Chaque ingénieur ML souhaite développer un modèle d'IA fiable et précis. Données les scientifiques dépensent presque 80% de leur temps d'étiquetage et d'augmentation des données. C'est pourquoi les performances du modèle dépendent de la qualité des données utilisées pour l'entraîner.
Alors que nous répondons aux divers besoins des entreprises en matière de projets d'IA, nous rencontrons quelques questions que nos clients commerciaux nous posent fréquemment ou qui ont besoin de clarté. Nous avons donc décidé de fournir une référence prête à l'emploi sur la façon dont notre équipe d'experts développe des données d'entraînement de référence pour entraîner avec précision les modèles ML.
Avant de naviguer dans la FAQ, posons quelques bases de l'étiquetage des données et son importance.
Qu'est-ce que l'étiquetage des données ?
L'étiquetage des données est l'étape de prétraitement de l'étiquetage ou du marquage des données, tels que des images, de l'audio ou de la vidéo, pour aider les modèles de ML et leur permettre de faire des prédictions précises.
L'étiquetage des données ne doit pas nécessairement se limiter à la phase initiale de développement du modèle d'apprentissage automatique, mais peut se poursuivre après le déploiement pour améliorer encore la précision des prédictions.
Importance de l'étiquetage des données
En étiquetant les données en fonction de la classe d'objets, le modèle ML est formé pour identifier des classes d'objets similaires - sans balisage des données – pendant la fabrication.
L'étiquetage des données est une étape de prétraitement essentielle qui permet de créer un modèle précis capable de comprendre de manière fiable les environnements du monde réel. Ensembles de données étiquetés avec précision garantir des prédictions précises et des algorithmes de haute qualité.
Questions fréquemment posées
Voici, comme promis, une référence prête pour toutes les questions que vous pourriez avoir et le erreurs que vous pouvez éviter à n'importe quelle étape du cycle de développement.
Comment donner du sens aux données ?
En tant qu'entreprise, vous avez peut-être collecté une quantité massive de données et vous souhaitez maintenant - espérons-le - extraire des informations clés ou des informations précieuses à partir des données.
Mais, sans une compréhension claire des exigences de votre projet ou des objectifs commerciaux, vous ne pourrez pas utiliser les données de formation de manière pratique. Ne commencez donc pas à passer au crible vos données pour trouver des modèles ou une signification. Au lieu de cela, allez-y avec un objectif précis afin de ne pas trouver de solutions aux mauvais problèmes.
Les données d'entraînement sont-elles bien représentatives des données de production ? Sinon, comment l'identifier ?
Bien que vous ne l'ayez peut-être pas envisagé, les données étiquetées sur lesquelles vous entraînez votre modèle peuvent être très différentes de l'environnement de production.
Comment identifier ? Cherchez les signes révélateurs. Votre modèle s'est bien comporté dans un environnement de test et remarquablement moins pendant la production.
Solution?
Communiquez avec les experts de l'entreprise ou du domaine pour comprendre avec précision les exigences exactes.
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Comment atténuer les biais ?
La seule solution pour atténuer les biais est d'être proactif dans l'élimination des biais avant qu'ils ne soient introduits dans votre modèle.
Le biais de données peut prendre n'importe quelle forme - des ensembles de données non représentatifs aux problèmes avec les boucles de rétroaction. Se tenir au courant des derniers développements et établir des normes et un cadre de processus robustes est essentiel pour contrer les différentes formes de biais.
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Comment prioriser mon processus d'annotation des données d'entraînement ?
C'est l'une des questions les plus fréquemment posées - quelle partie de l'ensemble de données devons-nous prioriser lors de l'annotation ? C'est une question valable, surtout lorsque vous avez de grands ensembles de données. Vous n'êtes pas obligé d'annoter l'ensemble.
Vous pouvez utiliser des techniques avancées qui vous aident à choisir une partie spécifique de votre ensemble de données et à la regrouper afin de n'envoyer que le sous-ensemble de données requis pour annotation. De cette façon, vous pouvez envoyer les informations les plus cruciales sur le succès de votre modèle.
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Comment contourner les cas exceptionnels ?
Traiter des cas exceptionnels peut être difficile pour chaque modèle ML. Même si le modèle peut fonctionner techniquement, il se peut qu'il ne réduise pas l'affaire lorsqu'il s'agit de répondre aux besoins de votre entreprise.
Bien qu'un modèle de détection de véhicules puisse identifier des véhicules, il peut ne pas être en mesure de différencier de manière fiable les différents types de véhicules. Par exemple - reconnaître les ambulances d'autres types de fourgonnettes. Ce n'est que lorsque le modèle peut être utilisé pour identifier des modèles spécifiques que l'algorithme de détection de véhicule peut dicter les codes de sécurité.Pour contrer ce défi, ayant humain dans la boucle la rétroaction et l'apprentissage supervisé sont essentiels. La solution consiste à utiliser la recherche de similarité et à filtrer l'intégralité de l'ensemble de données pour rassembler des images similaires. Avec cela, vous pouvez vous concentrer sur l'annotation uniquement du sous-ensemble d'images similaires et l'améliorer à l'aide de la méthode human-in-the-loop.
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Y a-t-il des étiquettes spécifiques dont je dois être conscient ?
Bien que vous puissiez être tenté de fournir l'étiquetage le plus détaillé pour vos images, cela n'est peut-être pas toujours nécessaire ou idéal. Le temps et le coût qu'il faudrait pour donner à chaque image un niveau de détail et de précision granulaire sont difficiles à atteindre.
Il est suggéré d'être trop normatif ou de demander la plus grande précision dans l'annotation des données lorsque vous avez une clarté sur les exigences du modèle.
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Comment comptabilisez-vous les cas extrêmes ?
Tenez compte des cas extrêmes lors de la préparation de votre stratégie d'annotation de données. Cependant, vous devez d'abord comprendre qu'il est impossible d'anticiper tous les cas extrêmes que vous pourriez rencontrer. Au lieu de cela, vous pouvez choisir une plage de variabilité et une stratégie qui peuvent découvrir les cas extrêmes au fur et à mesure qu'ils surviennent et les traiter à temps.
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De quelle manière puis-je gérer l'ambiguïté des données ?
L'ambiguïté dans l'ensemble de données est assez courante et vous devez savoir comment la gérer pour une annotation précise. Par exemple, une image d'une pomme à moitié mûre pourrait être étiquetée comme une pomme verte ou une pomme rouge.
La clé pour résoudre une telle ambiguïté a des instructions claires dès le début. Tout d'abord, assurez une communication constante entre les annotateurs et les experts en la matière. Mettez en place une règle standard en anticipant une telle ambiguïté et en définissant des normes pouvant être mises en œuvre dans l'ensemble de la main-d'œuvre.
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Existe-t-il des moyens d'améliorer les performances du modèle en production ?
Étant donné que l'environnement de test et les données de production diffèrent, il y aura forcément des écarts de performances après un certain temps. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu'un modèle apprenne des choses auxquelles il n'a pas été exposé pendant l'entraînement.
Essayez de garder les données de test en phase avec les données de production changeantes. Par exemple, reformez votre modèle, impliquez étiqueteurs humains, améliorez les données avec des scénarios plus précis et représentatifs, puis retestez-les et utilisez-les en production.
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A qui dois-je m'adresser pour mon annotation des besoins en données d'entraînement ?
Chaque entreprise a quelque chose à gagner à développer des modèles de ML. Toutes les entités commerciales ne sont pas dotées d'un savoir-faire technique ou d'un expert équipes de labellisation des données pour transformer les données brutes en informations précieuses. Vous devriez pouvoir l'utiliser pour obtenir un avantage concurrentiel.
Bien qu'un modèle de détection de véhicules puisse identifier des véhicules, il peut ne pas être en mesure de différencier de manière fiable les différents types de véhicules. Par exemple - reconnaître les ambulances d'autres types de fourgonnettes. Ce n'est que lorsque le modèle peut être utilisé pour identifier des modèles spécifiques que l'algorithme de détection de véhicule peut dicter les codes de sécurité.Bien qu'il y ait des aspects que vous recherchez peut-être chez un partenaire de formation aux données, la fiabilité, l'expérience et la connaissance du sujet sont quelques-uns des trois principaux points à retenir. Considérez-les avant de vous tourner vers un fournisseur de services tiers fiable.
En tête de liste des les fournisseurs de services d'étiquetage de données précis et fiables sont Shaip. Nous utilisons des analyses avancées, des équipes d'expérience et des experts en la matière pour tous vos étiquetages et annotation de données Besoins. De plus, nous suivons une procédure standard qui nous a aidés à développer des projets d'annotation et d'étiquetage haut de gamme pour des entreprises de premier plan.
