Todo engenheiro de ML deseja desenvolver um modelo de IA confiável e preciso. Dados cientistas gastam quase 80% de seus dados de marcação de tempo e aumento de dados. É por isso que o desempenho do modelo depende da qualidade dos dados usados para treiná-lo.
Como atendemos às diversas necessidades de projetos de IA das empresas, nos deparamos com algumas perguntas que nossos clientes comerciais nos fazem com frequência ou exigem clareza. Por isso, decidimos fornecer uma referência pronta de como nossa equipe de especialistas desenvolve dados de treinamento padrão-ouro para treinar modelos de ML com precisão.
Antes de navegarmos pelas perguntas frequentes, vamos estabelecer algumas Noções básicas de rotulagem de dados e sua importância.
O que é rotulagem de dados?
A rotulagem de dados é a etapa de pré-processamento de rotulagem ou marcação de dados, como imagens, áudio ou vídeo, para ajudar os modelos de ML e capacitá-los a fazer previsões precisas.
A rotulagem de dados não precisa se limitar ao estágio inicial do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina, mas pode continuar após a implantação para melhorar ainda mais a precisão das previsões.
Importância da rotulagem de dados
Rotulando os dados com base na classe de objeto, o modelo de ML é treinado para identificar classes de objetos semelhantes – sem marcação de dados – durante a produção.
A rotulagem de dados é uma etapa crítica de pré-processamento que ajuda a construir um modelo preciso que pode entender de forma confiável os ambientes do mundo real. Conjuntos de dados rotulados com precisão garantir previsões precisas e algoritmos de alta qualidade.
Perguntas mais frequentes
Aqui, como prometido, está uma referência pronta para todas as perguntas que você possa ter e as Erros que você pode evitar durante qualquer fase do ciclo de vida de desenvolvimento.
Como você entende os dados?
Como empresa, você pode ter coletado uma enorme quantidade de dados e agora deseja – espero – extrair insights importantes ou informações valiosas dos dados.
Mas, sem uma compreensão clara dos requisitos do projeto ou dos objetivos de negócios, você não poderá fazer uso prático dos dados de treinamento. Portanto, não comece a vasculhar seus dados para encontrar padrões ou significados. Em vez disso, vá com um propósito definido para não encontrar soluções para os problemas errados.
Os dados de treinamento são um bom representante dos dados de produção? Se não, como identifico?
Embora você possa não ter considerado isso, os dados rotulados nos quais você está treinando seu modelo podem ser significativamente diferentes do ambiente de produção.
Como identificar? Procure os sinais indicadores. Seu modelo teve um bom desempenho em um ambiente de teste e notavelmente menos durante a produção.
Solução?
Entre em contato com os especialistas de negócios ou domínio para entender os requisitos exatos com precisão.
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Como mitigar o preconceito?
A única solução para mitigar o viés é ser proativo na eliminação do viés antes que eles sejam introduzidos em seu modelo.
O viés de dados pode ser de qualquer forma – de conjuntos de dados não representativos a problemas com os ciclos de feedback. Manter-se a par dos desenvolvimentos mais recentes e estabelecer padrões e estruturas de processo robustos é essencial para combater as diferentes formas de preconceito.
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Como priorizo meu processo de anotação de dados de treinamento?
É uma das perguntas mais comuns que recebemos – qual parte do conjunto de dados devemos priorizar ao anotar? É uma pergunta válida, especialmente quando você tem grandes conjuntos de dados. Você não precisa anotar o conjunto inteiro.
Você pode usar técnicas avançadas que ajudam a escolher uma parte específica de seu conjunto de dados e agrupá-la para enviar apenas o subconjunto de dados necessário para anotação. Dessa forma, você pode enviar as informações mais importantes sobre o sucesso do seu modelo.
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Como faço para contornar casos excepcionais?
Lidar com casos excepcionais pode ser um desafio para todos os modelos de ML. Mesmo que o modelo funcione tecnicamente, ele pode não ser suficiente quando se trata de atender às suas necessidades de negócios.
Embora um modelo de detecção de veículos possa identificar veículos, pode não ser capaz de diferenciar os vários tipos de veículos de forma confiável. Por exemplo – reconhecer ambulâncias de outros tipos de vans. Somente quando o modelo pode ser confiável para identificar modelos específicos, o algoritmo de detecção do veículo pode ditar os códigos de segurança.Para enfrentar este desafio, ter humano no circuito feedback e aprendizagem supervisionada é fundamental. A solução está em usar a pesquisa de similaridade e filtrar todo o conjunto de dados para reunir imagens semelhantes. Com isso, você pode se concentrar em anotar apenas o subconjunto de imagens semelhantes e aprimorá-lo usando o método human-in-the-loop.
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Existem rótulos específicos que eu preciso estar ciente?
Embora você possa ficar tentado a fornecer a rotulagem mais detalhada para suas imagens, isso nem sempre é necessário ou ideal. A enorme quantidade de tempo e custo necessários para dar a cada imagem um nível granular de detalhamento e precisão é difícil de alcançar.
Ser excessivamente prescritivo ou pedir a mais alta precisão na anotação de dados é sugerido quando você tem clareza sobre os requisitos do modelo.
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Como você contabiliza os casos extremos?
Considere os casos extremos ao preparar sua estratégia de anotação de dados. Primeiro, no entanto, você deve entender que é impossível prever todos os casos extremos que você pode encontrar. Em vez disso, você pode escolher um intervalo de variabilidade e uma estratégia que possa descobrir casos extremos à medida que eles surgem e resolvê-los a tempo.
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De que maneira posso gerenciar a ambiguidade de dados?
A ambiguidade no conjunto de dados é bastante comum e você deve saber como lidar com isso para obter anotações precisas. Por exemplo, uma imagem de uma maçã meio madura pode ser rotulada como uma maçã verde ou uma maçã vermelha.
A chave para resolver tal ambiguidade tem instruções claras desde o início. Primeiro, garanta uma comunicação constante entre os anotadores e os especialistas no assunto. Tenha uma regra padrão em vigor, antecipando essa ambiguidade e definindo padrões que podem ser implementados em toda a força de trabalho.
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Existem maneiras de melhorar o desempenho do modelo na produção?
Como o ambiente de teste e os dados de produção são diferentes, é provável que haja desvios no desempenho após algum tempo. Você não pode esperar que um modelo aprenda coisas às quais não foi exposto durante o treinamento.
Tente manter os dados de teste em sintonia com os dados de produção em mudança. Por exemplo, retreine seu modelo, envolva rotuladoras humanas, aprimore os dados com cenários mais precisos e representativos e teste-os novamente e use-os na produção.
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A quem me aproximo para anotar as necessidades de dados de treinamento?
Toda empresa tem algo a ganhar com o desenvolvimento de modelos de ML. Nem toda entidade empresarial está equipada com know-how técnico ou especialista equipes de rotulagem de dados para transformar dados brutos em insights valiosos. Você deve ser capaz de usá-lo para obter uma vantagem competitiva.
Embora um modelo de detecção de veículos possa identificar veículos, pode não ser capaz de diferenciar os vários tipos de veículos de forma confiável. Por exemplo – reconhecer ambulâncias de outros tipos de vans. Somente quando o modelo pode ser confiável para identificar modelos específicos, o algoritmo de detecção do veículo pode ditar os códigos de segurança.Embora existam aspectos, você pode estar procurando em um parceiro de treinamento de dados, confiabilidade, experiência e conhecimento do assunto são alguns dos três principais pontos a serem lembrados. Considere isso antes de procurar um provedor de serviços terceirizado confiável.
Liderando a lista de prestadores de serviços de rotulagem de dados precisos e confiáveis é Shaip. Usamos análises avançadas, equipes de experiência e especialistas no assunto para todas as suas etiquetas e anotação de dados precisa. Além disso, seguimos um procedimento padrão que nos ajudou a desenvolver projetos de anotação e rotulagem de ponta para empresas líderes.
