ML Advertising

Как аннотировать данные для обучения ML-моделей?

Для успешного обучения ML-модели необходим качественно аннотированный датасет. Рассмотрим три основных подхода к разметке данных, которые применяются на практике:

1. Ручная разметка
Здесь весь процесс выполняется вручную. Аннотатор размечает данные, а эксперты проверяют, насколько точно выделены сущности. При необходимости исправления вносятся вручную или возвращаются аннотаторам для доработки. Такой метод подходит для сложных задач, которые требуют высокой точности. Самые известные платформы для ручной разметки: Toloka, Amazon Mechanical Turk.

2. Активное обучение: разметка с обратной связью
Метод сочетает участие аннотаторов и ML-моделей. Сначала аннотатор вручную выделяет ключевые фрагменты в документах, отмечая нужные формулировки. Затем модель обучается на размеченном датасете и начинает предсказывать свой вариант разметки. ML-модель возвращает аннотатору примеры для доразметки, которые помогут улучшить качество прогноза разметки на следующих итерациях. Цикл корректировки повторяется до тех пор, пока модель не начнет правильно выделять данные в 90% случаев.

3. Авторазметка: минимизация участия аннотаторов
Метод использует обученную модель для автоматического аннотирования данных. На первом этапе создается небольшой, вручную размеченный датасет, который служит основой для обучения модели. Затем модель обучается с участием ML-инженеров. Далее модель применяется для автоматического аннотирования данных, а аннотатор и эксперт лишь оценивают итоговый результат, внося правки при необходимости. Такой подход снижает трудозатраты специалистов, но требует предварительной настройки модели.

Выбор метода аннотации зависит от объема данных, сложности задачи и доступных ресурсов.

Рассказали о способах аннотации специалисты из Embedika — коллеги разрабатывают решения на основе искусственного интеллекта и рассказывают у себя в канале о новостях в сфере ИИ, разработке LegalTech-решений и многом другом. Загляните)

toloka.ai

Tolokers

Elevate your ML with next-level expert data for SFT and RLHF. Access skilled experts in 20+ domains and 40+ languages with unlimited scalability, backed by an advanced technology platform.

www.tgoop.com/dsinsights/296

969 viewsDec 11, 2024 at 13:05

Как аннотировать данные для обучения ML-моделей?

Для успешного обучения ML-модели необходим качественно аннотированный датасет. Рассмотрим три основных подхода к разметке данных, которые применяются на практике:

1. Ручная разметка
Здесь весь процесс выполняется вручную. Аннотатор размечает данные, а эксперты проверяют, насколько точно выделены сущности. При необходимости исправления вносятся вручную или возвращаются аннотаторам для доработки. Такой метод подходит для сложных задач, которые требуют высокой точности. Самые известные платформы для ручной разметки: Toloka, Amazon Mechanical Turk.

2. Активное обучение: разметка с обратной связью
Метод сочетает участие аннотаторов и ML-моделей. Сначала аннотатор вручную выделяет ключевые фрагменты в документах, отмечая нужные формулировки. Затем модель обучается на размеченном датасете и начинает предсказывать свой вариант разметки. ML-модель возвращает аннотатору примеры для доразметки, которые помогут улучшить качество прогноза разметки на следующих итерациях. Цикл корректировки повторяется до тех пор, пока модель не начнет правильно выделять данные в 90% случаев.

3. Авторазметка: минимизация участия аннотаторов
Метод использует обученную модель для автоматического аннотирования данных. На первом этапе создается небольшой, вручную размеченный датасет, который служит основой для обучения модели. Затем модель обучается с участием ML-инженеров. Далее модель применяется для автоматического аннотирования данных, а аннотатор и эксперт лишь оценивают итоговый результат, внося правки при необходимости. Такой подход снижает трудозатраты специалистов, но требует предварительной настройки модели.

Выбор метода аннотации зависит от объема данных, сложности задачи и доступных ресурсов.

Рассказали о способах аннотации специалисты из Embedika — коллеги разрабатывают решения на основе искусственного интеллекта и рассказывают у себя в канале о новостях в сфере ИИ, разработке LegalTech-решений и многом другом. Загляните)

BY ML Advertising