الصلصة السرية لتعلم الآلة [+ 4 Tools]

يعد تصنيف البيانات أمرًا مهمًا لتدريب نماذج التعلم الآلي ، والتي تُستخدم لاتخاذ القرارات بناءً على الأنماط والاتجاهات في البيانات.

دعونا نرى ما هو كل شيء عن تسمية البيانات والأدوات المختلفة لتنفيذها.

ما هو تصنيف البيانات؟

تسمية البيانات هي عملية تعيين العلامات الوصفية أو التسميات للبيانات للمساعدة في تحديدها وتصنيفها. يتضمن أنواعًا مختلفة من البيانات ، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو والصوت وأشكال أخرى من البيانات غير المنظمة. ثم يتم استخدام البيانات المصنفة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات.

يمكن أن تؤثر دقة وجودة الملصقات بشكل كبير على أداء نماذج ML. يمكن أن يتم ذلك يدويًا بواسطة البشر أو بمساعدة أدوات الأتمتة. الغرض الرئيسي من تسمية البيانات هو تحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق منظم يمكن فهمه وتحليله بسهولة بواسطة الآلات.

يمكن أن يكون أحد الأمثلة الجيدة على تسمية البيانات في سياق التعرف على الصور. لنفترض أنك تريد تدريب نموذج للتعلم الآلي للتعرف على القطط والكلاب في الصور.

للقيام بذلك ، أولاً ، ستحتاج إلى تسمية مجموعة من الصور على أنها إما “قطة” أو “كلب” حتى يتمكن النموذج من التعلم من هذه الأمثلة المصنفة. تسمى عملية تعيين هذه الملصقات للصور تسمية البيانات.

سيعرض المعلق التوضيحي كل صورة ويعين التسمية المناسبة لها يدويًا ، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة بيانات معنونة يمكن استخدامها لتدريب نموذج التعلم الآلي.

كيف يعمل؟

هناك العديد من الخطوات المتضمنة في أداء تصنيف البيانات. هذا يشمل:

جمع البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في عملية تصنيف البيانات في جمع البيانات التي يجب تصنيفها. يمكن أن يتضمن ذلك مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ، مثل الصور أو النصوص أو الصوت أو الفيديو.

إرشادات وضع العلامات

بمجرد جمع البيانات ، يتم إنشاء إرشادات وضع العلامات التي تحدد الملصقات أو العلامات التي سيتم تعيينها للبيانات. تساعد هذه الإرشادات على التأكد من أن البيانات المصنفة ذات صلة بنشاط ML الحالي والحفاظ على الاتساق في وضع العلامات.

حاشية. ملاحظة

يتم وضع العلامات الفعلية للبيانات من قبل المعلقين التوضيحيين أو المصممين المدربين على تطبيق إرشادات وضع العلامات على البيانات. يمكن القيام بذلك يدويًا بواسطة البشر أو من خلال العمليات الآلية باستخدام قواعد وخوارزميات محددة مسبقًا.

رقابة جودة

يتم وضع تدابير مراقبة الجودة لتحسين دقة البيانات المصنفة. يتضمن ذلك مقياس IAA ، حيث يقوم العديد من المعلقين بتسمية نفس البيانات ، ويتم مقارنة تصنيفهم من أجل عمليات التحقق من الاتساق وضمان الجودة لتصحيح أخطاء الملصقات.

التكامل مع نماذج التعلم الآلي

بمجرد تصنيف البيانات وتنفيذ تدابير مراقبة الجودة ، يمكن دمج البيانات المصنفة مع نماذج التعلم الآلي لتدريب وتحسين دقتها.

مناهج مختلفة لتصنيف البيانات

يمكن تصنيف البيانات بعدة طرق ، ولكل منها مزاياها وعيوبها. تتضمن بعض الطرق الشائعة ما يلي:

# 1. وضع العلامات اليدوية

هذه هي الطريقة التقليدية لتصنيف البيانات حيث يقوم الأفراد بتعليق البيانات يدويًا. تتم مراجعة البيانات من قبل صاحب التعليقات ، الذي يضيف بعد ذلك تسميات أو علامات إليها وفقًا للإجراءات القياسية.

# 2. وضع العلامات شبه الخاضعة للإشراف

إنه مزيج من الملصقات اليدوية والآلية. يتم تصنيف جزء أصغر من البيانات يدويًا ، ثم تُستخدم الملصقات لتدريب نموذج التعلم الآلي الذي يمكنه تلقائيًا تسمية البيانات المتبقية. قد لا تكون هذه الطريقة دقيقة مثل الملصقات اليدوية ، لكنها أكثر كفاءة.

# 3. تعليم فعال

هذا نهج تكراري لتسمية البيانات حيث يحدد نموذج التعلم الآلي نقاط البيانات الأكثر غموضًا فيها ويطلب من الإنسان تصنيفها.

# 4. نقل التعلم

تستخدم هذه الطريقة البيانات المسمى الموجودة مسبقًا من نشاط أو مجال مرتبط بتدريب نموذج للمهمة الحالية. عندما لا يحتوي المشروع على بيانات مصنفة كافية ، فقد تكون هذه الطريقة مفيدة.

# 5. التعهيد الجماعي

إنه ينطوي على الاستعانة بمصادر خارجية لمهمة وضع العلامات لمجموعة كبيرة من الأشخاص من خلال منصة عبر الإنترنت. يمكن أن يكون التعهيد الجماعي وسيلة فعالة من حيث التكلفة لتمييز كميات كبيرة من البيانات بسرعة ، ولكن قد يكون من الصعب التحقق من الدقة والاتساق.

# 6. وضع العلامات على أساس المحاكاة

يتضمن هذا النهج استخدام محاكاة الكمبيوتر لإنشاء بيانات مصنفة لمهمة معينة. يمكن أن يكون مفيدًا عندما يصعب الحصول على بيانات العالم الحقيقي أو عندما تكون هناك حاجة لإنشاء كميات كبيرة من البيانات المصنفة بسرعة.

كل طريقة لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها. يعتمد ذلك على المتطلبات المحددة للمشروع وأهداف مهمة وضع العلامات.

الأنواع الشائعة من تسمية البيانات

• وسم الصورة
• ملصقات الفيديو
• وضع العلامات الصوتية
• وسم النص
• وسم جهاز الاستشعار
• وضع العلامات ثلاثية الأبعاد

يتم استخدام أنواع مختلفة من تسمية البيانات لأنواع مختلفة من البيانات والمهام.

على سبيل المثال ، يتم استخدام تسمية الصور بشكل شائع لاكتشاف الكائنات ، بينما يتم استخدام تسمية النص لمهام معالجة اللغة الطبيعية.

يمكن استخدام العلامات الصوتية للتعرف على الكلام أو اكتشاف المشاعر ، ويمكن استخدام وسم المستشعر لتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT).

يتم استخدام العلامات ثلاثية الأبعاد في مهام مثل تطوير المركبات المستقلة أو تطبيقات الواقع الافتراضي.

أفضل الممارسات المتضمنة في وسم البيانات

# 1. حدد مبادئ توجيهية واضحة

يجب وضع مبادئ توجيهية واضحة لتمييز البيانات. يجب أن تتضمن هذه الإرشادات تعريفات للتسميات وأمثلة عن كيفية تطبيق الملصقات وإرشادات حول كيفية التعامل مع الحالات الغامضة.

# 2. استخدم العديد من التعليقات التوضيحية

يمكن تحسين الدقة عندما يقوم مضيفون مختلفون بتسمية البيانات نفسها. يمكن استخدام مقاييس اتفاقية المعلقين (IAA) لتقييم مستوى الاتفاق بين مختلف المعلقين.

# 3. استخدم عملية موحدة

يجب اتباع عملية محددة لتصنيف البيانات لضمان الاتساق عبر مختلف المعلقين ومهام وضع العلامات. يجب أن تتضمن العملية عملية مراجعة للتحقق من جودة البيانات المصنفة.

# 4. رقابة جودة

تعتبر تدابير مراقبة الجودة مثل المراجعات المنتظمة والفحص المتقاطع وأخذ عينات البيانات ضرورية لضمان دقة وموثوقية البيانات المصنفة.

# 5. تسمية البيانات المتنوعة

عند تحديد البيانات المراد تسميتها ، من المهم اختيار عينة متنوعة تمثل النطاق الكامل للبيانات التي سيعمل بها النموذج. يمكن أن يشمل ذلك بيانات من مصادر مختلفة بخصائص مختلفة وتغطي مجموعة واسعة من السيناريوهات.

# 6. مراقبة وتحديث التسميات

مع تحسن نموذج التعلم الآلي ، قد يكون من الضروري تحديث وصقل البيانات المصنفة. من المهم مراقبة أدائها وتحديث الملصقات كما هو مطلوب.

استخدم حالات

يعد تصنيف البيانات خطوة مهمة في مشاريع التعلم الآلي وتحليل البيانات. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الشائعة لتصنيف البيانات:

• التعرف على الصور والفيديو
• معالجة اللغة الطبيعية
• المركبات ذاتية القيادة
• الكشف عن الغش
• تحليل المشاعر
• تشخيص طبي

هذه مجرد أمثلة قليلة لحالات الاستخدام لتصنيف البيانات. يمكن لأي تطبيق للتعلم الآلي أو تحليل البيانات الذي يتضمن التصنيف أو التنبؤ أن يستفيد من استخدام البيانات المصنفة.

هناك العديد من أدوات وسم البيانات المتاحة على الإنترنت ، ولكل منها مجموعة من الميزات والقدرات الخاصة بها. وهنا ، قمنا بتلخيص قائمة بأفضل الأدوات لتصنيف البيانات.

ستوديو التسمية

Label Studio عبارة عن أداة مفتوحة المصدر لتسمية البيانات تم تطويرها بواسطة Heartex والتي توفر مجموعة من واجهات التعليقات التوضيحية لبيانات النص والصورة والصوت والفيديو. تُعرف هذه الأداة بمرونتها وسهولة استخدامها.

تم تصميمه ليكون قابلاً للتثبيت بسرعة ويمكن استخدامه لإنشاء واجهات مستخدم مخصصة أو قوالب ملصقات مسبقة الصنع. هذا يجعل من السهل على المستخدمين إنشاء مهام تعليقات توضيحية ومهام سير عمل مخصصة باستخدام واجهة السحب والإفلات.

يوفر Label Studio أيضًا مجموعة من خيارات التكامل ، بما في ذلك webhooks و Python SDK و API ، مما يسمح للمستخدمين بدمج الأداة بسلاسة في خطوط أنابيب ML / AI الخاصة بهم.

يأتي في نسختين – المجتمع والمؤسسة.

إصدار المجتمع مجاني للتنزيل ويمكن لأي شخص استخدامه. يحتوي على ميزات أساسية ويدعم عددًا محدودًا من المستخدمين والمشاريع. في حين أن إصدار Enterprise هو إصدار مدفوع يدعم الفرق الأكبر وحالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا.

مربع التسمية

Label box عبارة عن نظام أساسي لتوسيم البيانات قائم على السحابة يوفر مجموعة قوية من الأدوات لإدارة البيانات وتسمية البيانات والتعلم الآلي. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ Labelbox في إمكانات وضع العلامات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد على تسريع عملية وسم البيانات وتحسين دقة الملصقات.

إنه يوفر محرك بيانات قابل للتخصيص مصمم لمساعدة فرق علوم البيانات على إنتاج بيانات تدريب عالية الجودة لنماذج التعلم الآلي بسرعة وكفاءة.

المعامل الرئيسية

Keylabs هي منصة أخرى ممتازة لوضع العلامات على البيانات تقدم ميزات وأنظمة إدارة متقدمة لتقديم خدمات تعليقات توضيحية عالية الجودة. يمكن إعداد Keylabs ودعمها محليًا ، ويمكن تعيين أدوار وأذونات المستخدم لكل مشروع فردي أو وصول إلى النظام الأساسي بشكل عام.

لديه سجل حافل في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة دون المساس بالكفاءة أو الدقة. وهو يدعم العديد من ميزات التعليقات التوضيحية مثل ترتيب z والعلاقات بين الوالدين والطفل والجداول الزمنية للكائن والهوية المرئية الفريدة وإنشاء البيانات الوصفية.

ميزة رئيسية أخرى لـ KeyLabs هي دعمها لإدارة الفريق والتعاون. يوفر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار ، ومراقبة النشاط في الوقت الفعلي ، وأدوات المراسلة والتعليقات المضمنة لمساعدة الفرق على العمل معًا بشكل أكثر فعالية.

يمكن أيضًا تحميل التعليقات التوضيحية الموجودة على النظام الأساسي. يعد Keylabs مثاليًا للأفراد والباحثين الذين يبحثون عن أداة تسمية بيانات سريعة وفعالة ومرنة.

Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth هي خدمة تصنيف بيانات مُدارة بالكامل مقدمة من Amazon Web Services (AWS) تساعد المؤسسات على بناء مجموعات بيانات تدريبية عالية الدقة لنماذج التعلم الآلي.

يوفر مجموعة متنوعة من الميزات ، مثل وضع العلامات التلقائي للبيانات ، ومهام سير العمل المضمنة ، وإدارة القوى العاملة في الوقت الفعلي ، لجعل عملية وضع العلامات أسرع وأكثر كفاءة.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لبرنامج SageMaker في القدرة على إنشاء مهام سير عمل مخصصة يمكن تخصيصها لمهام محددة لوضع العلامات. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتسمية كميات كبيرة من البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر نظامًا مدمجًا لإدارة القوى العاملة يسمح للمستخدمين بإدارة مهام وضع العلامات الخاصة بهم وتوسيع نطاقها بسهولة. تم تصميمه ليكون قابلاً للتطوير والتخصيص ، مما يجعله خيارًا شائعًا لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي.

خاتمة

أتمنى أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة في التعرف على تسمية البيانات وأدواتها. قد تكون مهتمًا أيضًا بالتعرف على اكتشاف البيانات للعثور على أنماط قيمة ومخفية في البيانات.