Новости

Oct 29, 2023

Что такое маркировка данных и почему это важно для искусственного интеллекта?

11 января 2023 г., Марк Аллинсон Оставить комментарий Маркировка данных — это процесс

11 января 2023 автор: Марк Аллинсон Оставить комментарий

Маркировка данных — это процесс идентификации и маркировки элементов в выборках данных. Этот процесс может выполняться вручную или с помощью специального программного обеспечения. Метки, помеченные на различных элементах класса, должны быть уникальными, описательными и независимыми, чтобы обеспечить уникальную последовательность, также называемую алгоритмом.

В машинном обучении маркировка данных добавляет значимые метки к идентифицированным необработанным данным, чтобы модель машинного обучения могла учиться на основе данных.

Инструменты аннотации изображений — это программное обеспечение, которое упрощает процесс аннотирования и маркировки данных с помощью структурированных наборов данных, которые используются для обучения алгоритмов компьютерного зрения. Вы можете использовать инструменты для любой формы необработанных данных, таких как тексты, изображения, базы данных и форматы, такие как презентации PowerPoint или виртуальные доски.

Маркировка и аннотирование данных могут быть такими же простыми, как попросить людей идентифицировать различные объекты и прикрепить к ним метки, или с помощью сложных процессов, управляемых ИИ. В машинном обучении процессы под управлением ИИ начинаются со сбора входных данных от людей, а модель машинного обучения изучает основные закономерности в процессе обучения модели.

Вы можете использовать правильно размеченный набор данных в качестве основного инструмента, стандартного инструмента для обучения и оценки данной модели машинного обучения. Точность основной истины будет определять точность обученной модели и, следовательно, требует времени и ресурсов, чтобы избежать ошибок.

Маркировка данных требует больших пакетов необработанных данных, чтобы создать прочную основу для предсказуемых закономерностей. Данные, которые вы используете, чтобы заложить основу для обучения, должны быть помечены и помечены вокруг конкретных функций данных, которые помогают модели обучения организовывать данные в шаблоны.

Точно размеченный набор данных обеспечивает надежную достоверную информацию, которую модель машинного обучения использует для повышения точности аннотаций и проверки прогнозов. На точность обучающего набора влияют ошибки в маркировке данных.

Чтобы избежать ошибок, вы можете использовать подход «Человек в цикле» (HITL), который предполагает привлечение людей, занимающихся разметкой, к обучению и тестированию моделей данных машинного обучения.

Машинное обучение применяет различные процессы маркировки и аннотирования данных на базе искусственного интеллекта в зависимости от характера анализируемых данных. К распространенным типам маркировки данных относятся:

Для разработки модели компьютерной версии необходимо пометить ключевые точки данных, изображения или пиксели или инкапсулировать один объект в ограничивающую рамку для создания набора обучающих данных. Ярлыки, присвоенные каждому идентифицируемому предмету, должны быть категорически правильными.

Вы можете использовать компьютерную версию, разработанную с помощью этого метода, для автоматического определения ключевых точек изображения, классификации изображений, сегментации изображения или определения местоположения объектов.

Версия обработки звука преобразует каждый обнаруживаемый звук в структурированный формат для машинного обучения. К этим звукам относятся:

Этот процесс требует вмешательства человека, и сначала вы вручную переписываете его в письменный текст. Вы можете дополнительно развивать данные, классифицируя аудио и добавляя теги. Категории и теги в этой версии станут вашим набором обучающих данных для последующих необработанных данных.

Обработка естественного языка — это процесс маркировки текстовых данных при оптическом распознавании символов, распознавании имен объектов и анализе настроений. Процесс должен начаться с ручной идентификации различных элементов в текстовом пакете и присвоения тегов для создания основной истины. Возможно, вы захотите идентифицировать различные части пакета данных, в том числе:

Чтобы идентифицировать эти части, вам нужно нарисовать границы вокруг текстовых блоков, а затем транскрибировать текст в вашу основную истину.

Существуют различные методы, которые можно применить для повышения точности и эффективности каждого доступного формата маркировки данных, в том числе:

Маркировка данных необходима в машинном обучении, обработке данных и обучении с учителем. Хотя маркировка данных вручную возможна, использование ИИ повышает эффективность, точность и объем данных, которые можно аннотировать на ходу.