机器学习质量培训数据基本指南

关于数据质量和机器培训,您需要了解什么

机器学习模型依赖于数据。如果没有高质量的训练数据作为基础,即使是最高效的算法也会变得毫无用处。事实上,如果在早期阶段对不充分、不准确或不相干的数据进行训练,健壮的机器学习模型可能会受损。当谈到机器学习的训练数据时,一个长期存在的前提仍然是痛苦的真理:垃圾输入,垃圾输出。

因此,在机器学习中,没有比高质量的训练数据更重要的元素了. 训练数据是指用于开发机器学习模型的初始数据,该模型从中创建和细化其规则。这些数据的质量对模型的后续开发具有深远的影响,为所有使用相同训练数据的未来应用程序树立了强有力的先例。

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阅读下面的完整指南,或者下载PDF版本的指南,您可以稍后参考。

如果训练数据是任何机器学习模型的关键方面,那么如何确保算法吸收高质量的数据集呢?对于许多项目团队来说,获取、标记和准备培训数据的工作是令人难以置信的艰巨。有时,他们会在训练数据的数量或质量上做出妥协——这种选择会导致后来的重大问题。

不要落入这个常见的陷阱。通过人员、流程和技术的正确组合,您可以转换数据操作,以始终如一地生成高质量的培训数据。要做到这一点,需要您的人力、机器学习项目团队和标签工具之间的无缝协调。

在这篇培训数据指南中,我们将介绍如何创建模型所需的高质量培训数据输入。首先,我们将更详细地探讨训练数据的概念,向您介绍一些相关的术语和概念。然后,我们将讨论开发一流培训数据所涉及的人员、技术和流程。

我们还将考虑清洗和过滤培训数据的挑战,与团队和标记工具合作,以产生大量高质量的数据。我们的指南将为这些努力提供最有效的方法,说明有效管理、反馈和沟通的重要性。正如您将发现的,创建强大的机器学习模型通常依赖于人力的专业知识和可靠性。

  1. 介绍
  2. 基础知识
  3. 赢得比赛
  4. 缩放比例
  5. 评估数据标签合作伙伴
  6. CloudFactory优势
  7. 联系
  8. 常见问题

作品简介:
这本指南对我有用吗?

这本指南对你有帮助如果正在使用监督学习和:

  • 你想要提高机器学习模型的训练数据质量;或
  • 您已经准备好扩展团队的培训数据操作,并且希望维护或提高培训数据的质量。

基本要素:
训练数据和机器学习

什么是训练数据?

在机器学习中,训练数据是用来训练机器学习算法或模型的数据。训练数据需要一些人工参与来分析或处理数据以供机器学习使用。人们如何参与取决于你使用的机器学习算法的类型以及它们打算解决的问题的类型。

  • 具有监督式学习,人们参与选择用于模型的数据特征。训练数据必须被标记——即充实或注释——以教会机器如何识别你的模型要检测的结果。
  • 无监督学习使用未标记的数据查找数据中的模式,如推断或数据点群集。有一些混合机器学习模型,允许你使用监督学习和非监督学习的组合。

有监督与无监督学习中数据的比较

训练数据有多种形式,反映了机器学习算法的无数潜在应用。训练数据集可以包括文本(文字和数字)、图像、视频或音频。它们可以以多种格式提供给您,例如电子表格、PDF、HTML或JSON。如果标记得当,您的数据可以作为地面实况用于开发一个不断发展、性能良好的机器学习公式。

什么是标记数据?

标记数据被注释以显示目标,这是你希望机器学习模型预测的结果。数据标记有时被称为数据标记、注释、调节、转录或处理。数据标签的过程包括用关键特征标记数据集,这将有助于训练算法。标记数据显式地调用您选择在数据中识别的特征,该模式训练算法在未标记数据中识别相同的模式。

例如,您正在使用监督学习来训练一个机器学习模型来审查收到的客户邮件,并将它们发送到适当的部门进行解决。您的模型的一个结果可能涉及情感分析——或可以表明客户有投诉的识别语言,因此您可以决定在您的数据集中的每一封电子邮件中标记每个单词“问题”或“问题”的实例。

这与您在数据标记和模型测试过程中识别的其他数据功能一起,可以帮助您训练机器准确预测哪些电子邮件要上报给服务恢复团队。

数据标签对每个标签打分或分配权重的方式以及他们如何管理边缘情况也会影响模型的准确性。您可能需要找到具有与您的用例相关的领域专业知识的标签。可以想象,训练数据的数据标记质量可以决定机器学习模型的性能。

让人类进入循环。

在循环中人类是什么?

“人在循环中”应用的是与机器学习模型使用的数据打交道的人的判断。说到数据标记,循环中的人是收集数据并为机器学习做准备的人。

收集的数据包括访问原始数据和选择数据的重要属性,这些属性将是您希望机器学习模型预测结果的良好指标。

这是一个重要的步骤,因为您收集的数据的质量和数量将决定您的预测模型有多好。准备数据意味着将其加载到合适的位置,并准备好用于机器学习培训。

考虑包括来自LIDAR衍生图像的点云数据的数据集,这些点必须被标记以训练操作自主车辆(AV)系统的机器学习模型。人们使用先进的数字工具,如三维长方体标注软件,标注数据中的特征,如单个图像中每个停车标志的出现、位置和大小。

这不是一种一劳永逸的方法,因为每次测试都会发现改进模型的新机会。处理您的数据的人员对您的培训数据的质量起着至关重要的作用。每个不正确的标签都会对模型的性能产生影响。

训练数据如何用于机器学习?

与其他类型的算法不同,机器学习算法是由预先设定的参数控制的,这些参数提供了一种“配方”,机器学习算法通过暴露于训练数据中的相关示例而得到改进。

训练数据中的特征和标记训练数据的质量将决定机器学习识别结果的准确性,或者你希望机器学习模型预测的答案。

例如,您可以训练一种算法,使用精确标记为数据特征或属性(您认为是欺诈的关键指标)的持卡人交易数据来识别可疑的信用卡费用。

用于监督学习的训练数据处理

训练数据的质量和数量决定了机器学习模型的准确性和性能。如果您使用来自100个事务的训练数据来训练您的模型,那么它的性能可能会逊色于基于10,000个事务的数据训练的模型。当涉及到训练数据的多样性和数量时,通常越多越好——只要数据被正确标记。

“作为数据科学家,我们最好把时间花在拟合模型上。因此,当数据结构良好、标记为高质量并准备好进行分析时,我们很感激。”他的全面服务咨询公司帮助组织机构利用数据科学解决现实世界的挑战

在整个AI开发生命周期中,训练数据不仅用于训练,还用于再训练模型。训练数据不是静态的:随着真实世界条件的发展,随着时间的推移,您的初始训练数据集在表示地面真相方面可能不太准确,需要您更新您的训练数据以反映这些变化并重新训练您的模型。

用于训练数据和机器学习的AI模型开发生命周期

训练数据和测试数据有什么区别?

区分训练数据和测试数据很重要,尽管这两种数据对于改进和验证机器学习模型来说都是不可或缺的。训练数据“教授”了一种识别数据集中模式的算法,而测试数据则用于评估模型的准确性。

更具体地说,训练数据是你用来训练算法或模型的数据集,以便它能准确预测你的结果。验证数据用于评估和告知您所构建模型的算法和参数的选择。测试数据用于测量用于训练机器的算法的准确性和效率,以查看它在训练的基础上预测新答案的能力。

以一个机器学习模型为例,该模型旨在确定一个人是否出现在图像中。在这种情况下,训练数据将包括图像,标记以表明照片包括人的存在或不存在。在向模型输入训练数据后,您可以在未标记的测试数据上释放训练数据,包括有人员和没有人员的图像。算法在测试数据上的表现将验证您的训练方法——或者表明需要更多或不同的训练数据。

如何获取培训数据?

你可以使用自己的数据并自己标记,无论你是使用内部团队、众包还是数据标记服务来为你做这些工作。您还可以购买训练数据,这些数据标记为您确定的与您正在开发的机器学习模型相关的数据特征。

商业工具中的自动标记功能有助于加快团队的速度,但它们不够精确,无法在不经过人工检查的情况下处理生产数据管道。Dataloop,Hivemind,V7实验室在其扩展工具中具有自动标记功能。

你的机器学习用例和目标将决定你需要的数据类型和你可以在哪里得到它。如果你正在使用自然语言处理要教会机器阅读、理解和从语言中获取意义,你需要大量的文本或音频数据来训练你的算法。

你需要不同类型的训练数据如果你在计算机视觉该项目教机器识别或理解可以用人眼看到的物体。在这种情况下,你需要有标签的图像或视频来训练你的机器学习模型自己“看”。

有许多来源提供开放数据集,例如谷歌,KaggleData.gov.许多这些开放数据集是由企业、政府机构或学术机构维护的。

我需要多少训练数据?

没有明确的答案——没有神奇的数学方程式来回答这个问题——但数据越多越好。创建机器学习模型所需的训练数据量取决于您寻求解决的问题的复杂性和您为此开发的算法。发现需要多少培训数据的一种方法是使用现有数据构建模型,并查看其性能。

赢得高质量数据的竞争

在创建可靠的算法时,高质量的培训数据至关重要。根据分析公司Cognilytica的研究,超过80%的人工智能(AI)项目时间花在数据准备和工程任务上

赢得高质量数据的竞争

做这项工作内部可能是昂贵和耗时的。外包这项工作可能很有挑战性,几乎没有与处理数据的人员进行沟通,这导致了低质量。众包可能会花费更多,因为它使用共识来衡量质量,这种方法需要多个工人来完成相同的任务。正确的答案是从大多数工人那里得到的。

当您为机器学习标记数据时,赢得高质量数据的竞争需要人员、流程和工具的战略组合。

什么会影响培训数据质量?

有三个主要因素可以帮助你预测使用你的数据的人的质量水平——无论你的员工是内部的,众包的,还是外包的团队。

  1. 人:工人的选择、发展和管理
  2. 过程:工人如何完成工作-从入职到任务指令到质量控制工作流程

  3. 工具:这是一种技术,用于访问工作,管理工人,并使质量和产量最大化

影响训练数据质量的因素

1) 人

质量始于那就行了。工人的经验和他们所接受的培训对他们提供的工作水平有重大影响。员工评估和选择是积极影响数据质量的第一个机会。工人技能评估有助于确保最低可接受的质量水平。

定期培训很重要。根据任务的难度和复杂性,可能需要定制培训,以确保数据工作者的持续技能发展,从而提高工作质量。对于非常简单的是或否任务,最少的培训可能足以提供足够的质量水平。然而,对于具有一系列复杂性、细微差别或主观性的任务,可能需要更高级别的培训计划来快速培训工人,同时确保质量结果。

这就是众包的不足之处,因为员工每天都在变化——所以你无法捕捉到他们从你的数据中获得的领域知识的价值。

2)过程

最好的过程为了标注质量,训练数据是为规模建立的,有严格的质量控制和明确的参数,以确保任务精度。沟通和协作很重要,因为在机器学习中,您将希望能够快速迭代工作,以满足不断变化的业务目标。

如果您已经在内部完成了这项工作,那么您需要确保潜在的数据标签合作伙伴愿意并且能够采用您已有的流程,审查这些流程的最佳做法,并在必要时对其进行修改,以便为其员工工作。如果您刚刚开始或想要更新流程,那么找到一个能够帮助您从头开始设计流程的合作伙伴是很重要的。理想情况下,你会找到一个能同时做到这两件事的伴侣。

你需要给。留出空间迭代沿着这条路;事实上,这是一个至关重要的最佳实践。快速迭代需要与数据处理人员进行直接沟通,并从他们那里得到快速、清晰的反馈,这样您就可以快速改进流程。

3)工具

像任何项目或任务一样,没有适当的工具,你就是做不好。如果你被过时或不兼容的技术所困扰,生产力就会下降,质量也会下降。不合适的工具会大大减慢甚至停止最具创新性的项目,或者使过程成本更高。实施有效的工具可以改善成果、提高速度并降低项目成本。

在一个简单的工具增强以提高效率的例子中,一个CloudFactory客户端通过在其工具屏幕中嵌入谷歌Maps视图,而不是要求数据标签在单独的浏览器选项卡中打开谷歌Maps,将吞吐量提高了3倍。

工具的目标是灵活性. 如果您正在使用合作伙伴收集和准备培训数据,请避免将员工与工具捆绑在一起。一定要考虑改变工具特性的重要性,无论您想拥有该工具作为知识产权,还是工具将能够跟上您的任务和用例的进度。188金宝搏亚洲官网

扩展质量培训数据

如果机器学习模型只和它们的训练数据一样好,而伟大的训练数据需要正确的人在循环中,我们发现自己处于一个具有讽刺意味的结论:机器学习的成功取决于你的人力资源。

您如何开发一个足够大的团队,该团队在您的用例中具有专门知识,并且足够敏捷,可以在此过程中演进您的过程?如何在保持高质量的同时降低成本?您可能需要一个培训数据标记服务。

为什么管理团队比众包更好?

许多组织将培训数据的开发众包,将这一关键工作委托给数百或数千名匿名员工。这种方法可能会有问题,因为您将承担管理负担,并且您可能无法从团队中收集反馈或提供给他们。

在CloudFactory,我们通过引入一个数据处理、准备和充实的管理团队方法.一个管理好的团队提供了你所需要的变更的灵活性,扩大或缩小你的团队的灵活性,以及让你通过与团队一起工作的领导者直接与你的数据工作者沟通的技术。本质上,CloudFactory团队是您自己团队的扩展。

研究表明,管理团队的方法会带来更高的质量。一个由数据科学技术开发商hivmind进行研究显示管理团队在数据标注方面比众包员工更有效,而且他们的工作速度更快。在这项研究中,管理团队提供了更高质量的工作,而且只比众包工人稍微贵一点。

管理团队方法是扩展培训数据操作的有效方法。你的训练数据太重要了,无法向匿名人群公布。当你需要人参与时,重要的是要知道他们可以完成高质量的工作。

数据标签合作伙伴关于质量的问题

以下是你可以问数据标签提供商的问题,以评估他们提供你想要的高质量培训数据的能力:

  1. 你们有专门的成功经理和项目经理吗?我们的团队将如何与您的数据标签团队沟通?
  2. 您如何筛选和选择您的员工队伍?随着时间的推移,我们会使用相同的数据标签吗?如果员工发生变化,谁来培训新的团队成员?描述当团队成员在数据标签团队内外转换时,您如何转移上下文和领域专业知识。
  3. 你的数据标签过程灵活吗?您将如何管理我们团队中影响数据特性的更改或迭代?

  4. 你们是如何管理质量保证的?你如何与我们的团队分享质量指标?如果没有达到质量标准会发生什么?我的团队需要在多大程度上参与质量控制?

质量数据=更好的结果:
云工厂优势

我们理解人们在机器学习模型的迭代开发中扮演的重要角色。我们努力工作,所以你不必这么做。我们的人员、流程、工具和团队模型协同工作如果你有时间,你可以自己完成高质量的工作。

我们筛选员工的性格和技能,并对他们的职业和个人发展进行投资。我们的团队得到了积极的支持和管理,允许问责、监督和最大效率——所有这些都是为您的业务规则和目标服务的。

我们是工具无关的,所以我们可以与可用的工具分享我们的经验,为您提供访问我们的最佳合作伙伴,或使用自己开发和维护的工具。无论您今天如何完成工作,我们都可以提高培训数据的数量和质量。

我们的专业知识帮助不同行业的公司克服其培训数据挑战。

你准备好为你的机器学习模型获取高质量的训练数据了吗?看看我们能为你做些什么。

贡献者

贾里德·p·兰德(首席数据科学家)和迈克尔Beigelmacher(数据工程师)在2020年2月对该指南进行了审查并提供了评论。Lander Analytics是一家为企业提供全方位服务的咨询公司利用数据科学解决现实世界的挑战

跟销售

无论您对培训数据有什么疑问,或者想了解CloudFactory如何帮助您的团队减轻负担,我们都很乐意提供帮助。

常见问题

训练数据是你用来训练算法或机器学习模型来预测你设计的模型要预测的结果的数据。如果您使用的是监督学习或其他混合方法,您的数据将被数据标记或注释丰富。测试数据是用来衡量你用来训练机器的算法的性能,比如准确性或效率。测试数据将帮助您了解您的模型在训练的基础上预测新答案的能力。训练和测试数据对改进和验证机器学习模型都很重要。

数据标记需要人员、流程和技术的战略性组合。它需要一种人在回路的方法,即人们使用高级软件工具来标记数据中的特征,从而创建一个可用于训练机器学习模型的数据集。有不同的解决方法标记的训练数据.你可以雇佣内部员工,使用众包劳动力,或者雇佣一个管理数据标签团队。总的来说,被管理的团队提供高质量的服务,而众包可以快速接触到匿名的员工。

训练数据是用于训练机器学习算法或模型的数据,以准确预测您希望模型预测的特定结果或答案。在监督学习中,训练数据需要人在回路中选择并标记用于训练机器的数据中的特征。无监督学习使用未标记的数据来发现模式,例如数据点的推断或聚类。半监督学习包括监督学习和非监督学习的结合。

人工智能训练数据用于训练、测试和验证使用机器学习和深度学习的模型。在监督学习中,训练数据被丰富(标记、标记或注释),以调用数据中的特征,用来教机器如何识别结果或答案,您的模型被设计来检测。无监督学习使用未标记的数据。

没有简单的答案,但是更多的训练数据通常更好。训练数据的质量、数量和多样性将决定机器学习模型的准确性和性能。你拥有的数据越多,反映真实世界条件的数据就越多样化,你的机器学习模型就会表现得越好。训练数据中标签的准确性也很重要,可能会影响模型的性能。

最好的人工智能培训数据公司可以提供或丰富您培训、测试和验证机器学习模型所需的高质量数据。培训数据标签服务应能够:

  1. 提供高质量的数据丰富,
  2. 适应不断变化的用例和复杂的任务,188金宝搏亚洲官网
  3. 与您的数据运营团队直接沟通,以简化数据丰富的迭代改进,
  4. 使用适当的安全措施保护您的数据,以及
  5. 提供一种定价模型,使您能够在演进过程中灵活地更改任务的规模和复杂性。

许多企业公司、政府机构和学术机构提供开放数据集,包括谷歌,Kaggle,Data.gov. 他们使用自己的资源来收集和维护这些数据集,其中一些数据集被标记为人工智能训练数据,用于监督或半监督学习。当然,您可以使用自己的数据并将其标记为AI使用。您还可以聘请数据标签提供商、众包团队或内部员工来丰富您的数据。

如果您正在使用监督或半监督学习,您可以使用自己的数据并自己标记它,或聘请数据标记提供商为您标记它。您还可以购买训练数据,这些数据准确地标记为您已经决定的与您正在开发的机器学习模型相关的数据特征。一些企业、政府机构和学术机构提供了可用于机器学习的开放数据集。然而,并不是所有这些数据集都可以用于机器学习。

神经网络是一组算法,设计用于使用未标记数据识别模式。利用神经网络建立深度学习模型。您可以使用工具准备培训数据,例如凯拉斯,这是一个用Python编写的用户友好的神经网络库。在您的数据准备好建模之前,您使用的数据集必须是干净的,或者预处理必须是完整的。例如,如果您的数据缺少值,您可能需要对数据进行预处理,以确保深度学习模型产生准确的结果。

在机器学习中,你不需要训练数据。而是使用训练数据来训练、测试和验证机器学习模型。在有监督和半监督学习中,训练数据得到了丰富。也就是说,人们使用先进的软件工具对数据进行标记或注释,以找出特征,帮助机器预测结果,或你希望你的模型预测的答案。在无监督学习中,训练数据不会被标记。

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