Dans cet article, vous découvrirez l’importance de l’étiquetage des données et le déroulement du processus. Vous passerez également en revue certains cas d’utilisation de l’étiquetage des données et découvrirez des techniques pour améliorer l’efficacité.
Le rôle crucial de l’étiquetage des données dans le ML
L’étiquetage des données est le processus qui consiste à baliser ou à annoter des données, fournissant ainsi les données de référence dont les modèles d’apprentissage supervisé ont besoin pour apprendre et faire des prédictions. En attribuant des étiquettes précises aux données d’entraînement, vous permettez aux modèles d’identifier des modèles, de comprendre les relations et de prédire les résultats avec précision.
En substance, l’étiquetage des données apprend aux modèles à identifier différentes choses. Sans données correctement étiquetées, ces modèles auraient du mal à distinguer les différentes entités. Dans le ML, en particulier l’apprentissage supervisé, l’étiquetage des données est important car il a un impact direct sur la qualité de l’apprentissage d’un modèle et sur la précision de ses prédictions lorsqu’il est appliqué à des données nouvelles et inconnues.
Types d’étiquetage des données
Comme l’apprentissage automatique implique une grande quantité de données pour former les modèles et que, le plus souvent, ces données proviennent de diverses sources (notamment des livres, des images d’archives et des enregistrements audio/vidéo publics), leur étiquetage peut impliquer plusieurs processus différents.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) se concentre sur le traitement des données qui contiennent du langage humain, telles que du texte écrit ou des enregistrements vocaux. Cette technique basée sur le ML aide les ordinateurs à donner un sens et à comprendre ces données. Le NLP peut également automatiser l’étiquetage des données à l’aide de techniques telles quela reconnaissance d’entités nommées (NER)pour identifier des entités (par exemple,des noms, des dates), la classification de texte pour catégoriser les données et l’analyse des sentiments pour étiqueter les émotions ou les opinions :
Le NLP utilise des modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés pour prédire et marquer des modèles similaires dans de nouvelles données, ce qui peut réduire considérablement le travail manuel.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’interpréter objectivement les données d’images. Cela signifie qu’au lieu de traiter les images comme des fichiers avec une extension spécifique, les ordinateurs peuvent, à l’aide de la vision par ordinateur, identifier des entités et des lieux (voire des actions humaines) dans les images. Ils peuvent segmenter des parties d’images en fonction d’instructions et peuvent également aider à classer les images en fonction de critères spécifiés (par exemple,marquer toutes les images contenant une pomme).
Les modèles ML pré-entraînés facilitent l’étiquetage automatisé des données en prédisant les étiquettes pour les nouvelles données similaires. Cela accélère le processus d’étiquetage et améliore la cohérence des jeux de données à grande échelle utilisés pour l’entraînement des modèles ML.
Traitement audio
Le traitement audio consiste à analyser (et éventuellement à modifier) des fichiers sonores afin d’en extraire des informations utiles, telles que la parole, la musique ou les sons environnementaux. Plusieurs techniques, telles que la réduction du bruit, l’extraction de caractéristiques (par exemple, la hauteur, la fréquence) et la conversion de l’audio en texte grâce à la reconnaissance vocale, sont utilisées pour recueillir des informations à partir de fichiers audio.
Le traitement audio peut rationaliser l’étiquetage des données en transcriant automatiquement la parole en texte, en identifiant les locuteurs, en détectant les événements (par exemple,les coups de feu, les alarmes) et en classant les sons. Cela est particulièrement utile lors de l’annotation de grands jeux de données audio, car cela réduit la nécessité de passer manuellement au crible des heures, voire des jours, de données audio brutes pour signaler les événements, les locuteurs et autres points d’intérêt.
Modèles linguistiques de grande taille
Le dernier élément de cette liste est un modèle linguistique à grande échelle (LLM). Le LLM est un type de modèle d’IA entraîné sur de vastes quantités de données afin de comprendre et de générer un langage similaire à celui des humains. Les LLM peuvent effectuer un large éventail de tâches en langage naturel, telles que la traduction, la synthèse, la complétion de texte et la réponse à des questions.
Les LLM peuvent générer des étiquettes pour les données textuelles (par exemple, sentiment, catégorisation des sujets), suggérer des balises basées sur des modèles dans les données, et même affiner ou corriger les annotations manuelles. De plus, de nombreux LLM peuvent traiter des entrées d’images et vous aider à étiqueter des objets dans les images.
Outre l’étiquetage des données, les LLM peuvent rapidement collecter des données sur Internet pour entraîner vos modèles ML. Le scraping web IA, qui associe votre configuration habituelle de scraping web à un LLM pour comprendre rapidement les structures des sites web et les données disponibles, peut vous aider à passer au crible de grandes quantités de données collectées sur le web, à comprendre ces données et même à les étiqueter à la volée. Le scraping web basé sur l’IA peut également examiner la structure DOM (Document Object Model) d’un site web pour collecter des données et prendre des captures d’écran d’un site web tel qu’il est affiché aux utilisateurs. Les outils de scraping web basés sur l’IA peuvent ensuite traiter ces captures d’écran pour collecter des données. Si vous souhaitez en savoir plus sur le scraping web basé sur l’IA, consultez cet article de blog, « Comment utiliser l’IA pour le scraping web ».
Approches de l’étiquetage des données
Les données peuvent se présenter sous toutes sortes de formats, et il existe des méthodes à suivre pour étiqueter les données pour chacun de ces formats. L’approche de l’étiquetage des données varie selon les entreprises et les projets. Voici quelques-unes des méthodes les plus courantes utilisées par les équipes pour étiqueter les données :
Étiquetage interne
Lorsque les équipes étiquettent leurs données en interne, on parle d’étiquetage interne. L’étiquetage interne est généralement utilisé lorsque la précision, le contrôle et l’expertise dans le domaine sont requis.
Si vous recherchez la qualité et la cohérence, cette méthode est idéale. Grâce à une équipe de professionnels dédiée, les étiquettes de données sont très spécifiques au domaine de l’ensemble de données et au projet, ce qui contribue à améliorer la précision des modèles entraînés. De plus, comme les étiquettes de données sont créées en interne, les données restent privées et sécurisées.
Cependant, l’un des principaux inconvénients de cette approche est qu’elle n’est pas évolutive. La taille des équipes internes travaillant sur ces tâches est généralement limitée, ce qui rend le marquage d’une quantité utile de données fastidieux et coûteux.
Étiquetage synthétique
L’étiquetage synthétique utilise des métadonnées ; il consiste à générer des données étiquetées à partir de jeux de données préexistants à l’aide du ML.
Le principal avantage de l’étiquetage synthétique est son évolutivité et sa rentabilité. En générant des données artificiellement, vous pouvez rapidement créer de grands jeux de données sans le temps et les frais associés à la collecte d’exemples réels. De plus, les données synthétiques permettent de simuler des événements rares ou des cas limites qui pourraient être difficiles ou dangereux à capturer dans la vie réelle.
Cependant, l’inconvénient est que les étiquettes synthétiques peuvent ne pas refléter pleinement la complexité des scénarios réels, ce qui peut avoir un impact sur la précision et les performances des modèles. La création de données synthétiques de haute qualité nécessite une expertise en techniques d’apprentissage automatique, ce qui ajoute de la complexité à un processus par ailleurs simple. De plus, la qualité des données générées dans ce processus dépend fortement des données d’entraînement initiales du modèle utilisé.
Étiquetage programmatique
L’étiquetage programmatique désigne l’utilisation de règles, d’algorithmes ou de scripts pour automatiser le processus d’étiquetage. Il est généralement utilisé lorsque l’on travaille avec des jeux de données à grande échelle où l’étiquetage manuel serait trop long et lorsque les données peuvent être structurées selon des modèles clairs et basés sur des règles, comme la classification dans le texte ou l’analyse des sentiments.
Le principal avantage de l’étiquetage programmatique est sa rapidité et son évolutivité. Les méthodes automatisées peuvent traiter de grandes quantités de données beaucoup plus rapidement que les efforts humains, ce qui réduit considérablement le travail manuel et permet une expansion rapide des ensembles de données. Cette approche est particulièrement efficace pour les tâches d’étiquetage simples et répétitives où des règles cohérentes peuvent être appliquées.
Cependant, l’un de ses principaux inconvénients est sa précision inférieure à celle de l’étiquetage manuel, en particulier lorsqu’il s’agit de données complexes ou anormales qui ne correspondent pas parfaitement aux règles prédéfinies. De plus, les données étiquetées à l’aide de cette méthode doivent être validées et affinées fréquemment afin d’en garantir la qualité, ce qui peut encore nécessiter une intervention humaine importante.
Externalisation
L’externalisation consiste à faire appel à des prestataires ou à des entreprises externes pour gérer les tâches d’étiquetage des données. Cette approche est utilisée lorsque les équipes internes n’ont pas les capacités nécessaires ou lorsque les projets nécessitent un étiquetage à grande échelle qui doit être réalisé rapidement et efficacement.
L’externalisation est rentable lorsqu’il s’agit de traiter de grands volumes de données. En externalisant vers des entités externes, les équipes peuvent adapter leurs efforts d’étiquetage sans investir massivement dans la formation et le recrutement de professionnels en interne. De plus, cela libère des ressources internes qui peuvent alors se concentrer sur les tâches essentielles et le développement de projets.
Cependant, la qualité de l’étiquetage externalisé peut varier, car les équipes externes ont rarement le même niveau d’expertise dans le domaine ou la même compréhension des exigences spécifiques au projet. Il existe également des risques potentiels liés à la confidentialité et à la sécurité des données, car des informations sensibles doivent être partagées avec des tiers.
Crowdsourcing
Le crowdsourcing consiste à distribuer des tâches d’étiquetage de données à un groupe important et diversifié de travailleurs non experts via des plateformes tellesqu’Amazon Mechanical Turk. Il est généralement utilisé pour des tâches qui peuvent être décomposées en unités simples et volumineuses, telles que le marquage d’images ou la classification de texte de base.
Le principal avantage du crowdsourcing est son évolutivité et sa rapidité. En utilisant une main-d’œuvre importante et répartie, les équipes peuvent rapidement étiqueter de grands jeux de données à un coût relativement faible, ce qui en fait une option efficace pour les tâches d’étiquetage simples qui ne nécessitent pas d’expertise spécialisée.
Cependant, la qualité et la précision des étiquettes issues du crowdsourcing peuvent être inégales, car les travailleurs peuvent manquer de connaissances spécifiques au domaine. Il peut être difficile de garantir l’uniformité et la précision des étiquettes, et des mesures de contrôle de la qualité, telles que la redondance et la validation, sont souvent nécessaires. Malgré sa rentabilité, le crowdsourcing peut ne pas convenir aux tâches d’étiquetage complexes nécessitant une expertise ou dans les cas où la confidentialité des données est essentielle.
Utilisation de jeux de données fiables
Si les méthodes manuelles, programmatiques et participatives offrent différentes approches du marquage, l’accès à des jeux de données pré-marquées et de haute qualité peut considérablement améliorer l’évolutivité. Les jeux de données fiables, tels queceux proposés par Bright Data, offrent une solution prête à l’emploi pour la collecte de données à grande échelle, garantissant cohérence et précision tout en réduisant le temps et les efforts nécessaires au marquage.
Lorsque vous utilisez des jeux de données fiables dans votre flux de travail, vous pouvez accélérer le développement de modèles, vous concentrer sur le perfectionnement des algorithmes et maintenir des normes élevées en matière de qualité des données, ce qui permet en fin de compte d’optimiser le processus d’étiquetage pour obtenir des résultats de ML plus efficaces.
Défis liés à l’étiquetage des données
Quelle que soit la méthode et l’approche que vous choisissez, vous rencontrerez des défis lorsque vous travaillerez sur des tâches d’étiquetage des données.
Ensembles de jeux de données déséquilibrés
L’un des problèmes les plus courants est celui des jeux de données déséquilibrés, dans lesquels certaines classes ou catégories comportent nettement moins d’exemples que d’autres. Cela peut conduire à des modèles biaisés qui fonctionnent bien pour les classes majoritaires, mais mal pour les classes minoritaires. Pour garantir une représentation suffisante de toutes les catégories, il faut soit collecter davantage de données, soit générer des échantillons synthétiques, deux opérations qui peuvent prendre beaucoup de temps et nécessiter d’importantes ressources.
Étiquettes bruitées
Les étiquettes bruitées apparaissent lorsque les données sont étiquetées de manière incorrecte, que ce soit en raison d’une erreur manuelle, d’ambiguïtés dans les directives d’étiquetage ou d’incohérences dans le travail participatif. Les étiquettes bruitées peuvent considérablement dégrader les performances du modèle, car celui-ci peut apprendre des modèles ou des associations incorrects. Vous pouvez résoudre ce problème à l’aide de techniques telles que la validation des étiquettes, la redondance et le raffinement des critères d’étiquetage, qui peuvent toutes augmenter le temps et le coût du processus d’étiquetage.
Problèmes d’évolutivité
À mesure que le volume de données nécessaires à l’entraînement des modèles augmente, vous devez être en mesure de faire évoluer le processus d’étiquetage. Les méthodes d’étiquetage manuelles traditionnelles ne sont pas toujours pratiques, et même les méthodes automatisées telles que l’étiquetage programmatique ou externalisé présentent des limites, telles qu’une précision réduite ou des problèmes de confidentialité des données. Pour atteindre à la fois l’évolutivité et la qualité de l’étiquetage, il faut trouver un équilibre entre l’automatisation et la supervision humaine, ce qui peut être complexe à gérer.
Données dynamiques
Dans la plupart des applications du monde réel, les données changent et évoluent constamment, ce qui rend nécessaire la mise à jour continue des jeux de données étiquetés. Cela est particulièrement pertinent dans des domaines tels que la surveillance en temps réel ou la conduite autonome. Pour que les jeux de données restent à jour et pertinents, il est nécessaire de mettre en place des pipelines efficaces pour l’étiquetage et la validation continus, ce qui ajoute une couche supplémentaire de complexité au processus d’étiquetage.
Meilleures pratiques en matière d’étiquetage des données
Il existe quelques techniques à garder à l’esprit pour vous aider à étiqueter efficacement vos données avec des étiquettes de haute qualité.
Audit des étiquettes
La première pratique exemplaire, et la plus évidente, est l’audit des étiquettes. Il s’agit d’examiner un sous-ensemble d’échantillons étiquetés afin d’identifier les erreurs, les incohérences ou les ambiguïtés dans le processus d’étiquetage. Lorsque vous détectez des erreurs à un stade précoce, les équipes peuvent affiner les directives et fournir des commentaires ciblés, garantissant ainsi l’exactitude de l’ensemble des données.
Apprentissage par transfert
Semblable à l’étiquetage programmatique, mais avec une touche plus humaine, l’apprentissage par transfert consiste à demander aux équipes d’utiliser des modèles pré-entraînés pour aider à étiqueter de nouveaux jeux de données. Les modèles peuvent prédire et suggérer des étiquettes en fonction de leurs connaissances antérieures, ce qui rend l’étiquetage de grands jeux de données plus rapide et plus efficace.
Apprentissage actif
L’apprentissage actif se concentre sur la sélection des échantillons les plus informatifs ou les plus incertains pour l’étiquetage humain. En donnant la priorité à ces échantillons, les équipes peuvent améliorer l’efficacité de leurs efforts d’étiquetage et appliquer l’expertise humaine là où elle apporte le plus de valeur ajoutée. Cette approche permet d’affiner les modèles plus rapidement tout en minimisant la charge de travail globale liée à l’étiquetage.
Consensus
Les méthodes consensuelles peuvent être utilisées dans des contextes de crowdsourcing ou d’externalisation pour améliorer la précision des étiquettes. Dans ces méthodes, plusieurs étiquettes annotent le même échantillon, et l’étiquette finale est déterminée sur la base d’un accord entre les différentes étiquettes. Il existe de nombreuses possibilités de personnalisation et de détermination du consensus, comme le recours à un système de vote majoritaire ou l’élimination des annotations soumises sur la base de règles prédéfinies.
Cas d’utilisation de l’étiquetage des données
Maintenant que vous savez comment étiqueter les données, examinons quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants du ML :
- analyse des sentiments
- les modèles peuvent être entraînés
Utilisez Bright Data pour l’étiquetage des données
Comme indiqué précédemment, Bright Data proposedes jeux de données de haute qualitéqui améliorent considérablement la précision et l’efficacité du processus d’étiquetage des données. Grâce à ses capacités étendues de collecte de données, Bright Data fournit aux équipes d’IA des jeux de données à jour, vastes, diversifiés et étiquetés avec précision, qui sont essentiels pour l’entraînement des modèles.
Les jeux de données Bright Data sont personnalisés pour divers domaines, garantissant ainsi que les modèles reçoivent des informations précises et spécifiques à chaque domaine pour des performances optimales. Ils peuvent également vous aider à réduire les erreurs d’étiquetage et à atteindre des niveaux plus élevés de performance et d’efficacité des modèles. Vous pouvez utiliser ces jeux de données tels quels dans vos principaux exercices de formation en apprentissage automatique, ou vous pouvez les utiliser pour faciliter vos efforts d’étiquetage synthétique ou programmatique.
Les jeux de données Bright Data contribuent également à la mise à l’échelle de vos processus d’étiquetage. Grâce à l’accès à des jeux de données structurés à grande échelle dans divers domaines tels que les réseaux sociaux, l’immobilier et le commerce électronique, les équipes d’IA peuvent accélérer le processus d’étiquetage, réduisant ainsi le besoin d’efforts manuels et accélérant les cycles de développement. Cette évolutivité permet aux entreprises de traiter des volumes massifs de données, ce qui est essentiel pour la création de solutions d’IA.
Conclusion
L’étiquetage des données est une étape importante dans le développement de modèles d’apprentissage automatique, car il fournit les informations structurées nécessaires aux algorithmes pour apprendre et faire des prédictions précises. Cet article a présenté diverses techniques et approches de l’étiquetage des données, ainsi que ses principaux cas d’utilisation, comme l’analyse des sentiments (où le texte est étiqueté avec des émotions) et la détection des fraudes (où les anomalies sont marquées pour identifier les activités suspectes).
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