A gépi tanulásban az adatok címkézése értelmes címkéket ad az azonosított nyers adatokhoz, hogy a gépi tanulási modell tanulhasson azokból.
A képmegjelölő eszközök olyan szoftverek, amelyek leegyszerűsítik az adatok megjegyzésének és címkézésének folyamatát strukturált adathalmazokon keresztül, amelyeket a számítógépes látó algoritmusok képzésére használnak. Az eszközöket a nyers adatok bármilyen formáján használhatja, például szövegeken, képeken, adatbázisokon és olyan formátumokon, prezentációk vagy táblák.
Hogyan működik az adatok címkézése a gépi tanulásban?
Az adatok címkézése és megjegyzése lehet olyan egyszerű, mint az emberek megkérése a különböző objektumok azonosítására és címkékkel való ellátása, vagy összetett, mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatok révén. A gépi tanulásban a mesterséges intelligencia által irányított folyamatok az emberektől származó címkék begyűjtésével kezdődnek, a gépi tanulási modell pedig a modellképzési folyamat során tanulja meg a mögöttes mintákat.
Egy megfelelően címkézett adathalmazt használhat alapigazságként, amely egy adott gépi tanulási modell képzésének és értékelésének szabványos eszköze. Az alapigazság pontossága határozza meg a betanított modell pontosságát és így időt és erőforrásokat igényel a hibák elkerülése érdekében.
Az adatok címkézéséhez nagy nyers adattömegekre van szükség, hogy erős alapot teremtsen a kiszámítható mintákhoz. A tanulás megalapozásához használt adatokat meg kell jelölni és címkézni kell a konkrét adatjellemzők körül, amelyek segítenek a tanuló modellnek az adatokat mintákba rendezni.
A pontosan címkézett adathalmaz megbízható alapigazságot biztosít, amelyet a gépi tanulási modell felhasznál a megjegyzés pontosságának finomítására és előrejelzésének ellenőrzésére. A gyakorlóhalmaz pontosságát befolyásolják az adatok címkézésének hibái.
A hibák elkerülése érdekében alkalmazhat Human-in-the-Loop (HITL) megközelítést, amely magában foglalja az emberi címkézők megtartását a gépi tanulás adatmodelljeinek képzésében és tesztelésében.
Az adatok címkézésének típusai
A gépi tanulás az elemzés alatt álló adatok jellegétől függően különböző AI-alapú adatcímkézési és jegyzetelési folyamatokat alkalmaz.
Számítógépes látás – A számítógépes verziójú modell kifejlesztése megköveteli az adatok kulcspontjainak, képeinek vagy pixeleinek címkézését, vagy egyetlen entitás egy határoló dobozba való bekapcsoltatását a képzési adathalmaz létrehozásához. Az egyes azonosított elemekhez rendelt címkéknek kategorikusan helyesnek kell lenniük.
Az ezzel a módszerrel kifejlesztett számítógépes változatot felhasználhatja egy kép kulcspontjainak automatikus azonosítására, képek kategorizálására, egy kép szegmentálására vagy objektumok helyének felismerésére.
Hangfeldolgozás – A hangfeldolgozási változat minden észlelhető hangot strukturált formátumba alakít át a gépi tanuláshoz. Ezek a hangok a következők:
- Beszéd
- Levelek zizegése
- Vadon élő állatok hangjai (ugatás, dorombolás, füttyögés vagy ciripelés)
- Épülethangok (üvegtörés, sziklák ütközése, pásztázás vagy riasztás)
Ez a folyamat emberi beavatkozást igényel, és először kézzel írja át írott szöveggé. A hangok kategorizálásával és címkék hozzáadásával továbbfejlesztheti az adatokat. Az ebben a változatban szereplő kategóriák és címkék lesznek a későbbi nyers adatok képzési adatállománya.
Természetes nyelvi feldolgozás – A természetes nyelvi feldolgozás a szöveges adatok adatcímkézési eljárása az optikai karakterfelismerés, az entitásnév-felismerés és a hangulatelemzés területén. A folyamatot a szöveges tételben lévő különböző elemek kézi azonosításával és címkék hozzárendelésével kell kezdeni, hogy létrejöjjön az alapigazság. Az adattétel különböző részeit azonosíthatja, többek között:
- Szövegbemondás
- Szólásrészek
- Helyes főnevek, például helyek és személyek
- Szöveg azonosítása képekben, PDF-ekben és egyéb fájlokban
E részek azonosításához a szövegblokkok köré határokat kell húznia, majd később át kell írnia a szöveget az alapigazságba. Különböző technikákat alkalmazhat az egyes elérhető adatcímkézési formátumok pontosságának és hatékonyságának javítására, többek között:
- A címkéző konszenzus elérhető az adathalmazok különböző címkézőknek való elküldésével és a megjegyzések vagy címkék egyetlen címkévé történő konszolidálásával.
- A kognitív terhelés csökkentése a feladatfelületek intuitív racionalizálásával és az emberi címkézők kontextusának váltásával.
- Aktív tanulás az emberi címkézők által gyakran címkézett legértékesebb adatok elsajátítására, ezáltal hatékonyabbá téve a gépi tanulással történő címkézést.
- A címkék pontosságának ellenőrzése címkeauditálás és rendszeres címkefrissítés révén
Az adatok címkézésének fontossága
Az adatok címkézése alapvető fontosságú a gépi tanulásban, az adatfeldolgozásban és a felügyelt tanulásban. Bár az adatok manuális címkézése lehetséges, a mesterséges intelligencia használata javítja a hatékonyságot, a pontosságot és az egyszerre megjegyezhető adatok mennyiségét.
A bemeneti és kimeneti adatok feldolgozása és címkézése a későbbi felhasználás érdekében történik. Egy adott adatelem azonosítására és címkézésére kiképzett rendszer képes megfejteni egy köteget, és megfelelő címkéket rendelni hozzá.
Az AI-adatok címkézésének egyik leggyakoribb alkalmazása az önvezető járművek ML-algoritmusainak felépítése. Az autonóm járműveknek gépi tanulási algoritmusokra van szükségük ahhoz, hogy azonosítsák a különböző objektumokat a pályájukon, hogy kölcsönhatásba léphessenek a környezettel és biztonságosan vezethessenek.
Az adatok címkézésén és megjegyzésén keresztül az autók mesterséges intelligenciája meg tudja különböztetni a környezetben rendelkezésre álló különböző objektumokat és a balesetek elkerülése érdekében végrehajtandó intézkedéseket.
