Mae pob Peiriannydd ML eisiau datblygu model AI dibynadwy a chywir. Data mae gwyddonwyr yn gwario bron 80% eu labelu amser ac ychwanegu at ddata. Dyna pam mae perfformiad y model yn dibynnu ar ansawdd y data a ddefnyddir i'w hyfforddi.
Gan ein bod wedi bod yn darparu ar gyfer anghenion prosiectau AI amrywiol busnesau, rydym yn dod ar draws ychydig o gwestiynau y mae ein cleientiaid busnes yn eu gofyn yn aml inni neu sydd angen eglurder. Felly fe wnaethom benderfynu darparu geirda parod ar gyfer sut mae ein tîm arbenigol yn datblygu data hyfforddi safon aur i hyfforddi modelau ML yn gywir.
Cyn i ni lywio'r Cwestiynau Cyffredin, gadewch i ni osod rhai i lawr hanfodion labelu data a'i bwysigrwydd.
Beth yw Labelu Data?
Labelu data yw'r cam cyn-brosesu o labelu neu dagio data, megis delweddau, sain, neu fideo, i helpu'r modelau ML a'u galluogi i wneud rhagfynegiadau cywir.
Nid oes angen cyfyngu labelu data i gam cychwynnol datblygiad model dysgu peiriant ond gall barhau ar ôl ei ddefnyddio i wella cywirdeb y rhagfynegiadau ymhellach.
Pwysigrwydd Labelu Data
Gan labelu'r data yn seiliedig ar y dosbarth gwrthrych, mae'r model ML wedi'i hyfforddi i nodi dosbarthiadau tebyg o wrthrychau - hebddynt tagio data - yn ystod y cynhyrchiad.
Mae labelu data yn gam cyn-brosesu hanfodol sy'n helpu i adeiladu model cywir a all ddeall amgylcheddau'r byd go iawn yn ddibynadwy. Setiau data wedi'u labelu'n gywir sicrhau rhagfynegiadau manwl gywir ac algorithmau o ansawdd uchel.
Cwestiynau cyffredin
Yma, fel yr addawyd, y mae cyfeiriad parod at yr holl gwestiynau a allai fod gennych a'r camgymeriadau y gallwch eu hosgoi yn ystod unrhyw gam o'r cylch bywyd datblygu.
Sut ydych chi'n gwneud synnwyr o'r data?
Fel busnes, efallai eich bod wedi casglu swm enfawr o ddata, a nawr rydych chi eisiau - gobeithio - dynnu mewnwelediadau allweddol neu wybodaeth werthfawr o'r data.
Ond, heb ddealltwriaeth glir o ofynion eich prosiect neu amcanion busnes, ni fyddwch yn gallu gwneud defnydd ymarferol o'r data hyfforddi. Felly peidiwch â dechrau sifftio trwy'ch data i ddod o hyd i batrymau neu ystyr. Yn lle hynny, ewch i mewn gyda phwrpas pendant fel nad ydych chi'n dod o hyd i atebion i'r problemau anghywir.
A yw'r data hyfforddi yn gynrychioliadol da o'r data cynhyrchu? Os na, sut ydw i'n ei adnabod?
Er efallai nad ydych wedi ei ystyried, gallai'r data wedi'i labelu yr ydych yn hyfforddi eich model arno fod yn sylweddol wahanol i'r amgylchedd cynhyrchu.
Sut i adnabod? Chwiliwch am yr arwyddion dweud. Perfformiodd eich model yn dda mewn amgylchedd prawf a llawer llai yn ystod y cynhyrchiad.
Datrysiad?
Cysylltwch â'r arbenigwyr busnes neu barth i ddeall yr union ofynion yn gywir.
-
Sut i liniaru rhagfarn?
Yr unig ateb i liniaru rhagfarn yw bod yn rhagweithiol wrth ddileu rhagfarn cyn iddynt gael eu cyflwyno i'ch model.
Gallai gogwydd data fod ar unrhyw ffurf – o setiau data anghynrychioliadol i faterion gyda’r dolenni adborth. Mae'n hanfodol eich bod chi'n ymwybodol o'r datblygiadau diweddaraf ac yn sefydlu safonau a fframwaith prosesau cadarn er mwyn gwrthsefyll y gwahanol fathau o ragfarn.
-
Sut mae blaenoriaethu proses anodi data fy hyfforddiant?
Mae’n un o’r cwestiynau mwyaf cyffredin a ofynnir i ni – pa ran o’r set ddata y dylem ei blaenoriaethu wrth anodi? Mae'n gwestiwn dilys, yn enwedig pan fydd gennych setiau data mawr. Nid oes rhaid i chi anodi'r set gyfan.
Gallwch ddefnyddio technegau uwch sy'n eich helpu i ddewis rhan benodol o'ch set ddata a'i chlystyru fel eich bod yn anfon yr is-set o ddata gofynnol yn unig ar gyfer anodi. Fel hyn, gallwch anfon y wybodaeth fwyaf hanfodol am lwyddiant eich model.
-
Sut mae gweithio o amgylch achosion eithriadol?
Gallai delio ag achosion eithriadol fod yn heriol i bob model ML. Er y gallai'r model weithio'n dechnegol, efallai na fydd yn torri'r fargen o ran gwasanaethu'ch anghenion busnes.
Er y gall model canfod cerbydau adnabod cerbydau, efallai na fydd yn gallu gwahaniaethu’n ddibynadwy rhwng gwahanol fathau o gerbydau. Er enghraifft – adnabod ambiwlansys o fathau eraill o faniau. Dim ond pan ellir dibynnu ar y model i nodi modelau penodol y gall yr algorithm canfod cerbyd bennu'r codau diogelwch.I wrthsefyll yr her hon, mae cael dynol-yn-y-dolen mae adborth a dysgu dan oruchwyliaeth yn hollbwysig. Yr ateb yw defnyddio chwiliad tebygrwydd a hidlo trwy'r set ddata gyfan i gasglu delweddau tebyg. Gyda hyn, gallwch ganolbwyntio ar anodi'r is-set o ddelweddau tebyg yn unig a'i wella gan ddefnyddio'r dull dynol-yn-y-dolen.
-
A oes unrhyw labeli penodol y mae angen i mi fod yn ymwybodol ohonynt?
Er y gallech gael eich temtio i ddarparu'r labeli mwyaf manwl gywir ar gyfer eich delweddau, efallai na fydd bob amser yn angenrheidiol nac yn ddelfrydol. Mae'n anodd cyflawni'r swm enfawr o amser a chost y byddai'n ei gymryd i roi lefel gronynnog o fanylder a manwl gywirdeb i bob delwedd.
Mae bod yn or-ragnodol neu ofyn am y manylder uchaf mewn anodi data yn cael ei awgrymu pan fydd gennych chi eglurder ynghylch gofynion y model.
-
Sut ydych chi'n rhoi cyfrif am achosion ymylol?
Rhowch gyfrif am achosion ymylol wrth baratoi eich strategaeth anodi data. Yn gyntaf, fodd bynnag, rhaid i chi ddeall ei bod yn amhosibl rhagweld pob achos ymyl y gallech ddod ar ei draws. Yn lle hynny, gallwch ddewis ystod amrywioldeb a strategaeth a all ddarganfod achosion ymyl pan fyddant yn codi a mynd i'r afael â nhw mewn pryd.
-
Ym mha ffordd y gallaf reoli amwysedd data?
Mae amwysedd yn y set ddata yn eithaf cyffredin, a dylech chi wybod sut i ddelio ag ef i gael anodi cywir. Er enghraifft, gellid labelu delwedd o afal hanner aeddfed fel afal gwyrdd neu afal coch.
Mae gan yr allwedd i ddatrys amwysedd o'r fath gyfarwyddiadau clir o'r dechrau. Yn gyntaf, sicrhewch gyfathrebu cyson rhwng yr anodyddion a'r arbenigwyr pwnc. Cael rheol safonol yn ei lle drwy ragweld y fath amwysedd a diffinio safonau y gellir eu gweithredu ar draws y gweithlu.
-
A oes unrhyw ffyrdd o wella perfformiad model wrth gynhyrchu?
Gan fod yr amgylchedd profi a'r data cynhyrchu yn wahanol, mae'n siŵr y bydd gwyriadau mewn perfformiad ar ôl peth amser. Ni allwch ddisgwyl i fodel ddysgu pethau nad oedd yn agored iddynt yn ystod hyfforddiant.
Ceisiwch gadw'r data profi mewn cytgord â'r data cynhyrchu sy'n newid. Er enghraifft, ailhyfforddi eich model, cynnwys labelwyr dynol, gwella'r data gyda senarios mwy cywir a chynrychioliadol, a'i ailbrofi a'i ddefnyddio wrth gynhyrchu.
-
Gyda phwy ddylwn i fynd ar gyfer fy anodi o anghenion data hyfforddi?
Mae gan bob busnes rywbeth i'w ennill o ddatblygu modelau ML. Nid oes gan bob endid busnes wybodaeth dechnegol neu arbenigwr timau labelu data i drawsnewid data crai yn fewnwelediad gwerthfawr. Dylech allu ei ddefnyddio i ennill mantais gystadleuol.
Er y gall model canfod cerbydau adnabod cerbydau, efallai na fydd yn gallu gwahaniaethu’n ddibynadwy rhwng gwahanol fathau o gerbydau. Er enghraifft – adnabod ambiwlansys o fathau eraill o faniau. Dim ond pan ellir dibynnu ar y model i nodi modelau penodol y gall yr algorithm canfod cerbyd bennu'r codau diogelwch.Er bod agweddau, efallai eich bod chi'n chwilio amdanynt mewn partner hyfforddi data, mae dibynadwyedd, profiad, a gwybodaeth pwnc yn rhai o'r tri phwynt gorau i'w cofio. Ystyriwch y rhain cyn mynd i mewn am ddarparwr gwasanaeth trydydd parti dibynadwy.
Arwain y rhestr o darparwyr gwasanaeth labelu data cywir a dibynadwy yw Shaip. Rydym yn defnyddio dadansoddeg uwch, timau profiad, ac arbenigwyr pwnc ar gyfer eich holl labelu a anodi data anghenion. At hynny, rydym yn dilyn gweithdrefn safonol sydd wedi ein helpu i ddatblygu prosiectau anodi a labelu o'r radd flaenaf ar gyfer busnesau blaenllaw.
