Dataetikettering är avgörande för att träna maskininlärningsmodeller, vilka används för att generera slutsatser baserade på datamönster och tendenser.
Låt oss utforska vad dataetikettering innebär och vilka verktyg som kan användas för att utföra detta.
Vad är dataetikettering?
Dataetikettering är processen att applicera beskrivande markörer eller etiketter på data för att underlätta identifiering och kategorisering. Detta omfattar olika datatyper, såsom text, bilder, video, ljud och andra former av ostrukturerad data. Den etiketterade datan används sedan för att träna maskininlärningsalgoritmer att upptäcka mönster och göra prognoser.
Noggrannheten och kvaliteten på etiketteringen har en stor inverkan på ML-modellernas prestanda. Det kan utföras manuellt av människor eller genom automatiserade verktyg. Huvudsyftet med dataetikettering är att omvandla ostrukturerad data till ett strukturerat format som lätt kan förstås och analyseras av maskiner.
Ett tydligt exempel på dataetikettering finns inom bildigenkänning. Anta att du vill träna en maskininlärningsmodell att särskilja katter och hundar på bilder.
För att åstadkomma detta måste du först etikettera en uppsättning bilder som antingen ”katt” eller ”hund” så att modellen kan lära sig från dessa märkta exempel. Själva processen att tilldela dessa etiketter till bilderna kallas dataetikettering.
En annoterare skulle granska varje bild och manuellt tilldela lämplig etikett, och på så sätt skapa en märkt datauppsättning som kan användas för att träna maskininlärningsmodellen.
Hur fungerar det?
Det finns flera steg i processen för att utföra dataetikettering. Dessa inkluderar:
Datainsamling
Det första steget i dataetiketteringsprocessen är insamling av den data som behöver etiketteras. Detta kan innefatta olika typer av data, såsom bilder, text, ljud eller video.
Riktlinjer för etikettering
När datan har samlats in skapas riktlinjer för etiketteringen, där de etiketter eller taggar som ska appliceras på datan specificeras. Dessa riktlinjer bidrar till att säkerställa att de etiketterade uppgifterna är relevanta för den aktuella ML-aktiviteten och att etiketteringen sker på ett konsekvent sätt.
Annotering
Själva etiketteringen av datan utförs av annoterare eller etiketterare, som är utbildade i att applicera etiketteringsriktlinjerna på datan. Detta kan göras manuellt av människor eller genom automatiserade processer med fördefinierade regler och algoritmer.
Kvalitetskontroll
Kvalitetskontroller genomförs för att säkerställa noggrannheten i de etiketterade uppgifterna. Detta inkluderar IAA-måttet, där flera annoterare etiketterar samma data, och deras etiketteringar jämförs för att garantera konsistens och kvalitet, och för att korrigera eventuella felaktigheter.
Integration med maskininlärningsmodeller
När datan har etiketterats och kvalitetskontroller har genomförts kan de etiketterade uppgifterna integreras med maskininlärningsmodeller för att träna och öka deras noggrannhet.
Olika metoder för dataetikettering
Dataetikettering kan genomföras på flera olika sätt, vart och ett med sina egna fördelar och nackdelar. Några vanliga metoder inkluderar:
#1. Manuell etikettering
Detta är den traditionella metoden för att etikettera data, där individer manuellt annoterar data. Annoteraren granskar uppgifterna och lägger sedan till etiketter eller taggar i enlighet med standardrutiner.
#2. Halvövervakad etikettering
Detta är en blandning av manuell och automatiserad etikettering. En mindre del av datan kategoriseras manuellt, och dessa etiketter används sedan för att träna en maskininlärningsmodell som automatiskt kan etikettera återstående data. Denna metod är kanske inte lika exakt som manuell etikettering, men den är mer effektiv.
#3. Aktiv inlärning
Detta är en iterativ metod för dataetikettering, där maskininlärningsmodellen identifierar de datapunkter som den är mest osäker på, och begär att en människa etiketterar dem.
#4. Överföringsinlärning
Den här metoden använder redan befintlig etiketterad data från en aktivitet eller domän som är relaterad till att träna en modell för den aktuella uppgiften. Denna metod kan vara användbar när projektet saknar tillräckligt med etiketterad data.
#5. Crowdsourcing
Detta innebär att lägga ut etiketteringsuppdraget på entreprenad till en stor grupp människor via en onlineplattform. Crowdsourcing kan vara ett kostnadseffektivt sätt att snabbt etikettera stora datamängder, men det kan vara svårt att verifiera noggrannhet och konsekvens.
#6. Simuleringsbaserad etikettering
Denna metod innebär att man använder datorsimuleringar för att generera etiketterad data för en specifik uppgift. Det kan vara användbart när verkliga data är svår att få tag på eller när det finns ett behov av att snabbt generera stora mängder etiketterad data.
Varje metod har sina egna styrkor och svagheter. Valet beror på projektets specifika krav och målen för etiketteringsuppgiften.
Vanliga typer av dataetikettering
- Bildetikettering
- Videoetikettering
- Ljudetikettering
- Textetikettering
- Sensor etikettering
- 3D-etikettering
Olika typer av dataetikettering används för olika typer av data och uppgifter.
Till exempel används bildetikettering ofta för objektigenkänning, medan textetikettering används för bearbetningsuppgifter för naturligt språk.
Ljudetikettering kan användas för taligenkänning eller känslodetektering, och sensoretikettering kan användas för Internet of Things (IoT)-applikationer.
3D-etikettering används för uppgifter som autonom fordonsutveckling eller virtual reality-applikationer.
Bästa praxis för dataetikettering
#1. Definiera tydliga riktlinjer
Tydliga riktlinjer bör upprättas för etiketteringsdata. Dessa riktlinjer bör inkludera definitioner av etiketterna, exempel på hur etiketterna ska appliceras och instruktioner om hur tvetydiga fall ska hanteras.
#2. Använd flera annoterare
Noggrannheten kan ökas när olika annoterare etiketterar samma data. Inter-annotator Agreement (IAA)-mått kan användas för att bedöma nivån av överensstämmelse mellan olika annoterare.
#3. Använd en standardiserad process
En definierad process bör följas för att etikettera data för att säkerställa överensstämmelse mellan olika annoterare och etiketteringsuppgifter. Processen bör innefatta en granskningsprocess för att kontrollera kvaliteten på etiketterad data.
#4. Kvalitetskontroll
Kvalitetskontrollåtgärder, såsom regelbundna granskningar, korskontroller och dataurval, är viktiga för att garantera noggrannheten och tillförlitligheten hos etiketterad data.
#5. Etikettering av varierande data
När du väljer data att etikettera är det viktigt att välja ett varierat urval som representerar hela spektrumet av data som modellen kommer att arbeta med. Detta kan inkludera data från olika källor med varierande egenskaper och som täcker ett brett spektrum av scenarier.
#6. Övervaka och uppdatera etiketter
Allteftersom maskininlärningsmodellen förbättras kan det bli nödvändigt att uppdatera och förfina den etiketterade informationen. Det är viktigt att hålla ett öga på dess prestanda och uppdatera etiketterna efter behov.
Användningsfall
Dataetikettering är ett kritiskt steg i maskininlärnings- och dataanalysprojekt. Här är några vanliga användningsfall för dataetikettering:
- Bild- och videoigenkänning
- Naturlig språkbehandling
- Autonoma fordon
- Spårning av bedrägerier
- Sentimentanalys
- Medicinsk diagnos
Dessa är bara några exempel på användningsfall för dataetikettering. Alla tillämpningar av maskininlärning eller dataanalys som involverar klassificering eller prediktion kan dra nytta av användningen av etiketterad data.
Det finns många verktyg för dataetikettering tillgängliga på internet, alla med sin egen uppsättning funktioner och möjligheter. Här har vi sammanställt en lista över de bästa verktygen för dataetikettering.
Label Studio
Label Studio är ett verktyg med öppen källkod för dataetikettering, utvecklat av Heartex, som erbjuder en rad gränssnitt för annotering av text-, bild-, ljud- och videodata. Detta verktyg är känt för sin flexibilitet och användarvänlighet.
Det är utformat för att snabbt kunna installeras och kan användas för att bygga anpassade användargränssnitt eller färdiga etikettmallar. Detta gör det enkelt för användare att skapa anpassade annoteringsuppgifter och arbetsflöden med ett gränssnitt som bygger på dra-och-släpp.
Label Studio erbjuder också flera integrationsalternativ, inklusive webhooks, ett Python SDK och API, som gör det möjligt för användare att sömlöst integrera verktyget i sina ML/AI-pipelines.
Det finns i två versioner – Community och Enterprise.
Community-versionen är gratis att ladda ner och kan användas av alla. Den har grundläggande funktioner och stöder ett begränsat antal användare och projekt. Enterprise-versionen är däremot en betalversion som stöder större team och mer komplexa användningsfall.
Labelbox
Labelbox är en molnbaserad plattform för dataetikettering som erbjuder en kraftfull uppsättning verktyg för datahantering, dataetikettering och maskininlärning. En av de största fördelarna med Labelbox är dess AI-stödda etiketteringsfunktioner, som hjälper till att påskynda dataetiketteringsprocessen och förbättra etiketteringsnoggrannheten.
Den erbjuder en anpassningsbar datamotor som är utformad för att hjälpa datavetenskapsteam att snabbt och effektivt producera högkvalitativ träningsdata för maskininlärningsmodeller.
Keylabs
Keylabs är en annan utmärkt dataetiketteringsplattform som erbjuder avancerade funktioner och hanteringssystem för att tillhandahålla annoteringstjänster av hög kvalitet. Keylabs kan ställas in och stödjas på plats, och användarroller och behörigheter kan tilldelas för varje enskilt projekt eller plattformsåtkomst i allmänhet.
Den har erfarenhet av att hantera stora datamängder utan att kompromissa med effektivitet eller noggrannhet. Den stöder olika annoteringsfunktioner som z-ordning, förälder/barn-relationer, objekttidslinjer, unik visuell identitet och skapande av metadata.
En annan viktig funktion hos KeyLabs är dess stöd för teamledning och samarbete. Den erbjuder rollbaserad åtkomstkontroll, aktivitetsövervakning i realtid och inbyggda meddelande- och feedbackverktyg som hjälper team att arbeta effektivare tillsammans.
Befintliga kommentarer kan också laddas upp till plattformen. Keylabs är idealiskt för individer och forskare som söker ett snabbt, effektivt och flexibelt verktyg för dataetikettering.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth är en fullständigt hanterad dataetiketteringstjänst som tillhandahålls av Amazon Web Services (AWS), som hjälper organisationer att bygga mycket exakta träningsdatauppsättningar för maskininlärningsmodeller.
Den erbjuder en mängd olika funktioner, såsom automatisk dataetikettering, inbyggda arbetsflöden och personalhantering i realtid, för att göra etiketteringsprocessen snabbare och mer effektiv.
En av nyckelfunktionerna i SageMaker är möjligheten att skapa anpassade arbetsflöden som kan skräddarsys för specifika etiketteringsuppgifter. Detta kan bidra till att minska den tid och kostnad som krävs för att etikettera stora datamängder.
Dessutom erbjuder den ett inbyggt arbetskraftshanteringssystem som gör det möjligt för användare att hantera och skala sina etiketteringsuppgifter med lätthet. Det är utformat för att vara skalbart och anpassningsbart, vilket gör det till ett populärt val för datavetare och maskininlärningsingenjörer.
Slutsats
Jag hoppas att den här artikeln har varit till hjälp för att lära dig mer om dataetikettering och dess verktyg. Du kanske också är intresserad av att lära dig om dataupptäckt för att hitta värdefulla och dolda mönster i data.