Cada ingeniero de ML quiere desarrollar un modelo de IA confiable y preciso. Datos los científicos gastan hace casi 80% de su tiempo de etiquetado y aumento de datos. Por eso, el rendimiento del modelo depende de la calidad de los datos utilizados para entrenarlo.
Como hemos estado atendiendo las diversas necesidades de proyectos de IA de las empresas, nos encontramos con algunas preguntas que nuestros clientes comerciales nos hacen con frecuencia o requieren claridad. Así que decidimos proporcionar una referencia rápida sobre cómo nuestro equipo de expertos desarrolla datos de entrenamiento estándar para entrenar modelos ML con precisión.
Antes de navegar por las preguntas frecuentes, establezcamos algunas fundamentos del etiquetado de datos y su importancia.
¿Qué es el etiquetado de datos?
El etiquetado de datos es el paso de preprocesamiento del etiquetado o etiquetado de datos, como imágenes, audio o video, para ayudar a los modelos ML y permitirles hacer predicciones precisas.
El etiquetado de datos no tiene por qué limitarse a la etapa inicial del desarrollo del modelo de aprendizaje automático, sino que puede continuar después de la implementación para mejorar aún más la precisión de las predicciones.
Importancia del etiquetado de datos
Al etiquetar los datos en función de la clase de objeto, el modelo ML se entrena para identificar clases similares de objetos, sin etiquetado de datos - durante la producción.
El etiquetado de datos es un paso crítico de preprocesamiento que ayuda a construir un modelo preciso que puede comprender de manera confiable los entornos del mundo real. Conjuntos de datos etiquetados con precisión garantizar predicciones precisas y algoritmos de alta calidad.
Preguntas más frecuentes
Aquí, como se prometió, hay una referencia lista para todas las preguntas que pueda tener y la errores que puedes evitar durante cualquier etapa del ciclo de vida del desarrollo.
¿Cómo le das sentido a los datos?
Como empresa, es posible que haya recopilado una gran cantidad de datos y ahora desea, con suerte, extraer conocimientos clave o información valiosa de los datos.
Pero, sin una comprensión clara de los requisitos de su proyecto o de los objetivos comerciales, no podrá hacer un uso práctico de los datos de capacitación. Por lo tanto, no comience a revisar sus datos para encontrar patrones o significado. En su lugar, vaya con un propósito definido para que no encuentre soluciones a los problemas equivocados.
¿Son los datos de entrenamiento un buen representante de los datos de producción? Si no, ¿cómo lo identifico?
Aunque es posible que no lo haya considerado, los datos etiquetados en los que está entrenando su modelo podrían ser significativamente diferentes del entorno de producción.
¿Cómo identificar? Busque las señales reveladoras. Su modelo se desempeñó bien en un entorno de prueba y notablemente menos durante la producción.
Solución?
Póngase en contacto con los expertos en negocios o dominios para comprender los requisitos exactos con precisión.
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¿Cómo mitigar el sesgo?
La única solución para mitigar el sesgo es ser proactivo en eliminar el sesgo antes de que se introduzca en su modelo.
El sesgo de datos puede ser de cualquier forma, desde conjuntos de datos no representativos hasta problemas con los circuitos de retroalimentación. Mantenerse al tanto de los últimos desarrollos y establecer estándares y marcos de procesos sólidos es esencial para contrarrestar las diferentes formas de sesgo.
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¿Cómo priorizo mi proceso de anotación de datos de entrenamiento?
Es una de las preguntas más comunes que nos hacen: ¿qué parte del conjunto de datos debemos priorizar al anotar? Es una pregunta válida, especialmente cuando tiene grandes conjuntos de datos. No es necesario anotar todo el conjunto.
Puede usar técnicas avanzadas que lo ayuden a elegir una parte específica de su conjunto de datos y agruparla para que envíe solo el subconjunto de datos requerido para la anotación. De esta manera, puede enviar la información más importante sobre el éxito de su modelo.
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¿Cómo trabajo en casos excepcionales?
Lidiar con casos excepcionales puede ser un desafío para todos los modelos de ML. A pesar de que el modelo puede funcionar técnicamente, es posible que no funcione cuando se trata de satisfacer las necesidades de su negocio.
Aunque un modelo de detección de vehículos puede identificar vehículos, es posible que no pueda diferenciar entre varios tipos de vehículos de manera confiable. Por ejemplo, reconocer ambulancias de otros tipos de furgonetas. Solo cuando se puede confiar en el modelo para identificar modelos específicos, el algoritmo de detección de vehículos puede dictar los códigos de seguridad.Para contrarrestar este desafío, tener humano-en-el-bucle la retroalimentación y el aprendizaje supervisado son fundamentales. La solución radica en utilizar la búsqueda por similitud y el filtrado a través de todo el conjunto de datos para recopilar imágenes similares. Con esto, puede concentrarse en anotar solo el subconjunto de imágenes similares y mejorarlo utilizando el método humano en el bucle.
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¿Hay alguna etiqueta específica que deba tener en cuenta?
Si bien puede sentirse tentado a proporcionar el etiquetado más detallado para sus imágenes, es posible que no siempre sea necesario o ideal. La gran cantidad de tiempo y costo que se necesitaría para dar a cada imagen un nivel granular de detalle y precisión es difícil de lograr.
Se sugiere ser demasiado prescriptivo o solicitar la mayor precisión en la anotación de datos cuando tenga claridad sobre los requisitos del modelo.
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¿Cómo se contabilizan los casos extremos?
Tenga en cuenta los casos extremos al preparar su estrategia de anotación de datos. Sin embargo, primero debe comprender que es imposible anticipar todos los casos extremos con los que se pueda encontrar. En su lugar, puede elegir un rango de variabilidad y una estrategia que pueda descubrir casos extremos a medida que surjan y abordarlos a tiempo.
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¿De qué manera puedo gestionar la ambigüedad de los datos?
La ambigüedad en el conjunto de datos es bastante común y debe saber cómo manejarla para obtener una anotación precisa. Por ejemplo, una imagen de una manzana medio madura podría etiquetarse como manzana verde o manzana roja.
La clave para resolver tal ambigüedad tiene instrucciones claras desde el principio. Primero, asegure una comunicación constante entre los anotadores y los expertos en la materia. Tenga una regla estándar establecida anticipando dicha ambigüedad y definiendo estándares que se puedan implementar en toda la fuerza laboral.
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¿Hay alguna forma de mejorar el rendimiento del modelo en producción?
Dado que el entorno de prueba y los datos de producción difieren, es probable que haya desviaciones en el rendimiento después de un tiempo. No puede esperar que un modelo aprenda cosas a las que no estuvo expuesto durante el entrenamiento.
Trate de mantener los datos de prueba en sintonía con los datos de producción cambiantes. Por ejemplo, vuelva a entrenar a su modelo, involucre etiquetadores humanos, mejore los datos con escenarios más precisos y representativos, y vuelva a probarlos y utilizarlos en producción.
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¿A quién me dirijo para mi anotación de necesidades de datos de entrenamiento?
Todas las empresas tienen algo que ganar con el desarrollo de modelos ML. No todas las entidades comerciales están equipadas con conocimientos técnicos o expertos. equipos de etiquetado de datos para transformar los datos sin procesar en información valiosa. Debería poder usarlo para obtener una ventaja competitiva.
Aunque un modelo de detección de vehículos puede identificar vehículos, es posible que no pueda diferenciar entre varios tipos de vehículos de manera confiable. Por ejemplo, reconocer ambulancias de otros tipos de furgonetas. Solo cuando se puede confiar en el modelo para identificar modelos específicos, el algoritmo de detección de vehículos puede dictar los códigos de seguridad.Si bien hay aspectos que podría estar buscando en un socio de capacitación de datos, la confiabilidad, la experiencia y el conocimiento del tema son algunos de los tres puntos principales para recordar. Considere esto antes de buscar un proveedor de servicios externo confiable.
Liderando la lista de proveedores de servicios de etiquetado de datos precisos y confiables es Shaip. Utilizamos análisis avanzados, equipos de experiencia y expertos en la materia para todas sus tareas de etiquetado y anotación de datos necesidades. Además, seguimos un procedimiento estándar que nos ha ayudado a desarrollar proyectos de anotación y etiquetado de primer nivel para empresas líderes.
