Gegevenslabeling is belangrijk voor het trainen van machine learning-modellen, die worden gebruikt om beslissingen te nemen op foundation van patronen en developments in de gegevens.
Laten we eens kijken waar het bij deze gegevenslabeling allemaal om gaat en welke instruments er zijn om dit uit te voeren.
Wat is gegevenslabeling?
Gegevenslabeling is het proces waarbij beschrijvende tags of labels aan gegevens worden toegewezen om deze te helpen identificeren en categoriseren. Het gaat om verschillende soorten gegevens, zoals tekst, afbeeldingen, video’s, audio en andere vormen van ongestructureerde gegevens. De gelabelde gegevens worden vervolgens gebruikt om machine learning-algoritmen te trainen om patronen te identificeren en voorspellingen te doen.
De nauwkeurigheid en kwaliteit van de etikettering kunnen een grote invloed hebben op de prestaties van de ML-modellen. Het kan handmatig door mensen worden gedaan of met behulp van automatiseringstools. Het belangrijkste doel van datalabeling is om ongestructureerde gegevens om te zetten in een gestructureerd formaat dat gemakkelijk door machines kan worden begrepen en geanalyseerd.
Een goed voorbeeld van gegevenslabeling zou de context van beeldherkenning kunnen zijn. Stel dat u een machinaal leermodel wilt trainen om katten en honden in afbeeldingen te herkennen.
Om dit te doen, moet u eerst een reeks afbeeldingen labelen als ‘kat’ of ‘hond’, zodat het mannequin van deze gelabelde voorbeelden kan leren. Het proces waarbij deze labels aan de afbeeldingen worden toegewezen, wordt gegevenslabeling genoemd.
Een annotator bekijkt elke afbeelding en wijst er handmatig het juiste label aan toe, waardoor een gelabelde dataset ontstaat die kan worden gebruikt om het machine learning-model te trainen.
Hoe werkt het?
Er zijn verschillende stappen betrokken bij het uitvoeren van gegevenslabels. Dit omvat:
Gegevensverzameling
De eerste stap in het proces van het labelen van gegevens is het verzamelen van de gegevens die moeten worden gelabeld. Dit kan een verscheidenheid aan gegevenstypen omvatten, zoals afbeeldingen, tekst, audio of video.
Richtlijnen voor etikettering
Zodra de gegevens zijn verzameld, worden er labelrichtlijnen opgesteld waarin de labels of tags worden gespecificeerd die aan de gegevens worden toegewezen. Deze richtlijnen helpen ervoor te zorgen dat de gelabelde gegevens related zijn voor de huidige ML-activiteit en zorgen voor consistentie in de labeling.
Annotatie
Het feitelijke labelen van de gegevens wordt gedaan door annotators of labelers die zijn opgeleid om de labelrichtlijnen op de gegevens toe te passen. Dit kan handmatig door mensen worden gedaan of by way of geautomatiseerde processen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en algoritmen.
Kwaliteitscontrole
Er worden kwaliteitscontrolemaatregelen getroffen om de nauwkeurigheid van de gelabelde gegevens te verbeteren. Dit omvat de IAA-statistiek, waarbij meerdere annotators dezelfde gegevens labelen en hun labeling wordt vergeleken voor controles op consistentie en kwaliteitsborging om labelfouten te corrigeren.
Integratie met machine learning-modellen
Zodra de gegevens zijn gelabeld en kwaliteitscontrolemaatregelen zijn geïmplementeerd, kunnen de gelabelde gegevens worden geïntegreerd met machine learning-modellen om de nauwkeurigheid ervan te trainen en te verbeteren.
Verschillende benaderingen van gegevenslabeling
Het labelen van gegevens kan op verschillende manieren worden gedaan, elk met zijn eigen voor- en nadelen. Enkele veel voorkomende methoden zijn:
#1. Handmatig labelen
Dit is de traditionele techniek voor het labelen van gegevens waarbij individuen handmatig gegevens annoteren. De gegevens worden beoordeeld door de annotator, die er vervolgens volgens standaardprocedures labels of tags aan toevoegt.
#2. Semi-gecontroleerde etikettering
Het is een combinatie van handmatig en geautomatiseerd etiketteren. Een kleiner deel van de gegevens wordt handmatig gecategoriseerd en de labels worden vervolgens gebruikt om een machinaal leermodel te trainen dat de resterende gegevens automatisch kan labelen. Deze aanpak is misschien niet zo nauwkeurig als handmatig labelen, maar is wel efficiënter.
#3. Actief leren
Dit is een iteratieve benadering van het labelen van gegevens, waarbij het machine learning-model de datapunten identificeert waarover het het meest onzeker is en een mens vraagt deze te labelen.
#4. Breng het leren over
Deze methode maakt gebruik van reeds bestaande gelabelde gegevens van een activiteit of domein die verband houden met het trainen van een mannequin voor de huidige taak. Wanneer het challenge niet voldoende gelabelde gegevens heeft, kan deze methode nuttig zijn.
#5. Crowdsourcing
Het gaat om het uitbesteden van de etiketteringstaak aan een grote groep mensen by way of een on-line platform. Crowdsourcing kan een kosteneffectieve manier zijn om grote hoeveelheden gegevens snel te labelen, maar het kan moeilijk zijn om de nauwkeurigheid en consistentie te verifiëren.
#6. Op simulatie gebaseerde labeling
Deze aanpak omvat het gebruik van computersimulaties om gelabelde gegevens voor een bepaalde taak te genereren. Het kan handig zijn wanneer gegevens uit de echte wereld moeilijk te verkrijgen zijn of wanneer er behoefte is om snel grote hoeveelheden gelabelde gegevens te genereren.
Elke methode heeft zijn eigen sterke en zwakke punten. Het hangt af van de specifieke vereisten van het challenge en de doelstellingen van de etiketteringstaak.
Veel voorkomende soorten gegevenslabels
- Etikettering van afbeeldingen
- Videolabeling
- Audio-labeling
- Tekstlabels
- Sensorlabeling
- 3D-labeling
Er worden verschillende soorten gegevenslabels gebruikt voor verschillende soorten gegevens en taken.
Het labelen van afbeeldingen wordt bijvoorbeeld vaak gebruikt voor objectdetectie, terwijl het labelen van tekst wordt gebruikt voor verwerkingstaken in natuurlijke taal.
Audiolabeling kan worden gebruikt voor spraakherkenning of emotiedetectie, en sensorlabeling kan worden gebruikt voor Web of Issues (IoT)-toepassingen.
3D-labeling wordt gebruikt voor taken zoals de ontwikkeling van autonome voertuigen of digital reality-toepassingen.
Greatest practices voor het labelen van gegevens
#1. Definieer duidelijke richtlijnen
Er moeten duidelijke richtlijnen worden opgesteld voor het labelen van gegevens. Deze richtlijnen moeten definities van de labels bevatten, voorbeelden van hoe de labels moeten worden toegepast en instructies over hoe om te gaan met dubbelzinnige gevallen.
#2. Gebruik meerdere annotators
De nauwkeurigheid kan worden verbeterd als verschillende annotators dezelfde gegevens labelen. Metrieken voor inter-annotatorovereenkomsten (IAA) kunnen worden gebruikt om de mate van overeenstemming tussen verschillende annotators te beoordelen.
#3. Gebruik een gestandaardiseerd proces
Er moet een gedefinieerd proces worden gevolgd voor het labelen van gegevens om consistentie tussen verschillende annotators en labeltaken te garanderen. Het proces moet een beoordelingsproces omvatten om de kwaliteit van de gelabelde gegevens te controleren.
#4. Kwaliteitscontrole
Kwaliteitscontrolemaatregelen zoals regelmatige beoordelingen, kruiscontroles en gegevensbemonstering zijn essentieel om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gelabelde gegevens te garanderen.
#5. Label various gegevens
Bij het selecteren van gegevens die u wilt labelen, is het belangrijk om een gevarieerde steekproef te kiezen die het volledige scala aan gegevens vertegenwoordigt waarmee het mannequin zal werken. Dit kan gegevens omvatten uit verschillende bronnen met verschillende kenmerken en die een breed scala aan state of affairs’s bestrijken.
#6. Etiketten controleren en bijwerken
Naarmate het machine learning-model verbetert, kan het nodig zijn om de gelabelde gegevens bij te werken en te verfijnen. Het is belangrijk om de prestaties in de gaten te houden en de labels indien nodig bij te werken.
Gebruiksscenario’s
Het labelen van gegevens is een cruciale stap in machine learning- en data-analyseprojecten. Hier volgen enkele veelvoorkomende toepassingen van gegevenslabeling:
- Beeld- en videoherkenning
- Natuurlijke taalverwerking
- Autonome voertuigen
- Fraude detectie
- Sentiment analyse
- Medische diagnose
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van gebruiksscenario’s voor gegevenslabeling. Elke toepassing van machine studying of data-analyse waarbij classificatie of voorspelling betrokken is, kan profiteren van het gebruik van gelabelde knowledge.
Er zijn veel instruments voor het labelen van gegevens beschikbaar op web, elk met zijn eigen functies en mogelijkheden. En hier hebben we een lijst samengesteld met de beste instruments voor het labelen van gegevens.
Labelstudio
Label Studio is een open-source device voor het labelen van gegevens, ontwikkeld door Heartex, en biedt een reeks annotatie-interfaces voor tekst-, afbeelding-, audio- en videogegevens. Deze device staat bekend om zijn flexibiliteit en gebruiksgemak.
Het is ontworpen om snel te installeren en kan worden gebruikt om aangepaste gebruikersinterfaces of vooraf gemaakte labelsjablonen te bouwen. Dit maakt het voor gebruikers gemakkelijk om aangepaste annotatietaken en workflows te creëren met behulp van een drag-and-drop-interface.
Label Studio biedt ook een reeks integratieopties, waaronder webhooks, een Python SDK en API, waarmee gebruikers de device naadloos kunnen integreren in hun ML/AI-pijplijnen.
Het komt in twee edities: Neighborhood en Enterprise.
De Neighborhood-editie is free of charge te downloaden en kan door iedereen worden gebruikt. Het heeft basisfuncties en ondersteunt een beperkt aantal gebruikers en projecten. Terwijl de Enterprise-editie een betaalde versie is die grotere groups en complexere gebruiksscenario’s ondersteunt.
Labeldoos
Label Field is een cloudgebaseerd platform voor gegevenslabeling dat een krachtige set instruments biedt voor gegevensbeheer, gegevenslabeling en machinaal leren. Een van de belangrijkste voordelen van Labelbox zijn de AI-ondersteunde labelmogelijkheden die het datalabelproces helpen versnellen en de labelnauwkeurigheid verbeteren.
Het biedt een aanpasbare data-engine die is ontworpen om datawetenschapsteams te helpen snel en efficiënt trainingsgegevens van hoge kwaliteit voor machine learning-modellen te produceren.
Sleutellaboratoria
Keylabs is een ander uitstekend datalabelplatform dat geavanceerde functies en beheersystemen biedt om annotatiediensten van hoge kwaliteit te bieden. Keylabs kunnen op locatie worden opgezet en ondersteund, en gebruikersrollen en machtigingen kunnen worden toegewezen aan elk afzonderlijk challenge of aan elk platformtoegang in het algemeen.
Het heeft een trackrecord in het verwerken van grote datasets zonder de efficiëntie of nauwkeurigheid in gevaar te brengen. Het ondersteunt verschillende annotatiefuncties zoals z-volgorde, ouder/kind-relaties, objecttijdlijnen, unieke visuele identiteit en het maken van metagegevens.
Een ander belangrijk kenmerk van KeyLabs is de ondersteuning voor teammanagement en samenwerking. Het biedt op rollen gebaseerde toegangscontrole, realtime monitoring van activiteiten en ingebouwde berichten- en feedbacktools om groups te helpen effectiever samen te werken.
Bestaande annotaties kunnen ook naar het platform worden geüpload. Keylabs is ideaal voor individuen en onderzoekers die op zoek zijn naar een snelle, efficiënte en flexibele device voor het labelen van gegevens.
Amazon SageMaker Grondwaarheid
Amazon SageMaker Floor Fact is een volledig beheerde service voor het labelen van gegevens die wordt aangeboden door Amazon Internet Companies (AWS) en die organisaties helpt bij het bouwen van zeer nauwkeurige trainingsdatasets voor machine learning-modellen.
Het biedt een verscheidenheid aan functies, zoals automatische gegevenslabeling, ingebouwde workflows en realtime personeelsbeheer, om het labelproces sneller en efficiënter te maken.
Een van de belangrijkste kenmerken van SageMaker is de mogelijkheid om aangepaste workflows te creëren die kunnen worden afgestemd op specifieke labeltaken. Dit kan helpen de tijd en kosten te verminderen die nodig zijn voor het labelen van grote hoeveelheden gegevens.
Bovendien biedt het een ingebouwd personeelsbeheersysteem waarmee gebruikers hun labeltaken gemakkelijk kunnen beheren en schalen. Het is ontworpen om schaalbaar en aanpasbaar te zijn, waardoor het een populaire keuze is voor datawetenschappers en machine learning-ingenieurs.
Conclusie
Ik hoop dat je dit artikel nuttig vond bij het leren over gegevenslabeling en de bijbehorende hulpmiddelen. Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in het ontdekken van gegevens om waardevolle en verborgen patronen in gegevens te vinden.