Sagemaker – 探索真实标签 |机器学习

简介

Sagemaker 是亚马逊 AWS 提供的一个完全托管的机器学习服务，它可以帮助开发者快速、简单地构建、培训和部署机器学习模型。Sagemaker 提供了多种内置算法和预处理器，同时支持使用自定义算法和预处理器，用户可以使用 Python 或者 R 编写训练脚本来训练自己的模型。Sagemaker 还提供了一些工具和功能，例如数据预处理、超参数优化、自动模型调整等。

在本文中，我们将讨论如何在 Sagemaker 中使用真实标签来提高模型的准确性。通常情况下，当我们在进行监督学习时，我们会使用一些人工标记的数据集来进行训练。但是这些数据集可能会存在标签噪声（Label Noise），标签不一致（Label Inconsistency）、错误标注（Label Errors）等问题。这些问题可能会导致模型的性能下降，因此需要使用一些方法来探索数据集中的真实标签，以便更好地训练模型。

探索真实标签

在 Sagemaker 中，我们可以使用 Sagemaker Ground Truth 来探索数据集中的真实标签。Sagemaker Ground Truth 提供了一个可视化工具，可以帮助用户快速地标注数据集。而且，它还提供了一些功能，例如模型自动反馈（Model Auto-Feedback）、标签自动审核（Label Auto-Verification）等，可以帮助用户更准确地标注数据集。

当我们使用 Sagemaker Ground Truth 标注数据集时，通常可以使用以下几种方式来探索真实标签：

1. 双重标注

双重标注是指将同一个样本数据分别由两个标注者进行标注，然后将两个标注结果进行比较，通过比较来确定样本数据的真实标签。这种方法能够有效地减轻标签噪声和错误标注对模型训练的影响。

在 Sagemaker Ground Truth 中，我们可以使用 接力修正（Relay Mode） 来实现双重标注。接力修正是指将相同的样本数据分别分配给两个标注者，在第一个标注者完成标注后，将标注结果自动传递给第二个标注者，第二个标注者只需要对第一个标注结果进行修改即可。最终，将两个标注结果进行比较并合并，确定样本数据的真实标签。

2. 标签一致性分析

标签一致性分析是指通过统计不同标注者之间的标注结果，来评估数据集中的标签一致性，并进一步探索数据集中的真实标签。这种方法在数据集标注时可以同时进行。

在 Sagemaker Ground Truth 中，我们可以使用 标签一致性审核（Label Consistency Review） 来实现标签一致性分析。标签一致性审核会从标注结果中选择样本对并将它们发送到不同的标注者，然后比较不同标注者之间的标注结果。如果标注结果一致，则认为该样本数据的标签可信；如果标注结果不一致，则需要重新标注该样本数据。

3. 辅助自动化标注

辅助自动化标注是指使用已有模型自动标注数据集，并将自动标注结果作为参考标注，然后使用标注者进行人工修正和审核，最终确定样本数据的真实标签。这种方法能够提高效率和准确性。

在 Sagemaker Ground Truth 中，我们可以使用 SageMaker 自动标注器（SageMaker Auto Labeling） 来实现自动化标注。SageMaker 自动标注器可以使用已有模型对数据集进行自动标注，并将标注结果作为参考标注。然后，标注者可以对自动标注结果进行修正和审核，最终确定样本数据的真实标签。

结论

在 Sagemaker 中，使用 Sagemaker Ground Truth 探索数据集中的真实标签非常方便。通过双重标注、标签一致性分析和辅助自动化标注等方法，我们可以更准确地标注数据集，提高模型的准确性和鲁棒性。