Data science

วิธีจัดระเบียบการติดฉลากข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: แนวทางปฏิบัติ

การจัดระเบียบการติดฉลากข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่งานที่ต้องทำเพียงครั้งเดียว แต่ข้อผิดพลาดเพียงครั้งเดียวจาก Data Labeler อาจทำให้คุณต้องเสียเงินจำนวนมาก ตอนนี้ คุณอาจสงสัยว่าฉันจะได้รับชุดข้อมูลคุณภาพสูงโดยไม่ต้องลงทุนเวลาและเงินจำนวนมากได้อย่างไร หากคุณแบ่งหน้าที่รับผิดชอบอย่างเหมาะสมและประมาณการเวลาที่จำเป็นสำหรับงานที่กำหนด และเครื่องมือที่จะช่วยให้คุณกำจัดมันได้ในเวลาอันสั้น คุณจะไม่มีอะไรต้องกังวล กล่าวอีกนัยหนึ่งองค์กรก่อนหน้าของการติดฉลากข้อมูลสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงคือกุญแจสู่ความสำเร็จ แนวทางปฏิบัติที่คุ้มค่าในการใช้ขณะใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับ ML การใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับ ML เป็นธุรกิจที่มีความต้องการสูง การติดฉลากข้อมูลเป็นขั้นตอนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้และสำคัญที่สุดในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ข้อมูลที่ประมวลผลในลักษณะนี้ต้องใช้มนุษย์ในการแมปแอตทริบิวต์เป้าหมายจากข้อมูลในอดีตสำหรับอัลกอริทึม ML เพื่อค้นหา ที่กล่าวว่าผู้ติดฉลากข้อมูลต้องใส่ใจในรายละเอียดเพราะแม้แต่ข้อผิดพลาดที่น้อยที่สุดก็อาจทำให้คุณภาพของชุดข้อมูลลดลงและส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล ML ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางส่วนที่ผู้ติดป้ายข้อมูลสามารถใช้เพื่อใส่คำอธิบายประกอบรูปภาพสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์ของพวกเขาได้: การติดฉลากภายในองค์กรการเอาท์ซอร์สสำหรับบุคคลการเอาท์ซอร์สไปยังบริษัทการเขียนโปรแกรมข้อมูลการสรุปความคิด การติดฉลากภายใน การติดฉลากข้อมูลภายในถือเป็นแนวทางที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล วิธีการภายในนี้เปิดโอกาสให้คุณติดตามกระบวนการในแต่ละขั้นตอน และมอบหมายงานให้กับทีมของคุณอย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้อาจช้ากว่าเมื่อเปรียบเทียบกับแนวทางปฏิบัติอื่นๆ ที่กล่าวถึงด้านล่าง แต่วิธีนี้มีประสิทธิภาพสำหรับบริษัทที่ติดฉลากข้อมูลที่มีแรงงานคน เวลา และการเงินเพียงพอ ข้อดี: การติดฉลากภายในช่วยให้คุณสามารถควบคุมกระบวนการทั้งหมด และสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่คาดการณ์ได้ กำหนดการต่อไปนี้เป็นสิ่งสำคัญในการติดป้ายกำกับข้อมูล และเพื่อให้สามารถตรวจสอบความคืบหน้าของทีมได้ตลอดเวลา เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามกำหนดเวลา ข้อเสีย: การติดฉลากภายในองค์กรมีข้อเสียร้ายแรง ใช้เวลานาน ว่ากันว่าของดีต้องใช้เวลา และไม่มีที่ไหนดีไปกว่าที่นี่ ทีมของคุณจะต้องใช้เวลาในการติดป้ายกำกับข้อมูลอย่างพิถีพิถันเพื่อรับประกันชุดข้อมูลคุณภาพสูง แน่นอนว่าถ้าโปรเจ็กต์ของคุณใหญ่เกินกว่าที่ทีมในบริษัทของคุณจะเสร็จเร็วขึ้น การติดฉลากสังเคราะห์ การติดฉลากสังเคราะห์เป็นที่ที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยเลียนแบบข้อมูลจริงตามมาตรฐานที่กำหนดโดยผู้ใช้ วิธีการติดฉลากนี้ใช้แบบจำลองกำเนิดที่ได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบข้อมูลต้นฉบับ การติดฉลากสังเคราะห์สามารถนำไปใช้ในการฝึกโมเดล ML ที่ใช้สำหรับงานการจดจำวัตถุ ในงานที่ซับซ้อน เช่น จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ ซึ่งต้องใช้ผู้ติดฉลากที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี นอกจากนี้ งานจำนวนมากดังกล่าวมักจะมีเวลาตอบสนองสั้น ซึ่งหมายความว่าการสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด ข้อดี: การติดฉลากสังเคราะห์ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย เนื่องจากสามารถสร้างข้อมูลได้เร็วขึ้น ปรับแต่ง และแก้ไขได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานเฉพาะ และเพื่อปรับปรุงแบบจำลองด้วย นอกจากนี้ Data labelers สามารถใช้ข้อมูลที่ไม่ละเอียดอ่อนโดยไม่ต้องขออนุญาตเพื่อใช้ข้อมูลดังกล่าว ข้อเสีย: วิธีการนี้ต้องการการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง กระบวนการเรนเดอร์และการฝึกโมเดลเพิ่มเติมที่เข้าสู่การติดฉลากสังเคราะห์ต้องใช้แบนด์วิดท์ในการคำนวณสูง ประการที่สอง การใช้ข้อมูลในอดีตอาจไม่รับประกันความคล้ายคลึงของข้อมูลสังเคราะห์ ในเรื่องนี้ โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้วิธีนี้จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยใช้ข้อมูลจริง Crowdsourcing แทนที่จะใช้ data labeling company ที่รับสมัครพนักงาน สามารถใช้แพลตฟอร์ม crowdsourcing กับพนักงานตามความต้องการได้ บนแพลตฟอร์มดังกล่าว ลูกค้าลงทะเบียนเป็นผู้ขอ สร้าง และจัดการโครงการ ML ของตนด้วย Human Intelligence Tasks (HIT) หนึ่งรายการขึ้นไป บางแพลตฟอร์มที่ให้บริการดังกล่าวเป็นที่ทราบกันดีว่ามีชุมชนคนงานที่สามารถติดป้ายกำกับรูปภาพได้หลายพันภาพในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ข้อดี:คุณต้องการผลลัพธ์ที่รวดเร็ว? Crowdsourcing เป็นหนทางของคุณ สำหรับผู้ติดฉลากที่มีโครงการขนาดใหญ่และตารางงานที่แน่นหนา พร้อมกับเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ วิธีการนี้ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย ข้อเสีย: Crowdsourcing ไม่ได้รับการยกเว้นจากการส่งข้อมูลฉลากที่มีคุณภาพไม่สอดคล้องกัน แพลตฟอร์มที่รายได้สำหรับสมาชิกของทีมงานขึ้นอยู่กับจำนวนงานที่เสร็จสิ้นในแต่ละวันมีแนวโน้มที่จะไม่ปฏิบัติตามคำแนะนำของงานในการประมูลเพื่อทำงานให้เสร็จให้ได้มากที่สุด การเอาท์ซอร์สสำหรับบุคคล อินเทอร์เน็ตได้เปิดโอกาสให้นักแปลอิสระได้โฆษณาทักษะและประสบการณ์ของตน และลงพื้นที่ทำงานที่มีรายได้สูง เช่น การติดฉลากข้อมูล บริษัทฟรีแลนซ์อนุญาตให้ลูกค้าโพสต์งานและรับสมัครฟรีแลนซ์ตามทักษะ อัตรารายชั่วโมง ประสบการณ์การทำงาน และอื่นๆ ข้อดี: ที่นี่ คุณจะได้รับโอกาสในการสัมภาษณ์ฟรีแลนซ์ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความเชี่ยวชาญของพวกเขา ดังนั้น คุณจึงรู้ว่าควรจ้างใครและคาดหวังอะไร ข้อเสีย: การว่าจ้างบุคคลภายนอกอาจต้องการให้คุณสร้างส่วนต่อประสานงานหรือเทมเพลตของคุณเอง ได้แก่ คำแนะนำที่ครอบคลุมและชัดเจนสำหรับ freelancer เพื่อทำความเข้าใจงานอย่างสมบูรณ์ และใช้เวลานาน การเอาท์ซอร์สไปยังบริษัทต่างๆ มีบริษัทเอาท์ซอร์สที่พร้อมให้บริการซึ่งเชี่ยวชาญด้านการติดฉลากข้อมูลสำหรับ ML บริษัทเหล่านี้เพียบพร้อมไปด้วยพนักงานที่ผ่านการฝึกอบรมมาอย่างดี ซึ่งรับประกันข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงแก่คุณ ข้อดี: บริษัทเอาท์ซอร์สให้คำมั่นว่าจะได้ผลลัพธ์คุณภาพสูงเพื่อให้มั่นใจว่าพนักงานสามารถส่งมอบได้ ข้อเสีย: วิธีการนี้มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการระดมมวลชน เนื่องจากบริษัทส่วนใหญ่ไม่ได้ระบุว่าจะมีค่าใช้จ่ายเท่าใดต่อโครงการ การโปรแกรมข้อมูล การโปรแกรมข้อมูลช่วยขจัดการติดฉลากโดยมนุษย์โดยสิ้นเชิง เทคนิคนี้มีฟังก์ชันการติดฉลากที่ติดป้ายข้อมูล ชุดข้อมูลที่ผลิตด้วยวิธีการเขียนโปรแกรมข้อมูลสามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองกำเนิด ข้อดี: ไม่จำเป็นต้องใช้กำลังคนในการติดป้ายกำกับข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานโดยอัตโนมัติ ข้อเสีย: วิธีนี้เป็นที่ทราบกันดีว่าให้ป้ายกำกับข้อมูลที่แม่นยำน้อยลง ซึ่งจะทำให้คุณภาพของชุดข้อมูลและประสิทธิภาพโดยรวมของ ML ลดลง แบบอย่าง. สรุปความคิด นักประดิษฐ์ในปัจจุบันได้นำแบบจำลอง ML ที่ซับซ้อนมาใช้กับกรวดเพราะพวกเขาเข้าใจดีว่าข้อมูลคุณภาพสูงล้วนมีความสำคัญ แม้ว่าเครื่องมือคำอธิบายประกอบข้อมูลจะพร้อมใช้งานบนอินเทอร์เน็ต การค้นหาเครื่องมือคำอธิบายประกอบที่เหมาะสมก็เป็นงานที่น่ากลัวอีกอย่างหนึ่ง ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องรู้ว่าซอฟต์แวร์ใดเหมาะสมกับโครงการหนึ่งๆ มากที่สุดในแง่ของต้นทุนและฟังก์ชันการทำงานโดยรวม นอกจากนี้ ผู้ติดฉลากข้อมูลได้ค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการทำให้กระบวนการติดฉลากกึ่งอัตโนมัติ ลบหรือเพิ่มบางส่วนในเทคนิคการติดฉลากด้วยตนเอง กล่าวคือ อนาคตส่วนใหญ่จะอาศัยการพัฒนากระบวนการติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ แต่ในขณะเดียวกันก็พิสูจน์ชุดข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับโมเดล ML เกี่ยวกับผู้เขียน เมลานี จอห์นสัน ผู้หลงใหลใน AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มีประสบการณ์มากมายในการเขียนทางเทคนิค ผู้หลงใหลในนวัตกรรมและโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ชอบแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของผู้เชี่ยวชาญและให้ความรู้แก่บุคคลเกี่ยวกับเทคโนโลยี ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว InsideBIGDATA ฟรี เข้าร่วมกับเราบน Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button