{"id":2560,"date":"2019-11-11T23:43:34","date_gmt":"2019-11-11T23:43:34","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2560"},"modified":"2024-05-20T07:38:37","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:37","slug":"10-bewahrte-verfahren-fur-die-speicherung-gekennzeichneter-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/","title":{"rendered":"10 Best Practices f\u00fcr die Speicherung beschrifteter Daten"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\" >10 Best Practices f\u00fcr die Speicherung beschrifteter Daten<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\" >1. Definieren Sie das Problem: Ist es ein gutes Problem f\u00fcr maschinelles Lernen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\" >2. Sammeln Sie mindestens 5.000 Datenpunkte f\u00fcr jedes Ergebnis.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#3_Store_data_at_the_sentence_level\" >3. Daten auf der Satzebene speichern.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\" >4. Klassifizierung und Kennzeichnung von Daten in genau definierten Kategorien.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#5_Store_all_representative_data\" >5. Speichern Sie alle repr\u00e4sentativen Daten.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#6_Store_background_data\" >6. Hintergrunddaten speichern.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\" >7. Speichern Sie den Rohtext der beschrifteten Daten (\u00fcben Sie Redundanz).<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\" >8. Bilden Sie Ihre Daten von Anfang bis Ende ab (Indexwerte).<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#9_Backup_your_data\" >9. Sichern Sie Ihre Daten.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Build_and_think_for_the_future\" >10. Bauen und denken Sie f\u00fcr die Zukunft.<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\"><\/span>10 Best Practices f\u00fcr die Speicherung beschrifteter Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    Sie hatten gerade Ihre gro\u00dfe Idee. Sie lesen viel und dachten, es w\u00e4re interessant, einen Klassifikator zu haben, der den Tonfall eines Sprechers kennzeichnet und seine politische Zugeh\u00f6rigkeit bestimmt. Wie w\u00fcrden Sie das Problem aufschl\u00fcsseln, damit Sie maschinelles Lernen f\u00fcr diese Vorhersage nutzen k\u00f6nnen? Wir haben dies verwendet <a href=\"https:\/\/www.journalism.org\/2014\/10\/21\/political-polarization-media-habits\/\">Pew-Umfrage\u00a0<\/a>\u00a0die die Antworten der demokratischen und republikanischen W\u00e4hler auf die Zeitungen, denen sie vertrauen, verwendet hat.<br \/><br \/>Bevor Sie \u00fcberhaupt an die Erstellung eines produktionsreifen maschinellen Lernmodells denken k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie sich Gedanken \u00fcber Ihre Datenpipeline machen. Dies ist die Grundlage, auf der ein ML-Modell l\u00e4uft, und ohne eine solide Grundlage k\u00f6nnen Sie nicht erwarten, dass Ihr Modell erfolgreich arbeitet. Die Experten von Skim AI haben die 10 besten Praktiken f\u00fcr die Speicherung gelabelter Daten zusammengestellt, die Ihnen zum Erfolg verhelfen werden.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\"><\/span><strong>1. Definieren Sie das Problem: Ist es ein gutes Problem f\u00fcr maschinelles Lernen?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Damit ein Modell des maschinellen Lernens f\u00fcr die L\u00f6sung eines Problems geeignet ist, muss es f\u00fcr einen Computer definierbar sein:\u00a0<\/p><ul><li>Passt diese Wortgruppe in ein Muster, das eher der einen oder anderen Textkategorie entspricht?<\/li><li>Gibt es eine Datenbank mit gen\u00fcgend repr\u00e4sentativen Daten, aus denen eine Maschine Muster extrahieren kann?<\/li><\/ul><p>In dem Beispiel, auf das wir uns beziehen, gibt es zwei Ergebnisse: eine Rede, die den Demokraten zugeneigt ist, oder eine Rede, die den Republikanern zugeneigt ist. Das Problem ist nat\u00fcrlich viel komplexer, da es viele Gruppen gibt, die die Demokraten und Republikaner ausmachen, und es gibt auch Unabh\u00e4ngige und viele Abstufungen. Aber f\u00fcr dieses Beispiel werden wir uns auf diese beiden Varianten beschr\u00e4nken.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\"><\/span><strong>2. Sammeln Sie mindestens 5.000 Datenpunkte f\u00fcr jedes Ergebnis.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Sammeln Sie mindestens <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/artificial-intelligence\/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning\">5.000 Datenpunkte<\/a> in Ihrer Datenbank f\u00fcr jede Kategorie von Informationen, die Sie klassifizieren m\u00f6chten. In unserem Beispiel speichern wir beschriftete Datenpunkte aus Artikeln, Reden, B\u00fcchern oder Showtranskripten. Da wir einen bin\u00e4ren Klassifikator erstellen wollen, ben\u00f6tigen wir 5.000 Beispiele f\u00fcr demokratische und 5.000 Beispiele f\u00fcr republikanische Schriftproben, also insgesamt 10.000 Beispiele. 5.000 Punkte pro Ergebnis sind zwar das empfohlene Minimum, aber die Genauigkeit wird sich mit mehr Daten verbessern, also halten Sie sich nicht zur\u00fcck.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Store_data_at_the_sentence_level\"><\/span><strong>3. Daten auf der Satzebene speichern.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>In unserem Fall besteht das Ziel darin, ganze Artikel entweder als demokratisch oder als republikanisch zu klassifizieren, aber Sie wollen Ihre Bem\u00fchungen f\u00fcr die Zukunft absichern, indem Sie jede Ressource auf Satzebene statt auf der Ebene des gesamten Artikels speichern. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie, wenn Sie spezifischere Einheiten wie Abs\u00e4tze oder Analysen zu bestimmten Schl\u00fcsselw\u00f6rtern oder Entit\u00e4ten (Personen, Orte und Organisationen) klassifizieren m\u00f6chten, Ihre Daten in Zukunft mit weniger Bereinigungsaufwand verwenden.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Im Allgemeinen entfallen 50-65% der Zeit, die f\u00fcr ein ML-Projekt aufgewendet wird, auf die Bereinigung und Umwandlung von Daten in ein Format, das von ML-Algorithmen gelesen werden kann. Die meisten Klassifikatoren arbeiten sowohl auf Satz- als auch auf Dokumentenebene.<\/p>\n<p><strong>Praktische Umsetzungstipps f\u00fcr die Klassifizierung auf Satz- und Absatzebene:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Beschr\u00e4nken Sie sich bei der Klassifizierung zun\u00e4chst auf einen einzigen Satz, einen einzigen Absatz oder ein einziges Dokument (Artikel).<\/li>\n<li>Bei nicht standardisierten Anforderungen (einige W\u00f6rter oder einige S\u00e4tze) ist es sehr schwierig, ein zweites ML-Modell zu erstellen, um vorherzusagen, welches Cluster wichtig ist.<\/li>\n<li>Vereinfachen Sie das Klassifizierungsproblem zu Beginn so weit wie m\u00f6glich und bauen Sie die Komplexit\u00e4t im Laufe der Zeit aus, wenn mehr Daten zur Verf\u00fcgung stehen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\"><\/span><strong>4. Klassifizierung und Kennzeichnung von Daten in genau definierten Kategorien.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Hier geht es ein wenig um die Methodik. Es ist wichtig, so viele reine Signale wie m\u00f6glich zu erhalten. Das bedeutet, dass das Rauschen und die nuancierten Ressourcen und Informationen entfernt werden m\u00fcssen. Wenn Sie beispielsweise markierte Daten aus zentristischen Quellen speichern, enthalten diese weniger eindeutige Signale, und wenn Sie dem republikanischen oder demokratischen Datensatz Daten (Artikel) aus einer zentristischen Quelle hinzuf\u00fcgen, w\u00fcrde dies die Genauigkeit und N\u00fctzlichkeit des Klassifizierers f\u00fcr republikanische\/demokratische Sprache verringern.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>In unserem Beispiel ist dies besonders schwierig, da die Menschen in ihren politischen \u00dcberzeugungen viel komplizierter sind als eine einfache Parteilinie. Au\u00dferdem werden verschiedene Autoren, Redner und Zeitungen eine andere Meinung vertreten als die offizielle Parteilinie. In diesem Beispiel wird es wahrscheinlich eine Menge L\u00e4rm geben, der unterdr\u00fcckt werden muss: <\/p>\n<ul>\n<li>Die Zeitungen unterscheiden sich darin, inwieweit sie in bestimmten Fragen konservativ oder liberal eingestellt sind.<\/li>\n<li>Bestimmte Journalisten haben unterschiedliche Ansichten zu einem bestimmten Thema, selbst unter anderen Journalisten derselben Publikation.<\/li>\n<li>Aktion\u00e4re oder Eigent\u00fcmer k\u00f6nnen ein Dogma \u00fcber ein bestimmtes Thema predigen, das ihnen wichtig ist, und die Redaktion anweisen, auf eine bestimmte Weise zu berichten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Man k\u00f6nnte Stunden damit verbringen, eine Methodik zu entwickeln, die alle m\u00f6glichen Variablen ber\u00fccksichtigt. Wir empfehlen, so viele Daten wie m\u00f6glich zu sammeln und zu speichern. Suchen Sie nach sauberen Daten auf Satzebene und erstellen Sie Felder, um Autor, Ver\u00f6ffentlichung und alle anderen Felder, die erfasst werden k\u00f6nnen, zu verfolgen. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Store_all_representative_data\"><\/span><strong>5. <\/strong><b>Speichern Sie alle repr\u00e4sentativen Daten.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>K\u00f6nnen Sie Zugang zu gen\u00fcgend Daten erhalten? In unserem Fall ist es relativ einfach, Zugang zu alten Artikeln aus diesen Ver\u00f6ffentlichungen zu erhalten, um einen Datensatz von Artikeln und gen\u00fcgend Datenpunkte f\u00fcr jede Klassifizierungskategorie zu sammeln.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Wenn dies nicht der Fall ist, k\u00f6nnen Sie Amazon Mechanical Turk f\u00fcr die Beschriftung von Daten nutzen. Wenn Ihre Methodik eine Schulung erfordert, k\u00f6nnen Sie Menschen in Indien oder Mazedonien schulen und ihnen $1.000 pro Monat f\u00fcr den Aufbau eines Datensatzes zahlen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Store_background_data\"><\/span><strong>6. <\/strong><b>Speichern Sie Hintergrunddaten.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Speicherung von beschrifteten Daten, die mit dem, was Sie klassifizieren m\u00f6chten, tangential verwandt sind, erm\u00f6glicht es Ihnen, robustere Modelle zu erstellen, die wahrscheinlich mehr Vokabular, Personen, Orte und Themen enthalten, die jedem Modell, das Sie erstellen, helfen werden. Es kann helfen, das Klassifizierungsmodell mit neuem Vokabular, Themen und Entit\u00e4ten vertraut zu machen und die inh\u00e4renten Beziehungen zwischen den W\u00f6rtern zu verstehen. Dadurch wird das Modell besser in der Lage sein, Daten zu verarbeiten, die \u00fcber die urspr\u00fcnglichen Daten hinausgehen, mit denen Sie begonnen haben.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Vielleicht m\u00f6chten Sie B\u00fccher von Kongressmitgliedern und -abgeordneten, Tweets, Interviewprotokolle, Protokolle von Kabelnachrichten, Protokolle von Dialogen im Kongress, Gesetzesentw\u00fcrfe und Gesetze, die von bestimmten Kongressmitgliedern verfasst oder unterst\u00fctzt wurden, erhalten.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Der Vorteil des maschinellen Lernens besteht darin, dass Sie nicht alle Variablen selbst testen m\u00fcssen, sondern nur gen\u00fcgend Daten f\u00fcr ML sammeln und Ihr Problem gut definieren m\u00fcssen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\"><\/span><strong>7. <\/strong><b>Speichern Sie den Rohtext der beschrifteten Daten (\u00fcben Sie Redundanz).<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Um sicherzugehen, sollten Sie immer den Rohtext Ihrer beschrifteten Daten speichern. Wenn Sie z. B. einen Satz in einem Artikel haben, der repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Daten ist, die Sie beschriften wollen, speichern Sie den Rohtext dieses Satzes und die Beschriftung. Selbst wenn Sie diese Daten nur als Redundanz speichern, sollten Sie diese Ma\u00dfnahme ergreifen. Ihr Ingenieur f\u00fcr maschinelles Lernen oder Datenwissenschaftler wird es Ihnen danken.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\"><\/span><strong>8. Bilden Sie Ihre Daten von Anfang bis Ende ab (Indexwerte).<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wenn Sie Indexwerte verwenden, um auf beschriftete Daten zu verweisen, m\u00fcssen Sie diese Daten zuordnen und die Zuordnung gut verstehen. Wenn Sie z. B. einen Satz oder Absatz aus einem Artikel speichern, stellen Sie sicher, dass die Datenbankwerte f\u00fcr den Anfang dieses Satzes oder Absatzes mit dem Wert aus der Quelle \u00fcbereinstimmen, aus der Sie die Daten speichern. Um sicherzugehen, sollten Sie den ersten Satz, die Anfangs- und Endwerte sowie den letzten Satz als Test verwenden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Backup_your_data\"><\/span><strong>9. Sichern Sie Ihre Daten.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dies sollte selbsterkl\u00e4rend sein. Sichern Sie Ihre Daten regelm\u00e4\u00dfig.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Build_and_think_for_the_future\"><\/span><strong>10. Bauen und denken Sie f\u00fcr die Zukunft.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In manchen F\u00e4llen dauert es Jahre, bis man gen\u00fcgend beschriftete Daten gesammelt hat. Wenn Sie wissen, dass Sie ein Problem in einem bestimmten Bereich l\u00f6sen wollen, beginnen Sie damit, so viele unbeschriftete und beschriftete Daten zu sammeln, die mit dem Problem, das Sie l\u00f6sen wollen, und den bereichsspezifischen Daten zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Sind Sie bereit, loszulegen? Besuchen Sie unser <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/blog\/\">andere Artikel \u00fcber maschinelles Lernen<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Best Practices for Storing Labeled Data You just had your big idea. You read a lot, and you thought it would be interesting to have a classifier that labels a speaker\u2019s tone and determines their political affiliation. 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