Искусственный интеллект (ИИ, AI) двигает человечество в будущее, и чтобы иметь конкурентное преимущество, вам нужно быть к нему готовым.

Машинное обучение (МЛ, ML) — подмножество ИИ, позволяющее программным приложениям распознавать паттерны и делать точные прогнозы. Благодаря ML у нас есть беспилотные автомобили, фильтрация спама в электронной почте, распознавание дорожного движения и многое другое.

Для обучения высококачественных моделей ML необходимо предоставить их алгоритму точно размеченные данные.

В этом посте мы расскажем всё, что вам нужно знать о разметке данных, чтобы принимать осознанные решения для своего бизнеса. Пост отвечает на следующие вопросы:

Что такое разметка данных?
Как она работает?
Какие оптимальные практики разметки данных существуют?
Как компании размечают свои данные?
Нужна ли мне платформа инструментария для разметки данных?

Что такое разметка данных?

Разметка данных — процесс выявления объектов в сырых данных, например, в видео или на изображениях, и добавление к ним меток — помогает модели машинного обучения делать точные прогнозы и оценки. Например, аннотирование данных может помочь беспилотному транспорту останавливаться на пешеходных переходах, цифровым помощникам — распознавать голоса, а камерам безопасности — обнаруживать подозрительное поведение.

Как работает разметка данных?

Сбор данных

Всё начинается со сбора значительного объёма данных: изображений, видео, аудиофайлов, текстов и т.д. Большой и разнообразный объём данных гарантирует более точные результаты по сравнению с малым объёмом данных.

Разметка данных

Разметка данных — процесс выявления живыми людьми в неразмеченных данных элементов при помощи платформы разметки данных. Работникам можно дать задание определять, есть ли на изображении люди, или отмечать движение мяча в видео.

Контроль качества

Для создания качественных высокопроизводительных моделей ML размеченные данные должны быть информативными и точными. Для обеспечения качества размеченных данных необходимо организовать процесс проверки качества (QA), в противном случае модель ML не сможет успешно работать.

Обучение модели

Для обучения модели ML алгоритму ML передаются размеченные данные, содержащие правильный ответ. Благодаря только что обученной модели вы сможете делать точные прогнозы на новом наборе данных.

Какие оптимальные практики разметки данных существуют?

Используйте эти проверенные и протестированные практики разметки данных для выполнения успешного проекта.

Соберите разнообразные данные

Для минимизации перекоса данные должны быть как можно более разнообразными. Допустим, вам нужно обучить модель для беспилотного автомобиля. Если вы решите использовать для обучения модели данные, собранные в городе, то машина с трудом сможет перемещаться в горах. По той же причине снимайте изображения и видео под различными углами и с разными условиями освещения.

Собирайте конкретные данные

Чтобы не сбивать модель с толку, ваши данные должны быть конкретными. Кажется, что это противоречит предыдущему пункту, но на самом деле важно передавать модели ту информацию, которая ей необходима для успешной работы. Поэтому если вы обучаете модель робота-официанта, то используйте данные, собранные в ресторанах. Передача модели данных, собранных в торговом центре, аэропорту или больнице приведут к ненужному запутыванию.

Подготовьте процесс QA

Интегрируйте методики QA в свой конвейер проекта, чтобы оценивать качество разметки и гарантировать успешные результаты проекта. Это можно сделать несколькими способами:

Задачи по аудиту: включите в список обычных задач контрольные задания, чтобы тестировать качество работы разметчика. Чтобы избежать необъективности, контрольные задачи не должны отличаться от других рабочих задач.
Целевой QA: отдавайте приоритет тем элементам, при контроле которых у аннотаторов возникли разногласия.
Случайный QA: регулярно проверяйте случайную выборку рабочих элементов каждого аннотатора, чтобы тестировать качество их работы.

Применяйте эти методики и используйте их результаты для совершенствования инструкций или обучения аннотаторов.

Подготовьте инструкции по аннотированию

Напишите информативную, чёткую и краткую инструкцию по аннотированию, рассказывающую об инструментах и аннотировании, чтобы с самого начала работы избегать возможных ошибок. Иллюстрируйте разметку примерами: изображения помогают аннотаторам и QA понимать требования к разметке лучше, чем письменные объяснения. Также инструкция должна содержать конечную цель работы, чтобы показать сотрудникам картину в целом и мотивировать их.

Подберите наиболее подходящий конвейер аннотирования

Реализуйте конвейер аннотирования, соответствующий вашему проекту, чтобы максимизировать эффективность и минимизировать время выполнения. Например, можно поместить самую популярную метку в начало списка, чтобы аннотаторы не тратили время на её поиск. Также можно настроить процесс аннотации, разбив его на этапы.

Сохраняйте открытость коммуникации

Создайте линию связи с сотрудниками и поддерживайте общение с ключевым руководством. Можно обеспечить эффективную коммуникацию, организовав регулярные совещания и создав групповой канал.

Обеспечьте регулярную обратную связь

Сообщайте сотрудникам об ошибках аннотирования для упрощения процесса QA. Регулярная обратная связь помогает им выработать понимание инструкций и повышать качество результатов. Убедитесь, что обратная связь не противоречит инструкциям по аннотированию. Если вы найдёте ошибку, не прояснённую в инструкции, дополните её и сообщите об изменениях сотрудникам.

Выполните пилотный проект

Всегда начинайте с малого. Задействуйте сотрудников, инструкции по аннотированию и рабочие процессы для тестирования, выполнив пилотный проект. Это поможет вам определить нужное для завершения время, оценить производительность разметчиков и QA, а также усовершенствовать инструкции и процессы перед началом основного проекта.

Как компании размечают свои данные?

Для разметки данных требуются время и деньги. Прежде чем выбирать, как размечать свои данные, учтите свой бюджет и желаемое время завершения проекта.

Разметка внутри компании: выполнение разметки при помощи имеющихся у компании ресурсов и сотрудников. Хотя разметка внутри компании стоит меньше, даёт больше контроля над проектами и обеспечивает безопасность данных, она может быть и затратной по времени.
Аутсорсинг: вашими проектами занимаются специальные сервисы по разметке данных. Аутсорсинг экономит время, гарантируя при этом качественные результаты.
Краудсорсинг: если вам не хватает внутренних ресурсов, то задумайтесь о краудсорсинге своих проектов по аннотированию данных надёжным сторонним платформам.

Если вы решили отдать проект на аутсорсинг или краудсорсинг, то внедрите чёткий процесс управления для контроля за своим проектом.

На что обращать внимание при выборе платформы разметки данных?

Для высококачественных данных требуется команда опытных разметчиков данных с надёжным инструментарием. Можно или купить платформу, или создать её самостоятельно, если вы не можете найти подходящую для себя. На что обращать внимание при выборе платформы для проекта по разметке данных?

Имеющиеся инструменты

Прежде чем искать платформу разметки, подумайте, какие инструменты подходят для вашего проекта. Возможно, вам нужно выделение многоугольниками для разметки автомобилей, или ограничивающие прямоугольники с возможностью поворота для разметки контейнеров. Чтобы разметка была максимально качественной, убедитесь, что выбираемая вами платформа содержит нужные вам инструменты. Продумывайте всё на пару шагов вперёд и разберитесь, какие инструменты разметки могут понадобиться вам в будущем. Зачем вкладывать время и ресурсы в платформу разметки, которую вы не сможете использовать для будущих проектов? Обучение сотрудников новой платформе требует времени и денег, поэтому продумывание заранее сэкономит ваши ресурсы.

Интегрированная система управления

Эффективное управление тоже является строительным блоком успешного проекта по разметке данных. Поэтому выбранная платформа разметки данных должна содержать интегрированную систему управления для управления проектами, данными и пользователями. Надёжная платформа разметки также должна позволять менеджерам проектов отслеживать их прогресс и продуктивность пользователей, обеспечивать возможность обсуждения с аннотаторами неверно размеченных данных, реализовывать рабочий процесс аннотирования, контроля и редактирования меток, а также отслеживания контроля качества.

Процесс контроля качества

Точность данных определяет качество модели обучения. Убедитесь, что выбираемая платформа разметки имеет процесс контроля качества, позволяющий менеджеру проекта контролировать качество размеченных данных. Учтите, что кроме надёжной системы контроля качества сервисы аннотирования данных должны иметь обучение, проверку и профессиональное управление.

Гарантии конфиденциальности и безопасности

Самым важным аспектом должна быть конфиденциальность ваших данных. Выберите защищённую платформу разметки, которой можно доверить уязвимые данные.

Техническая поддержка и документация

Убедитесь, что выбираемая платформа аннотирования данных предоставляет техническую поддержку посредством полной и обновляемой документации, а также имеет активный отдел поддержки. Технические проблемы могут возникнуть в любое время, и для минимизации помех в работе для их устранения вам должен быть доступен отдел поддержки. Перед тем, как покупать подписку на платформу, спросите у отдела поддержки, как он будет устранять технические проблемы.

Заключение

ИИ совершает революцию во многих аспектах нашей деятельности, и вашему бизнесу нужно научиться работать с ним как можно раньше. Бесконечные возможности ИИ делают умнее множество разных отраслей: сельское хозяйство, здравоохранение, спорт и многого другого. Аннотирование данных — первый шаг на пути к инновациям.

Понравилась статья? Еще больше информации на тему данных, GenAI, ML, LLM вы можете найти в моем Telegram канале

Как проектировать и считать экономику AI-агентов для бизнеса
Какие данные нужны для обучения GenAI моделей
Почему бенчмарки лгут и как правильно оценить LLM для ваших бизнес-задач

Обо всем этом читайте в “Роман с данными”

Как размечать данные для машинного обучения