Αν δημιουργείτε ή αξιολογείτε συστήματα μηχανικής μάθησης, αργά ή γρήγορα θα συναντήσετε το ίδιο εμπόδιο: δεδομένα με ετικέτες. Τα μοντέλα δεν ξέρουν μαγικά τι είναι τι. Οι άνθρωποι, οι πολιτικές και μερικές φορές τα προγράμματα πρέπει να τα διδάξουν. Τι είναι, λοιπόν, η Ετικέτα Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης; Με λίγα λόγια, είναι η πρακτική της προσθήκης νοήματος σε ακατέργαστα δεδομένα, ώστε οι αλγόριθμοι να μπορούν να μάθουν από αυτά... 😊
🔗 Τι είναι η ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης
Επισκόπηση των ηθικών αρχών που διέπουν την υπεύθυνη ανάπτυξη και εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης.
🔗 Τι είναι το MCP στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Εξηγεί το πρωτόκολλο ελέγχου μοντέλου και τον ρόλο του στη διαχείριση της συμπεριφοράς της Τεχνητής Νοημοσύνης.
🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη Edge
Καλύπτει τον τρόπο με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη επεξεργάζεται δεδομένα απευθείας σε συσκευές στα όρια της αγοράς.
🔗 Τι είναι η πρακτορική τεχνητή νοημοσύνη
Εισάγει αυτόνομοι πράκτορες Τεχνητής Νοημοσύνης ικανούς για σχεδιασμό, συλλογισμό και ανεξάρτητη δράση.
Τι είναι στην πραγματικότητα η επισήμανση δεδομένων μέσω τεχνητής νοημοσύνης; 🎯
Η επισήμανση δεδομένων μέσω τεχνητής νοημοσύνης είναι η διαδικασία προσάρτησης ετικετών, ανοιγμάτων, πλαισίων, κατηγοριών ή αξιολογήσεων κατανοητών από τον άνθρωπο σε ακατέργαστες εισόδους όπως κείμενο, εικόνες, ήχο, βίντεο ή χρονοσειρές, ώστε τα μοντέλα να μπορούν να ανιχνεύουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις. Σκεφτείτε πλαίσια οριοθέτησης γύρω από αυτοκίνητα, ετικέτες οντοτήτων σε άτομα και μέρη σε κείμενο ή ψήφους προτίμησης για τις οποίες η απάντηση chatbot είναι πιο χρήσιμη. Χωρίς αυτές τις ετικέτες, η κλασική εποπτευόμενη μάθηση δεν ξεκινά ποτέ.
Θα ακούσετε επίσης ετικέτες που ονομάζονται δεδομένα εδάφους ή χρυσά δεδομένα : συμφωνημένες απαντήσεις υπό σαφείς οδηγίες, που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση, την επικύρωση και τον έλεγχο της συμπεριφοράς του μοντέλου. Ακόμα και στην εποχή των μοντέλων βάσης και των συνθετικών δεδομένων, τα σύνολα με ετικέτες εξακολουθούν να έχουν σημασία για την αξιολόγηση, τη βελτιστοποίηση, την ομαδοποίηση ασφαλείας και τις περιπτώσεις με μεγάλη ουρά - δηλαδή, για το πώς συμπεριφέρεται το μοντέλο σας στα περίεργα πράγματα που κάνουν στην πραγματικότητα οι χρήστες σας. Κανένα δωρεάν γεύμα, απλώς καλύτερα εργαλεία κουζίνας.
Τι κάνει την επισήμανση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης καλή ✅
Απλώς: η καλή επισήμανση είναι βαρετή με τον καλύτερο τρόπο. Μοιάζει προβλέψιμη, επαναλήψιμη και ελαφρώς υπερβολικά τεκμηριωμένη. Δείτε πώς μοιάζει αυτό:
-
Μια αυστηρή οντολογία : το ονομασμένο σύνολο κλάσεων, χαρακτηριστικών και σχέσεων που σας ενδιαφέρουν.
-
Οδηγίες κρυστάλλων : επεξεργασμένα παραδείγματα, αντιπαραδείγματα, ειδικές περιπτώσεις και κανόνες ισοπαλίας.
-
Βρόχοι αναθεωρητή : ένα δεύτερο ζευγάρι ματιών σε ένα κομμάτι εργασιών.
-
Μετρήσεις συμφωνίας : συμφωνία μεταξύ σχολιασμών (π.χ. κ του Cohen, α του Krippendorff) επομένως μετράτε τη συνέπεια, όχι τις δονήσεις. Το α είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν λείπουν ετικέτες ή πολλαπλοί σχολιασμοί καλύπτουν διαφορετικά στοιχεία [1].
-
Κηπουρική με περιορισμένη χρήση : συλλέγετε τακτικά παράξενα, αντιφατικά ή απλώς σπάνια είδη.
-
Έλεγχοι μεροληψίας : πηγές δεδομένων ελέγχου, δημογραφικά στοιχεία, περιοχές, διάλεκτοι, συνθήκες φωτισμού και άλλα.
-
Προέλευση και ιδιωτικό απόρρητο : παρακολούθηση της προέλευσης των δεδομένων, των δικαιωμάτων χρήσης τους και του τρόπου χειρισμού των προσωπικών δεδομένων (τι θεωρείται προσωπικό δεδομένο, πώς το ταξινομείτε και μέτρα προστασίας) [5].
-
Ανατροφοδότηση στην εκπαίδευση : οι ετικέτες δεν ζουν σε ένα νεκροταφείο υπολογιστικών φύλλων - ανατροφοδοτούν την ενεργό μάθηση, τη βελτίωση και τις αξιολογήσεις.
Μικρή εξομολόγηση: θα ξαναγράψετε τις οδηγίες σας μερικές φορές. Είναι φυσιολογικό. Όπως όταν καρυκεύετε ένα στιφάδο, μια μικρή τροποποίηση κάνει πολλά.
Γρήγορο ανέκδοτο πεδίου: μια ομάδα πρόσθεσε μια ενιαία επιλογή «πολιτική που δεν μπορώ να αποφασίσω - χρειάζεται» στο περιβάλλον χρήστη της. Η συμφωνία αυξήθηκε επειδή οι σχολιασμοί σταμάτησαν να επιβάλλουν εικασίες και το αρχείο καταγραφής αποφάσεων έγινε πιο ευκρινές από τη μια μέρα στην άλλη. Οι βαρετές νίκες.
Συγκριτικός πίνακας: εργαλεία για την επισήμανση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης 🔧
Δεν είναι εξαντλητικό, και ναι, η διατύπωση είναι λίγο ασταθής σκόπιμα. Αλλαγές στις τιμές - επιβεβαιώνετε πάντα στους ιστότοπους των προμηθευτών πριν από τον προϋπολογισμό.
| Εργαλείο | Καλύτερο για | Στυλ τιμής (ενδεικτικό) | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
| Πλαίσιο ετικετών | Επιχειρήσεις, συνδυασμός CV + NLP | Βασισμένο στη χρήση, δωρεάν επίπεδο | Καλές ροές εργασίας, οντολογίες και μετρήσεις διασφάλισης ποιότητας· χειρίζεται την κλιμάκωση αρκετά καλά. |
| AWS SageMaker Ground Truth | Οργανισμοί με επίκεντρο την AWS, αγωγοί HITL | Ανά εργασία + χρήση AWS | Στερεά με υπηρεσίες AWS, επιλογές ανθρώπινης υποστήριξης, ισχυρά infra hooks. |
| Κλιμάκωση Τεχνητής Νοημοσύνης | Σύνθετες εργασίες, διαχειριζόμενο εργατικό δυναμικό | Προσαρμοσμένη προσφορά, κλιμακωτή | Υπηρεσίες υψηλής ποιότητας και εργαλεία· ισχυρές λειτουργίες για ανθεκτικές θήκες. |
| SuperAnnotate | Ομάδες με έντονο όραμα, νεοσύστατες επιχειρήσεις | Επίπεδα, δωρεάν δοκιμή | Βελτιωμένο περιβάλλον χρήστη, συνεργασία, χρήσιμα εργαλεία με τη βοήθεια μοντέλου. |
| Θαύμα | Προγραμματιστές που θέλουν τοπικό έλεγχο | Άδεια εφ' όρου ζωής, ανά θέση | Δυνατότητα δημιουργίας σεναρίων, γρήγορες επαναλήψεις, γρήγορες συνταγές που εκτελούνται τοπικά· ιδανικό για NLP. |
| Ντοκάνο | Έργα NLP ανοιχτού κώδικα | Δωρεάν, ανοιχτού κώδικα | Κοινοτικά καθοδηγούμενο, εύκολο στην ανάπτυξη, καλό για εργασίες ταξινόμησης και αλληλουχίας |
Έλεγχος πραγματικότητας στα μοντέλα τιμολόγησης : οι προμηθευτές αναμειγνύουν μονάδες κατανάλωσης, χρεώσεις ανά εργασία, επίπεδα, προσαρμοσμένες προσφορές για επιχειρήσεις, εφάπαξ άδειες χρήσης και λογισμικό ανοιχτού κώδικα. Οι πολιτικές αλλάζουν. Επιβεβαιώστε τις λεπτομέρειες απευθείας με τα έγγραφα του προμηθευτή πριν η προμήθεια καταχωρίσει τους αριθμούς σε ένα υπολογιστικό φύλλο.
Οι συνηθισμένοι τύποι ετικετών, με γρήγορες νοερές εικόνες 🧠
-
Ταξινόμηση εικόνας : μία ή πολλαπλές ετικέτες για ολόκληρη την εικόνα.
-
Ανίχνευση αντικειμένων : οριοθέτηση πλαισίων ή περιστροφή πλαισίων γύρω από αντικείμενα.
-
Τμηματοποίηση : μάσκα σε επίπεδο pixel-στόχου ή σημασιολογία· παραδόξως ικανοποιητική όταν είναι καθαρή.
-
Βασικά σημεία και στάσεις : ορόσημα όπως αρθρώσεις ή σημεία στο πρόσωπο.
-
NLP : ετικέτες εγγράφων, διαστήματα για ονομασμένες οντότητες, σχέσεις, σύνδεσμοι αναφοράς, χαρακτηριστικά.
-
Ήχος & ομιλία : μεταγραφή, ημερολογιοποίηση ομιλητή, ετικέτες πρόθεσης, ακουστικά συμβάντα.
-
Βίντεο : πλαίσια ή κομμάτια ανά καρέ, χρονικά γεγονότα, ετικέτες δράσης.
-
Χρονοσειρές και αισθητήρες : γεγονότα σε παράθυρο, ανωμαλίες, καθεστώτα τάσεων.
-
Γενετικές ροές εργασίας : κατάταξη προτιμήσεων, προειδοποιητικά σήματα ασφαλείας, βαθμολόγηση αλήθειας, αξιολόγηση βάσει ρουμπρίκας.
-
Αναζήτηση & RAG : συνάφεια ερωτήματος-εγγράφου, δυνατότητα απάντησης, σφάλματα ανάκτησης.
Αν μια εικόνα είναι μια πίτσα, η τμηματοποίηση είναι η τέλεια κοπή κάθε κομματιού, ενώ η ανίχνευση είναι η κατάδειξη και η υπόδειξη ότι υπάρχει μια φέτα... κάπου εκεί πέρα.
Ανατομία ροής εργασίας: από την σύντομη περιγραφή έως τα χρυσά δεδομένα 🧩
Ένας ισχυρός αγωγός ετικετών ακολουθεί συνήθως αυτό το σχήμα:
-
Ορίστε την οντολογία : κλάσεις, χαρακτηριστικά, σχέσεις και επιτρεπόμενες ασάφειες.
-
Οδηγίες για το προσχέδιο : παραδείγματα, ακραίες περιπτώσεις και δύσκολα αντιπαραδείγματα.
-
Ονομάστε ένα πιλοτικό σύνολο : σχολιάστε μερικές εκατοντάδες παραδείγματα για να βρείτε τρύπες.
-
Συμφωνία μέτρησης : υπολογισμός κ/α· αναθεώρηση εντολών μέχρι να συγκλίνουν οι σχολιαστές [1].
-
Σχεδιασμός διασφάλισης ποιότητας : ψηφοφορία με συναίνεση, κρίση, ιεραρχική αναθεώρηση και δειγματοληπτικοί έλεγχοι.
-
Διαδικασίες παραγωγής : παρακολούθηση της απόδοσης, της ποιότητας και της απόκλισης.
-
Κλείσιμο του βρόχου : επανεκπαίδευση, επαναδειγματοληψία και ενημέρωση των ρουμπρικών καθώς το μοντέλο και το προϊόν εξελίσσονται.
Συμβουλή για την οποία θα ευχαριστείτε τον εαυτό σας αργότερα: κρατήστε ένα ζωντανό ημερολόγιο αποφάσεων . Καταγράψτε κάθε διευκρινιστικό κανόνα που προσθέτετε και τον λόγο . Μελλοντικά - θα ξεχάσετε τα συμφραζόμενα. Μελλοντικά - θα είστε γκρινιάρηδες γι' αυτό.
Ανθρώπινη αλληλεπίδραση, αδύναμη εποπτεία και η νοοτροπία «περισσότερες ετικέτες, λιγότερα κλικ» 🧑💻🤝
Η μέθοδος Human-in-the-loop (HITL) σημαίνει ότι οι άνθρωποι συνεργάζονται με μοντέλα σε όλη την εκπαίδευση, την αξιολόγηση ή τις ζωντανές λειτουργίες - επιβεβαιώνοντας, διορθώνοντας ή απέχοντας από προτάσεις μοντέλων. Χρησιμοποιήστε την για να επιταχύνετε την ταχύτητα, διατηρώντας παράλληλα τους υπεύθυνους για την ποιότητα και την ασφάλεια. Η HITL είναι μια βασική πρακτική στην αξιόπιστη διαχείριση κινδύνων από την Τεχνητή Νοημοσύνη (ανθρώπινη εποπτεία, τεκμηρίωση, παρακολούθηση) [2].
Η ασθενής εποπτεία είναι ένα διαφορετικό αλλά συμπληρωματικό κόλπο: οι προγραμματιστικοί κανόνες, οι ευρετικές, η απομακρυσμένη εποπτεία ή άλλες θορυβώδεις πηγές δημιουργούν προσωρινές ετικέτες σε κλίμακα και στη συνέχεια τις αφαιρείτε από τον θόρυβο. Ο Προγραμματισμός Δεδομένων έκανε δημοφιλή τον συνδυασμό πολλών θορυβωδών πηγών ετικετών (γνωστών και ως συναρτήσεις επισήμανσης ) και την εκμάθηση της ακρίβειάς τους για την παραγωγή ενός συνόλου εκπαίδευσης υψηλότερης ποιότητας [3].
Στην πράξη, οι ομάδες υψηλής ταχύτητας συνδυάζουν και τα τρία: χειροκίνητες ετικέτες για χρυσά σετ, αδύναμη εποπτεία για bootstrap και HITL για την επιτάχυνση της καθημερινής εργασίας. Δεν είναι απάτη. Είναι χειροτεχνία.
Ενεργητική μάθηση: επιλέξτε το επόμενο καλύτερο πράγμα για να βάλετε ετικέτα 🎯📈
Η ενεργητική μάθηση αντιστρέφει τη συνήθη ροή. Αντί για τυχαία δειγματοληψία δεδομένων για επισήμανση, αφήνετε το μοντέλο να ζητήσει τα πιο κατατοπιστικά παραδείγματα: υψηλή αβεβαιότητα, υψηλή διαφωνία, ποικίλους εκπροσώπους ή σημεία κοντά στα όρια απόφασης. Με καλή δειγματοληψία, μειώνετε τη σπατάλη επισήμανσης και εστιάζετε στον αντίκτυπο. Οι σύγχρονες έρευνες που καλύπτουν την ενεργητική μάθηση σε βάθος αναφέρουν ισχυρή απόδοση με λιγότερες ετικέτες όταν ο βρόχος oracle είναι καλά σχεδιασμένος [4].
Μια βασική συνταγή με την οποία μπορείτε να ξεκινήσετε, χωρίς δράματα:
-
Εκπαιδεύστε με ένα μικρό σετ σπόρων.
-
Βαθμολογήστε την ομάδα χωρίς ετικέτα.
-
Επιλέξτε το κορυφαίο K λόγω αβεβαιότητας ή διαφωνίας μοντέλου.
-
Ετικέτα. Επανεκπαίδευση. Επαναλάβετε σε μικρές παρτίδες.
-
Παρακολουθήστε τις καμπύλες επικύρωσης και τις μετρήσεις συμφωνίας, ώστε να μην κυνηγάτε θόρυβο.
Θα ξέρετε ότι λειτουργεί όταν βελτιωθεί το μοντέλο σας χωρίς να διπλασιαστεί ο μηνιαίος λογαριασμός ετικετών σας.
Ποιοτικός έλεγχος που πραγματικά λειτουργεί 🧪
Δεν χρειάζεται να βράσετε τον ωκεανό. Στοχεύστε σε αυτούς τους ελέγχους:
-
Χρυσές ερωτήσεις : εισαγωγή γνωστών αντικειμένων και παρακολούθηση της ακρίβειας ανά ετικέτα.
-
Συναίνεση με κρίση : δύο ανεξάρτητες δισκογραφικές εταιρείες συν ένας κριτής για τις διαφωνίες.
-
Συμφωνία μεταξύ σχολιασμών : χρησιμοποιήστε α όταν έχετε πολλαπλούς σχολιασμούς ή ελλιπείς ετικέτες, κ για ζεύγη. Μην εστιάζετε σε ένα μόνο όριο - το πλαίσιο έχει σημασία [1].
-
Αναθεωρήσεις κατευθυντήριων γραμμών : τα επαναλαμβανόμενα λάθη συνήθως σημαίνουν ασαφείς οδηγίες και όχι κακούς σχολιασμούς.
-
Έλεγχοι απόκλισης : συγκρίνετε τις κατανομές ετικετών σε χρονικά, γεωγραφικά και κανάλια εισόδου.
Αν επιλέξετε μόνο μία μέτρηση, επιλέξτε συμφωνία. Είναι ένα γρήγορο σήμα εύρυθμης λειτουργίας. Ελαφρώς λανθασμένη μεταφορά: αν οι ετικετογράφοι σας δεν είναι ευθυγραμμισμένοι, το μοντέλο σας λειτουργεί σε ασταθείς τροχούς.
Μοντέλα εργατικού δυναμικού: εσωτερικά, BPO, crowd ή υβριδικά 👥
-
Εσωτερικά : ιδανικό για ευαίσθητα δεδομένα, λεπτούς τομείς και γρήγορη διαλειτουργική μάθηση.
-
Εξειδικευμένοι προμηθευτές : συνεπής απόδοση, εκπαιδευμένος έλεγχος ποιότητας και κάλυψη σε όλες τις ζώνες ώρας.
-
Crowdsourcing : φθηνό ανά εργασία, αλλά θα χρειαστείτε ισχυρά χρυσά και έλεγχο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας.
-
Υβριδικό : διατηρήστε μια βασική ομάδα εμπειρογνωμόνων και γεμίστε με εξωτερική χωρητικότητα.
Ό,τι κι αν επιλέξετε, επενδύστε σε kickoffs, εκπαίδευση με οδηγίες, γύρους βαθμονόμησης και συχνή ανατροφοδότηση. Οι φθηνές ετικέτες που επιβάλλουν τρία περάσματα αλλαγής ετικετών δεν είναι φθηνές.
Κόστος, χρόνος και απόδοση επένδυσης: μια γρήγορη ανασκόπηση της πραγματικότητας 💸⏱️
Το κόστος αναλύεται σε εργατικό δυναμικό, πλατφόρμα και διασφάλιση ποιότητας. Για πρόχειρο σχεδιασμό, χαρτογραφήστε την παραγωγική σας διαδικασία ως εξής:
-
Στόχος διακίνησης : είδη ανά ημέρα ανά ετικετογράφο × ετικετογράφοι.
-
Επιβάρυνση διασφάλισης ποιότητας : % διπλά ετικετοποιημένων ή αξιολογημένων.
-
Ρυθμός επανεπεξεργασίας : προϋπολογισμός για επανασχολιασμό μετά από ενημερώσεις κατευθυντήριων γραμμών.
-
Αύξηση αυτοματισμού : οι προ-ετικέτες με τη βοήθεια μοντέλου ή οι προγραμματικοί κανόνες μπορούν να μειώσουν τη χειροκίνητη προσπάθεια κατά ένα σημαντικό κομμάτι (όχι μαγικό, αλλά ουσιαστικό).
Εάν ο υπεύθυνος προμηθειών ζητήσει έναν αριθμό, δώστε τους ένα μοντέλο - όχι μια εικασία - και ενημερώστε το καθώς οι οδηγίες σας σταθεροποιούνται.
Παγίδες που θα συναντήσετε τουλάχιστον μία φορά και πώς να τις αποφύγετε 🪤
-
Προσαρμογή οδηγιών : οι οδηγίες μετατρέπονται σε νουβέλα. Διόρθωση με δέντρα αποφάσεων + απλά παραδείγματα.
-
Υπερβολική διόγκωση κλάσης : πάρα πολλές κλάσεις με ασαφή όρια. Συγχωνεύστε ή ορίστε ένα αυστηρό "άλλο" με πολιτική.
-
Υπερβολική ευρετηρίαση στην ταχύτητα : οι βιαστικές ετικέτες δηλητηριάζουν ήσυχα τα δεδομένα εκπαίδευσης. Εισαγωγή χρυσών. Περιορισμός ρυθμού στις χειρότερες κλίσεις.
-
Κλείδωμα εργαλείου : bite μορφών εξαγωγής. Αποφασίστε νωρίς για σχήματα JSONL και αναγνωριστικά στοιχείων idempotent.
-
Αγνόηση της αξιολόγησης : αν δεν ονομάσετε πρώτα ένα σύνολο αξιολογήσεων, δεν θα είστε ποτέ σίγουροι τι βελτιώθηκε.
Ας είμαστε ειλικρινείς, θα κάνετε οπισθοδρομήσεις πού και πού. Δεν πειράζει. Το κόλπο είναι να καταγράφετε την οπισθοδρομή, ώστε την επόμενη φορά να είναι σκόπιμη.
Μικρές Συχνές Ερωτήσεις: οι γρήγορες, ειλικρινείς απαντήσεις 🙋♀️
Ε: Διαφέρουν η επισήμανση έναντι της σχολίασης;
Α: Στην πράξη, οι άνθρωποι τις χρησιμοποιούν εναλλακτικά. Η σχολίαση είναι η πράξη της σήμανσης ή της προσθήκης ετικετών. Η επισήμανση συχνά υπονοεί μια νοοτροπία που βασίζεται στην αλήθεια με διασφάλιση ποιότητας και κατευθυντήριες γραμμές. Πατάτα, πατάτα.
Ε: Μπορώ να παραλείψω την επισήμανση χάρη σε συνθετικά δεδομένα ή αυτοεποπτεία;
Α: Μπορείτε μειώσετε , όχι να τα παραλείψετε. Χρειάζεστε ακόμα επισημασμένα δεδομένα για αξιολόγηση, προστατευτικά κιγκλιδώματα, βελτιστοποίηση και συμπεριφορές που αφορούν συγκεκριμένα προϊόντα. Η ασθενής εποπτεία μπορεί να σας αναβαθμίσει όταν η χειροκίνητη επισήμανση από μόνη της δεν επαρκεί [3].
Ε: Χρειάζομαι ακόμα μετρήσεις ποιότητας εάν οι κριτές μου είναι ειδικοί;
Α: Ναι. Οι ειδικοί διαφωνούν επίσης. Χρησιμοποιήστε μετρήσεις συμφωνίας (κ/α) για να εντοπίσετε ασαφείς ορισμούς και διφορούμενες κλάσεις και, στη συνέχεια, περιορίστε την οντολογία ή τους κανόνες [1].
Ε: Είναι η ανθρώπινη παρέμβαση απλώς μάρκετινγκ;
Α: Όχι. Είναι ένα πρακτικό μοτίβο όπου οι άνθρωποι καθοδηγούν, διορθώνουν και αξιολογούν τη συμπεριφορά του μοντέλου. Συνιστάται στο πλαίσιο αξιόπιστων πρακτικών διαχείρισης κινδύνου τεχνητής νοημοσύνης [2].
Ε: Πώς μπορώ να ιεραρχήσω τι θα επισημάνω στη συνέχεια;
Α: Ξεκινήστε με ενεργητική μάθηση: πάρτε τα πιο αβέβαια ή ποικίλα δείγματα, ώστε κάθε νέα ετικέτα να σας προσφέρει τη μέγιστη βελτίωση του μοντέλου [4].
Σημειώσεις πεδίου: μικρά πράγματα που κάνουν μεγάλη διαφορά ✍️
-
Διατηρήστε ένα ζωντανό αρχείο ταξινόμησης στο αποθετήριό σας. Αντιμετωπίστε το σαν κώδικα.
-
Αποθηκεύστε πριν και μετά κάθε φορά που ενημερώνετε τις οδηγίες.
-
Φτιάξτε ένα μικροσκοπικό, τέλειο χρυσό σετ και προστατέψτε το από τη μόλυνση.
-
Εναλλαγή συνεδριών βαθμονόμησης : εμφάνιση 10 στοιχείων, σιωπηλή επισήμανση, σύγκριση, συζήτηση, ενημέρωση κανόνων.
-
Αναλυτικά στοιχεία ετικετών παρακολούθησης - ευγενικά ισχυρά dashboards, χωρίς ντροπή. Θα βρείτε ευκαιρίες εκπαίδευσης, όχι κακούς.
-
Προσθέστε προτάσεις με τη βοήθεια μοντέλου νωχελικά. Αν οι προ-ετικέτες είναι λανθασμένες, επιβραδύνουν τους ανθρώπους. Αν είναι συχνά σωστές, είναι μαγικό.
Τελικές παρατηρήσεις: οι ετικέτες είναι η μνήμη του προϊόντος σας 🧩💡
Τι είναι στην ουσία η Ετικέτα Δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης; Είναι ο τρόπος σας να αποφασίζετε πώς πρέπει να βλέπει τον κόσμο το μοντέλο, με μία προσεκτική απόφαση τη φορά. Αν το κάνετε σωστά, όλα γίνονται ευκολότερα: καλύτερη ακρίβεια, λιγότερες παλινδρομήσεις, πιο σαφείς συζητήσεις σχετικά με την ασφάλεια και την προκατάληψη, ομαλότερη αποστολή. Αν το κάνετε πρόχειρα, θα συνεχίσετε να αναρωτιέστε γιατί το μοντέλο δεν λειτουργεί σωστά - ενώ η απάντηση βρίσκεται στο σύνολο δεδομένων σας φορώντας λάθος ετικέτα ονόματος. Δεν χρειάζονται όλα μια τεράστια ομάδα ή ένα φανταχτερό λογισμικό - αλλά όλα χρειάζονται φροντίδα.
Πολύ καιρό δεν το διάβασα : επενδύστε σε μια σαφή οντολογία, γράψτε σαφείς κανόνες, μετρήστε τη συμφωνία, συνδυάστε χειροκίνητες και προγραμματιστικές ετικέτες και αφήστε την ενεργή μάθηση να επιλέξει το επόμενο καλύτερο στοιχείο σας. Στη συνέχεια, επαναλάβετε. Ξανά. Και ξανά... και παραδόξως, θα το απολαύσετε. 😄
Αναφορές
[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). Συμφωνία μεταξύ κωδικοποιητών για την Υπολογιστική Γλωσσολογία . Υπολογιστική Γλωσσολογία, 34(4), 555–596. (Καλύπτει το κ/α και τον τρόπο ερμηνείας της συμφωνίας, συμπεριλαμβανομένων των ελλειπουσών δεδομένων.)
PDF
[2] NIST (2023). Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0) . (Ανθρώπινη εποπτεία, τεκμηρίωση και έλεγχοι κινδύνου για αξιόπιστη Τεχνητή Νοημοσύνη.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Ré, C. (2016). Προγραμματισμός Δεδομένων: Δημιουργία Μεγάλων Συνόλων Εκπαίδευσης, Γρήγορα . NeurIPS. (Βασική προσέγγιση για την ασθενή εποπτεία και την αποθόρυβωση θορυβωδών ετικετών.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., κ.ά. (2024). Μια έρευνα για τη βαθιά ενεργητική μάθηση: Πρόσφατες εξελίξεις και νέα σύνορα . (Ενδείξεις και πρότυπα για ενεργητική μάθηση με αποτελεσματική χρήση ετικετών.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122: Οδηγός για την προστασία του απορρήτου των προσωπικά αναγνωρίσιμων πληροφοριών (PII) . (Τι θεωρείται PII και πώς να το προστατεύσετε στη ροή δεδομένων σας.)
PDF