Etichetarea datelor este unul dintre pilonii atunci când sunt dezvoltate proiecte de învățare a mașinilor. Este o astfel de activitate că există companii care sunt dedicate acestuia. Cu toate acestea, este întotdeauna posibil să se efectueze această sarcină fără a suporta cheltuielile excesive. Ce instrumente există pentru etichetarea datelor?
articole similare
- De ce este dificil să redați experimente de învățare a mașinilor?
- Ce este ingineria caracteristicilor?
- De ce se face inteligență artificială cu Python?
- șase rețele neuronale compuse pe care ar trebui să le cunoașteți (obligatoriu)
- ce ar trebui să știți pentru a dezvolta o soluție de învățare a mașinilor
Etichetarea datelor sunt una dintre activitățile care consumă cel mai mult timp în cadrul creării soluțiilor de învățare a mașinilor. Numărul mare de înregistrări necesare pentru a crea modele fiabile determină că, în multe cazuri, mai mult de jumătate din timpul de dezvoltare este dedicat etichetării datelor.
În ciuda timpului pe care îl consumați, etichetarea datelor nu este o sarcină complexă, Mai ales cu o gamă largă de instrumente disponibile. Mai jos vom examina unele dintre cele mai populare.
etichete
una dintre cele mai populare alternative pentru etichetarea imaginilor. Scrisă în principal în JavaScript, este implementat printr-un browser web, deși este necesar să se efectueze o instalare și să ruleze un server web. Acest efort suplimentar este recompensat cu acces la distanță și centralizarea datelor, care facilitează lucrările de colaborare.
divid id = „4A47159E18”>
etichetă
o altă alternativă foarte populară pentru etichetarea imaginilor. LabelIMG este o aplicație desktop dezvoltată în Python. Aceasta înseamnă că este necesar un proces de instalare. Acest lucru poate fi un inconvenient datorat librăriei (dependenței) de care aveți nevoie. Cu toate acestea, atunci când executați local are o performanță mai bună decât alte alternative care sunt desfășurate într-un browser. Open Source și are o dezvoltare activă.
DIV ID = „4A47159E18”>
Cvat este acronimul instrumentului de adnotare a computerului. Acest nume ne spune că este un instrument orientat spre scule și etichetare video. Utilizarea sa necesită un proces de instalare. Este scris în Python și JavaScript și rulează pe un server web cu o interfață care este afișată într-un browser. Manerează mai multe formate de adnotare, inclusiv unul pentru imagini și videoclipuri.
imgLab
Acesta este un instrument bazat pe web. Acesta este utilizat în principal pentru etichetarea imaginilor care sunt utilizate pentru a instrui detectoarele obiectelor, în special cu biblioteca Dlib. IMGLAB este o alternativă destul de intuitivă și ușor accesibilă (nu necesită instalare), deci se potrivește foarte bine pentru proiecte pe termen scurt și mediu. Fiind open source, este posibil să îl modificați pentru nevoile fiecărui utilizator.
DIV ID = „4A47159E18”>
Beverdam
Dacă etichetarea video este, Beaverdam este unul dintre cele mai populare instrumente. Fiind un software open source poate fi adaptat la etichetarea imaginilor și adăugați metadate pe etichete. Acesta este dezvoltat în Python și rulează sub un server Django. În plus, poate fi ușor integrat cu MTURK. Curba de învățare a acestui instrument este un pic cam lentă, dar odată ce funcționalitățile dvs. sunt înțelese, beneficiile sunt imbatabile.
divid id = „4A47159E18”>
scalabel
o altă mare alternativă open source. Scalabel este un instrument de etichetare care este implementat într-un browser web. Cum ar fi LEBELME necesită instalarea pe un server web (local sau la distanță). Acest instrument este perfect pentru etichetarea imaginilor pentru sarcini cum ar fi clasificarea, detectarea, segmentarea etc. Caracteristica cea mai remarcabilă este manipularea norii de puncte (nori de puncte 3D), unde etichetarea se va face cu cuburi în loc de cutii (cutii de legare).
divid id = „4A47159E18”>
Via
Numele dvs. complet este un adnotator de imagine VGG.La fel ca rețeaua neuronală a aceluiași nume, acest instrument este dezvoltat de membrii Universității din Oxford. Este un software destul de complet și servește pentru imagini, videoclipuri și sunete. Cel mai mare avantaj este că acesta rulează direct în browser, fără a fi nevoie de un server web. O problemă potențială este că încărcarea simultană a prea multor date poate scădea performanțele sale
Bonus: Amazon Mecanical Turk
Etichetarea datelor este un proces lung și obositor, dar fundamental atunci când creați soluții de învățare a mașinilor. Nu ar fi mai bine să delegeți acel lucru? Tocmai asta putem face cu Amazon Mecanical Turk (MTURK). Această piață este locul ideal pentru a găsi profesioniști specializați în etichetarea datelor. În plus, puteți găsi, de asemenea, persoane pentru alte activități, cum ar fi sondaje, moderare și multe altele.
Concluzie
Etichetarea datelor este o activitate care consumă o mulțime de timp. Cu toate acestea, este esențial pentru crearea modelelor de învățare de încredere a mașinilor. Datele de etichetare este corect, deci vedem că există mai multe opțiuni care facilitează această sarcină.
Fiecare instrument are caracteristici particulare și împărtășește asemănări cu ceilalți. Unul dintre cele mai mari avantaje ale alternativelor pe care le-am văzut în acest articol este că acestea sunt open source și utilizare gratuită. Alegerea uneia sau a unei alte opțiuni va depinde de nevoile fiecărui profesionist și de tipul de proiect.