Что нужно знать про разметку данных для машинного обучения или спид ран по data labeling

В данной статье описана вся необходимая информация для того, чтоб понять, что из себя представляет разметка данных. Все, что нужно, чтоб начать свой путь в данном направлении

Использование алгоритмов машинного обучения все более востребовано для решения научных и бизнес-проблем. На современном рынке информационных технологий существует широкий спектр задач, которые могут быть решены с помощью искусственного интеллекта. Они включают контроль качества на производстве, обеспечение безопасности на объектах, отслеживание усталости и внимательности сотрудников, а также сбор и анализ больших объемов статистических данных для обнаружения ошибок в работе технических систем и предотвращения инцидентов. Для этих задач машинное обучение предлагает разнообразные методы, включая использование сверточных нейронных сетей, особенно в случаях, когда требуется решение задач компьютерного зрения.

Создание и обучение нейронных сетей представляют собой сложный процесс, требующий участия большой команды специалистов различных областей. Он включает в себя работу девопс-инженеров для настройки серверов и окружения, дата-инженеров (специалист по разметке изображений и не только), отвечающих за подготовку датасетов для обучения, и дата-саентистов, которые используют эти данные для создания магии. Качественно подобранные и обработанные входные данные являются основой для эффективной работы любой нейронной сети.

В контексте машинного обучения, разметка данных, также известная как аннотация данных или их маркировка, относится к процессу присвоения конкретных атрибутов или меток образцам данных. Этот процесс обычно выполняется человеком и включает добавление метаданных или аннотаций к исходным данным с целью предоставления контекста и значения для алгоритмов машинного обучения.

Сама по себе разметка является предварительной обработкой, к примеру, изображений, делающей информацию доступной для понимания нейросетью. В процессе разметки к исходному изображению или видеофайлу прикрепляются метаданные – определенные теги, которые несут в себе информацию о конкретных свойствах того или иного объекта. Сложность данного процесса заключается в том, что для создания качественного набора исходных данных (датасета), необходимо разметить тысячи изображений по заданной тематике, чтобы расширить визуальную вариативность и избежать проблем со «слепотой» нейросети в ходе работы в реальных условиях.

Виды данных для разметки:

В зависимости от того, что будет делать модель, нужно подготовить различные размеченные данные. Если модель будет фиксировать автомобиль в кадре, то, соответственно, нужно преподнести ей изображения, где будет выделена машина.

Для каких задач нужно размечать данные?

Для задач компьютерного зрения обычно используется следующие методы:

Разметка может быть выполнена как людьми, так и с помощью специальных алгоритмов.

Разметка данных — важный этап. С моделями действует правило: если на вход мусор, то и на выход тоже получишь мусор. Часто бывает такое, что объем данных для разметки превышает цифры в 100000 изображений, которые необходимо разметить в короткий срок, но просто везде навешать лейблы и все выделить прямоугольниками не так просто, потому что требуется точность. Разметка — это увлекательный процесс, но требующий дотошности и внимательности.

Правильная разметка данных является ключевым фактором для обучения точных моделей машинного обучения, а также для создания более эффективных систем и продуктов, основанных на данных.

Также важно собирать и размечать данные антипримеров для модели, где есть что-то похожее, но не то что мы ищем.

В настоящее время существует большое количество открытых датасетов — изображений с выделенными на них объектами в виде дополнительного файла с аннотацией, которые содержат в себе, как правило метку (название) класса и координаты, которые занимает контур объекта на данном изображении. Для обучения сверточных нейронных сетей размеченные данные подаются в нужном формате для конкретно решаемой задачи по-разному. Данные метки позволяют алгоритмам запоминать очертания объектов, цвета, формы и в дальнейшем находить их на новых снимках, которые будут передаваться системе с объектов эксплуатации.

С тем что такое разметка данных — разобрались. Но где это делать? Мы это делаем с помощью инструмента CVAT. CVAT — это инструмент с открытым исходным кодом для разметки цифровых изображений и видео. Основной его задачей является предоставление пользователю удобных и эффективных средств разметки наборов данных.

Почему именно он?

А также главная изюминка — возможность интеграции моделей для авторазметки. В том числе и нашумевшую модель SAM, что не может не радовать. SAM — это Segment Anything Model — это революционная система искусственного интеллекта (ИИ). Этот инструмент позволяет сегментировать любой объект на любом изображении, что значительно упрощает разметку и работу с изображениями. Об этом можно почитать тут.

Перепробовав различные инструменты, мы пришли к тому, что CVAT наиболее удобен для нас. И главный совет от руководителя отдела разметки:

Прочитать о том, как мы использовали одну нейронную модель для разметки данных другой нейронной модели, можно тут.