Značkování dat je klíčové pro výcvik modelů strojového učení, které analyzují vzory a trendy v datech a na jejich základě dělají rozhodnutí.
Pojďme se blíže podívat na to, co přesně značkování dat obnáší a jaké nástroje se k němu používají.
Co je to značkování dat?
Značkování dat je proces přiřazování popisných značek nebo štítků k datům, což usnadňuje jejich identifikaci a kategorizaci. Zahrnuje různé formy dat, jako je text, obrázky, videa, audio a další nestrukturované formy. Označená data se následně používají k trénování algoritmů strojového učení, aby rozpoznaly vzory a vytvářely predikce.
Přesnost a kvalita značkování má zásadní vliv na výkonnost modelů strojového učení. Tento proces může být prováděn manuálně lidmi nebo automatizovaně pomocí specializovaných nástrojů. Hlavním cílem značkování dat je transformace nestrukturovaných informací do strukturované formy, kterou stroje dokážou snadno interpretovat a analyzovat.
Uveďme si příklad z oblasti rozpoznávání obrazu. Představme si, že potřebujete trénovat model strojového učení, aby rozpoznával kočky a psy na fotografiích.
K tomu byste nejprve museli označit sérii obrázků jako „kočka“ nebo „pes“, aby se model mohl z těchto označených příkladů učit. Proces přiřazování těchto štítků k obrázkům se označuje jako značkování dat.
Anotátor by prohlédl každý obrázek a ručně mu přidělil odpovídající označení, čímž by vznikla označená datová sada, použitelná pro trénování modelu strojového učení.
Jak to funguje?
Proces značkování dat zahrnuje několik kroků. Mezi ně patří:
Sběr dat
Prvním krokem je shromáždění dat, která mají být označena. Jedná se o různé typy dat, jako jsou obrázky, textové dokumenty, audio nahrávky nebo videozáznamy.
Vytvoření pokynů pro značkování
Po shromáždění dat je potřeba vytvořit jasné instrukce pro značkování. Tyto pokyny definují štítky nebo kategorie, které budou datům přiřazovány. Zajišťují, aby označená data byla relevantní a značkování bylo prováděno konzistentně.
Anotace
Samotné označování dat provádějí anotátoři, kteří jsou proškoleni v aplikaci pokynů pro značkování. Tento proces může probíhat manuálně, nebo automatizovaně s pomocí definovaných pravidel a algoritmů.
Kontrola kvality
Zavedení kontroly kvality je klíčové pro dosažení přesnosti označených dat. K tomu se využívají metriky shody mezi anotátory (IAA), kdy několik anotátorů značkuje stejná data a jejich značkování je porovnáváno. To pomáhá odhalit a opravit případné chyby.
Integrace s modely strojového učení
Po označení dat a ověření jejich kvality je možné je použít k trénování modelů strojového učení a zlepšení jejich výkonnosti.
Různé přístupy ke značkování dat
Značkování dat lze realizovat různými způsoby, každý s vlastními výhodami a nevýhodami. Mezi běžné metody patří:
#1. Ruční značkování
Tradiční metoda, kdy jednotlivci ručně provádějí anotaci dat. Anotátor zkontroluje data a přidá k nim štítky nebo značky v souladu s definovanými postupy.
#2. Semi-supervizované značkování
Kombinace ručního a automatizovaného značkování. Menší část dat je ručně označena a tyto štítky se používají k trénování modelu strojového učení, který automaticky značí zbývající data. Tento přístup je méně přesný než ruční značkování, ale efektivnější.
#3. Aktivní učení
Iterativní přístup, kdy model strojového učení identifikuje datové body, u kterých si není jistý, a vyžaduje manuální označení.
#4. Transfer learning
Využívá se stávajících označených dat z příbuzné oblasti k trénování modelu pro aktuální úlohu. Tato metoda je užitečná, pokud projekt nedisponuje dostatkem vlastních označených dat.
#5. Crowdsourcing
Outsourcing značkování dat velké skupině lidí prostřednictvím online platforem. Crowdsourcing je nákladově efektivní způsob pro rychlé značkování velkého objemu dat, avšak obtížnější je ověřování přesnosti a konzistence.
#6. Značkování na základě simulace
Využívá počítačové simulace k vygenerování označených dat pro specifické účely. To může být užitečné, když je obtížné získat reálná data, nebo když je potřeba rychle vygenerovat velké množství označených dat.
Každá z těchto metod má své výhody a nevýhody. Volba metody závisí na konkrétních požadavcích projektu a cílech značkování.
Běžné typy značkování dat
- Značkování obrázků
- Značkování videa
- Značkování zvuku
- Značkování textu
- Značkování senzorů
- 3D značkování
Různé typy dat a úkolů vyžadují různé přístupy ke značkování.
Například značkování obrázků se běžně používá pro detekci objektů, zatímco značkování textu pro úlohy zpracování přirozeného jazyka.
Značkování zvuku se používá pro rozpoznávání řeči nebo detekci emocí a značkování senzorů pro aplikace internetu věcí (IoT).
3D značkování se používá pro vývoj autonomních vozidel nebo aplikace virtuální reality.
Osvědčené postupy pro značkování dat
#1. Definujte jasné pokyny
Je nutné stanovit jasné a detailní pokyny pro značkování dat. Tyto pokyny musí obsahovat definice štítků, příklady jejich použití a návody, jak řešit nejednoznačné situace.
#2. Využijte více anotátorů
Přesnost značkování lze zvýšit, pokud stejná data označí několik anotátorů. Shoda mezi anotátory (IAA) pomáhá vyhodnotit úroveň konzistence mezi různými anotátory.
#3. Použijte standardizovaný proces
Měl by existovat definovaný proces pro značkování dat, aby se zajistila konzistentnost mezi různými anotátory a úlohami značkování. Tento proces by měl zahrnovat i kontrolu kvality označených dat.
#4. Kontrola kvality
Opatření kontroly kvality, jako jsou pravidelné kontroly, křížové kontroly a vzorkování dat, jsou nezbytná pro zajištění přesnosti a spolehlivosti označených dat.
#5. Označujte různorodá data
Při výběru dat pro značkování je důležité vybrat rozmanitý vzorek, který reprezentuje celou škálu dat, se kterými bude model pracovat. To zahrnuje data z různých zdrojů s různými charakteristikami a pokrývající širokou škálu scénářů.
#6. Monitorujte a aktualizujte štítky
S vylepšováním modelu strojového učení je někdy nutné aktualizovat a zpřesnit označená data. Je proto důležité sledovat výkon modelu a štítky podle potřeby aktualizovat.
Případy použití
Značkování dat je kritický krok v projektech strojového učení a analýzy dat. Zde jsou uvedeny některé běžné případy použití značkování dat:
- Rozpoznávání obrazu a videa
- Zpracování přirozeného jazyka
- Autonomní vozidla
- Detekce podvodů
- Analýza sentimentu
- Lékařská diagnostika
Toto je jen několik příkladů použití značkování dat. Jakákoli aplikace strojového učení nebo analýzy dat, která zahrnuje klasifikaci nebo predikci, může těžit z použití označených dat.
Existuje mnoho nástrojů pro značkování dat, každý s vlastní sadou funkcí a možností. Dále uvádíme přehled některých z nejlepších nástrojů pro značkování dat.
Label Studio
Label Studio je open-source nástroj pro značkování dat, vyvinutý společností Heartex, který nabízí řadu anotačních rozhraní pro textová, obrazová, zvuková a video data. Je známý svou flexibilitou a snadným použitím.
Je navržen pro rychlou instalaci a umožňuje vytvářet vlastní uživatelská rozhraní nebo využívat předem vytvořené šablony štítků. Uživatelé tak mohou snadno vytvářet vlastní úlohy a pracovní postupy anotací pomocí rozhraní typu „táhni a pusť“.
Label Studio nabízí i řadu možností integrace, včetně webhooků, Python SDK a API, což umožňuje hladkou integraci s ML/AI systémy.
Dostupný je ve dvou verzích – Community a Enterprise.
Komunitní verze je zdarma a přístupná pro všechny. Má základní funkce a je vhodná pro omezený počet uživatelů a projektů. Enterprise verze je placená a poskytuje podporu pro větší týmy a složitější úlohy.
Labelbox
Labelbox je cloudová platforma pro značkování dat, která poskytuje výkonnou sadu nástrojů pro správu dat, značkování a strojové učení. Jednou z klíčových výhod Labelboxu jsou jeho funkce pro značkování pomocí AI, které urychlují proces značkování a zvyšují jeho přesnost.
Nabízí přizpůsobitelný datový engine, který je navržen tak, aby pomáhal týmům datových vědců efektivně vytvářet vysoce kvalitní tréninková data pro modely strojového učení.
Keylabs
Keylabs je další vynikající platforma pro značkování dat, která nabízí pokročilé funkce a systémy pro správu a poskytování kvalitních anotačních služeb. Keylabs lze nainstalovat a provozovat lokálně a ke každému projektu nebo přístupu k platformě je možné přiřadit specifické uživatelské role a oprávnění.
Je navržena tak, aby zvládala velké datové soubory bez snížení efektivity a přesnosti. Podporuje různé anotační funkce, jako je pořadí vykreslování, vztahy rodič/dítě, časové osy objektů, vizuální identita a vytváření metadat.
Další klíčovou vlastností KeyLabs je podpora pro týmové řízení a spolupráci. Nabízí řízení přístupu na základě rolí, monitorování aktivity v reálném čase a integrované nástroje pro zasílání zpráv a zpětnou vazbu, které pomáhají týmům efektivněji spolupracovat.
Na platformu lze také nahrát stávající anotace. Keylabs je ideální pro jednotlivce i výzkumné týmy, kteří hledají rychlý, efektivní a flexibilní nástroj pro značkování dat.
Amazon SageMaker Ground Truth
Amazon SageMaker Ground Truth je plně spravovaná služba pro značkování dat od Amazon Web Services (AWS), která pomáhá organizacím vytvářet vysoce přesné tréninkové datové sady pro modely strojového učení.
Nabízí řadu funkcí, jako je automatické značkování dat, integrované pracovní postupy a řízení pracovních týmů v reálném čase. Díky tomu je proces značkování rychlejší a efektivnější.
Jednou z hlavních předností SageMakeru je možnost vytvářet vlastní pracovní postupy, které lze přizpůsobit specifickým potřebám. Tím se šetří čas a náklady na označování velkého množství dat.
Navíc SageMaker nabízí integrovaný systém řízení pracovních týmů, který umožňuje snadnou správu a škálování úloh značkování. Jeho škálovatelnost a přizpůsobitelnost z něj činí oblíbenou volbu pro datové vědce a inženýry strojového učení.
Závěr
Doufám, že vám tento článek pomohl lépe porozumět značkování dat a dostupným nástrojům. Mohlo by vás také zajímat zkoumání problematiky objevování dat, abyste mohli nacházet cenné a skryté vzory v datech.