L'étiquetage des données est important pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, qui sont utilisés pour prendre des décisions en fonction de modèles et de tendances dans les données.
Voyons en quoi consiste cet étiquetage des données et les différents outils pour le réaliser.
Qu'est-ce que l'étiquetage des données ?
L'étiquetage des données est le processus d'attribution de balises ou d'étiquettes descriptives aux données pour aider à les identifier et à les catégoriser. Cela implique divers types de données, telles que du texte, des images, des vidéos, de l'audio et d'autres formes de données non structurées. Les données étiquetées sont ensuite utilisées pour former machine learning algorithmes pour identifier des modèles et faire des prédictions.
La précision et la qualité de l'étiquetage peuvent avoir un impact considérable sur les performances du Modèles de ML. Cela peut être fait manuellement par des humains ou à l'aide d'outils d'automatisation. Le but principal de l'étiquetage des données est de transformer des données non structurées en un format structuré qui peut être facilement compris et analysé par des machines.
Un bon exemple d'étiquetage de données pourrait être dans le contexte de la reconnaissance d'images. Supposons que vous souhaitiez former un modèle d'apprentissage automatique pour reconnaître les chats et les chiens dans les images.
Pour ce faire, vous devez d'abord étiqueter un ensemble d'images comme "chat" ou "chien" afin que le modèle puisse apprendre de ces exemples étiquetés. Le processus d'attribution de ces étiquettes aux images est appelé étiquetage des données.
Un annotateur visualise chaque image et lui attribue manuellement l'étiquette appropriée, créant ainsi un ensemble de données étiqueté pouvant être utilisé pour former le modèle d'apprentissage automatique.
Comment cela fonctionne ?
L'étiquetage des données comporte différentes étapes. Cela inclut :
Collecte de données
La première étape du processus d'étiquetage des données consiste à collecter les données qui doivent être étiquetées. Cela peut inclure une variété de types de données, tels que des images, du texte, de l'audio ou de la vidéo.
Directives d'étiquetage
Dès que les données sont collectées, des directives d'étiquetage sont créées qui spécifient les étiquettes ou les balises qui seront attribuées aux données. Ces directives aident à garantir que les données étiquetées sont pertinentes pour l'activité actuelle de ML et à maintenir la cohérence de l'étiquetage.
Annotation
L'étiquetage réel des données est effectué par des annotateurs ou des étiqueteurs qui sont formés pour appliquer les directives d'étiquetage aux données. Cela peut être fait manuellement par des humains ou via des processus automatisés utilisant des règles et des algorithmes prédéfinis.
Contrôle de qualité
Des mesures de contrôle de la qualité sont mises en place pour améliorer l'exactitude des données étiquetées. Cela inclut la métrique IAA, où plusieurs annotateurs étiquettent les mêmes données, et leur étiquetage est comparé pour des contrôles de cohérence et d'assurance qualité afin de corriger les erreurs d'étiquetage.
Intégration avec des modèles d'apprentissage automatique
Une fois que les données ont été étiquetées et que des mesures de contrôle de la qualité ont été mises en œuvre, les données étiquetées peuvent être intégrées à des modèles d'apprentissage automatique pour former et améliorer leur précision.
Différentes approches de l'étiquetage des données
L'étiquetage des données peut être effectué de différentes manières, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Certaines méthodes courantes incluent :
# 1. Étiquetage manuel
Il s'agit de la technique traditionnelle d'étiquetage des données dans laquelle les individus annotent manuellement les données. Les données sont examinées par l'annotateur, qui y ajoute ensuite des étiquettes ou des balises conformément aux procédures standard.
# 2. Étiquetage semi-supervisé
Il s'agit d'une combinaison d'étiquetage manuel et automatisé. Une plus petite partie des données est catégorisée manuellement, et les étiquettes sont ensuite utilisées pour former un modèle d'apprentissage automatique qui peut étiqueter automatiquement les données restantes. Cette approche n'est peut-être pas aussi précise que l'étiquetage manuel, mais elle est plus efficace.
# 3. Apprentissage actif
Il s'agit d'une approche itérative de l'étiquetage des données dans laquelle le modèle d'apprentissage automatique identifie les points de données pour lesquels il est le plus incertain et demande à un humain de les étiqueter.
# 4. Transfert d'apprentissage
Cette méthode utilise des données étiquetées préexistantes d'une activité ou d'un domaine lié à la formation d'un modèle pour la tâche en cours. Lorsque le projet ne dispose pas de suffisamment de données étiquetées, cette méthode peut être utile.
# 5. Crowdsourcing
Il s'agit d'externaliser la tâche d'étiquetage à un grand groupe de personnes via une plateforme en ligne. Le crowdsourcing peut être un moyen rentable d'étiqueter rapidement de grandes quantités de données, mais il peut être difficile de vérifier l'exactitude et la cohérence.
# 6. Étiquetage basé sur la simulation
Cette approche implique l'utilisation de simulations informatiques pour générer des données étiquetées pour une tâche particulière. Cela peut être utile lorsque les données du monde réel sont difficiles à obtenir ou lorsqu'il est nécessaire de générer rapidement de grandes quantités de données étiquetées.
Chaque méthode a ses propres forces et faiblesses. Cela dépend des exigences spécifiques du projet et des objectifs de la tâche d'étiquetage.
Types courants d'étiquetage des données
- Étiquetage des images
- Étiquetage vidéo
- Étiquetage audio
- Étiquetage de texte
- Étiquetage du capteur
- Étiquetage 3D
Différents types d'étiquetage de données sont utilisés pour différents types de données et de tâches.
Par exemple, l'étiquetage d'image est couramment utilisé pour la détection d'objets, tandis que l'étiquetage de texte est utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel.
L'étiquetage audio peut être utilisé pour la reconnaissance vocale ou la détection d'émotions, et l'étiquetage du capteur peut être utilisé pour Internet des Objets (IoT) applications (IdO).
L'étiquetage 3D est utilisé pour des tâches telles que le développement de véhicules autonomes ou des applications de réalité virtuelle.
Meilleures pratiques impliquées dans l'étiquetage des données
# 1. Définir des directives claires
Des directives claires doivent être établies pour l'étiquetage des données. Ces lignes directrices devraient inclure des définitions des étiquettes, des exemples sur la façon d'appliquer les étiquettes et des instructions sur la façon de traiter les cas ambigus.
# 2. Utiliser plusieurs annotateurs
La précision peut être améliorée lorsque différents annotateurs étiquettent les mêmes données. Les métriques d'accord inter-annotateurs (IAA) peuvent être utilisées pour évaluer le niveau d'accord entre différents annotateurs.
# 3. Utiliser un processus standardisé
Un processus défini doit être suivi pour l'étiquetage des données afin d'assurer la cohérence entre les différents annotateurs et tâches d'étiquetage. Le processus devrait inclure un processus d'examen pour vérifier la qualité des données étiquetées.
# 4. Contrôle de qualité
Les mesures de contrôle de la qualité telles que les examens réguliers, les recoupements et l'échantillonnage des données sont essentielles pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données étiquetées.
# 5. Étiqueter diverses données
Lors de la sélection des données à étiqueter, il est important de choisir un échantillon diversifié qui représente la gamme complète de données avec lesquelles le modèle travaillera. Cela peut inclure des données provenant de différentes sources avec des caractéristiques différentes et couvrant un large éventail de scénarios.
# 6. Surveiller et mettre à jour les libellés
À mesure que le modèle d'apprentissage automatique s'améliore, il peut être nécessaire de mettre à jour et d'affiner les données étiquetées. Il est important de garder un œil sur ses performances et de mettre à jour les étiquettes au besoin.
Cas d'usage
L'étiquetage des données est une étape critique de l'apprentissage automatique et l'analyse des données projets. Voici quelques cas d'utilisation courants de l'étiquetage des données :
- Reconnaissance d'images et de vidéos
- Traitement du langage naturel
- Véhicules autonomes
- Détection de fraude
- Analyse des sentiments
- Le diagnostic médical
Ce ne sont là que quelques exemples de cas d'utilisation de l'étiquetage des données. Toute application d'apprentissage automatique ou d'analyse de données impliquant une classification ou une prédiction peut bénéficier de l'utilisation de données étiquetées.
Il existe de nombreux outils d'étiquetage de données disponibles sur Internet, chacun avec son propre ensemble de fonctionnalités et de capacités. Et ici, nous avons résumé une liste des meilleurs outils pour l'étiquetage des données.
Label Studio
Studio d'étiquettes est un outil d'étiquetage de données open source développé par Heartex qui fournit une gamme d'interfaces d'annotation pour les données texte, image, audio et vidéo. Cet outil est connu pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation.
Il est conçu pour être installé rapidement et peut être utilisé pour créer des interfaces utilisateur personnalisées ou des modèles d'étiquetage prédéfinis. Cela permet aux utilisateurs de créer facilement des tâches d'annotation personnalisées et workflows à l'aide d'une interface glisser-déposer.
Label Studio propose également une gamme d'options d'intégration, notamment des webhooks, un SDK Python et une API, qui permettent aux utilisateurs d'intégrer de manière transparente l'outil dans leurs pipelines ML/AI.
Il est disponible en deux éditions - Community et Enterprise.
L'édition communautaire est téléchargeable gratuitement et peut être utilisée par n'importe qui. Il a des fonctionnalités de base et prend en charge un nombre limité d'utilisateurs et de projets. Alors que l'édition Enterprise est une version payante qui prend en charge des équipes plus importantes et des cas d'utilisation plus complexes.
Label box
Boîte à étiquettes est une plate-forme d'étiquetage de données basée sur le cloud qui fournit un ensemble puissant d'outils pour la gestion des données, l'étiquetage des données et l'apprentissage automatique. L'un des principaux avantages de Labelbox réside dans ses capacités d'étiquetage assistées par l'IA, qui permettent d'accélérer le processus d'étiquetage des données et d'améliorer la précision de l'étiquetage.
Il offre un moteur de données personnalisable conçu pour aider les équipes de science des données à produire rapidement et efficacement des données de formation de haute qualité pour les modèles d'apprentissage automatique.
Key Labs
Keylabs est une autre excellente plate-forme d'étiquetage de données qui offre des fonctionnalités avancées et des systèmes de gestion pour fournir des services d'annotation de haute qualité. Les Keylabs peuvent être configurés et pris en charge sur site, et des rôles et autorisations d'utilisateur peuvent être attribués à chaque projet individuel ou accès à la plateforme en général.
Il a fait ses preuves dans la gestion de grands ensembles de données sans compromettre l'efficacité ou la précision. Il prend en charge diverses fonctionnalités d'annotation telles que l'ordre z, les relations parent/enfant, la chronologie des objets, l'identité visuelle unique et la création de métadonnées.
Une autre caractéristique clé de KeyLabs est son support pour la gestion d'équipe et la collaboration. Il offre un contrôle d'accès basé sur les rôles, une surveillance des activités en temps réel et des outils de messagerie et de rétroaction intégrés pour aider les équipes à travailler ensemble plus efficacement.
Les annotations existantes peuvent également être téléchargées sur la plateforme. Keylabs est idéal pour les particuliers et les chercheurs à la recherche d'un outil d'étiquetage de données rapide, efficace et flexible.
Amazon SageMaker Ground Truth
Vérité au sol Amazon SageMaker est un service d'étiquetage de données entièrement géré fourni par Amazon Web Services (AWS) qui aide les organisations à créer des ensembles de données de formation très précis pour les modèles d'apprentissage automatique.
Il offre une variété de fonctionnalités, telles que l'étiquetage automatique des données, la fonction intégrée workflows, et la gestion de la main-d'œuvre en temps réel, pour rendre le processus d'étiquetage plus rapide et plus efficace.
L'une des fonctionnalités clés de SageMaker est la possibilité de créer des workflows qui peuvent être adaptés à des tâches d'étiquetage spécifiques. Cela peut aider à réduire le temps et les coûts nécessaires pour étiqueter de grandes quantités de données.
De plus, il offre un système de gestion de la main-d'œuvre intégré qui permet aux utilisateurs de gérer et d'adapter facilement leurs tâches d'étiquetage. Il est conçu pour être évolutif et personnalisable, ce qui en fait un choix populaire pour les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique.
Conclusion
J'espère que vous avez trouvé cet article utile pour en savoir plus sur l'étiquetage des données et ses outils. Vous pourriez également être intéressé à en savoir plus sur découverte de données pour trouver des modèles précieux et cachés dans les données.
