ML Engineer ทุกคนต้องการพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อถือได้และแม่นยำ ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ใช้จ่าย เกือบทั้งหมด ลด 80% ของการติดฉลากเวลาและเพิ่มข้อมูล นั่นเป็นสาเหตุที่ประสิทธิภาพของโมเดลขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการฝึก
เนื่องจากเราตอบสนองความต้องการโครงการ AI ที่หลากหลายของธุรกิจ เราพบคำถามสองสามข้อที่ลูกค้าธุรกิจมักถามเราหรือต้องการความชัดเจน ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะให้ข้อมูลอ้างอิงที่พร้อมสำหรับวิธีที่ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพัฒนาข้อมูลการฝึกอบรมมาตรฐานทองคำเพื่อฝึกโมเดล ML ได้อย่างแม่นยำ
ก่อนที่เราจะสำรวจคำถามที่พบบ่อย มาทำความเข้าใจกันก่อน พื้นฐานของการติดฉลากข้อมูล และความสำคัญของมัน
การติดฉลากข้อมูลคืออะไร?
การติดฉลากข้อมูลเป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลของการติดฉลากหรือข้อมูลการติดแท็ก เช่น รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ เพื่อช่วยโมเดล ML และช่วยให้ทำนายได้แม่นยำ
ไม่จำเป็นต้องจำกัดการติดฉลากข้อมูลให้อยู่ในระยะเริ่มต้นของการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง แต่สามารถดำเนินการภายหลังการปรับใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดคะเนต่อไปได้
ความสำคัญของการติดฉลากข้อมูล
การติดฉลากข้อมูลตามคลาสอ็อบเจ็กต์ โมเดล ML ได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุคลาสของอ็อบเจ็กต์ที่คล้ายกัน – ไม่มี การติดแท็กข้อมูล - ระหว่างการผลิต
การติดฉลากข้อมูลเป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลที่สำคัญ ซึ่งช่วยสร้างแบบจำลองที่แม่นยำซึ่งสามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างน่าเชื่อถือ ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างถูกต้อง รับรองการคาดคะเนที่แม่นยำและอัลกอริธึมคุณภาพสูง
คำถามที่พบบ่อย
ตามที่สัญญาไว้ เป็นข้อมูลอ้างอิงพร้อมสำหรับคำถามทั้งหมดที่คุณอาจมีและ ความผิดพลาดที่คุณหลีกเลี่ยงได้ ในช่วงใด ๆ ของวงจรการพัฒนา
คุณเข้าใจข้อมูลอย่างไร?
ในฐานะธุรกิจ คุณอาจรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล และตอนนี้คุณต้องการ - หวังว่าจะดึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญหรือข้อมูลที่มีค่าออกจากข้อมูล
แต่หากไม่มีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อกำหนดของโครงการหรือวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ คุณจะไม่สามารถนำข้อมูลการฝึกอบรมไปใช้ในทางปฏิบัติได้ ดังนั้นอย่าเริ่มกลั่นกรองข้อมูลของคุณเพื่อค้นหารูปแบบหรือความหมาย ให้เข้าไปโดยมีเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อที่คุณจะได้ไม่พบวิธีแก้ไขปัญหาที่ไม่ถูกต้อง
ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นตัวแทนที่ดีของข้อมูลการผลิตหรือไม่? ถ้าไม่ฉันจะระบุได้อย่างไร
แม้ว่าคุณอาจไม่ได้พิจารณา แต่ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับที่คุณกำลังฝึกโมเดลของคุณอาจแตกต่างอย่างมากจากสภาพแวดล้อมการผลิต
จะระบุได้อย่างไร? มองหาสัญญาณบอกเล่า โมเดลของคุณทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมการทดสอบและลดลงอย่างมากในระหว่างการผลิต
การแก้ปัญหา?
ติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจหรือโดเมนเพื่อทำความเข้าใจข้อกำหนดที่แน่นอนอย่างถูกต้อง
-
จะบรรเทาอคติได้อย่างไร?
ทางออกเดียวในการบรรเทาอคติคือต้องดำเนินการในเชิงรุกในการกำจัดอคติก่อนที่จะนำไปใช้กับแบบจำลองของคุณ
ความลำเอียงของข้อมูลอาจอยู่ในรูปแบบใดก็ได้ ตั้งแต่ชุดข้อมูลที่ไม่เป็นตัวแทนไปจนถึงปัญหาของลูปป้อนกลับ การปฏิบัติตามการพัฒนาล่าสุดและการกำหนดมาตรฐานและกรอบกระบวนการที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญในการรับมือกับอคติในรูปแบบต่างๆ
-
ฉันจะจัดลำดับความสำคัญของกระบวนการบันทึกย่อข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างไร
เป็นหนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่เราถูกถาม – เราควรจัดลำดับความสำคัญส่วนใดของชุดข้อมูลเมื่อทำหมายเหตุประกอบ เป็นคำถามที่ถูกต้อง โดยเฉพาะเมื่อคุณมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ คุณไม่จำเป็นต้องใส่คำอธิบายประกอบทั้งชุด
คุณสามารถใช้เทคนิคขั้นสูงที่ช่วยคุณเลือกส่วนเฉพาะของชุดข้อมูลของคุณ และจัดกลุ่มไว้ เพื่อให้คุณส่งเฉพาะชุดย่อยของข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการทำหมายเหตุประกอบ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถส่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับความสำเร็จของโมเดลของคุณ
-
ฉันจะแก้ไขกรณีพิเศษได้อย่างไร
การจัดการกับกรณีพิเศษอาจเป็นเรื่องยากสำหรับ ML ทุกรุ่น แม้ว่าแบบจำลองอาจใช้ได้ผลในทางเทคนิค แต่ก็ไม่อาจตัดข้อตกลงเมื่อต้องตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ
แม้ว่าโมเดลการตรวจจับยานพาหนะสามารถระบุยานพาหนะได้ แต่ก็อาจไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างยานพาหนะประเภทต่างๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น - รู้จักรถพยาบาลจากรถตู้ประเภทอื่น เฉพาะเมื่อโมเดลสามารถพึ่งพาเพื่อระบุรุ่นที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น อัลกอริธึมการตรวจจับยานพาหนะจะกำหนดรหัสความปลอดภัยเพื่อตอบโต้ความท้าทายนี้มี มนุษย์ในวง ข้อเสนอแนะและการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นสิ่งสำคัญ วิธีแก้ปัญหาคือการใช้การค้นหาความคล้ายคลึงกันและการกรองผ่านชุดข้อมูลทั้งหมดเพื่อรวบรวมภาพที่คล้ายคลึงกัน ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถเน้นที่การใส่คำอธิบายประกอบเฉพาะชุดย่อยของรูปภาพที่คล้ายกันและปรับปรุงภาพโดยใช้วิธีการแบบมนุษย์ในวง
-
มีป้ายกำกับเฉพาะที่ฉันต้องระวังหรือไม่
แม้ว่าคุณอาจถูกล่อลวงให้จัดทำป้ายกำกับที่เน้นรายละเอียดมากที่สุดสำหรับรูปภาพของคุณ แต่ก็อาจไม่จำเป็นหรือเหมาะสมเสมอไป ระยะเวลาและค่าใช้จ่ายที่ต้องใช้เพื่อให้ทุกภาพมีรายละเอียดและความแม่นยำในระดับที่ละเอียดนั้นยากจะบรรลุ
แนะนำให้ใช้คำอธิบายประกอบมากเกินไปหรือขอความแม่นยำสูงสุดในคำอธิบายประกอบข้อมูล เมื่อคุณมีความชัดเจนเกี่ยวกับข้อกำหนดของแบบจำลอง
-
คุณพิจารณากรณีขอบอย่างไร?
พิจารณากรณี Edge เมื่อเตรียมกลยุทธ์การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม ก่อนอื่น คุณต้องเข้าใจว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะคาดเดาทุกกรณีที่คุณอาจพบเห็น คุณสามารถเลือกช่วงความแปรปรวนและกลยุทธ์ที่สามารถค้นพบกรณีขอบได้และเมื่อพวกมันครอบตัดและจัดการกับปัญหาเหล่านั้นตรงเวลา
-
ฉันจะจัดการความคลุมเครือของข้อมูลได้อย่างไร
ความคลุมเครือในชุดข้อมูลเป็นเรื่องปกติธรรมดา และคุณควรทราบวิธีจัดการกับมันเพื่อให้มีคำอธิบายประกอบที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น รูปภาพของแอปเปิลที่สุกครึ่งผลสามารถระบุเป็นแอปเปิ้ลเขียวหรือแอปเปิ้ลแดง
กุญแจสำคัญในการแก้ไขความคลุมเครือดังกล่าวมีคำแนะนำที่ชัดเจนตั้งแต่ต้น ขั้นแรก ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการสื่อสารอย่างต่อเนื่องระหว่างผู้ใส่คำอธิบายประกอบและผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง มีกฎเกณฑ์มาตรฐานโดยคาดการณ์ถึงความคลุมเครือและการกำหนดมาตรฐานที่สามารถนำมาใช้กับพนักงานได้
-
มีวิธีใดบ้างในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองในการผลิต?
เนื่องจากสภาพแวดล้อมการทดสอบและข้อมูลการผลิตแตกต่างกัน จึงมีความเบี่ยงเบนในการปฏิบัติงานหลังจากผ่านไประยะหนึ่ง คุณไม่สามารถคาดหวังให้โมเดลเรียนรู้สิ่งที่ไม่ได้สัมผัสระหว่างการฝึก
พยายามเก็บข้อมูลการทดสอบให้สอดคล้องกับข้อมูลการผลิตที่เปลี่ยนแปลงไป ตัวอย่างเช่น ฝึกโมเดลของคุณใหม่ ให้มีส่วนร่วม คนติดฉลากปรับปรุงข้อมูลด้วยสถานการณ์จำลองที่ถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น และทดสอบซ้ำและใช้งานจริงในการผลิต
-
ฉันจะติดต่อใครเพื่อขอคำอธิบายประกอบเกี่ยวกับความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม
ทุกธุรกิจมีสิ่งที่จะได้รับจากการพัฒนาโมเดล ML ไม่ใช่ทุกองค์กรธุรกิจที่มีความรู้ด้านเทคนิคหรือผู้เชี่ยวชาญ ทีมติดฉลากข้อมูล เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า คุณควรจะใช้มันเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน
แม้ว่าโมเดลการตรวจจับยานพาหนะสามารถระบุยานพาหนะได้ แต่ก็อาจไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างยานพาหนะประเภทต่างๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น - รู้จักรถพยาบาลจากรถตู้ประเภทอื่น เฉพาะเมื่อโมเดลสามารถพึ่งพาเพื่อระบุรุ่นที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น อัลกอริธึมการตรวจจับยานพาหนะจะกำหนดรหัสความปลอดภัยแม้ว่าจะมีแง่มุมต่างๆ ที่คุณอาจมองหาจากพาร์ทเนอร์การฝึกอบรมด้านข้อมูล ความน่าเชื่อถือ ประสบการณ์ และความรู้ในหัวข้อคือประเด็นสำคัญสามข้อที่ควรจดจำ พิจารณาสิ่งเหล่านี้ก่อนเข้าไปหาผู้ให้บริการบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้
เป็นผู้นำรายการ ผู้ให้บริการการติดฉลากข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้คือ Shaip. เราใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง ทีมงานที่มีประสบการณ์ และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสำหรับการติดฉลากและ หมายเหตุข้อมูล ความต้องการ นอกจากนี้ เราปฏิบัติตามขั้นตอนมาตรฐานที่ช่วยให้เราพัฒนาคำอธิบายประกอบระดับบนสุดและการติดฉลากโครงการสำหรับธุรกิจชั้นนำ
