Jeder ML-Ingenieur möchte ein zuverlässiges und genaues KI-Modell entwickeln. Daten Wissenschaftler verbringen fast 80% ihrer Zeitkennzeichnung und Anreicherung von Daten. Deshalb hängt die Leistung des Modells von der Qualität der Daten ab, mit denen es trainiert wird.
Da wir uns um die vielfältigen Anforderungen von Unternehmen an KI-Projekten gekümmert haben, stoßen wir auf einige Fragen, die uns unsere Geschäftskunden häufig stellen oder deren Klärung erforderlich ist. Daher haben wir uns entschieden, eine fertige Referenz dafür bereitzustellen, wie unser Expertenteam Goldstandard-Trainingsdaten entwickelt, um ML-Modelle genau zu trainieren.
Bevor wir durch die FAQs navigieren, lassen Sie uns einige niederlegen Grundlagen der Datenkennzeichnung und seine Bedeutung.
Was ist Datenkennzeichnung?
Die Datenkennzeichnung ist der Vorverarbeitungsschritt zum Kennzeichnen oder Markieren von Daten. wie Bilder, Audio oder Video, um die ML-Modelle zu unterstützen und es ihnen ermöglichen, genaue Vorhersagen zu treffen.
Die Datenkennzeichnung muss nicht auf die Anfangsphase der Modellentwicklung für maschinelles Lernen beschränkt sein, sondern kann auch nach der Bereitstellung fortgesetzt werden, um die Genauigkeit der Vorhersagen weiter zu verbessern.
Bedeutung der Datenkennzeichnung
Durch die Kennzeichnung der Daten basierend auf der Objektklasse wird das ML-Modell darauf trainiert, ähnliche Klassen von Objekten zu identifizieren – ohne Datenkennzeichnung - während der Produktion.
Die Datenkennzeichnung ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt, der hilft, ein genaues Modell zu erstellen, das reale Umgebungen zuverlässig verstehen kann. Genau beschriftete Datensätze sorgen für präzise Vorhersagen und hochwertige Algorithmen.
Häufig gestellte Fragen
Hier ist, wie versprochen, eine fertige Referenz für alle Fragen, die Sie haben könnten und die Fehler, die Sie vermeiden können in jeder Phase des Entwicklungslebenszyklus.
Wie interpretieren Sie die Daten?
Als Unternehmen haben Sie möglicherweise eine riesige Datenmenge gesammelt und möchten nun – hoffentlich – wichtige Erkenntnisse oder wertvolle Informationen aus den Daten extrahieren.
Aber ohne ein klares Verständnis Ihrer Projektanforderungen oder Geschäftsziele können Sie die Trainingsdaten nicht praktisch nutzen. Beginnen Sie also nicht damit, Ihre Daten zu sichten, um Muster oder Bedeutungen zu finden. Gehen Sie stattdessen mit einem bestimmten Ziel vor, damit Sie keine Lösungen für die falschen Probleme finden.
Sind die Trainingsdaten ein guter Repräsentant der Produktionsdaten? Wenn nicht, wie erkenne ich es?
Auch wenn Sie es vielleicht nicht in Betracht gezogen haben, können sich die beschrifteten Daten, mit denen Sie Ihr Modell trainieren, erheblich von der Produktionsumgebung unterscheiden.
Wie identifizieren? Suchen Sie nach den verräterischen Zeichen. Ihr Modell hat in einer Testumgebung gut abgeschnitten und während der Produktion deutlich weniger.
Lösung?
Wenden Sie sich an die Geschäfts- oder Domänenexperten, um die genauen Anforderungen genau zu verstehen.
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Wie kann man Vorurteile mindern?
Die einzige Lösung zur Minderung von Verzerrungen besteht darin, Verzerrungen proaktiv zu beseitigen, bevor sie in Ihr Modell eingeführt werden.
Datenverfälschungen können in jeder Form auftreten – von nicht repräsentativen Datensätzen bis hin zu Problemen mit den Rückkopplungsschleifen. Es ist wichtig, sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten und robuste Prozessstandards und Rahmenbedingungen zu etablieren, um den verschiedenen Formen von Voreingenommenheit entgegenzuwirken.
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Wie priorisiere ich meinen Trainingsdaten-Anmerkungsprozess?
Dies ist eine der häufigsten Fragen, die uns gestellt werden: Welchen Teil des Datensatzes sollten wir beim Kommentieren priorisieren? Dies ist eine berechtigte Frage, insbesondere wenn Sie große Datensätze haben. Sie müssen nicht den gesamten Satz kommentieren.
Sie können fortschrittliche Techniken verwenden, die Ihnen helfen, einen bestimmten Teil Ihres Datensatzes auszuwählen und ihn zu gruppieren, sodass Sie nur die erforderliche Teilmenge der Daten zur Annotation senden. Auf diese Weise können Sie die wichtigsten Informationen über den Erfolg Ihres Modells senden.
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Wie umgehe ich Ausnahmefälle?
Der Umgang mit Ausnahmefällen kann für jedes ML-Modell eine Herausforderung darstellen. Auch wenn das Modell technisch funktionieren mag, schneidet es möglicherweise nicht ab, wenn es darum geht, Ihre geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen.
Obwohl ein Fahrzeugerkennungsmodell Fahrzeuge identifizieren kann, ist es möglicherweise nicht in der Lage, zuverlässig zwischen verschiedenen Fahrzeugtypen zu unterscheiden. Zum Beispiel – Krankenwagen von anderen Transportertypen unterscheiden. Nur wenn das Modell zuverlässig bestimmte Modelle identifizieren kann, kann der Fahrzeugerkennungsalgorithmus die Sicherheitscodes vorgeben.Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Mensch-in-the-Loop Feedback und überwachtes Lernen sind entscheidend. Die Lösung liegt in der Ähnlichkeitssuche und dem Filtern durch den gesamten Datensatz, um ähnliche Bilder zu sammeln. Damit können Sie sich darauf konzentrieren, nur die Teilmenge ähnlicher Bilder zu kommentieren und diese mit der Human-in-the-Loop-Methode verbessern.
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Gibt es bestimmte Etiketten, die ich beachten muss?
Obwohl Sie versucht sein könnten, Ihre Bilder möglichst detailliert zu kennzeichnen, ist dies möglicherweise nicht immer notwendig oder ideal. Der schiere Zeit- und Kostenaufwand, der erforderlich wäre, um jedem Bild eine granulare Detailgenauigkeit und Präzision zu verleihen, ist schwer zu erreichen.
Wenn Sie sich über die Modellanforderungen im Klaren sind, empfiehlt es sich, zu viele Vorschriften zu machen oder die höchste Genauigkeit bei der Datenannotation zu fordern.
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Wie berücksichtigen Sie Grenzfälle?
Berücksichtigen Sie Grenzfälle bei der Vorbereitung Ihrer Datenannotationsstrategie. Zunächst müssen Sie jedoch verstehen, dass es unmöglich ist, jeden Grenzfall vorherzusehen, auf den Sie stoßen könnten. Stattdessen können Sie einen Schwankungsbereich und eine Strategie wählen, mit der Grenzfälle entdeckt und rechtzeitig angegangen werden können, wenn sie auftauchen.
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Wie kann ich Datenmehrdeutigkeit handhaben?
Mehrdeutigkeiten im Datensatz sind weit verbreitet, und Sie sollten wissen, wie Sie damit umgehen, um eine genaue Annotation zu erhalten. Beispielsweise könnte ein Bild eines halbreifen Apfels als grüner Apfel oder roter Apfel gekennzeichnet werden.
Der Schlüssel zur Lösung solcher Mehrdeutigkeiten sind von Anfang an klare Anweisungen. Stellen Sie zunächst eine ständige Kommunikation zwischen den Kommentatoren und den Fachexperten sicher. Richten Sie eine Standardregel ein, indem Sie solche Mehrdeutigkeiten antizipieren und Standards definieren, die in der gesamten Belegschaft implementiert werden können.
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Gibt es Möglichkeiten, die Modellleistung in der Produktion zu verbessern?
Da sich die Testumgebung und die Produktionsdaten unterscheiden, kommt es nach einiger Zeit zwangsläufig zu Leistungsabweichungen. Sie können nicht erwarten, dass ein Modell Dinge lernt, denen es während des Trainings nicht ausgesetzt war.
Versuchen Sie, die Testdaten an die sich ändernden Produktionsdaten anzupassen. Trainieren Sie beispielsweise Ihr Modell neu, beziehen Sie es ein menschliche Etikettierer, verbessern Sie die Daten mit genaueren und repräsentativeren Szenarien und testen Sie sie erneut und verwenden Sie sie in der Produktion.
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An wen wende ich mich für meine Anmerkungen zum Bedarf an Trainingsdaten?
Jedes Unternehmen kann von der Entwicklung von ML-Modellen profitieren. Nicht jede Geschäftseinheit ist mit technischem Know-how oder Experten ausgestattet Datenkennzeichnungsteams um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Sie sollten es nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Obwohl ein Fahrzeugerkennungsmodell Fahrzeuge identifizieren kann, ist es möglicherweise nicht in der Lage, zuverlässig zwischen verschiedenen Fahrzeugtypen zu unterscheiden. Zum Beispiel – Krankenwagen von anderen Transportertypen unterscheiden. Nur wenn das Modell zuverlässig bestimmte Modelle identifizieren kann, kann der Fahrzeugerkennungsalgorithmus die Sicherheitscodes vorgeben.Während es Aspekte gibt, die Sie vielleicht bei einem Datenschulungspartner suchen, sind Zuverlässigkeit, Erfahrung und Fachkenntnisse einige der drei wichtigsten Punkte, die Sie sich merken sollten. Berücksichtigen Sie diese, bevor Sie sich an einen zuverlässigen Drittanbieter wenden.
Führend in der Liste der genauer und zuverlässiger Anbieter von Datenkennzeichnungsdiensten ist Shaip. Wir setzen fortschrittliche Analytik, erfahrene Teams und Fachexperten für alle Ihre Etikettierungen ein Datenanmerkung braucht. Darüber hinaus folgen wir einem Standardverfahren, das uns dabei geholfen hat, erstklassige Anmerkungs- und Kennzeichnungsprojekte für führende Unternehmen zu entwickeln.
