Методы Машинное обучение (МО) оказали огромное влияние на общество во многих случаях и приложениях, таких как обработка речи, понимание естественного языка, нейронауки, здравоохранение и Интернет вещей (IoT). Наступление эпохи больших данных дало большой импульс машинному обучению. Алгоритмы машинного обучения никогда не были лучше обещаны, и они проверяли данные, чтобы получить новое представление о различных бизнес-приложениях и поведении человека.

С одной стороны, большие данные предоставляют алгоритмам машинного обучения беспрецедентную информацию для извлечения базовых моделей материалов и создания прогностических моделей; с другой стороны, традиционные алгоритмы ML представляют собой критические проблемы, такие как масштабируемость для максимального использования данных раскопок. В условиях постоянно расширяющейся вселенной больших данных машинное обучение должно расти и развиваться, чтобы превратить большие данные в свой функциональный интеллект. Нам нужны качественные данные для создания хороших моделей. Однако сбор и маркировка большого количества высококачественных данных требует много времени и средств. Данные также необходимо преобразовывать, и только тогда они станут ценным активом при построении моделей.

Что такое маркировка данных?

Маркировка данных может быть описана как процесс маркировки или необработанной маркировки данных, таких как изображения, видео, текст и аудио. Эти теги представляют класс данных объекта и помогают модели машинного обучения идентифицировать этот конкретный класс объектов, когда они встречаются в данных без тега.

Компьютеры не могут обрабатывать визуальную информацию так, как это делает человеческий мозг: решения должны сообщать компьютеру, что он интерпретирует, и предоставлять контекст. Маркировка данных создает эти связи. Управляемая человеком задача состоит в том, чтобы пометить содержимое, такое как текст, аудио, изображения и видео, чтобы модели машинного обучения могли распознавать его и использовать для прогнозирования.

Работа с маркировкой данных

Системы машинного обучения и углубленного обучения часто требуют огромных объемов данных, чтобы обеспечить основу для надежных методов обучения. Данные, которые эти процессы используют для обучения, должны быть помечены или не помечены на основе функций данных, которые помогают модели организовать данные в шаблоны, обеспечивающие желаемый ответ.

Теги, используемые для идентификации идентификаторов данных, должны быть информативными, отличительными и независимыми, чтобы создать алгоритм качества. Правильно помеченные данные обеспечивают полную достоверность, которую модель машинного обучения использует для проверки точности своих прогнозов и улучшения алгоритма. Алгоритм высокого качества отличается высокой точностью и качеством. Точность относится к близости определенных тегов в данных к истине. Качество относится к точности всех данных.

Методы маркировки данных

Различные организации по всему миру используют различные методы, использующие машинное обучение. Вот некоторые из наиболее распространенных методов маркировки данных для лучшего понимания.

Аутсорсинг

Вместо того, чтобы нанимать временный персонал или полагаться на толпу, вы можете обратиться к аутсорсинговым компаниям, которые специализируются на подготовке данных для обучения. Аутсорсинговые организации позиционируют себя как альтернативу платформам совместных закупок. Компании подчеркивают, что их профессиональные сотрудники обеспечивают качественные обучающие данные.

Машинная маркировка

Одной из новейших форм маркировки является машинная маркировка. Под машинной маркировкой понимается использование инструментов аннотирования и автоматизации, которые могут значительно увеличить скорость аннотирования данных без ущерба для качества. Хорошей новостью является то, что недавние разработки в области автоматизации традиционных станков с использованием автоматических и полууправляемых алгоритмов машинного обучения значительно снизили нагрузку на людей-маркеров.

Внутри компании

В этом процессе маркировщики данных вашей команды ведут себя как исследователи данных. Этот подход имеет ряд непосредственных преимуществ: легко отслеживать прогресс, а точность и качество надежны. Однако за пределами крупных компаний со штатными группами специалистов по обработке и анализу данных внутренняя маркировка данных может оказаться неразумным выбором.

Краудсорсинг

Краудсорсинг можно описать как процесс получения размеченных данных с помощью большого количества фрилансеров, зарегистрированных на платформе совместных закупок. Аннотированные наборы данных обычно состоят из тривиальных данных, таких как изображения животных, растений и природной среды, и не требуют дополнительных знаний. Поэтому добавление простых аннотаций данных часто направлено на платформы с десятками тысяч зарегистрированных аннотаторов данных.

Почему важна маркировка данных?

Ручная маркировка данных является наиболее трудоемким и дорогостоящим методом, но может быть оправдана для важных приложений. Критики искусственного интеллекта предполагают, что автоматизация ставит под угрозу низкоквалифицированные рабочие места, такие как рабочие грузовики колл-центра и водители Uber. Разным машинам проще выполнять меньше черных задач. Тем не менее, некоторые эксперты считают, что тегирование данных может предоставить новую возможность трудоустройства для низкоквалифицированных специалистов, которая заменит рабочие места, которые были сброшены с помощью автоматизации, поскольку излишки данных и оборудования, необходимых для выполнения задач, необходимых для их работы, постоянно растет.

Заключительный вывод

Если процесс маркировки создает проблемы при создании следующего проекта машинного обучения, используйте активное обучение, чтобы свести к минимуму количество задач маркировки. Вы также можете использовать предварительно обученные выходные данные глубокой нейронной сети для преобразования ваших задач из необработанных данных в векторы. При этом компании также могут использовать комбинацию информационных мер для выбора следующих обучающих примеров, снижения неопределенности модели и обеспечения репрезентативности и разнообразия.

Об авторе

Ребекка Уильямс — старший автор технического контента в Matellio, которая любит и находит страсть в обнаружении жизненно важных технологических идей. Ей нравится применять различные стили и техники письма. Она инженер, что дает ей широкое понимание различных технических инструментов и платформ.

Исходное сообщение здесь.

Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.