Comment un flux de travail d'annotation peut aider à suivre la performance de précision d'un modèle dans annotation de données?
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.
Le site annotation est un processus d'apprentissage automatique qui consiste à détecter les données brutes et à leur attribuer des annotations informatives et significatives dans un contexte donné. Cela permet au modèle de formation d'apprendre à partir de ces données. Les vidéos, les clips audio et les images sont des exemples de données annotées.
Cette forme de annotation, annotation permet de créer des fonctions. annotation Les justifications sont saisies, appliquées à des données volumineuses et non annotatées et formées à l'auto-annoter de vastes ensembles de formation. Cette approchene nécessite aucun effort humain. En outre, en cas de modification des exigences, tous les modèles de formation peuvent être retracés. En outre, tous les modèles de formation peuvent être rattachés à leurs fonctions spécifiques et traçables. Tout comportement indésirable d'un modèle est facilement rattaché à ses fonctions originales annotation , qui peuvent être supprimées ou modifiées dans un court laps de temps.
Le site synthétique annotation 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.
Avec cette méthode, des tiers sont engagés pour effectuer le travail. Les tâches peuvent inclure le développement de logiciels et les services de réseau. De nombreuses entreprises informatiques ont eu recours à cette méthode de annotation de données pour gagner du temps et de l'argent.
Le crowdsourcing fait généralement appel à 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.
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.
Il s'agit du processus au cours duquel les prédictions du modèle contredisent les annotations de la vérité de terrain. Cela peut être attribué à une mauvaise prédiction du modèle ou à une erreur de annotation (lorsque la vérité de terrain est erronée).
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.
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.
- 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 processes 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 annotations sont manquantes ou qui ont été mal annotées.
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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