داده‌آموزش و برچسب‌گذاری با Kili
Kili یک پلتفرم همکاری‌محور برای برچسب‌گذاری داده است که به تیم‌ها امکان می‌دهد با ابزارهای تعاونی و API، مجموعه‌های آموزشی پویا و با کیفیت ایجاد کنند. در این پروژه، ما از Kili برای برچسب‌گذاری نظرات کاربران اپ پر استور استفاده می‌کنیم.
ساده‌سازی مدل‌سازی با AutoTrain
AutoTrain از Hugging Face یک فریمورک AutoML است که الگوریتم‌های پیش‌پردازش، زیرساخت و آموزش مدل را بدون نیاز به کدنویسی پیاده‌سازی می‌کند. با انتخاب Task «text‑classification» و یک نسخه پایه‌ای مثل DistilBERT، ما مدل اولیه را آموزش دادیم.
فرایند یادگیری فعال و به‌روز رسانی مدل
یادگیری فعال شامل انتخاب نمونه‌های نامتعارف، برچسب‌گذاری توسط انسان، و آموزش مجدد مدل می‌شود. این چرخه بدون توقف است و باعث می‌شود مدل بهتر، قویتر و تطبیق‌پذیرتر شود.
- بارگذاری و یکپارچه‌سازی داده از Kili
- اختصاص مینی‌بچ‌های مدل و آموزش اولیه در AutoTrain
- تحلیل خطا، انتخاب نمونه‌های مناسب برای برچسب‌گذاری
- ترمیم داده‌های برچسب‌گذاری شده و آموزش مدل مجدد
- نشر مدل به عنوان endpoint برای تولید
نتیجه‌گیری و پیشنهادها
استفاده از Kili برای برچسب‌گذاری و AutoTrain برای آموزش، فرایند توسعه مدل هوش مصنوعی را بسیار سریع‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کند. با اضافه کردن یادگیری فعال، دقت مدل به‌طور مداوم بهبود می‌یابد و نیاز به برچسب‌گذاری مداوم کمتر می‌شود.
پرسش‌های پرتکرار
Kili چیست و چه نقشی در این پروژه دارد؟
Kili یک پلتفرم متن‌باز برای برچسب‌گذاری داده است که با ابزارهای تعاونی و API، ایجاد مجموعه آموزش با کیفیت را تسهیل می‌کند.
AutoTrain چگونه به تسهیل مدل‌سازی کمک می‌کند؟
AutoTrain از یادگیری ماشین خودکار استفاده می‌کند؛ بدون نیاز به کدنویسی، پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی مدل را سریع و کارآمد انجام می‌دهد.
