Новости

Nov 02, 2023

Введение в автоматизированную маркировку данных

Примечание. Спасибо Superb AI за идейное лидерство и образовательную статью выше.

Примечание. Спасибо Superb AI за идейное лидерство и образовательную статью выше. Компания Superb AI поддержала и спонсировала этот Контент.

Искусственный интеллект произвел фурор за последнее десятилетие, когда достижения стали проявляться в повседневных приложениях. Но для того, чтобы добиться этого, требуется масса данных, а обработка этих данных и внедрение их в действие требует большой работы. Профессионалы ML обратили свое внимание на автоматическую маркировку данных, чтобы быстрее внедрять модели ML в реальные приложения, и легко понять, почему. Каждый специалист по машинному обучению знает, что для успешной модели требуются тысячи меток данных. Делать это вручную — значит тратить тысячи часов работы, оптимизировать стратегию и контролировать каждый этап процесса. Для большинства практиков автоматическая маркировка данных не представляет никакой сложности.

Разметка данных в конвейере машинного обучения печально известна своими серьезными узкими местами и замедлениями. Для индивидуального аннотирования важных объектов на каждом изображении требуется большая команда, что иногда может быть очень детализированным и отнимать много времени. Руководство командой специалистов по маркировке часто предполагает обеспечение того, чтобы каждый человек следовал одному и тому же единому шаблону для каждого изображения, поскольку любые различия могут сбить с толку модель. Кроме того, наем команды специалистов по разметке данных обходится очень дорого, а аутсорсинг приводит к недопониманию и ошибкам. Если вы еще этого не поняли, маркировка данных вручную утомительна. И на каждом этапе аннотации данных должны контролироваться специалистами по контролю качества, а ошибки должны исправляться.

Добавление автоматизации в ваш проект машинного обучения решает многие проблемы, описанные выше. Хотя ни один проект не обходится полностью без участия человека, сведение к минимуму этой необходимости снижает затраты, сводит к минимуму ошибки, устраняет необходимость в аутсорсинге и обеспечивает более быструю сквозную работу. Внедрение автоматизации в ваш рабочий процесс устраняет узкое место, которое преследует специалистов по машинному обучению с момента появления искусственного интеллекта.

Автоматизация имеет больше смысла для некоторых проектов, чем для других. При обучении модели, основанной на тысячах и тысячах изображений данных, практически невозможно не автоматизировать ее. Использование только людей — это путь к замедлению работы и ошибкам, поэтому чем больше деталей будет в вашем проекте, тем полезнее будет автоматизация. Кроме того, некоторые типы проектов по маркировке идут рука об руку с автоматизацией, и реализация этой стратегии просто работает.

В машинном обучении ваши модели настолько хороши, насколько хороши их реальные приложения. Во многих случаях это означает адаптацию к меняющейся среде и учет новых инноваций. Имея это в виду, специалистам по МО необходимо постоянно обновлять свои модели, чтобы они продолжали предоставлять точные результаты. Беспилотные автомобили — яркий пример приложения, которое требует постоянного пересмотра. Меняются модели автомобилей, обновляются уличные знаки, а обстановка в целом редко остается прежней. Невозможность обновить модель может привести к опасным ошибкам или сбоям в концепции, известной как распад модели.

Напротив, есть примеры, когда частый пересмотр модели практически не улучшает ее производительность. Добавление большего количества данных в модель требует большего контроля и контроля, а также дополнительного обучения. Иногда оно того не стоит. С другой стороны, если ваша модель со временем ухудшается, точная настройка графика переобучения является частью обеспечения оптимальной производительности. Если частью вашего проекта является частое переобучение, то автоматическая маркировка необходима.

Кроме того, можно запрограммировать автоматическую маркировку для выявления крайних случаев и расчета уровней достоверности. Когда ваша модель автоматически маркирует изображения, выявление тех из них, в которых она менее уверена, может сэкономить много времени в процессе контроля качества. Например, инструмент оценки неопределенности Superb AI делает именно это. Он выявляет крайние случаи, склонные к ошибкам, и помечает их для проверки человеком. Это уменьшает объем требуемого участия человека, не исключая его полностью.