Označování dat

Důležitost označování dat v strojovém učení

Na poli strojové učení je označování dat zásadní proces, který pomáhá trénovat modely používané k automatizaci a vytváření přesných předpovědí. Jak se stále více společností uchyluje k řešení problémů pomocí umělé inteligence, potřeba kvalitně označených dat rychle roste

Proces označování dat

Označování dat je postup při kterém se každému datu přiřazuje jedna či více označení a anotací. Toto může být například přiřazení sentimentu k danému textu, k větě "Pizza je super" se tedy přidá značka `pozitvní` a naopak k větě `Kouření je zdraví škodlivé` by se přiradilo označení `negativní`. Tento proces může být velice časově a finančně náročný úkon, ale je nezbytný k vytváření přesných modelů.

Přístupy k označování dat

Existují více různých přístupů k označování dat, ruční označování, automatické označování a kombinace obojího. K ručnímu označování je zapotřebí lidských anotátorů, kteří pečlivě prohlížejí každý příklad a přiřazují označení. Tento přístup je nejčastěji nejvíce přesný, jelikož lidé si dokáží všimnou malých rozdílů, které algoritmy mohou přehlédnout. K zlepšení a zrychlení ručního označování se často používají různé grafiké rozhraní, buďto třetích stran, nebo namíru vyvinuté.

Automatické označování

Automatické označování, používá algoritmů, často hotových modelů strojové učení, které přiřazují označení nebo jeho část na základě předepsaných či předučených pravidel. Tento postup býva rychlejší, ale bez lidké kontroly méně přesný, hlavně u úkolů kde jsou data velice různorodá.

Kombinované označování

Kombinované označováním může často dosáhnou toho nejlepšího z obou světů, kde lidští anotátoři poskytují poslední kontrolu o úpravu označení vytvořeného automatickými systémy.

Zajištění kvality označených dat

V každém z těchto postupů je potřeba pečlivé plánování a provedení k zajištění vysoce kvalitních a přesných výsledků. Toto zahrnuje výběr správné metody označování pro daný úkol ke kterému se data budou používat, definování jasných zásad a standartů a vyškolení anotátorů k zajištění konzistence a přesnosti všech označených dat.

Etické otázky při označování dat

Mimo tyto technické aspekty označování dat, je také třeba zvážit etiké otázky. Data mohou mít v sobě citlivé informace k identifikování osob, nebo třeba úrážlivý, rasistický nebo jinak nebezpečný obsah. Proto je nutné aby společnosti měli robustní ochranu dat a soukromí pro své zákazníky tak i pro vlastní obchodní zájmy.