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Comment un flux de travail d'annotation peut aider à suivre les performances de précision d'un modèle dans l'étiquetage des données ?

5 septembre 2022

Qu'est-ce qu'un flux de travail d'annotation ?

Le flux de travail d'annotation est l'approche automatisée en plusieurs étapes de l'annotation des données. Cela se fait en décomposant les projets d'annotation en tâches plus petites et plus faciles, et en personnalisant en outre la conception des tâches.

 Qu'est-ce que la labellisation de données ?

L'étiquetage des données est un processus d'apprentissage automatique au cours duquel les données brutes sont détectées et étiquetées avec des étiquettes informatives et significatives dans un contexte. Ce processus permet au modèle d'apprentissage d'en tirer des enseignements. Les vidéos, les clips audio et les images sont des exemples de données étiquetées.

Types de labellisation des données

Étiquetage programmatique

Avec cette forme d'étiquetage, des fonctions d'étiquetage sont créées. Les raisonnements d'étiquetage sont capturés, appliqués à des données volumineuses et non étiquetées et entraînés à étiqueter automatiquement de grands ensembles de formation. Cette approche ne nécessite aucun effort humain. De plus, en cas de changement des exigences. En outre, tous les modèles de formation peuvent être tracés jusqu'à leurs fonctions spécifiques et traçables. Tout comportement indésirable du modèle peut facilement être retracé jusqu'à ses fonctions d'étiquetage d'origine, qui peuvent être supprimées ou modifiées en peu de temps. 

Étiquetage synthétique

L'étiquetage synthétique implique la génération de données imitant des données réelles, grâce à l'utilisation d'un modèle génératif qui est entraîné et validé sur un ensemble de données original.

Externalisation

Avec cette méthode, des tiers sont engagés pour effectuer le travail. Les tâches peuvent comprendre le développement de logiciels et les services de réseau. De nombreuses sociétés informatiques ont eu recours à cette méthode d'étiquetage des données pour gagner du temps et réduire les coûts.

Crowdsourcing

Le crowdsourcing implique généralement des plateformes en ligne qui décomposent les projets en tâches plus petites. Celles-ci sont ensuite confiées à de multiples freelances dans le monde entier. Certaines tâches requièrent des compétences spécifiques, comme la traduction de langues et la transcription de textes. Des ressources et des outils, notamment des notes, des tutoriels et des échantillons de code, sont mis à la disposition des membres de la plateforme pour les aider dans leur travail. 

Comment un flux d'annotation permet de suivre les performances en matière de précision

Données de nettoyage

Dans ce cas, les données sont analysées et les informations non pertinentes ou incorrectes sont éliminées. Il s'agit également de rectifier les informations incorrectes et de réduire les doublons. En outre, des ensembles de données mal collectées conduisent à une représentation des données diminuant leur pouvoir de décision, d'où la nécessité de les nettoyer.

Analyse des erreurs

Il s'agit du processus où les prédictions du modèle contredisent les étiquettes de la vérité du terrain. Cela peut être attribué à une mauvaise prédiction du modèle ou à une erreur d'étiquetage (lorsque la vérité terrain est fausse).

Petits ensembles de données

De petites quantités de données sont introduites dans le modèle de formation. Il sert de référence pour interpréter les nouveaux ensembles de données. Il nécessite une petite quantité de données, donc le surcharger donne de mauvais résultats. Il peut également recueillir un signal de supervision à partir d'un modèle d'apprentissage disponible. Les données disponibles sont alors utilisées pour prédire les données cachées. De cette façon, l'ensemble du processus est construit et supervisé de manière indépendante.

 Enormes ensembles de données

La formation qui n'était auparavant disponible que hors ligne (en version papier) peut désormais être convertie en format numérique de manière très bon marché. Il s'agit notamment de bibliothèques numériques où des volumes de ressources pédagogiques sont soigneusement numérisés pour être facilement accessibles partout. Les cartes font partie de ces ressources. D'autres comprennent les compressions d'images et de vidéos.

Avantages du flux d'annotation

- Il aide à comprendre et à détecter de manière critique les données introduites par les modèles d'entraînement. 

- Elle aide également les systèmes informatiques à traiter les informations visuelles et à les interpréter dans leur contexte particulier. Ceci est dû au fait qu'ils sont incapables de le faire par eux-mêmes.

- Le flux de travail des annotations rend les projets évolutifs, ce qui permet aux modèles de formation de traiter facilement les attributs essentiellement nécessaires.

- Garder une trace des idées et des questions clés.

- Aider à formuler des pensées et des questions pour une compréhension plus approfondie.

- Favoriser l'analyse et l'interprétation des textes.

- Encourager le lecteur à faire des déductions et à tirer des conclusions sur le texte.

- Le flux de travail d'annotation permet de rectifier les données dont les étiquettes sont manquantes ou qui ont été mal étiquetées. 

Inconvénients du flux d'annotation

La qualité et la précision des données sont très importantes. Les modèles sont formés pour reconnaître les modèles et les variables des ensembles de données. Un oubli dans l'alimentation des données modifiera négativement les résultats finaux. 

Un grand nombre de données est nécessaire pour suivre le flux d'annotation. Selon l'objectif du processus d'apprentissage automatique, les éléments d'apprentissage peuvent varier de plusieurs milliers à plusieurs millions. 

Selon le McKinsey Global Institute, 75 % des projets d'annotation de données doivent rafraîchir les modèles de formation tous les mois. En outre, 24 % ont besoin d'un rafraîchissement quotidien.

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