每个 ML 工程师都希望开发可靠且准确的 AI 模型。 数据 科学家花费 几乎 80% 他们的时间标记和扩充数据。 这就是为什么模型的性能取决于用于训练它的数据的质量。
由于我们一直在满足企业多样化的 AI 项目需求,因此我们遇到了一些商业客户经常问我们或需要明确的问题。 因此,我们决定为我们的专家团队如何开发黄金标准训练数据以准确训练 ML 模型提供现成的参考。
在我们浏览常见问题解答之前,让我们先列出一些 数据标注基础 及其重要性。
什么是数据标签?
数据标记是标记或标记数据的预处理步骤, 例如图像、音频或视频,以帮助 ML 模型 并使他们能够做出准确的预测。
数据标记不必局限于机器学习模型开发的初始阶段,而是可以在部署后继续,以进一步提高预测的准确性。
数据标签重要性
根据对象类别标记数据,训练 ML 模型以识别相似类别的对象——无需 数据标记 – 在生产过程中。
数据标记是一个关键的预处理步骤,有助于构建能够可靠地理解真实环境的准确模型。 准确标记的数据集 确保精确的预测和高质量的算法。
常见问题
正如所承诺的,这里是您可能遇到的所有问题的现成参考以及 你可以避免的错误 在开发生命周期的任何阶段。
你如何理解数据?
作为一家企业,您可能已经收集了大量数据,现在您希望(希望)从数据中提取关键见解或有价值的信息。
但是,如果没有清楚地了解您的项目需求或业务目标,您将无法实际使用训练数据。 所以不要开始筛选你的数据来寻找模式或意义。 相反,要有明确的目标,这样你就不会找到错误问题的解决方案。
训练数据能否很好地代表生产数据? 如果不是,我如何识别它?
尽管您可能没有考虑过,但您正在训练模型的标记数据可能与生产环境有很大不同。
如何识别? 寻找明显的迹象。 您的模型在测试环境中表现良好,而在生产过程中表现明显较差。
解决方案?
与业务或领域专家联系,以准确了解确切的需求。
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如何减轻偏见?
减轻偏见的唯一解决方案是在将偏见引入模型之前主动消除偏见。
数据偏差可以是任何形式的——从不具代表性的数据集到反馈循环的问题。 及时了解最新发展并建立健全的流程标准和框架对于应对不同形式的偏见至关重要。
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如何确定训练数据注释过程的优先级?
这是我们被问到的最常见的问题之一——在标注时我们应该优先考虑数据集的哪一部分? 这是一个有效的问题,尤其是当您拥有大型数据集时。 您不必注释整个集合。
您可以使用高级技术来帮助您选择数据集的特定部分并将其聚类,以便仅发送所需的数据子集进行注释。 这样,您可以发送有关模型成功的最重要信息。
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我如何解决特殊情况?
对于每个 ML 模型来说,处理异常情况可能都是具有挑战性的。 即使该模型在技术上可能有效,但在满足您的业务需求时它可能无法达成交易。
尽管车辆检测模型可以识别车辆,但它可能无法可靠地区分各种类型的车辆。 例如——从其他类型的货车中识别救护车。 只有当可以依赖模型识别特定模型时,车辆检测算法才能指示安全代码。
为了应对这一挑战,拥有 人在环 反馈和监督学习至关重要。 解决方案在于使用相似性搜索和过滤整个数据集来收集相似的图像。 有了这个,您可以专注于仅注释相似图像的子集,并使用人类在环方法对其进行增强。
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是否有任何我需要注意的特定标签?
尽管您可能很想为图像提供最注重细节的标签,但它可能并不总是必要或理想的。 为每张图像提供详细程度和精度所需的大量时间和成本是难以实现的。
当您清楚模型要求时,建议过度规定或要求数据注释的最高精度。
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你如何解释边缘情况?
在准备数据注释策略时考虑边缘情况。 但是,首先,您必须了解,不可能预测您可能遇到的每一个边缘情况。 相反,您可以选择一个可变范围和一种策略,以便在边缘情况出现时发现并及时解决它们。
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我可以通过什么方式管理数据歧义?
数据集中的歧义很常见,您应该知道如何处理它以获得准确的注释。 例如,半熟苹果的图像可以标记为青苹果或红苹果。
解决这种歧义的关键是从一开始就有明确的指示。 首先,确保注释者和主题专家之间的持续沟通。 通过预测这种模糊性并定义可以在整个员工队伍中实施的标准来制定标准规则。
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有什么方法可以提高生产中的模型性能?
由于测试环境和生产数据不同,一段时间后性能必然会出现偏差。 你不能指望一个模型学习它在训练期间没有接触过的东西。
尽量使测试数据与不断变化的生产数据保持一致。 例如,重新训练你的模型,涉及 人工贴标签,用更准确和有代表性的场景增强数据,并在生产中重新测试和使用。
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我应该找谁来注释训练数据需求?
每个企业都可以从开发 ML 模型中获益。 并非每个商业实体都具备技术知识或专家 数据标注团队 将原始数据转化为有价值的见解。 您应该能够使用它来获得竞争优势。
虽然有一些方面,但您可能正在寻找数据培训合作伙伴,可靠性、经验和学科知识是要记住的前三点。 在寻找可靠的第三方服务提供商之前考虑这些。
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