Типы аннотаций данных
Невероятно видеть, чему можно научить машины — от распознавания голоса до навигации и даже игр. Тем не менее, эти невероятные возможности должны научить устройства распознавать закономерности и взаимосвязи между переменными, чтобы достичь этих фантастических возможностей. Так работает машинное обучение. Сначала необходимо научить устройства распознавать закономерности и взаимосвязи между переменными. Так работает машинное обучение. Сначала компьютеры загружали большое количество данных для обучения, проверки и тестирования. Для машинного обучения эти наборы данных должны быть помечены, чтобы упростить понимание информации, известной как аннотация данных.
Аннотации к данным – это процесс маркировки данных, чтобы объекты могли распознаваться машинами. Маркировка данных добавляет дополнительную информацию к различным типам данных, таким как текст, аудио, изображения и видео.
Аннотации к данным бывают разных типов.
Семантическая аннотация — это маркировка таких понятий, как люди, места или названия компаний, в тексте, чтобы помочь моделям машинного обучения классифицировать новые идеи для будущих читателей. Обучение искусственному интеллекту (ИИ) необходимо для улучшения чат-ботов и повышения релевантности поиска.
Задача »Аннотация изображения требует, чтобы машины распознавали аннотированную область как отдельный объект и часто включают рисование воображаемых прямоугольников на изображении. С другой стороны, семантическая сегментация присваивает значение каждому пикселю. Эти помеченные наборы данных можно использовать для управления беспилотными автомобилями или как часть программного обеспечения для распознавания лиц.
В компьютерном зрении видеоаннотация используется для покадрового подтверждения движения или с помощью инструмента видеоаннотации. Данные, полученные из видеоаннотаций, имеют решающее значение для моделей компьютерного зрения, выполняющих локализацию и отслеживание объектов.
Категоризация текста присваивает категории предложениям или абзацам в заданном документе на основе обсуждаемых тем.
Аннотации объектов – это процесс, помогающий машинам понимать неструктурированный текст. Ручные методы, такие как распознавание именованных сущностей (NER), распознают слова в тексте и присваивают им предопределенные категории.
Извлечение намерений помогает маркировать фразы или предложения с намерением создать библиотеку того, как клиенты используют определенную лексику. Еще один важный инструмент для обучения алгоритмам чат-ботов — это принятие решений на основе запросов и реакций клиентов, поскольку это поможет вам понять, как клиенты относятся к вашему продукту.
Разбиение на фрагменты фраз — это действие, при котором части речи помечаются грамматическим определением (например, существительным или глаголом).
Службы аннотации данных
Недорогая Служба аннотирования данных для компаний, занимающихся машинным обучением и искусственным интеллектом, которым нужны высококачественные обучающие примеры для различных приложений.
Компании, обладающие опытом анализа больших объемов неструктурированных данных, надеются оказать существенную помощь предприятиям в реализации потенциала искусственного интеллекта и машинного обучения. Аутсорсинг работы с данными экспертам может помочь клиентам сфокусироваться на самом важном: развертывании алгоритмов и методологий обучения данных ИИ, которые приведут к успеху в их моделях машинного обучения, приложениях и автоматизированных системах.
Различные Компании, занимающиеся аннотированием данных обеспечивают аннотирование данных с помощью машинного обучения, используя передовые инструменты и человеческие навыки, чтобы сделать каждое изображение легко узнаваемым для машин или компьютерного зрения. Мы можем маркировать каждый набор данных или аннотировать различные объекты, такие как автомобили, люди, животные и деревья, используя несколько сервисов или режимов аннотации в зависимости от потребностей клиента. Примеры: многоугольная аннотация, аннотация полилинии, семантическая сегментация, ограничивающая рамка, аннотация ориентира, аннотация 3D-кубоида и многие другие сервисы
Сервис Аннотации к изображениям используется в различных отраслях, использующих бизнес-модели на основе искусственного интеллекта или машинного обучения. Они охватывают большинство отраслей, от электронной коммерции до розничной торговли и здравоохранения, с одинаковым уровнем вовлеченности и качеством.
