프로디지와 전이 학습으로 명명된 개체 인식 모델 훈련하기

컨텐츠 목차:

1. 소개
2. Prodigy에 대한 소개
3. Prodigy의 핵심 철학
4. Prodigy 사용하기 4.1 Prodigy 다운로드 및 설치 4.2 Prodigy 실행하기 4.3 Prodigy의 기능 소개
5. 데이터 주석을 위한 Prodigy 사용하기 5.1 라벨링 데이터 생성하기 5.2 데이터 주석하기 5.3 주석된 데이터 저장하기
6. 모델 훈련하기 6.1 모델 훈련을 위한 데이터 준비하기 6.2 모델의 초기화와 파라미터 설정하기 6.3 모델 훈련하기
7. 훈련된 모델 평가하기
8. 모델 활용하기 8.1 실시간 주석 및 예측 8.2 모델 적용 및 결과 시각화
9. 결론

Prodigy: 머신 러닝 모델 훈련을 위한 현대적인 주석 도구

😊안녕하세요! 저는 Ines입니다. Explosion의 공동 창립자이자 spaCy 자연어 처리 라이브러리의 주요 개발자입니다. 또한 Prodigy의 주요 개발자로 활동하고 있습니다. Prodigy는 머신 러닝 모델의 훈련 데이터를 생성하는 현대적인 주석 도구입니다. 개발자와 데이터 과학자들이 모델을 더 빠르게 훈련하고 평가하는 데 도움이 됩니다.

프로디지 커뮤니티의 성장과 함께 도구를 사용하여 데이터를 더 효율적으로 수집할 수 있는 기쁜 일도 보고있습니다. 데이터에 시간을 투자하는 것은 모든 데이터 과학자가 더 많이 해야한다고 인식하고 있기 때문입니다. 이는 건강한 생활습관을 유지하는 것과 같습니다. 여러분은 더 많이 해야한다는 것을 알고 있습니다. 그리고 프로디지를 통해 훈련 데이터를 생성하는 것은 단순히 "간단한 클릭 작업"이 아니라는 핵심 철학 중 하나입니다. 데이터는 여러분의 응용 프로그램의 핵심이기 때문에 코드를 개발하는 것처럼 개발될 필요가 있습니다. 더 정확한 모델을 더 적은 레이블된 예제로 훈련할 수 있게되면 이는 더욱 중요해진다는 것을 명심해야합니다. 특히 특정 응용 프로그램에 가장 적합한 훈련 데이터를 찾아내기 위해 가능한 한 많은 실험을 할 수 있기 때문입니다.

이 비디오에서는 Prodigy를 사용하여 Semi-automatic 주석 및 모던 Transfer Learning 기술을 활용하여 처음부터 Named Entity Recognition 모델을 훈련하는 방법을 안내합니다. 그래서, 우리는 먹거리라는 모두가 관심을 가지고 공감할 수 있는 흥미로운 주제를 선택했습니다. 온라인 상에서 Reddit에 게시된 댓글을 사용하여 특정 재료에 대한 언급이 시간에 따라 어떻게 변하는지 알아내기 위해 머신 러닝을 사용합니다. 최종 결과로는 매우 멋진 막대 그래프 애니메이션을 만들 수 있습니다.

이 비디오에서는 실제 프로세스 전반에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 어떻게 Prodigy를 사용하여 주석을 생성하고 데이터를 훈련하며 결과를 시각화하는지 등을 안내합니다. 이 프로세스는 많은 반복 작업을 포함하므로 기술적으로 자율적인 인식이 필요합니다.

이 비디오에서 설명하는 방법은 매우 효율적이고 프로젝트를 빠르게 완료할 수 있는 기능을 Prodigy가 제공한다는 것을 보여줍니다. 빠른 반복 및 빠른 실험을 가능하게 해주어 다양한 가능성을 시도할 수 있습니다. 그리고 성공 가능성이 가장 높은 실험에 집중할 수 있습니다. Prodigy와 같은 도구를 사용하여 머신 러닝 프로젝트에 걸리는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 개발자와 데이터 과학자는 더욱 빠르게 아이디어를 검증하고 더 많은 실험을 시도할 수 있습니다.

이 비디오에서 설명하는 내용 외에도 Prodigy에는 더 많은 기능이 있습니다. Prodigy는 완전히 스크립트 가능한 주석 도구이며 다양한 사용 사례에 대한 기본 제공 레시피가 있습니다. 또한 다른 패키지에서 레시피를 제공할 수도 있습니다.

고맙습니다! 다음으로, 여러분과 함께 Prodigy를 사용하여 데이터 주석을 하는 방법을 자세히 알아보도록 하겠습니다.