すべての ML エンジニアは、信頼性が高く正確な AI モデルを開発したいと考えています。 データ 科学者が使う 約 80% の時間がデータのラベル付けと拡張に費やされています。そのため、モデルのパフォーマンスはトレーニングに使用するデータの品質に依存します。
ビジネスの多様な AI プロジェクトのニーズに応えてきたので、ビジネス クライアントから頻繁に尋ねられる、または明確にする必要があるいくつかの質問に出くわしました。 そこで、ML モデルを正確にトレーニングするために、専門家チームがゴールド スタンダードのトレーニング データをどのように開発するかについて、すぐに参照できるようにすることにしました。
FAQ をナビゲートする前に、いくつか説明しましょう。 データのラベル付けの基礎 そしてその重要性。
データラベリングとは何ですか？
データのラベル付けは、データのラベル付けまたはタグ付けの前処理ステップです。 ML モデルを支援するための画像、音声、動画など 正確な予測を可能にします。
データのラベル付けは、機械学習モデル開発の初期段階に限定する必要はありませんが、展開後も継続して予測の精度をさらに向上させることができます。
データのラベル付けの重要性
データのラベル付けは、実際の環境を確実に理解できる正確なモデルを構築するのに役立つ重要な前処理ステップです。 正確にラベル付けされたデータセット 正確な予測と高品質のアルゴリズムを保証します。
一般質問を
ここでは、約束したように、あなたが持つかもしれないすべての質問と あなたが避けることができる間違い 開発ライフサイクルのどの段階でも。
データをどのように理解していますか？
ビジネスとして、大量のデータを収集したことがあり、そのデータから重要な洞察や貴重な情報を抽出したいと考えています。
ただし、プロジェクトの要件やビジネスの目的を明確に理解していなければ、トレーニング データを実際に活用することはできません。 したがって、パターンや意味を見つけるためにデータをふるいにかけないでください。 代わりに、間違った問題の解決策が見つからないように、明確な目的を持って参加してください。
トレーニング データは本番データを適切に表していますか? そうでない場合、どうすれば識別できますか？
考えたことがないかもしれませんが、モデルをトレーニングしているラベル付きデータは、本番環境とは大きく異なる可能性があります。
見分ける方法は？ 物語の兆候を探してください。 モデルのパフォーマンスはテスト環境では良好でしたが、本番環境では著しく低下しました。
溶液？
正確な要件を正確に理解するために、ビジネスまたはドメインの専門家と連絡を取ります。
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バイアスを緩和するには？
偏りを軽減する唯一の解決策は、偏りがモデルに導入される前に積極的に排除することです。
データ バイアスは、代表的でないデータセットからフィードバック ループの問題まで、あらゆる形で発生する可能性があります。 さまざまな形の偏見に対抗するには、最新の開発に遅れないようにし、堅牢なプロセス標準とフレームワークを確立することが不可欠です。
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トレーニング データの注釈プロセスに優先順位を付けるにはどうすればよいですか?
これは、最もよく聞かれる質問の XNUMX つです。注釈を付けるときに、データセットのどの部分を優先する必要がありますか? 特に大規模なデータセットがある場合は、これは有効な質問です。 セット全体に注釈を付ける必要はありません。
データセットの特定の部分を選択してクラスター化するのに役立つ高度な手法を使用して、アノテーションに必要なデータのサブセットのみを送信できます。 このようにして、モデルの成功に関する最も重要な情報を送信できます。
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例外的なケースを回避するにはどうすればよいですか?
例外的なケースに対処することは、すべての ML モデルにとって困難な場合があります。 このモデルは技術的には機能するかもしれませんが、ビジネス ニーズに対応するという点ではうまくいかないかもしれません。
この課題に対抗するために、 ヒューマンインザループ フィードバックと教師あり学習が重要です。 解決策は、類似検索を使用し、データセット全体をフィルタリングして類似画像を収集することです。 これにより、類似した画像のサブセットのみに注釈を付けることに集中し、ヒューマン イン ザ ループ方式を使用して強調することができます。
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注意が必要な特定のラベルはありますか?
画像に最も詳細なラベルを付けたいと思うかもしれませんが、それが常に必要または理想的であるとは限りません。 すべての画像に粒度の細かいレベルと精度を与えるのにかかる膨大な時間とコストは、達成するのが困難です。
モデルの要件が明確な場合は、過度に規範的であるか、データ アノテーションで最高の精度を要求することをお勧めします。
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エッジケースをどのように説明しますか?
データ アノテーション戦略を準備するときは、特殊なケースを考慮してください。 ただし、最初に、遭遇する可能性のあるすべてのエッジ ケースを予測することは不可能であることを理解する必要があります。 代わりに、変動性の範囲と、エッジケースが発生したときにそれを発見し、時間通りに対処できる戦略を選択できます。
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データのあいまいさをどのように管理できますか?
データセットのあいまいさは非常に一般的であり、正確な注釈を付けるには、あいまいさを処理する方法を知っておく必要があります。 たとえば、半分熟したリンゴの画像には、青リンゴまたは赤リンゴのラベルを付けることができます。
そんな曖昧さを解決するカギは、最初から明確な指示があること。 まず、アノテーターと対象分野の専門家との間で常にコミュニケーションがとれるようにします。 このようなあいまいさを予測し、従業員全体に実装できる基準を定義することにより、標準ルールを整備します。
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本番環境でモデルのパフォーマンスを向上させる方法はありますか?
テスト環境と本番データは異なるため、しばらくするとパフォーマンスに偏差が生じることは避けられません。 トレーニング中にさらされなかったものをモデルが学習することを期待することはできません。
変化する実動データに合わせてテスト・データを維持するようにしてください。 たとえば、モデルを再トレーニングします。 人間のラベラー、より正確で代表的なシナリオでデータを強化し、再テストして本番環境で使用します。
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トレーニング データのニーズの注釈を付けるには、誰にアプローチすればよいですか?
すべてのビジネスには、ML モデルの開発から得られるものがあります。 すべての事業体が技術的なノウハウや専門家を備えているわけではありません データのラベル付けチーム 生データを貴重な洞察に変換します。 競争上の優位性を得るためにそれを使用できるはずです。
データ トレーニング パートナーに求める側面はありますが、信頼性、経験、および主題に関する知識は、覚えておくべき上位 XNUMX つのポイントの一部です。 信頼できるサードパーティのサービス プロバイダーを利用する前に、これらのことを考慮してください。
のリストをリード 正確で信頼できるデータ ラベル付けサービス プロバイダーは Shaip です. すべてのラベリングおよび データ注釈 ニーズ。 さらに、主要な企業向けの最高級の注釈およびラベル付けプロジェクトの開発に役立った標準的な手順に従います。
