I den här artikeln får du en praktisk genomgång av hur du tränar AI-modeller i Labelf. Vi går igenom hela processen, från att läsa och förstå en text till att välja rätt kategori och spara ditt arbete.
Exempel:
Du jobbar med en modell som tränas för att kategorisera kundsamtal till ett telekombolag. Du ser följande text:
"Hej, jag ringer angående min senaste faktura. Jag förstår inte varför jag har blivit debiterad för extrasurf när jag inte har använt det. Jag har ett abonnemang med fast pris och jag har inte använt mer surf än vad som ingår. Kan ni hjälpa mig att förstå vad som har hänt?"
Steg 2: Välj Rätt Kategori
Identifiera huvudämnet: Vad handlar texten om i stora drag? Använd uteslutningsmetoden för att komma fram till rätt kategori.
I exemplet ovan handlar samtalet om en fakturafråga.
Titta på kategorierna: Till höger om texten ser du en lista med tillgängliga kategorier för den valda modellen.
Välj kategori: Välj den kategori som bäst beskriver textens innehåll.
I exemplet ovan väljer du kategorin "Fakturafrågor".
Var specifik: Om det finns en mer specifik kategori som passar bättre än en mer generell kategori, välj den specifika kategorin.
Använd hierarkin: Om kategorierna är hierarkiska, se till att du väljer kategorier på rätt nivå i hierarkin. Om du ser ett tekniskt problem, men det gäller en router, när du är på mobilt, se då till att skippa istället för att råka annotera den som ett tekniskt problem på mobilt, då överkategorin sätts automatiskt
Exempel (fortsättning):
Du har nu valt "Fakturafrågor" som huvudkategori som. Du har fångat essensen av kundens problem.
Steg 3: Spara och Fortsätt
Nästa text: Du kommer nu till nästa text som ska annoteras.
Upprepa: Upprepa steg 1-4 tills du har annoterat alla texter i kön, eller tills du är klar för dagen.
Kom ihåg:
Var noggrann och konsekvent: Det är viktigt att du är noggrann och konsekvent i din annotering för att modellen ska lära sig korrekt.
Använd "Skip"-funktionen: Om du är osäker på hur du ska annotera en text, använd "Skip"-knappen och diskutera texten med din Analysarkitekt eller dina kollegor senare.
Ta pauser: Ta regelbundna pauser för att hålla fokus och undvika utbrändhet.
Lär av dina misstag: Alla gör misstag. Det viktiga är att du lär dig av dem och förbättrar din annoteringsnoggrannhet över tid.
Använd sök och filter: Använd sökfunktionen och filter för att hitta specifika exempel och effektivisera ditt arbete.
Kolla på rekommendationer: Titta på de rekommenderade texterna från Labelfs Active Learning-system för att se vad modellen behöver träna mer på.
Gå igenom Confusion Matrix: Använd "Confusion Matrix" för att förstå modellens styrkor och svagheter.
Ytterligare Tips:
Läs alltid hela texten: Även om du tror att du vet vilken kategori texten tillhör, läs igenom hela texten för att inte missa viktig information.
Var uppmärksam på nyanser: Små detaljer i texten kan vara avgörande för vilken kategori som är rätt.
Använd uteslutningsmetoden: Om du är osäker på vilken kategori som är rätt, fundera på vilka kategorier som definitivt är fel och uteslut dem.
Tänk på kontexten: Ta hänsyn till hela samtalet och eventuell metadata när du annoterar.
Var inte rädd för att ändra dig: Om du inser att du har annoterat en text felaktigt kan du alltid gå tillbaka och ändra din annotering.
Dokumentera: Skriv ner oklarheter, svåra fall och hur ni hanterar dem så att alla jobbar på samma sätt.
Genom att följa dessa steg och tips kommer du att bli en skicklig Modelltränare och bidra till att skapa träffsäkra och användbara AI-modeller i Labelf. Lycka till!