ما هو التعليق التوضيحي للبيانات Data Annotation
كل ما تود معرفته عن التعليق التوضيحي للبيانات Data Annotation
في مقال اليوم نتعرف على مجال هام ورائد وهو مجال تعليق البيانات أو تسمية البيانات أو ما يعرف بتصنيف البيانات Data Annotation ونتعرف على أنواعه المختلفة ودوره في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كما سنتعرف على مفهوم التسمية اليدوية للبيانات والفرق بينها وبين التسمية الآلية للبيانات.
ما معنى تسمية البيانات أو التعليق التوضيحي للبيانات Data Annotation
تعتمد أي خوارزمية تعلم آلي بشكل أساسي على البيانات فأداء هذه الخوارزميات المتقدمة يكون أفضل ونتائجها تكون أدق كلما كان هناك مقدار أكبر من تلك البيانات. لكن من الضروري الاهتمام بتنظيم وتسمية هذه البيانات بشكل جيد ودقيق لبناء نموذج ذكاء اصطناعي موثوق وتدريب النموذج على فهم معلومات محددة لاتخاذ قرارات واتخاذ إجراءات صحيحة.
فالبيانات ليست فقط بكثرتها بل بدقتها ووصفها بشكل صحيح ومن هنا تأتي أهمية التعليق التوضيحي للبيانات لاستخدامها في تدريب خوارزميات التعلم الآلي ومساعدتها على أداء مهامها بالشكل الأمثل.
قد تبدو لك مهمة تسمية البيانات بشكل عام مهمة سهلة لكنها تحتاج للدقة وتستغرق وقتًا ويمكن اتباع مجموعة من النصائح التي تساعدك على توفير الكثير من الوقت في عملك في تسمية كمية كبيرة من البيانات.
يجب تصنيف وتعليق بيانات التدريب بشكل صحيح لحالة استخدام محددة حيث يمكن للشركات بناء وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات مسماة أو موصوفة عالية الجودة والتي تم التعليق عليها من قبل البشر وتجدر الإشارة إلى أن البيانات تكون بأشكال متعددة إما بشكل نصي أو صور ثابتة أو صور متحركة وتدريب نماذج التعلم الآلي بإشراف وتعليمها باستخدام بيانات تمت تسميتها وتوصيفها بشكل صحيح يساعدك على حل العديد من المسائل المتعلقة بالبيانات مثل:
- مسائل التصنيف: وهي عملية فرز بيانات الاختبار في تصنيفات فرعية على سبيل المثال يمكن باستخدام التصنيف تحديد وجود أو عدم وجود مرض معين لدى مريض معين ووضع سجلاته الصحية في الفئات المناسبة "مريض" أو "معافى".
- مسائل الاستدلال: يمكن من خلال الاستدلال تحديد فيما إذا كان هناك صلة بين مجموعتي بيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام مشكلة الاستدلال لتقدير تأثير إنفاق الإعلان على مبيعات المنتج.
- مسائل أخرى عديدة مثل مسائل التعرف على الصوت، واقتراح المنتجات الملائمة للزبون، واقتراح نتائج محركات البحث المناسبة، وتطبيقات التعرف على الصوت والرؤية الحاسوبية، وروبوتات الدردشة وتحسينات أخرى على تجربة المستخدم النهائي.
أنواع تسمية البيانات
تختلف تسمية البيانات باختلاف أنواع البيانات نفسها وإليك أهم أنواع تسمية البيانات:
- تسمية الصور
إن توصيف الصور أو تسميتها أمر ضروري وله العديد من التطبيقات أبرزها الرؤية الحاسوبية، ورؤية الروبوتات، والتعرف على الوجوه، وحلول أخرى تستخدم تعلم الآلة لتفسير الصور ويتم استخدام تسمية الصور عند بناء مجموعات البيانات التدريبية لأنظمة التعلم حيث تحتاج الصور إلى إضافة العديد من المعلومات إليها مثل االتسميات أو الكلمات الرئيسية.
توجد العديد من التطبيقات التي تتطلب كميات كبيرة من الصور المسماة، مثل أنظمة رؤية الحواسيب المستخدمة في السيارات الذاتية القيادة، والآلات التي تقوم بتحديد وفرز المنتجات، وتطبيقات الرعاية الصحية التي تقوم بتشخيص المشاكل الطبية تلقائيًا، فتسمية الصور أحد الطرق الممتازة لتدريب هذه الخوارزميات وجعلها تعطي نتائج أكثر دقة.
لتمييز الكائنات الموجودة في أي صورة نحتاج لرسم إطارات تحيط بها وأقنعة تقسيم للتجزئة الدلالية والتجزئة الفردية.
تستطيع الآلات التي تم تدريبها على الصور المسماة التعرف بسرعة وبدقة على محتوى الصورة عن طريق مقارنتها بمجموعة من التسميات Image Classification.
كما تستطيع التعرف على الكائنات وكشف الكائنات وهذه المهمة هي نسخة محسَّنة من تصنيف الصور وهي تصف بدقة الكميات والمواقع النسبية للأشياء المعروضة في أي صورة Object Recognition & Object Detection .
- تسمية النصوص
تساعد تسمية النصوص ووصفها في إضافة المعلومات ذات الصلة حول البيانات النصية عن طريق إضافة تسميات أو بيانات وصفية لها وعند كتابة التعليقات التوضيحية على النصوص يمكننا معرفة الكثير مثل تحليل مشاعر الشخص الذي كتب هذا النص حيث يعتمد تحليل المشاعر على بيانات تدريب عالية الجودة لتقييم مشاعر الأشخاص وأفكارهم وآرائهم. غالبًا ما يتم استخدام أشخاص بشريين لجمع هذه المعلومات حيث يطلب من البشر تقييم المزاج وتصفية المحتوى عبر جميع منصات الويب، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع التجارة الإلكترونية ثم وضع تسميات وصفيه لهؤلاء الأسخاص وإعداد تقارير عن الكلمات التي يستخدمونها في كل حالة.
- تسمية الصوت
ليس لزامًا أن شرح الصوت يعني وصف بيانات الكلام المسموع فحسب بل يشمل أيضًا تحديد السمات اللغوية مثل اللغة واللهجة والمنطقة الجغرافية للمتحدث وتحديد نبرة الكلام العدوانية والأصوات غير الكلامية مثل كسر الزجاج لاستخدامها في تطبيقات الأمان.
- تسمية الفيديو
هنا سيكون عليك وضع علامات وأوصاف وتسميات توضيحية على مقاطع الفيديو من أجل اكتشاف وتحديد كائنات معينة إطارًا بإطار.
التسمية اليدوية مقابل التسمية الآلية للبيانات
من المكونات الأساسية للتعلم الآلي العمليل للبيانات التي قام البشر يتسميتها يدويًا فلا يمكن مقارنة أجهزة الكمبيوتر بالبشر عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع الفروق الدقيقة والمعنى الدقيق والغموض لكن البشر قد يصابون بالإرهاق وقلة التركيز فتسمية البيانات إجراء سهل نسبيًا لكنه مستهلك للوقت ويستهلك الكثير من الموارد ويتطلب الاهتمام الكامل من العمال المطلعين لذا يفضل أصحاب العمل المحترفون إجراء التسميات التوضيحية البشرية فهي أكثر دقة على الرغم من كونها باهظة التكلفة بشكل ملحوظ.
استخدام الذكاء الاصطناعي في التسميات التوضيحية
اعتمد التعلم الآلي بشكل أساسي على التعليقات التوضيحية البشرية لفترة طويلة وغالبًا ما تقوم الشركات بالاستعانة بمصادر خارجية لهذه العملية لشركات خارجية أو تستخدم أدوات التعليقات التوضيحية النصية المطورة داخليًا ولمساعدة عملائها على تدريب أنظمتهم على محاكاة الفكر البشري ستنشئ هذه الشركات مجموعات البيانات المطلوبة.
ففي مشاريع التعليقات التوضيحية للصور يمكن إنشاء البيانات المشروحة يدويًا ويمكن أن تتضمن مجموعة متنوعة من التسميات التوضيحية مثل لون الصورة والملمس والمظهر العام ويتم توفير كميات من البيانات لتعليم نماذج التعلم الآلي كيفية التفكير مثل البشر.
خلاصة الكلام تضمن الدقة البشرية نتائج عالية الجودة عند تصنيف البيانات يدويًا لكن هذه الطريقة كثيفة العمالة ومكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً وعند الحاجة للمساعدة في التعليقات التوضيحية للصور والفيديو يمكن الاستعانة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لإجراء التسميات والتعليقات التوضيحية للفيديو.
ما هي المهارات المطلوبة للعمل كأخصائي تعليق البيانات Data Annotation
إذا كنت مهتمًا بالعمل في مجال التعليق على البيانات Data Annotation فاحرص على أن تبرهن في سيرتك الذاتية بأنك شخص مؤهل لنيل هذه الوظيفة من خلال عرض أي مهارات وظيفية وخبرة سابقة تتعلق بهذا المجال مثل تحليل البيانات وتمثيلها بشكل رسومي وتوفر المهارات التقنية والتعامل مع التطبيقات المختلفة مثل برامج أوفيس ومتصفحات الانترنت إلى جانب إبراز مهاراتك الأخرى مثل مهارات التواصل الفعال والانتباه للتفاصيل والقدرة على تطوير الذات والتعلم المستمر وتأكد من أن سيرتك الذاتية تعكس تجربتك بشكل صحيح.
لذا احرص على ذكر أهم المهارات والمؤهلات التي تحتاجها للعمل كأخصائي تعليق بيانات.
