آموزش Data Annotation در یادگیری ماشین

مفهوم Data Annotation یا حاشیه نویسی داده یا برچسب گذاری داده در یادگیری ماشین به فرآیندی اطلاق می شود که طی آن داده های خام مثل تصویر، متن، صدا یا ویدئو با یکسری اطلاعات کمکی توصیف می شوند تا برای آموزش مدل های هوش مصنوعی قابل استفاده شوند. به عبارت دیگر مدل های یادگیری ماشین برای یاد گرفتن نیاز به یکسری مثال های دقیق و قابل فهم دارند که این مثال ها از طریق داده هایی که به درستی حاشیه نویسی شده اند تولید می شوند.

4 اصل اساسی Data Annotation

اولین و شاید مهم‌ترین اصل در Data Annotation دقت است. هدف اصلی از حاشیه نویسی داده ها در یادگیری ماشین، ایجاد مجموعه ای استاندارد و دقیق برای آموزش مدل هاست. برای این منظور، باید دستورالعمل هایی واضح و بدون ابهام تهیه شود و برچسب ها یا تگ ها نیز باید به گونه‌ای تعریف شوند که قابل درک و استفاده آسان باشند. البته لازم به ذکر است که انتخاب افراد مناسب برای انجام کار برچسب گذاری نیز اهمیت زیادی دارد.

اصل دوم در Data Annotation ارتباط و تناسب داده هاست. مجموعه داده ها باید به گونه ای برچسب گذاری شوند که با هدف نهایی هم راستا باشند. مثلا شاید یک تصویر به خوبی برای تشخیص اشیا برچسب گذاری شده باشد، اما اگر هدف پروژه دسته بندی تصاویر باشد، آن نوع برچسب گذاری کارایی نخواهد داشت. علاوه بر این، داده های انتخاب شده برای حاشیه نویسی باید نماینده خوبی از موارد کاربردی واقعی باشند. مثلا اگر قصد دارید مدلی برای تحلیل داده های وب ایجاد کنید، بهتر است داده هایی مشابه محیط وب را برای حاشیه نویسی انتخاب کنید.

اصل سوم در Data Annotation کیفیت است. برای اطمینان از درستی و اعتبار برچسب ها، باید فرآیندی برای نمونه برداری و ارزیابی کیفیت کار وجود داشته باشد. این کار شبیه یک خط تولید است که در آن، در فواصل زمانی مشخص یا روی بخش هایی کوچکتر از داده، بررسی کیفیت انجام می شود. یکی دیگر از روش های سنجش کیفیت، استفاده از “نمره توافق بین برچسب‌گذاران” می باشد. یعنی چند فرد مختلف روی یک داده واحد به صورت مستقل برچسب‌گذاری انجام دهند تا میزان توافق و سازگاری بین نتایج بدست آمده قابل بررسی باشد.

چهارمین و آخرین اصل در Data Annotation بهره وری است. مدیریت درست زمان و هزینه در اجرای پروژه های برچسب گذاری اهمیت زیادی دارد. برنامه ریزی دقیق و ثبت فرآیندها به کاهش هزینه ها و جلوگیری از اتلاف منابع کمک می‌کند. البته به شرطی که ارزش نهایی پروژه هم حفظ شود. برای افزایش بهره وری، انتخاب یک ابزار برچسب گذاری کارآمد و ساده بسیار مهم است. ابزارهای ناکارآمد باعث کاهش سرعت، تجربه کاربری ضعیف و سختی در اختصاص، نظارت و ثبت برچسب ها می شوند.

در این دوره چه مباحثی آموزش داده شده است؟

ما در این دوره به آموزش Data Annotation در یادگیری ماشین می پردازیم. در این دوره پس از توضیح حاشیه نویسی داده یا همان برچسب گذاری داده و انواع و اصول آن، حاشیه نویسی برای بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پلتفرم های رایانش ابری را به طور کاملا حرفه ای به شما عزیزان آموزش می دهیم.

سرفصل های دوره آموزش Data Annotation در یادگیری ماشین

مقدمه

• حاشیه نویسی داده (Data Annotation) برای یادگیری ماشین

1. حاشیه نویسی داده

• حاشیه نویسی داده یا برچسب گذاری داده چیست؟
• چرا حاشیه نویسی داده در یادگیری ماشین مهم است؟
• اصول حاشیه نویسی داده
• انواع حاشیه نویسی داده
• ساختار ذخیره سازی داده
• ابزارها و فرمت های حاشیه نویسی داده
• کیفیت حاشیه نویسی داده

2. حاشیه نویسی داده برای بینایی کامپیوتر

• برچسب گذاری برای طبقه بندی تصویر در نوتبوک با استفاده از Pigeon
• حاشیه نویسی داده با ابزار CVAT (ابزار حاشیه نویسی بینایی کامپیوتر)
• حاشیه نویسی برای طبقه بندی تصویر با استفاده از CVAT
• برچسب گذاری داده برای تشخیص اشیاء با استفاده از CVAT
• برچسب گذاری به کمک مدل برای تشخیص اشیاء با استفاده از CVAT
• پوشش دهی چندضلعی (Polygon Masking) در CVAT برای بخش بندی معنایی
• استفاده از مدل SAM برای پوشش دهی چندضلعی در CVAT
• حاشیه نویسی داده با Roboflow Annotate (راه اندازی)
• برچسب گذاری تکی برای طبقه بندی تصویر در Roboflow Annotate
• برچسب گذاری چندگانه برای طبقه بندی تصویر در Roboflow Annotate
• برچسب گذاری تصویر برای تشخیص اشیاء با استفاده از Roboflow Annotate
• خروجی گرفتن از حاشیه نویسی با فرمت متفاوت در Roboflow Annotate
• چندضلعی هوشمند (Smart Polygon) در Roboflow Annotate
• حاشیه نویسی ویدئو به کمک مدل در Roboflow Annotate
• همکاری (Collaboration) در Roboflow Annotate

3. حاشیه نویسی داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)

• برچسب گذاری متن برای تحلیل احساسات در صفحات گسترده (Spreadsheets)
• حاشیه نویسی داده با ابزار UDT (ابزار داده جهانی)
• برچسب گذاری برای تشخیص موجودیت های نام دار (NER) با استفاده از UDT
• برچسب گذاری متن برای طبقه بندی با استفاده از UDT
• حاشیه نویسی داده متنی با Prodigy (راه اندازی)
• حاشیه نویسی دستی برای تشخیص موجودیت های نام دار با Prodigy
• حاشیه نویسی نیمه خودکار متن برای NER با Prodigy
• حاشیه نویسی متنی از طریق خط فرمان برای NER با Prodigy
• برچسب گذاری برای طبقه بندی متن با Prodigy
• برچسب گذاری اجزای کلام (POS) با Prodigy
• برچسب گذاری مرز جمله با Prodigy
• برچسب گذاری داده های صوتی با Prodigy
• آوانویسی (Transcription) داده های صوتی با Prodigy

4. حاشیه نویسی داده روی پلتفرم های رایانش ابری

• حاشیه نویسی داده روی AWS SageMaker Ground Truth (راه اندازی)
• حاشیه نویسی طبقه بندی تصویر با برچسب تکی در AWS
• حاشیه نویسی طبقه بندی تصویر با برچسب چندگانه در AWS
• حاشیه نویسی کادر محاطی (Bounding Box) برای تشخیص اشیاء در AWS
• حاشیه نویسی بخش بندی معنایی تصویر در AWS
• حاشیه نویسی ردیابی اشیاء در ویدئو در AWS
• برچسب گذاری متن برای طبقه بندی در AWS
• برچسب گذاری متنی NER در AWS
• حاشیه نویسی داده روی Azure Machine Learning Studio (راه اندازی)
• حاشیه نویسی طبقه بندی تصویر چندکلاسه در Azure ML
• حاشیه نویسی طبقه بندی تصویر با برچسب چندگانه در Azure ML
• حاشیه نویسی کادر محاطی تصویر برای تشخیص اشیاء در Azure
• حاشیه نویسی بخش بندی نمونه (Instance Segmentation) تصویر در Azure
• برچسب گذاری متن برای طبقه بندی در Azure
• برچسب گذاری متنی NER در Azure
• آوانویسی صوتی در Azure ML Studio
• حاشیه نویسی داده روی GCP Vertex AI (راه اندازی)
• حاشیه نویسی تصویر با برچسب چندگانه در GCP
• حاشیه نویسی کادر محاطی تصویر برای تشخیص اشیاء در GCP
• حاشیه نویسی موجودیت متنی در GCP
• برچسب گذاری مقیاس احساسات متن در GCP
• برچسب گذاری متنی با برچسب تکی در GCP
• حاشیه نویسی طبقه بندی ویدئو در GCP

حاصل دوره

دانشجویان عزیز با گذراندن این دوره آموزشی به طور کامل با حاشیه نویسی در یادگیری ماشین آشنا می شوند و می توانند داده های مورد نظر خود را برای آموزش مدل های هوش مصنوعی حاشیه نویسی کنند.