Изучение роли помеченных данных в машинном обучении

Если есть что-то, что способствовало быстрому прогрессу искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), так это данные. Без высококачественных размеченных наборов данных современные системы контролируемого обучения просто не смогут работать.

Но использовать правильные данные для вашей модели не так просто, как собрать случайную информацию и нажать «Выполнить». Существует несколько основных факторов, которые могут существенно повлиять на качество и точность модели ML.

Если все сделано неправильно, трудоемкая задача маркировки данных может привести к предвзятости и снижению производительности. Использование дополненных или синтетических данных может усилить существующие предубеждения или исказить реальность, а методы автоматической маркировки могут повысить потребность в обеспечении качества.

Давайте рассмотрим важность данных с маркировкой качества при обучении моделей ИИ эффективному выполнению задач, а также некоторые ключевые проблемы, потенциальные решения и практические идеи.

Что такое помеченные данные?

Размеченные данные являются фундаментальным требованием для обучения любой контролируемой модели машинного обучения. Модели обучения с учителем используют размеченные данные для изучения и вывода закономерностей, которые затем можно применить к реальной неразмеченной информации.

Некоторые примеры полезности помеченных данных включают в себя:

• Данные изображения: Базовая модель компьютерного зрения, созданная для обнаружения обычных предметов в доме, потребует изображений, помеченных такими классификациями, как «чашка», «собака», «цветок».
• Аудиоданные: Системы обработки естественного языка (NLP) используют транскрипты в сочетании со звуком для изучения возможностей преобразования речи в текст.
• Текстовые данные: Модель анализа настроений может быть построена с помощью помеченных текстовых данных, включая наборы отзывов клиентов, каждый из которых помечен как положительный, отрицательный или нейтральный.
• Данные датчика: Модель, созданная для прогнозирования отказов оборудования, может быть обучена на данных датчиков в сочетании с такими метками, как «высокая вибрация» или «перегрев».

В зависимости от варианта использования модели могут обучаться на одном или нескольких типах данных. Например, модель анализа настроений в реальном времени может быть обучена на текстовых данных для настроений и аудиоданных для эмоций, что позволяет создать более проницательную модель.

Тип маркировки также зависит от варианта использования и требований к модели. Метки могут варьироваться от простых классификаций, таких как «кошка» или «собака», до более детальной сегментации на основе пикселей, очерчивающей объекты на изображениях. В маркировке данных также может быть иерархия — например, вы можете захотеть, чтобы ваша модель понимала, что и кошки, и собаки обычно являются домашними животными.

Маркировка данных часто выполняется людьми вручную, что имеет очевидные недостатки, включая огромные временные затраты и возможность неосознанных предубеждений при проявлении наборов данных. Существует ряд методов автоматической маркировки данных, которые можно использовать, но они также имеют свои собственные уникальные проблемы.

Высококачественные размеченные данные критически важны для обучения моделей обучения с учителем. Он обеспечивает контекст, необходимый для построения качественных моделей, позволяющих делать точные прогнозы. В сфере анализа данных и науки о данных точность и качество маркировки данных часто определяют успех проектов ML. Для компаний, желающих приступить к контролируемому проекту, крайне важно выбрать правильную тактику маркировки данных.

Подходы к маркировке данных

Существует несколько подходов к маркировке данных, каждый из которых имеет свои уникальные преимущества и недостатки. Необходимо внимательно выбрать вариант, соответствующий вашим потребностям, поскольку выбранный подход к маркировке окажет существенное влияние на стоимость, время и качество.

• Маркировка вручную: Несмотря на трудоемкость, маркировка данных вручную часто используется из-за ее надежности, точности и относительной простоты. Это можно сделать самостоятельно или поручить профессиональным поставщикам услуг по маркировке.
• Автоматизированная маркировка: Методы включают системы, основанные на правилах, сценарии и алгоритмы, которые могут помочь ускорить процесс. Часто используется полуконтролируемое обучение, в ходе которого отдельная модель обучается на небольших объемах помеченных данных, а затем используется для маркировки оставшегося набора данных. Автоматизированная маркировка может иметь неточности, особенно по мере усложнения наборов данных.
• Дополненные данные: Можно использовать методы для внесения небольших изменений в существующие размеченные наборы данных, эффективно увеличивая количество доступных примеров. Но необходимо соблюдать осторожность, поскольку дополненные данные потенциально могут увеличить существующие систематические ошибки в данных.
• Синтетические данные: Вместо того, чтобы изменять существующие помеченные наборы данных, синтетические данные используют ИИ для создания новых. Синтетические данные могут содержать большие объемы новых данных, но потенциально могут генерировать данные, которые неточно отражают реальность, что повышает важность обеспечения качества и надлежащей проверки.
• Краудсорсинг: Это обеспечивает доступ к аннотаторам-людям, но создает проблемы, связанные с обучением, контролем качества и предвзятостью.
• Предварительно помеченные наборы данных: Они адаптированы к конкретному использованию и часто могут использоваться для более простых моделей.

Проблемы и ограничения при маркировке данных

Маркировка данных представляет собой ряд проблем из-за потребности в огромных объемах высококачественных данных. Одной из основных проблем в исследованиях ИИ является непоследовательный характер маркировки данных, который может существенно повлиять на надежность и эффективность моделей. К ним относятся:

• Масштабируемость: Маркировка данных вручную требует значительных человеческих усилий, что серьезно влияет на масштабируемость. Альтернативно, автоматическая маркировка и другие методы маркировки на основе искусственного интеллекта могут быстро стать слишком дорогими или привести к получению наборов данных низкого качества. При проведении маркировки данных необходимо найти баланс между временем, стоимостью и качеством.
• Предвзятость: Сознательно или бессознательно, большие наборы данных часто могут страдать от той или иной формы скрытой предвзятости. С этим можно бороться, используя продуманный дизайн этикеток, разнообразные команды аннотаторов и тщательную проверку обученных моделей на предмет скрытых предубеждений.
• Дрифт: Несоответствия между отдельными людьми, а также изменения с течением времени могут привести к снижению производительности, поскольку новые данные отклоняются от исходного набора обучающих данных. Регулярное обучение людей, проверки консенсуса и актуальные рекомендации по маркировке важны для предотвращения отклонения маркировки.
• Конфиденциальность: Личная информация (PII) или конфиденциальные данные требуют безопасных процессов маркировки данных. Такие методы, как редактирование данных, анонимизация и синтетические данные, могут снизить риски конфиденциальности во время маркировки.

Не существует универсального решения для эффективной маркировки крупномасштабных данных. Это требует тщательного планирования и здорового баланса с учетом различных действующих динамических факторов.

Будущее маркировки данных в машинном обучении

Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения не собирается замедляться в ближайшее время. Наряду с этим растет потребность в высококачественных маркированных наборах данных. Вот некоторые ключевые тенденции, которые определят будущее маркировки данных:

• Размер и сложность: По мере развития возможностей машинного обучения наборы данных, которые их обучают, становятся больше и сложнее.
• Автоматизация: Растет тенденция к использованию автоматизированных методов маркировки, которые могут значительно повысить эффективность и снизить затраты, связанные с маркировкой вручную. Прогнозирующее аннотирование, трансферное обучение и маркировка без кода получают все большее распространение в попытке сократить количество людей в цикле.
• Качество: Поскольку МО применяется во все более важных областях, таких как медицинская диагностика, автономные транспортные средства и другие системы, где на карту может быть поставлена ​​человеческая жизнь, необходимость в контроле качества резко возрастет.

По мере увеличения размера, сложности и критичности маркированных наборов данных будет возрастать и потребность в совершенствовании способов, которыми мы в настоящее время маркируем и проверяем качество.

Полезная информация о маркировке данных

Понимание и выбор наилучшего подхода к проекту маркировки данных может оказать огромное влияние на его успех с финансовой точки зрения и с точки зрения качества. Некоторые практические идеи включают в себя:

• Оцените свои данные: Определите сложность, объем и тип данных, с которыми вы работаете, прежде чем использовать какой-либо один подход к маркировке. Используйте методический подход, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям, бюджету и срокам.
• Приоритет обеспечения качества: Внедряйте тщательные проверки качества, особенно если используются автоматизированные или краудсорсинговые методы маркировки.
• Учитывайте конфиденциальность: Если вы имеете дело с конфиденциальной или личной информацией, примите меры предосторожности, чтобы предотвратить любые этические или юридические проблемы в дальнейшем. Такие методы, как анонимизация и редактирование данных, могут помочь сохранить конфиденциальность.
• Будьте методичны: Внедрение подробных руководств и процедур поможет свести к минимуму предвзятость, несоответствия и ошибки. Инструменты документации на базе искусственного интеллекта могут помочь отслеживать решения и сохранять легкодоступную информацию.
• Используйте существующие решения: Если возможно, используйте предварительно размеченные наборы данных или профессиональные услуги по маркировке. Это может сэкономить время и ресурсы. При стремлении масштабировать усилия по маркировке данных существующие решения, такие как планирование на основе искусственного интеллекта, могут помочь оптимизировать рабочий процесс и распределение задач.
• План масштабируемости: Подумайте, как ваши усилия по маркировке данных будут масштабироваться по мере роста ваших проектов. Инвестиции в масштабируемые решения с самого начала могут сэкономить усилия и ресурсы в долгосрочной перспективе.
• В курсе: Будьте в курсе новых тенденций и технологий в области маркировки данных. Такие инструменты, как прогнозирующая аннотация, маркировка без кода и синтетические данные, постоянно совершенствуются, делая маркировку данных дешевле и быстрее.

Тщательное планирование и учет этих идей обеспечат более дешевую и бесперебойную работу и, в конечном итоге, лучшую модель.

Последние мысли

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения во все аспекты жизни общества идет полным ходом, а наборы данных, необходимые для обучения алгоритмов, продолжают расти в размерах и сложности.

Чтобы поддерживать качество и относительную доступность маркировки данных, необходимы постоянные инновации как в существующих, так и в новых методах.

Использование хорошо продуманного и тактического подхода к маркировке данных для вашего проекта машинного обучения имеет решающее значение. Выбрав метод маркировки, соответствующий вашим потребностям, вы можете гарантировать, что проект будет соответствовать требованиям и бюджету.

Понимание нюансов маркировки данных и использование последних достижений поможет обеспечить успех текущих проектов, а также проектов маркировки будущих.

Мэтью Даффин — инженер-механик и основатель Rareconnections.io.