Şu yazıyı okuyorsunuz: Gerçek Dünya Makine Öğrenimi Uygulamaları Oluşturmak için Veri Etiketleme Yaklaşımlarına Giriş
Bilgisayarla görme ve makine öğrenimi operasyonlarında veri etiketleme, genel iş akışının önemli bir parçasıdır. Referans olarak veri etiketleme, ham görüntülerin, video veya ses dosyalarının ayrı ayrı tanımlandığı ve makine öğrenimi modelleri için açıklamalar eklendiği ve daha sonra bu verilerin gerçek dünyaya uygulanabilecek tahminler yapmak için kullanıldığı süreçtir. Örneğin, sürücüsüz bir araba için doğru şekilde etiketlenmiş bir veri seti, bir modelin dur işareti ile yaya arasında ayrım yapmasına yardımcı olabilir, ancak yanlış etiketlenirse felaketle sonuçlanabilir.
Makine öğrenimi modellerinin en iyi sonuçları sunabilmesi için veri kümelerinin yüksek düzeyde ayrıntı içermesi ve dosyaların doğru şekilde etiketlenmesi gerekir. Şirketler, makine öğrenimi modelleri oluştururken manuel veya otomatik yaklaşımları kullanmayı tercih edebilir. Yapay zeka, yemek dağıtım hizmetleri, ameliyatlar ve depo robotları gibi senaryolarda daha yaygın olarak kullanıldıkça, doğru bilgisayarlı görme modelleri de giderek daha önemli hale geliyor.
Makine öğrenimi modellerinizi oluştururken hangi yaklaşımın benimseneceğine karar verirken göz önünde bulundurulması gereken temel hususlardan biri, insan katılımıdır. döngüdeki insan (HITL). Şu an itibariyle, makine öğrenimi modelleri büyük ölçüde tamamen özerk bir şekilde çalışma kapasitesine sahip değil ve doğru bir model oluşturmak için belirli düzeyde insan denetimi gerektiriyor. Mevcut ortamda HITL’e olan ihtiyaç önceki yıllara göre daha az gerekli hale geliyor, ancak insan katılımının düzeyi tamamen istenen yaklaşıma ve belirli bir projenin nihai hedefine bağlı.
Veri etiketlemeye ilişkin tek bir yaklaşımın ‘doğru’ veya ‘yanlış’ olduğu düşünülemezken, her birinin, yabani otların derinliklerine inmeden önce kullanım durumunuz ve projeniz bağlamında dikkatlice değerlendirmeniz gereken farklı avantajları ve dezavantajları vardır. Bu makalede, en popüler veri etiketleme yöntemlerini manuel etiketleme ve otomatik etiketleme olmak üzere iki ana kategoriye ayırarak inceleyeceğiz ve bunların doğasında olan avantaj ve sınırlamalarını inceleyeceğiz.
Belki de en zahmetli yaklaşım manuel veri etiketlemedir. Manuel etiketleme, bir veri seti oluştururken en üst düzeyde insan müdahalesini gerektirdiğinden, tam olarak adından da anlaşılacağı gibidir. Bu yaklaşımda insanlar, bir makine öğrenimi modeli için bir eğitim veri seti oluşturmak amacıyla her görüntü veya videodaki nesnelere manuel olarak açıklama ekler. Zaman alıcı ve pahalı olmasına rağmen, manuel veri etiketlemenin belirli proje türleri için avantajları vardır.
Görüntülerin tutarsızlıklar ve uyarılar içeren çok fazla veri içerdiği durumlarda, eğitimli profesyoneller tarafından manuel etiketleme en iyi yaklaşımdır. Örneğin, kanser hastalarındaki tümörleri tanımlamak için geliştirilen bir bilgisayarlı görme modelinin muhtemelen tıbbi eğitim almış radyologlar tarafından elle etiketlenmesi gerekecektir. Yeni bir otomasyon yöntemi ve özel etiketleme yapay zekasını içeren bu genel kuralın bir istisnası vardır, ancak bunu sonlara doğru tartışacağız. ML modellerini eğitirken aşağıdaki yaklaşımları kullanabilirsiniz:
1- İç operasyonlar
Modellerini tamamen yerinde oluşturmak isteyen ekipler, etkili bir eğitim veri kümesi oluşturmak için gereken binlerce görüntüyü etiketlemek amacıyla basit kullanım örnekleri için veri bilimcilerden mühendislere, makine öğrenimi mühendislerine ve hatta stajyerlere kadar herkese güvenebilir. Uzman görüşüne ihtiyaç duyduğunuzda kendi ekipmanınızı kullanmak avantajlıdır. Tesla gibi teknoloji devleri, veri kümelerini geliştirmek için sıklıkla kendi iç ekiplerini kullanır.
İyi
Dahili operasyon ekipleri, veri etiketleme sürecinin başından sonuna kadar her adımını denetleyebilir. Dikkatli açıklama içeren veri kümeleri oluştururken, dahili ekipler daha doğru veri kümeleri oluşturmak için uzmanlıklarını kullanır. Şirket içi veri kümeleri oluşturmanın avantajı, sizi içeriden ve dışarıdan tanıyan ve veri kümenizin her kullanım durumunu anlayan uzmanlarla birlikte çalışmanıza olanak tanımasıdır.. Çoğu durumda, gerçek dünya senaryolarının sürekli değişen ortamına uyum sağlamak için veri kümelerinin sürekli güncellenmesi gerekir. Verileri dahili olarak tutmak, ekiplerin veri kümelerini hızlı ve kolay bir şekilde güncellemesinin güvenli bir yoludur. Sürücüsüz otomobiller örneğinde, yollardaki araçlar sürekli değişiyor, bu nedenle veri kayması ve diğer ilgili sorunları önlemek için veri kümesindeki görsellerin de sık sık güncellenmesi gerekiyor. Ek olarak, verilerin dahili olarak tutulması, özel bilgilerin kaynağa yakın tutulmasını sağlayarak sızıntı ve ihlal riskini azaltır.
Sınırlamalar
Veri setlerini şirket içinde tutarken, dış kaynak kullanımının yol açabileceği aksaklıkları sınırlandırırız. Ayrıca şirket içindeki değerli kaynakları da tüketir. Makine öğrenimi modeli oluşturmanın en çok zaman alan yönü veri etiketlemedir. Yüz binlerce görüntüyü etiketlemek için şirket içi veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerini kullanmak, en acil iş ihtiyaçlarına harcanabilecek değerli zamanı azaltır. Korkunç derecede pahalı olduğundan bahsetmiyorum bile. Mühendisler, teknoloji şirketlerindeki en yüksek maaşlı çalışanlar arasında yer alıyor; bu da veri etiketleme sürecinin küçük ekipler için pahalı ve engelleyici olduğu anlamına geliyor. Sınırlı kaynaklara sahip daha küçük girişimler için dahili veri etiketleme kesinlikle mümkün değildir.
Manuel veri etiketleme için dahili kaynakları kullanmak tek seçenek değildir. Bazı şirketler hibrit veya işbirlikçi bir yaklaşımı tercih ediyor. Bu yöntemlerden birini seçmek tamamen işletmenizin ihtiyaçlarına bağlıdır ve bir rotayı diğerine tercih etmenin birçok nedeni vardır.
2- Kolektif işbirliği
Şirketler kitle kaynak kullanımında Amazon Mechanical Turk gibi programlar aracılığıyla veri etiketleme sürecini tamamlamak için serbest çalışanlardan yararlanıyor. Etiketleme, geniş bir etiketleme ekibi tarafından küçük ölçekte gerçekleştirilerek bireysel ve şirket çapındaki iş yükünü azaltır. Bu, iç operasyonları uygulayacak kaynaklara sahip olmayan ekipler için iyi bir seçenektir.
Avantajlar
Kitle kaynak kullanımının hem avantajları hem de sınırlamaları vardır. Şirketlerin veri etiketleme konusunda işbirliği yapmasının en önemli nedenlerinden biri maliyettir.. Ucuz serbest çalışanları kullanmak, makine öğrenimi mühendislerini kullanmaktan çok daha az mali yüktür. Ayrıca, bir veri seti oluşturmak için küçük bir çalışan grubuna güvenmekten çok daha az zaman alır. Kitle kaynaklı veri etiketleme, makine öğrenimi modellerini oluşturmanın etkili bir yolunu arayan küçük şirketlere hitap ediyor ancak bunun da dezavantajları var.
Dezavantajlar
İşbirliğine dayalı bir ekibe güvenmek, büyük miktarlarda verinin hızlı ve ucuz bir şekilde etiketlenmesine olanak tanır, ancak doğruluk her zaman bir endişe kaynağıdır. Yüzlerce hatta binlerce kaynaktan gelen veri kümesi parçalarına açıklama eklerken, bunu yapma yöntemi serbest çalışanlar arasında büyük farklılıklar gösterir; bu da veri kümelerinde tutarsızlıkların kaçınılmaz olduğu anlamına gelir. Örneğin, bir şirket otomobilleri ve kamyonları doğru bir şekilde etiketlemek istiyorsa, bir kişi SUV’u kamyon, diğeri ise araba olarak değerlendirebilir. Tutarsız etiketler veri kümelerinizin genel doğruluğunu ve performansını etkileyebilir. Başkalarına güvenmek iş akışlarını yönetmeyi ve kalite güvence kontrollerini gerçekleştirmeyi de zorlaştırır.
3- Taşeronluk
Üçüncü bir seçenek arayanlar için veri etiketlemenin dış kaynak kullanımı, şirketlerin izlediği yaygın bir yoldur. Bu durumda, verileri manuel olarak etiketlemek için özel olarak harici ekipler görevlendirilir. Genellikle kalite kontrol uzmanları tarafından eğitilirler ve tüm dikkatlerini etiketlemeye verirler.
Olumlu
Dış kaynak kullanımı, zamandan ve paradan tasarruf etmek isteyen şirketler için yaygın bir uygulamadır; çünkü veri kümelerinin oluşturulmasına yardımcı olmak için harici ekiplere güvenmek, kurum içi makine öğrenimi mühendislerini kullanmaktan çok daha ucuzdur. Kısa sürede tamamlanması gereken, büyük miktarda veri içeren projeler için dış kaynak ekiplerinin kullanılması avantajlıdır. Dış kaynak kullanımı, sürekli güncellenmeye ihtiyaç duymayan geçici projeler için en uygun seçenektir..
Düşük
Dış kaynaklı veri etiketleme genellikle denizaşırı ekiplere gönderilir, bu nedenle makine öğrenimi mühendisleri iş akışı üzerinde sınırlı kontrole sahiptir. Merkezi bir ekip projenize adanmış olduğundan, kitle kaynak kullanımından daha yavaştır çünkü genellikle üzerinde çalışan daha az kişi vardır. Bununla birlikte, dış kaynak kullanımı, kitle kaynak kullanımına göre daha doğru veri kümeleri oluşturma eğilimindedir ve bu rotayı seçerken genellikle göz önünde bulundurulması gereken bir husustur.
Manuel veri etiketlemenin yanı sıra otomatik etiketleme de farklı proje türleri için bir seçenektir ve birçok şirket için daha uygun bir seçenektir. Otomatik etiketlemenin çeşitli biçimlerinde büyük farklılıklar olsa da, genellikle ham verileri etiketleyen veya manuel süreçleri hızlandırmak için (segmentasyondaki sınırlayıcı kutuyu dönüştürmek gibi) ek açıklama kullanıcı arayüzünde uygulanan bir yapay zeka sistemini içerir. ). Her iki durumda da, verilerin doğruluğunu ve kalitesini incelemek için eğitimli profesyonellerden yararlanılır.
Doğru şekilde etiketlenen veriler daha sonra sistem üzerinden beslenerek bir tür veri hattı oluşturulur. Çok karmaşık projelerde ve yapay zeka performansını doğrulamak için genellikle insan dokunuşuna ihtiyaç duyulduğundan veri etiketleme tamamen otomatikleştirilemese de, bazı araçlar ve stratejiler süreci önemli ölçüde basitleştirip hızlandırabilir.
1- Model destekli etiketleme
Model destekli etiketleme tipik olarak küçük bir başlangıç veri kümesinin etiketlenmesini ve bir yapay zeka sisteminin yalnızca etiketleme amacıyla paralel olarak eğitilmesini içerir; bu sistem daha sonra bu bilgiyi etiketlenmemiş veriler için ek açıklamaları tahmin etmek için kullanır. Alternatif olarak, etiketleme döngüsünde sizin için tahminlerde bulunmak amacıyla önceden var olan bir üretim modeli kullanılır. Daha sonra bir insan genellikle önceden etiketlenmiş verileri denetlemeli ve veri setini etkileyebilecek hataları düzeltmelidir (düzeltilmiş etiketleri modele beslerken). Bazı çözümler bu süreci kullanıcı arayüzünün kendisinde tamamlamanıza izin verir, ancak diğerleri yalnızca önceden etiketlenmiş verilerin yüklenmesini destekler (örn. model, mevcut teknoloji yığınınızı kullanarak tahminler yapar ve siz bu ön etiketleri çözüme yüklersiniz).
İyi
Bilgisayarlı görme modelleriniz için eğitim veri kümeleri oluşturmak amacıyla bu yöntemi kullanmak, teorik olarak çok etkili bir yol olabilir. hızlı bir şekilde birçok etiket alın – ön etiket onayı genellikle manuel açıklama eklemeden daha hızlı olduğundan. Ek olarak bu yöntem, öncelikle mevcut üretim modelleriyle çalışırken model zayıflıklarının erken göstergelerini sağlar ve size süreçte daha erken düzeltmeler yapma fırsatı verir. Aynı zamanda proje yöneticilerinin, manuel etiketlemede büyük bir darboğaz olan dış kaynaklı veya dış kaynaklı etiketlemeyi denetleme ihtiyacını da azaltır.
Dezavantajları
Öte yandan MAL’ın dezavantajları da var. Manuel etiketlemeden çok daha otomatik olsa da etiketleme sürecini denetlemek için yine de bir HITL elemanına ihtiyaç vardır, çünkü hiçbir model mükemmel değildir.. Belirli hataları çözecek bir insan olmadan, otomatik modeller bir insanın kolayca önleyebileceği hatalara yol açabilir. Ayrıca yalnızca önceden var olan modelleriniz veya eğitmekte olduğunuz model kadar iyidir; dolayısıyla, otomatik etiketleme öncesinde veya ilk aşamalarında hem modelinizin hem de veri kümelerinizin mümkün olduğunca doğru olması kritik öneme sahiptir. Her hatayı düzeltmek için zaman ve kaynak kullanmak pahalıdır, ancak makine öğrenimi algoritmalarını otomatikleştirmenin mükemmel bir yolu olmadan bu kaçınılmazdır. Birçok uygulayıcı bize şunu bildirdi: Genellikle, önceki etiketlerindeki hataları düzeltmek için, başlangıçta onları manuel olarak etiketlemek için harcayacaklarından daha fazla zaman harcarlar.
2- Yapay zeka destekli etiketleme
Bazı şirketlerin uygulamayı tercih ettiği bir başka otomatik veri etiketleme biçimi de yapay zeka destekli açıklama sistemidir. Bu durumda yapay zeka destekli yazılım, etiketlemecinin yalnızca küçük bir dizi noktadan taslak çizmek veya önceki deneyimlere dayanarak tahminlerde bulunmak gibi manuel görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Avantajlar
Yapay zeka destekli etiketleme, insan gözetiminde veri kümeleri oluşturma sürecini hızlandırır; Tamamen manuel etiketlemeye kıyasla daha kısa sürede daha fazla etiket tamamlanabilir. Örneğin tıp alanında uzmanlar, bir grup hastadaki hastalıkları tanımlamak üzere eğitilmiş makine öğrenimi modellerini daha hızlı oluşturmak için sıklıkla yapay zeka destekli açıklamaları kullanıyor. Yeterli sayıda etiket oluşturulduktan sonra yapay zeka yazılımı, belirli bir görüntü veya video karesindeki hangi nesnelere açıklama eklenmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olabilir.
Dezavantajlar
Yapay zeka destekli etiketleme sayesinde ekipler verilere açıklama ekleyebilir ve modellerini manuel olarak olduğundan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde oluşturabilir. Bununla birlikte, genellikle her bir veri parçası için yeterli miktarda insan katılımını gerektirir ve etiketlerin yine de bir QA ekibi veya başka bir denetim grubu tarafından olaydan sonra incelenmesi gerekir.
3- Otomatik etiketleme ve özel otomatik etiketleme
Yapay zeka dünyasında veri etiketleme, sürecin en emek yoğun kısmı olduğundan birçok şirket otomasyonla darboğazı hafifletmenin yollarını arıyor. Superb AI olarak etiketlemenin zor ve hantal olması gerektiği fikrine meydan okumak istiyoruz. Superb AI, kodsuz platformuyla, ortak nesne otomatik etiketleme sistemimizi veya özel otomatik etiketleme sistemimizi kullanarak yalnızca birkaç yüz etiketli görüntü veya video karesiyle gerçeğe ulaşma yeteneği sunar.
Ortak nesnelerin otomatik etiketlenmesi
Üstün yapay zeka, müşterilere kendi modellerini oluşturmak için kendi önceden etiketlenmiş verilerini kullanma (özel otomatik etiket) veya bizim modellerimizden birini (ortak nesne otomatik etiketi) kullanma seçeneği sunar. İkinci süreçte, Superb AI’nin otomatik etiketleme yapay zekası, modelinizi transfer öğrenimi olarak bilinen bir süreç aracılığıyla etiketlemek için çok sayıda açık kaynaklı, önceden eğitilmiş veri kümesi kullanır. Bu veri kümeleri, projenize benzer bir modelden veya görevden türetilir ve ortak nesne otomatik etiketleme yapay zekamızı kullanarak otomatik olarak etiket açıklamaları oluşturur; müşteriler, mevcut veri kümelerine dayalı olarak etiketleri dağıtabilir, böylece genel süreci hızlandırabilir ve kalite kontrol sürecini kolaylaştırabilir.
Özel otomatik etiket
Alternatif olarak, özel otomatik etiketleme, bir model oluştururken transfer öğreniminin dışında esneklik sunar. Birkaç adımlı öğrenmeyi kullanan Superb AI, bir modeli eğitmek için kendi veri kümesinden az miktarda etiketli veri (nesne sınıfı başına yaklaşık 2.000 ek açıklama, ancak bazen çok daha küçük olabilir) kullanır. Modelinizi eğitmek için gereken veri miktarı diğer yapay zekalara göre önemli ölçüde daha azdır; bu da veri kümenizi etiketlemenin süresini, emeğini ve maliyetini önemli ölçüde azaltır ve önceden eğitilmiş bir model gerektirmez. CAL, makine öğrenimi alanındaki yeni şirketlerin yanı sıra niş projeler üzerinde çalışanlar için harika bir araçtır. Ayrıca, özel CAL’nizi oluşturmak hızlıdır ve bir saatten az sürer; Bu yapıldıktan sonra veri kümeniz, yanlış etiketlemeye işaret edebilecek belirsizlik alanlarını işaretleyebilen belirsizlik tahmini yapay zekamız tarafından denetlenir. Yalnızca yapay zekamızın emin olmadığı etiketleri göstermek, veri kümenizi denetlemek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. İlk turdan sonra, makine öğrenimi mühendisleri modellerindeki tutarsızlıkları düzeltebilir, modeli yeniden girebilir ve daha yüksek bir doğruluk düzeyini koruyabilir. Bu, ML modeli yüksek bir doğruluk düzeyine ulaşana kadar birkaç kez yapılır.
Mevcut teknoloji ortamında, makine öğrenimi modellerinin uçtan uca otomatikleştirilmesi imkansızdır, ancak bazı ilerlemeler insan katılımının azaltılmasını mümkün kılmıştır. Üstün yapay zekanın özel otomatik etiketi, birçok makine öğrenimi mühendisini geride bırakan darboğazı ele alıyor.
Çözüm
Makine öğrenimi modelleri özünde yapay zekanın önemli bir parçasıdır ve teknoloji ilerledikçe daha yaygın hale gelmektedir. Verilerinizi etiketlemek için doğru stratejiyi bulmak büyük ölçüde oluşturduğunuz proje türlerine, erişebildiğiniz kaynaklara ve ulaşmak istediğiniz hedeflere bağlıdır. Her yaklaşımın, makine öğrenimi mühendislerinin dikkate alması gereken avantajları ve dezavantajları vardır.
Otomatik veri etiketlemeye giden yol belirsizdir ve insan gözetimine duyulan ihtiyaç kaçınılmazdır. Ancak Superb AI Suite ile zaman ve işçilik maliyetlerini azaltmanın yolları var. Temel gerçeğe daha hızlı ve daha az kaynakla ulaşmak için özel otomatik etiketleme teknolojimizi kullanmak, şirketinizin yapay zeka projelerinde zamandan ve paradan tasarruf etmenizi sağlar. Superb AI’nin otomatik etiketleme yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için tıklayın Burada.
bu makale ilk olarak Superb AI blogunda yayınlandı.
Not: Yukarıdaki düşünce liderliği/eğitim makalesi için Superb AI’a teşekkürler. Superb AI bu İçeriği destekledi ve sponsor oldu.
Yüzlerce Harika Yapay Zeka Aracını bulmak için https://aitoolsclub.com adresini ziyaret edin
