Wat is die drie kernhulpbronne wat benodig word om 'n etiketteringstaak te skep deur die data-etiketteringsdiens te gebruik?
Om 'n etiketteringstaak te skep deur die Google Cloud AI-platform se Data-etiketteringsdiens te gebruik, is daar drie kernhulpbronne wat benodig word. Hierdie hulpbronne is noodsaaklik vir die effektiewe annotering en etikettering van data, wat 'n belangrike stap is in die opleiding van masjienleermodelle.
1. Datastel: Die eerste kernhulpbron is die datastel wat benoem moet word. 'n Datastel is 'n versameling data wat gebruik word om masjienleermodelle op te lei, te valideer en te toets. In die konteks van die Data-etiketteringsdiens bestaan die datastel uit die rou, ongemerkte data wat geannoteer moet word. Dit kan in die vorm van beelde, teks, oudio, video of enige ander tipe data wees wat etikettering vereis. Die datastel dien as die grondslag vir die etiketteringstaak en verskaf die insette vir die annoteerders.
Byvoorbeeld, as die taak is om beelde van diere te klassifiseer, sal die datastel 'n stel beelde sonder enige byskrifte bevat. Die datastel moet verteenwoordigend wees van die werklike scenario's wat die masjienleermodel sal teëkom.
2. Annotasiespesifikasie: Die tweede kernhulpbron is die annotasiespesifikasie, wat die spesifieke instruksies en riglyne vir die annoteerders definieer. 'n Aantekeningspesifikasie verskaf gedetailleerde inligting oor hoe om die data te benoem, watter etikette om te gebruik, en enige spesifieke vereistes of beperkings. Dit verseker konsekwentheid en akkuraatheid in die etikettering proses.
Die annotasie-spesifikasie kan verskillende soorte instruksies insluit, afhangende van die taak op hande. Byvoorbeeld, as die taak is om voorwerpe in beelde te benoem, kan die annotasie-spesifikasie instruksies insluit oor hoe om grensblokke om die voorwerpe te teken, die klasetikette te spesifiseer en gevalle te hanteer waar voorwerpe gedeeltelik sigbaar of gesluit is.
Die annotasie-spesifikasie speel 'n belangrike rol om te verseker dat die benoemde data van hoë gehalte is en aan die vereistes van die masjienleermodel voldoen. Dit help om dubbelsinnigheid en subjektiwiteit in die etiketteringproses te verminder.
3. Werksmag: Die derde kernhulpbron is die arbeidsmag, wat bestaan uit menslike annoteerders wat die werklike etiketteringstaak verrig. Annoteerders speel 'n belangrike rol in die akkurate etikettering van die data gebaseer op die verskafde aantekeningspesifikasie. Hulle volg die instruksies en riglyne om die datastel volgens die gespesifiseerde vereistes te annoteer.
Die arbeidsmag kan saamgestel word uit interne annoteerders of eksterne annoteerders wat deur crowdsourcing-platforms gehuur word. Dit is belangrik om die annoteerders op te lei oor die aantekeningspesifikasie om konsekwentheid en kwaliteit in die benoemde data te verseker. Gereelde terugvoer en kommunikasie met die annoteerders help om enige vrae of kwessies wat tydens die etiketteringproses mag ontstaan, aan te spreek.
Die drie kernhulpbronne wat nodig is om 'n etiketteringstaak te skep deur die Google Cloud AI-platform se Data-etiketteringsdiens te gebruik, is die datastel, annotasiespesifikasie en arbeidsmag. Die datastel verskaf die rou data wat geëtiketteer moet word, die aantekeningspesifikasie definieer die etikettering-instruksies en -riglyne, en die arbeidsmag voer die werklike etiketteringstaak uit. Hierdie hulpbronne werk saam om data van hoë gehalte te produseer wat noodsaaklik is vir die opleiding van masjienleermodelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Wolk AI Data-etiketteringsdiens:
- Wat is die aanbevole benadering om data-etiketteringstake te verhoog om die beste resultate en doeltreffende gebruik van hulpbronne te verseker?
- Watter sekuriteitsmaatreëls is in plek om die data tydens die etiketteringproses in die data-etiketteringsdiens te beskerm?
- Hoe verseker die data-etiketteringsdiens hoë etiketteringkwaliteit wanneer verskeie etiketeerders betrokke is?
- Wat is die verskillende tipes etiketteringstake wat deur die dataetiketteringsdiens vir beeld-, video- en teksdata ondersteun word?