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डेटा एनोटेशन खरीदने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

एनोटेशन मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट का वह हिस्सा है जहाँ पैसा मज़बूती से मॉडल प्रदर्शन में परिवर्तित होता है, और वह हिस्सा भी है जिसे अक्सर खराब तरीके से खरीदा जाता है। विफलता शायद ही कभी एनोटेटर की होती है। यह आमतौर पर इसलिए होता है कि खरीदार ने कच्चा डेटा और एक क्लास सूची भेजी, ठीक वही प्राप्त किया जो उन्होंने मांगा था, और बाद में पता चला कि क्लास सूची में तीन अस्पष्टताएँ थीं जिन्हें किसी ने हल नहीं किया था।

दिशानिर्देश ही उत्पाद है

लेबल खरीदने से पहले, वह दस्तावेज़ खरीदें या लिखें जो किसी को यह बताता है कि उन्हें कैसे बनाया जाए। एक उपयोग योग्य एनोटेशन दिशानिर्देश प्रत्येक वर्ग का नाम बताता है, उसे एक वाक्य में परिभाषित करता है, एक सकारात्मक और एक नकारात्मक उदाहरण दिखाता है, और फिर अपनी अधिकांश लंबाई सीमा मामलों पर खर्च करता है: वस्तु आंशिक रूप से फ्रेम से बाहर, वह वाक्य जो शिकायत और प्रश्न दोनों है, वह वक्ता जो दूसरे पर बात करता है। यह यह भी बताता है कि जब कुछ भी फिट न हो तो क्या करना चाहिए - एक ध्वज, एक स्किप, या एक कैच-ऑल क्लास। जो टीमें इसे पहले लिखती हैं वे कुल मिलाकर कम खर्च करती हैं, क्योंकि रीलैबलिंग महंगी गतिविधि है, लेबलिंग नहीं।

सही कार्य प्रकार चुनना

एनोटेशन को उस निर्णय से मिलाएं जो मॉडल को करना है, न कि उस चीज़ से जो पूरी तरह से दिखती है। यदि आपके उत्पाद को केवल यह जानने की आवश्यकता है कि कोई आइटम मौजूद है या नहीं, तो एक संपूर्ण-छवि वर्गीकरण पर्याप्त है और एक सेगमेंटेशन मास्क बजट की बर्बादी है। यदि उसे गिनने की आवश्यकता है, तो बक्से पर्याप्त हैं। मास्क अपनी लागत तब कमाते हैं जब सीमाएं वास्तव में मायने रखती हैं - क्षेत्र को मापना, छूने वाली वस्तुओं को अलग करना, या अनियमित आकृतियों के साथ काम करना। यही तर्क पाठ पर भी लागू होता है: दस्तावेज़-स्तर का वर्गीकरण स्पैन-स्तर की इकाई टैगिंग की तुलना में कहीं अधिक सस्ता है, और अक्सर पर्याप्त होता है।

बिना अनुमान लगाए गुणवत्ता मापना

तीन माप अधिकांश आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। एक स्वर्ण-मानक सेट जिसे आपने स्वयं लेबल किया है और कभी साझा नहीं किया है, आपको प्रत्येक बैच के लिए एक पूर्ण स्कोर देता है। जानबूझकर ओवरलैप किए गए उपसमूह पर इंटर-एनोटेटर समझौता आपको बताता है कि क्या कार्य स्वयं अच्छी तरह से परिभाषित है, जो इस बात से अलग है कि कोई व्यक्ति इसे अच्छी तरह से कर रहा है या नहीं। और एक समीक्षा नमूना, जहां एक दूसरा व्यक्ति एक निश्चित प्रतिशत की जांच करता है, आपको एक त्रुटि दर देता है जिसे आप समय के साथ ट्रैक कर सकते हैं। पहले ऑर्डर से पहले तीनों संख्याओं का निर्णय लें, और उन्हें संक्षिप्त में लिखें ताकि मानक पूर्वव्यापी न हो।

वर्ग असंतुलन और आगे क्या लेबल करना है

यादृच्छिक रूप से नमूना डेटा आमतौर पर आसान, सामान्य मामले पर हावी होता है, और मॉडल इसे जल्दी सीखता है और फिर सुधार करना बंद कर देता है। एक बार जब पहला बैच लेबल हो जाता है और एक मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है, तो उपयोगी प्रश्न यह नहीं रहता कि कितना अधिक डेटा है और यह बन जाता है कि कौन सा डेटा है। जिन वस्तुओं के बारे में मॉडल को सबसे कम विश्वास है, जिन वस्तुओं पर दो एनोटेटरों ने असहमति व्यक्त की है, और उन वर्गों से संबंधित वस्तुएं जो कम प्रतिनिधित्व वाली हैं, वे सभी प्रति लेबल एक हजार यादृच्छिक पंक्तियों की तुलना में अधिक मूल्यवान हैं। यही कारण है कि बैचों में खरीदना एक बड़े ऑर्डर से बेहतर है: केवल पहला बैच ही अंधा चुना जा सकता है।

गोपनीयता, संपादन और विनियमित डेटा

एनोटेशन चरण को डेटा स्थानांतरण के रूप में मानें, क्योंकि यह एक है। डेटा आपके सिस्टम को छोड़ने से पहले उसे संपादित या डी-आइडेंटिफाई करें जहां कार्य इसकी अनुमति देता है - चेहरे, नंबर प्लेट, नाम, खाता संख्या, पते। सब कुछ के बजाय एक नमूना भेजें। स्थायी डाउनलोड के बजाय आपके द्वारा नियंत्रित कार्यक्षेत्र तक पहुंचने के लिए समाप्त होने वाले एक्सेस का उपयोग करें, और बैचों के बीच इसे रद्द करें। गोपनीयता और विलोपन दायित्व को ऑर्डर ब्रीफ में डालें ताकि वे समझौते का हिस्सा हों, और Zinn Hub के भीतर आदान-प्रदान रखें जहां यह रिकॉर्ड हो कि क्या साझा किया गया था और कब। स्वास्थ्य, वित्तीय या बायोमेट्रिक डेटा के लिए, इस बारे में अपनी कानूनी सलाह लें कि क्या साझा किया जा सकता है - Zinn Hub किसी भी डेटासेट या स्थानांतरण को अनुपालन के रूप में प्रमाणित नहीं करता है।

प्रारूप, कनवर्टर और हैंडओवर

लिखित रूप में सटीक आउटपुट प्रारूप पर सहमत हों, और बैच शुरू होने से पहले उसके पांच-आइटम का नमूना मांगें। COCO, YOLO और Pascal VOC इस बात में भिन्न होते हैं कि वे निर्देशांक कैसे व्यक्त करते हैं, क्या मान सामान्यीकृत होते हैं, और मूल कहाँ स्थित होता है, इसलिए एक फ़ाइल जो सही दिखती है वह अभी भी गलत लोड हो सकती है। टेक्स्ट के लिए, निर्दिष्ट करें कि ऑफ़सेट वर्ण-आधारित हैं या टोकन-आधारित और कौन सा टोकनाइज़र। प्रत्येक डिलीवरी के साथ एक चेकसम या एक पंक्ति गणना के लिए पूछें, और प्रत्येक बैच को आने वाले दिन अपनी वास्तविक पाइपलाइन में लोड करें न कि अंत में — बैच एक में पाई गई एक प्रारूप समस्या तुच्छ है, और बैच बीस में पाई गई वही समस्या एक पखवाड़ा है।

व्यापक पाइपलाइन में एनोटेशन कहाँ स्थित है

लेबलिंग एक श्रृंखला का मध्य है। इसके आगे संग्रह है, जिसका अर्थ वेब स्क्रैपिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन, खरीद, या आपके अपने उत्पाद को इंस्ट्रूमेंट करना हो सकता है; और सफाई, जो डेटा क्लीनिंग श्रेणी है। इसके पीछे प्रशिक्षण, मूल्यांकन और रिट्रेनिंग लूप है, जहाँ MLOps विशेषज्ञ अपनी फीस कमाते हैं, और रिपोर्टिंग, जो डेटा एनालिटिक्स मार्केटप्लेस है। पूरी श्रृंखला एक व्यक्ति से खरीदना सुविधाजनक है और एक उपयोगी जांच को हटा देता है; प्रत्येक चरण को अलग से खरीदने से हर कदम का निरीक्षण किया जा सकता है।

Zinn Hub पर आरंभ करना

दिशानिर्देश लिखें, प्रारूप का नाम दें, फिर दो या तीन Zinners को निश्चित-मूल्य Micro Zinns के रूप में सौ आइटम भेजें और जो वापस आता है उसकी तुलना करें। प्रत्येक बैच को एक स्वर्ण-मानक सेट के विरुद्ध स्कोर करें जिसे आप अपने पास रखते हैं, और हर बार जब कोई अस्पष्टता सामने आती है तो दिशानिर्देश को अपडेट करें। यदि आपका डेटासेट बड़ा है या डोमेन विशेषज्ञ है, तो मात्रा, कार्य प्रकार और गुणवत्ता बार का वर्णन करते हुए एक मुफ्त एनोटेशन परियोजना पोस्ट करें, और उद्धरणों का पीछा करने के बजाय सत्यापित Zinners से प्रस्तावों की तुलना करें। आप सीधे डेटा एनोटेशन फ्रीलांसर निर्देशिका से भी किराए पर ले सकते हैं। इस काम को खरीदने के बजाय बेच रहे हैं? मशीन लर्निंग सेवाओं को बेचने के लिए हमारे गाइड से शुरू करें।