Vásároljon adatannotációs szolgáltatásokat ellenőrzött szakértőktől

Gyakorlati útmutató a adat annotáció vásárlásához

Az annotáció a gépi tanulási projektek azon része, ahol a pénz megbízhatóan modell teljesítménnyé alakul, és egyben az a rész is, amelyet a leggyakrabban rosszul vásárolnak meg. A hiba ritkán az annotátorban van. Általában az a helyzet, hogy a vevő nyers adatokat és egy osztálylistát küldött, pontosan azt kapta, amit kért, majd utólag fedezte fel, hogy az osztálylista három olyan kétértelműséget tartalmazott, amelyet senki sem oldott meg.

Az irányelv a termék

Mielőtt címkéket vásárolna, vásárolja meg vagy írja meg azt a dokumentumot, amely elmondja valakinek, hogyan kell azokat előállítani. Egy használható annotációs irányelv minden osztályt megnevez, egy mondatban definiálja, mutat egy pozitív és egy negatív példát, majd hosszának nagy részét a határ esetekre fordítja: a részben kereten kívüli objektumra, a mondatra, amely egyszerre panasz és kérdés, a beszélőre, aki másra beszél. Azt is megmondja, mit kell tenni, ha semmi sem illik – egy zászló, egy kihagyás vagy egy gyűjtőosztály. Azok a csapatok, amelyek ezt először írják meg, összességében kevesebbet költenek, mert az újracímkézés a drága tevékenység, nem a címkézés.

A megfelelő feladattípus kiválasztása

Illessze az annotációt ahhoz a döntéshez, amelyet a modellnek meg kell hoznia, ne ahhoz, ami alaposnak tűnik. Ha a termékének csak azt kell tudnia, hogy egy elem jelen van-e, akkor egy teljes kép osztályozás elegendő, és egy szegmentációs maszk a költségvetés pazarlása. Ha számolnia kell, a dobozok elegendőek. A maszkok akkor érik meg az árukat, ha a határok valóban számítanak – területmérés, érintkező objektumok szétválasztása vagy szabálytalan alakzatokkal való munka. Ugyanez a logika vonatkozik a szövegre is: a dokumentumszintű osztályozás sokkal olcsóbb, mint a span-szintű entitás címkézés, és gyakran elegendő.

Minőségmérés találgatás nélkül

Három mérés fedezi a legtöbb igényt. Egy arany standard készlet, amelyet Ön címkézett, és soha nem oszt meg, abszolút pontszámot ad minden tételhez. A szándékosan átfedő részhalmazon végzett annotátorok közötti egyetértés megmondja, hogy maga a feladat jól definiált-e, ami különbözik attól, hogy egy egyén jól végzi-e. És egy felülvizsgálati minta, ahol egy második személy ellenőriz egy rögzített százalékot, hibaarányt ad, amelyet idővel nyomon követhet. Döntse el mindhárom számot az első megrendelés előtt, és írja be őket a tájékoztatóba, hogy a szabvány ne legyen visszamenőleges.

Osztály egyensúlyhiány és mit címkézzünk legközelebb

A véletlenszerűen mintavételezett adatokat általában az egyszerű, gyakori eset uralja, és a modell ezt gyorsan megtanulja, majd abbahagyja a fejlődést. Miután az első tételt címkézték és egy modellt betanítottak, a hasznos kérdés már nem az, hogy mennyi adatot, hanem az, hogy mely adatokat. Azok az elemek, amelyekben a modell a legkevésbé magabiztos, azok az elemek, ahol két annotátor nem értett egyet, és az alulreprezentált osztályokból származó elemek mind többet érnek címkénként, mint ezer másik véletlenszerű sor. Ezért jobb a tételekben történő vásárlás, mint egy nagy megrendelés: csak az első tétel választható vakon.

Adatvédelem, szerkesztés és szabályozott adatok

Tekintse az annotációs lépést adatátvitelnek, mert az is. Szerkessze vagy anonimizálja az adatokat, mielőtt azok elhagynák a rendszereit, ahol a feladat lehetővé teszi – arcok, rendszámok, nevek, számlaszámok, címek. Küldjön mintát ahelyett, hogy mindent elküldene. Használjon lejáró hozzáférést egy Ön által ellenőrzött munkaterülethez az állandó letöltések helyett, és vonja vissza a tételek között. Tegyen titoktartási és törlési kötelezettséget a megrendelési tájékoztatóba, hogy azok az egyezség részét képezzék, és tartsa a cserét a Zinn Hub-on belül, ahol nyilvántartás van arról, hogy mit és mikor osztottak meg. Egészségügyi, pénzügyi vagy biometrikus adatok esetén kérjen saját jogi tanácsot arról, hogy egyáltalán mi osztható meg – a Zinn Hub nem tanúsít semmilyen adatkészletet vagy átvitelt megfelelőnek.

Formátumok, konverterek és az átadás

Egyezzen meg írásban a pontos kimeneti formátumban, és kérjen belőle egy ötelemes mintát a tétel megkezdése előtt. A COCO, YOLO és Pascal VOC abban különböznek, hogy hogyan fejezik ki a koordinátákat, normalizáltak-e az értékek, és hol van az origó, így egy helyesnek tűnő fájl is rosszul töltődhet be. Szöveg esetén adja meg, hogy az eltolások karakter- vagy token alapúak-e, és melyik tokenizálót használja. Kérjen ellenőrző összeget vagy sorszámot minden szállítással, és töltse be minden tételt a tényleges pipeline-jába azon a napon, amikor megérkezik, nem pedig a végén – az első tételben talált formátumprobléma triviális, és ugyanez a probléma a huszadik tételben két hét késést jelent.

Hol helyezkedik el az annotáció a szélesebb pipeline-ban

A címkézés egy lánc közepe. Előtte van a gyűjtés, ami jelenthet web scrapinget és adatkinyerést, vásárlást, vagy saját termékének műszerezését; és a tisztítás, ami az adattisztítás kategória. Mögötte van a képzés, az értékelés és az újraképzési ciklus, ahol az MLOps szakemberek keresik a díjukat, és a jelentéskészítés, ami az adatelemzési piactér. Az egész lánc egy személytől való megvásárlása kényelmes és megszüntet egy hasznos ellenőrzést; az egyes szakaszok külön megvásárlása minden lépést ellenőrizhetővé tesz.

Kezdés a Zinn Hubon

Írja meg az irányelvet, nevezze meg a formátumot, majd küldjön száz elemet két-három Zinnernek fix áras Micro Zinnként, és hasonlítsa össze, mi jön vissza. Értékeljen minden tételt egy arany standard készlet alapján, amelyet megtart magának, és frissítse az irányelvet minden alkalommal, amikor kétértelműség merül fel. Ha az adatkészlete nagy, vagy a domain specialista, tegyen közzé egy ingyenes annotációs projektet, amely leírja a mennyiséget, a feladattípust és a minőségi küszöböt, és hasonlítsa össze az ellenőrzött Zinners javaslatait az árajánlatok kergetése helyett. Közvetlenül is felvehet embereket az adat annotációs szabadúszó könyvtárból. Ezt a munkát inkább eladná, mint megvenné? Kezdje útmutatónkkal a gépi tanulási szolgáltatások értékesítéséhez.