每個 ML 工程師都希望開發可靠且準確的 AI 模型。 數據 科學家花費 他們將近 80% 的時間用於標記和增強數據。這就是為什麼模型的性能取決於用於訓練它的資料的品質。
由於我們一直在滿足企業多樣化的 AI 項目需求，因此我們遇到了一些商業客戶經常問我們或需要明確的問題。 因此，我們決定為我們的專家團隊如何開發黃金標準訓練數據以準確訓練 ML 模型提供現成的參考。
在我們瀏覽常見問題解答之前，讓我們先列出一些 數據標註基礎 及其重要性。
什麼是數據標籤？
數據標記是標記或標記數據的預處理步驟， 例如圖像、音頻或視頻，以幫助 ML 模型 並使他們能夠做出準確的預測。
數據標記不必局限於機器學習模型開發的初始階段，而是可以在部署後繼續，以進一步提高預測的準確性。
數據標籤重要性
數據標記是一個關鍵的預處理步驟，有助於構建能夠可靠地理解真實環境的準確模型。 準確標記的數據集 確保精確的預測和高質量的算法。
常見問題
正如所承諾的，這裡是您可能遇到的所有問題的現成參考以及 你可以避免的錯誤 在開發生命週期的任何階段。
你如何理解數據？
作為一家企業，您可能已經收集了大量數據，現在您希望（希望）從數據中提取關鍵見解或有價值的信息。
但是，如果沒有清楚地了解您的項目需求或業務目標，您將無法實際使用訓練數據。 所以不要開始篩選你的數據來尋找模式或意義。 相反，要有明確的目標，這樣你就不會找到錯誤問題的解決方案。
訓練數據能否很好地代表生產數據？ 如果不是，我如何識別它？
儘管您可能沒有考慮過，但您正在訓練模型的標記數據可能與生產環境有很大不同。
如何識別？ 尋找明顯的跡象。 您的模型在測試環境中表現良好，而在生產過程中表現明顯較差。
解決方案？
與業務或領域專家聯繫，以準確了解確切的需求。
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如何減輕偏見？
減輕偏見的唯一解決方案是在將偏見引入模型之前主動消除偏見。
數據偏差可以是任何形式的——從不具代表性的數據集到反饋循環的問題。 及時了解最新發展並建立健全的流程標準和框架對於應對不同形式的偏見至關重要。
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如何確定訓練數據註釋過程的優先級？
這是我們被問到的最常見的問題之一——在標註時我們應該優先考慮數據集的哪一部分？ 這是一個有效的問題，尤其是當您擁有大型數據集時。 您不必註釋整個集合。
您可以使用高級技術來幫助您選擇數據集的特定部分並將其聚類，以便僅發送所需的數據子集進行註釋。 這樣，您可以發送有關模型成功的最重要信息。
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我如何解決特殊情況？
對於每個 ML 模型來說，處理異常情況可能都是具有挑戰性的。 即使該模型在技術上可能有效，但在滿足您的業務需求時它可能無法達成交易。
為了應對這一挑戰，擁有 人在環 反饋和監督學習至關重要。 解決方案在於使用相似性搜索和過濾整個數據集來收集相似的圖像。 有了這個，您可以專注於僅註釋相似圖像的子集，並使用人類在環方法對其進行增強。
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是否有任何我需要注意的特定標籤？
儘管您可能很想為圖像提供最注重細節的標籤，但它可能並不總是必要或理想的。 為每張圖像提供詳細程度和精度所需的大量時間和成本是難以實現的。
當您清楚模型要求時，建議過度規定或要求數據註釋的最高精度。
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你如何解釋邊緣情況？
在準備數據註釋策略時考慮邊緣情況。 但是，首先，您必須了解，不可能預測您可能遇到的每一個邊緣情況。 相反，您可以選擇一個可變範圍和一種策略，以便在邊緣情況出現時發現並及時解決它們。
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我可以通過什麼方式管理數據歧義？
數據集中的歧義很常見，您應該知道如何處理它以獲得準確的註釋。 例如，半熟蘋果的圖像可以標記為青蘋果或紅蘋果。
解決這種歧義的關鍵是從一開始就有明確的指示。 首先，確保註釋者和主題專家之間的持續溝通。 通過預測這種模糊性並定義可以在整個員工隊伍中實施的標準來製定標準規則。
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有什麼方法可以提高生產中的模型性能？
由於測試環境和生產數據不同，一段時間後性能必然會出現偏差。 你不能指望一個模型學習它在訓練期間沒有接觸過的東西。
盡量使測試數據與不斷變化的生產數據保持一致。 例如，重新訓練你的模型，涉及 人工貼標籤，用更準確和有代表性的場景增強數據，並在生產中重新測試和使用。
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我應該找誰來註釋訓練數據需求？
每個企業都可以從開發 ML 模型中獲益。 並非每個商業實體都具備技術知識或專家 數據標註團隊 將原始數據轉化為有價值的見解。 您應該能夠使用它來獲得競爭優勢。
雖然有一些方面，但您可能正在尋找數據培訓合作夥伴，可靠性、經驗和學科知識是要記住的前三點。 在尋找可靠的第三方服務提供商之前考慮這些。
領銜榜單 準確可靠的數據標註服務商是夏普. 我們使用高級分析、經驗團隊和主題專家為您的所有標籤和 數據註釋 需要。 此外，我們遵循幫助我們為領先企業開發高端註釋和標籤項目的標準程序。
