В процессе работы над задачами машинного обучения часто возникает ситуация, когда отсутствует готовый корпус данных для обучения модели. В таких случаях привлечение асессоров и разметка данных становятся необходимыми шагами для создания корпуса. Я столкнулся с подобной ситуацией в своей работе и расскажу о методах, которые мне помогли решить эту проблему.
1. Конечные разметчики
Первым методом, который я попробовал, было привлечение конечных разметчиков. В моем случае, это были асессоры, которые уже имели опыт в данной области и уже знали, как правильно разметить данные. Я провел подробное обучение для разметчиков, где они изучили основы задачи и получили инструкции о том, как правильно разметить данные.
Преимущество этого метода заключается в том, что разметчики быстро освоили задачу и смогли эффективно разметить большой объем данных. Однако, этот метод требует дополнительных затрат на обучение разметчиков и контроль качества их работы.
2. Краудсорсинговые платформы
Второй метод, который я опробовал, был использование краудсорсинговых платформ. Я разместил задачу на платформе и привлек разметчиков со всего мира. Краудсорсинговые платформы позволяют привлечь большое количество людей, что позволяет быстро разметить большой объем данных.
Однако, есть и некоторые недостатки этого метода. Первое, это качество разметки может быть неравномерным, так как разметчики могут иметь разный уровень знаний и опыта. Второе, это необходимость внимательного контроля и проверки качества разметки, так как некачественные данные могут негативно сказаться на обучении модели.
3. Постоянный обмен информацией
Все вышеописанные методы, я применял параллельно с методом постоянного обмена информацией с асессорами. Я предоставлял асессорам доступ к разметочным инструментам и устанавливал систему обратной связи. Это помогло мне уточнять требования и правила разметки, а также контролировать процесс работы асессоров.
В итоге, я смог создать корпус данных для задачи машинного обучения, в котором каждый объект был размечен экспертом в соответствии с требованиями. Методы, которые я применял, позволили мне создать корпус данных в сжатые сроки и с достаточным качеством разметки.
Привлечение асессоров и разметка данных, важные шаги в создании корпуса для решения задачи машинного обучения. Мой опыт показывает, что комбинация конечных разметчиков, краудсорсинговых платформ и постоянного обмена информацией может эффективно решить эту проблему. Важно помнить, что контроль качества и обратная связь с асессорами играют ключевую роль в создании корпуса с высоким качеством разметки.