모든 ML 엔지니어는 안정적이고 정확한 AI 모델을 개발하기를 원합니다. 데이터 과학자들은 지출 거의 80% 데이터에 레이블을 지정하고 보강하는 데 시간이 걸립니다. 이것이 모델의 성능이 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질에 따라 달라지는 이유입니다.
우리는 기업의 다양한 AI 프로젝트 요구 사항을 충족시켜 왔으며 비즈니스 고객이 자주 문의하거나 명확성을 요구하는 몇 가지 질문을 접하게 되었습니다. 그래서 우리는 전문가 팀이 ML 모델을 정확하게 교육하기 위해 표준 교육 데이터를 개발하는 방법에 대한 준비된 참조를 제공하기로 결정했습니다.
FAQ를 탐색하기 전에 몇 가지 데이터 레이블링의 기본 그리고 그 중요성.
데이터 라벨링이란 무엇입니까?
데이터 라벨링은 데이터에 라벨을 붙이거나 태깅하는 전처리 단계이며, ML 모델을 돕기 위해 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 그리고 그들이 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다.
데이터 레이블링은 기계 학습 모델 개발의 초기 단계에 국한될 필요는 없지만 예측의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 배포 후 계속할 수 있습니다.
데이터 레이블 지정의 중요성
객체 클래스를 기반으로 데이터에 레이블을 지정하는 ML 모델은 유사한 객체 클래스를 식별하도록 훈련됩니다. 데이터 태깅 – 생산 중.
데이터 레이블 지정은 실제 환경을 안정적으로 이해할 수 있는 정확한 모델을 구축하는 데 도움이 되는 중요한 사전 처리 단계입니다. 정확하게 레이블이 지정된 데이터세트 정확한 예측과 고품질 알고리즘을 보장합니다.
자주 묻는 질문
여기에 약속한 대로 여러분이 가질 수 있는 모든 질문과 피할 수 있는 실수 개발 수명 주기의 모든 단계에서
데이터를 어떻게 이해합니까?
기업으로서 여러분은 방대한 양의 데이터를 수집했을 수 있으며 이제 데이터에서 핵심 통찰력이나 가치 있는 정보를 추출하기를 원할 것입니다.
그러나 프로젝트 요구 사항이나 비즈니스 목표에 대한 명확한 이해 없이는 교육 데이터를 실용적으로 사용할 수 없습니다. 따라서 패턴이나 의미를 찾기 위해 데이터를 샅샅이 뒤지지 마십시오. 그 대신, 잘못된 문제에 대한 해결책을 찾지 않도록 명확한 목적을 가지고 들어가십시오.
교육 데이터가 프로덕션 데이터를 잘 대표합니까? 그렇지 않다면 어떻게 식별합니까?
고려하지 않았을 수도 있지만 모델을 교육하는 레이블이 지정된 데이터는 프로덕션 환경과 크게 다를 수 있습니다.
식별하는 방법? 말해주는 표지판을 찾으세요. 귀하의 모델은 테스트 환경에서 잘 수행되었으며 생산 중에는 현저하게 저하되었습니다.
해결책?
정확한 요구 사항을 정확하게 이해하려면 비즈니스 또는 도메인 전문가와 상담하십시오.
-
편향을 완화하는 방법?
편향을 완화하는 유일한 솔루션은 편향이 모델에 도입되기 전에 사전에 이를 제거하는 것입니다.
데이터 편향은 대표성이 없는 데이터 세트에서 피드백 루프 문제에 이르기까지 모든 형태일 수 있습니다. 다양한 형태의 편견에 대응하기 위해서는 최신 개발 상황을 파악하고 강력한 프로세스 표준 및 프레임워크를 수립하는 것이 중요합니다.
-
교육 데이터 주석 프로세스의 우선 순위를 어떻게 지정합니까?
우리가 가장 많이 받는 질문 중 하나입니다. 주석을 달 때 데이터세트의 어느 부분에 우선 순위를 지정해야 합니까? 특히 대규모 데이터 세트가 있는 경우 유효한 질문입니다. 전체 세트에 주석을 달 필요는 없습니다.
데이터세트의 특정 부분을 선택하고 클러스터링하는 데 도움이 되는 고급 기술을 사용하여 주석에 필요한 데이터 하위 집합만 보낼 수 있습니다. 이렇게 하면 모델의 성공에 대한 가장 중요한 정보를 보낼 수 있습니다.
-
예외적인 경우를 해결하려면 어떻게 해야 합니까?
예외적인 경우를 처리하는 것은 모든 ML 모델에서 어려울 수 있습니다. 이 모델은 기술적으로 작동할 수 있지만 비즈니스 요구 사항을 충족할 때 거래를 중단하지 않을 수 있습니다.
차량 감지 모델은 차량을 식별할 수 있지만 다양한 유형의 차량을 안정적으로 구별하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 – 다른 유형의 밴에서 구급차를 인식합니다. 특정 모델을 식별하기 위해 모델에 의존할 수 있는 경우에만 차량 감지 알고리즘이 안전 코드를 지시할 수 있습니다.이 도전에 맞서기 위해, 고리 안에 갇힌 사람 피드백과 지도 학습이 중요합니다. 솔루션은 유사성 검색을 사용하고 전체 데이터 세트를 필터링하여 유사한 이미지를 수집하는 데 있습니다. 이를 통해 유사한 이미지의 하위 집합에만 주석을 달고 Human-in-the-loop 방법을 사용하여 개선하는 데 집중할 수 있습니다.
-
내가 알고 있어야 하는 특정 레이블이 있습니까?
이미지에 가장 세부적인 레이블을 지정하고 싶은 마음이 생길 수 있지만 항상 필요하거나 이상적인 것은 아닙니다. 모든 이미지에 세부적인 수준의 세부 묘사와 정밀도를 제공하는 데 드는 엄청난 시간과 비용은 달성하기 어렵습니다.
모델 요구 사항이 명확할 때 지나치게 규범적이거나 데이터 주석에서 가장 높은 정밀도를 요구하는 것이 좋습니다.
-
극단적인 경우를 어떻게 설명합니까?
데이터 주석 전략을 준비할 때 극단적인 경우를 고려하십시오. 그러나 먼저 발생할 수 있는 모든 극단적인 경우를 예측하는 것은 불가능하다는 점을 이해해야 합니다. 대신, 변이 범위와 엣지 케이스를 발견할 수 있는 전략을 선택할 수 있습니다.
-
데이터 모호성을 어떻게 관리할 수 있습니까?
데이터 세트의 모호성은 매우 일반적이며 정확한 주석을 위해 이를 처리하는 방법을 알아야 합니다. 예를 들어 반쯤 익은 사과의 이미지는 녹색 사과 또는 빨간 사과로 레이블이 지정될 수 있습니다.
이러한 모호성을 해결하는 열쇠는 처음부터 명확한 지침이 있습니다. 첫째, 주석가와 해당 주제 전문가 간의 지속적인 의사 소통을 보장합니다. 그러한 모호성을 예상하고 인력 전반에 걸쳐 구현할 수 있는 표준을 정의하여 표준 규칙을 마련하십시오.
-
프로덕션에서 모델 성능을 향상시킬 수 있는 방법이 있습니까?
테스트 환경과 프로덕션 데이터가 다르기 때문에 일정 시간이 지나면 성능에 편차가 있을 수 밖에 없습니다. 모델이 훈련 중에 노출되지 않은 것을 학습할 것이라고 기대할 수 없습니다.
테스트 데이터를 변화하는 프로덕션 데이터와 일치하도록 유지하십시오. 예를 들어, 모델을 재교육하고 인간 라벨러, 보다 정확하고 대표적인 시나리오로 데이터를 개선하고 다시 테스트하여 프로덕션에서 사용합니다.
-
교육 데이터 요구 사항에 대한 주석을 달기 위해 누구에게 접근해야 합니까?
모든 비즈니스는 ML 모델을 개발하여 얻을 수 있는 것이 있습니다. 모든 사업체에 기술적 노하우나 전문가가 있는 것은 아닙니다. 데이터 라벨링 팀 원시 데이터를 가치 있는 통찰력으로 변환합니다. 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있어야 합니다.
차량 감지 모델은 차량을 식별할 수 있지만 다양한 유형의 차량을 안정적으로 구별하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 – 다른 유형의 밴에서 구급차를 인식합니다. 특정 모델을 식별하기 위해 모델에 의존할 수 있는 경우에만 차량 감지 알고리즘이 안전 코드를 지시할 수 있습니다.데이터 교육 파트너에게 필요한 측면이 있지만 안정성, 경험 및 주제 지식은 기억해야 할 상위 XNUMX가지 요소입니다. 신뢰할 수 있는 타사 서비스 제공업체를 선택하기 전에 이러한 사항을 고려하십시오.
목록의 선두 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링 서비스 제공업체는 Shaip입니다.. 우리는 귀하의 모든 라벨링 및 데이터 주석 필요. 또한, 우리는 주요 비즈니스를 위한 최고급 주석 및 라벨링 프로젝트를 개발하는 데 도움이 된 표준 절차를 따릅니다.
