Business analyst

Cách tổ chức ghi nhãn dữ liệu cho học máy: Phương pháp tiếp cận thực tế

Việc tổ chức ghi nhãn dữ liệu cho học máy không phải là một công việc chỉ diễn ra một lần, tuy nhiên một lỗi duy nhất của người gắn nhãn dữ liệu có thể khiến bạn phải trả giá rất đắt. Bây giờ, bạn có thể tự hỏi làm thế nào để tôi có được bộ dữ liệu chất lượng cao mà không phải đầu tư nhiều thời gian và tiền bạc? Nếu bạn phân chia trách nhiệm hợp lý và ước tính thời gian cần thiết cho một nhiệm vụ nhất định và các công cụ giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ trong thời gian ngắn, bạn sẽ không có gì phải lo lắng. Nói cách khác, tổ chức trước việc ghi nhãn dữ liệu cho một dự án học máy là chìa khóa thành công. Thực tiễn đáng sử dụng khi chú thích hình ảnh cho ML Chú thích hình ảnh cho ML là một công việc đòi hỏi khắt khe. Ghi nhãn dữ liệu là một giai đoạn không thể tránh khỏi và quan trọng nhất trong quá trình học có giám sát. Dữ liệu được xử lý theo cách này yêu cầu con người lập bản đồ các thuộc tính mục tiêu từ dữ liệu lịch sử để thuật toán ML tìm thấy chúng. Điều đó nói rằng, người gắn nhãn dữ liệu phải chú ý đến từng chi tiết vì ngay cả lỗi nhỏ nhất cũng có thể ảnh hưởng đến chất lượng của bộ dữ liệu và do đó ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của mô hình ML. Dưới đây là một số phương pháp hay nhất mà người gắn nhãn dữ liệu có thể sử dụng để chú thích hình ảnh cho các mô hình dự đoán của họ: Dán nhãn nội bộCung cấp nguồn cung ứng cho cá nhânCung cấp cho công ty Lập trình dữ liệuLoại suy nghĩ Gắn nhãn nội bộ Ghi nhãn dữ liệu nội bộ được coi là cách tiếp cận chính xác và hiệu quả nhất để chú thích dữ liệu. Cách tiếp cận nội bộ này mang lại cho bạn cơ hội theo dõi quy trình trong từng giai đoạn và phân công nhiệm vụ cho nhóm của bạn một cách thích hợp. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể chậm hơn so với các phương pháp khác được thảo luận dưới đây nhưng nó có hiệu quả đối với các công ty dán nhãn dữ liệu có đủ nhân lực, thời gian và tài chính. Ưu điểm: Việc gắn nhãn nội bộ mang lại cho bạn khả năng kiểm soát toàn bộ quá trình và do đó, tạo ra kết quả tốt có thể dự đoán được. Việc tuân theo lịch trình là chìa khóa quan trọng khi ghi nhãn dữ liệu và để có thể kiểm tra tiến độ của nhóm bất kỳ lúc nào, đảm bảo rằng họ đang đúng tiến độ là vàng. Người ta nói rằng những điều tốt đẹp cần có thời gian, và nó không áp dụng ở đâu tốt hơn ở đây. Nhóm của bạn sẽ cần thời gian để gắn nhãn dữ liệu một cách tỉ mỉ để đảm bảo tập dữ liệu chất lượng cao. Điều này là tất nhiên nếu dự án của bạn quá lớn để nhóm nội bộ của bạn có thể hoàn thành nhanh hơn. Dán nhãn tổng hợp Dán nhãn tổng hợp là nơi dữ liệu được tạo ra bắt chước dữ liệu thực dựa trên các tiêu chuẩn do người dùng đặt ra. Cách tiếp cận gắn nhãn này sử dụng một mô hình tổng hợp được đào tạo và xác nhận trên dữ liệu gốc. Ghi nhãn tổng hợp có thể được áp dụng trong các mô hình ML huấn luyện được sử dụng cho các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng. Ví dụ, trong các nhiệm vụ phức tạp, cần có các bộ dữ liệu đào tạo lớn, đòi hỏi những người gắn nhãn được đào tạo bài bản. Ngoài ra, một lượng lớn công việc như vậy thường có thời gian quay vòng ngắn, có nghĩa là việc tạo tập dữ liệu được gắn nhãn là lựa chọn tốt nhất. Ưu điểm: Ghi nhãn tổng hợp tiết kiệm thời gian và chi phí vì dữ liệu có thể được tạo nhanh hơn, tùy chỉnh và sửa đổi nhanh chóng cho các tác vụ cụ thể và cải thiện mô hình. Ngoài ra, người gắn nhãn dữ liệu có thể sử dụng dữ liệu không nhạy cảm mà không nhất thiết phải xin phép sử dụng dữ liệu đó. Quá trình kết xuất và đào tạo mô hình tiếp theo đi vào nhãn tổng hợp yêu cầu băng thông tính toán cao. Thứ hai, việc sử dụng dữ liệu lịch sử có thể không đảm bảo sự giống với dữ liệu tổng hợp. Về vấn đề này, các mô hình ML được đào tạo bằng cách sử dụng cách tiếp cận này yêu cầu đào tạo thêm bằng cách sử dụng dữ liệu thực. Crowdsourcing Thay vì một công ty dán nhãn dữ liệu tuyển dụng người, nó có thể sử dụng nền tảng crowdsourcing với lực lượng lao động theo yêu cầu. Trên các nền tảng như vậy, khách hàng đăng ký với tư cách là người yêu cầu, tạo và quản lý các dự án ML của họ bằng một hoặc nhiều Nhiệm vụ trí tuệ con người (HIT). Một số nền tảng cung cấp các dịch vụ như vậy được biết đến là nơi có một cộng đồng công nhân có thể gắn nhãn hàng nghìn hình ảnh trong vài giờ. Ưu điểm: Bạn muốn có kết quả nhanh chóng? Nguồn lực cộng đồng là con đường của bạn. Đối với những người làm nhãn với những dự án lớn và lịch trình dày đặc, nguồn cung ứng cộng đồng rất hữu ích. Được trang bị các công cụ ghi nhãn dữ liệu mạnh mẽ, cách tiếp cận này tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Một nền tảng mà thu nhập của các thành viên trong lực lượng lao động phụ thuộc vào số lượng nhiệm vụ hoàn thành mỗi ngày có xu hướng không tuân theo các đề xuất nhiệm vụ trong nỗ lực hoàn thành nhiều nhiệm vụ nhất có thể. Gia công phần mềm cho các cá nhân Internet đã mở ra cơ hội cho các dịch giả tự do quảng cáo kỹ năng và kinh nghiệm của họ và tìm kiếm những công việc được trả lương cao như ghi nhãn dữ liệu. Các công ty làm việc tự do cho phép khách hàng đăng tuyển và tuyển dụng các dịch giả tự do dựa trên các kỹ năng, mức lương theo giờ, kinh nghiệm làm việc và những thứ khác. Ưu điểm: tại đây bạn có cơ hội phỏng vấn các dịch giả tự do và tìm hiểu thêm về chuyên môn của họ, và do đó, bạn biết nên thuê ai và mong đợi điều gì. hướng dẫn toàn diện và rõ ràng để các dịch giả tự do hiểu các nhiệm vụ một cách hoàn hảo và điều đó tốn nhiều thời gian. Gia công phần mềm cho các công ty Có sẵn các công ty gia công phần mềm chuyên về ghi nhãn dữ liệu cho ML. Các công ty này được trang bị tốt với đội ngũ nhân viên được đào tạo chuyên sâu, những người đảm bảo cho bạn dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Ưu điểm: Các công ty gia công phần mềm hứa hẹn kết quả chất lượng cao đảm bảo lực lượng lao động của họ có thể cung cấp. Lập trình dữ liệu Lập trình dữ liệu loại bỏ hoàn toàn việc ghi nhãn của con người. Kỹ thuật này có các chức năng gán nhãn cho dữ liệu. Một tập dữ liệu được tạo ra thông qua phương pháp lập trình dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình tổng hợp. Ưu điểm: Không cần nhân lực để gắn nhãn dữ liệu, một công cụ phân tích dữ liệu tự động thực hiện công việc. Nhược điểm: Cách tiếp cận này được biết là đưa ra các nhãn dữ liệu kém chính xác hơn, sau đó ảnh hưởng đến chất lượng của tập dữ liệu và hiệu suất tổng thể của ML người mẫu. Những suy nghĩ kết luận Các nhà đổi mới ngày nay đã áp dụng các mô hình ML phức tạp với sự gan dạ bởi vì họ hiểu rằng dữ liệu chất lượng cao là tất cả những gì quan trọng. Mặc dù các công cụ chú thích dữ liệu có sẵn trên internet, nhưng việc tìm kiếm công cụ chú thích phù hợp là một nhiệm vụ khó khăn khác. Các nhóm khoa học dữ liệu cần biết phần mềm nào phù hợp nhất với một dự án cụ thể về chi phí và chức năng tổng thể. Ngoài ra, các nhà ghi nhãn dữ liệu đã tìm ra những cách mới để bán tự động hóa quy trình ghi nhãn, một phần loại bỏ hoặc thêm vào các kỹ thuật ghi nhãn thủ công. Điều đó nói rằng, tương lai sẽ chủ yếu dựa vào sự phát triển của các quy trình ghi nhãn dữ liệu tự động hiệu quả hơn nhằm giảm bớt sự tham gia của con người nhưng đồng thời chứng minh bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình ML. Giới thiệu về Tác giả Melanie Johnson, người đam mê AI và thị giác máy tính với nhiều kinh nghiệm viết kỹ thuật. Đam mê đổi mới và các giải pháp do AI hỗ trợ, yêu thích việc chia sẻ những hiểu biết sâu sắc của chuyên gia và giáo dục các cá nhân về công nghệ. Đăng ký nhận bản tin InsideBIGDATA miễn phí. Tham gia với chúng tôi trên Twitter: @ InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button