Hver ML-ingeniør ønsker å utvikle en pålitelig og nøyaktig AI-modell. Data forskere bruker nesten 80% av deres tid merking og utvidelse av data. Det er derfor modellens ytelse avhenger av kvaliteten på dataene som brukes til å trene den.
Siden vi har imøtekommet de ulike AI-prosjektbehovene til bedrifter, kommer vi over noen spørsmål som våre forretningskunder ofte stiller oss eller krever klarhet. Så vi bestemte oss for å gi en klar referanse for hvordan ekspertteamet vårt utvikler treningsdata i gullstandard for å trene ML-modeller nøyaktig.
Før vi navigerer i de vanlige spørsmålene, la oss legge ned noen grunnleggende om datamerking og dens betydning.
Hva er datamerking?
Datamerking er forbehandlingstrinnet for merking eller merking av data, for eksempel bilder, lyd eller video, for å hjelpe ML-modellene og gjør dem i stand til å gjøre nøyaktige spådommer.
Datamerking trenger ikke være begrenset til det innledende stadiet av utvikling av maskinlæringsmodeller, men kan fortsette etter distribusjon for å forbedre nøyaktigheten av spådommene ytterligere.
Viktigheten av datamerking
Ved å merke dataene basert på objektklassen, er ML-modellen opplært til å identifisere lignende klasser av objekter – uten datamerking – under produksjon.
Datamerking er et kritisk forbehandlingstrinn som bidrar til å bygge en nøyaktig modell som pålitelig kan forstå virkelige miljøer. Nøyaktig merket datasett sikre presise spådommer og algoritmer av høy kvalitet.
Vanlige spørsmål
Her, som lovet, er en klar referanse for alle spørsmålene du måtte ha og feil du kan unngå i ethvert stadium av utviklingens livssyklus.
Hvordan forstår du dataene?
Som bedrift kan du ha samlet inn en enorm mengde data, og nå vil du – forhåpentligvis – trekke ut nøkkelinnsikt eller verdifull informasjon fra dataene.
Men uten en klar forståelse av dine prosjektkrav eller forretningsmål, vil du ikke kunne gjøre praktisk bruk av opplæringsdataene. Så ikke begynn å sile gjennom dataene dine for å finne mønstre eller mening. Gå heller inn med et bestemt formål så du ikke finner løsninger på feil problemer.
Er treningsdataene en god representant for produksjonsdataene? Hvis ikke, hvordan identifiserer jeg det?
Selv om du kanskje ikke har vurdert det, kan de merkede dataene du trener modellen din på være vesentlig forskjellig fra produksjonsmiljøet.
Hvordan identifisere? Se etter indikatorene. Modellen din presterte bra i et testmiljø og bemerkelsesverdig mindre under produksjonen.
Løsning?
Kontakt bedriften eller domeneekspertene for å forstå de nøyaktige kravene nøyaktig.
-
Hvordan redusere skjevhet?
Den eneste løsningen for å redusere skjevheter er å være proaktiv i å eliminere skjevheter før de introduseres i modellen din.
Databias kan være i hvilken som helst form – fra ikke-representative datasett til problemer med tilbakemeldingssløyfene. Å holde deg oppdatert på den siste utviklingen og etablere robuste prosessstandarder og rammeverk er avgjørende for å motvirke de forskjellige formene for skjevhet.
-
Hvordan prioriterer jeg annoteringsprosessen for treningsdata?
Det er et av de vanligste spørsmålene vi får – hvilken del av datasettet bør vi prioritere når vi kommenterer? Det er et gyldig spørsmål, spesielt når du har store datasett. Du trenger ikke å kommentere hele settet.
Du kan bruke avanserte teknikker som hjelper deg å velge en spesifikk del av datasettet og gruppere det slik at du bare sender det nødvendige undersettet av data for merknader. På denne måten kan du sende den mest avgjørende informasjonen om modellens suksess.
-
Hvordan omgår jeg unntakstilfeller?
Å håndtere eksepsjonelle tilfeller kan være utfordrende for hver ML-modell. Selv om modellen kan fungere teknisk, kan det hende at den ikke reduserer avtalen når det gjelder å betjene bedriftens behov.
Selv om en kjøretøydeteksjonsmodell kan identifisere kjøretøy, kan den kanskje ikke skille mellom ulike typer kjøretøy på en pålitelig måte. For eksempel – gjenkjenne ambulanser fra andre typer varebiler. Bare når modellen kan stole på for å identifisere spesifikke modeller, kan kjøretøydeteksjonsalgoritmen diktere sikkerhetskodene.For å møte denne utfordringen, har menneske-i-løkken tilbakemelding og veiledet læring er avgjørende. Løsningen ligger i å bruke likhetssøk og filtrering gjennom hele datasettet for å samle like bilder. Med dette kan du fokusere på å kommentere bare undergruppen av lignende bilder og forbedre den ved å bruke menneske-i-løkken-metoden.
-
Er det noen spesifikke etiketter jeg må være oppmerksom på?
Selv om du kan bli fristet til å gi den mest detaljorienterte merkingen for bildene dine, er det kanskje ikke alltid nødvendig eller ideelt. Den store mengden tid og kostnad det vil ta å gi hvert bilde et detaljert nivå av detaljering og presisjon er vanskelig å oppnå.
Å være overpreskriptiv eller be om høyeste presisjon i datakommentarer er foreslått når du har klarhet i modellkravene.
-
Hvordan redegjør du for kantsaker?
Ta hensyn til edge-tilfeller når du utarbeider strategien for datakommentarer. Først må du imidlertid forstå at det er umulig å forutse alle kantsaker du kan komme over. I stedet kan du velge et variasjonsområde og en strategi som kan oppdage kantsaker når og når de dukker opp og adressere dem i tide.
-
På hvilken måte kan jeg håndtere datatvetydighet?
Tvetydighet i datasettet er ganske vanlig, og du bør vite hvordan du skal håndtere det for nøyaktig merknad. For eksempel kan et bilde av et halvmodent eple merkes som et grønt eple eller et rødt eple.
Nøkkelen til å løse en slik tvetydighet har klare instruksjoner fra begynnelsen. Først, sørg for konstant kommunikasjon mellom kommentatorene og fagekspertene. Ha en standardregel på plass ved å forutse slik tvetydighet og definere standarder som kan implementeres på tvers av arbeidsstyrken.
-
Er det noen måter å forbedre modellytelsen i produksjonen på?
Siden testmiljøet og produksjonsdataene er forskjellige, er det garantert avvik i ytelsen etter en tid. Du kan ikke forvente at en modell lærer ting den ikke ble utsatt for under trening.
Prøv å holde testdataene i tråd med de endrede produksjonsdataene. For eksempel omskoler modellen din, involverer menneskelige merkelapper, forbedre dataene med mer nøyaktige og representative scenarier, og test på nytt og bruk dem i produksjon.
-
Hvem henvender jeg meg til for å kommentere opplæringsdatabehov?
Hver virksomhet har noe å tjene på å utvikle ML-modeller. Ikke alle forretningsenheter er utstyrt med teknisk kunnskap eller ekspert datamerkingsteam å transformere rådata til verdifull innsikt. Du bør kunne bruke den til å oppnå et konkurransefortrinn.
Selv om en kjøretøydeteksjonsmodell kan identifisere kjøretøy, kan den kanskje ikke skille mellom ulike typer kjøretøy på en pålitelig måte. For eksempel – gjenkjenne ambulanser fra andre typer varebiler. Bare når modellen kan stole på for å identifisere spesifikke modeller, kan kjøretøydeteksjonsalgoritmen diktere sikkerhetskodene.Selv om det er aspekter, kan det hende du ser etter i en datatreningspartner, pålitelighet, erfaring og fagkunnskap er noen av de tre beste punktene å huske. Vurder disse før du går inn for en pålitelig tredjeparts tjenesteleverandør.
Leder listen over Nøyaktige og pålitelige leverandører av datamerking er Shaip. Vi bruker avanserte analyser, erfaringsteam og fageksperter for all din merking og datanotering behov. I tillegg følger vi en standardprosedyre som har hjulpet oss med å utvikle førsteklasses merknads- og merkeprosjekter for ledende virksomheter.
