#OORT #百倍币 #AI #datahub

Apa itu "anotasi data" dan apa fungsinya

Pengindentifikasian data adalah langkah penting dalam bidang Kedalaman kecerdasan buatan (AI). Ini melibatkan memberi 'label' terlebih dahulu pada 'data gambar' yang perlu diidentifikasi dan dibedakan oleh kecerdasan buatan (komputer), sehingga kecerdasan buatan (komputer) dapat terus mengenali fitur dari 'data gambar' tersebut dan membentuk 'hubungan' dengan 'label', akhirnya membuat kecerdasan buatan (komputer) mampu mengenali 'data gambar' tersebut secara mandiri.
Misalnya, untuk membuat kecerdasan buatan (komputer) dapat mengenali pesawat, perlu menyediakan sejumlah besar gambar pesawat berbagai jenis dan membuat label 'ini adalah pesawat', sehingga kecerdasan buatan (komputer) dapat belajar berulang kali. Pentingnya pelabelan data adalah untuk menyediakan data pelatihan yang akurat dan dapat diandalkan untuk Algoritme pembelajaran mesin, sehingga dapat meningkatkan kinerja dan akurasi model. Melalui pelabelan data, model pembelajaran mesin dapat mempelajari fitur dan pola data, dan kemudian melakukan tugas klasifikasi, pengenalan, dan prediksi.
Pertama, apa itu anotasi data. Sebagai teknologi inti kecerdasan buatan (artificial intelligence, disingkat AI), pembelajaran Kedalaman telah mencapai banyak kemajuan penting dalam bidang pengolahan gambar, suara, dan teks.
Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang diciptakan oleh mesin, dalam bidang komputer mengacu pada program komputer yang melakukan tindakan yang masuk akal dan memperoleh keuntungan maksimal berdasarkan persepsi terhadap lingkungan sekitar. Dengan kata lain, untuk mewujudkan kecerdasan buatan, kemampuan manusia untuk memahami dan menilai suatu hal harus diajarkan kepada komputer, sehingga komputer memiliki kemampuan pengenalan yang mirip dengan manusia.
Ketika manusia mengenal sesuatu yang baru, pertama-tama mereka harus membentuk kesan awal tentang hal tersebut. Misalnya, untuk membuat kecerdasan buatan (komputer) dapat mengenali pesawat terbang, perlu menyediakan banyak gambar pesawat terbang yang berbeda dan menetapkan label 'ini adalah pesawat terbang', sehingga kecerdasan buatan (komputer) dapat belajar berulang kali. Pelabelan data dapat dianggap sebagai pembelajaran pengalaman dalam proses pembelajaran manusia, yang setara dengan perilaku kognitif manusia dalam memperoleh pengetahuan yang telah ada dari buku. Dalam operasi yang spesifik, pelabelan data memasang label pada gambar yang perlu dikenali dan dibedakan oleh komputer, memungkinkan komputer untuk terus mengenali fitur-fitur gambar tersebut dan akhirnya mencapai kemampuan pengenalan diri. Pelabelan data menyediakan banyak data berlabel bagi perusahaan kecerdasan buatan untuk melatih dan belajar mesin, sehingga memastikan efektivitas model Algoritme.

2. Jenis Anotasi Data yang Umum
Jenis anotasi data umum termasuk: anotasi gambar, anotasi suara, dan anotasi teks.
1. Pelabelan gambar mencakup pelabelan gambar dan pelabelan video, karena video juga terdiri dari gambar yang diputar secara berurutan. Pelabelan gambar umumnya memerlukan para labeler untuk menggunakan warna yang berbeda untuk mengidentifikasi kontur dari objek yang berbeda, kemudian memberi label pada setiap kontur yang sesuai, menggunakan label untuk merangkum konten di dalam kontur, agar model Algoritme dapat mengenali objek yang berbeda dalam gambar. Pelabelan gambar umumnya digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah, identifikasi kendaraan otonom, dll.

2. Label suara
Penyandian suara adalah mengenali konten teks yang telah ditranskripsi melalui model Algoritme dan mengaitkannya dengan audio yang sesuai. Skenario aplikasi penyandian suara meliputi pemrosesan bahasa alami, terjemahan real-time, dll., dan metode umum penyandian suara adalah transkripsi suara.

3、Pengawetan Teks
Anotasi teks merujuk pada pekerjaan anotasi konten teks berdasarkan standar atau kriteria tertentu, seperti segmentasi kata, penilaian semantik, penandaan jenis kata, terjemahan teks, pengumpulan acara topik, dll. Beberapa contoh penggunaannya adalah pengenalan kartu nama otomatis, pengenalan dokumen, dll. Saat ini, tugas anotasi teks yang umum digunakan meliputi anotasi emosi, anotasi entitas, anotasi jenis kata, dan anotasi teks lainnya.

Tugas Penandaan Data Umum
Tugas anotasi data umum termasuk anotasi klasifikasi, anotasi kotak, anotasi wilayah, anotasi titik, anotasi fusi 2D, 3D, anotasi awan titik, dan anotasi garis, dll.
1、Pengkategorian: Mengacu pada pemilihan label yang sesuai dari kumpulan label yang diberikan untuk diberikan kepada objek yang dikategorikan.

2、Penggaris Penandaan: Mengacu pada pemilihan objek yang ingin dideteksi dari dalam gambar, metode ini hanya cocok untuk penandaan gambar.

3、Pemetaan Area: Dibandingkan dengan anotasi kotak, persyaratan pemetaan area lebih akurat, dan tepinya bisa fleksibel, dan hanya terbatas pada anotasi gambar, dengan penerapan utama termasuk identifikasi jalan dan peta otomatis.

4. Anotasi Titik: Mengacu pada penandaan elemen yang perlu ditandai (seperti wajah, tubuh) sesuai dengan posisi yang diinginkan, sehingga dapat mengenali titik-titik kunci pada bagian tertentu.

5, 2D, 3D fusion annotation: refers to the annotation and establishment of associations of image data collected by both 2D and 3D sensors at the same time.

6. Anotasi awan titik: Anotasi awan titik adalah salah satu cara penting untuk mengekspresikan data tiga dimensi. Melalui sensor seperti lidar, berbagai jenis hambatan dan koordinat posisinya dapat dikumpulkan, dan anotator perlu mengklasifikasikan awan titik yang padat ini dan memberi label pada atribut yang berbeda.

7. Anotasi Garis: Digunakan utama garis untuk mengannotasikan tepi dan kontur objek gambar.

Meaning of Data Annotation
Makna pelabelan data adalah memberikan data pelatihan yang akurat dan dapat diandalkan untuk algoritme pembelajaran mesin, sehingga meningkatkan kinerja dan akurasi model. Melalui pelabelan data, model pembelajaran mesin dapat mempelajari fitur dan pola data, kemudian melakukan tugas klasifikasi, identifikasi, dan prediksi. Secara khusus, pelabelan data dapat meningkatkan kinerja model. Data yang telah dilabeli dapat membantu model memahami struktur dan pola internal data dengan lebih baik, sehingga meningkatkan kemampuan klasifikasi, identifikasi, atau prediksi model. Pelabelan data dapat memperluas ruang lingkup aplikasi model. Dengan melabeli data dari berbagai bidang dan situasi, model dapat beradaptasi dengan lebih banyak skenario aplikasi, sehingga memperluas ruang lingkup penggunaannya. Secara keseluruhan, pelabelan data memainkan peran penting dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, bukan hanya sebagai langkah kunci dalam meningkatkan kinerja model, tetapi juga sebagai dasar penting untuk mendorong pengambilan keputusan berbasis data.