#OORT #百倍币 #AI #datahub

Что такое «разметка данных» и какова её роль

Аннотация данных является важным этапом в области глубокого обучения искусственного интеллекта (искусственного интеллекта, сокращенно AI). Это предварительно помечает "изображения и другие данные", которые необходимо распознать и отличить искусственному интеллекту (компьютеру), позволяя искусственному интеллекту (компьютеру) непрерывно распознавать характеристики этих "изображений и других данных" и устанавливать "соответствие" с "метками", в конечном итоге позволяя искусственному интеллекту (компьютеру) автономно распознавать эти "изображения и другие данные".
Например, для того чтобы искусственный интеллект (компьютер) мог распознавать самолет, необходимо предоставить большое количество различных изображений самолетов и установить метку "это именно самолет", чтобы искусственный интеллект (компьютер) мог учиться снова и снова. Значение разметки данных заключается в предоставлении точных и надежных тренировочных данных для алгоритма машинного обучения, что позволяет улучшить производительность и точность модели. Путем разметки данных модель машинного обучения может изучить особенности и закономерности данных, а затем выполнить задачи классификации, распознавания, прогнозирования и т. д.
Что такое маркировка данных? В последние годы глубокое обучение, как ключевая технология искусственного интеллекта (AI), достигло значительных прорывов в области обработки изображений, речи, текста и т. д.
Искусственный интеллект - это интеллект, создаваемый машиной. В компьютерной области это означает разработку компьютерной программы, которая, основываясь на восприятии окружающей среды, принимает разумные действия и достигает максимальной выгоды. Другими словами, для достижения искусственного интеллекта необходимо научить компьютер способности понимать и оценивать вещи, чтобы у него была способность распознавания, подобная человеческой.
Когда люди узнают что-то новое, они должны сначала составить о ней первое впечатление. Например, для того, чтобы ИИ (компьютер) смог распознать самолет, необходимо предоставить большое количество различных снимков самолета и установить метку «Это самолет», чтобы ИИ (компьютер) мог обучаться снова и снова. Аннотацию данных можно рассматривать как имитацию эмпирического обучения в процессе обучения человека, что эквивалентно когнитивному поведению людей при получении существующих знаний из книг. В конкретной операции аннотация данных помечает изображения, которые должны быть распознаны и различимы компьютером заранее, чтобы компьютер мог непрерывно идентифицировать характеристики этих изображений и, наконец, понять, что компьютер может идентифицировать их самостоятельно. Аннотирование данных предоставляет компаниям, занимающимся ИИ, большой объем размеченных данных для машинного обучения и обучения, гарантируя эффективность модели Алгоритма.

2. Распространенные типы разметки данных
Общие типы маркировки данных включают: маркировку изображений, маркировку речи и маркировку текста.
1. Аннотация изображений включает аннотацию изображений и аннотацию видео, поскольку видео также состоит из последовательного воспроизведения изображений. Для аннотации изображений обычно требуется, чтобы аннотаторы использовали разные цвета для выделения контуров различных целевых объектов, затем помечали соответствующие контуры, используя метки, чтобы описать содержимое внутри контуров, чтобы модель могла распознавать различные маркированные объекты на изображении. Аннотация изображений часто используется в приложениях, таких как распознавание лиц и идентификация автомобилей с автоматическим управлением.

2、Голосовая метка
Автоматическая разметка речи - это процесс распознавания и связывания транскрибированного текста с соответствующим аудио с использованием модели Алгоритм. Применение автоматической разметки речи включает области обработки естественного языка, мгновенного перевода и т. д. Одним из распространенных методов автоматической разметки речи является речевая транскрипция.

3. Маркировка текста
Текстовая разметка - это процесс аннотирования текстового содержимого в соответствии с определенными стандартами или критериями, такими как токенизация, семантическое определение, морфологическая разметка, перевод текста, суммирование основных событий и т. д. Примеры применения включают автоматическое распознавание визитных карточек и идентификацию документов. В настоящее время распространены такие задачи разметки текста, как разметка эмоциональной окраски, разметка сущностей, морфологическая разметка и другие задачи текстовой разметки.

Три. Распространенные задачи разметки данных
Общие задачи разметки данных включают классификацию, рамочную разметку, областную разметку, разметку точек, объединение 2D и 3D разметки, разметку облаков точек и разметку линий.
1. Классификационная маркировка: выбор соответствующей метки из заданного набора меток для назначения маркированному объекту.

2. Рамочная аннотация: это метод выбора объектов для обнаружения на изображении и применяется только для аннотации изображений.

3. Область разметки: по сравнению с разметкой рамкой, требования к областной разметке более точные, а края могут быть гибкими и ограничены только разметкой изображений. Основные сферы применения включают распознавание дорог и карт для автоматического вождения.

4. Маркировка точек: это означает, что нужные элементы (например, лица, конечности) помечаются позициями в соответствии с требованиями для распознавания ключевых точек определенных частей.

5、2D、3D объединенная маркировка: означает одновременную разметку изображений, собранных 2D- и 3D-сенсорами, и установление связи.

6、Облако точек: облако точек - это важный способ представления трехмерных данных. Путем использования лазерного сканера и других сенсоров можно собирать информацию о различных препятствиях и их координатах, а затем аннотаторы должны классифицировать эти плотные облака точек и отмечать различные свойства.

7. Аннотация линий: основным способом является использование линий для обозначения границ и контуров объектов на изображении.

Четыре. Значение маркировки данных
Значение разметки данных заключается в предоставлении точных и надежных данных для обучения Алгоритма машинного обучения, что позволяет улучшить производительность и точность модели. Через разметку данных модель машинного обучения может изучать особенности и закономерности данных, а также выполнять задачи классификации, распознавания, прогнозирования и другие. Конкретно, разметка данных может улучшить производительность модели. Размеченные данные помогают модели лучше понять внутреннюю структуру и шаблоны данных, тем самым повышая ее способность к классификации, распознаванию или прогнозированию. Разметка данных может расширить область применения модели. Через разметку данных различных областей и сценариев модель может адаптироваться к большему числу ситуаций, расширяя свою область применения. В целом, разметка данных играет важную роль в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Она является не только ключевым шагом для улучшения производительности модели, но и важной основой для принятия решений на основе данных.