पडताळलेल्या तज्ञांकडून डेटा ॲनोटेशन सेवा खरेदी करा

डेटा ॲनोटेशन खरेदी करण्यासाठी एक व्यावहारिक मार्गदर्शक

ॲनोटेशन हा मशीन लर्निंग प्रकल्पाचा एक भाग आहे जिथे पैसा मॉडेलच्या कार्यक्षमतेत विश्वसनीयपणे रूपांतरित होतो आणि हा भाग अनेकदा चुकीच्या पद्धतीने खरेदी केला जातो. अपयश क्वचितच ॲनोटेटरचे असते. सहसा असे होते की खरेदीदाराने कच्चा डेटा आणि वर्ग सूची पाठवली, त्यांना नेमके जे मागितले ते मिळाले आणि नंतर त्यांना आढळले की वर्ग सूचीमध्ये तीन संदिग्धता होत्या ज्या कोणीही सोडवल्या नव्हत्या.

मार्गदर्शक तत्त्व हे उत्पादन आहे

तुम्ही लेबल्स खरेदी करण्यापूर्वी, ते कसे तयार करायचे हे सांगणारा दस्तऐवज खरेदी करा किंवा लिहा. वापरण्यायोग्य एनोटेशन मार्गदर्शक तत्त्व प्रत्येक वर्गाला नाव देते, त्याची एका वाक्यात व्याख्या करते, एक सकारात्मक आणि एक नकारात्मक उदाहरण दर्शवते आणि नंतर त्याचा बहुतेक भाग सीमा प्रकरणांवर खर्च करते: वस्तू अंशतः फ्रेमच्या बाहेर, तक्रार आणि प्रश्न दोन्ही असलेले वाक्य, दुसऱ्यावर बोलणारा वक्ता. काहीही जुळत नसताना काय करावे हे देखील ते सांगते — एक ध्वज, एक वगळणे किंवा एक कॅच-ऑल वर्ग. जे संघ हे प्रथम लिहितात ते एकूण कमी खर्च करतात, कारण रीलॅबेलिंग ही महागडी क्रिया आहे, लेबलिंग नाही.

योग्य कार्य प्रकार निवडणे

मॉडेलला कोणता निर्णय घ्यायचा आहे यानुसार एनोटेशन जुळवा, जे सखोल दिसते त्यानुसार नाही. जर तुमच्या उत्पादनाला फक्त एखादी वस्तू उपस्थित आहे की नाही हे जाणून घ्यायचे असेल, तर संपूर्ण-प्रतिमा वर्गीकरण पुरेसे आहे आणि सेगमेंटेशन मास्क हा बजेटचा अपव्यय आहे. जर त्याला मोजायचे असेल, तर बॉक्स पुरेसे आहेत. जेव्हा सीमा खऱ्या अर्थाने महत्त्वाच्या असतात — क्षेत्र मोजणे, स्पर्श करणाऱ्या वस्तू वेगळे करणे किंवा अनियमित आकारांसह काम करणे — तेव्हा मास्क त्यांचा खर्च वसूल करतात. तेच तर्क मजकूराला लागू होते: दस्तऐवज-स्तरीय वर्गीकरण स्पॅन-स्तरीय एंटिटी टॅगिंगपेक्षा खूप स्वस्त आहे आणि अनेकदा पुरेसे असते.

अंदाज न लावता गुणवत्ता मोजणे

तीन मोजमापे बहुतेक गरजा पूर्ण करतात. तुम्ही स्वतः लेबल केलेला आणि कधीही शेअर न केलेला गोल्ड-स्टँडर्ड सेट तुम्हाला प्रत्येक बॅचसाठी एक निरपेक्ष स्कोअर देतो. हेतुपुरस्सर ओव्हरलॅप केलेल्या उपसंचामधील इंटर-एनोटेटर करार तुम्हाला कार्य स्वतःच चांगले परिभाषित केले आहे की नाही हे सांगतो, जे एखादी व्यक्ती ते चांगले करत आहे की नाही यापेक्षा वेगळे आहे. आणि एक पुनरावलोकन नमुना, जिथे दुसरी व्यक्ती निश्चित टक्केवारी तपासते, तुम्हाला एक त्रुटी दर देतो जो तुम्ही कालांतराने ट्रेंड करू शकता. पहिल्या ऑर्डरपूर्वी हे तिन्ही आकडे ठरवा आणि ते ब्रीफमध्ये लिहा जेणेकरून मानक पूर्वलक्षी नसेल.

वर्ग असंतुलन आणि पुढे काय लेबल करायचे

यादृच्छिकपणे नमुना केलेला डेटा सहसा सोप्या, सामान्य प्रकरणाने व्यापलेला असतो आणि मॉडेल ते लवकर शिकते आणि नंतर सुधारणे थांबवते. एकदा पहिली बॅच लेबल केली आणि मॉडेल प्रशिक्षित केले की, उपयुक्त प्रश्न किती अधिक डेटा नाही तर कोणता डेटा बनतो. मॉडेलला ज्याबद्दल कमीत कमी आत्मविश्वास आहे अशा वस्तू, जिथे दोन एनोटेटर्स असहमत होते अशा वस्तू आणि कमी-प्रतिनिधित्व असलेल्या वर्गांमधील वस्तू या सर्व हजारो यादृच्छिक पंक्तींपेक्षा प्रति लेबल अधिक किमतीच्या असतात. म्हणूनच बॅचमध्ये खरेदी करणे एका मोठ्या ऑर्डरपेक्षा चांगले आहे: फक्त पहिली बॅच अंधपणे निवडली जाऊ शकते.

गोपनीयता, संपादन आणि नियमन केलेला डेटा

एनोटेशन पायरीला डेटा हस्तांतरण माना, कारण ते एक आहे. कार्य परवानगी देत ​​असल्यास डेटा तुमच्या सिस्टममधून बाहेर पडण्यापूर्वी संपादित करा किंवा ओळख काढून टाका — चेहरे, नंबर प्लेट्स, नावे, खाते क्रमांक, पत्ते. सर्व काही पाठवण्याऐवजी एक नमुना पाठवा. कायमस्वरूपी डाउनलोडऐवजी तुम्ही नियंत्रित करत असलेल्या वर्कस्पेसमध्ये मुदतवाढ प्रवेश वापरा आणि बॅचमध्ये तो रद्द करा. गोपनीयतेची आणि हटवण्याच्या जबाबदारीची ऑर्डर ब्रीफमध्ये नोंद करा जेणेकरून ते कराराचा भाग असतील आणि Zinn Hub मध्ये देवाणघेवाण ठेवा जिथे काय शेअर केले गेले आणि कधी शेअर केले गेले याचा रेकॉर्ड आहे. आरोग्य, आर्थिक किंवा बायोमेट्रिक डेटासाठी, काय शेअर केले जाऊ शकते याबद्दल तुमचा स्वतःचा कायदेशीर सल्ला घ्या — Zinn Hub कोणताही डेटासेट किंवा हस्तांतरण अनुरूप असल्याचे प्रमाणित करत नाही.

स्वरूप, कनवर्टर आणि हस्तांतरण

आउटपुट स्वरूप लेखी स्वरूपात निश्चित करा आणि बॅच सुरू होण्यापूर्वी त्याचे पाच-आयटम नमुना मागा. COCO, YOLO आणि Pascal VOC निर्देशांक कसे व्यक्त करतात, मूल्ये सामान्यीकृत आहेत की नाही आणि मूळ कुठे आहे यानुसार भिन्न आहेत, त्यामुळे योग्य दिसणारी फाइल अजूनही चुकीची लोड होऊ शकते. मजकूरासाठी, ऑफसेट वर्ण-आधारित आहेत की टोकन-आधारित आणि कोणते टोकनायझर आहे ते निर्दिष्ट करा. प्रत्येक वितरणासह चेकसम किंवा पंक्तींची संख्या मागा आणि प्रत्येक बॅच त्याच्या आगमनाच्या दिवशी तुमच्या वास्तविक पाइपलाइनमध्ये लोड करा, शेवटी नाही — बॅच एकमध्ये आढळलेली स्वरूप समस्या क्षुल्लक आहे आणि बॅच वीसमध्ये आढळलेली तीच समस्या पंधरवड्याची आहे.

विस्तृत पाइपलाइनमध्ये एनोटेशन कुठे बसते

लेबलिंग ही साखळीच्या मध्यभागी आहे. त्याआधी संकलन येते, ज्याचा अर्थ वेब स्क्रॅपिंग आणि डेटा एक्सट्रॅक्शन, खरेदी करणे किंवा तुमच्या स्वतःच्या उत्पादनाचे इन्स्ट्रुमेंटेशन करणे असू शकते; आणि साफसफाई, जी डेटा क्लीनिंग श्रेणी आहे. त्यानंतर प्रशिक्षण, मूल्यांकन आणि रिट्रेनिंग लूप येते, जिथे MLOps विशेषज्ञ त्यांची फी कमावतात, आणि रिपोर्टिंग, जे डेटा ॲनालिटिक्स मार्केटप्लेस आहे. एकाच व्यक्तीकडून संपूर्ण साखळी खरेदी करणे सोयीचे आहे आणि एक उपयुक्त तपासणी काढून टाकते; प्रत्येक टप्पा स्वतंत्रपणे खरेदी केल्याने प्रत्येक पायरी तपासण्यायोग्य राहते.

Zinn Hub वर सुरुवात करणे

मार्गदर्शक तत्त्व लिहा, स्वरूपाला नाव द्या, नंतर दोन किंवा तीन Zinners ला निश्चित-किंमतीचे Micro Zinns म्हणून शंभर वस्तू पाठवा आणि काय परत येते याची तुलना करा. तुम्ही स्वतःकडे ठेवलेल्या सुवर्ण-मानक संचाच्या विरुद्ध प्रत्येक बॅचला गुण द्या आणि प्रत्येक वेळी अस्पष्टता समोर आल्यावर मार्गदर्शक तत्त्व अद्यतनित करा. जर तुमचा डेटासेट मोठा असेल किंवा डोमेन विशेषज्ञ असेल, तर एक विनामूल्य एनोटेशन प्रकल्प पोस्ट करा ज्यामध्ये प्रमाण, कार्य प्रकार आणि गुणवत्ता बारचे वर्णन करा आणि कोट्सचा पाठलाग करण्याऐवजी सत्यापित Zinners कडून प्रस्तावांची तुलना करा. तुम्ही डेटा एनोटेशन फ्रीलांसर डिरेक्टरी मधून थेट नियुक्त देखील करू शकता. हे काम विकत घेण्याऐवजी विकत आहात? मशीन लर्निंग सेवा विकण्याबद्दलच्या आमच्या मार्गदर्शकाने सुरुवात करा.