Nhãn trong Python

Gắn nhãn dữ liệu trong Machine Learning (ML) là quá trình gán nhãn cho các tập hợp con dữ liệu dựa trên các đặc điểm của nó. Ghi nhãn dữ liệu lấy các tập dữ liệu chưa được gắn nhãn và tăng cường từng phần dữ liệu bằng các nhãn hoặc thẻ thông tin.  

Thông thường nhất, dữ liệu được chú thích bằng nhãn văn bản. Tuy nhiên, có nhiều trường hợp sử dụng để ghi nhãn dữ liệu với các loại nhãn khác. Nhãn cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu từ hình ảnh đến bản ghi âm đến tia X, v.v.

Thủ tục dán nhãn dữ liệu

Mặc dù dữ liệu thường được gắn nhãn thủ công, nhưng quá trình này diễn ra chậm và tốn nhiều tài nguyên. Thay vào đó, các mô hình hoặc thuật toán ML có thể được sử dụng để tự động gắn nhãn dữ liệu bằng cách huấn luyện chúng trước tiên trên một tập hợp con dữ liệu đã được gắn nhãn thủ công.  

quy trình làm việc

Một cách để tự động hóa việc ghi nhãn dữ liệu là sử dụng quy trình công việc có thể xác định khi nào mô hình ghi nhãn có độ tin cậy cao hơn hoặc thấp hơn đối với kết quả của nó và chuyển dữ liệu cho con người để thực hiện việc ghi nhãn khi độ tin cậy thấp hơn xuất hiện. Sau đó, các nhãn mới do con người tạo có thể được cung cấp lại cho mô hình ghi nhãn để mô hình ghi nhãn học hỏi và cải thiện khả năng tự động gắn nhãn cho tập dữ liệu tiếp theo

Theo thời gian, mô hình sẽ tự động gắn nhãn ngày càng nhiều dữ liệu và quá trình này sẽ tăng tốc. Tuy nhiên, ghi nhãn dữ liệu thường là một nhiệm vụ chậm và lặp đi lặp lại. Để hợp lý hóa quy trình, nhiều công cụ khác nhau đã được phát triển.   

Cách sử dụng Label Studio để tự động dán nhãn dữ liệu

Một công cụ ghi nhãn tự động là Label Studio, một công cụ mã nguồn mở Python cho phép bạn gắn nhãn các loại dữ liệu khác nhau bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và chuỗi thời gian

1. Để cài đặt Label Studio, hãy mở cửa sổ lệnh hoặc thiết bị đầu cuối và nhập

pip install -U label-studio

hoặc là

python -m pip install -U label-studio

2. Để tạo một dự án ghi nhãn, hãy chạy lệnh sau

label-studio init  

Khi dự án đã được tạo, bạn sẽ nhận được một thông báo cho biết

Label Studio has been successfully initialized. Check project states in .\ Start the server: label-studio start .\

3. Để bắt đầu dự án chạy lệnh sau

label-studio start .\

hoặc là

label-studio start 

Dự án sẽ tự động tải trong trình duyệt web của bạn tại

http. //máy chủ cục bộ. 8080/chào mừng

Khi dữ liệu được nhập, bạn có thể cuộn xuống trang và xem trước

 5. Trong menu, nhấp vào Cài đặt để tiếp tục.

Giờ đây, bạn có thể chọn trong số nhiều tùy chọn để hoàn tất thiết lập cho dự án cụ thể của mình

Các hướng dẫn sau đây sẽ cung cấp cho bạn hướng dẫn từng bước về cách làm việc với các gói Python học máy

• Scikit-learning trong Python là gì
• Cách cài đặt Scikit-learning
• Cách phân loại dữ liệu trong Python
• Cách hiển thị một cốt truyện trong Python
• Cách xây dựng một mảng Numpy
• Cách biến một mảng Numpy thành một danh sách

Nhận phiên bản Python, được biên dịch trước với Scikit-learning và các Gói ML phổ biến khác

ActiveState Python là bản phân phối Python đáng tin cậy dành cho Windows, Linux và Mac, được tích hợp sẵn các gói Python hàng đầu dành cho máy học – miễn phí để sử dụng cho mục đích phát triển

Một số gói ML phổ biến mà bạn được biên dịch sẵn – Với ActiveState Python

Học máy

• TensorFlow (học sâu với mạng thần kinh)*
• scikit-learning (thuật toán máy học)
• máy ảnh (API mạng thần kinh cấp cao)

Khoa học dữ liệu

• gấu trúc (phân tích dữ liệu)
• NumPy (mảng nhiều chiều)
• SciPy (thuật toán để sử dụng với numpy)
• HDF5 (lưu trữ và thao tác dữ liệu)
• matplotlib (trực quan hóa dữ liệu)

Tải ActiveState Python cho Machine Learning cho Windows, macOS hoặc Linux tại đây

Tại sao nên sử dụng ActiveState Python thay vì mã nguồn mở Python?

Mặc dù bản phân phối mã nguồn mở của Python có thể phù hợp với một cá nhân, nhưng nó không phải lúc nào cũng đáp ứng các yêu cầu về hỗ trợ, bảo mật hoặc nền tảng của các tổ chức lớn

Đây là lý do tại sao các tổ chức chọn ActiveState Python cho nhu cầu khoa học dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và phân tích thống kê của họ

Được đóng gói sẵn với các gói quan trọng nhất mà Nhà khoa học dữ liệu cần, ActiveState Python được biên dịch sẵn để bạn và nhóm của bạn không phải lãng phí thời gian để định cấu hình bản phân phối nguồn mở. Bạn có thể tập trung vào những gì quan trọng – dành nhiều thời gian hơn để xây dựng các thuật toán và mô hình dự đoán đối với các nguồn dữ liệu lớn của bạn và ít thời gian hơn cho cấu hình hệ thống

ActiveState Python tương thích 100% với bản phân phối Python mã nguồn mở và cung cấp hỗ trợ thương mại và bảo mật mà tổ chức của bạn yêu cầu

Với ActiveState Python, bạn có thể khám phá và thao tác dữ liệu, chạy phân tích thống kê và cung cấp hình ảnh trực quan để chia sẻ thông tin chuyên sâu với người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành của bạn sớm hơn–bất kể dữ liệu của bạn nằm ở đâu

Tải xuống ActiveState Python để bắt đầu hoặc liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách sử dụng ActiveState Python trong tổ chức của bạn