Étiquetage des données : la sauce secrète de l'apprentissage automatique [+ 4 outils]
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 process d'attribution descriptive tags ou étiquettes aux données pour aider à identifier & cateGorisez-le. Cela implique différents 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 entraîner machine learning algorithmes pour identifier des modèles et faire des prédictions.
L'exactitude et la qualité de l'étiquetage peuvent grandement impact les performances de la Modèles de ML. Cela peut être fait manuellementally par des humains ou à l’aide d’outils d’automatisation. L’objectif principal de l’étiquetage des données est de transformer les données non structurées en un format structuré qui peut être facilement compris et analysé par les 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 process L'attribution de ces étiquettes aux images est appelée étiquetage des données.
Un annotateur verrait chaque image et chaque manuelally attribuer le appropriéate étiquetez-le, créant ainsi un ensemble de données étiqueté qui peut être utilisé pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique.
Comment cela fonctionne ?
L'étiquetage des données comporte différentes étapes. Cela inclut :
Collecte de données
La première étape de l'étiquetage des données process est de collecter les données qui doivent être étiquetées. Cela peut inclure divers types de données, tels que des images, du texte, de l'audio ou de la vidéo.
Directives d'étiquetage
Dès que les données sont recueillies, des directives d'étiquetage sont créées.ated qui spécifient les étiquettes ou les balises qui seront attribuées aux données. Ces directives permettent de garantir que les données étiquetées sont pertinentes pour l'activité de ML en cours et de maintenir la cohérence de l'étiquetage.
Annotation
L'étiquetage proprement dit des données est effectué par des annotateurs ou des étiqueteurs formés pour appliquer les directives d'étiquetage aux données. Cela peut être fait manuellementally par des humains ou par automatismeated processes en 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 les données étiquetées et les mesures de contrôle qualité mises en œuvre, les données étiquetées peuvent être intégrées.ated avec 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 manipulentally annotate données. Les données sont revvu par l'annotateur, qui y ajoute ensuite des étiquettes ou des tags conformément aux procédures standards.
# 2. Étiquetage semi-supervisé
C'est une combinaison de manuel et d'automated étiquetage. Une plus petite partie des données est manuelleally cateGorisé, et les étiquettes sont ensuite utilisées pour former un modèle d'apprentissage automatique qui peut automatiquementally étiquetez les données restantes. Cette approche n'est peut-être pas aussi préciseate comme l'étiquetage manuel, mais il 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 provenant d'une activité ou d'un domaine qui est related pour former 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
Cela implique de confier la tâche d'étiquetage à un grand groupe de personnes via une plateforme en ligne. platformulaire. Le crowdsourcing peut être un moyen rentable d’étiqueter rapidement de grandes quantités de données, mais il peut être difficile d’en vérifier l’exactitude et la cohérence.
# 6. Étiquetage basé sur la simulation
Cette approche consiste à utiliser des simulations informatiques pour générerate données étiquetées pour une tâche particulière. Cela peut être utile lorsqu'il est difficile d'obtenir des données réelles ou lorsqu'il est nécessaire de générer des données.ate 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'images est couramment utilisé pour la détection d'objets, tandis que l'étiquetage de texte est utilisé pour le langage naturel. processtâches.
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 standard process
Un défini process doivent être suivis pour les données d’étiquetage afin de garantir la cohérence entre les différents annotateurs et tâches d’étiquetage. Le process devrait inclure un revIEW process pour vérifier la qualité des données étiquetées.
# 4. Contrôle de qualité
Mesures de contrôle de la qualité comme régulières revLes vues, les vérifications croisées et l'échantillonnage des données sont essentiels 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. Monitor et mise à jourate qui
À mesure que le modèle d'apprentissage automatique s'améliore, il peut être nécessaire de le mettre à jour.ate et affiner les données étiquetées. Il est important de garder un œil sur ses performances et sa mise à jour.ate les étiquettes selon les besoins.
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
- Langage naturel processing
- 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.
Studio d'étiquettes
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 rapidement installé et peut être utilisé pour créer des interfaces utilisateur personnalisées ou des modèles d'étiquetage prédéfinis.plates. Cela permet aux utilisateurs de créer facilementate 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 transparenteate 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 possède des fonctionnalités de base et prend en charge un nombre limité d’utilisateurs et de projets. Alors que l'Enterprise L'édition est une version payante qui prend en charge des équipes plus grandes et des cas d'utilisation plus complexes.
Libellé box
Libellé box est un étiquetage de données basé sur le cloud platformulaire 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 ce sont ses capacités d'étiquetage assistées par l'IA qui contribuent à accélérerate l'étiquetage des données process et 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.
Laboratoires clés
Keylabs est un autre excellent étiquetage des données platformulaire 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 plataccès aux formulaires 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, les chronologies des objets, l'identité visuelle unique et les métadonnées. creation.
Une autre caractéristique clé de KeyLabs est sa prise en charge de la gestion d'équipe et de la collaboration. Il offre un contrôle d'accès basé sur les rôles et une activité en temps réel monitoring et des outils de messagerie et de commentaires intégrés pour aider les équipes à travailler ensemble plus efficacement.
Les annotations existantes peuvent également être téléchargées sur le platformulaire. Keylabs est idéal pour les particuliers et les chercheurs à la recherche d'un outil d'étiquetage de données rapide, efficace et flexible.
Vérité au sol Amazon SageMaker
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 desate ensembles de données de formation pour les modèles d’apprentissage automatique.
Il offre une variété de fonctionnalités, telles que l'étiquetage automatique des données, la fonction intégrée workflows, et gestion des effectifs en temps réel, pour réaliser l'étiquetage process plus rapide et plus efficace.
L'une des fonctionnalités clés de SageMaker est la possibilité de créerate Customiser 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.
Additionally, il offre un système de gestion de la main-d'œuvre intégré qui permet aux utilisateurs de gérer et de faire évoluer facilement leurs tâches d'étiquetage. Il est conçu pour être évolutif et personnalisable, ce qui en fait un choix populaire pour les data scientists 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.
