工作流程拆解
一、数据标注
1、三个角色
1)标注员:标注员负责标记数据
2)审核员:审核员负责审核被标记数据的质量
3)管理员:管理人员、发放任务、统计工资
2、数据标记流程
1)任务分配:假设标注员每次标记的数据为一次任务,则每次任务可由管理员分批发放记录,也可将整个流程做成“抢单式”的,由后台直接分发。
2)标记程序设计:需要考虑到如何提升效率,比如快捷键的设置、边标记及边存等等功能都有利于提高标记效率。
3)进度跟踪:程序对标注员、审核员的工作分别进行跟踪,可利用“规定截止日期”的方式淘汰怠惰的人。
4)质量跟踪:通过计算标注人员的标注正确率和被审核通过率,对人员标注质量进行跟踪,可利用“末位淘汰”制提高标注人员质量。
二、模型训练
这部分基本交由算法同事跟进,但产品可依据需求,向算法同事提出需要注意的方面
eg背景:一个识别车辆的产品对大众车某系列的识别效果非常不理想,经过跟踪发现,是因为该车系和另外一个品牌的车型十分相似。那么,为了达到某个目标(比如,将精确率提高5%),可以采用的方式包括:
1)补充数据:针对大众车系的数据做补充。值得注意的是,不仅是补充正例(“XXX”应该被识别为该大众车系),还可以提供负例(“XXX”不应该被识别为该大众车系),这样可以提高差异度的识别。
2)优化数据:修改大批以往的错误标注。
产品将具体的需求给到算法工程师,能避免无目的性、无针对性、无紧急程度的工作
三、模型测试
测试同事(一般来说算法同事也会直接负责模型测试)将未被训练过的数据在新的模型下做测试。
如果没有后台设计,测试结果只能由人工抽样计算,抽样计算繁琐且效率较低。因此可以考虑由后台计算。
一般来说模型测试至少需要关注两个指标:
1)精确率:识别为正确的样本数/识别出来的样本数
2)召回率:识别为正确的样本数/所有样本中正确的数
注意:
模型的效果,需要在这两个指标之间达到一个平衡
测试同事需要关注特定领域内每个类别的指标,比如针对识别人脸的表情,里面有喜怒哀乐等分类,每一个分类对应的指标都是不一样的
测试同事需要将测试的结果完善地反馈给算法同事,算法同事才能找准模型效果欠缺的原因。
同时,测试同事将本次模型的指标结果反馈给产品,由产品评估是否满足上线需求。
四、产品评估
“评估模型是否满足上线需求”是产品必须关注的,一旦上线会影响到客户的使用感。
因此,在模型上线之前,产品需反复验证模型效果。为了用数据对比本模型和上一个模型的优劣,需要每次都记录好指标数据。
假设本次模型主要是为了优化领域内其中一类的指标,在关注目的的同时,产品还需同时注意检测其他类别的效果,以免漏洞产生。
补充
产品经理的工作,不止是产品评估——除了流程控制,质量评估,还有针对分类问题,由产品经理制定边界,这是非常重要的,直接影响模型是否满足市场需求。
产品制定分类规则:例如,目的是希望模型能够识别红色,那产品需要详细描述“红色”包含的颜色,暗红色算红色吗?紫红色算红色吗?紫红色算是红色还是紫色?这些非常细节的规则都需要产品设定。
如果分类细,那么针对某一类的数据就会少。如果分类大,那么一些有歧义的数据就会被放进该分类,也会影响模型效果。
分类问题和策略问题道理是一样的,都需要产品对需求了解得非常深刻。
参考资料:《AI产品经理需要了解的数据标注工作入门》
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