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Comment rationaliser l’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique : outils et approches pratiques que vous devez connaître
Il s’agit d’un guide concis pour vous aider à résoudre le problème de la douleur liée à l’étiquetage des données. Il présente plusieurs outils et approches pratiques que vous devez connaître pour rationaliser votre processus.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont actuellement utilisés dans presque tous les secteurs. 48% des entreprises autilisent déjà l’apprentissage automatique et l’analyse de données dans une certaine mesure, alors que 65% prévoient to adopter pour améliorer la prise de décision. Il offre de nombreux avantages, notamment en permettant aux machines d’apprendre des données passées et de prendre des décisions. Pour ce faire, il analyse de gros volumes de données, des extractions de données et des interprétations. C’est pourquoi l’étiquetage des données joue un rôle crucial dans l’apprentissage automatique.
L’étiquetage des données est un élément crucial et central du flux de travail de prétraitement des données pour l’apprentissage automatique. Il structure les données pour les rendre utiles et significatives. Ces données étiquetées sont ensuite utilisées pour former systèmes d’apprentissage automatique pour découvrir le « sens » dans des données fraîches et pertinentes.
Et pour vous aider à mieux le comprendre, nous avons élaboré ce guide définitif. Il couvre l’importance de l’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique et les outils et approches que vous devez connaître.
Qu’est-ce que l’étiquetage des données ?
L’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique consiste à ajouter des propriétés cibles aux données d’apprentissage et à les étiqueter. En d’autres termes, l’étiquetage des données est le processus d’ajout d’étiquettes aux données brutes telles que les textes, les images, les vidéos et l’audio. Cela est fait pour qu’un modèle d’apprentissage automatique comprenne quelles prédictions sont attendues de lui.
Lorsque les données sont « étiquetées » dans ML, cela signifie que la cible (la prédiction que vous souhaitez que votre modèle d’apprentissage automatique fasse) a été mise en surbrillance ou annotée dans les données. L’étiquetage des données est un terme général qui fait référence à une variété de tâches, notamment l’annotation, la classification, l’étiquetage des données, la modération, le traitement et la transcription.
Dans le contexte des institutions bancaires et financières, par exemple, l’étiquetage des données permet de générer des informations exploitables à l’aide d’énormes bases de données que les banques collectent. Cela les aide également à identifier les informations pertinentes et à évaluer le risque associé à la négociation avec une entité particulière.
Pourquoi l’étiquetage des données est-il important ?
Afin de trier les données et de créer un modèle de formation approprié, le ML et l’apprentissage en profondeur nécessitent un étiquetage des données. La qualité de l’algorithme et le modèle de formation sont les seuls facteurs qui affectent les systèmes d’IA. Cela implique que le calibre et le volume des données fournies déterminent la base d’un système d’IA efficace. Cela aide un modèle d’IA à apprendre et à atteindre ses objectifs de manière efficace et transparente. L’étiquetage des données est également important car il aide les algorithmes d’IA et de ML à comprendre avec précision les environnements et les situations qui existent dans le monde réel.
Approches d’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique
L’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique est une entreprise difficile, mais c’est l’une des étapes les plus importantes de l’apprentissage supervisé. Le traitement des données nécessite le mappage des propriétés d’objectif à partir des données historiques par un humain avant qu’un algorithme ML puisse les localiser. À cette fin, les étiqueteurs de données doivent être méticuleux, car même la plus petite inexactitude a la capacité de dégrader la qualité des ensembles de données, ce qui aura alors un impact sur les performances globales du modèle ML.
Il existe de nombreuses approches que les étiqueteurs de données peuvent adopter pour réaliser l’étiquetage des données. La capacité d’une entreprise à consacrer le temps et les dépenses nécessaires à un projet dépend de la complexité du problème et des données de formation, de la taille de l’équipe de science des données et du choix de l’approche.
Voici quelques-unes des meilleures approches que les étiqueteurs de données peuvent utiliser pour annoter les données de leurs modèles prédictifs :
Étiquetage interne
Si votre organisation dispose de suffisamment de ressources, de personnel et de temps, l’étiquetage interne est la meilleure solution. Les data scientists et les ingénieurs de données employés par l’entreprise effectuent souvent un étiquetage des données en interne, ce qui garantit le meilleur niveau d’étiquetage possible. Pour des secteurs comme l’assurance ou la santé, une labellisation de qualité est essentielle et nécessite souvent des rencontres avec des spécialistes des métiers apparentés.
L’automatisation de l’étiquetage des données avec un apprentissage semi-supervisé augmente la productivité. Dans cette technique de formation, les données avec et sans étiquettes sont toutes deux utilisées. Pour les initiatives dans une gamme d’industries, y compris la finance, l’espace, la santé et l’énergie, l’évaluation des données par des experts est généralement nécessaire. Les équipes demandent conseil à des experts en la matière sur les principes fondamentaux de l’étiquetage. Parfois, les ensembles de données ne peuvent être étiquetés que par des scientifiques experts en données ou des ingénieurs de données de l’organisation.
Avantages :
Avec l’étiquetage interne, également appelé étiquetage interne, vous avez un contrôle total sur la procédure et pouvez fournir des résultats fiables. Lors de l’étiquetage des données, le respect du calendrier est essentiel, et pouvoir suivre à tout moment les progrès de l’équipe pour s’assurer qu’elle est sur la bonne voie est inestimable.
Désavantages:
Un inconvénient majeur de l’étiquetage interne est la lenteur avec laquelle il se déplace. Il est vrai que les choses excellentes prennent du temps, et cette situation en est un parfait exemple. Pour les ensembles de données de haute qualité, votre équipe aura besoin de temps pour classer soigneusement les données. Bien sûr, cela ne s’applique que si votre projet est trop volumineux pour que votre équipe puisse le terminer rapidement.
Crowdsourcing
Le crowdsourcing fait référence à la méthode de collecte de données annotées à l’aide d’un nombre important d’entrepreneurs indépendants enregistrés sur une plateforme de crowdsourcing. Ce faisant, les plateformes de crowdsourcing éliminent le besoin et l’exigence d’embaucher de nouveaux talents. Par conséquent, les systèmes avec des dizaines de milliers d’annotateurs de données enregistrés sont fréquemment utilisés pour externaliser le travail d’annotation d’un ensemble de données de base.
Avantages :
Le crowdsourcing est utile pour les étiqueteurs de données qui ont de grandes tâches à accomplir mais un temps très limité. Cette approche vous aide à obtenir rapidement les résultats souhaités et permet d’économiser du temps et de l’argent car elle est équipée d’outils de marquage de données puissants.
Désavantages:
Le crowdsourcing n’est pas exempt de la livraison de données labellisées de qualité incohérente. Pour accomplir autant de tâches que possible sur une plate-forme où la rémunération des travailleurs est basée sur le nombre d’activités qu’ils effectuent chaque jour, les travailleurs sont enclins à ne pas tenir compte des recommandations de tâches.
Externalisation à Particulier
L’externalisation est un juste milieu entre l’étiquetage des données en interne et le crowdsourcing dans lequel le travail d’annotation des données est délégué à une entreprise ou à une personne. La possibilité d’évaluer les connaissances d’une personne dans un domaine donné avant la remise du travail est l’un des avantages de l’externalisation aux individus. Pour les initiatives qui ne disposent pas de beaucoup de fonds mais qui ont besoin d’une annotation de données de haute qualité, cette stratégie de création d’ensembles de données d’annotation est idéale.
Avantages :
Avec cette approche, vous avez la possibilité de parler avec les pigistes et d’en savoir plus sur leurs domaines de spécialisation, vous donnant les connaissances dont vous avez besoin pour prendre une décision d’embauche éclairée.
Désavantages:
Pour que les pigistes comprennent parfaitement les tâches qui leur sont confiées, vous devrez peut-être concevoir votre interface de tâche ou votre modèle et prendre le temps de proposer des instructions détaillées et précises.
Sous-traitance aux entreprises
Vous pouvez entrer en contact avec des organisations d’externalisation spécialisées dans la préparation des données de formation plutôt que d’utiliser des travailleurs temporaires ou une foule. Il existe des entreprises d’externalisation facilement disponibles et facilement accessibles qui se concentrent sur l’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique. Ces entreprises vous offrent des données de formation de qualité puisqu’elles sont bien équipées et utilisent un personnel hautement qualifié.
Ces groupes se présentent comme des alternatives aux sites Web de crowdsourcing. Les entreprises soulignent que des données de formation de haute qualité seront fournies par leur main-d’œuvre qualifiée. L’équipe travaillant pour le client peut alors se concentrer sur des tâches plus difficiles. Par conséquent, travailler en collaboration avec des entreprises de sous-traitance, c’est comme avoir une équipe externe pendant un certain temps.
Avantages :
Les entreprises et organisations d’externalisation garantissent à leurs employés la possibilité de produire des solutions de haute qualité.
Désavantages:
As useful as this approach is, it sometimes can get expensive to adopt. La plupart des entreprises n’incluent pas de ventilation du coût par projet, ce qui peut s’avérer coûteux pour vous.
Étiquetage synthétique
Cette méthode consiste à produire des données qui, en termes de paramètres clés choisis par un utilisateur, ressemblent étroitement à des données réelles. Dans l’étiquetage des données synthétiques, les données synthétiques sont produites avec un modèle génératif formé et testé sur un ensemble de données initial. Il est possible d’utiliser un étiquetage synthétique tout en développant des modèles ML pour des applications nécessitant la reconnaissance d’objets. Par exemple, de vastes ensembles de données de formation et des étiqueteurs qualifiés sont nécessaires pour les travaux difficiles. De plus, produire un jeu de données étiqueté est le choix idéal car une telle quantité de travail a souvent un délai d’exécution rapide.
Il existe trois types de modèles génératifs utilisés par l’étiquetage synthétique. Ils sont les suivants :
- Réseaux antagonistes génératifs : Un cadre de jeu à somme nulle est utilisé par les modèles GAN pour combiner des réseaux générateurs et discriminants. Dans ce dernier, un réseau génératif génère des échantillons de données. En revanche, un réseau discriminant (formé sur des données réelles) tente de déterminer si elles sont authentiques (proviennent de la vraie distribution des données) ou produites (proviennent de la distribution du modèle). Le jeu continue jusqu’à ce qu’un modèle génératif reçoive suffisamment d’entrées pour pouvoir créer des images identiques aux images authentiques.
- Modèles autorégressifs : Une combinaison linéaire des valeurs antérieures des variables est utilisée par les modèles AR pour produire de nouvelles variables. Lors de la génération d’images, les AR construisent chaque pixel individuellement en fonction des pixels au-dessus et à gauche de celui-ci.
- Auto-encodeurs variationnels : En encodant et en décodant les entrées, les auto-encodeurs variationnels (VAE) génèrent de nouveaux échantillons de données. Un auto-encodeur variationnel offre une manière probabiliste de décrire une observation dans l’espace latent. Par conséquent, plutôt que de créer un codeur qui produit une seule valeur pour représenter chaque caractéristique d’état latent.
Avantages :
Du temps et de l’argent sont économisés grâce à l’étiquetage synthétique puisque les données peuvent être facilement créées, ajustées et mises à jour pour certaines activités, ainsi que pour améliorer le modèle. De plus, les données non sensibles peuvent être utilisées par les étiqueteurs de données sans avoir besoin de demander une autorisation.
Désavantages:
Un calcul haute performance est nécessaire pour cette approche. Une bande passante de calcul élevée est nécessaire pour le rendu et la formation supplémentaire du modèle qui entre dans l’étiquetage synthétique. Deuxièmement, la similarité des données historiques et synthétiques n’est pas toujours garantie. Par conséquent, les modèles ML développés à l’aide de cette méthode doivent être à nouveau entraînés à l’aide de données réelles.
Comment l’analyse de données est-elle utilisée en entreprise ?
L’analyse de données est un aspect de plus en plus important des affaires, et c’est aussi l’un des plus mal compris. J’espère que ce blog pourra fournir des informations utiles sur la manière dont l’analyse de données est utilisée dans les entreprises.
Programmation de données
L’étiquetage humain est entièrement éliminé par la programmation des données. Cette méthode étiquette les données avec des fonctions d’étiquetage. Aux fins de la formation de modèles génératifs, un ensemble de données créé à l’aide d’une méthodologie de programmation de données peut être utilisé.
La programmation des données implique l’écriture de fonctions d’étiquetage et de scripts qui étiquettent les données à l’aide de programmes. Les utilisateurs reconnaissent que les étiquettes générées peuvent ne pas être aussi précises que celles produites par étiquetage manuel. Cependant, une supervision inadéquate des modèles finaux de bonne qualité peut être effectuée à l’aide d’un jeu de données bruité produit par l’outil.
Avantages :
Un moteur d’analyse de données peut étiqueter automatiquement les données sans nécessiter de main-d’œuvre humaine.
Désavantages:
La qualité de l’ensemble de données et l’efficacité globale du modèle ML sont ensuite compromises par la propension de cette approche à produire moins d’étiquettes de données précises.
Avantages et inconvénients des approches d’étiquetage des données
L’étiquetage des données est l’une des étapes les plus importantes du processus de science des données. C’est aussi l’une des plus fastidieuses et chronophages. Voici les avantages et les inconvénients des approches d’étiquetage des données :
| Approcher | La description | Avantages | Les inconvénients |
| Étiquetage interne/interne | Un expert au sein de l’équipe interne de science des données étiquette les données. |
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| Étiquetage synthétique | Une forme d’étiquetage des données générée à partir de données réelles basées sur les normes et les modèles du monde réel |
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| Crowdsourcing | Utilisez une plateforme de crowdsourcing avec une main-d’œuvre à la demande au lieu d’une entreprise d’étiquetage de données |
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| Externalisation aux Particuliers | Sous-traitez le travail à des indépendants qualifiés et expérimentés |
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| Sous-traitance aux entreprises | Sous-traitez l’étiquetage à des sociétés d’externalisation facilement disponibles et spécialisées dans l’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique |
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| Programmation de données | Étiquetage des données en créant des scripts et des programmes pour éviter le travail manuel |
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Outils d’étiquetage des données
La génération de données étiquetées de haute qualité nécessite du temps, des efforts et des investissements. Vous aurez besoin d’outils d’étiquetage de données si vous créez un modèle d’apprentissage automatique pour assembler efficacement des ensembles de données et garantir une création de données de haute qualité. Les outils d’étiquetage des données sont faciles à utiliser, nécessitent peu d’interaction humaine et augmentent la productivité tout en maintenant un haut niveau de qualité.
Il existe plusieurs solutions d’étiquetage prédéfinies pour une utilisation sur ordinateur et sur navigateur. Vous pouvez sélectionner celui qui vous convient le mieux et renoncer au développement de logiciels coûteux et chronophages si les fonctionnalités qu’ils offrent répondent à vos attentes.
Étiquetage des images et des vidéos
Le processus de reconnaissance et de dénomination d’éléments particuliers à l’intérieur d’une image est appelé étiquetage d’image. Certains des meilleurs outils d’étiquetage d’images et de vidéos sont les suivants :
Annotatoire
Annotorious est une bibliothèque d’annotations d’images JavaScript qui ajoute des commentaires, des notes et des balises uniques à une zone particulière d’une image. L’outil sous licence MIT permet d’ajouter des commentaires et des dessins aux fichiers image du site Web. Il le fait avec seulement deux lignes de nouveau code. Les utilisateurs peuvent également explorer les autres fonctionnalités de l’outil et effectuer diverses activités d’annotation.
Annotorious est flexible, extensible et interopérable. For seamless web annotation, the tool is based on the W3C standards. Il vous permet de créer vos propres plugins et extensions d’éditeur et d’écrire des formateurs pour appliquer des styles d’annotation basés sur des règles. Il s’intègre n’importe où et fonctionne dans le navigateur sans dépendances côté serveur. Avec une API JavaScript riche et abondante, vous pouvez également créer des applications d’annotation personnalisées. C’est gratuit à utiliser.
LabelMe
LabelMe a été créé par le MIT en utilisant un format open-source, et c’est l’un des outils d’étiquetage d’images les plus connus sur le marché. La méthode polygonale d’étiquetage est sa meilleure méthode. La fonctionnalité de l’outil est représentée par les galeries Labels et Detectors. Le premier est utilisé pour la collecte, le marquage et le stockage d’images. Ce dernier permet l’apprentissage de détecteurs d’objets en temps réel.
Les créateurs de LabelMe avaient l’intention de répondre aux besoins des clients mobiles et ont développé l’application correspondante. Il est accessible sur l’App Store.
La paresse
Sloth est un outil gratuit et polyvalent qui permet d’annoter des fichiers vidéo et image à utiliser dans la recherche en vision par ordinateur. Un cas d’utilisation fréquent de Sloth est la reconnaissance faciale. Vous pouvez utiliser Sloth pour concevoir un logiciel capable de suivre et d’identifier précisément une personne à partir de caméras de surveillance ou de déterminer si elle a déjà figuré dans des enregistrements.
VoTT
Visual Object Tagging Tools est un autre puissant outil d’annotation d’images. VoTT est développé par Microsoft et a une conception interactive et conviviale qui permet aux utilisateurs d’apprendre plus facilement les nombreuses opérations et fonctionnalités de l’outil. L’outil permet aux utilisateurs de créer facilement un projet sans se plonger dans les détails de la documentation. Les méthodes d’apprentissage en profondeur sont utilisées pour reconnaître rapidement et avec précision les objets dans VoTT, qui est implémenté dans le langage React propre. La VoTT est accessible à la fois en tant qu’application électronique et en tant qu’application Web.
LabelIMG
LabelIMG est une application d’étiquetage d’images open source et gratuite qui est extrêmement simple à installer dans les systèmes d’exploitation Windows car elle inclut déjà des binaires intégrés. L’avantage de cet outil d’être hors ligne facilite et accélère l’étiquetage des photographies et la récupération des images stockées. En dehors de cela, c’est un outil assez basique sans aucune fonctionnalité sophistiquée. De plus, il n’accepte que les boîtes englobantes ; aucune autre technique d’étiquetage n’est prise en charge.
Outre ces 5 outils, vous pouvez également explorer RectLabel, ImageTagger, SentiSight, VGG Image Annotator, Supervise.ly, BeaverDam, LabelBox, ImgLab et ViPER-GT pour l’étiquetage d’images et de vidéos.
Étiquetage de texte
Dans l’apprentissage automatique, l’étiquetage de texte est le processus d’identification des fichiers texte et d’ajout d’une ou plusieurs étiquettes significatives et informatives afin que le modèle d’apprentissage automatique puisse en tirer des leçons. Some of the best text labeling tools are:Certains des meilleurs outils d’étiquetage de texte sont :
Tagtog
Tagtog, un outil d’étiquetage de texte d’origine polonaise, est largement utilisé pour étiqueter manuellement ou automatiquement les données. En plus de la technologie TagTog, l’entreprise dispose également d’un réseau d’employés compétents d’autres industries qui peuvent annoter une littérature particulière. TagTog offre le choix d’annoter manuellement du texte, d’embaucher des professionnels pour étiqueter leurs données ou d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique.
LightTag
LightTag est un outil idéal pour l’étiquetage des textes. Il est conçu sur la base de l’application d’annotation de texte. Il permet aux utilisateurs de contrôler la qualité des données et de s’assurer que les annotateurs fonctionnent au mieux.
Bella
Bella est un autre outil gratuit qui fonctionne extrêmement bien. Il est destiné à accélérer et à rationaliser l’étiquetage des données textuelles. Normalement, avant de former un modèle, les experts doivent transformer un ensemble de données qui a été étiqueté dans un fichier CSV ou des feuilles de calcul Google au format approprié. Bella est une merveilleuse alternative aux feuilles de calcul et aux fichiers CSV en raison de ses capacités et de son interface conviviale. Les composants clés de Bella sont une interface utilisateur graphique (GUI) et une base de données pour la gestion des données étiquetées.
Dataturks
Dataturks est un autre outil largement utilisé pour la préparation des données de formation. Les équipes de données peuvent utiliser ses solutions pour effectuer des tâches telles que la catégorisation de texte, la modération, le balisage des parties du discours, le balisage d’identification d’entité nommée et le résumé.
Stanford CorePNL
CoreNLP est un excellent outil pour étiqueter les données textuelles. Les utilisateurs peuvent générer des annotations linguistiques pour le texte à l’aide de CoreNLP, telles que des bordures de jetons et de phrases, des valeurs numériques et temporelles, des parties du discours, des attributions de citations, des entités nommées, des analyses de dépendance et de circonscription, des sentiments, des coréférences et des relations. L’arabe, le français, l’allemand, le hongrois, le chinois, l’anglais, l’italien et l’espagnol sont les huit langues actuellement prises en charge par CoreNLP.
Étiquetage audio
Il y a des mots et des phrases dans un discours dans un fichier audio qui sont destinés aux auditeurs. L’étiquetage audio rend ces phrases dans les fichiers audio reconnaissables par les machines. Certains des meilleurs outils d’étiquetage audio sont :
Superannoter
SuperAnnotate est une plateforme d’annotation de données pour les données audio. Il promet d’accélérer les activités d’annotation d’au moins trois fois. Ses capacités sophistiquées, telles que les prédictions automatisées, l’apprentissage par transfert et la gestion des données et de la qualité, en font l’un des meilleurs outils d’étiquetage de données audio.
Praat
Praat est un outil gratuit célèbre et largement utilisé pour annoter des données audio. Il vous permet d’enregistrer certains événements qui se produisent dans le flux audio et d’annoter ces moments avec des étiquettes de texte dans un petit fichier TextGrid compact. Comme les annotations de texte sont connectées au fichier audio, cet outil permet de travailler simultanément avec des fichiers audio et texte.
Speechalyzer
Speechalyzer est un outil dont le nom parle de lui-même. De grands ensembles de données vocales peuvent être traités manuellement à l’aide de l’outil. Les développeurs soulignent qu’ils ont étiqueté des milliers d’enregistrements audio assez instantanément pour illustrer la grande vitesse du logiciel.
Final Takeaways
Les scientifiques des données reconnaissent que des données de haute qualité sont tout ce qui compte. C’est pourquoi chaque innovateur et data scientist adopte avec ténacité des modèles ML sophistiqués. Bien qu’il existe de nombreux outils d’étiquetage de données sur Internet, choisir le meilleur est un défi difficile. Les équipes travaillant sur des projets de science des données doivent déterminer quel outil, en termes de coût global et de capacité, est le plus approprié pour un projet donné.
Les étiqueteurs de données ont découvert de nouvelles approches pour automatiser partiellement la procédure d’étiquetage et remplacer ou améliorer les méthodes d’étiquetage humaines. Cela dit, le développement de procédures d’étiquetage de données automatisées plus efficaces qui emploient moins d’humains tout en produisant des ensembles de données de formation de haute qualité pour les modèles ML sera crucial à l’avenir.
Nous espérons que cet article vous plaira et que vous apprendrez comment l’étiquetage des données fait partie intégrante de la science des données ! Réserver un appel découverte pour notre prestations d’ingénierie des données taujourd’hui et devancez la concurrence. Rendez-le simple et rendez-le rapide.
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