Datamärkning är viktig för att träna maskininlärningsmodeller, som används för att fatta beslut baserat på mönster och trender i data.
Låt oss se vad denna datamärkning handlar om och de olika verktygen för att utföra den.
Innehållsförteckning
Vad är datamärkning?
Datamärkning är processen att tilldela beskrivande taggar eller etiketter till data för att hjälpa till att identifiera och kategorisera den. Det handlar om olika typer av data, såsom text, bilder, videor, ljud och andra former av ostrukturerad data. Den märkta datan används sedan för att träna maskininlärningsalgoritmer för att identifiera mönster och göra förutsägelser.
Noggrannheten och kvaliteten på märkningen kan i hög grad påverka prestandan för ML-modellerna. Det kan göras manuellt av människor eller med hjälp av automationsverktyg. Huvudsyftet med datamärkning är att omvandla ostrukturerad data till ett strukturerat format som lätt kan förstås och analyseras av maskiner.
Ett bra exempel på datamärkning kan vara i samband med bildigenkänning. Låt oss säga att du vill träna en maskininlärningsmodell att känna igen katter och hundar i bilder.
För att göra det måste du först märka en uppsättning bilder som antingen ”katt” eller ”hund” så att modellen kan lära sig av dessa märkta exempel. Processen att tilldela dessa etiketter till bilderna kallas datamärkning.
En kommentator skulle se varje bild och manuellt tilldela lämplig etikett till den, skapa en märkt datauppsättning som kan användas för att träna maskininlärningsmodellen.
Hur fungerar det?
Det finns olika steg involverade i att utföra datamärkning. Detta inkluderar:
Datainsamling
Det första steget i datamärkningsprocessen är att samla in de data som behöver märkas. Detta kan inkludera en mängd olika datatyper, såsom bilder, text, ljud eller video.
Riktlinjer för märkning
Så snart data har samlats in skapas märkningsriktlinjer som anger de etiketter eller taggar som kommer att tilldelas data. Dessa riktlinjer hjälper till att säkerställa att de märkta uppgifterna är relevanta för den aktuella ML-aktiviteten och bibehåller konsistens i märkningen.
Anteckning
Själva märkningen av data görs av annotatorer eller etiketterare som är utbildade i att tillämpa märkningsriktlinjerna på data. Detta kan göras manuellt av människor eller genom automatiserade processer med fördefinierade regler och algoritmer.
Kvalitetskontroll
Kvalitetskontrollåtgärder vidtas för att förbättra noggrannheten hos de märkta uppgifterna. Detta inkluderar IAA-måttet, där flera annotatorer märker samma data, och deras märkning jämförs för konsistens- och kvalitetssäkringskontroller för att korrigera märkningsfel.
Integration med maskininlärningsmodeller
När data har märkts och kvalitetskontrollåtgärder har implementerats kan de märkta data integreras med maskininlärningsmodeller för att träna och förbättra deras noggrannhet.
Olika tillvägagångssätt för datamärkning
Datamärkning kan göras på en mängd olika sätt, var och en med sina egna fördelar och nackdelar. Några vanliga metoder inkluderar:
#1. Manuell märkning
Detta är den traditionella tekniken för att märka data där individer manuellt kommenterar data. Uppgifterna granskas av kommentatorn, som sedan lägger till etiketter eller taggar i den i enlighet med standardprocedurer.
#2. Halvövervakad märkning
Det är en kombination av manuell och automatiserad märkning. En mindre del av datan kategoriseras manuellt, och etiketterna används sedan för att träna en maskininlärningsmodell som automatiskt kan märka återstående data. Detta tillvägagångssätt kanske inte är lika exakt som manuell märkning, men det är mer effektivt.
#3. Aktivt lärande
Detta är ett iterativt tillvägagångssätt för datamärkning där maskininlärningsmodellen identifierar de datapunkter som den är mest osäkra på och ber en människa att märka dem.
#4. Överför lärande
Den här metoden använder redan existerande märkta data från en aktivitet eller domän som är relaterad till att träna en modell för den aktuella uppgiften. När projektet inte har tillräckligt med märkta data kan den här metoden vara till hjälp.
#5. Crowdsourcing
Det innebär att lägga ut märkningsuppdraget på entreprenad till en stor grupp människor via en onlineplattform. Crowdsourcing kan vara ett kostnadseffektivt sätt att snabbt märka stora datamängder, men det kan vara svårt att verifiera riktighet och konsekvens.
#6. Simuleringsbaserad märkning
Detta tillvägagångssätt innebär att man använder datorsimuleringar för att generera märkta data för en viss uppgift. Det kan vara användbart när verkliga data är svåra att få tag på eller när det finns ett behov av att generera stora mängder märkt data snabbt.
Varje metod har sina egna styrkor och svagheter. Det beror på projektets specifika krav och målen för märkningsuppgiften.
Vanliga typer av datamärkning
- Bildmärkning
- Videomärkning
- Ljudmärkning
- Textmärkning
- Sensormärkning
- 3D-märkning
Olika typer av datamärkning används för olika typer av data och uppgifter.
Till exempel används bildmärkning vanligen för objektdetektering, medan textmärkning används för bearbetningsuppgifter för naturligt språk.
Ljudmärkning kan användas för taligenkänning eller känsloretektering, och sensormärkning kan användas för Internet of Things (IoT)-applikationer.
3D-märkning används för uppgifter som autonom fordonsutveckling eller virtual reality-applikationer.
Bästa metoder för datamärkning
#1. Definiera tydliga riktlinjer
Tydliga riktlinjer bör fastställas för märkningsdata. Dessa riktlinjer bör innehålla definitioner av etiketterna, exempel på hur etiketterna ska appliceras och instruktioner om hur man hanterar tvetydiga fall.
#2. Använd flera kommentatorer
Noggrannheten kan förbättras när olika annotatorer märker samma data. Inter-annotator Agreement (IAA)-mått kan användas för att bedöma nivån på överensstämmelse mellan olika annotatorer.
#3. Använd en standardiserad process
En definierad process bör följas för att märka data för att säkerställa överensstämmelse mellan olika annotatorer och märkningsuppgifter. Processen bör innefatta en granskningsprocess för att kontrollera kvaliteten på märkta data.
#4. Kvalitetskontroll
Kvalitetskontrollåtgärder som regelbundna granskningar, korskontroller och datasampling är viktiga för att säkerställa noggrannheten och tillförlitligheten hos märkta data.
#5. Märk olika 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 innefatta data från olika källor med olika egenskaper och som täcker ett brett spektrum av scenarier.
#6. Övervaka och uppdatera etiketter
När maskininlärningsmodellen förbättras kan det bli nödvändigt att uppdatera och förfina den märkta informationen. Det är viktigt att hålla ett öga på dess prestanda och uppdatera etiketterna efter behov.
Användningsfall
Datamärkning är ett kritiskt steg i maskininlärning och dataanalysprojekt. Här är några vanliga användningsfall för datamärkning:
- Bild- och videoigenkänning
- Naturlig språkbehandling
- Autonoma fordon
- Spårning av bedrägerier
- Sentimentanalys
- Medicinsk diagnos
Detta är bara några exempel på användningsfall för datamärkning. Alla tillämpningar av maskininlärning eller dataanalys som involverar klassificering eller förutsägelse kan dra nytta av användningen av märkta data.
Det finns många datamärkningsverktyg tillgängliga på internet, alla med sin egen uppsättning funktioner och möjligheter. Och här har vi sammanfattat en lista över de bästa verktygen för datamärkning.
Label Studio
Label Studio är ett datamärkningsverktyg med öppen källkod utvecklat av Heartex som tillhandahåller en rad anteckningsgränssnitt för text-, bild-, ljud- och videodata. Detta verktyg är känt för sin flexibilitet och användarvänlighet.
Den är designad för att snabbt kunna installeras och kan användas för att bygga anpassade användargränssnitt eller förbyggda etikettmallar. Detta gör det enkelt för användare att skapa anpassade anteckningsuppgifter och arbetsflöden med ett dra-och-släpp-gränssnitt.
Label Studio tillhandahåller också en rad integrationsalternativ, inklusive webhooks, en Python SDK och API, som tillåter användare att sömlöst integrera verktyget i sina ML/AI-pipelines.
Den finns i två upplagor – Community och Enterprise.
Community-utgåvan är gratis att ladda ner och kan användas av alla. Den har grundläggande funktioner och stöder ett begränsat antal användare och projekt. Medan Enterprise-utgåvan är en betalversion som stöder större team och mer komplexa användningsfall.
Etikettlåda
Label box är en molnbaserad dataetiketteringsplattform som tillhandahåller en kraftfull uppsättning verktyg för datahantering, datamärkning och maskininlärning. En av de viktigaste fördelarna med Labelbox är dess AI-stödda märkningsfunktioner som hjälper till att påskynda datamärkningsprocessen och förbättra märkningsnoggrannheten.
Den erbjuder en anpassningsbar datamotor som är designad för att hjälpa datavetenskapsteam att snabbt och effektivt producera utbildningsdata av hög kvalitet för maskininlärningsmodeller.
Nyckellabb
Keylabs är en annan utmärkt datamärkningsplattform som erbjuder avancerade funktioner och hanteringssystem för att tillhandahålla högkvalitativa annoteringstjänster. Keylabs kan ställas in och stödjas på plats, och användarroller och behörigheter kan tilldelas varje enskilt projekt eller plattformsåtkomst i allmänhet.
Den har en 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 nyckelfunktion hos KeyLabs är dess stöd för teamledning och samarbete. Den erbjuder rollbaserad åtkomstkontroll, aktivitetsövervakning i realtid och inbyggda meddelande- och feedbackverktyg för att hjälpa team att arbeta tillsammans mer effektivt.
Befintliga kommentarer kan också laddas upp till plattformen. Keylabs är idealiskt för individer och forskare som letar efter ett snabbt, effektivt och flexibelt verktyg för datamärkning.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth är en fullständigt hanterad datamärkningstjänst 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 datamärkning, inbyggda arbetsflöden och personalhantering i realtid, för att göra märkningsprocessen snabbare och mer effektiv.
En av nyckelfunktionerna i SageMaker är möjligheten att skapa anpassade arbetsflöden som kan skräddarsys för specifika märkningsuppgifter. Detta kan hjälpa till att minska den tid och kostnad som krävs för att märka stora datamängder.
Dessutom erbjuder den ett inbyggt arbetskraftshanteringssystem som låter användare hantera och skala sina märkningsuppgifter med lätthet. Den är designad för att vara skalbar och anpassningsbar, vilket gör den till ett populärt val för datavetare och maskininlärningsingenjörer.
Slutsats
Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var till hjälp för att lära dig mer om datamärkning och dess verktyg. Du kanske också är intresserad av att lära dig om dataupptäckt för att hitta värdefulla och dolda mönster i data.