Dữ liệu được gắn nhãn là gì? – Phân tích Vidhya

Giới thiệu

Nhiều công nghệ hiện đại, đặc biệt là học máy, phụ thuộc nhiều vào dữ liệu được dán nhãn. TRONG học có giám sátcác mô hình huấn luyện bằng cách sử dụng các cặp đầu vào-đầu ra trước đó để tạo ra phỏng đoán hoặc phân loạiDựa vào bộ dữ liệu trong đó mỗi phần tử có chú thích với nhãn cung cấp thông tin cơ bản hoặc cho biết kết quả mong đợi. Tính sẵn có và tầm cỡ của dữ liệu được dán nhãn ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu quả và độ chính xác của các mô hình học máy. Bài viết này khám phá kỹ lưỡng dữ liệu được gắn nhãn, cách tạo, ứng dụng, lợi ích và hạn chế của nó.

Tổng quan

• Tìm hiểu về dữ liệu được gắn nhãn và cách nó được tạo ra.
• Đạt được sự hiểu biết về những lợi thế và bất lợi.
• Khám phá các công cụ ghi nhãn dữ liệu nguồn mở.

Dữ liệu được gắn nhãn là gì?

Bộ dữ liệu có một hoặc nhiều mô tả nhãn được gắn vào mỗi điểm dữ liệu là dữ liệu được dán nhãn. Việc đào tạo các mô hình học máy có giám sát yêu cầu nhiều thông tin hơn về dữ liệu mà các nhãn này cung cấp. Dữ liệu được gắn nhãn liên kết dữ liệu đầu vào với đầu ra thích hợp, chẳng hạn như danh mục hoặc giá trị, trái ngược với dữ liệu không được gắn nhãn, không có thông tin theo ngữ cảnh này.

Dữ liệu được gắn nhãn được tạo ra như thế nào?

Việc tạo dữ liệu này bao gồm việc chú thích các tập dữ liệu bằng các thẻ có ý nghĩa, có thể là thủ công, bán tự động hoặc hoàn toàn tự động.

Ghi nhãn thủ công

Ghi nhãn thủ công là quá trình người chú thích làm mới các điểm dữ liệu và xác định chúng một cách thích hợp. Thủ tục này có thể tốn kém và mất thời gian. Hơn nữa, các nhiệm vụ ghi nhãn phức tạp hoặc chủ quan, chẳng hạn như phân tích tình cảm hoặc Nhận dạng đối tượngthường yêu cầu nó.

Ghi nhãn bán tự động

Tích hợp ghi nhãn bán tự động công nghệ tự động với sự giám sát của con người. NLP ví dụ: các hệ thống có thể tự động gắn thẻ dữ liệu văn bản, sau đó mọi người sẽ kiểm tra tính chính xác. Hơn nữa, nó thường được sử dụng để gắn nhãn cho các tập dữ liệu lớn và phương pháp này làm ảnh hưởng đến độ chính xác và hiệu quả.

Ghi nhãn tự động

Ghi nhãn tự động sử dụng thuật toán làm công cụ duy nhất để gán nhãn cho các điểm dữ liệu. Mọi người thường sử dụng phương pháp này cho các tác vụ đơn giản hơn hoặc khi họ cần xử lý nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ. Ngay cả khi việc ghi nhãn tự động không chính xác như cách tiếp cận của con người hoặc bán tự động, những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đang làm cho nó đáng tin cậy hơn.

Ứng dụng của dữ liệu được dán nhãn

Bây giờ chúng ta hãy xem ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau:

• Phân tích hình ảnh và video: Dữ liệu được gắn nhãn rất quan trọng đối với các mô hình đào tạo để phân tích và giải thích hình ảnh và video, cho phép phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặtvà sự hiểu biết về cảnh.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Dữ liệu được gắn nhãn rất quan trọng trong các mô hình đào tạo cho các nhiệm vụ NLP khác nhau, chẳng hạn như phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tênVà dịch ngôn ngữ.
• Chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế: Dữ liệu được dán nhãn là cần thiết cho việc phát triển mô hình dự đoán Và chẩn đoán công cụ trong chăm sóc sức khỏecải thiện kết quả của bệnh nhân và hiệu quả hoạt động.
• Các dịch vụ tài chính: Giao dịch thuật toán, phát hiện gian lậnvà hỗ trợ khách hàng chỉ là một số ứng dụng tài chính được hưởng lợi từ dữ liệu được gắn nhãn.
• Hệ thống khuyến nghị: Phát triển hệ thống khuyến nghị điều chỉnh trải nghiệm người dùng bằng cách đề xuất các bài viết hoặc hàng hóa thích hợp tùy thuộc vào dữ liệu được gắn nhãn.

Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu được dán nhãn

Thuận lợi

• Cho phép học có giám sát: Dữ liệu được dán nhãn là điều kiện tiên quyết để huấn luyện các mô hình học có giám sát. Các cặp đầu vào-đầu ra này hướng dẫn mô hình tạo ra các dự đoán hoặc phân loại.
• Cải thiện độ chính xác của mô hình: Dữ liệu chất lượng cao hỗ trợ việc phát triển các mô hình chính xác hơn bằng cách đưa ra các minh họa rõ ràng về kết quả dự đoán.
• Tạo điều kiện cho kỹ thuật tính năng: Dữ liệu được gắn nhãn giúp việc tìm kiếm và tạo các tính năng thích hợp từ dữ liệu chưa được xử lý trở nên dễ tiếp cận hơn, cải thiện hiệu suất mô hình.
• Hỗ trợ xác nhận và kiểm tra: Nhãn rất cần thiết cho việc xác thực và thử nghiệm các mô hình nhằm đảm bảo chúng hoạt động chính xác trên dữ liệu chưa được nhìn thấy.

Nhược điểm

• Chi phí cao và tốn thời gian: Dán nhãn các tập dữ liệu là một quá trình tốn kém và mất thời gian, thường đòi hỏi nhiều lao động thủ công.
• Khả năng xảy ra lỗi của con người: Ghi nhãn thủ công có nguy cơ xảy ra lỗi do con người tạo ra dữ liệu được phân loại không chính xác, làm giảm hiệu suất của mô hình.
• Vấn đề về khả năng mở rộng: Việc mở rộng quy mô dữ liệu được gắn nhãn để đáp ứng nhu cầu mở rộng của dữ liệu lớn có thể khó khăn, đặc biệt đối với các hoạt động phức tạp đòi hỏi chuyên môn chuyên môn.
• Những thách thức về kiểm soát chất lượng: Việc duy trì chất lượng nhãn trên các tập dữ liệu lớn có thể là một thách thức, điều này ảnh hưởng đến độ tin cậy của dữ liệu huấn luyện.
• Giới thiệu thiên vị: Điều này có thể gây ra sai lệch nếu tập dữ liệu không phản ánh chính xác các tình huống trong thế giới thực hoặc quy trình gắn nhãn dựa trên đánh giá chủ quan.

• Xưởng nhãn: Là một công cụ linh hoạt để ghi nhãn dữ liệu, Label Studio cho phép chú thích bằng văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Giao diện có thể tùy chỉnh và khả năng tương thích với phương pháp học tập tích cực đường ống làm cho nó phù hợp với các hoạt động chú thích khác nhau.
• CVAT (Công cụ chú thích thị giác máy tính): CVAT, được phát triển bởi Intel, tập trung vào tầm nhìn máy tính các nhiệm vụ như nhận dạng đối tượng và chú thích video. Ngoài ra, nó còn tương tác dễ dàng với các khung máy học và cung cấp chức năng phức tạp để chú thích ảnh và video.
• NhãnImg: Bạn có thể tạo chú thích hộp giới hạn bằng NhãnImg, một công cụ chú thích hình ảnh đơn giản. Công cụ đa nền tảng này hoàn hảo cho các nhiệm vụ nhận dạng vật phẩm quy mô nhỏ, ngắn hạn vì nó cung cấp các chú thích ở định dạng PASCAL VOC.
• Doccano: Thiết kế của Doccano tập trung vào chú thích dữ liệu và các nhiệm vụ liên quan như ghi nhãn và phân loại trình tự. Nó cung cấp các khả năng chú thích trước và các tính năng cộng tác hữu ích cho các ứng dụng NLP.
• DataTurks: Nền tảng thân thiện với người dùng của DataTurks giúp việc chú thích văn bản và hình ảnh trở nên dễ dàng. Ngoài ra, nó còn cung cấp các công cụ cộng tác và API kết nối cho các quy trình hiệu quả và hỗ trợ một số loại chú thích, chẳng hạn như nhận dạng và phân loại thực thể.

Phần kết luận

Việc phát triển các mô hình học máy hiệu quả sẽ thúc đẩy những đột phá trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ hệ thống tự trị đến chăm sóc sức khỏe, những lĩnh vực đòi hỏi dữ liệu được dán nhãn. Khi học máy tiến bộ, việc phát triển các giải pháp AI chính xác, đáng tin cậy và có thể mở rộng sẽ rất quan trọng.

Các câu hỏi thường gặp