Mua Dịch vụ chú thích dữ liệu từ các chuyên gia đã được xác minh

Hướng dẫn thực tế để mua Chú thích dữ liệu

Chú thích là một phần của dự án học máy mà tiền có thể chuyển đổi thành hiệu suất mô hình một cách đáng tin cậy, và cũng là phần thường được mua kém nhất. Lỗi hiếm khi nằm ở người chú thích. Thường là do người mua gửi dữ liệu thô và danh sách lớp, nhận chính xác những gì họ yêu cầu, và sau đó phát hiện ra rằng danh sách lớp chứa ba điểm mơ hồ mà không ai giải quyết.

Hướng dẫn là sản phẩm

Trước khi bạn mua nhãn, hãy mua hoặc viết tài liệu hướng dẫn ai đó cách tạo ra chúng. Một hướng dẫn chú thích có thể sử dụng sẽ đặt tên cho từng lớp, định nghĩa nó trong một câu, hiển thị một ví dụ tích cực và một ví dụ tiêu cực, và sau đó dành phần lớn thời gian để giải quyết các trường hợp biên: đối tượng nằm một phần ngoài khung hình, câu vừa là lời phàn nàn vừa là câu hỏi, người nói chen ngang người khác. Nó cũng nêu rõ phải làm gì khi không có gì phù hợp — một cờ, một bỏ qua, hoặc một lớp tổng hợp. Các nhóm viết tài liệu này trước sẽ tốn ít chi phí tổng thể hơn, vì việc gắn nhãn lại là hoạt động tốn kém, chứ không phải việc gắn nhãn.

Chọn loại tác vụ phù hợp

Ghép nối chú thích với quyết định mà mô hình phải đưa ra, chứ không phải với những gì trông có vẻ kỹ lưỡng. Nếu sản phẩm của bạn chỉ cần biết liệu một mục có hiện diện hay không, phân loại toàn bộ hình ảnh là đủ và mặt nạ phân đoạn là lãng phí ngân sách. Nếu nó cần đếm, các hộp là đủ. Mặt nạ đáng giá chi phí khi các ranh giới thực sự quan trọng — đo diện tích, tách các đối tượng chạm nhau, hoặc làm việc với các hình dạng không đều. Logic tương tự áp dụng cho văn bản: phân loại cấp tài liệu rẻ hơn nhiều so với gắn thẻ thực thể cấp đoạn, và thường là đủ.

Đo lường chất lượng mà không cần đoán

Ba phép đo bao gồm hầu hết các nhu cầu. Một bộ tiêu chuẩn vàng mà bạn tự gắn nhãn và không bao giờ chia sẻ sẽ cung cấp cho bạn một điểm tuyệt đối cho mỗi lô. Thỏa thuận giữa các người chú thích trên một tập hợp con được cố ý chồng chéo cho bạn biết liệu bản thân tác vụ có được định nghĩa rõ ràng hay không, điều này khác với việc một cá nhân có đang thực hiện tốt hay không. Và một mẫu đánh giá, nơi một người thứ hai kiểm tra một tỷ lệ phần trăm cố định, cung cấp cho bạn tỷ lệ lỗi mà bạn có thể theo dõi theo thời gian. Quyết định cả ba con số này trước đơn hàng đầu tiên, và ghi chúng vào bản tóm tắt để tiêu chuẩn không mang tính hồi tố.

Mất cân bằng lớp và những gì cần gắn nhãn tiếp theo

Dữ liệu được lấy mẫu ngẫu nhiên thường bị chi phối bởi trường hợp dễ dàng, phổ biến, và mô hình học điều đó nhanh chóng và sau đó ngừng cải thiện. Khi một lô đầu tiên được gắn nhãn và một mô hình được đào tạo, câu hỏi hữu ích không còn là bao nhiêu dữ liệu nữa mà trở thành dữ liệu nào. Các mục mà mô hình ít tự tin nhất, các mục mà hai người chú thích không đồng ý, và các mục từ các lớp bị thiếu đại diện đều có giá trị hơn trên mỗi nhãn so với một nghìn hàng ngẫu nhiên khác. Đây là lý do tại sao mua theo lô tốt hơn một đơn hàng lớn: chỉ lô đầu tiên mới có thể được chọn một cách mù quáng.

Quyền riêng tư, biên tập và dữ liệu được quy định

Coi bước chú thích là một hoạt động truyền dữ liệu, bởi vì nó là như vậy. Biên tập hoặc ẩn danh trước khi dữ liệu rời khỏi hệ thống của bạn khi tác vụ cho phép — khuôn mặt, biển số xe, tên, số tài khoản, địa chỉ. Gửi một mẫu thay vì tất cả. Sử dụng quyền truy cập có thời hạn vào một không gian làm việc mà bạn kiểm soát thay vì tải xuống vĩnh viễn, và thu hồi nó giữa các lô. Đặt nghĩa vụ bảo mật và xóa vào bản tóm tắt đơn hàng để chúng là một phần của thỏa thuận, và giữ việc trao đổi bên trong Zinn Hub nơi có hồ sơ về những gì đã được chia sẻ và khi nào. Đối với dữ liệu sức khỏe, tài chính hoặc sinh trắc học, hãy tự tìm lời khuyên pháp lý về những gì có thể được chia sẻ — Zinn Hub không chứng nhận bất kỳ tập dữ liệu hoặc chuyển giao nào là tuân thủ.

Định dạng, Bộ chuyển đổi và Bàn giao

Đồng ý định dạng đầu ra chính xác bằng văn bản, và yêu cầu một mẫu năm mục trước khi lô bắt đầu. COCO, YOLO và Pascal VOC khác nhau về cách chúng biểu thị tọa độ, liệu các giá trị có được chuẩn hóa hay không, và vị trí gốc, vì vậy một tệp trông có vẻ đúng vẫn có thể tải sai. Đối với văn bản, chỉ định xem các offset dựa trên ký tự hay dựa trên token và bộ token nào. Yêu cầu một checksum hoặc số lượng hàng với mỗi lần giao hàng, và tải mỗi lô vào đường ống thực tế của bạn vào ngày nó đến thay vì vào cuối — một vấn đề định dạng được tìm thấy trong lô một là tầm thường, và cùng một vấn đề được tìm thấy trong lô hai mươi là cả một tuần.

Vị trí của chú thích trong đường ống rộng hơn

Gắn nhãn là phần giữa của một chuỗi. Phía trước nó là thu thập, có thể có nghĩa là web scraping và trích xuất dữ liệu, mua sắm, hoặc trang bị sản phẩm của riêng bạn; và làm sạch, đó là danh mục làm sạch dữ liệu. Phía sau nó là đào tạo, đánh giá và vòng lặp đào tạo lại, đó là nơi chuyên gia MLOps kiếm được phí của họ, và báo cáo, đó là thị trường phân tích dữ liệu. Mua toàn bộ chuỗi từ một người là tiện lợi và loại bỏ một kiểm tra hữu ích; mua từng giai đoạn riêng biệt giúp mọi bước có thể kiểm tra được.

Bắt đầu trên Zinn Hub

Viết hướng dẫn, đặt tên định dạng, sau đó gửi một trăm mục cho hai hoặc ba Zinners dưới dạng Micro Zinns với giá cố định và so sánh kết quả. Chấm điểm mỗi lô dựa trên một bộ tiêu chuẩn vàng mà bạn giữ riêng cho mình, và cập nhật hướng dẫn mỗi khi một điểm mơ hồ xuất hiện. Nếu tập dữ liệu của bạn lớn hoặc lĩnh vực chuyên biệt, đăng một dự án chú thích miễn phí mô tả khối lượng, loại tác vụ và tiêu chuẩn chất lượng, và so sánh các đề xuất từ các Zinners đã được xác minh thay vì theo đuổi các báo giá. Bạn cũng có thể thuê trực tiếp từ thư mục freelancer chú thích dữ liệu. Bán công việc này thay vì mua nó? Bắt đầu với hướng dẫn của chúng tôi về bán dịch vụ học máy.