Étiquetage des données pour les modèles d'apprentissage automatique : présentation du processus

Des données étiquetées de haute qualité deviennent de plus en plus nécessaires pour former et améliorer les modèles basés sur l'IA en raison du développement rapide de l'apprentissage automatique.

Plus précisément, les données doivent se voir attribuer une étiquette afin que les algorithmes d'apprentissage automatique reconnaissent facilement les informations qu'elles contiennent et les exploitent. Sinon, les modèles d'apprentissage automatique sont incapables de discerner les modèles ou de prédire les résultats avec précision.

Selon un rapport de Grand View Research, la taille du marché mondial des outils d'annotation de données était évaluée à 642,7 millions de dollars en 2020 et devrait croître à un TCAC de 25,5 % de 2021 à 2028. Cette croissance rapide est révélatrice de l'importance croissante des données. l'étiquetage dans l'industrie de l'apprentissage automatique aujourd'hui.

Continuez à lire l'article pour en savoir plus sur l'annotation des données et les étapes clés impliquées dans le processus. Vous comprendrez mieux comment des modèles d'apprentissage automatique précis et puissants peuvent être produits à l'aide d'un étiquetage de données approprié.

Des données désordonnées au chef-d'œuvre : comment l'étiquetage des données peut transformer vos modèles ML

L'étiquetage des données, dans le contexte de l'apprentissage automatique, consiste à incorporer des informations dans des données brutes, afin qu'elles soient instantanément reconnues et utilisées par les algorithmes. Cela implique de donner certaines étiquettes (ou balises) aux points de données, afin que les modèles ML puissent trouver des corrélations et produire des estimations précises.

Des prédictions inexactes et des résultats inattendus peuvent survenir en raison de l'incapacité des modèles ML à identifier avec précision les modèles en l'absence d'un étiquetage suffisant. Selon le type de données et l'application d'apprentissage automatique, de nombreux types d'étiquettes peuvent être utilisés. Voici quelques exemples :

• Étiquettes binaires : attribution d'étiquettes aux points de données avec seulement deux valeurs possibles, telles que « oui » ou « non », « vrai » ou « faux », ou « spam » ou « pas de spam ».
• Libellés multi-classes : incluez plusieurs valeurs possibles, telles que "rouge", "vert" ou "bleu", ou "chat", "chien" ou "oiseau".
• Étiquettes continues : il s'agit de valeurs numériques, telles que « température », « humidité » ou « poids ».

En ce qui concerne l'annotation des données, des entreprises comme https://labelyourdata.com/ pourraient venir en aide pour s'attaquer à cette tâche complexe. Ils offrent des services d'annotation de données sécurisés de haute qualité pour les tâches de NLP et de vision par ordinateur afin de garantir que vos données sont correctement traitées et organisées pour les besoins de votre projet d'IA. Ils ont l'expertise nécessaire pour s'assurer que vos modèles sont formés sur les bonnes données, ce qui conduit à de meilleures performances et à des résultats plus précis.

Passons maintenant au processus d'étiquetage des données et voyons les meilleures pratiques pour développer des schémas d'étiquetage efficaces et maintenir l'assurance qualité.

Une répartition étape par étape du processus d'étiquetage des données

Maintenant que nous sommes conscients de l'importance de l'étiquetage des données, explorons la procédure plus en profondeur. L'étiquetage des données n'est pas un processus unique, et la meilleure stratégie dépendra de la tâche à accomplir et du type de données traitées.

Voici une explication générale de l'idée, cependant:

1. Collecte des données : Les données doivent être recueillies avant l'étiquetage. Les informations peuvent être sous forme de texte, d'image, de vidéo, d'audio et d'autres formats. Le choix et l'identification des données qui seront utilisées pour former votre modèle ML sont les premières étapes du processus de collecte de données.
2. Définition de la tâche : Après avoir obtenu les données, l'étape suivante consiste à préciser la finalité pour laquelle elles seront utilisées. Cela inclut de décider du type d'étiquettes qui seront appliquées aux données, du nombre d'étiquettes requises et des normes pour les appliquer.
3. Directives d'annotation : la création de normes d'annotation garantira l'uniformité de la procédure d'étiquetage. Ils comprennent des exemples, des définitions et des instructions sur la façon d'annoter les données.
4. Étiquetage : l'étape suivante consiste à commencer l'étiquetage une fois que le type de données, la spécification de la tâche et les règles d'annotation ont été établis. Cela peut être fait manuellement par des humains ou automatiquement par des machines.
5. Assurance qualité : vous devez effectuer des tests de contrôle sur les données annotées après l'étiquetage. La vérification de l'exactitude et de la conformité des étiquettes appliquées aux données est une composante de l'assurance qualité.
6. Itération : en tant que processus itératif, l'annotation implique souvent de revenir en arrière et d'ajuster la description de la tâche, les directives d'annotation et les étiquettes appliquées aux données.

En suivant ces étapes, vous pouvez vous assurer que vos données sont bien annotées et entièrement préparées pour être utilisées à des fins de formation de modèles. Dans le même temps, des services tels que Label Your Data proposent des solutions d'annotation expertes qui peuvent vous aider à accélérer le flux de travail et à garantir des résultats de premier ordre.

Erreurs courantes à éviter lors de l'étiquetage des données pour les modèles d'apprentissage automatique

Pour obtenir des résultats précis et fiables, il y a certaines choses à éviter lors de l'étiquetage des données pour les modèles d'apprentissage automatique. Ils comprennent:

• Étiquetage incohérent : lorsque les annotateurs utilisent des critères d'étiquetage différents, cela peut entraîner des inexactitudes. Avoir un processus d'étiquetage clair est indispensable pour éviter de telles erreurs.
• Formation insuffisante : Si les annotateurs ne sont pas correctement informés des directives d'étiquetage, cela peut conduire à des résultats contradictoires ou trompeurs. Pour obtenir un étiquetage de qualité, une formation suffisante doit être proposée.
• Ignorer le contexte : les étiquettes sans contexte ne donnent pas une image complète de l'ensemble de données. Réfléchissez à la manière dont les données seront utilisées dans l'ensemble et assurez-vous que les étiquettes le reflètent correctement.
• Biais d'étiquetage : les modèles biaisés qui ne sont pas représentatifs des données réelles peuvent provenir d'un étiquetage incorrect. Il est crucial de localiser et d'éliminer tout préjugé dans la procédure d'annotation.

La prévention de ces erreurs fréquentes vous aidera à produire des étiquettes correctes et des modèles d'apprentissage automatique performants. L'embauche de sociétés tierces peut vous aider dans le processus d'étiquetage, avec des annotateurs experts et une assurance qualité pour vous soutenir.

Emballer

L'étiquetage des données joue un rôle crucial dans la création de modèles d'apprentissage automatique efficaces. Vous donnez aux données le contexte et la signification dont elles ont besoin en les annotant, ce qui permet aux algorithmes ML de récupérer les informations et de faire des prédictions correctes. Bien que l'étiquetage des données puisse sembler être une activité fastidieuse et chronophage, il s'agit d'une étape importante qui ne doit pas être négligée ni précipitée.

Assurez-vous que les métriques sur lesquelles reposent vos modèles ML sont de la plus haute qualité en adhérant aux meilleures pratiques et en utilisant des services d'annotation de données fiables. Prenez le temps d'étiqueter correctement vos données et profitez des avantages d'un modèle ML bien formé qui peut résoudre des problèmes complexes et stimuler l'innovation dans votre domaine. En vous associant à des experts du domaine, vous pouvez rationaliser le processus d'annotation des données, améliorer la précision et, finalement, éviter les erreurs susmentionnées.

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