สูตรลับสู่การเรียนรู้ของเครื่อง [+ 4 Tools]

การติดฉลากข้อมูลมีความสำคัญสำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งใช้ในการตัดสินใจตามรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล

มาดูกันว่าการติดฉลากข้อมูลนี้เกี่ยวกับอะไรและเครื่องมือต่างๆ ในการดำเนินการ

สารบัญ

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร?

การติดฉลากข้อมูลเป็นกระบวนการกำหนดแท็กหรือป้ายกำกับที่สื่อความหมายให้กับข้อมูลเพื่อช่วยระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลนั้น มันเกี่ยวข้องกับข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบอื่นๆ จากนั้นข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะใช้ในการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบและคาดการณ์

ความแม่นยำและคุณภาพของการติดฉลากสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล ML ได้อย่างมาก สามารถทำได้ด้วยตนเองโดยมนุษย์หรือด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมืออัตโนมัติ จุดประสงค์หลักของการติดฉลากข้อมูลคือการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งเครื่องสามารถเข้าใจและวิเคราะห์ได้ง่าย

ตัวอย่างที่ดีของการติดฉลากข้อมูลอาจอยู่ในบริบทของการจดจำรูปภาพ สมมติว่าคุณต้องการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงให้จดจำแมวและสุนัขในภาพ

ในการดำเนินการดังกล่าว ขั้นแรก คุณจะต้องติดป้ายกำกับชุดรูปภาพเป็น “แมว” หรือ “สุนัข” เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับเหล่านี้ กระบวนการกำหนดป้ายกำกับเหล่านี้ให้กับรูปภาพเรียกว่าการติดฉลากข้อมูล

ตัวอธิบายประกอบจะดูภาพแต่ละภาพและกำหนดป้ายกำกับที่เหมาะสมให้กับภาพด้วยตนเอง สร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับซึ่งสามารถใช้ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้

มันทำงานอย่างไร?

มีขั้นตอนต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการแสดงฉลากข้อมูล ซึ่งรวมถึง:

การเก็บรวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนแรกในกระบวนการติดฉลากข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่ต้องติดฉลาก ซึ่งอาจรวมถึงประเภทข้อมูลต่างๆ เช่น รูปภาพ ข้อความ เสียง หรือวิดีโอ

แนวทางการติดฉลาก

ทันทีที่รวบรวมข้อมูล แนวทางการติดฉลากจะถูกสร้างขึ้นโดยระบุฉลากหรือแท็กที่จะกำหนดให้กับข้อมูล หลักเกณฑ์เหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ติดฉลากเกี่ยวข้องกับกิจกรรม ML ปัจจุบัน และรักษาความสอดคล้องในการติดฉลาก

คำอธิบายประกอบ

การติดฉลากจริงของข้อมูลนั้นทำโดยผู้ทำหมายเหตุประกอบหรือผู้ติดฉลากที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อใช้แนวทางการติดฉลากกับข้อมูล สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยตนเองโดยมนุษย์หรือผ่านกระบวนการอัตโนมัติโดยใช้กฎและอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ควบคุมคุณภาพ

มีการใช้มาตรการควบคุมคุณภาพเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลที่ติดฉลาก ซึ่งรวมถึงเมตริก IAA ซึ่งตัวเขียนคำอธิบายประกอบหลายตัวติดป้ายกำกับข้อมูลเดียวกัน และมีการเปรียบเทียบการติดฉลากเพื่อความสอดคล้องและการตรวจสอบการประกันคุณภาพเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดในการติดฉลาก

การผสานรวมกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

เมื่อข้อมูลได้รับการติดฉลากและมีการใช้มาตรการควบคุมคุณภาพแล้ว ข้อมูลที่ติดฉลากสามารถรวมเข้ากับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อฝึกฝนและปรับปรุงความแม่นยำ

วิธีการต่างๆ ในการติดฉลากข้อมูล

การติดฉลากข้อมูลสามารถทำได้หลายวิธี ซึ่งแต่ละวิธีก็มีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป วิธีการทั่วไปบางอย่าง ได้แก่ :

วิธีแก้ไขเสียงการแปลงข้อความเป็นคำพูดของ Google

#1. การติดฉลากด้วยตนเอง

นี่เป็นเทคนิคแบบดั้งเดิมในการติดฉลากข้อมูลซึ่งแต่ละคนจะใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลด้วยตนเอง ข้อมูลจะได้รับการตรวจสอบโดยผู้จัดทำคำอธิบายประกอบ จากนั้นจึงเพิ่มป้ายกำกับหรือแท็กตามขั้นตอนมาตรฐาน

#2. การติดฉลากแบบกึ่งควบคุม

เป็นการผสมผสานระหว่างการติดฉลากแบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติ ข้อมูลส่วนที่เล็กกว่าจะถูกจัดหมวดหมู่ด้วยตนเอง จากนั้นจะใช้ป้ายกำกับเพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถติดป้ายกำกับข้อมูลที่เหลือได้โดยอัตโนมัติ วิธีการนี้อาจไม่แม่นยำเท่ากับการติดฉลากด้วยตนเอง แต่มีประสิทธิภาพมากกว่า

#3. การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่

นี่เป็นแนวทางซ้ำๆ ในการติดฉลากข้อมูล โดยที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะระบุจุดข้อมูลที่ไม่แน่นอนที่สุด และขอให้มนุษย์ติดฉลาก

#4. ถ่ายทอดการเรียนรู้

วิธีนี้ใช้ข้อมูลที่มีป้ายชื่อที่มีอยู่แล้วจากกิจกรรมหรือโดเมนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลสำหรับงานปัจจุบัน เมื่อโครงการมีข้อมูลป้ายกำกับไม่เพียงพอ วิธีนี้อาจมีประโยชน์

#5. คราวด์ซอร์สซิ่ง

มันเกี่ยวข้องกับการจ้างงานติดฉลากให้กับคนกลุ่มใหญ่ผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ คราวด์ซอร์สเป็นวิธีที่ประหยัดต้นทุนในการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว แต่การตรวจสอบความถูกต้องและความสอดคล้องอาจทำได้ยาก

#6. การติดฉลากตามการจำลอง

วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างข้อมูลที่ติดฉลากสำหรับงานเฉพาะ ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อได้รับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงได้ยาก หรือเมื่อจำเป็นต้องสร้างข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากอย่างรวดเร็ว

แต่ละวิธีมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการและเป้าหมายของงานการติดฉลาก

ประเภททั่วไปของการติดฉลากข้อมูล

การติดฉลากรูปภาพ
การติดฉลากวิดีโอ
การติดฉลากเสียง
การติดฉลากข้อความ
การติดฉลากเซ็นเซอร์
การติดฉลาก 3 มิติ

การติดฉลากข้อมูลประเภทต่างๆ ใช้สำหรับข้อมูลและงานประเภทต่างๆ

ตัวอย่างเช่น การติดฉลากรูปภาพมักใช้สำหรับการตรวจจับวัตถุ ในขณะที่การติดฉลากข้อความจะใช้สำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การติดฉลากเสียงสามารถใช้สำหรับการรู้จำเสียงหรือการตรวจจับอารมณ์ และการติดฉลากเซ็นเซอร์สามารถใช้กับแอปพลิเคชัน Internet of Things (IoT)

การติดฉลาก 3 มิติใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การพัฒนารถยนต์ไร้คนขับหรือแอปพลิเคชันความจริงเสมือน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการติดฉลากข้อมูล

#1. กำหนดแนวปฏิบัติที่ชัดเจน

ควรกำหนดหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับการติดฉลากข้อมูล คำแนะนำเหล่านี้ควรรวมถึงคำจำกัดความของฉลาก ตัวอย่างของวิธีการติดฉลาก และคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีจัดการกับตัวพิมพ์ที่ไม่ชัดเจน

#2. ใช้คำอธิบายประกอบหลายรายการ

ความแม่นยำสามารถปรับปรุงได้เมื่อคำอธิบายประกอบที่แตกต่างกันติดป้ายกำกับข้อมูลเดียวกัน สามารถใช้เมตริกข้อตกลงระหว่างผู้อธิบายประกอบ (IAA) เพื่อประเมินระดับข้อตกลงระหว่างผู้อธิบายประกอบที่แตกต่างกันได้

#3. ใช้กระบวนการที่ได้มาตรฐาน

ควรปฏิบัติตามกระบวนการที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลการติดฉลากเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องกันระหว่างคำอธิบายประกอบและงานการติดฉลากที่แตกต่างกัน กระบวนการนี้ควรรวมถึงกระบวนการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่มีป้ายกำกับ

#4. ควบคุมคุณภาพ

มาตรการควบคุมคุณภาพ เช่น การตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ การตรวจสอบข้าม และการสุ่มตัวอย่างข้อมูล เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ติดฉลาก

#5. ติดป้ายกำกับข้อมูลที่หลากหลาย

เมื่อเลือกข้อมูลที่จะติดฉลาก สิ่งสำคัญคือต้องเลือกตัวอย่างที่หลากหลายซึ่งแสดงถึงข้อมูลทั้งหมดที่โมเดลจะทำงานด้วย ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่มีลักษณะแตกต่างกันและครอบคลุมสถานการณ์ที่หลากหลาย

#6. ตรวจสอบและปรับปรุงฉลาก

เมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการปรับปรุง อาจจำเป็นต้องอัปเดตและปรับแต่งข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ สิ่งสำคัญคือต้องจับตาดูประสิทธิภาพและอัปเดตป้ายกำกับตามที่กำหนด

Backdoor การเข้ารหัสคืออะไร?

ใช้กรณี

การติดฉลากข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูล ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานทั่วไปของการติดฉลากข้อมูล:

การรับรู้รูปภาพและวิดีโอ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ยานพาหนะอัตโนมัติ
การตรวจจับการฉ้อโกง
การวิเคราะห์ความรู้สึก
การวินิจฉัยทางการแพทย์

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของกรณีการใช้งานสำหรับการติดฉลากข้อมูล การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงหรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการจัดหมวดหมู่หรือการคาดคะเนจะได้รับประโยชน์จากการใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับ

มีเครื่องมือติดฉลากข้อมูลมากมายบนอินเทอร์เน็ต แต่ละชุดมีคุณลักษณะและความสามารถของตัวเอง และที่นี่ เราได้สรุปรายการเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการติดฉลากข้อมูล

เลเบลสตูดิโอ

Label Studio เป็นเครื่องมือการติดฉลากข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Heartex ซึ่งมีอินเทอร์เฟซคำอธิบายประกอบที่หลากหลายสำหรับข้อมูลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ เครื่องมือนี้ขึ้นชื่อเรื่องความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย

ได้รับการออกแบบมาให้ติดตั้งได้อย่างรวดเร็วและสามารถใช้สร้างส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกำหนดเองหรือเทมเพลตการติดฉลากที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้ ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างงานและเวิร์กโฟลว์คำอธิบายประกอบที่กำหนดเองได้ง่ายโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบลากแล้วปล่อย

นอกจากนี้ Label Studio ยังมีตัวเลือกการผสานรวมที่หลากหลาย รวมถึงเว็บฮุค, Python SDK และ API ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถผสานรวมเครื่องมือเข้ากับไปป์ไลน์ ML/AI ของตนได้อย่างราบรื่น

มาในสองรุ่น – ชุมชนและองค์กร

รุ่นชุมชนสามารถดาวน์โหลดได้ฟรีและทุกคนสามารถใช้ได้ มีคุณสมบัติพื้นฐานและรองรับผู้ใช้และโครงการในจำนวนจำกัด ในขณะที่รุ่น Enterprise เป็นรุ่นที่ต้องชำระเงินซึ่งรองรับทีมขนาดใหญ่และกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนกว่า

กล่องฉลาก

Label box เป็นแพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูลบนคลาวด์ที่มีชุดเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการจัดการข้อมูล การติดฉลากข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของ Labelbox คือความสามารถในการติดฉลากโดยใช้ AI ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการติดฉลากข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำในการติดฉลาก

นำเสนอเอ็นจิ้นข้อมูลที่ปรับแต่งได้ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

คีย์แล็บ

Keylabs เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มการติดฉลากข้อมูลที่ยอดเยี่ยมซึ่งนำเสนอคุณสมบัติขั้นสูงและระบบการจัดการเพื่อให้บริการคำอธิบายประกอบคุณภาพสูง สามารถตั้งค่าและสนับสนุน Keylabs ภายในองค์กร และสามารถกำหนดบทบาทและสิทธิ์ของผู้ใช้ให้กับแต่ละโครงการหรือการเข้าถึงแพลตฟอร์มโดยทั่วไป

มีประวัติการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพหรือความแม่นยำ รองรับคุณสมบัติคำอธิบายประกอบต่างๆ เช่น z-order, ความสัมพันธ์แม่/ลูก, เส้นเวลาของออบเจกต์, เอกลักษณ์ทางภาพที่ไม่ซ้ำใคร และการสร้างข้อมูลเมตา

คุณสมบัติหลักอีกประการของ KeyLabs คือการสนับสนุนการจัดการทีมและการทำงานร่วมกัน มีการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การตรวจสอบกิจกรรมตามเวลาจริง และเครื่องมือส่งข้อความและคำติชมในตัวเพื่อช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ยังสามารถอัปโหลดคำอธิบายประกอบที่มีอยู่ไปยังแพลตฟอร์มได้อีกด้วย Keylabs เหมาะสำหรับบุคคลทั่วไปและนักวิจัยที่กำลังมองหาเครื่องมือติดฉลากข้อมูลที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และยืดหยุ่น

ความจริงของ Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Ground Truth เป็นบริการจัดการฉลากข้อมูลโดย Amazon Web Services (AWS) ที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีความแม่นยำสูงสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

เปิดใช้งานอินพุต T9 บน iPhone 5s Dialer [Jailbreak]

โดยมีคุณสมบัติที่หลากหลาย เช่น การติดฉลากข้อมูลอัตโนมัติ เวิร์กโฟลว์ในตัว และการจัดการพนักงานตามเวลาจริง เพื่อให้กระบวนการติดฉลากรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณสมบัติหลักอย่างหนึ่งของ SageMaker คือความสามารถในการสร้างเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเองที่สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับงานการติดฉลากเฉพาะได้ สิ่งนี้สามารถช่วยลดเวลาและต้นทุนที่จำเป็นในการติดฉลากข้อมูลจำนวนมาก

นอกจากนี้ยังมีระบบการจัดการแรงงานในตัวที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและปรับขนาดงานฉลากได้อย่างง่ายดาย ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้และปรับแต่งได้ ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

บทสรุป

ฉันหวังว่าคุณจะพบว่าบทความนี้มีประโยชน์ในการเรียนรู้เกี่ยวกับการติดฉลากข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ คุณอาจสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับการค้นพบข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบที่มีค่าและซ่อนอยู่ในข้อมูล

ปฏิกิริยาของคุณคืออะไร?