Mọi Kỹ sư ML đều muốn phát triển một mô hình AI chính xác và đáng tin cậy. Dữ liệu các nhà khoa học chi tiêu gần 80% ghi nhãn thời gian của họ và tăng cường dữ liệu. Đó là lý do tại sao hiệu suất của mô hình phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu được sử dụng để đào tạo nó.
Vì chúng tôi đã đáp ứng nhu cầu dự án AI đa dạng của các doanh nghiệp, chúng tôi gặp một số câu hỏi mà khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi thường hỏi chúng tôi hoặc yêu cầu sự rõ ràng. Vì vậy, chúng tôi quyết định cung cấp tài liệu tham khảo sẵn sàng về cách nhóm chuyên gia của chúng tôi phát triển dữ liệu đào tạo theo tiêu chuẩn vàng để đào tạo mô hình ML một cách chính xác.
Trước khi chúng tôi điều hướng các Câu hỏi thường gặp, hãy cùng tìm hiểu một số khái niệm cơ bản về ghi nhãn dữ liệu và tầm quan trọng của nó.
Ghi nhãn dữ liệu là gì?
Gắn nhãn dữ liệu là bước xử lý trước của việc gắn nhãn hoặc gắn thẻ dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh hoặc video, để giúp các mô hình ML và cho phép họ đưa ra các dự đoán chính xác.
Việc ghi nhãn dữ liệu không cần giới hạn trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển mô hình học máy mà có thể tiếp tục sau khi triển khai để cải thiện hơn nữa độ chính xác của các dự đoán.
Tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu
Gắn nhãn dữ liệu dựa trên lớp đối tượng, mô hình ML được đào tạo để xác định các lớp đối tượng tương tự - không có gắn thẻ dữ liệu - Trong quá trình sản xuất.
Ghi nhãn dữ liệu là một bước tiền xử lý quan trọng giúp xây dựng một mô hình chính xác có thể hiểu được môi trường trong thế giới thực một cách đáng tin cậy. Tập dữ liệu được gắn nhãn chính xác đảm bảo các dự đoán chính xác và các thuật toán chất lượng cao.
Các câu hỏi thường gặp
Đây, như đã hứa, là tài liệu tham khảo sẵn sàng cho tất cả các câu hỏi bạn có thể có và những sai lầm bạn có thể tránh trong bất kỳ giai đoạn nào của vòng đời phát triển.
Bạn hiểu dữ liệu như thế nào?
Là một doanh nghiệp, bạn có thể đã thu thập một lượng lớn dữ liệu và bây giờ bạn muốn - hy vọng - trích xuất những thông tin chi tiết chính hoặc thông tin có giá trị từ dữ liệu.
Tuy nhiên, nếu không hiểu rõ về các yêu cầu dự án hoặc mục tiêu kinh doanh của mình, bạn sẽ không thể sử dụng thực tế dữ liệu đào tạo. Vì vậy, đừng bắt đầu sàng lọc dữ liệu của bạn để tìm các mẫu hoặc ý nghĩa. Thay vào đó, hãy đi vào cuộc với một mục đích xác định để bạn không tìm ra giải pháp cho những vấn đề sai lầm.
Dữ liệu đào tạo có phải là đại diện tốt cho dữ liệu sản xuất không? Nếu không, làm cách nào để xác định nó?
Mặc dù bạn có thể không xem xét nó, nhưng dữ liệu được gắn nhãn mà bạn đang đào tạo mô hình của mình có thể khác đáng kể so với môi trường sản xuất.
Làm thế nào để xác định? Tìm các dấu hiệu kể chuyện. Mô hình của bạn hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm và ít hơn đáng kể trong quá trình sản xuất.
Dung dịch?
Hãy liên hệ với doanh nghiệp hoặc chuyên gia tên miền để hiểu chính xác các yêu cầu chính xác.
-
Làm thế nào để giảm thiểu sự thiên vị?
Giải pháp duy nhất để giảm thiểu sự thiên vị là chủ động loại bỏ sự thiên vị trước khi chúng được đưa vào mô hình của bạn.
Sự thiên vị dữ liệu có thể ở bất kỳ hình thức nào - từ tập dữ liệu không đại diện đến các vấn đề với vòng phản hồi. Luôn cập nhật những phát triển mới nhất và thiết lập các tiêu chuẩn và khuôn khổ quy trình mạnh mẽ là điều cần thiết để chống lại các hình thức thiên vị khác nhau.
-
Làm cách nào để ưu tiên quy trình chú thích dữ liệu đào tạo của tôi?
Đó là một trong những câu hỏi phổ biến nhất mà chúng tôi nhận được - chúng tôi nên ưu tiên phần nào của tập dữ liệu khi chú thích? Đó là một câu hỏi hợp lệ, đặc biệt là khi bạn có bộ dữ liệu lớn. Bạn không cần phải chú thích toàn bộ tập hợp.
Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật nâng cao giúp bạn chọn một phần cụ thể của tập dữ liệu và phân cụm nó để bạn chỉ gửi tập hợp con dữ liệu được yêu cầu cho chú thích. Bằng cách này, bạn có thể gửi thông tin quan trọng nhất về sự thành công của mô hình của bạn.
-
Làm cách nào để giải quyết các trường hợp ngoại lệ?
Đối phó với các trường hợp ngoại lệ có thể là thách thức đối với mọi mô hình ML. Mặc dù mô hình có thể hoạt động về mặt kỹ thuật, nhưng nó có thể không cắt giảm thỏa thuận khi phục vụ nhu cầu kinh doanh của bạn.
Mặc dù mô hình phát hiện phương tiện có thể xác định các phương tiện, nhưng nó có thể không thể phân biệt được các loại phương tiện khác nhau một cách đáng tin cậy. Ví dụ - nhận dạng xe cứu thương từ các loại xe tải khác. Chỉ khi có thể dựa vào mô hình để xác định các mô hình cụ thể, thuật toán phát hiện xe mới có thể ra lệnh an toàn.Để chống lại thách thức này, có con người trong vòng lặp phản hồi và học tập có giám sát là rất quan trọng. Giải pháp nằm trong việc sử dụng tính năng tìm kiếm tương tự và lọc qua toàn bộ tập dữ liệu để thu thập các hình ảnh tương tự. Với điều này, bạn có thể chỉ tập trung chú thích vào tập hợp con của các hình ảnh tương tự và nâng cao nó bằng cách sử dụng phương pháp human-in-the-loop.
-
Có bất kỳ nhãn cụ thể nào mà tôi cần biết không?
Mặc dù bạn có thể bị cám dỗ để cung cấp nhãn theo hướng chi tiết nhất cho hình ảnh của mình, nhưng nó có thể không phải lúc nào cũng cần thiết hoặc lý tưởng. Khó có thể đạt được mức độ chi tiết và độ chính xác tuyệt đối về thời gian và chi phí.
Đề xuất quá nhiều quy định hoặc yêu cầu độ chính xác cao nhất trong chú thích dữ liệu khi bạn hiểu rõ về các yêu cầu của mô hình.
-
Làm thế nào để bạn giải thích cho các trường hợp cạnh?
Tính đến các trường hợp phức tạp khi chuẩn bị chiến lược chú thích dữ liệu của bạn. Tuy nhiên, trước tiên, bạn phải hiểu rằng không thể lường trước được mọi trường hợp cạnh tranh mà bạn có thể gặp phải. Thay vào đó, bạn có thể chọn một phạm vi thay đổi và một chiến lược có thể phát hiện ra các trường hợp cạnh cũng như thời điểm chúng xuất hiện và giải quyết chúng đúng lúc.
-
Tôi có thể quản lý dữ liệu không rõ ràng bằng cách nào?
Sự mơ hồ trong tập dữ liệu là khá phổ biến và bạn nên biết cách xử lý để có chú thích chính xác. Ví dụ: hình ảnh một quả táo nửa chín có thể được dán nhãn là táo xanh hoặc táo đỏ.
Chìa khóa để giải quyết sự mơ hồ như vậy là có hướng dẫn rõ ràng ngay từ đầu. Đầu tiên, hãy đảm bảo liên lạc liên tục giữa người chú thích và các chuyên gia về chủ đề. Có một quy tắc tiêu chuẩn bằng cách dự đoán sự không rõ ràng như vậy và xác định các tiêu chuẩn có thể được thực hiện trong toàn bộ lực lượng lao động.
-
Có cách nào để nâng cao hiệu suất của mô hình trong sản xuất không?
Vì môi trường thử nghiệm và dữ liệu sản xuất khác nhau, nên chắc chắn sẽ có sai lệch về hiệu suất sau một thời gian. Bạn không thể mong đợi một mô hình học được những thứ mà nó không được tiếp xúc trong quá trình đào tạo.
Cố gắng giữ cho dữ liệu thử nghiệm phù hợp với dữ liệu sản xuất đang thay đổi. Ví dụ: đào tạo lại mô hình của bạn, liên quan đến thợ dán nhãn của con người, nâng cao dữ liệu với các tình huống chính xác và đại diện hơn, đồng thời kiểm tra lại và sử dụng nó trong sản xuất.
-
Tôi phải tiếp cận ai để có chú thích về nhu cầu dữ liệu đào tạo?
Mỗi doanh nghiệp đều có được điều gì đó thu được từ việc phát triển các mô hình ML. Không phải mọi tổ chức kinh doanh đều được trang bị bí quyết kỹ thuật hoặc chuyên gia nhóm ghi nhãn dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị. Bạn sẽ có thể sử dụng nó để đạt được lợi thế cạnh tranh.
Mặc dù mô hình phát hiện phương tiện có thể xác định các phương tiện, nhưng nó có thể không thể phân biệt được các loại phương tiện khác nhau một cách đáng tin cậy. Ví dụ - nhận dạng xe cứu thương từ các loại xe tải khác. Chỉ khi có thể dựa vào mô hình để xác định các mô hình cụ thể, thuật toán phát hiện xe mới có thể ra lệnh an toàn.Mặc dù có những khía cạnh, bạn có thể đang tìm kiếm một đối tác đào tạo dữ liệu, nhưng độ tin cậy, kinh nghiệm và kiến thức chủ đề là một số trong ba điểm hàng đầu cần nhớ. Hãy xem xét những điều này trước khi tìm đến một nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba đáng tin cậy.
Dẫn đầu danh sách nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu chính xác và đáng tin cậy là Shaip. Chúng tôi sử dụng phân tích nâng cao, nhóm kinh nghiệm và các chuyên gia về chủ đề cho tất cả việc gắn nhãn của bạn và chú thích dữ liệu nhu cầu. Hơn nữa, chúng tôi tuân theo một quy trình tiêu chuẩn đã giúp chúng tôi phát triển các dự án ghi nhãn và chú thích đầu cuối cho các doanh nghiệp hàng đầu.
