte så att du inte hittar lösningar på fel problem.
Är utbildningsdata en bra representant för produktionsdata? Om inte, hur identifierar jag det?
Även om du kanske inte har tänkt på det, kan den märkta informationen du tränar din modell på skilja sig betydligt från produktionsmiljön.
Hur identifierar man? Leta efter kontrollsignalerna. Din modell presterade bra i en testmiljö och anmärkningsvärt mindre under produktionen.
Lösning?
Ta kontakt med företags- eller domänexperterna för att förstå de exakta kraven exakt.
-
Hur kan man mildra partiskhet?
Den enda lösningen för att mildra bias är att vara proaktiv i att eliminera bias innan de introduceras i din modell.
Databias kan vara i vilken form som helst – från icke-representativa datauppsättningar till problem med återkopplingsslingorna. Att hålla sig à jour med den senaste utvecklingen och etablera robusta processstandarder och ramverk är viktigt för att motverka de olika formerna av fördomar.
-
Hur prioriterar jag min anteckningsprocess för träningsdata?
Det är en av de vanligaste frågorna vi får – vilken del av datasetet ska vi prioritera när vi kommenterar? Det är en giltig fråga, särskilt när du har stora datamängder. Du behöver inte kommentera hela uppsättningen.
Du kan använda avancerade tekniker som hjälper dig att välja en specifik del av din datauppsättning och klustera den så att du bara skickar den nödvändiga delmängden av data för anteckning. På så sätt kan du skicka den mest avgörande informationen om din modells framgång.
-
Hur undviker jag exceptionella fall?
Att hantera exceptionella fall kan vara utmanande för varje ML-modell. Även om modellen kanske fungerar tekniskt, kanske den inte minskar affären när det kommer till att tillgodose ditt företags behov.
Även om en fordonsdetekteringsmodell kan identifiera fordon, kanske den inte kan skilja mellan olika typer av fordon på ett tillförlitligt sätt. Till exempel – att känna igen ambulanser från andra typer av skåpbilar. Endast när modellen kan lita på att identifiera specifika modeller kan fordonsdetekteringsalgoritmen diktera säkerhetskoderna.För att motverka denna utmaning, att ha människa-i-slingan feedback och övervakat lärande är avgörande. Lösningen ligger i att använda likhetssökning och filtrering genom hela datasetet för att samla in liknande bilder. Med detta kan du fokusera på att kommentera endast delmängden av liknande bilder och förbättra den med människan-i-slingan-metoden.
-
Finns det några specifika etiketter som jag måste vara medveten om?
Även om du kanske frestas att tillhandahålla den mest detaljorienterade märkningen för dina bilder, kanske det inte alltid är nödvändigt eller idealiskt. Den stora mängden tid och kostnad det skulle ta för att ge varje bild en detaljerad detaljnivå och precision är svår att uppnå.
Att vara alltför föreskrivande eller be om högsta precision i datakommentarer föreslås när du har klarhet i modellkraven.
-
Hur redovisar du kantfall?
Ta reda på spetsfall när du förbereder din dataanteckningsstrategi. Först måste du dock förstå att det är omöjligt att förutse varje kantfall du kan stöta på. Istället kan du välja ett variabilitetsintervall och en strategi som kan upptäcka kantfall när och när de dyker upp och åtgärda dem i tid.
-
På vilket sätt kan jag hantera datatvetydigheter?
Tvetydighet i datasetet är ganska vanligt, och du bör veta hur du hanterar det för korrekt anteckning. Till exempel kan en bild av ett halvmoget äpple märkas som ett grönt äpple eller ett rött äpple.
Nyckeln till att lösa sådana oklarheter har tydliga instruktioner från början. Se först till konstant kommunikation mellan annotatorerna och ämnesexperterna. Ha en standardregel på plats genom att förutse sådan otydlighet och definiera standarder som kan implementeras i hela arbetsstyrkan.
-
Finns det några sätt att förbättra modellens prestanda i produktionen?
Eftersom testmiljön och produktionsdata skiljer sig åt, kommer det säkert att förekomma avvikelser i prestanda efter en tid. Du kan inte förvänta dig att en modell lär sig saker som den inte utsatts för under träningen.
Försök att hålla testdatan i samklang med de förändrade produktionsdata. Till exempel, omskola din modell, involvera mänskliga etiketter, förbättra data med mer exakta och representativa scenarier, och testa om och använd den i produktionen.
-
Vem vänder jag mig för att kommentera utbildningsdatabehov?
Varje företag har något att vinna på att utveckla ML-modeller. Inte varje affärsenhet är utrustad med tekniskt kunnande eller expert datamärkningsteam att omvandla rådata till värdefull insikt. Du bör kunna använda den för att få en konkurrensfördel.
Även om en fordonsdetekteringsmodell kan identifiera fordon, kanske den inte kan skilja mellan olika typer av fordon på ett tillförlitligt sätt. Till exempel – att känna igen ambulanser från andra typer av skåpbilar. Endast när modellen kan lita på att identifiera specifika modeller kan fordonsdetekteringsalgoritmen diktera säkerhetskoderna.Även om det finns aspekter, kanske du letar efter hos en datautbildningspartner, är tillförlitlighet, erfarenhet och ämneskunskap några av de tre bästa punkterna att komma ihåg. Tänk på dessa innan du vänder dig till en pålitlig tredjepartstjänsteleverantör.
Leder listan över korrekta och pålitliga leverantörer av datamärkningstjänster är Shaip. Vi använder avancerad analys, erfarenhetsteam och ämnesexperter för all din märkning och dataanmärkning behov. Dessutom följer vi en standardprocedur som har hjälpt oss att utveckla avancerade annoterings- och märkningsprojekt för ledande företag.
