- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Решения для Разметки Обучающих Данных для Проблем Бинарной Классификации
- 1. Использование Необработанных Методик (Unsupervised Learning)
- 2. Использование Полуобучения (Semi-Supervised Learning)
- 3. Автоматическая Разметка с Помощью NLP Практик
- 4. Использование Crowdsourcing
- 5. Инструменты и Фреймворки для Разметки
- Заключение
Вопрос или проблема
У меня есть огромный набор данных, для которого я пытаюсь использовать метод 80-20 (метод отложенной выборки) для обучения и тестирования моей модели. Однако набор данных, который мне был предоставлен, содержит 6 миллионов строк. Цель состоит в том, чтобы обучить, протестировать и валидировать модель перед использованием реального трафика данных для прогнозов в реальном времени.
Ожидаемый результат здесь – “Не поврежден с точностью 97%”, что является деталями реализации и выводом из некоторого Jupyter notebook и т.д.
Мой вопрос – есть ли какие-либо альтернативы, кроме ручной разметки такого большого набора данных?
Под ручной разметкой я имею в виду, что человек (или группа) проходит через все 6 миллионов строк(!). Кроме того, не все входные строки имеют идентичный контент, поэтому трудно просто пропустить их через какой-то скрипт/csv и автоматизировать это. Но я пытаюсь понять, является ли это ЕДИНСТВЕННЫМ способом.
Конечно, нет. Вот простое возможное решение.
Используйте неконтролируемое обучение. Если вы сделаете это хорошо и эффективно, вы увидите только эти две группы в ваших данных (бинарная классификация). И ваш индекс силуэта будет высоким. Таким образом, вы сможете автоматически разметить эти группы/кластеры.
Ответ или решение
Решения для Разметки Обучающих Данных для Проблем Бинарной Классификации
Ваша задача по разметке огромного набора данных в 6 миллионов строк для обучения и тестирования модели бинарной классификации безусловно представляет собой вызов. Однако существуют различные подходы, которые могут помочь избежать ручной разметки всех строк, что потребует значительных временных и трудозатрат.
1. Использование Необработанных Методик (Unsupervised Learning)
Одним из наиболее эффективных решений является применение методов обучения без учителя. Эти алгоритмы могут помочь вам разбить ваши данные на кластеры, основываясь на их особенностях и взаимодействиях. Применение таких методов, как K-средних, алгоритмы иерархической кластеризации или метод DBSCAN, позволяет выявить структуры данных и так называемую "групповую" природу. После кластеризации вы сможете автоматизировать процесс разметки, присваивая метки к кластерам и опираясь на максимально высокую оценку силуэта, что будет свидетельствовать о чёткости разделения групп.
2. Использование Полуобучения (Semi-Supervised Learning)
Если у вас есть небольшое количество размеченных данных, вы можете использовать полуобучение, которое комбинирует размеченные и неразмеченные данные для увеличения точности модели. Для этого важно сначала размечать минимальный объём данных, который вы можете контролировать, а затем использовать полученные результаты для обучения на большом неразмеченном наборе данных. Это может быть более быстрым и менее затратным способом, чем полное ручное размечание.
3. Автоматическая Разметка с Помощью NLP Практик
В зависимости от содержания ваших строк, можно использовать методы обработки естественного языка (NLP) для предварительной разметки данных. Существуют предобученные модели, такие как BERT или GPT, которые могут помочь в определении классов текста, что позволит ускорить процесс разметки. Сначала можно провести классификацию по определённым признакам, а затем проверить результаты на небольшом подмножестве данных.
4. Использование Crowdsourcing
Платформы для краудсорсинга, такие как Amazon Mechanical Turk или CrowdFlower, могут помочь в автоматизации разметки данных. Вы можете создать задания для разграничения меток в вашем наборе данных, что значительно снизит время, необходимое для ручной разметки при условии, что задания будут четко описаны.
5. Инструменты и Фреймворки для Разметки
Существуют также различные инструменты и фреймворки, которые могут помочь с быстротой разметки данных. Например, если ваш набор данных основан на текстах, инструменты, такие как Prodigy или Labelbox, предлагают интеллектуальные интерфейсы, позволяющие быстро классифицировать данные с использованием моделей машинного обучения для собственных рекомендаций при разметке.
Заключение
Таким образом, ручная разметка данных вовсе не является единственным решением для обработки вашего большого набора данных. Применение современных методов машинного обучения, краудсорсинга и специализированных инструментов может значительно ускорить этот процесс и обеспечить необходимую точность и качество разметки. Исследуйте эти предложения и выбирайте те, которые наилучшим образом соответствуют вашему проекту и целям. Объединив разные подходы, вы сможете достичь желаемой точности модели, не тратя время и ресурсы на рутинную разметку данных.