Аннотации данных слова или маркировка данных появляются, когда кто-то говорит о реализации проекта AI или ML. Так что же такое машинное обучение или искусственный интеллект? Основная предпосылка машинного обучения заключается в том, что компьютерные системы и программы могут улучшать свои результаты способами, которые напоминают человеческие когнитивные процессы, без прямой помощи или вмешательства человека, чтобы дать нам понимание. Другими словами, они становятся самообучающимися машинами, которые, как и люди, становятся лучше в своей работе с большей практикой.
Эта практика достигается путем анализа и интерпретации большего количества обучающих данных. Ключом к эффективной реализации AI/ML являются «чистые» помеченные данные. Эти помеченные данные обычно поступают в виде обучающих и тестовых наборов, которые будут ориентировать программу машинного обучения на будущие результаты по мере добавления будущих входных данных.
Аннотации данных для машинного обучения
Аннотирование данных — это процесс маркировки содержимого, распознаваемого машинами с помощью компьютерного зрения или обработки естественного языка на основе обучения искусственному интеллекту или машинному обучению, доступного в различных форматах.
Существует несколько типов аннотаций:
- Image annotation — Аннотирование неподвижных изображений
- Video annotation — Аннотирование движущихся изображений
- Текстовая аннотация — Аннотирование письменного текста, как печатного, так и рукописного.
- Audio annotation — Аннотирование звука и речи
- LiDAR — аннотирование 3D-облака точек, созданного LiDAR
Этот процесс добавляет теги к данным, которые действуют как метаданные в наборе данных. Эти теги используются для обучения модели различным функциям данных. Например, для обучения самоуправляемого автомобиля тысячи изображений будут аннотированы тегами, такими как человек, автомобиль, грузовик, полоса движения, светофор и другие препятствия, чтобы модель узнала об этих тегах и о том, что они должны делать. выход.
Работа аннотатора данных состоит в том, чтобы показать модели машинного обучения, какой результат следует предсказывать. На практике аннотация данных — это процесс расшифровки, маркировки и маркировки важных функций в ваших данных. Это функции, которые вы хотите, чтобы ваша система машинного обучения распознавала самостоятельно, с реальными данными, которые не были аннотированы.
Машинное обучение зависит от качества и количества обучающих данных. Несмотря на то, что аннотация данных является очень утомительной и трудоемкой работой, она необходима для общего успеха проекта. Другими словами, когда у вас есть хорошая настройка тестовых и обучающих данных, машина может интерпретировать и сортировать новую поступающую продукцию. данные лучше и эффективнее.
Ключевые шаги в проектах аннотирования данных
Иногда может быть полезно рассказать о промежуточных процессах, происходящих в сложном проекте аннотирования и маркировки данных.
Первый этап – приобретение. Здесь компании собирают и обобщают данные. Этот этап обычно включает в себя необходимость получения экспертных знаний по предмету либо от операторов-людей, либо через договор о лицензировании данных. Сбор данных — критический процесс, поскольку он требует от вас сбора больших объемов данных, специфичных для ваших нужд, которые могут быть недоступны. Его можно либо собрать вручную из разных источников, либо извлечь из Интернета и многими другими способами.
Второй и центральный шаг в этом процессе включает фактическую маркировку и аннотацию. На этом этапе будут использоваться различные типы аннотаций, такие как аннотация ограничительной рамки, семантическая сегментация, аннотация трехмерного облака точек или аннотация НЛП, такая как распознавание именованных объектов, категоризация, анализ настроений и намерений и т. д. Существует множество различных типов аннотаций данных, каждый из которых подходит для разных случаев использования.
Это основы точной маркировки и маркировки данных, которые будут использоваться в проектах машинного обучения, которые преуспевают в достижении поставленных перед ними целей и задач. После того, как данные были достаточно тегированы, помечены или аннотированы, данные отправляются на третий и последний этап процесса, который представляет собой развертывание или производство.
Службы аннотации данных TagX
Поскольку аннотация данных очень важна для общего успеха ваших проектов ИИ, вам следует тщательно выбирать поставщика услуг. TagX предлагает услуги аннотирования данных для машинного обучения. Имея разнообразный пул аккредитованных специалистов, доступ к самым передовым инструментам, передовым технологиям и проверенным методам работы, мы постоянно стремимся улучшить качество прогнозов алгоритмов ИИ наших клиентов.
Благодаря идеальному сочетанию опыта и навыков наши аутсорсинговые услуги по аннотированию данных постоянно предоставляют структурированные, высококачественные и большие объемы потоков данных в желаемые сроки и в рамках бюджета. Являясь одним из ведущих поставщиков услуг по маркировке данных, мы работали с клиентами из различных отраслевых вертикалей, таких как спутниковые снимки, страхование, логистика, розничная торговля и другие.
У нас есть эксперты в этой области, которые разбираются в данных и связанных с ними проблемах, как никто другой. Мы могли бы быть вашими идеальными партнерами, поскольку мы предлагаем такие компетенции, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность за каждый проект или сотрудничество. Таким образом, независимо от типа данных, для которых вы собираетесь получать аннотации, вы можете найти в нас эту команду ветеранов, которая удовлетворит ваши требования и цели. Оптимизируйте свои модели ИИ для обучения вместе с нами.
