لیبل خام کارا

یک الگوریتم کیفیت هم از لیبل خام نظر دقت و هم از نظر کیفیت بالا است. دقت به نزدیکی برچسب های خاص در مجموعه داده به حقیقت پایه اشاره دارد. کیفیت به این موضوع اشاره دارد که کل مجموعه داده چقدر دقیق است.

 

خطاها در برچسب‌گذاری داده‌ها، کیفیت مجموعه داده آموزشی و عملکرد هر مدل پیش‌بینی که برای آن استفاده می‌شود را مختل می‌کند. برای کاهش این امر، بسیاری از سازمان‌ها از رویکرد انسان در حلقه (HITL) استفاده می‌کنند و مشارکت انسان در آموزش و آزمایش مدل‌های داده را در طول رشد تکراری خود حفظ می‌کنند.

 

روش های برچسب گذاری داده ها

یک شرکت می تواند از چندین روش برای ساختاردهی و برچسب گذاری داده های خود استفاده کند. گزینه ها از استفاده از کارکنان داخلی تا خدمات جمع سپاری و برچسب گذاری داده ها را شامل می شود. این گزینه ها شامل موارد زیر است:

 

جمع سپاری. یک پلت فرم شخص ثالث به یک شرکت امکان دسترسی به بسیاری از کارگران را در یک زمان می دهد.

پیمانکاران. یک شرکت می تواند کارگران آزاد موقت را برای پردازش و برچسب گذاری داده ها استخدام کند.

تیم های مدیریت شده یک شرکت می تواند از یک تیم مدیریت شده برای پردازش داده ها استفاده کند. تیم های مدیریت شده توسط یک سازمان شخص ثالث آموزش، ارزیابی و مدیریت می شوند.

کارکنان داخلی. یک شرکت می تواند از کارکنان موجود خود برای پردازش داده ها استفاده کند.

هیچ روش بهینه ای برای برچسب گذاری داده ها وجود ندارد. شرکت ها باید از روش یا ترکیبی از روش هایی استفاده کنند که به بهترین وجه با نیازهای آنها مطابقت دارد. برخی از معیارهایی که هنگام انتخاب روش برچسب گذاری داده ها باید در نظر گرفته شود به شرح زیر است:

 

اندازه شرکت؛

اندازه مجموعه داده ای که نیاز به برچسب گذاری دارد.

سطح مهارت کارکنان در کارکنان؛

محدودیت های مالی شرکت؛ و

هدف از تکمیل مدل ML با داده های برچسب دار.

یک تیم برچسب‌گذاری داده خوب به طور ایده‌آل باید دانش حوزه‌ای از صنعتی که یک شرکت به آن خدمات می‌دهد، داشته باشد. برچسب‌گذارهای داده‌ای که زمینه بیرونی آنها را هدایت می‌کنند، دقیق‌تر هستند. آنها همچنین باید انعطاف‌پذیر و چابک باشند، زیرا برچسب‌گذاری داده‌ها و ML فرآیندهای تکراری هستند که همیشه با دریافت اطلاعات بیشتر تغییر می‌کنند و تکامل می‌یابند.

درباره ی admin_asooweb

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.