В машинном обучении и разработке ИИ важны аспекты маркировки данных. Вам нужен структурированный набор обучающих данных, из которых система машинного обучения может извлечь уроки.
Создание точно размеченных наборов данных требует больших усилий. Инструменты маркировки данных очень удобны, потому что они могут автоматизировать процесс маркировки, что особенно утомительно.
Что такое маркировка данных?
Алгоритмы контролируемого машинного обучения учатся на размеченных данных, данных, которые были помечены метками. Программисты явно не программируют алгоритмы машинного обучения для принятия решений, они программируют модели, которые учатся на размеченных данных.
Маркировка данных, также называемая аннотацией/тегированием/классификацией данных, представляет собой процесс подготовки наборов данных с тегами (т. е. помеченных) для машинного обучения. Модели машинного обучения учатся распознавать повторяющиеся закономерности в размеченных данных. После обработки достаточного количества размеченных данных модели машинного обучения могут выявлять те же закономерности в данных, которые не были размечены.
Каковы его приложения?
Модели ИИ, использующие контролируемое обучение, требуют маркировки данных.
- Начальное обучение модели: позволяет модели делать выводы (например, на изображении есть кошка) из входных данных (например, файла изображения).
- Вывод. Модель делает выводы с соответствующими уровнями достоверности. Не все модели обеспечивают уровни достоверности, а уровни достоверности, предоставляемые моделями, не всегда соответствуют фактической вероятности успеха вывода.
- Непрерывное обучение. Результатом моделей машинного обучения являются выводы. В случаях, когда достоверность вывода низкая, вполне вероятно, что выходные данные модели неверны. Если предсказание модели должно использоваться в бизнес-решении, предприятия предпочли бы, чтобы выходные данные модели просматривал человек и корректировал их по мере необходимости. Скорректированные выходные данные могут быть возвращены в модель машинного обучения для постоянного улучшения производительности модели. Этот процесс улучшения производительности модели с участием людей является примером системы «человек в цикле».
Маркировка данных требуется как при начальном обучении модели, так и при ее постоянном совершенствовании.
Что такое платформы маркировки данных с открытым исходным кодом?
Платформы маркировки данных с открытым исходным кодом позволяют фирмам настраивать существующие решения для маркировки данных без необходимости создавать программное обеспечение с нуля. Стратегии компаний различаются, поэтому использование шаблонных решений эффективно не во всех случаях. В таких случаях, когда бюджет или время компаний ограничены, использование платформ маркировки данных с открытым кодом является для них эффективным решением.
Использование программного обеспечения с открытым исходным кодом позволяет ИТ-отделу внедрять новый код в средства маркировки данных компании для настройки функций и достижения желаемого результата.
Определение категорий маркировки данных является сложной задачей
Технология полезна для любого типа данных, включая текст, аудио, временные ряды и видео. Одной из самых больших проблем с любым подходом к маркировке всех типов данных является фактическое определение категорий, используемых для меток данных.
Некоторые люди могут называть вещи одним образом, некоторые люди могут называть вещи по-другому, но, по сути, они имеют в виду одно и то же.
Векторная база данных или маркировка данных?
Процесс маркировки данных часто может включать ручную работу, когда люди присваивают метку или проверяют ее точность. Существует ряд подходов к автоматизации процесса запуска с использованием неконтролируемого обучения, которые можно интегрировать с Label Studio. Кроме того, есть поставщики, которые будут использовать векторную базу данных для преобразования данных в математику, а не использовать маркировку данных для идентификации данных и их взаимосвязей. У векторных баз данных есть свое применение, и они могут быть эффективны для выполнения таких задач, как поиск сходства. Проблема, по его мнению, в том, что векторный подход не так эффективен с неструктурированными типами данных, такими как аудио и видео. База данных векторов может использовать типы идентификации для общих объектов.
Как только вы начнете отклоняться от этого общего знания к чему-то немного другому, без ручной маркировки все станет очень сложно.
Как маркировка данных может выявить и смягчить предвзятость ИИ
Предвзятость в ИИ — это постоянная проблема, с которой многие в отрасли пытаются бороться. В основе машинного обучения лежат фактические данные, и то, как эти данные помечены, также может привести к предвзятости. Предвзятость может быть преднамеренной, а может быть и косвенной.
Если вы маркируете очень субъективный набор данных утром перед кофе, а затем снова после кофе, вы можете получить очень разные ответы.
Хотя не всегда возможно убедиться, что процессы маркировки данных выполняются только теми, которые полностью содержат кофеин, есть процессы, которые могут помочь. Маркировка с открытым исходным кодом позволяет построить процесс таким образом, чтобы каждый вносил свой вклад индивидуально. Система идентифицирует и строит все матрицы, где она сопоставляет людей друг с другом и как они обозначают одни и те же предметы.
Каковы примеры платформ с открытым исходным кодом для маркировки данных?
Вот список десяти лучших платформ маркировки данных с открытым исходным кодом:
Справочная ссылка.
