{"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-buone-pratiche-per-larchiviazione-dei-dati-etichettati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/","title":{"rendered":"10 buone pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati"},"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\">Indice dei contenuti<\/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=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\" >10 buone pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\" >1. Definire il problema: \u00e8 un buon problema per l'apprendimento automatico?<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\" >2. Raccogliere almeno 5.000 punti dati per ogni risultato.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#3_Store_data_at_the_sentence_level\" >3. Memorizzare i dati a livello di frase.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\" >4. Classificare ed etichettare i dati in categorie ben definite.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#5_Store_all_representative_data\" >5. Memorizzare tutti i dati rappresentativi.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#6_Store_background_data\" >6. Memorizzare i dati di sfondo.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\" >7. Memorizzare il testo grezzo dei dati etichettati (pratica della ridondanza).<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\" >8. Mappare i dati dall'inizio alla fine (valori indice).<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#9_Backup_your_data\" >9. Eseguire il backup dei dati.<\/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\/it\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Build_and_think_for_the_future\" >10. Costruire e pensare al futuro.<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\"><\/span>10 buone pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    Avete appena avuto la vostra grande idea. Leggete molto e avete pensato che sarebbe interessante avere un classificatore in grado di etichettare il tono di un oratore e di determinarne l'appartenenza politica. Come iniziereste a scomporre il problema in modo da poter usare l'apprendimento automatico per fare questa previsione? Abbiamo usato questo <a href=\"https:\/\/www.journalism.org\/2014\/10\/21\/political-polarization-media-habits\/\">Sondaggio Pew\u00a0<\/a>\u00a0che ha utilizzato le risposte degli elettori democratici e repubblicani ai giornali di cui si fidavano.<br \/><br \/>Prima di pensare a costruire un modello di apprendimento automatico pronto per la produzione, \u00e8 necessario pensare alla pipeline di dati. Questa \u00e8 la base su cui gira un modello di ML e senza una base solida non ci si pu\u00f2 aspettare che il modello funzioni con successo. Gli esperti di Skim AI hanno messo insieme le 10 migliori pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati che vi porteranno al successo.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\"><\/span><strong>1. Definire il problema: \u00e8 un buon problema per l'apprendimento automatico?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Affinch\u00e9 un modello di apprendimento automatico sia applicabile alla risoluzione di un problema, deve essere definibile per un computer:\u00a0<\/p><ul><li>Questo insieme di parole corrisponde a un modello pi\u00f9 simile a una categoria di testo o a un'altra?<\/li><li>Esiste un database con dati sufficientemente rappresentativi per consentire a una macchina di estrarre i modelli?<\/li><\/ul><p>Nell'esempio a cui ci riferiamo, i risultati sono due: discorso di orientamento democratico o discorso di orientamento repubblicano. Il problema \u00e8 chiaramente pi\u00f9 complesso di cos\u00ec, in quanto ci sono molti gruppi che compongono i democratici e i repubblicani e ci sono anche gli indipendenti e molte gradazioni. Ma per questo esempio ci limiteremo a queste due varianti.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\"><\/span><strong>2. Raccogliere almeno 5.000 punti dati per ogni risultato.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Raccogliere almeno <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/artificial-intelligence\/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning\">5.000 punti dati<\/a> nel database per ogni categoria di informazioni che si desidera classificare. Nel nostro esempio, stiamo memorizzando punti di dati etichettati provenienti da articoli, discorsi, libri o trascrizioni di spettacoli. Poich\u00e9 vogliamo costruire un classificatore binario, vogliamo 5.000 esempi di scritti democratici e 5.000 esempi di scritti repubblicani, per un totale di 10.000 campioni. Anche se 5.000 punti per risultato \u00e8 il minimo consigliato, l'accuratezza migliorer\u00e0 con un numero maggiore di dati, quindi non trattenetevi.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Store_data_at_the_sentence_level\"><\/span><strong>3. Memorizzare i dati a livello di frase.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Nel nostro caso, l'obiettivo \u00e8 quello di classificare interi articoli come democratici o repubblicani, ma \u00e8 preferibile proteggere i propri sforzi memorizzando ogni risorsa a livello di frase invece che di intero articolo. In questo modo, se si desidera classificare entit\u00e0 pi\u00f9 specifiche, come paragrafi o analisi che circondano determinate parole chiave o entit\u00e0 (persone, luoghi e organizzazioni), sar\u00e0 possibile utilizzare i dati con un minore sforzo di pulizia in futuro.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>In generale, il 50-65% del tempo speso in un progetto di ML \u00e8 dedicato alla pulizia e alla trasformazione dei dati in un formato leggibile dagli algoritmi di ML. La maggior parte dei classificatori lavora sia a livello di frase che di intero documento.<\/p>\n<p><strong>Suggerimenti pratici per l'implementazione della classificazione a livello di frase e paragrafo:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Per iniziare, limitate le vostre esigenze di classificazione a una sola frase, a un solo paragrafo o a un solo documento (articolo).<\/li>\n<li>Esigenze non standard (poche parole o poche frasi) aggiungono un problema molto difficile: la creazione di un secondo modello ML per prevedere quale cluster \u00e8 importante.<\/li>\n<li>Semplificare il pi\u00f9 possibile il problema della classificazione all'inizio, e aumentare la complessit\u00e0 nel tempo man mano che si rendono disponibili pi\u00f9 dati.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\"><\/span><strong>4. Classificare ed etichettare i dati in categorie ben definite.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si tratta di una questione di metodologia. \u00c8 importante ottenere il maggior numero possibile di segnali puri. Ci\u00f2 significa eliminare il rumore e le risorse e le informazioni sfumate. Ad esempio, se si memorizzano dati etichettati provenienti da fonti centriste, essi conterranno meno segnali chiari e se si aggiungono dati (articoli) provenienti da una fonte centrista all'insieme di dati repubblicani o democratici, diminuir\u00e0 l'accuratezza e l'utilit\u00e0 del classificatore del discorso repubblicano\/democratico.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Nel nostro esempio, questo \u00e8 particolarmente difficile perch\u00e9 le persone hanno convinzioni politiche molto pi\u00f9 complesse di una semplice linea di partito. Inoltre, vari scrittori, oratori e giornali avranno opinioni diverse dalla linea ufficiale del partito. In questo esempio, \u00e8 probabile che ci sia molto rumore che deve essere soppresso, ad esempio: <\/p>\n<ul>\n<li>I giornali variano nella misura in cui propendono per il conservatorismo o il liberalismo su determinate questioni.<\/li>\n<li>Alcuni giornalisti hanno opinioni diverse su un determinato argomento, anche tra altri giornalisti della stessa testata.<\/li>\n<li>Gli azionisti o i proprietari possono predicare un dogma su una particolare questione per loro importante e dare istruzioni al team editoriale di trattare le questioni in un certo modo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si potrebbero passare ore a definire una metodologia che tenga conto di tutte le possibili variabili. Raccomandiamo di raccogliere e archiviare il maggior numero di dati possibile. Cercate dati puliti a livello di frase e create campi per tenere traccia dell'autore, della pubblicazione e di qualsiasi altro campo che possa essere catturato. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Store_all_representative_data\"><\/span><strong>5. <\/strong><b>Memorizzare tutti i dati rappresentativi.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c8 possibile accedere a un numero sufficiente di dati? Nel nostro caso \u00e8 relativamente facile accedere ai vecchi articoli di queste pubblicazioni per raccogliere un set di articoli e un numero sufficiente di dati per ogni categoria di classificazione.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>In caso contrario, si pu\u00f2 prendere in considerazione l'utilizzo di Amazon Mechanical Turk per etichettare i dati o, se la metodologia richiede una formazione, si possono addestrare e pagare persone in India o in Macedonia $1.000 al mese per costruire un set di dati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Store_background_data\"><\/span><strong>6. <\/strong><b>Memorizzare i dati di sfondo.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'archiviazione di dati etichettati che sono tangenzialmente correlati a ci\u00f2 che si vuole classificare consente di costruire modelli pi\u00f9 robusti che probabilmente includono un maggior numero di vocaboli, persone, luoghi e argomenti che aiutano qualsiasi modello costruito. Pu\u00f2 essere utile esporre il modello di classificazione a nuovi vocaboli, argomenti ed entit\u00e0 e comprendere le relazioni intrinseche tra le parole. In questo modo il modello sar\u00e0 in grado di gestire meglio dati diversi da quelli iniziali.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Forse volete ottenere libri scritti da deputati e deputate, tweet, trascrizioni di interviste, trascrizioni di trasmissioni di notizie via cavo, trascrizioni di dialoghi al Congresso, proposte di legge e leggi scritte o sponsorizzate da particolari membri del Congresso.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Il punto di forza dell'apprendimento automatico \u00e8 che non \u00e8 necessario testare da soli tutte le variabili, ma \u00e8 sufficiente ottenere dati sufficienti per far funzionare il ML e definire bene il problema.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\"><\/span><strong>7. <\/strong><b>Memorizzare il testo grezzo dei dati etichettati (pratica ridondanza).<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per sicurezza, memorizzare sempre il testo grezzo dei dati etichettati. Ad esempio, se all'interno di un articolo \u00e8 presente una frase rappresentativa dei dati che si desidera etichettare, assicurarsi di memorizzare il testo grezzo della frase e l'etichetta. Anche se si memorizza questo dato solo come ridondanza, \u00e8 bene fare questa operazione. Il vostro ingegnere di apprendimento automatico o scienziato dei dati vi ringrazier\u00e0.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\"><\/span><strong>8. Mappare i dati dall'inizio alla fine (valori indice).<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se si utilizzano valori di indice per fare riferimento a dati etichettati, mappare tali dati e comprendere bene la mappatura. Ad esempio, se si memorizza una frase o un paragrafo di un articolo, assicurarsi che i valori del database relativi all'inizio della frase o del paragrafo corrispondano al valore della fonte da cui si memorizzano i dati. Per sicurezza, fate un test a partire dalla prima frase, dai valori iniziali e finali e dall'ultima frase.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Backup_your_data\"><\/span><strong>9. Eseguire il backup dei dati.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Questo dovrebbe essere un'operazione che si spiega da sola. Eseguite regolarmente il backup dei dati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Build_and_think_for_the_future\"><\/span><strong>10. Costruire e pensare al futuro.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In alcune circostanze ci vogliono anni per raccogliere un numero sufficiente di dati etichettati. Se sapete di voler risolvere un problema in un'area specifica, iniziate a raccogliere il maggior numero di dati non etichettati e etichettati relativi al problema che volete risolvere e ai dati specifici del dominio.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Siete pronti per iniziare? Date un'occhiata al nostro <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/blog\/\">altri pezzi sull'apprendimento automatico<\/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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